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李春歌 张 川 张 涛 梁东宁

中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》指出，教育评价事关教育发展方向，有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向。课堂教学评价是教师最常使用的评价方式之一。人工智能、互联网、大数据等新技术的发展，为新时代的课堂教学评价提供了有效支撑。在教育部办公厅印发的《基础教育课程教学改革深化行动方案》中，“教学评价牵引行动”作为重点任务之一，明确提出“充分利用人工智能和大数据技术，加强过程性与增值性评价，注重发挥教学评价的引导、诊断、改进与激励作用”。课堂教学评价作为一种常规而重要的过程性评价，不仅仅关系到教学目标的有效达成，涉及教师如何调整教学环节、优化教学策略，还涉及课程教学的整体安排和学科核心素养的落地。在当前新课标、新教材背景下，课堂教学评价已成为深化区域课程教学改革、落实教学评一体化、促进教师专业发展、提升教育教学质量的重要环节。

一、 数字化助力课堂教学评价改革的迫切性

课堂教学评价对课堂教学改革具有导向性。课堂教学评价改革的方向是从传统的“唯经验论”转向关注事实和证据，聚焦核心素养培养全过程、全方位的育人模式，推动教育质量向更加绿色和生态化的方向发展。从区域教学改革现状及存在的问题来看，课堂教学评价迫切需要改变，主要反映在以下三个方面。

（一） 精准指导不足使教师快速成长的需求难以实现

集体备课、听课评课是帮助教师优化课堂教学的有效途径，通过专业培训、专家指导，可以让教师快速明确自身优势和需要弥补的短板。

然而在集体备课、听课评课等活动中，提供智力、技术支持的主体是人，由于不同的个体视角与立场不同，提出的意见往往存在分歧，甚至互相冲突。因此，教师课堂教学能力的提升，一方面要依赖人的智力与技术支持，另一方面也要结合客观事物的精准指导，即依托相关数据收集、处理与分析构建的系统。另外，与一线教师的数量相比，专业指导教师资源显得尤为稀缺。以我区小学数学学科为例，一线教师已逾千名，而区级及以上具有骨干教师称号且具备较强教学指导能力的教师仅有40名（不包括未在教学一线的教师）。不考虑师资分布不均的因素，平均每位指导教师需负责25名教师的指导工作。

（二） 诊断指引的需求与主观定性的评判之间的矛盾，使课堂评价收效甚微

课堂教学评价是教学评一体化的重要组成部分，有助于提高课堂教学质量，促进教师专业发展。当前，在听课评课活动中，教师普遍采用手持课堂教学评价表的方式进行评价。这种方式往往依赖于评价表格的内容，以评课教师的直观感受作为评价依据，使得课堂教学评价带有较重的主观色彩，从而削弱了评价的客观性和实效性。由此导致的后果是，授课教师在面对评课教师的评价时，可能会感到困惑和茫然，影响并制约了自身的专业水平提升。

（三） 通过人工打点统计数据，已无法适应课堂教学诊断的需要

目前，除了少数研究课、示范课运用到AI智能技术进行统计分析之外，课堂教学评价数据的收集任务主要由听课评课教师承担。这要求他们必须同时进行多项工作，如搜集信息、记录细节、深入思考、进行评判等。尽管这种方式看似科学合理，实际上从长远来看，很容易导致听课评课活动陷入形式主义误区。

综上所述，通过传统的听课评课方式进行课堂教学评价，成效会大打折扣。

二、人工智能助力区域课堂教学评价改革的实施路径

（一）精准分析、靶向聚焦，助力教师智慧成长

教师课堂教学能力的快速提升，离不开基于数据的精准分析。对标数据进行课堂教学评价能帮助教师找准自身弱项，针对性地采取措施弥补短板。根据教师能力发展的情况，我区将教师分为四类，分别是新手型教师、熟手型教师、能手型教师及专家型教师（见表1）。依据这一分类为不同类型教师设定相应的课堂教学评价标准，推动教研组成员实现差异化发展。

对于新手型教师而言，其核心任务在于熟练掌握教材内容，密切关注学生学习的知识是否全面，同时需要有效组织和实施课堂教学活动。专家型教师则应聚焦培养学生的学科核心素养，确立精准的核心教学问题，并帮助学生实现全面发展。表1中的核心能力只是评价体系的一级指标，与之相对应的还包括二级、三级评价指标，这些指标共同构成了不同类型教师的“标准画像”。在智能研修平台上，我们通过设定评价维度、细化评价指标，便可构建个性化、精准化的评价体系，从而为不同发展阶段的教师绘制出精确的职业发展画像。

