AI赋能背景下数据驱动课堂教学的实践研究

刘锐娟

摘要：以人工智能为代表的新一代信息技术对教育的发展具有重要影响，国家高度重视智慧教育的发展，希望加快人工智能在教育领域的创新应用。《中共中央  国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》明确指出，“教师要主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”。借助AI赋能，可以从繁杂的教学大数据中发现相关关系、诊断现存问题、预测发展趋势，发挥教学大数据在提升教育质量、促进教育公平、实现个性化学习、优化教育资源配置和辅助教育科学决策等方面的重要作用。

关键词：AI赋能;数据驱动;课堂教学

近年来，大数据、人工智能等技术在教育管理变革、学习模式变革、教育评价体系变革、教育科学研究变革等方面的作用日益凸显。国家高度重视教育大数据的发展，鼓励教师主动适应信息化时代变革。如何处理好教育数据，成为摆在教育工作者面前的一个现实问题。

《大数据主义》这本书中提道：“技术革命将改變人类决策方式。人们将更加依赖于数据和分析，而不是直觉和经验。”教育部印发的《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》中强调：大数据、人工智能等新技术的变革对教师信息素养提出了新要求，教师需要主动适应新技术变革。

一、理清思路，界定概念

AI（Artificial Intelligence）即人工智能，是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。我校研究的AI赋能是指以物联网、虚拟现实、云计算、区块链、大数据等智能技术赋能教育，使教育实现网络化、数字化、智慧化和信息化发展。

数据驱动是以网络技术或者相关软件与平台为手段采集海量的数据，并将这些数据进行组织，形成有用的信息，再将这些信息进一步整合与提炼，从而在数据的基础上经过训练和拟合，形成自动化的决策模型。

数据驱动教学是指运用现代互联网技术，对教学对象进行混合式学习数据的采集与分析，从而研究出数据载体的行为习惯和发展趋势，依照研究结果对教学环节、教学对象进行改进与提升。

二、立足校情，确立目标

我校是深圳市福田区中小学信息技术能力提升工程2.0项目的试点校、福田区AI赋能教育示范学校、福田区“智慧校园”的标杆，具备开展信息技术教育研究的软硬件设施和实践经验。因此，我校根据深圳市教育科学“十四五”规划要求，结合“双减”的文件精神，开展了AI赋能背景下数据驱动课堂教学的实践研究，力求做到以下几点。

（1）实现智能化课堂教学，通过局域网与互联网技术，将智能终端、教师端和学生端连接在一起，利用各类外设以及平台交互功能，将课堂发生的行为接入大数据平台中，进行数据化和模型匹配，对课堂数据实时反馈，保证数据的全面采集。

（2）实现学生个性化学习，运用智能监测平台对学生的学习兴趣、学习方法、学习习惯、学习结果等方面进行多角度观察，记录学生在学习过程中产生的大量数据，包括学生发言次数和时长分布、学生的情感走向、应答内容的完成率及正确率等，对学生的学习行为进行有针对性的干预和指导。

（3）实现教师专业化发展，通过智能监测平台，捕捉教师的语言、动作、板书、环节用时、学生反馈等内容，帮助教师有意识地发现、分析和优化自己的教学方式和教学过程，促进教师教学理念的革新，提高教师进行教学研究的科学性和精细化水平。

（4）建设校本资源库平台，构建多种服务集成式和一站式的附小校园资源平台，提供学习工具、学习资源、课程管理、协作功能、教研培训、教学评估等服务，把师生的学习活动和教学研究都储存在数据库中，提供一个最强有力支持学校教育教学的信息化网络。

