數智賦能 打造區域精準教研新樣態

中圖分類號：G623.5 文獻標識碼：A 文章編號：1009-010X（2025）16-0056-05

教育現代化縱深推進觸發數字化轉型，在此進程中，中央電化教育館的智能研修平臺作為教育信息化的重要工具，其自動采集的智能數據為課堂教學診斷及課堂教學研究提供了直觀、客觀的依據，為教研模式轉型提供了新的機遇。作為第三批央館智能研修平臺應用試點區，省市長安區教研室聚焦核心素養培育，以教師專業發展為愿景，充分挖掘智能研修平臺在區域教研中的作用，積極探索智能研修平臺下教育教學改革，開展基于智能數據的教學評價、教學診斷、教學指導、畫像構建、協同教研等方面的實踐與研究，引領區域教研從傳統的經驗驅動型向現代的數據驅動型轉變。

一、評價引領，構建“教一學一評”一體化

美國著名教育學家本杰明·布魯姆曾經提出了教育目標分類學理論，即通過把教學目標細化為可觀測、可評價的具體指標，使評價更加科學、有效。同理，真實有效的教學、教研評價能夠指導教研活動優化，促進“教一學一評”一體化的構建。

針對傳統教研存在的效能滯后、診斷偏差、評價模糊等問題，長安區教研室借助中央電教館智能研修平臺“量表評分 ^?+AI 教學行為分析”的數據支持性功能，設計了區域各學科課堂評價量表，通過對智能數據的分析，以教學評價為抓手，引領區域教學改革，探索“教一學一評”一體化的教研，促進教研的精準化、可視化、可度量化。

以數學學科為例，發展學生的核心素養是數學教學之本。區教研室組建了數學學科智能研修中心組，在教研員帶領下，開展數學核心素養落地的研究，制定了《長安區小學數學課堂教學觀察評價量表》（簡稱：《評價量表》（表1）。

《評價量表》依據《義務教育數學課程標準（2022年版）》（以下簡稱《課標》），從學習目標的設定、核心素養的發展、課堂教學的落實、新時代教師專業能力等方面設計多維度的評價標準，設立了目標分解、教學環節、問題設計、課堂教學、學習效果五個一級指標，在此基礎上再細化為14個二級指標。教研團隊使用《評價量表》對教學設計、課堂教學過程與效果進行評價，評價結果自動生成可視化“分析報告”，為精準教研提供了直觀、客觀的參考，引領教師在備課中重點關注目標達成策略、課堂評價及深度學習的研究，促使教師在課堂中不斷更新教學觀念，轉變教與學的方式，推動形成以評價為導向的“教一學一評”一體化新生態。

二、精準診斷，促進教師專業提升

教師的反思能力是促進教師專業提升的關鍵因素，也是提高課堂教學質量，推動教育改革的重要動力。智能研修平臺以“課堂實錄切片分析 + 智能數據分析評估”的方式，從“AI數據采集的課堂教學行為分析”“量表評集的課堂教學行為分析”“量表評分的教師能力矩陣分析\"兩方面為教學反思提供了直觀、多元的素材。應用平臺功能，長安區引領區域教師基于智能數據開展教師自診和團隊診斷。通過解讀數據、發現問題、分析原因、解決問題（圖1），實現針對性教學指導，以“感性判斷 ^°+ 理性診斷”的教學反思撬動教師的專業發展。

（一）個人精準反思

精準反思重在教師基于智能數據的自我診斷，以學習目標的達成為核心，通過“視頻 + 數據\"剖析，審視教學活動全過程，結合課堂的真實感受，多維度反思優缺點和現存疑問等，促進教師不斷提升自我。首先，授課教師在集體備課后，應用平臺進行課堂教學錄制及數據采集。接著，結合平臺生成的《課堂觀察分析報告》進行基于數據的個人反思。最后，優化教學設計和課堂問題的設置。圖2是一位青年教師初次執教“分數乘整數”一課的課堂互動S-T曲線（學生-教師行為曲線分布圖）。教師授課結束后，感受較深的是課堂中學生學習處于淺層思考，對于運算一致性感受不深。在數據剖析中，S-T分析圖幫助教師發現課堂師生行為切換頻率較多，教師行為（T軸）頻次過多且時間較長，學生行為（S軸）比較瑣碎，不利于學生的自主探究與深度思考。發現問題后教師優化了教學環節，二次授課中學生的主體地位明顯增強（見圖3），在經歷了充足的探究、操作和交流后，學生的思考越來越深入，將整數乘法、小數乘法、分數乘法聯系起來，體會到運算的一致性。

（二）團隊精準問診

團隊成員通過開展教學行為數據剖析、教學視頻切片研究，對課堂教學全過程進行智能

觀察者智課終端課程長度35分鐘觀察時間2024-05-1410：35評估，找差距、尋原因、求創新，精準找到改進課堂教學的方向和著力點，精進課堂教學實踐。一方面，依據課堂觀察量表進行量化評分，針對平臺自動生成的教師能力矩陣圖和雷達分析圖進行問診；另一方面，針對《課堂觀察分析報告》開展剖析。例如，一位職初教師執教“認識面積單位”后，通過分析教師能力矩陣圖及雷達圖，發現該教師教學中有較強的目標意識，問題設計比較合理，課堂中學習方式、教師評價效果都較理想，但活動環節設計和目標達成方面還有待提高。為了幫助職初教師精準定位課堂教學問題，團隊成員依托《課堂觀察分析報告》各維度數據進行課堂視頻切片分析，課堂分析曲線圖（圖4）中第14分鐘到第22分鐘學生的關注度曲線與表現曲線、參與度曲線不一致，通過分析，發現課堂教學活動要求不明確，教師巡視中也未關注學生的參與情況，導致第一個活動很多學生未完成，直接影響了第二個活動的效果。經過集體研討，決定將兩個活動合二為一，活動要求也在PPT中進行呈現。改進授課后，前后兩次數據對比，各個評價維度都有了較大提升。

