AI賦能與“5G+智慧教育”雙輪驅動的研究與實踐

隨著人工智能技術的突飛猛進，教育領域正迎來一場前所未有的革命。在校本教研的廣闊舞臺上，人工智能以其卓越的數據處理能力和智能化的分析手段，為教學質量的提升注入了強大的動力。廣州市財經商貿職業學校教研團隊緊跟廣東省教研院，以“5G+智慧教育”為引領，率先開展“5G+教育質量監測”的研發與實踐，對教師課堂教學實施常態化、智能化的監督，助力教師實現自我審視與成長。借助基于結構多模型聯合的課堂教學智慧評價系統平臺（CSMS：the classroom structurebased multimodel-supported scoring system），學校成功地將AI技術應用于教學評價之中，使之成為教師成長的“可視化分析器”。

在教研專家的指導下，學校教師緊跟時代步伐，深入研究人工智能助力智慧校本教研的新范式。以AI賦能和“5G+智慧教育”為雙輪驅動，深入分析課堂數據，精準把握教學問題，從而推動教學改革的深化。通過這一系列的實踐探索，學校的課堂教學能力得到了顯著提升，為學校教育現代化建設和高質量發展注入了新的活力。

一、深化校本教研力圖解決的問題

“校本教研”在2002年教育部頒發的文件中被正式提出，隨著課程改革的發展，校本教研的概念逐漸形成，主要指以學校教育者（主要是教師）為研究主體，以學校教學活動重大實際問題為研究對象，以促進學校發展為目的，將研究成果運用學校教學實踐中的教學研究活動。《關于加強和改進新時代基礎教育教研工作的意見》指出，教研工作的指導思想是“落實立德樹人根本任務，遵循教育規律，樹立科學的教育質量觀，為構建德智體美勞全面培養的教育體系，發展素質教育，培養擔當民族復興大任的時代新人提供強有力的專業支撐”。職業教育的教研也可參考這個內容，完善教研工作體系，當前我校在校本教研領域力圖解決以下問題。

（一）個性化教研之路亟待拓寬

學校教研室精心策劃教研活動，邀請業內名家進行多元培訓，有力提升了教師們的教學能力。然而，這種集體性的教研方式未能充分考慮每位教師的個性化需求，每位教師的教學風格、領悟能力各不相同，因此，需要探索更為精準、個性化的教研模式，以確保每位教師都能得到量身定做的成長方案。

（二）專業群教研深度有待加強

在廣州市教研院的引領下，學校積極參與財經專業指導委員會組織的多樣化教研活動，但隨著我校成為廣東省高水平中職學校和高水平專業群的建設單位，電子商務和會計事務兩大專業群間的教研融合與協作需求日益凸顯，需進一步構建具有特色的專業群“教研共同體”，確保教研成果能深度促進專業群的共同發展。

（三）系統性教研策略亟待構建

“知行合一”是教育教學的核心理念，要求學習者將知識轉化為行動。在校本教研中，教師雖享有豐富的學習選擇，但缺乏有效的追蹤與反饋機制，無法確保理論知識與教學實踐的有效結合。因此，需要深入研究并構建一套系統的教研策略，助力教師將所學所得應用于教學實踐，實現“知行合一”的教研目標。

二、AI賦能與“5G+智慧教育”雙輪驅動的典型做法

在當下教育改革與發展的浪潮中，校本教研作為推動教師成長、提升教學質量的重要途徑，正受到越來越多的關注。學校積極尋求創新，一直致力于深化校本教研，不斷探索人工智能助力校本教研的模式，努力構建更為精準、高效的教研體系。

（一）AI助力，精準反饋助提升

基于中職財經學科的鮮明特色，學校教研室積極發動，重點推薦了會計事務專業的授課教師進行試驗任務，確定采集30節常規課數據，確定了工作思路為“組織動員——遴選教師——錄制課堂——觀課聽課——分析數據——解讀報告——教學診改——撰寫報告”。

CSMS是一種運用人工智能實現自動評分的大數據課堂測評平臺，屬于人工智能技術與課例研究的整合，方便教師自行使用，可借助CSMS進行課堂AI大數據分析和大單元教學大數據分析。教師根據自己所教課程的特點，選取合適的課程，進行課堂實錄并上傳到CSMS平臺，平臺會給出詳細的《課堂教學大數據分析報告》，該報告從課堂表現、教學效果、課堂特色等多個維度對師生課堂活動進行深入剖析，助力教師精準進行教學反思、診斷與改進，鼓勵適度有效的課堂及時反饋。教師們深入了解如何利用大數據對教師課堂教學進行常態化監督，借助人工智能工具實現自我觀察與提升，從而創新課堂教學，推動課堂革命，深入進行教學改革，體現了“5G+智慧教育”教學評價的先進性與標準化。

（二）課例研磨，專題研討促教研

課堂師生互動一般指在課堂教學情境中教師和學生之間發生的具有促進性或抑制性的相互作用或影響，是課堂教學最活躍的組成因素，直接影響課堂教學效果和質量。以同一位教師4節“會計基礎”課的互動分析為例，CSMS平臺給出以下的數據分析（見表1），表中數據顯示第4個課例的啟發性指標做得最好，遠超常模值。在此人工智能采用的是弗蘭德斯互動分析系統（FIAS）作為分析方法，FLAS是一種記錄和分析教師在教學情境中的教學行為和師生互動事件的分析系統，被廣泛地應用于指導課堂教學的研究。