三、深入课堂，创新发展

课堂教学行为分析是教学过程研究与评价的重要内容，是促进教师专业发展、学生个性化学习和教育教学改革的重要途径。在传统的教学行为分析中，研究者通常处于单一的课堂情境中，运用行为理论和教学原理，通过观察、问卷调查和经验分析等方式，分析教学的主客体行为及其各要素的特征、表现和内部转化关系，进而揭示教学行为与师生个体的发展规律。随着互联网、智能设备、社交媒体等相继问世，教学情境已从教室课堂拓展至线上空间，使教与学全过程行为的数据化成为可能。同时，教育大数据应用为教学研究提供了新的范式，促使教学研究从以往基于观察、经验的方式，转向基于数据揭示教学规律的探究。因此，我校从数据科学视角出发，基于教与学的全过程数据进行教学行为分析，实现精准化、个性化的教学服务和学习评价。

（一）建设数据驱动课堂的平台

随着移动互联网、数据分析技术、人工智能技术在教学中的应用，在教与学的过程中，每时每刻都会产生海量的数据，这些数据记录了教师的教学轨迹和学生的学习轨迹，以及课堂中呈现的其他信息轨迹。围绕AI赋能和数据驱动课堂教学的指导思想，我校在原有的软硬件基础和试验成效的基础上，把各项智能化、信息化的教学应用体系相融合，建成以学校命名的“掌上附小”校园网络系统，服务于AI赋能背景下数据驱动课堂教学的实践研究（如图1所示）。

（二）课堂诊断促进教师的发展

课堂教学是实现教师的专业化发展和培养学生形成良好学习习惯的主阵地，也是学校管理部门提高教育教学质量的重要平台。在研究试验中，我校建设了课堂观察数字化平台，通过嵌入各类教学观察工具量表，采用行为编码的方式，在课堂上实时采集和记录教与学的相关数据，利用平台对这些数据进行分析和处理，形成客观的、可视化的课堂教学大数据汇总报告。通过这样的课堂观察诊断，发现教师的“教”和学生的“学”存在的问题，并进行对应的策略推送，从而建立起科学、全面的课堂观察体系。

良好的课堂通常具备以下特征：学生的知识关注点达到预期、课堂互动中学生发言的时间集中在5～30秒、各种类型学生得到较好的兼顾、学生的课堂情绪按照预设发展等。在以往的教学研讨过程中，无论是授课教师反思自己的教学行为，还是听课者与授课教师进行教学交流，一般依靠的是定性的课堂观察方法，主要基于教师或听课者的知识经验和回忆记录来找亮点和提建议，不可避免地存在主观性和片面性。

相对于传统的教师自主思考和科组听评课活动，AI赋能下的课堂诊断则是借助课堂观察平台，运用相关的工具和技术记录教师的课堂教学行为、学生的课堂表现，并结合教师课前的教学设计方案，使用分析工具分析课堂观察数据，结合学科培养目标和课堂教学规律，合理地推理、计算、得出结论，既能定性，也能定量地对教师的教学过程进行全面、规范、科学的评价，同时还能提出针对性的改进建议，促进教学质量的提高。

借助课堂观察平台，作为一线教师，我们不需要对采集的原始数据进行操作，这些分析可以由计算机和数据分析平台来完成，教师只需读懂数据的意义，就能够根据数据的反馈开展更加有效的教学工作。

（三）以学定教发展学生的个性

学生是教育对象，让学生更好地学习是教育的发展目标。传统教学由于技术的限制，一般依靠教师根据自身经验或学生的测试结果判断学生的学习情况，前者缺乏科学的数据支持，准确性会有波动;后者整理速度较慢、信息量庞大且杂乱，工作效率低。在研究中，我校运用智能数据技术系统，自动分析学生的学情数据，反映学生学习过程的全貌，辨识学生的差异化行为，为学生提供个性化的教学服务，实现因材施教。

2020年11月，我校体育科组率先尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备+综合管理平台，通过学生佩戴的传感器设备，实时采集每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警;从学生的各项体能状态，包括耐力、爆发力、协调力、灵敏性等，分析不同时间段的运动强度与训练设计是否合理，为学生的体能训练提供科学的依据。通过这一智能测试系统，还可以把学生的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的身体健康保驾护航。

