面向教育2030的数学课堂对话人工智能评价体系构建研究

曹一鸣，宋 宇，赵文君，李铭璇

面向教育2030的数学课堂对话人工智能评价体系构建研究

曹一鸣1，宋 宇2，赵文君1，李铭璇2

（1．北京师范大学 数学科学学院 数学与复杂系统教育部重点实验室，北京 100875；2．华南师范大学 人工智能与课堂教学交叉研究中心，广东 广州 510631）

提高课堂对话的有效性是发展高质量课堂教学的重要抓手，构建面向世界经济合作与发展组织提出的教育2030远景目标，并立足中国数学学科发展的数学课堂对话评价体系，有助于为中国数学课堂教学评价和监测提供第三方依据和指南．评价体系的建设坚持科学性、通用性和可操作性，包括8个一级指标与22个二级指标，经检验具有较好的信度与效度，可为大规模课堂教学分析与比较及课堂对话规律挖掘等提供有效支撑，为创建优质高效的数学课堂奠定良好基础．

教育2030；数学课堂对话；人工智能；评价体系

1 问题提出

为了更好地应对国际社会的快速变化以及技术革命对教育和人才培养带来的挑战，世界经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）启动了“教育2030：未来的教育与技能”（The Future of Education and Skills 2030 Project）项目[1]，该项目融合运用教育学、脑科学、心理学等交叉学科的成果，为基础教育目标的制定、课程教学改革和学生发展指明了方向．项目成果之一“OECD学习框架2030”（OECD Learning Framework 2030）提出了发展学生面向未来的关键能力的目标要求，强调提升学生的主体性，重点培养创造性思维，提升问题解决能力[2]．该框架内容对包括中国在内的OECD成员国产生了广泛而深远的影响，对改进教育教学，特别是与人才培养直接相关的课堂教学具有重要意义．2019年6月，中共中央国务院出台了《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》，要求着力发展启发式、互动式、探究式教学，引导学生主动思考、积极提问、自主探究．该文件的出台也是中国积极应对人才培养的新要求、推动教育高质量发展的体现．

学校教育是人才培养的最主要渠道，而课堂教学又是学校教育的核心，人才培养目标的变化也要求推动课堂教学方式的转型．课堂对话是课堂转型的表现形式，课堂对话是开展互动式教学的主要载体，是实施知识探索和启发思维的重要抓手，对话在促进深度学习、思维进阶和素养提升方面具有独特价值[3]．高质量的课堂对话具有集体性、互惠性、支持性、目的性和建构性，在教师与学生协同交流过程中，通过情境创设和围绕教学目标的达成，不断推进知识的建构和探究．通过讨论与沟通，有助于学生加深对深层次知识的理解，加强对问题的反思，培养分析思维和总结归纳思维，以促进实践运用能力和创新能力的提升，因此，提升课堂对话的有效性对培养具备国际竞争力的创新型人才具有重要意义[4]．作为国际学生评估项目（如，PISA）的重点学科之一，数学学科在发展学生数理运算能力、推断能力等方面具有独特价值[5]，数学学科的课堂对话也具有特殊性，如往往围绕数学问题（或任务）开展，注重数学意义的建构与学生高阶思维的培养，且数学语言表达追求高度的准确性、严谨性和抽象性[2]．然而，对近十年相关文献的梳理表明，数学课堂对话相关研究缺乏具有全面性与通用性的评价体系，且评价内容难以在立足中国数学学科发展的基础上兼容未来学生培养的要求．评价体系是现代信息技术与数学教育发展目标有效结合的基础，是将抽象的教育目标条理化、定量化的关键步骤[6]，是打破教育资源之间的壁垒，促进数学教学跨区域比较的前提，因此，构建面向未来学生培养的数学课堂对话评价体系是当前重要且迫切的工作．

