課堂智能分析：教師能力與教學范式的重塑

【中圖分類號】G434【文獻標志碼】B 【論文編號】1671-7384（2025）09-008-03

基礎教育數字化轉型正日益推動智能技術與教育教學的深度融合。課堂作為教學的主場景，其復雜性曾被視為難以精確觀測的“黑箱”。規模性因材施教需要精準把握教學中各要素的相關關系以及學習者的學習動態，從而使技術得以映射到教學核心。課堂智能分析技術的出現，為洞察課堂情況提供了客觀、動態、精細的新途徑。這種方式超越了傳統聽評課的經驗局限，能夠將隱性知識顯性化、瞬時行為數據化、師生互動可視化，為教師專業能力提升與課堂提質增效開辟了新路徑。

課堂分析范式：從經驗判斷到數據循證

課堂智能分析的興起，源于對個性化教學理念的追求、精準教學理論的完善以及智能技術的演進。學習分析技術，尤其是機器學習和多模態學習分析，推動課堂分析從主觀經驗判斷向過程性數據循證轉變，為多維解構課堂提供了技術與方法的支撐。

1.傳統課堂評價的局限性

中小學教學評價與教研活動長期依賴專家聽評課、同行觀摩、教學競賽和教師自我反思等傳統途徑。這些方法存在評價主體主觀性和評價維度單一性的問題。專家評課意見往往帶有一定的主觀色彩，單次或少數幾次的觀摩無法全面捕捉教師教學風格和學生學習狀態，評價結果零散且間斷，低頻次反饋難以支撐教師持續、系統的專業發展。更重要的是，傳統評價多采用“一刀切”標準，聚焦整體性教學表現，忽視了教學改進所需的過程性與細粒度診斷。

2.數據驅動的教學決策

數據驅動的教學決策（Data-DrivenInstructionalDecision-Making，DDiDM）是課堂智能分析的理論基石，核心理念是“數據-信息-知識一智慧”的轉化。首先，系統性地收集和分析各類教學數據，為教學計劃制訂、教學實踐調整及教學效果評估提供客觀依據。從早期對學生成績、出勤率等結構化數據的分析，到利用機器學習對學習行為進行建模，越來越多的過程性數據被納入分析對象。多模態學習分析（Multimodal LearningAnalytics，MMLA）能夠進一步整合分析課堂中的視頻、音頻、文本、生理信號等多種伴隨式數據，從而更全面、深入地理解學習的真實過程1。其次，課堂采集的原始多模態數據經智能分析引擎處理和結構化后，能夠轉化為可理解的指標，如“學生專注度曲線”“師生對話分析”“情感狀態預警”“課堂投入狀態”“知識建構水平”“互動話語質量”等。教師通過解讀這些信息，結合自身教學經驗，洞察數據變化與教學效能的關聯，從而找出具體問題與規律。最終，在教學回顧與反思中對課堂設計進行調整，不斷沉淀改進的教學策略，進而形成數據賦能的教學智慧。

3.多維解構課堂教學過程

課堂智能分析的本質是借助技術手段，將傳統教學中轉瞬即逝、難以量化的動態過程轉化為可度量的數據模型，并利用教育學和評測框架對數據模型進行分析，從而理解教與學的“黑箱”。這種分析過程基于時間序列，將教學過程視為連續的統一體，而不是孤立的“快照”片段2。例如，智能分析系統通過對教師整個學期所有課程的伴隨式數據采集，形成縱向、連續的數據記錄，以獲得對教師教學水平以及學生發展的全景認識。如系統生成的報告：“近一個月，該教師的開放性提問頻率提升 26% ，學生課堂主動發言時長增加 12% ，與優秀教師常模相比，在教學導入階段的高階性提問尚有較大差距。”這類報表能夠精準呈現教師的具體表現，幫助教師認識自身的優勢以及差距，從而為教學改進提供參考依據。

