吾日三省吾身
教育生活寻“美”：
1.钱大说，周五请钱二负责教学工作检查，一开始没有听明白，他说我们俩都出去，要个校长负责，好吧，我就直接说，正好听课教科研也是他分管的，作业检查就交给教导处他们弄；（还是感觉与老大说话要注意，委婉些、耐心些哈）
2.
阅读咂摸悦美：当AI技术嵌入中小学课堂——如何用AI课堂评价促教师成长？
当前，基于人工智能技术的课堂教学评价平台，已进入多地中小学校园。
当区域或学校在课堂教学评价里嵌入AI技术时，承载着一种美好的技术假设，即AI能够助力课堂教学质量提升与教师专业成长。
然而，想让期待的成效发生，还需要从“为什么评价、评价什么、怎么评价、谁来评价、结果怎么用”五维框架，进行思考与探究。
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为什么评价？
激发教师成长内驱力
利用基于AI的计算机视觉与自然语言处理的技术优势，可以客观且准确地统计师生动作与言语；利用AI规模化观察与计算的技术优势，可以全面又高效地监测与管理全校课堂……因此，有人认为，课堂教学评价嵌入AI技术的目的，是让评价从主观到客观、从经验到数据、从模糊到精准。
发挥AI技术“精准测量”的优势无可厚非，但关键不能以AI的技术价值，掩盖课堂评价应有的教育价值。课堂教学评价，本质上是对教师专业实践的评价，目的是激发教师内在的成长。内驱动力正是教师成长的最根本要素，即教师要研究自己：上完一堂课，要反思要研究，这堂课目标是什么，哪些学生能够清楚，不适合哪些学生……内驱动力会促使教师实现不断的自我发展。
因此，开展基于AI的课堂教学评价，要坚守教师专业实践评价的本质，引导教师利用AI技术认识自己、发现自己，激发内驱动力，以产生更持久的课堂优化与改进动力，用外因推进内因，是开展AI课堂评价的最重要原因。
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评价什么？
挖掘“育人证据”
目前，很多中小学里使用的AI课堂评价系统，对课堂中师生动作、话语、表情等外显行为的采集与计算相当普遍。对外显行为的分析，是AI技术减轻人类繁重统计工作的切入点，但不应该成为用AI进行课堂教学评价的主体内容。
课堂里的师生外显行为，是连接着前因和后果的中间阶段。它是由课前教学设计和课中教学的动态生成决定，也决定了学生的学业表现、反映了教师的专业实践表现。
因此，课堂教学评价的主体内容，不能停留于外显行为本身，还要对行为的前因（课前教学设计、课中教学实施）和后果（学生学业表现、教师专业表现）进行一体化考虑。这意味着分析课前的教学设计，是否基于课程标准和学习者特征等，恰当地设计学习目标、活动、资源、评价等；要分析课中的教学实施，哪些环节支持学生核心素养发展、指向深度学习；要分析课中和课后的学生表现，能否让不同层次的学生都有机会达成学习目标，获得学习成就，展现出创新精神和合作能力等；要分析教师对于教学的专业理解，是否能总结出自己的教学特长、教学智慧、内在价值发现等。
将外显行为和行为相关的前因后果，都作为评价内容的有机组成部分，才有可能让课堂教学评价里，呈现出教师专业实践中的“育人证据”。
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怎么评价？
从四个视角探寻师生变化
AI课堂评价系统的核心能力，不应止步于对课堂上诸如学生主动提问次数、师生互动时长统计、课堂高频词分布等海量数据的统计，更应重视“价值驱动”，需要穿透统计学的数值计算，探寻师生的变化，揭示教育学的意义关联。具体而言，需要从以下视角落实课堂评价。
一是增值分析的视角。扎实的课堂，应让学生经历有意义的学习过程，通过课程获得知识提升、能力锻炼以及积极的情感体验。基于课堂教学评价系统，可采集学生课堂表现数据，如收集学生在特定学习周期内（如学期或单元的始末）、特定学科（单一学科或多个关联学科）的学业表现数据，通过计算和解读基于特定标准的目标增量，判断学生的学业变化。
二是关联分析的视角。充实的课堂，需覆盖全体学生，确保不同水平的学生均能通过教学实现进步。可基于多模态分析技术支持的课堂评价系统，分析课堂中的学生言语、面部表情等，判断全体学生的参与度；用基于大模型的文本分析，对学生的小组发言等数据开展分析，判断特定学生是否发生深度学习；再将全班学生的学习参与度，和每一名学生的学习深度关联分析，判断课堂教学效率。
三是对比分析的视角。丰实的课堂，应是动态的、开放的，允许生成新知识、新资源。可结合AI教学设计分析与AI教学实录的分析结果，对比某节课的课前教学设计，与课中教学实施中有哪些差异，涌现出了哪些前期设计里不曾出现的新问题与新观点，出现了怎样的生成性资源，以判断课堂的动态与开放性，挖掘教师的教学智慧。
四是跟踪分析的视角。平实的课堂，应回归日常教学的本质。用AI技术进行课堂分析，要避免为追逐漂亮的数据，而陷入“教学表演”的陷阱。因此，要为教师提供更多常态化使用AI分析的机会，支持教师用真实的分析证据，对自己的教学进行跟踪分析，在持续的过程性分析过程中，判断自身的真实教学能力和学生的真实状态。
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谁来评价？
采用人机协同评价
反思性实践，是教师专业成长的重要方式，是教师形成教育智慧的重要手段。若基于AI的课堂教学评价反馈中，仅用教学设计文本和教学视频作为输入，采用提前预置的分析指标作为评价标准，由AI自动生成分析结果，以及教学改进建议的评课报告，会产生“机器进—机器出”的评价怪象，将人排除在评价回路之外。
人在回路，源于面向工程的优化设计思想，本意是表述人在设计迭代中的参与，目的是利用人比机器更善于进行综合且模糊判断的优势，将人工经验与自动优化相结合，使优化结果符合工程实践要求的同时，提高优化效率。
因此，若要AI课堂评价服务教师的专业成长，更需要采用人在回路的人机协同评价主体。由机器发挥技术优势，客观化、规模化、精准化、多模态分析课堂，而人类教师处于回路之中，前期明确评价目标，中期围绕特定维度开展协同分析，后期结合分析结果，对专业实践行为与结果进行深度洞察，在人机协同评价回路中自我发现、自我超越，开展内驱式教学改进。
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结果怎么用？
激发“群智涌现”
已有研究表明，教师在与同事以及实践共同体的协商互动中，可加大知识生成的可能性。相较于教师应用AI课堂教学评价报告开展自主反思与改进的过程，基于集体教研的合作沟通，不仅会获得他人的经验与知识，更会因为不同教师对主题的认知程度、分析视角与实践智慧等差异而产生冲突，进而通过意义协商与群体反思，丰富对于课堂复杂性的理解，推动教师将“个人的反思”转向“群体智慧”。
教师在个体反思与集体学习中，通过观点表达、意义协商等，将个体层面的知识社会化，进而形成领域内的智慧积累，带动教师群体实现高质量的专业发展。
课堂教学评价是教育教学评价的重要组成，也是促进教师个体发展和群体成长的主要方式。智能时代，让人机协同的AI课堂教学评价，激发教师内驱式专业成长，成为人工智能助推高质量教师队伍建设的突破点。
（作者孙众系首都师范大学教授、教育部基础教育信息化教学指导委员会委员，韩硕系北京市海淀区教师进修学校教研员）
文章来源：《中国教育报》2025年10月21日 第04版 版名：智慧教育
图片来源：中国教育报、中国教育新闻网
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本期编辑：戚悦
