AI赋能的循证教研范例

成都冠城实验学校  尹祚福

2025年3月13日，我有幸参加了由成都市温江区教科院主办，西南财经大学附属实验学校承办，华东师范大学课程与教学研究所组织的“基于AIclassroom高品质课堂智能分析报告的循证教研”。看到华东师范大学的教授在指导如何使用AI赋能教研，顿时觉得眼前一新，结合学校实际的教研活动，我觉得有必要去尝试这种新型的教研。

作为成都冠城实验学校的初中物理教研组长，我对这样的教研确实毫无头绪，因为在教研前基本没有方向。于是，向华东师范大学的杨晓哲教授咨询。杨晓哲教授说：“AI赋能的循证教研，主要是循证，如何循证，是将一节课，通过在专业的录播室录课，将录的课回传给华东师范大学，通过对声音的采集，人工智能会分析老师在上课过程中的语言，对教学的有效性、有趣性和课标要求的完成度进行分析，给出修改建议。”经过杨教授的讲解，我似乎明白了一条主线。

2025年3月，我将尝试“AI赋能循证教研”的想法和物理教研员周洁老师进行了沟通和分析，周老师十分支持我的想法，当即约定时间，于2025年4月24日到成都冠城实验学校开展温江区教研活动，上了一堂具有实效意义的“AI赋能”教研课。

一、明确人员职责

一场有效的区级教研，在教师的选择上，有着至关重要的意义。我选择了两位资深且上课专业的老教师，课后的讲座则是由我自己来讲，因为我是这次活动从头到尾的策划者，所以对老师们的上课，讲座的准备和整个过程中存在的问题和细节是最清晰的。

二、课前准备

在准备阶段，确实出现了头绪不清晰的情况，课程主题和内容的选择，实验器材的落实和实验的效果、学生的配合度等等，都会出现变化。在廖昌福老师的建议下，物理教研组集体商议，最终确定的课程是“在流体中的运动”。

（一）教学资源的准备

教师的备课，需要有清晰的逻辑线，如何安排这节课需要好好地打磨和斟酌。最开始设计的导学案，经过第一次磨课发现，内容的安排、节奏的落实等出现了明显的问题。老师对PPT的熟悉程度不够，对学生的了解和掌握不足，所以第一次磨课下来，基本上没有达到预期的效果。

（二）实验的准备

实验，是这节课的重点，既要有创新性，又要有时效性。所以在准备实验的时候，遇到的问题是如何实验才能充分调动学生的积极性，让学生参与到其中来。经过老师们多次商量，结合第一次磨课的实际情况，我们选择了制作机翼模型引入升力，让学生提出问题，提高兴趣。结果发现，也没有达到预期效果，所以再次进行了调整。

（三）改进的准备

从前两次试讲看，实验没有达到预期目标，而且导学案上的内容没有落实，所以对导学案进行了调整，对教师上课的方法和实验方式进行了改进，对实验操作过程进行了优化。随后我们引入机翼实验，结合教师自制实验教具，激发学生兴趣；采用小组合作探究验证相关实验现象，再结合生活中的实例，让学生加以运用，并讲解其中的原理。

三、AI赋能循证

经过5次磨课，教师对教学环节、实验操作和导学案、PPT的使用均已熟悉，这时候就应该进入AI赋能的循证阶段。经过申请，学校大力支持，完成了录课并上传的工作。

（一）第一次反馈

2025年4月17日，教师上传了第一堂录像课到华东师范大学的专业平台，经过20分钟，第一份循证教研的报告反馈回来，发现教师在上课过程中仍然存在较大问题，这些问题是我们用传统听课方式无法发现的。

1.从课堂时序图发现，在9张抓拍的图片中，教师出现了4次，整节课讲得多，偏向于传统课堂，和“以学为中心”的观念不符合。教师的主导作用体现不够明显。

2.AI解读出来的学习目标，和本节课在导学案上设计的课堂教学目标有较大出入。

3.从“课堂关键词及词频”上反馈，本节课的重心应该是“流速”与“压强”，但是第一次录课反馈的效果是“气体”和“压强”，可能会导致学生联想到流速与压强的关系仅仅适合于气体。

4.在教学评环节，报告采用的是气泡比例的方式，按理说这里应该是三条路相互“互通”，而且气泡的大小应该整体均匀，但是出现了脱节和大小差异较明显的情况。

当然，在其他方面还存在着较多不足，也就是说，这节课，在我们普通听课过程中，已经是一节比较优秀的课了，但是经过AI对比和分析，还有很大的改进和提升空间，所以，还需要继续调整。

（二）第二次反馈

在第一次反馈的基础上，教研组集思广益，重新对上课进行了调整。如教师的话语进行了压缩，要求上课教师将自己说的话充分记录下来，课堂中尽量减少不必要的“废话”；在教学过程中，对教学目标的体现要尽量按照预设的教学目标进行，不要在课堂中穿插多余语言；教学评环节，要求教师对学生的参与和检测进行及时的评价。