课后，智能研修平台或者听课评课教师根据评价指标对教学行为评价赋分，形成课堂评价的“生活照”。将“生活照”与“标准照”进行对比，找准优势和弱项，靶向聚焦，补齐短板，教师可实现智慧成长。从区域层面，系统强大的数据处理能力，将对全区学科教师队伍的情况做出精准的分析和诊断，为决策提供可靠的依据。

（二）差异互补、人机协同，构建观课评课和谐样态

听课评课是课堂教学评价的重要环节，既要尊重客观事实和数据，也要尊重评课教师的教学实践经验。评课既需要基于智能研修平台提供的客观数据进行分析，也要结合评课教师的主观判断，才能得到更加真实的研修结论，帮助授课教师改进教学行为。例如，二年级数学的同课异构课例“买矿泉水”课堂教学结束后，系统中的数据显示，教师甲的巡课比例是10.47%，教师乙的巡课比例是58.62%（如图1）。据此，系统判定教师乙该项指标优于教师甲。由于评课教师普遍认为教师甲的教学效果优于教师乙，系统提供的数据受到质疑。经过深入探究，评课教师发现原因是教师乙为了展示学生作品需进行较远距离的走动，而这一行为被系统错误地记录为课堂巡视数据。

再如，两节同课异构的语文课，生生互动的数据占比分别是8.75%和21.95%。单纯从数据来看，评课教师通常会认为后者在生生互动的比例更高，从而推断其教学目标的达成度更高。然而，实际情况并非如此。根据评课教师的描述，后一节课虽然学生发言时间较长，但教师的引导作用不足，导致学生观点散乱，甚至出现偏离主题的情况，课堂看似活跃，实则教学效果并不理想。

在听课评课活动中，教师与机器各具优势与不足。教师富有情感、具备丰富的人生经历和教学经验，但缺点在于容易将自己的主观情绪带入评价过程。机器的优势在于能够如实记录数据、真实反映情况，揭示事物的真实状态，但这种真实状态可能是一种“表象”。“表演式”的教学通常能获得较好的机器分析结果，但是这个评价结果并不意味着教学目标达成度更高，或者学生在知识获得和素养提升方面表现优异。因此，听课评课需要结合教师与机器的优势，扬长避短、相互补充，形成人机协同、和谐共生的评价模式。

（三）基于实证、强化支撑，优化区域课堂教学评价方式

1.基于事实和证据，倡导主观评价和客观数据有机结合

长期以来，以标准化和常模参照为基础的定性纸质课堂教学评价表一直主导着课堂教学评价。这种评价方式在收集教师课堂教学全貌的有效数据方面存在局限性，且评课教师依据评价表进行课堂评分时，往往带有较强的主观性和随意性，导致所得数据差异较大，难以对课堂进行精准评价。人工智能技术的引入实现了课堂评价从简单的指标叠加思维转向系统完备的模型思维。基于评价模型，通过全面采集教学和学习过程中的文本、图像、语音等数据，一份个性化评价方案和可视化反馈报告得以形成（如图2），再结合观课记录，教师便可掌握课堂教学的真实情况。

对比分析技术赋能的课堂评价与传统的标准化纸质课堂教学评价表，可以大大降低课堂评价的随意性，使得授课教师和观课教师群体能够更及时、科学、有效地开展个性研修和团队教研，进而诊断、改进并优化课堂教学。以H小学一位教师针对相同授课内容、同层次班级的两次课堂教学进行的人机协同评价诊改实践为例，教研组借助智能研修平台分析出了课堂各参数的整体表现情况，从而检验人工智能在赋能课堂评价路径方面的实施成效（如图3）。

基于数据支撑、以证据为引导的评价方式，能够激发教师内在的发展意识，科学地为教师个性化研修、自主学习、反思与改进提供数据支撑，使他们能够发挥自身优势、提升能力，充分展现个人的特长。

2.创建多维互动空间，打造人机协同的课堂评价格局

数字技术不仅能够对单个教师的多个课例进行教学行为的智能分析，还能对多位教师的同课同构课例开展对比分析（如图4）。智能研修平台生成的精准报告可以帮助教师汇聚、对比、整合、共享自己和其他教师的课堂教学情况。

基于人工智能的课堂教学行为分析系统，可以改变传统的评课模式，实现跨时空限制的远程评课，从而扩展了教研活动的深度和广度，提高了教研活动的效率，促进教师群体的专业成长。大数据技术支持多主体（包括专家、教师、学生、家长等角色）共同参与课堂教学评价。多评价主体的共同参与使得评价结果不再仅仅依赖于教师群体的主观判断，通过联动家庭、学校、社会三方力量，确保了教育评价的全面、客观、公正，有助于推动教育评价系统、协调地发展与变革。