課堂智能分析系統聚焦“教師如何講”，通過對教學語言、姿態體態、表情應用、板書設計等能力的精細診斷，評估教學導入、講授、提問、反饋等核心能力，進而構建教師教學能力的數字畫像。同時，系統能夠實時評估課堂專注度、情緒變化、認知負荷等，幫助了解學生的內隱心理狀態。課堂智能分析還關注課堂互動情況，通過自動編碼，分析評估師生、生生對話水平，識別課堂互動模式、評估提問深度與課堂反饋的有效性，進而揭示知識在互動中的構建過程，以支撐大規模個性化教學。

課堂智能分析：多模態數據融合與診斷路徑

融合多源異構數據是智能分析的基礎，利用先進的算法模型進一步挖掘教學規律，并利用決策與干預模型，實現數據的可視化輸出以及個性化改進策略。

1.多模態數據采集

課堂全景“數字鏡像”的建立需要融合多種模態數據。其中視頻數據通過高清攝像頭捕捉師生的非言語行為，包括姿態、手勢、表情等，這也是專注度和情感分析的重要數據源。音頻數據利用麥克風陣列采集，提取時域特征、頻域特征與感知特征，或基于深度學習進行魯棒性特征提取。進一步分析語義信息，能夠評估教學互動與課堂對話質量。作業和板書可以利用光學字符識別技術，實現對手寫筆跡的數字化，進而分析學生作答情況與板書設計內容。生理數據可以通過穿戴設備采集學生的心率、皮膚電等數據，以客觀判斷認知負荷與情感強度。隨著生物醫學工程和計算機視覺技術的進步，利用面部皮下血管脈動引起的顏色變化進行無感心率采集的方法日益被關注，為伴隨式多模態分析提供了新途徑。

2.數據融合建模

數據建模前需進行多模態數據特征提取，形成計算機可理解的模態表示，如姿態、表情等視覺數據，可以提取肩部平穩度、表情豐富度等指標；聲音模態涉及音頻信號的預處理、特征提取和表示學習，常用特征模型包括深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等；文本表示則多采用預訓練模型，如BERT、GPT獲取深度語義特征。在建模層面，首先需進行多模態特征對齊，采用特征級融合或決策級融合等策略，將融合后的統一表征輸入診斷模型。利用機器學習或深度神經網絡方法，通過學習標記數據建立從融合特征到教學評估指標的映射關系，實現對教學過程的量化診斷與評估。

3.學習狀態的實時感知與分析

推斷學生的學習狀態需基于教學行為機理研究，結合智能技術特點，構建相應的指標體系[3]。如在分析學生專注度時，將專注度分為認知注意力與學習情感等維度。其中認知注意力的測量指標為學生注視黑板的時長，學習情感的測量指標為不同表情轉換頻率。系統通過教室攝像頭獲取學生視覺行為數據，經由AI模型識別并量化關鍵特征。特征向量被實時輸入預訓練的專注度評估模型，該模型計算生成每位學生的專注度得分，并通過聚合，形成反映班級整體狀態的群體專注度指數。生成的指數通過可視化儀表盤，即時呈現給教師。在此基礎上，可以構建智能教育中樞，通過部署底層環境和安全管理機制，并依托數據中臺匯聚信息，進行深度計算[4]，為教學節奏的實時調控提供直接依據，同時為教學行為與學習效果之間的關聯提供循證反饋。

智能分析的實踐賦能：教師、學生與課堂協同增效

智能技術的價值在于其在真實教學場景中的應用。課堂智能分析通過為教師、學生和課堂提供精準及時的反饋支持，驅動三方形成協同增效循環，從而提升教學質量。

一是促進教師專業發展。在教師專業發展方面，傳統的“磨課”教研模式存在耗時且依賴專家主觀經驗的問題。相比之下，課堂智能分析將“磨課”升級為數據驅動的“智評”，生成教師教學能力的評估畫像，精準量化教師在各能力維度上的優劣表現。以數據為核心的成長畫像與資源推薦系統，能夠解決教研活動形式化、缺少數據支持的問題，并支持活動設計、過程跟蹤與成效評估。教師在實訓中，不斷通過數據驗證改進效果，形成“診斷-反思-改進-驗證”的專業發展閉環。