弗蘭德斯互動分析系統會按照規定，在課堂觀察中每3秒取樣一次，對每個3秒鐘的課堂語言活動按編碼系統進行賦碼，從而反映課堂風格和互動情況。

從課堂這一核心陣地出發，進行專題式的深入研究和討論，教師們能夠深刻、系統且全方位地把握課堂教學中的各種問題，進而促進認知的系統化和深入化，這不僅是教學評價的一種高效形式，更是提升教學質量的關鍵環節。圍繞一堂課的教學，可進行課前、課中、課后的全方位課例研磨，在這一過程中，教師與同行之間展開深入的對話、交流、研討、反思與改進，形成良性的互動與合作機制。結合AI大數據分析報告，省教研院特邀學科測評專家進行專題講座與報告解讀，為參與的教師指明教學改進的方向，并教授他們解讀大數據分析報告的方法；試驗教師則通過課例研磨、名師指導等方式進行專題研討，積極吸收有效建議，不斷進行自我改進，營造積極氛圍的課堂管理，推動有效的課堂互動，實現教學質量的持續提升。通過多次專業群內專題的教研活動，教師們對課堂教學智慧評價有了更深入的了解，教學團隊還完成了試驗報告和研究論文的撰寫，在一定程度上提升了自身的教研水平。

（三）智慧引領，模式創新促發展

學校教師團隊積極開展以“基于課堂教學智慧評價監測結果的教學有效應用研究——以財稅代理服務課程為例”為主題的課題研究。在課題的引領下，研究團隊在教學實驗班進行了授課實踐，并借助課堂教學智慧評價系統CMSM平臺對監測結果進行深入分析。通過對標改進，這些成果有效地反饋到課堂教學中，提煉出適用于本課程的新型教學模式。該模式不僅在本課程中得到應用，還推廣至專業群內同類型的教學課堂，有效推動了課堂的開放性與多元化，鼓勵學生進行多維度的獨立思考，對專業的課堂教學實施和教學質量提升起到促進作用。

CMSM平臺作為一個運用人工智能專為教師設計的教學活動反饋與指導平臺，有效助力教師自我提升，通過該平臺的《大單元分析報告》，可深入探索不同專業間的教學差異與共性，可從單一的會計事務專業擴展到金融事務、商務英語、商務日語等多個專業的教師團隊；從“財稅代理實務”這一門課程擴展到“會計基礎”“企業會計實務與操作”“會計軟件應用”等多門核心課程及市級精品課程如“企業涉稅業務辦理”“互聯網保險營銷與理賠”等的教師團隊，促進同專業內的互通共贏，專業群內的整合共進，以及跨專業間的輻射引領。此外，參與教師團隊也將從年輕骨干教師擴展到資深教師和新入職教師，共同發掘和培養一批具備未來教育意識的教師力量，共同推動教學評價體系的進步與發展。

由此可見，人工智能極大地助力校本教研，共同推動教學評價體系的進步與發展，在一定程度上培養了具備未來教育意識的教師隊伍，實現教育教學的智能化和個性化（見圖1）。

三、人工智能助力教研的主要成效

人工智能技術的融入為教研領域帶來了革命性的變化，通過深入運用大數據分析技術，我校不僅實現了對課堂師生活動的實時洞察和動態監控，有效提升了課堂教學測評的精準度和效率。更重要的是，教師們借助系統的數據分析，能夠更全面地了解自身的教學特點與學生的學習風格，從而精準地調整教學方式和方法，進一步優化了教學質量。這一過程中，人工智能不僅推動了教學方式的創新，也為教研活動提供了新的范式，使教學評價走向創新、多元。

（一）智析課堂新趨勢，評價教研更精準

隨著人工智能、大數據等前沿技術的日益成熟，常態化運用大數據分析技術進行課堂教學測評，實現對課堂教學的動態監控，已成為人工智能輔助教育發展的必然趨勢。針對此次試點工作，學校通過深入剖析測評原理機制，關注

系統測評標準對課堂教學效率的導向作用，并利用系統的數據分析來精準指導教師的教學行為改進，從而提升他們的教學設計能力和教學實施能力，達到精準教研的目的。

（二）數據解讀優教學，多元思維共成長

在專家指導下，教師們對《課堂教學大數據分析報告》進行詳細解讀，從人工智能、大數據的角度了解自己的教學特點、風格和學生的學習風格，通過報告中課堂教學活動結構的九個分析領域的建議，優化調整教學方式和方法，后續能更多關注對學生的及時反饋，增加課堂互動，推動學生養成批判思維和創新思維，達到多種思維平衡，實現課堂民主，鼓勵學生各種個性共同發展。

（三）智領教研創新路，評價管理更專業

在學校教研的征途上，秉持著與時俱進的理念，積極運用智能化工具，為教學評價注入創新活力，推動其向多元化發展。對于教研管理者而言，完成了外部學習與內部提升，亦深化了對教研活動的專業管理培訓，提升了自身的教研素養，從而引領教學評價管理邁向更高的專業化水平。在本次教學評價改革的探索中，形成了一個以人工智能為核心，助力教師教學評價的新范式（見圖2），為教研工作的持續發展注入了新的動力。

[課題項目：本文為廣東省重點領域研發計劃項目“5G+智慧教育”項目中“5G+教育質量監測與改進”研究項目（項目編號：2020B0101130014）研究成果。]

責任編輯 何麗華