今年，教育部等六部门共同印发《义务教育质量评价指南》，这对于教师全面优化教学评价方式有着重要的指导意义。教师要积极推动教学评价方式从结果性评价向过程性评价转变，重点关注对学生学习过程和学习行为的评价，将总结性评价与形成性评价相结合，了解学生怎样思考问题、怎样解决问题，而不是仅仅关注学生是否得出了正确答案。的确，传统的评价方式难以全面测评学生的其他学习指标，如解决问题、合作探究、创新发展等能力指标，好奇心、自信心、坚持力等情感态度指标。对此，我们也会经过大数据技术量化后，纳入学生评价的范畴中，使教师对学生的评价更全面、更具体且更精确。

（四）整合优质资源服务教与学

教育数据资源作为教育领域系统变革的工具，将会成为学校最宝贵的资产。教学中的教育资源，是师生之间进行教与学活动的基础，是以数据驱动课堂中教师在课前、课中、课后的不同教学场景所需要的资源，是教师自我研修成长的平台，也是学生实现自主学习的有力支持。

在数据驱动课堂教学的实验研究过程中，会涉及包括工具、软件、系统等在内的应用类资源，以及教学素材、教学课件、网络课程、数字图书、学习网站等海量的内容资源。目前，教育者和学习者在教育资源方面面临的主要问题已经不再是没有资源可用，而是该如何筛选精品资源和适用性资源，以及如何实现资源的可进化、可共建、可共享，以满足师生随时随地学习的需要。

因此，我校在实践研究的过程中，除了融合国家教育资源的公共服务平台，省、市、区教育主管部门已搭建的区域性教育资源平台，如深圳教育云平台、福田教育频道等，还会由师生共同建设满足适合本校的教学资源，如教师的课程设计撰写、教学经验与感悟、经典案例的引用与借鉴，以及师生录制的微课、制作的课件等，这些来自教育一线的教学研究内容，就是优质的教学资源。我们将通过附小资源平台的后台数据算出共享率、点赞率、下载率、播放率等，为教师、学生甚至家长进行精准的资源推送，形成具有学校特色、助力学校教学发展的校本教学资源库。

互联网、大数据、人工智能等信息技术正整体改变着21世纪的教育模式和学习方式，国家“十四五”教育规划更加关注技术改变现状、创造未来：“要更加充分地发挥技术对于教育的革命性作用，对接教育整体现代化目标要求，主动适应新一代信息技术与学习变革深度融合的趋势，实现教育资源的数字化、网络化、智能化，推进各级各类教育的课程数字化、资源数字化、教学数字化、评估数字化，打造教育信息技术升级版，以新技术完善育人体系，以新资源支撑人的全面发展。”

面对未来的教育，我校借助AI赋能下的信息技术，积极推进“互联网+教育”发展，继续探索“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的方法，改变传统的课堂教学和学习模式，优化资源平台，培养智慧教师，打造智慧课堂，建设智慧校园。

参考文献：

[1]赵雪飞，乜勇.基于词频分析的国内外教育大数据研究现状分析[J].中国医学教育技术，2016（05）.

[2]崔曉鸾，赵可云.大数据在教育领域的研究热点及发展趋势：基于共词分析的可视化研究[J].现代远距离教育，2016（04）.

[3]王娟，陈世超，王林丽，等.基于CiteSpace的教育大数据研究热点与趋势分析[J].现代教育技术，2016（02）.

[4]但金凤，王正青.数据驱动教学变革：美国教师运用教育数据的教学实践与支持机制[J].电化教育研究，2020（10）.

[5]万力勇， 黄焕， 黄志芳.大数据驱动的精准教学：操作框架与实施路径[J].现代教育技术，2019（01）.

[6]李淼浩，曾维义.基于数据的校本教研助力教师专业发展研究[J].中国电化教育，2019（04）.

[7]李美凤，何飞.智慧课堂中的“练习—反馈”环节教学行为分析：基于19 节省级一等奖数学课例的视频分析[J].现代教育技术，2019（06）.

[8]蒋立兵，毛齐明，万真，等.智慧教室促进高校课堂教学变革的绩效研究：基于课堂教学行为的分析[J].中国电化教育，2018（06）.

（责任编辑：奚春皓）