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湖南省長沙市仰天湖實驗學校智慧課堂上學生在開展小組討論。資料圖片
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江蘇省徐州市鼓樓區星源小學學生在制作3D立體繪畫作品。 學校供圖
隨著大數據、人工智能等技術與教育教學的不斷融合,各地各校積極探索開展以數據為依據的課堂教學評價改革。通過數字技術,如何客觀地發現教師課堂教學的問題,賦能課堂教學提質?通過哪些數據,可以分析課堂教學行為背后的教學理念,從而挖掘課堂深層價值?本刊特編發一組稿件,敬請關注。
——編者
觀點
數據是課程重構重要引擎
嚴歆瑜
當前,提到教學中數據的應用,不少教師會想到,通過利用“作業助手”等,對學生的作業數據進行自動化分析,調整課堂教學安排;也有很多人會想到,通過數據分析,實現對學生及時的個性化反饋,如英語口語教學中,引入AI語音助手后,對每一名學生的跟讀從流利度、準確度、完整度等多個維度給出具體分數和糾正建議。以上做法,的確在很大程度上實現了課堂教學的高效,優化了教學流程,也實現了學生的個性化輔導。
然而,我們需要意識到,提高效率不等于課堂轉型。教育的數字化轉型,并非技術與設備的簡單疊加,而是課堂生態的重構,數據正是驅動這一重構的重要引擎,即教師要更加關注數據背后折射出的教學問題,通過解決問題實現課堂教學提質。結合多年的教學經驗,筆者認為,中小學教師在課堂教學中要更加關注以數據洞察學習動機、以數據推動思維可見。
小學的教學要遵循學生認知規律,需要以趣味化、生活化的方式實現育人的潤物無聲。傳統課堂的“趣”,往往依賴于教師的個人魅力或情境創設,其效果難以衡量。目前,我校在數學教學中,通過引入“闖關游戲”式的數字化測評,平臺后臺不僅記錄最終成績,更全程追蹤每名學生的答題路徑、猶豫時長、重試次數等過程性數據。在分析總結學生學習興趣點的同時,同步跟蹤學生學習進展。可見,以數據洞察學習動機可以更加科學地推動小學課堂教學的趣味化,讓學習從被動任務變為主動探索。
“開放式”課堂的理想狀態是讓每一名學生的思維都得以呈現和碰撞。當前,通過利用數字化平臺,可以讓學生圍繞學習主題繪制思維導圖,平臺快速分析后,以熱力圖等形式呈現出全班思維的共性焦點與獨特發散點,教師依此,動態調整教學策略。當數據揭示出大多數學生對某個關鍵概念存在理解盲區時,教師可以立即組織深度討論;當數據展現出某名學生極具創見的思考時,又可以將其作為課堂生成的新資源。因此,我們需要依托數據,推動原本封閉的、線性的教學流程,轉變為開放的、動態生成的思維對話場。
(作者單位:浙江省湖州市湖師附小教育集團)
探索
把精準的數據變成溫暖的教學
劉三云
試卷講評課,是每名教師頻繁面對的課型。過去我講評試卷,大多依賴于自身的經驗和判斷:“這道題錯誤率好像挺高,得多講講。”“那幾個‘常客’又錯了,得點他們一下。”然而,這種“模糊感覺”和“公開點名”,讓講評課效率低,也讓答錯的學生在眾目睽睽之下感到難堪。
現在,就閱卷系統后臺提供的數據,我不僅看分數,更重點關注兩份“清單”,一是每道題的班級正確率及做錯的學生名單,二是每名學生具體錯題的明細清單。
根據“清單”,我調整了策略:公布正確答案后,讓學生先自查,待講解題目時,將回答機會優先留給做錯題目的學生。如在講解一道選擇題時,我根據“清單”(習題做錯的學生名單),平靜地邀請:“請A來分析一下這道題目的思路。”如果學生能解釋清楚,說明該學生已經把疑惑解開,如果依舊不清楚,會再請兩名做錯的學生一起分析。