2 文献综述

课堂对话是指教师与学生或学生之间围绕教育教学目标展开的良性的语言交流过程，Howe和Abedin[7]通过梳理国际上40年来该领域的研究得出，课堂对话的开展需要某一个体提出问题或发起对话，且至少有一个个体做出语言回应．辛克莱（J. M. Sinclair）和库特哈德（R. M. Coulthard）将课堂对话的经典模式描述为发起（initiation）—回应（response）—反馈（feedback or follow up），简称IRF．在此基础上，Mehan提出了反馈也可以以评价的形式体现，即形成了IRE（发起—回应—评价）对话模式．这两种模式是课堂对话的主要表现形式[3]．除此之外，高质量的课堂对话应遵循集体性、互惠性、协同性、建构性和目的性，对话的开展是基于学习共同体，充分发挥教师的主导作用和学生的主体作用，在相互沟通交流中，分享信息、探究问题，协同建构知识，以达到深度理解、思维发展和素养提升的多重目标[8]．

课堂对话领域的研究兴起于20世纪60年代，在将近五十年的发展历程中，大致经历了三大主要发展阶段，这三大阶段不是相互替代的关系，但是第三阶段的研究范式对于面向教育2030目标的课堂对话研究更具有适切性．在第一阶段课堂对话研究主要依据行为主义理论中的“传递—习得”模式，将课堂教学对话的研究主要集中于提问—应答—反馈次数可观察的表层行为模式．早期对课堂对话的研究具有明显的量化取向和先验性行为，在实施课堂观察之前，对课堂中师生互动的话语和行为信息进行明确的定义和编码，并给予一定编码标准，从而对各类别对话的出现次数进行统计[9]．采取该取向研究的代表人物包括辛克莱、弗兰德斯（N. A. Flanders）、古德（Thomas L. Good）和布鲁菲（Jere E. Brophy）等，其中，在国际范围内产生广泛影响力的弗兰德斯言语互动编码体系区分了教师发言、学生发言、沉寂3类10种对话情况，是典型的基于浅表行为研究课堂教学的样例[10]．这种取向便于测量分析，但是由于获得信息单薄且容易忽视丰富而生动的课堂场景而受到质疑．20世纪70年代末80年代初，课堂对话研究逐渐吸纳了民族学、社会语言学的学科范式，呈现出新的发展特点，关注语言所处的情境，注重对课堂话语和互动方式及其特征进行细致描述并进行语言学的解释，开始将课堂对话中的教师话语和学生话语作为一个整体加以考察，关注其协同交互的工作机理．该种取向的研究坚持自然主义倾向和质性研究范式，往往选取少数几节课堂对其进行深入而具体的编码，编码来源于文本而不事先对其进行框定[11]．该取向的研究以米恩（H. Mehan）和卡兹顿（C. Cazden）等为主要代表人物，在弥补了第一阶段局限的同时，研究成果的代表性和推广性则存在明显不足，并且还容易出现纠结语言描述而忽视认知功能的现象．20世纪90年代之后，随着计算机技术的进步和建构主义理论的发展，课堂对话研究进入了繁荣发展期[12]，依托社会文化理论而对课堂对话展开研究成为主流，其主要代表人物有费尔克劳夫（Norman Fairclough）、萨克斯（H. Sacks）和默瑟（N. Mercer）等．课堂对话分析开始被广泛运用于数学和科学等学科领域，课堂对话研究的方法和技术也得到了快速更新与发展．课堂对话研究不再仅仅关注互动形式和互动主体层面，而更加关注对话的认知功能和社会性功能，课堂对话研究的领域更宽泛而深入．评价体系也更加多元深入，这一阶段对课堂对话的评价侧重从内容和质量方面进行，例如，剑桥大学课堂对话团队提出高质量课堂对话评价指标体系，从分析阐释、归纳总结、回应建构、迁移运用等维度对对话的效度进行考量，获得了广泛认可．大量有关课堂对话与知识建构、思维发展和认知能力提升的研究应运而生，且对课堂对话的积极作用予以肯定．高质量的课堂对话有助于深入理解问题，有助于提升分析式思维、归纳式思维等高阶思维的发展，对实践能力和创新能力的发展也有重要意义[13]．

