【市一等奖小学数学“AI智能”论文】AI智能化评价助力课堂教学之“变”——以小学数学“度量2”一课为例

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AI智能化评价助力课堂教学之“变”

——以小学数学“度量2”一课为例

【摘要】当下，信息技术飞速发展，AI智能的引入为课堂精准化教学带来了新的变革。教师采用循证实践课例研究的方法，以小学数学“度量2”一课为例，借助课堂AI智能分析平台，通过上传实录视频获得分析、评价课堂的相关数据，进而改进课堂教学设计，提升课堂教学质量。在总结AI智能分析平台变革小学课堂教学的实践经验基础上，教师发现基于数据支撑的AI智能化课堂教学评价能够精准调整课堂教学设计，助力教与学模式的变革。

【关键词】AI智能课堂评价；精准化教学；循证实践；课例研究



信息技术飞速发展的今天，“大数据”时代已经到来，并渗透到了各个领域，催生出了各类智能化教学软件，给教学提供了更多实践的变革之路。本着在摸索中前进的创新精神，笔者从AI智能化评价这一角度来探究其对课堂教学的变革影响。目前教育教学评价还处于以经验分析和感官评价为主的现状。如何打破这一僵局，将评价的功效进一步增值，帮助教师精准地找到课堂教学问题所在？借助AI智能课堂评价，改善教学策略，让教师实实在在看到课堂教学效果的优化，是解决如何促进课堂教学质量提升的当务之急。

借助课堂AI智能分析平台，教师可以进行快速自我分析，将评价数字化，通过AI智能化课堂评价，实行数据驱动的课堂分析与实证研究。笔者以小学一年级数学“度量2”一课为例，通过平台智能分析得到详细的课堂分析报告，继而展开课例探究。

一、基本概念界定

（一）AI智能课堂评价

本文中的“AI智能课堂评价”是指通过上传录课视频，在平台上生成课堂信息分析报告，包括学生、教师数据，课堂互动、课堂结构和课堂认知数据。学生数据中包括学生提问次数和提出的不同类型问题，可以用于诊断学生学习是否有主动发生，还可以分析学生的学习风格和思维类型；教师数据中包括高频词、教师高阶提问次数和提问平均等待时长，可以用于分析教师引导课堂的视角和对学生思维培养的态度，高频词可以看出本节课是否偏离学习目标；课堂互动数据中包括三张统计图，S-T图（S表示学生,T表示教师）、课堂语言动态对比图和师生提问时间分布图，进一步判断课堂师生互动主导行为分布；课堂结构统计图中根据Rt和Ch值判断该节课属于何种类型的授课模式（混合型、对话型、练习型和讲授型）；课堂认知通过认知过程维度图来体现课堂认知分布。

（二）循证实践课例研究

循证实践以问题导向作为其逻辑起点，突破基于主观直觉经验的实践转向基于证据的循环上升式实践。作为一种基于证据的课堂改进方法，“课例研究（Lesson Study）”被认为是改进教师课堂教学、促进学生学业进步的一个有效途径。[2]该种研究方法对课堂教学设计进行循环改善，通过研究结果，科学地验证AI智能课堂评价分析的有效性。

二、AI智能课堂评价的实践研究设计

笔者对任教的两个一年级平行班A班和B班（人数都为45人）进行循证实践课例研究。先在A班开展“度量2”教学并上传课堂实录课进行平台数据收集和分析，接着精准找到问题所在，进行教学设计改进，并在B班进行第二轮授课，再将实录课上传平台，通过两次报告对比以及前后测对比，进一步分析借助AI智能课堂评价分析平台实践的有效性。

（一）研究假设

一节成功的课势必以学生为主体，突出学生思维探索过程，通过学生自发性探究目标性问题，最终完成学习目标。实践过程中笔者根据原教学设计进行第一次课堂教学，并根据AI智能课堂评价分析报告进行二次备课，在另一个班级进行第二轮实践，对于实践结果作出以下假设。

假设1：在A班课前和课后分别进行前后测，通过AI智能课堂评价调整教学设计后在B班进行第二轮教学，B班也进行前后测。假设第二轮课的分析报告相比第一轮并没有较大的改善，两个班级的前后测也没有质的飞跃。学生没有通过循证课例研究更好地达成学习目标。

假设2：在A班课前和课后分别进行前后测，通过AI智能课堂评价调整教学设计后在B班进行第二轮教学，B班也进行前后测。假设第二轮课的分析报告相比第一轮有较大的改善，两个班级的前后测有质的飞跃。学生通过循证课例研究更好地达成学习目标。

（二）数据采集工具及运用



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