課堂智能分析賦能教學的實踐路徑與現實困境

【中圖分類號】G434【文獻標志碼】A【論文編號】1671-7384（2025）09-005-03

我國《新一代人工智能發展規劃》明確提出，應構建高效、智能、全方位的教育分析體系，推動人工智能在教學、科研及管理等方面的深度應用。生成式人工智能正推動課堂教學分析邁向自動化、個性化、規模化及人機協同化，將重塑課堂教學診斷與優化的底層邏輯[1]。人工智能賦能課堂教學分析將突破以外顯教學行為識別為代表的淺層感知技術瓶頸2，實現對師生行為復雜性和可解釋性的深度挖掘與分析。可以說，課堂智能分析已然成為‘ Al+ 教育”深度融合的必然趨勢與內在需求。

課堂智能分析的發展階段

課堂智能分析的發展過程是教育技術迭代、數據采集手段革新與教育理念更新的綜合結果。從技術賦能視角看，隨著傳統課堂教學空間向新一代人工智能支持的智慧空間邁進，課堂智能分析發展大致可分為四個階段：基于人工的傳統課堂教學分析、基于信息化的課堂教學分析、傳統人工智能支持的課堂教學分析，以及生成式人工智能支持的課堂教學分析。在這一過程中，課堂智能分析的功能價值也經歷了由淺入深的轉變。從早期僅關注課堂行為表象、以結果性評價為主的“評”課堂，發展為依托人工智能技術、能夠對教學過程進行可解釋性解析的“解”課堂。進一步地，生成式人工智能突破了以往教師在課堂診斷報告生成過程中缺乏直接參與的局限，使教師能夠與AI開展人機協同的教學共創與教研對話。從而在智能反饋與協同優化的支持下，實現針對課堂的動態改進與持續優化，即“改”課堂。

基于人工的傳統課堂教學分析階段，教學分析主要采用人工標注的方式，量表的設立和編碼的經驗解釋是決定分析質量的關鍵。這一階段比較有代表性的是弗蘭德斯互動分析系統（FIAS）和S-T分析法。此類方法優點是成本低、學習難度較小，但也存在分析低效、勞動密集等缺點，難以支撐大規模課堂分析。基于信息化的課堂教學分析階段，學者們開始利用信息化工具輔助編碼與數據處理，或直接自動生成圖表。ITIAS系統、TBAS系統、iFIAS系統便是國內學者在FIAS系統的基礎上，進行編碼系統的改進與分析工具的開發。此類方法雖在關注視角上仍延續了傳統的交互行為分析框架，但在分析效率與可視化呈現方面有了明顯提升。傳統人工智能支持的課堂教學分析階段，人工智能技術的引入，推動課堂分析邁向智能化，課堂數據采集實現了自動化與規模化。其智能化轉型呈現出三個顯著特征：從人工編碼向機器視覺的感知升級，從單模態分析向多模態融合的認知進化，以及從經驗判斷向數據驅動的決策轉變[3]。這一階段顯著降低了人工分析的成本，并拓展了課堂行為觀測的廣度與精度。生成式人工智能支持的課堂教學分析階段，依托大語言模型強大的創生和推理能力，生成式人工智能在課堂智能分析中展示出極大的潛力。例如，有研究主張通過構建多模態數據分析大模型和專家評課垂直大模型，可實現對教師教學能力的量化和質性分析。還有研究為解決“教師難讀懂課堂智能分析報告”困境，基于思維鏈提示邏輯，設計了教研AI智能體，用于輔助課堂教學分析報告的解讀與轉化[4]盡管該階段仍處于探索期，但其在打開課堂“黑箱”、提供可操作的教學改進建議方面已顯示出重要價值。四個發展階段的特征對比如表1所示。

課堂智能分析賦能教學的實踐路徑

課堂智能分析是指借助人工智能、大數據等技術，對課堂教學數據進行采集、分析的過程。其核心在于通過“目標-特征-算法”三維度協同機制，實現課堂教學過程的智能化診斷與動態反饋。從評價對象看，課堂智能分析賦能教學主要涉及教師、學生、教學評價三個維度，每一維度既是分析對象，也是教學改進的重要切入點。

一是面向教師維度的實踐路徑。課堂智能分析賦能教師的核心，在于通過多源數據與智能算法對教師課堂教學行為的精準捕捉與科學解析，從而實現對教學能力水平的客觀診斷與動態優化。其主要應用集中在教師教學行為分析、注意力分配分析、課堂問答行為分析以及基于教學行為的能力測評等方面，推動教師從經驗驅動向數據驅動的精準教學轉變。

二是面向學生維度的實踐路徑。多模態師生課堂行為數據不僅能夠反映教師的教學情況，還能真實呈現學生在認知發展、學習習慣及高階思維等方面的動態變化。基于課堂智能分析系統對學生學習行為、學習方式與學習興趣的精準感知與解析，有助于推動“以學生為中心”的個性化教學實施，為差異化教學與精準干預提供科學支撐。

三是面向教學評價維度的實踐路徑。教學評價是從宏觀視角分析課堂教學效果的重要環節，也是課堂智能分析賦能課堂管理與循證教研的集中體現。該維度通常涵蓋課堂結構、課堂質量，以及教學設計與實施一致性等核心內容，通過多模態數據分析實現對教學過程與結果的綜合評估。

