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。

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

通過數字技術，如何客觀地發(fā)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？

快和小編一起來看——

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(yè)助手”等，對學生的作業(yè)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(yōu)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(tài)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(guī)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(chuàng)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?？梢姡詳祿床鞂W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?yōu)橹鲃犹剿鳌?/p>

“開放式”課堂的理想狀態(tài)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(fā)散點，教師依此，動態(tài)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(qū)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(chuàng)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?yōu)殚_放的、動態(tài)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?！薄澳菐讉€‘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(yōu)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?！比绻麑W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(jié)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(fā)現自己陷入的誤區(qū)。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?！边@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）

探索

構建課堂數據驅動的教研生態(tài)

吳秀敏

在個人專業(yè)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(fā)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(fā)分析、評價與創(chuàng)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(huán)，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(tài)。

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(yōu)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(huán)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(chuàng)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(wěn)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(fā)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(chuàng)造性表達等核心素養(yǎng)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）

探索

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(tài)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(tài)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(fā)生了明顯變化。

精準診斷認知基礎，靈活調整教學節(jié)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(jié)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(tài)生成，落實“以學定教”。

激發(fā)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(fā)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(tài)，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(qū)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(tài)數據，從教學目標、教學內容、教學過程、教學效果、教師素養(yǎng)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(huán)節(jié)與目標達成。當AI教學評價系統數據顯示“核心目標相關環(huán)節(jié)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(huán)節(jié)？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(huán)節(jié)，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(yōu)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(fā)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(fā)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(jiān)測指標，課后對照數據復盤教學環(huán)節(jié)，重點關注學生發(fā)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(tài)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(xù)調整讓評價從隨意回應變?yōu)榫珳室龑?，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(huán)，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）

建言

用數據分析打破“沉默的課堂”

朱衛(wèi)

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(fā)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(xù)講授超30分鐘、前10分鐘無有效互動時觸發(fā)提示，督促教師即時調整節(jié)奏，避免話語權力持續(xù)傾斜。最后，行為模式分析。通過長期數據縱向分析，發(fā)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(huán)。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(yōu)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(fā)言1次”，讓改進更明確、可落地。四是持續(xù)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(huán)，形成“發(fā)現問題—解決問題—迭代優(yōu)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(fā)區(qū)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(jié)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(fā)現教學成效提升。

湖北省武漢市洪山區(qū)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(yǎng)”。

河南省焦作市武陟縣喬廟鎮(zhèn)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(yōu)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(jié)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(fā)言次數從人均0.7次躍升至2.3次。

本文來源｜《中國教育報》2025年12月23日04版

責任編輯｜王佳實