研究表明，不同学科的课堂对话呈现出不同特征[14]．数学课堂对话往往围绕特定问题/任务展开，对话通常始于教师的提问，伴随着学生回答，并通过教师的追问不断推进对话的深入．因此数学课堂对话中的教师提问成为研究者关注的重点．早期的研究较为关注教师提问的形式，如提问的对象（个人或全班）、次数、等待时间等，近年来逐渐关注提问的内涵与认知水平．较有代表性的有于国文等的研究，其从“对谁提问”（个别学生、小组、全班）、“提问什么”（知识点、题目/信息、管理类）以及“提问水平”（回忆性、理解型、应用型、分析型、综合型与评价型）3个方面建立了数学课堂教师提问的较为全面的评价体系[15]．随着课程改革对学生情感态度价值观的关注，教师反馈，特别是积极反馈逐渐受到研究者的重视．教师反馈通常分为积极、中性与消极反馈，积极反馈包括赞赏、鼓励、认同等，中性反馈包括追问、暗示等，消极反馈包括忽略、打断、批评等[16–17]．相对来说，较少研究关注学生回答的情况，其中赵文君等提出数学课堂中学生回答的3种类型：应答、解释、探究[18]．

通过对文献的梳理可以看出，现有数学课堂对话相关研究大多关注对话的某一个方面，未形成较为系统的、全面的、统一标准的数学课堂对话评价框架，不利于为课堂教学质量的诊断与提升提供有力依据．另外，现有课堂对话相关研究对学生的关注不足，未能反映新时代对学生核心素养、综合能力培养的诉求．基于此，这里旨在构建对标教育2030学生培养目标且结合中国数学教育实际需求的数学课堂对话评价体系．

3 数学课堂对话评价体系构建

3.1 建设理念与原则

评价体系是研究数学课堂对话的基础，是评价数学教育教学质量的重要依据．创建数学课堂对话评价体系能够将抽象的数学教育教学目标条理化、定量化，以期更好地对标教育2030目标改进课堂教学，提高人才培养质量．评价体系的建设遵循目标导向，以OECD“教育2030：未来的教育与技能”“学习框架2030”为主要指引．“教育2030”项目旨在探讨学生未来需要什么样的知识、技能、态度与价值观以及教育系统如何有效地为其提供支持．“学习框架2030”清晰地描绘出学生面向未来所必需的知识、技能、态度和价值观，其中技能、态度和价值观维度包含合作、批判性思维、问题解决、自我调控、同理心、尊重、坚韧、信任、学会学习9个能力指标[19–20]．进一步地，该框架与中国教育发展实际情况相结合，为改进数学课堂教学提供了更有针对性的目标和方向．例如，“问题解决”这一目标指引该体系关注数学课堂对话中师生对数学问题的分析与解决过程；“批判性思维”指引该体系关注数学课堂对话中师生之间的质疑与评价；“同理心”“尊重”“坚韧”“信任”等指引对课堂对话中情感态度价值观的关注．“学会学习”指引该体系对课堂对话中分析、归纳等学习方法的关注．