這一刻,教學的藝術體現在細節里。A恰好是做錯這道題的學生之一,他被點名時,起初會有一絲意外和緊張,但我的問題指向的不是“你錯了”,而是“你的思考過程”,這將他從被審判的位置,拉到了共同探究的位置上。他開始復現自己的解題思路,敘述中往往能發現自己陷入的誤區。這時,我再針對他暴露出的具體思維斷點進行追問和引導。
這一做法,帶來了多重意想不到的積極效果。首先,它實現了更高效的思維鍛煉:讓答對的學生聽講,是鞏固;讓答錯的學生親口剖析,實現從“知其錯”到“知其所以錯”。這一過程,遠比被動聽教師講解一遍要深刻。其次,它完成了一次“悄無聲息”的精準提醒。對于被點名的學生而言,他心里非常清楚:“老師知道我這道題錯了。”這份無聲的關注,比在全班面前批評“這道題還有十幾個人錯”更具針對性,是一種心照不宣的督促。
最關鍵的是,這最大限度地保護了每一個孩子的尊嚴。在班里其他學生看來,這只是一次普通的課堂提問,但他們不知道這些學生是因為做錯了才被點名。于是,一次本可能公開的“示錯”,在數據的掩護下,變成了一次平等的“思維對話”。課堂氛圍從潛在的“緊張與羞愧”,回歸到了純粹的“探究與解惑”。
試卷講評課上,學生們更加放松,也更敢于在回答中暴露自己的真實困惑。此刻,數據是一個充滿智慧的“導演”角色,它精準地識別出需要幫助的“演員”,并為我設計了一場不露痕跡的“戲碼”:把冰冷的答題卡變成了一份充滿溫度的“個性化教案”,讓試卷講評課提升思維效能的同時,也守護了那份彌足珍貴的、無聲的尊嚴。
(作者單位:湖北省黃岡市麻城市實驗高級中學)
構建課堂數據驅動的教研生態
吳秀敏
在個人專業成長中,許多教師在掌握基本教學技能后,陷入“熟練卻難突破”的瓶頸期,課堂提問作為教學的核心技藝,恰恰成為這一困境的集中體現。
我校課堂教學實踐數據顯示,教師課堂高階思維問題占比低于25%,個別課堂甚至不足10%。這精準揭示了三大發展難點:一是多數教師缺乏系統方法論支撐,難以設計出有效激發分析、評價與創新思維的問題鏈;二是課堂對話理答方式單一,學生的初步回答很難轉化為深度思考的契機;三是教師困于個人經驗閉環,缺乏多元視角的教學反思。
針對困境,學校著力構建數據驅動的新型教研生態。
首先,建立“提問案例共生庫”。精選各學科典型提問片段,組織教師開展“提問類型標注+教學效果分析”,通過實施“同課異構微格研究”,在集體研討中建構優質問題設計的模式。其主要做法是針對同一教學內容設計不同思維層級的問題序列,如《黃河象》一課,A教師設計“化石形成需要哪些條件”等基礎認知問題,B教師設計“假如你是考古學家,如何推斷黃河象的生活環境”等應用分析類問題,C教師設計“化石研究對現代生物保護有何啟示”等評價創新類問題。通過對比觀察,教師能直觀感受問題設計對學生思維深度的差異化影響。
其次,基于實踐鼓勵教師每月選取自有課例,統計提問類型分布,以“高階問題比例穩步提升”為目標,制定個性化改進計劃。如數學課《相差問題》教學中,通過數據教師發現自己提問中92.62%為基礎認知問題后,有針對性地增加了“為什么兩個問題不同卻能用同一算式解決”等分析型問題,使高階問題比例在一學期內從不足8%提升至22%。同時推動跨學科協作與范式遷移,組織跨學科教師相互觀課,探索批判性思維、創造性表達等核心素養在不同學科中的提問落腳點。
需要注意的是,課堂提問的提質,絕非教師個體的孤獨修行。促進困境期教師實現從“經驗型”到“思維型”的飛躍,需要群體智慧,共同研究改進辦法。數智時代,讓我們以數據驅動、群智賦能的教研文化為每名教師的成長提供沃土。
(作者系福建省廈門市定安小學校長)
數據讓課堂思考一目了然
梁策
