AI赋能课堂教学分析与反思—— 读《AI如何适用于教学:给中小学教师的实操指南》

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作者：微信文章
自从2025年1月DeepSeek-R1横空出世以来，豆包、Kimi、元宝、千问等各类生成式人工智能软件如雨后春笋般涌现，让人目不暇接。富有创新意识的教师已将AI应用于教育教学实践中，在各级优质课比赛的课堂教学中，能够与学生实时互动的AI智能体更是屡见不鲜。AI似乎一下子就来到了我们身边，但老师们都准备好了吗？



《AI如何适用于教学：给中小学教师的实操指南》一书的编者在本书绪论中指出“通过我们对一线教师的走访调研发现，借助生成式人工智能参与日常教育教学的教师并不是很多，究其原因，既有经验型教师已经形成教学路径依赖，也有缺乏任务驱动而形成的学习惰性”。

但无论你是否愿意，AI技术都在重塑教与学的每一个环节。与其被动接受，不如主动拥抱。尤其是《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》明确强调：“教师要主动适应新技术变革，将生成式人工智能融入教育教学的全要素、全过程。”

《应用指引》共提到了6大类应用场景，具体包括：助力学习变革（支持对话式、游戏化、个性化、协作探究与跨学科学习），助力教学提质（优化学情分析、教案设计、课件制作、课堂互动、作业设计）；助力育人进阶（辅助品德、体育、美育、劳动、心理健康教育）；助力评价增效（改革课堂评价、作业反馈、试题设计、量规设计、学业诊断等）；助力管理升级（优化班级管理、校务管理、家校协同、学生异常识别、课堂组织管理等）；助力研究创新（辅助教学反思、技能练习、专题学习、校本教研和研究创新等工作），累计30个场景示例。

在这些场景下，AI该如何应用呢？《应用指引》受限于篇幅，并未给出详细说明。而《AI如何适用于教学：给中小学教师的实操指南》则从实践层面，具体阐述了当前较为常用的几类生成式人工智能与教育教学的结合案例，重点聚焦“怎么做”，为中小学教师运用人工智能开展教学实践提供了更丰富的参考依据。

比如，《应用指引》中列举的场景示例之一“教学反思”，指的是“应用生成式人工智能对教案、课堂实录等实践资料进行复盘分析，依据特定理论评估教学行为、量化互动数据，获得客观的洞察与改进建议，从而系统凝练个人实践经验，明确专业成长的精准路径，实现数据驱动的深度教学反思。”



具体该如何操作呢？翻开《AI如何适用于教学：给中小学教师的实操指南》一书，其中有两个章节对此进行了具体阐述，分别是第三章第三节“如何借助数字化技术提升专业素养”与第四章第四节“教学反思：怎样用AI实现教学迭代”。

书中指出：“课堂观察与分析是教师对教学实践进行反思与改进的重要途径，然而目前课堂观察与分析仍旧以经验性的质性分析为主，基于科学数据的课堂观察与分析由于难度大、耗时长鲜有老师实施。”的确是这样，日常教研活动中，评课教师往往基于个人的经验，针对某节课先讲几个优点，再提出一两点建议。对于同一节课，由于每位教师观察的角度不同，往往会产生不同的看法。

这种基于个人经验的评课方式，虽然能够提供一定的反馈，但缺乏科学性和系统性，难以全面、客观地反映课堂教学的真实情况。而AI技术的引入，为课堂观察与分析带来了新的可能。

书中介绍了“AI智能研修平台”——“AI智能研修平台是基于摄像头、麦克风等硬件设备进行课堂信息采集，通过软件平台进行数据汇总、分析，最终生成图表的一种师生行为分析工具。AI智能研修平台能够实时进行数据采集，可以实现以便捷的方式对教学过程做一个全面的‘CT扫描’，获得教学实践的全方位数据，助力教师进行教学反思和改进。”

也就是说，借助AI，教师可以对课堂实录进行自动化分析，获取关于学生参与度、教师提问类型、课堂互动模式等多维度的数据。这些数据不仅能够帮助教师更准确地了解课堂动态，还能够为教学反思提供有力的支撑。

我们尝试用AI技术对我校刘老师执教的《为人民服务》一课进行了课堂教学分析。AI分析说：“这堂课以游戏热身和背景引入开启，随后进行基础字词巩固，让学生自由阅读并完成任务、查找分析中心句，深入探讨演讲原因和分析论证方法，最后进行课堂总结与作业布置。整体环节完整，循序渐进引导学生学习。建议在字词学习与书写指导环节增加互动，比如让学生上台书写并纠错；在深入探究环节，可多引导学生发表不同见解，激发思维碰撞，提升学生参与度。”

AI判定的课堂结构类型为：“本节课教师行为时长（占比35%）小于学生行为时长（占比65%），表明本节课是以学生主导的课堂，本节课Rt=0.35，Ch=0.44，整体表现为对话型课堂。”



对师生行为时长占比，AI分析如下：“老师说话18.8分钟，学生说话20.3分钟，学生说话时长略长。各环节中，新课导入、整体感知、深入探究学生说话时长超老师，基础巩固和作业布置环节相近。建议基础巩固环节多给学生展示资料、交流字词的时间；探究环节老师把控节奏，聚焦核心问题引导讨论；总结作业环节可让学生总结收获，增加表达机会，进一步提升参与度。”

AI经过数据统计发现：“学生回答问题的字数大多集中在0 - 5字，少数在5 - 10字、15 - 20字，10 - 15字、20 - 30字及30字以上的回答较少。建议教师设计更具开放性和启发性的问题，引导学生深入思考，鼓励他们用更多的文字表达观点，如让学生阐述对某现象的看法、分析问题产生的原因等。”

对教师提问，AI也做了分析：“该老师提问较均衡，高阶认知提问占比近三分之一，注重培养学生思维。理解类提问最多，契合基础巩固和整体感知环节。不过应用和评价类提问较少。建议在深入探究环节多设计应用类问题，让学生用知识解决新场景问题；增加评价类提问，引导学生对内容理性判断。”



此外，AI课堂教学分析还给出了个性化改进建议，例如“设计可实现学习过程可视化的思维工具”“布置差异化的资料查找任务”以及“大胆做减法，聚焦核心内容”等。这些建议不仅能帮助教师发现教学中存在的问题，还为其提供了具体的改进方向与方法。

综上所述，这种以AI数据驱动的课堂教学反思方式，能切实帮助教师实现教学迭代，持续提升教学水平。但教师也需避免被数据淹没，正如“数据本身并无价值，借助数据实现的自我洞察才是其价值的核心彰显”。我们应结合课堂录像分析、学生作业细节以及AI记录的学习行为数据展开多维洞察，即时调整教学策略，真正让AI成为教师专业成长的有力助手，真正完成从数据到教学创新的价值转化。