评价体系在建设过程中坚持科学性、通用性和可操作性原则．第一，通用性原则．现有课堂对话评价体系种类繁多，指标命名方式与分类标准不同，分析结果难以比较，不同的研究往往从各自的角度对课堂对话的某几个维度进行研究，缺乏对评价内容的系统性梳理和整体化呈现[21]．为了促进数学课堂教学的分析比较和整体性研究，该体系构建时遵循通用性原则，采用文献计量法从品类繁杂的文本和评价体系中提炼相通的指标，文献计量法是以文献体系和文献计量特征为研究对象，采用数学、统计学等计量研究方法，研究文献的分布结构、数量关系、变化规律，并进而探讨相应领域的结构、特征和规律的现代科学研究方法，能够从宏观视角对该领域研究状况提供科学客观的概述[22]．第二，科学性原则．对话评价体系必须建立在科学的基础上，要有足够的科学依据，为保证其方向的科学性，评价体系以OECD教育2030目标为导向，以国家教育政策和方针为依据，通过比较、归纳、总结，甄选出体现国际发展趋势而又适合中国实际的编码类别，邀请专家对评价体系内容进行科学论证，并对指标体系进行信度与效度检验，以保障其具有科学性．第三，可操作性原则．评价体系应尽可能简便、实用、可行，便于数据处理，评价体系应便于评价者和课程教学人员操作，各项编码类别应明确、具体，有对应的释义与案例示范，措辞清晰，语义无歧义，要求制订的评价体系既能对课堂对话进行度量，又便于评价过程中的操作实施．

在数学课堂对话评价体系的建设过程中，以高质量课堂对话编码体系Coding Instrument for Productive Classroom Dialogue（CI-PCD）这一通用性评价体系为基础，该编码体系于2020年提出，包含基础知识、个人观点表达、分析、归纳总结、迁移创新、回应建构、肯定、质疑、指导共九大类一级指标．指标基于对国际范围内20年课堂对话文献的系统性梳理，且已在中国内地、中国香港和英国中小学课堂教学中得到验证，取得了良好的评价效果[3]．在此基础上，结合数学学科特点制定适应学科特色的编码体系，丰富评价体系的数学内涵，体现数学学科培养目标．

具体地，采用文献计量方法对政策文件、课程标准和期刊论文进行系统梳理，来源包括OECD发布的“OECD future of education and skills 2030”、PISA 2021/2018/2015/2012 mathematics framework、近3年中共中央国务院、教育部发布的相关政策文件（如，《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》《中国教育现代化2035》等），国内外最新中小学数学课程标准（如中国、美国、英国、新加坡、澳大利亚等），中文核心期刊和SSCI来源期刊近10年相关文献中明确列有数学课堂对话、数学课堂互动、数学课堂教学评价体系的文章共180篇．采用词频分析方法，对相关文献和评价体系的高频关键词进行提炼，为评价体系研究提供切实的、有价值的参考．表1为出现频次较高的30个词语（删除合并意义重复的词语）及其出现频数，图1显示了绘制的词云图．图表直观显示了国内外重要文件中应用频次较高的词语，表明其具有突出的重要性与广泛的适用性．基于以上分析，梳理出面向教育2030学生培养的10个关键目标，包括：基础知识、问题解决、逻辑推理、实践探索、合作交流、数学表达、迁移应用、批判创新、兴趣、素养，这些关键目标为制定数学课堂对话评价体系的一级和二级编码提供了重要参考．

表1 中英文文件中出现频率较高的30个词语及频数

图1 词云图

3.2 评价体系各指标介绍

综合目标导向、数据分析和专家梳理，最终确定数学课堂对话评价体系由8个一级指标和22个二级指标组成．该体系为了能够全面、清晰地反映数学课堂互动的主要内容，考虑了数学课堂对话过程中可能出现的各种情境，一级指标包括基础知识、个人表达、分析论证、比较归纳、迁移创新、回应建构、认同与质疑、指令与指导．其中前6类对话进一步区分提问与回应两种形式．每个一级指标又进一步分解为更详细的二级指标．以下将进行详细介绍．