在信息科技課堂中,如何實時捕捉全體學生的真實想法,一直是教師長期探索的難點。過去提問時,往往只能聽到少數活躍學生的回答,大多數學生的思維狀態如同隱沒的冰山,難以窺見全貌。直到我引入一款免費在線生成熱點詞工具,實現了對全體學生思維焦點的“可視化”捕捉。
在一次講授“人工智能”的課上,我拋出問題:“提到AI,你最先想到哪個詞?”學生通過電腦點擊鏈接,實時提交。短短一分鐘,屏幕上便呈現出由全班詞匯構成的“思維圖譜”——“智能”“機器人”“方便”等詞占據中央,周圍散布著“未來”“危險”“學習”等大小不一的詞匯。熱點詞以視覺化方式,清晰反映出學生的關注焦點與認知差異,讓我對全班學生的認知狀態有了整體而精準的把握。
此時,熱點詞化身為數據,讓我的信息科技課堂發生了明顯變化。
精準診斷認知基礎,靈活調整教學節奏。熱點詞中“危險”一詞的出現,反映出部分學生對人工智能的擔憂。我隨即調整教學節奏,嵌入“AI是一把雙刃劍”的微型討論,引導學生結合生活實例展開思辨。教學不再固守預設內容,而是基于學生的真實困惑動態生成,落實“以學定教”。
激發全員參與,讓每個思考被看見。熱點詞的匿名性與包容性,讓平時不敢舉手的學生有了表達的機會。當一名內向學生的答案“電影”出現在屏幕上時,他眼中閃爍的光芒讓我意識到,技術不僅在收集數據,更在傳遞尊重。熱點詞數據如同一面平等的鏡子,映照出每一個思維片段的獨特價值,提升了課堂的參與溫度。
實現過程性評價,直觀呈現教學成效。課程臨近尾聲時,我再次發起投票后,“工具”“助手”“需要控制”等更具深度與辯證色彩的詞語逐步呈現。這一轉變清晰勾勒出學生認知從表象走向本質、從單一走向立體的提升過程。
目前,免費生成熱點詞的工具操作便捷,成為不少教師數據驅動課堂的“低門檻利器”。它不僅讓教師“看見”學生的思維軌跡,更驅動教師“回應”真實的學情動態,為實現深度互動與課堂生成指明了路徑,讓數據賦能教學實踐與學生成長。
(作者單位:遼寧省沈陽市鐵西區騰飛街第一小學)
建言
以課堂數據化解隱性問題
劉珍妮
當前,AI教學評價系統通過整合課堂實錄、教學設計等多維動態數據,從教學目標、教學內容、教學過程、教學效果、教師素養等維度開展評課,然而評課報告數據一堆,如何讀懂數據、用好數據,成為很多教師的疑問。
以數據拆解教學目標維度,聚焦核心環節與目標達成。當AI教學評價系統數據顯示“核心目標相關環節占比不足”時,教師需反思:是否因過度關注趣味導入、無關練習等次要環節?是否對核心目標的拆解不夠細化,導致教學中難以聚焦?對此,教師可對照數據刪減冗余環節,將與核心目標無關的導入、練習控制進行調整,適當增加與核心目標相關的體驗活動,確保教學始終圍繞核心目標展開。
以數據定位教材解讀漏洞,優化問題設計與討論實效。教師應關注AI系統呈現的小組討論時長、學生發言占比、高階問題占比等數據指標,跳出單一數據解讀,結合教學場景深挖背后的教材解讀問題。若數據顯示學生發言占比較低,需警惕小組討論可能存在分工模糊問題。若思維關鍵詞密度低,往往意味著教學未有效引導學生梳理知識內核,教材解讀仍處于模糊感知階段。針對這類數據反饋,教師可調整小組討論機制,明確角色,確保每名學生都有任務、有參與;可以思維關鍵詞為監測指標,課后對照數據復盤教學環節,重點關注學生發言中核心關鍵詞的出現頻率,通過調整提升思維關鍵詞密度,確保教材解讀清晰。
以數據反思教學評價語言,兼顧知識反饋與育人價值。AI教學評價系統若顯示教師“評價未追問學生觀點”“未關聯生活實際”等,往往暴露教師評價的隱性漏洞——許多教師的評價僅停留在判斷層面,忽略了學生回答中潛藏的生活經驗、情感態度等育人契機。數據讓這些“隨口回應”中的問題顯性化,提醒教師評價不僅是知識反饋的工具,更是育人的重要載體。教師應建立評價場景素材庫,錨定學科育人目標設計評價語言,并定期分析評價數據,重點關注評價中鏈接育人目標的次數占比,通過持續調整讓評價從隨意回應變為精準引導,直至AI反饋“評價緊扣目標與育人要求”。