1.课堂时序图

从返回的时序图看，教师从原来4次入镜变成了2次入镜，这样的直观感受就是教师的引导作用增强了，学生的参与度更高了。

2.AI解读该课的目标与主要学习活动

从AI收集的数据分析来看，第一次上课过程中，教师对教学目标的设置有些混乱。本节课主要针对流速和压强的关系，设置混乱就会增加学生的接受难度。结合第一次报告中的差异，教师进行了调整，第二节课AI检测出整节课的教学目标和教师在准备教学设计时的教学目标已经非常契合。

3.AI课堂教学全程再现

在教学再现中，需要关注哪些是老师讲的内容，知识点讲授时间是否够，学生在哪些地方真正地动了起来。在第一次上课中，明显反馈出师生的互动偏少，调整后，师生间的信息传递之路更加顺畅。

4.课堂关键词及其词频

AI可以帮助教师发现问题、后续优化调整，协助解决课堂中指向不明、语言不精准、重难点不突出等问题。第一节课的突出词语是“压强”“流速”和“气体”，这样的高频词语，很容易让学生理解为只有气体才有流速和压强的关系，让学生有可能产生理解误区。

5.课堂话语要素

教师提问的数量适中，学生听起来不累，有方向感。师生之间需要在课堂进行对话，但话轮数的多少，并不是直接用于判断这节课好与不好，需要结合学科、课程内容和知识点的关联等，进行综合判断。语速在中间值，能有效兼顾不同学习能力的同学，初中学生的建议语速在240-270之间。

结合AI数据分析和整理，本节课整体来看，教师提问的数量和讲授的语速都很适中，学生在学习过程中，不会出现听课累乏的现象，但是课堂的对话轮数偏多，学生的自主表达偏少，和“五环践学”的要求有一些出入，还有继续调整和规范的空间。

6.课堂话语分析

课堂“学生主动参与”和问答是“单向问答”还是“深度对话”，对课堂节奏和落实有直观影响，教师改进后教学增加了开放性推理，这样的课堂才能“生动”。本节课是规律探究、总结和应用课，第一堂课中，设置较多的问题属正常，但是要减少不必要的机械性问题，减少学生参与度不高的问题，问题的设置要促进学生的思维锻炼和结论的提炼。提问的总次数减少，把重复性问题进行调整，并且在PPT中设置“5个挑战”问题，以“抢答”的方式让学生参与思考与讨论，既激发学生的学习兴趣，也能有效地调动小组合作。

学生的总回答时间只有7分18秒，占整节课的18.25%，0-2s时长的回答次数高达91次，意味着课堂中师生之间机械性答案的回答偏多，简单的“是”或“不是”，或者是“对”或“不对”的答案较多，对学生的思维、语言和逻辑能力的锻炼存在不足。

学生回答，既是学生的反馈，也是教师掌握整节课上课效果的直观体现，经过调整，0-2s的机械性回答大幅减少，相对应地将学生的自主表达和小组合作展示的时间增加，提升学生的课堂活跃度，提升学生物理思维和科学探究的能力。

通过“告知”的方式让学生知道本节课的学习目标次数偏多，反馈教师的语言重复性较大。更多的话语应该在指导学习等维度，并给予更多的鼓励性评价，引导学生通过经历和探索去接受本节课的学习目标。通过调整，将学习目标更多地通过“指导学习”的方式，以提出学习任务为载体，完成探究实验或相应的现象解释，并及时给予评价，让课堂氛围浓厚，师生间的沟通顺畅。

7.教学评一致性分析

将“教学五事件”通过气泡图的方式进行展现，原则上来说，每个“事件”中都要有体积较大的气泡，以表示教学目标的完成。第一次课在“评价反馈”中，体现教学目标较少，表示学生的学习成就感没有得到有效体验。

调整后，结合AI分析报告，得到每个教学事件中都有体积较大的气泡，并且，大小气泡和前后的气泡间能顺利地连接起来，形成的图像没有明显的差异。说明改进后的课堂，处理重难点的方式多样化，整节课的连贯性更顺畅。

8.好课标准参照画像

结合第一次AI分析报告，教师将提问的方式、课堂的容量、教学的有效性、课堂的兴趣性做了相应调整，特别是在目标设定、活动设计和师生互动上，进行了优化。通过第二份AI报告分析，这个圆就越来越饱满，说明课堂的实效在提高。

四、教研组总结

经过这次活动，让我组教师认识了各种不同形式的课堂，每种课堂各有千秋。但是AI课堂的赋能研究，能从不同的维度来客观地评价一节课的好坏。

AI赋能的循证研究，可以很大程度提高教研实效，但也需要人工合作和探讨，只有“人机共舞”，人为评课抓标，AI赋能抓本，才能更有效地提高教研水平。

（作者系成都冠城实验学校教师）