課堂智能分析的現實困境

困境一：多模態數據融合與標準化難題制約了分析精度

表1課堂智能分析不同發展階段特征對比

課堂智能分析依賴來自不同設備、不同格式、不同時間戳的多模態數據，如課堂視頻、語音對話、筆跡軌跡與學習平臺交互記錄等。如何將這些異構數據高效、精準地融合，是影響分析質量的核心問題。第一，缺乏統一的課堂數據采集與標注標準。目前，不同地區、不同廠商的課堂采集設備與分析平臺往往采用各自的數據格式與標注體系，導致數據難以跨平臺共享與聯合建模。這種“數據孤島”現象不僅降低了分析的可比性，也增加了算法適配與維護成本。第二，多模態數據同步與融合的技術門檻高。課堂行為發生在高動態、多干擾的環境中，不同模態數據存在采集頻率不一致、時間延遲、信噪比差異等問題，直接影響特征提取與融合建模的準確性。當前雖有跨模態對齊與特征映射算法，但在課堂這樣的高復雜度場景下，其實時性與穩定性仍有待提升。

困境二：分析結果的可解釋性不足限制了教學落地應用

盡管深度學習等方法在課堂行為識別與預測中表現優異，但其“黑箱”特性使得分析結果難以被教師直觀理解，從而影響其在教學實踐中的采納與應用。第一，缺乏面向教學決策的解釋框架。當前，課堂智能分析的結果多以統計指標或熱力圖等形式呈現，雖然精確，但很少明確說明這些指標如何映射到可執行的教學策略。例如，系統提示“教師互動頻率偏低”，但未進一步指明應調整哪些環節、采取何種互動方式，這使教師難以將分析結果轉化為可操作的課堂調整。同時，雖然大模型與智能體的引入，為解決課堂智能分析可解釋性不足提供了技術可行性。然而，其在教育場景中的落地仍需配合教育知識圖譜構建、學科化提示詞設計與本地化部署等工作，以確保策略生成的科學性和情境適配性。第二，忽視教育學理論與情境因素的結合。許多分析模型僅從技術角度優化識別與預測精度，而忽略了不同學科、不同年齡段、不同教學自標下行為模式的差異性。這種“去情境化”的分析往往缺乏針對性，難以與教師的經驗性判斷形成互補，削弱了智能分析的實用價值。

困境三：課堂數據采集合規性模糊引發了隱私與倫理爭議

課堂智能分析高度依賴多模態數據的持續采集，包括視頻、音頻、傳感器記錄及學習行為日志。然而，這種“全景式”數據獲取在促進教學診斷與優化的同時，也不可避免地觸及數據安全與個人隱私保護的敏感領域。第一，課堂數據采集的合法合規性存在模糊地帶。當前，學校在使用攝像頭、可穿戴設備或在線學習平臺采集課堂行為數據時，往往缺乏統一的規范與制度保障。尤其是在涉及面部表情、語音特征、生理信號等生物識別信息時，是否獲得充分知情同意、數據存儲與傳輸是否加密等問題，均可能引發法律與倫理爭議。第二，數據濫用與二次使用的風險上升。在大規模數據采集背景下，課堂數據不僅被用于教學分析，還可能被用于商業化開發、算法訓練等超出原有授權范圍的活動。一旦缺乏嚴格的數據訪問權限控制與追蹤機制，數據泄露或不當使用將嚴重損害師生權益，削弱教育主體對智能分析系統的信任度。

討論與總結

課堂智能分析已成為推動課堂教學由“經驗驅動”向“數智驅動”、由“共性適配”向“精準賦能”轉型的重要途徑。其在教師、學生及教學評價三個維度均展現出顯著的實踐路徑：在教師維度，可借助多模態數據與智能算法精準刻畫教學行為，支持基于證據的自我診斷與改進；在學生維度，可實現學習行為與認知狀態的實時感知，促進個性化教學與精準干預；在教學評價維度，可提供課堂過程與結果的綜合分析支撐，推動循證改進與質量保障。因此，課堂智能分析不僅拓展了課堂教學分析的深度與廣度，也為教學研究與教師專業發展的精細化提供了新支點。

制約課堂智能分析深度應用的三大核心困境包括：第一，多模態數據融合與標準化不足，削弱了跨平臺、跨場景分析的精度與對比；第二，分析結果可解釋性有限，難以將技術輸出有效轉化為可執行的教學策略；第三，數據采集與隱私保護的制度不足與風險累積，影響了教育主體對智能分析系統的信任與接受度。這些困境表明，課堂智能分析的技術潛力與教育價值之間，仍存在一條課堂智能分析轉化的“鴻溝”。

因此，從課堂智能分析的未來發展方向上來看，需要多方協同推進措施：在技術研發層面，推進多模態數據標準體系建設與跨模態同步算法優化，提升模型可解釋性與教育情境適配度；在教育實踐層面，構建基于教育學理論的解釋框架，將分析結果與學科特點、教學目標及課堂情境深度融合；在制度與治理層面，建立明確的數據采集、使用與存儲規范，強化知情同意、隱私保護與數據安全管理。綜上所述，需要實現技術進步、教育價值與倫理保障的多方協同推進，課堂智能分析方能由局部試點走向常態化、規模化、個性化應用，并在生成式人工智能與人機協同發展的新階段，持續驅動課堂教學質量的系統性提升。@

參考文獻

[1]方海光，洪心，舒麗麗，等.基于課堂智能分析大模型的教師教學能力分析框架及其應用研究[J].現代教育技術，2024，34（2）：43-52.

[2]劉三女牙，孫建文．人工智能時代的課堂創變：解構與重構[J].國家教育行政學院學報，2021（9）：16-22.

[3]劉衛江．人工智能視域下的課堂教學行為分析模型與實踐研究[J].廣播電視網絡，2025，32（5）：51-54.

[4]王冬青，陳自力，邵文豪，等.從“負能”到“賦能”：基于LLMs的思維鏈提示設計與教研AI智能體構建：以課堂教學智能分析為例[J].中國電化教育，2025（3）：111-117+125.

作者單位：首都師范大學教育學院編輯：馮艷艷