（1）基础知识．

基础知识类对话包含数学概念与符号、关系与运算、数学史料、常识类知识以及其它知识．其中概括符号包括数学中的基本概念、数学符号语言、数学几何图形等；关系运算包括数学定理、数学公式、数学关系或表达式以及数学知识体现的规律和数学运算等；数学史料包括数学知识发展背景、数学家、历史上的重大事件以及数学家所做的杰出贡献等；常识类知识指生活中习得的普遍认同的知识；其它知识指除以上类型外，能够参考教科书或已有知识，可被判定为对或错，仅需记忆就可以回答或进行提问的知识．根据数学课堂对话的特点，该指标被进一步分为复习旧知、呈现新知与复述3个二级指标．复习旧知指教师或学生在对话中提及课前已经学过的知识，呈现新知指教师或学生讲解、讨论与运用该节课的新授知识，复述指教师或学生重复他人话语．

该类对话有利于学生掌握基本知识．基础知识的学习是数学课堂的基本任务，围绕基础知识的对话是课堂对话的重要组成部分．教师通过复习旧知加深学生对已学知识的记忆与理解，并为新知的呈现奠定基础，同时，教师可通过学生对该类提问的回答情况检验学生对基础知识的掌握情况．教师往往通过复述学生的回答，对相关知识进行强调，加深学生的记忆．

（2）个人表达．

个人表达类对话包括学生个人经历，直接活动经验，对事物的好奇心、求知欲、兴趣、想象力以及发现、提出问题等．教师通过提问了解学生的个人经历，让学生发表自己的看法和意见，而无需有依据．该指标进一步划分为经历经验、主观看法、个人想象、情感态度4个二级指标．其中经历经验包括学生个人经历，数学活动经验等．主观看法包括学生就某一问题发表自己的想法和观点，而无需有数学上的依据．个人想象包括天马行空的，并非真实存在的想法，通过想象提出数学问题．情感态度包括面对事物的好奇心、兴趣或对待新问题以及遇到难题和疑问时的求知欲等．

该类对话有利于培养学生的学习兴趣、好奇心、想象力以及树立正确的情感态度价值观．传统的数学课堂中，教师和学生较少表达自己的个人观点．个人观点具有很强的主观性，往往被认为不符合数学课堂准确、严谨的特征．然而，研究表明，贴近学生真实生活经验的对话，有助于帮助学生认识到数学与生活的联系，从而激发学习兴趣[23]．同时，该类对话鼓励学生发挥想象，大胆表达个人观点，对培养学生的想象力、求知欲以及提出问题的能力亦有积极的作用．

（3）分析论证．

分析论证类对话包括拆分、提取信息，逻辑推理，分析、解决问题，举例解释，论证，评价等．该指标进一步划分为审题破题、举例阐释、解释论证、评价分析4个二级指标．审题破题包括教师引导或学生自主拆分、提取题目信息等．举例阐释包括通过举具体的例子理解复杂、抽象的知识，通过整理或反例帮助学生理解知识的重点和难点等．解释论证对题目或问题进行逻辑推理，通过条理清晰的解释、论证以解决问题等．评价分析包括对教师或学生的观点进行评价并有数学依据地进行分析等．

该类对话有利于培养学生分析问题、解决问题、逻辑推理与数学表达能力．该类对话中教师往往引导学生深入分析问题，寻找解决问题的突破口，有利于提升分析、解决问题的能力．同时在论证与评价的过程中，提升学生的逻辑推理能力．通过举例解释，培养学生将复杂、抽象的数学知识转变为具体、容易理解的知识，并通过自己的语言进行阐述的能力．

（4）比较归纳．

比较归纳类对话包括概括归纳、总结规律、建立模型、寻找逻辑联系等，由直观到抽象，整体地把握知识结构．该类对话有利于培养学生全面、综合看待问题的能力，提升全局性思维，通过比较、联系而发现事物运行规律．该指标进一步划分为逻辑关联、归纳总结、建立模型3个二级指标．逻辑关联包括寻找数学知识之间的逻辑联系，整体把握知识的结构与关联性等．归纳总结包括根据知识之间的联系和相似性进行类比、对比并总结规律等．数学建模包括用数学的符号和语言表述实际应用问题，并建立数学模型解决问题的过程．

