具体地说，
在复杂的实际场域，
比如说教学，
发展专长需要十年的刻意练习。
～ 罗伯特．马扎诺 ～
传统的课堂教学研究大多是透过教师课堂实地教学，由科组伙伴和教研员等观课者从旁观察、记录，课后再依据这些记录与授课教师展开交流和研讨，指出教学上有待改进的环节，做为未来教学改进的参考。
从经验和结果来看，这种常用的教研形式显然效能有限，否则经过各校的定时教研和多到数不清的教学研讨活动，应该大多数课堂都是效果好、成果棒的好课，但事实却远非如此。
原因何在？主要有三，一是教学是每天的日常，教研活动则相对较少，对于教研课教师通常会精心备课，有些甚至还会事先和学生一起预演，已经没有常态课堂的样貌；二是每一个观课者对课堂的记忆常有偏差，甚至混淆，研讨时和教学者的印象并不一致，容易导致各说各话，难以聚焦；三是基于经验的教研并不可靠，师傅老师或教研员通常是将自己对于教育理论的掌握、教学方法的理解、教学过程的观察记录，结合个人经验给出相应的改进意见，但大数据与人工智能专家吴军博士就说：“日常的很多感觉与数据给出的结论是相反的，如果不用数据说话，我们成功的概率就会小很多”。
这绝非削弱教研员价值！当AI成为智能教研伙伴，传统角色正进化为“数据解读师”。在数智化课堂中，教师将获得三重循证支持：
．教学行为镜像：多模态AI建构课堂全息记录。
．决策辅助引擎：秒级生成S-T/FIAS等师生口语互动诊断报告。
．成长度量衡：追踪“语速变异值”、“学生参与度”等微观指标。
本文透过P老师的三周实证案例，揭开如何藉AI驱动：
．将模糊教学感知转化为精准数据。
．把经验传承升级为循证迭代。
．让专业成长进入可视化进程。
构建课堂教学行为大数据
当信息技术融入教学之后，课堂教学的内容就从传统的只包含师生口语互动，增添了加入使用数字工具操作全过程。
随着信息技术逐渐深入教学环境，多数学校都设置了至少一间录播教室，专门用作教师录课教研之用，它可以完整记录教学过程中师生说的话语、动作、板书等内容。在《课堂记录是教师专业成长的百宝盒》一文介绍过以数据形式保存教学中教师和学生操作硬件设备和软件功能的全过程。通过时间轴将二者结合，就能构建出一节完整包含师生口语和科技互动的课堂教学行为数据，保存完整的课堂记录。
课堂师生互动口语分析技术
教师在录播教室录下来的教学视频，本意是让授课者在课后可以随时回看，或教研时能重现课堂当时景象。但绝大多数授课者限于时间因素，在录课之后几乎很少回头检视自己的教学过程，教研时也仅能透过快进和倒转来找到所需的片段，相当费时。
为了提高教学回溯的客观性和诊断性，上世纪60年代和80年代分别出现了两种不同的针对课堂上师生口语互动与行为分析的课堂观察法，分别是美国内德．佛兰德斯(Ned Flanders)教授提出的佛兰德斯互动分析系统(Flanders Interactive Analysis System, FIAS)，以及日本藤田广一(Fujita Hirokazu)和吉本英夫(Yoshimoto Hideo)教授提出的S-T(Student-Teacher)分析法。
这两种课堂分析技术都是采用观察、编码的方式记录课堂上发生的行为，主要针对师生的口语对话来进行分析。其目的都是将长时间的课堂影音转换成易于理解和比较的统计数据与图形。
S-T分析法
在S-T分析法中，观察员每30秒钟记录一次课堂上的教师行为（说话）和学生行为，若是教师行为记为T，学生记为S。另有一种优化的方法将师生正在交互对话记为D。以一节40分钟的课堂为例，观察者会记下80个S、T、D的连续标记。接着按顺序在坐标轴上，T标记画一小段（30秒钟长度）水平线段，S标记则画一段垂直线段，D标记则画45度角的斜线，如下图所示，绿色折线就是根据D-T-D-D-D-D-T-D-S-S-S-S-S-……标记顺序画出来的S-T图。
当课堂标记中发生师生间的行为转换，例如T-S、D-T、S-T、S-D、D-S、T-D等就记为一次行为转换，计算行为转换次数的占比得到Ch(Change Rate of Behavior)，再计算全部标记中教师行为T次数的占比得到Rt(Teacher Occupation Rate)，如此得到Rt-Ch值。横轴为Rt值，纵轴为Ch，就能画出如下的Rt-Ch图。Rt-Ch图划分为5区（不含D标记的则通常分为4区），将课堂类型分为练习、对话、平衡、模块、讲授等5种不同类型，根据Rt和Ch值的相交点可以判定一节课的课堂类型，如下图所示。