AI教學評價系統以客觀評分替代經驗判斷,靠數據分析細化改進步驟,用場景標注定位隱性問題,可以幫助教師逐步擺脫對經驗的依賴,形成“數據反饋—精準改進—經驗沉淀”的良性循環,實現從經驗型教學向數據型教學的轉型。
(作者系江蘇省南京市曉莊小學教科室主任)
用數據分析打破“沉默的課堂”
朱衛
當前,部分中學課堂“教師一講到底、學生靜默聽講”的話語權力失衡現象仍較突出。這種現象表象是教師話語霸權,內核則是學情反饋缺失與教學策略盲目。
隨著技術與課堂教學不斷融合,一線教師無須鉆研復雜系統,用低門檻工具就能采集多維度數據,如數字平臺抓參與、編碼記錄析互動、音頻分析定結構等等。不同于傳統聽評課多是“互動不足”“氣氛沉悶”等定性評價,通過量化課堂結構,呈現教師話語占比、提問思維層級、師生互動頻次、學生參與深度等數據分析的課堂剖析,可以讓教師清晰“看見”真問題,觸發深度教學反思。
如何讓教師清晰“看見”真問題?首先需要將原始數據轉化為教學洞察,進行可視化呈現,將數據轉化為餅圖、柱狀圖,如“課堂時間分配餅圖”,直觀沖擊遠勝定性評價,幫教師快速捕捉課堂結構失衡點。其次,關鍵指標預警。設定閾值,如教師連續講授超30分鐘、前10分鐘無有效互動時觸發提示,督促教師即時調整節奏,避免話語權力持續傾斜。最后,行為模式分析。通過長期數據縱向分析,發現教師教學慣性,如提問多集中于記憶層面等,為個性化改進提供靶向方向。
在將原始數據轉化為教學洞察的基礎上,還需構建“測—研—改—評”閉環。一是診斷性測量,依托學校周研討課,由備課組聽評課人員協助,通過“音頻記錄+行為編碼”采集數據,為教師建立個人教學數據檔案,夯實優化基礎。二是精準性研因,教研組集備時,教師結合數據說課,剖析“講授時間為何偏高”“互動集中在哪些學生”等問題,同伴基于數據共研成因、凝聚共識。三是靶向性改進,圍繞問題設可測量目標,如“講授時間降低15%”“設計2個開放性問題”“確保后排5位同學至少發言1次”,讓改進更明確、可落地。四是持續性評估,實施改進后再次采集數據,對比評估效果,無論成效如何均進入下一輪循環,形成“發現問題—解決問題—迭代優化”的良性機制。
(作者系山東省臨沭第一中學副校長)
大家談
江蘇省鹽城經濟技術開發區中學校長徐根娣:教師無須用復雜數據模型,用好數據要“小步快走”。如英語教師,每周花10分鐘分析1節英語課數據,鎖定1個改進點,每兩周對比數據驗證效果,即可發現教學成效提升。
湖北省武漢市洪山區武珞路小學石牌嶺分校教師李香琴:作為一線教師,我們不能只以數據關注“學生是否完成任務”,更要通過數據讀懂“學生是否會解決問題”。以數據為指引,調整教學策略,推動課堂從“知識傳授”轉向“能力培養”。
河南省焦作市武陟縣喬廟鎮
喬廟小學教師董永奎:使用數據平臺后,我們更多關注讓“增值性評價”落地:通過對比其兩次測評成績,盡管某學生總分未達優秀,但某項能力有增值,就會被認定為學生有進步、教學有成效。
安徽省五河縣張集中學教師程立唱:學校根據課堂教學數據分析,推出了“積極語言清單”:要求教師每節課至少使用10句預設的激勵語(如“你的思路很特別”“這個錯誤很有價值”),并在課后報告中查看使用率。一位年輕教師練習后,學生課堂主動發言次數從人均0.7次躍升至2.3次。
《中國教育報》2025年12月23日 第04版
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