三、畫像研究，把脈教學整體現狀

交互設計之父Alan Cooper最早提出用戶畫像（Persona）的概念。實際上，畫像是為特定對象打上“數字化標簽\"的過程。教師群體畫像（簡稱群像）就是通過智能研修平臺采集眾多教師課堂教學行為數據，并對這些數據進行聚類和抽象，生成具有明確含義、可表征畫像模型。通過對區域不同年齡、水平、學科等教師群體或同一教師一定周期的畫像研究，發現區域教師教學的屬性與特征，明確教學優勢與問題，找準教學研究的方向。

長安區教研室選擇青年教師為畫像主體，對全區小學語文、數學、英語、科學等9個學科，342節青年教師的視頻課例數據進行了匯總，并運用平臺的教學模式（ Rt-Ch 分析）維度進行畫像構建。生成的《畫像分析報告》顯示：342節課中，對話型課堂77節，占比 22% ；混合型課堂130節，占比 38% ；講授型課堂40節，占比12% ;練習型課堂95節，占比 28% 。由此可見，青年教師的教學呈現從教師講授為主向對話型、混合型和練習型教學分散發展的趨勢，這意味著青年教師接受能力和執行能力較強，教學中比較重視學生的自主、合作與探究。

為了最大化發揮畫像價值，教研室又結合學科教學特點對《畫像分析報告》作進一步研究，剖析不同學科、不同課型背后隱含的教學理念或教學實施等方面的問題。以小學數學學科為例，《課標》明確提出：學生的學習應是一個主動的過程，認真聽講、獨立思考、動手實踐、自主探索、合作交流是學習數學的重要方式。由此可見，課堂中應給予學生充足的時間進行探究、合作與展示，從而讓學生經歷學習的過程。對于新授課，混合型、對話型課堂更利于學生數學思維的發展，練習型和講授型則反映教師對課堂的把控能力有待提高，或教學理念有待更新。鑒于此，區教研室將加強針對性的專題培訓，同時依托平臺進行跟蹤觀察與分析，深入剖析原因，精準指導教學。

四、協同教研，助力區域教育均衡

智能研修平臺能有效突破時空的限制，將傳統教研與網絡教研有機融合，從而打通區域和學校兩大教研場域。長安區教研室充分發揮教研機構的引領作用，創建了區域各學科智能研修中心教研組，組建了以學科教研員、試點校教學領導、骨干教師、學科教師及平臺專業人員在內的教研共同體。各中心組依托智能研修平臺，開展跨區域、跨學校的協同教研，為薄弱學校、薄弱教師科學問診，把脈師生行為，集區域優質教育資源賦能教師專業成長，促進課堂教學不斷優化。

首先，根據實際需求，各中心組應用平臺在線磨課功能，每月開展線上集體備課活動。活動做到“三定”：定主題、定人員、定分工。在規定的磨課時間內，由主備教師按照集體備課主題上傳教學設計、PPT等資源，中心組成員從教學設計優化、課堂提問設計、活動要求設定等多個角度，進行針對性交流并提出合理的改進意見。在此基礎上，執教教師進行教學設計優化，并在AI智能錄播室進行教學實踐。授課后，教研共同體成員開展線上線下相結合的循證教研活動，基于智能數據，結合課堂實況，共同剖析原因，提出新的設計思路或建議，在研討、互動、碰撞、反思、升華中，最終形成教學設計、反思報告、教學簡案等教研成果，實現學校與學校、教師與教師、教師與專家的聯動。

區域協同教研為薄弱學校、薄弱教師亟待提升之處提供了個性化幫扶思路。一方面，深入薄弱學校，通過聽課、教研、培訓等多種方式指導教學，為教師設計個性化研修活動；另一方面，利用智能研修平臺推送功能，將區域優秀案例、優質課件等資源推送至平臺，實現區域優質資源共享，同時將典型的精準教研進行區域展示，帶動區域教研模式的同頻共振。

數字化背景下，智能研修平臺為區域教研模式轉型提供了新的路徑。長安區教研室在探索智能研修平臺的應用中，多維度分析和個性化診斷，為教研需求提供更精準化和系統化的服務，推動了教師專業發展和課堂教學質量提升，為區域教育的高質量發展蓄力賦能

參考文獻：

[1]中華人民共和國教育部.義務教育數學課程標準（2022年版）[S].北京：北京師范大學出版社，2022.

[2]王芳.基于大數據用戶畫像驅動出版社融合出版創新研究[J].中國數字出版，2023.

[3]王林，廖圣祥.“互聯網 + ”時代鄉鎮學校小學數學線上學習方法研究[J].安徽教育科研，2023.