该类对话有利于培养学生的归纳与建模能力．该类对话中，教师往往利用对话和提问引导学生从庞杂的知识中归纳出问题的本质，以及找到解决问题的基本方法和规律．从繁杂的现象中归纳出事物的本质、关系与规律是数学学科的重要属性，数学建模能力是课程标准明确提出的六大数学核心素养之一，因此该类对话是课程改革理念下高质量数学课堂教学的重要体现．

（5）迁移创新．

迁移创新类对话指利用已有的知识与信息来探索未知，推断、解决问题，猜测结论，有依据地预测事物发展的方向等．在已有知识的基础上进行数学知识、技能甚至数学思维方法的迁移，并提出不同于常规或其他人的思路、想法或观点，培养学生的创新创造意识与能力．该指标进一步划分为推断猜想、迁移应用、创新创造3个二级指标．推断猜想包括利用已有的知识与信息来探索未知，推断、解决问题，猜测结论，有依据地预测事物发展的方向等．迁移应用包括数学知识、技能的迁移以及数学思维方法的迁移并进行相应的应用等．创新创造包括教师或学生根据已有的思路或想法提出不同于常规或其他人的思路、想法、观点等．

该类对话有利于培养学生的迁移与创新能力．创新能力是面向教育2030的学生培养的重要目标，是未来人才培养的主要方向．然而，创新不是凭空发生的，往往建立在对已有知识的合理猜想以及迁移之上．该类对话体现出课堂对话的高阶思维水平．

（6）回应建构．

回应建构类对话指对前述对话内容的进一步讨论、延展其内容、深入分析等行为，主要指教师（或学生）引导学生就某一问题深入讨论，特别是能够建立在前人发言的基础上深入挖掘分析、提出不同意见，有利于学生深入理解某一问题．该指标进一步划分为拓展与深化两个二级指标．拓展包括对数学知识的延展，对某一问题进行探索不同的思路和方法，或将跨学科知识进行整合等，发展学生思维的广阔性和灵活性．深化包括对某一问题的进一步讨论、深入分析等．

该类对话有利于培养学生的合作、批判与反思能力．该类对话通过引导学生倾听他人发言、与人协作、从横向与纵向的维度对已有观点进行补充和深化，可发展学生思维的广阔性与灵活性．该类对话体现了课堂互动的系统性、建构性和有效性，可增强学生分工协作、平等协商、共担责任的意识与能力．

（7）认同与质疑．

认同指明确肯定、接受或赞同某个阐述，是对回答或提问满足所规定要求或达到较高水准的一种证实．质疑指对某一表述提出疑问或持不同意见、怀疑某一表述的合理性或否定一个陈述．该指标进一步划分为认同与质疑两个二级指标．认同包括教师或学生对某一想法或观点的肯定、接受、鼓励等．质疑包括教师或学生对某一想法或观点提出澄清、疑问、怀疑、否定等．

该类对话有助于培养学生欣赏与批判他人观点的能力．认同能够起到衔接对话、鼓励倾听、促进交流的社会性作用，质疑有助于批判性思维的培养，是积极参与课堂学习的体现．

（8）指令与指导．

指令与指导类对话包括指令与指导两个二级指标．指令指教师对学习活动安排下达简洁、准确的指示，要求他人做出相应反应．指导指教师依据学生的学习进度和认知水平提供相应的帮助与支持．该类对话有助于教师组织课堂活动并引导学生参与到活动中．