二是提升課堂教學質量。依據弗蘭德斯框架、S-T行為分析、教學對話模型等分析模型，基于“功能-行為-結構”建立教學行為與能力之間的映射關系，進而從教學數據中分析教師的課堂反饋能力、組織教學能力、提問能力、應變能力、數字技術應用能力、評價能力等，這有助于獲知教師教學偏好，增強教師課堂感知。教師通過橫向和縱向數據的對比，能夠發現課堂教學的不足，同時也能為管理者的資源決策提供數據支撐。此外，教師通過學生專注度、心理狀態、投入水平等的實時和總結性反饋，能夠及時了解學生的學習狀態并調整教學策略，從而將靜態的教學設計轉變為動態生成性框架。

三是“師-生-機”協同增效。對于教師，智能分析不僅提供其自身教學能力的精準畫像，更關鍵的是實時呈現學生個體的專注度變化、群體參與熱力圖以及認知投入水平等關鍵學情。這使得教師能即時感知課堂動態，超越經驗判斷。對于學生，系統通過個性化的即時提醒或課后學情報告，助其提升元認知能力，主動調整學習狀態，明確改進方向。對于課堂本身，系統持續積累的互動模式、效率瓶頸、情緒氛圍等數據，為優化教學與資源設計、完善班級管理提供了實證依據。由此，教師的精準干預提升了學生參與和課堂效能，學生的積極反饋又激勵教師持續優化教學，而高效和諧的課堂環境則進一步促進師生共同成長，從而最大化教學相長的協同價值。

人機協同教學：構建“人在回路”課堂生態

1.現實挑戰與倫理考量

隨著算法與大數據逐步應用于課堂教學研究，技術倫理問題也愈發突出。需要警惕算法偏見與“程式化干預”引發的問題。智能分析算法模型通常是基于特定“優秀”課堂數據集進行訓練，未能區分不同學校、地域和教材版本，也未能關聯教學情境等相關信息，利用常模進行評估可能會引起教學風格趨同、教學創新能力降低。針對智能分析涉及的未成年人敏感信息，需要確保數據的規范使用、防止數據泄露與濫用。此外，需要重視因機器主導導致的主體性消解風險。過度依賴量化數據指標進行評估，可能將課堂教學過程簡單化、標簽化，會誤導教師陷入“表演式”教學，使課堂淪為片面追求效率和指標的工具，忽視育人本質。

2.利用“人在回路”構建協同教學生態

應對上述挑戰的關鍵在于建立有效的“人在回路”協同機制。無論技術多么先進，人類教師始終處于教育決策的核心。智能分析系統只是診斷與咨詢工具，提供“證據”而非“判決”。它能揭示數據呈現的現象，而教師憑借對班級文化、學生個性的理解以及專業知識，方能探究原因并給出恰當對策。學生的“主觀評判”同樣不可或缺，其對系統推薦資源的喜好與反饋，必須納入系統的優化迭代過程。通過這種方式，可以形成以“教學結構分析”為核心，促進課堂教學中人類與機器智能優勢互補的高質量教學解決方案。

課堂智能分析系統正日益重塑對課堂觀察、理解和改進的方式。它以數據為支撐，為教師專業發展提供精準助力，為課堂教學優化提供實時指引，為學生個性化成長筑牢根基。未來，應進一步關注人機協同新型教育范式的構建，持續減輕教師的重復性工作負擔，通過培養更多智慧型卓越教師，建立使師生潛能充分釋放、教學質量全面提升的智慧課堂范式。@

參考文獻

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[3]劉清堂，何皓怡，吳林靜，等.基于人工智能的課堂教學行為分析方法及其應用[J]：中國電化教育，2019（9）：13-21.

[4]顧小清，李世瑾．人工智能教育大腦：以數據驅動教育治理與教學創新的技術框架[J]．中國電化教育，2021（1）： 80-88.

作者單位：淮北師范大學教育學院

編輯：馮艷艷