三、 人工智能赋能课堂教学评价的效益

近年来，各级各类智慧教育平台为广大教师教育教学提供了极大的技术支持。我区引进了AI教学行为分析系统，利用智能研修平台围绕课堂教学实施诊断和评价改进。此举使得本区在课堂教学诊断方面所面临的困境得到了显著缓解。

（一） 数据搜集，减轻教师听评课负担

该平台为区域内的教师课堂教学评价提供了全方位的数据支持，使得教师能够在课后查阅当堂课的教学行为分布情况。教学行为分布模块涵盖了两大类别（如图5），第一类为教师行为，涉及巡视、师生互动、讲授、板书等；第二类为学生行为，包括读写、举手、听讲、应答、生生互动等。由此，参与听评课的教师可以将精力更多地投入课堂评价的其他维度。

此外，平台的学情分析模块能够为授课教师迅速提供课堂教学分析的数据统计。教师在完成授课后，可即时生成课堂分析数据，并以此作为课堂教学评价的依据。同时，教师亦可选择将“人工智能精准分析课程”推送至相关专家进行评课。在专家评课后，教师可以查阅评课记录，进而反思与优化课堂教学。

（二） 数据直观显示，帮助教师精准诊断

平台提供了丰富而直观的课堂教学数据形式。教师授课后，平台会迅速生成并推送两份关于被评课例的数据报告，一份是基于量表打分的教师能力矩阵分析报告，另一份是基于人工智能的课堂教学行为分析报告（如图6）。这两份报告能够帮助评课教师基于数据进行更加精准和科学的评课，为评课注入了新的活力。

（三） 观评同步，及时生成群体智慧

线下听课活动的记录方式，除了采用传统的纸质记录，亦可采用手机记录并同步实时上传的方式。学科带头人及知名教师的专业意见可通过同步评课的形式迅速在网上发布，广泛发挥其引领和示范作用，使得名师的评课见解能被更多教师看到。教师亦可借助手机利用平台的听课记录功能记录观课活动的笔记。参与同步的网络议课有助于教研组成员集中讨论特定主题。教研活动结束后，教学团队可导出活动报告，通过名师的及时指导、同行的互助交流以及教研组的主题研讨，团队里的每位教师均可实现成长与提升。

（四） 循证研究，力促教师动态成长

教师每次授课记录、教学评价数据都储存在网络云端，平台自动生成教师发展档案袋，通过数据追踪和循证研究，形成教师的周期性发展画像。在人工智能的辅助下，教师成长遵循“教师自我定位→完成研修任务→成果展示→评估改进→教师自我定位”这一闭环。教师在持续的横向和纵向对比中，改进教学方式、提升专业能力。在人工智能赋能教学评价的过程中，教师不断调试自己的教学行为，对人工智能提升教育教学的重要性和必要性的认知不断提升。数字化赋能的教师研修素养有了显著提升，为人工智能全面赋能教育教学奠定了良好的基础。

（五） 反馈激励，助力学生思维水平提高

研修平台能够自动针对学生的课堂表现采集数据，记录上课学生的发言频次、发言时间等情况，为教学行为的调整提供精确数字参考。教师将这些数据反馈给学生，在教师的激励下，学生能够更加积极地参与到课堂讨论等活动中，从而提高学生思维的敏捷性。学生在观察事物、提取信息、合情推理、问题理解、表达观点、提出疑问等关键能力方面均得到显著提升。

四、 反思与展望

人工智能提升了评价的精准性，在赋能课堂教学评价方面取得了显著成效。当前智能研修平台为课堂教学评价提供了新的数据收集方式，可以更全面捕捉师生行为的数据，为解决听课评课数据收集的难题提供了技术支持。基于数据生成可视化量表的功能，帮助教师发现教学中存在的问题，切实助力教师的专业成长。

智能研修平台为课堂教学评价改革带来了新契机，对促进课堂教学评价的变革有积极的推动作用。但需要注意的是，技术不是万能的，它在发展中也是有缺陷的，需要在解决问题过程中不断优化。在课堂教学评价中，数据是“冰冷”的，评课教师是有“温度”的；数据反映的是客观表现，教师的经验性评价反映的是内在感受。数据可以为教师带来便利，教师同样需要帮助系统修正结论，只有实现优势互补、互相协同，才能让智能平台的作用最大化，即让数据“会说话”，更让数据“讲真话”。

总而言之，数字化转型时代，发挥人工智能优势，科学利用研修平台解决教师的成长需求，不断优化课堂教学评价方式和手段，这是教师专业成长的重要途径，也是当前基础教育改革发展的重要方向。基于实证、智联未来，从“人机协同”到“人机共生”将逐渐成为现实。

（本文首次发表在《中小学数字化教学》2024年第10期）