S-T分析法的优点是简便、直观，容易实施，能促进教师的教学反思。一般而言，若是S-T折线斜率在45°左右，表示这是一节平衡型的课堂，师生占用的课堂时间较为平均。S-T图搭配Rt-Ch图还能将课堂类型再进一步细分，教师便能对照实施的课堂模式和原先的教学设计是否产生落差，深入进行教学反思。
佛兰德斯互动分析系统FIAS
FIAS和S-T法一样，也是由观察员记录课堂上师生的口语互动，但记录与分析的方法则复杂得多。FIAS将教师语言行为分成两大类、7个不同编码，加上学生语言行为2个编码和无法分辨师生行为“沉寂或混乱”，一共10个编码，如下表所示。
观察员将课堂上的师生行为每3秒记录编号，比如教师在10秒钟的时间对学生提问，然后点名一个学生应答，学生回答花了8秒钟时间，老师听完后接受他的观点，接着给予表扬，记录下来的编码依序为448832。课堂的1分钟会记录20个编码，一节课40分钟总共有800个编码，将它们填入观察记录表。
接下来可以将这些记录做成10x10的分析矩阵，矩阵的行和列都是由那10个编码组成。观察表中每2个编码编成一个坐标，例如上表记录下来的坐标就是(5,5)(5,5)(5,5)(5,4)(4,4)(4,8)(8,8)(8,3)(3,2)……。得到坐标后就可以在分析矩阵中划记，最终得到一节课的分析矩阵。在这个分析矩阵中就可以进行各种变量的统计，例如1-4行次数总计200次，一节课总次数800次，就可以得到教师间接影响占比为25%，5-7次总计300次，计算得到教师直接影响占比37.5%，两者合计教师课堂时间占比为25%+37.5%，得到52.5%，还可得到教师间接影响与直接影响比例为66.7%(25%/37.5%)。依照各分析变量的计算公式得出数值后，可以画出如下的佛兰德斯变量分析图。
FIAS的优点是可以对师生对话内容进行深入分析，且由于多达10个行为编码，使得课堂观察较为客观并具有诊断性，但其缺点也很明显，就是操作复杂，且对观察和评价者有较高的要求。由于每3秒记录一次编码和繁复的矩阵运算，使得佛兰德斯分析法几乎不可能在课堂结束时就能产出分析结果，通常都是先录制教学过程，课后再由专业的观察人员根据录像进行编码和建立分析矩阵，然后才能开展细部的变量分析。正因如此，FIAS大多只用在课例的教学研究，散见于一些学术论文中。
一个教学改进的实际案例
随着人工智能逐渐成熟和普及，语音和影像识别技术已有相当高的准确性，课堂结束之后，包括复杂的FIAS都能在几分钟内得到精确的分析结果，使得S-T和FIAS在AI加持下，正式走入教学实践，为教师教研建立循证研究的新样貌。
P老师是一位小学四年级数学老师，为了提高自己的教学质量，她连续3周都进行了课堂教学的音视频录制，根据AI提供的分析数据与建议，于下一次课中针对性地改进缺失。
下图是P老师这3次课的S-T和Rt-Ch图。从S-T图的变化可以看出，P老师的课堂是师生互动的课堂，老师在课堂上没有长时间讲述的情形，有的是课堂上安排了一段一段的学生活动时间，特别在第3次课上，因为这节是一节练习课，从Rt-Ch图中也可看出相较前两节是平衡偏模块的课堂，第3节则是平衡偏模块与练习的课堂类型。此外从S-T折线的斜率变化可以看出，P老师的课堂逐渐增加了学生活动的时间，使得斜率越来越大于45°。
下表是3次课的佛兰德斯分析和AI语音识别数据，从中也可看出P老师用心地根据这些AI分析针对性改进自己的课堂教学。首先看表格中的蓝色部分，老师在语速、信息密度、稳定状态区和学生稳定状态区等数据，3次课都呈现地比较稳定。
其次表格中的红色格子是老师在第1次课后认为自己必须进一步优化的部分，分别是教师话语比例、学生话语比例、“这个”和“所以”这两个口头禅。5/8的课上老师发现自己的话语比例几乎达到学生的2倍，有意识地调整后在第3次课可以看到老师放手给学生，自己说得更少，达到了学生占用时间多于教师的课堂样貌。
绿色格子数据是老师在第2次课后发现课堂数据变差，在第3次课时特别针对性地修正，从结果显示效果非常明显。
结语
当AI成为教师的“镜像助手”，教学大数据将揭开课堂黑箱。如案例所示，教师透过三周定向优化，成功将教师课堂话语占比下降了19.2%，将这些时间转换成学生自主活动，让学生站到课堂中央，并更加精准地控制口语惯性。这印证了马扎诺理论的新解：在AI辅助下，十年专长积累可压缩为精准的成长周期。
教育终究是艺术与科学的交织。当AI承担量化诊断，教师更需专注于数据背后的教学智能——何时该打破平衡激发讨论？何时需回归讲授厘清概念？这正是数字时代教师专业性的终极彰显。