3.3 评价体系的检验

经检验，该数学课堂对话评价体系经检验具有较好的信度与效度．

效度方面，该体系通过自上而下（政策文件分析）与自下而上（文献分析）相结合的方式进行建构，在一定程度上保证了评价体系的全面性与合理性．在此基础上，邀请了30位数学教育专家对编码体系进行审阅并提出修改意见，据此对评价体系进行了完善．信度方面，4位数学教育研究人员以对话轮次为分析单元对10节数学课堂教学录像进行了交叉编码，内部一致性达到92%（编码一致的分析单元数除以总分析单元数）．对于编码不一致的地方进行了反复讨论，并进一步完善对编码体系各指标的解释和说明．如编码过程中发现“评价分析”与“认同与质疑”较易混淆，因此在编码说明中更加明确地指出“评价分析”指在有依据地进行分析的基础上给出的评价，而“认同与质疑”指认同或否定他人的观点而不需要提供理由．另外，在编码的过程中，将课堂实录文本与课堂教学录像进行有机结合，确保编码者对课堂对话情境有较好的理解，以提升编码的准确度．借助华南师范大学人工智能与课堂教学分析应用平台（https:// 159.75.97.242/），在人工完成100节课堂录像编码的基础上，可通过机器深度学习实现机器自动编码．机器编码的结果可进一步进行人工校验，通过反复迭代，提升机器编码准确率．

4 研究展望

数学课堂对话的评价体系是研究和改进数学课堂的重要依据，是实施大规模课堂教学监测评价的基础，有利于区域间、校际间数学课堂教学的比较，为提升数学教育教学质量提供数据支撑．面向教育2030所提出的人才培养目标，结合中国基础教育数学课堂的实际，提出了数学课堂对话评价体系，经过信度与效度检验，该评价体系能够较为可靠而有效地体现课堂互动的有效性，可以作为数学课堂质量评价的重要依据之一．数学课堂对话评价体系的建设也为数学教育教学的研究与实践提供了广阔的前景．第一，评价体系与人工智能技术的结合将极大提升数学课堂教学效率[24]．借助自然语言处理和深度学习技术，实现人机协同的课堂教学对话分析是未来发展的方向，这里所构建的框架经过了严格的论证与检验，具有较好的通用性、科学性与可操作性，团队基于该评价体系已完成对100节课堂教学实录的标注，该标注数据将通过机器深度学习实现计算机的自动编码．第二，评价体系为开展大规模的数学课堂教学比较研究以及挖掘课堂对话规律奠定重要基础．通用的评价体系能够打破各地区间和校际间数学教学壁垒，破除数据孤岛效应，为数学教学水平的比较和评价提供相对统一的依据．第三，评价体系的建设将提升数学教师培训、教研活动的有效性．目前教师培训和教研活动往往基于专家教师或教研员的主观经验，具有随机性和分散性，数学课堂对话评价体系将为教研活动和培训活动提供科学性和前瞻性的指导和支持，有助于推进课堂教学转型，发展互动式、启发式和探究式教学，有利于培养适应国际竞争需要的创新型、实践型人才．

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A Study on the Construction of an Artificial Intelligence Evaluation System for Mathematics Classroom Dialogue for Education 2030

CAO Yi-ming1, SONG Yu2, ZHAO Wen-jun1, LI Ming-xuan2

(1. School of Mathematical Sciences, Laboratory of Mathematics and Complex System, MOE, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;2. Research Center of Artificial Intelligence and Classroom Teaching, South China Normal University, Guangdong Guangzhou 510631, China)

Improving the effectiveness of classroom dialogue is an important mean for developing high-quality classroom instruction. This study aims to construct a system for evaluating mathematics classroom dialogue, which is oriented to the goals of Education 2030 proposed by the OECD and based on the development of Chinese mathematics. The system can help to provide a third-party basis and guide for the evaluation and monitoring of mathematics classroom instruction in China. The construction of the evaluation system adheres to scientific, general, and operable principles. It consists of eight first-level indicators and 22 second-level indicators. The system has been tested with good reliability and validity. It can provide effective support for the analysis and comparison of large-scale classroom instruction and the exploration of classroom dialogue rules, and lay a good foundation for creating a high-quality and efficient mathematics classroom.

education 2030; mathematics classroom dialogue; artificial intelligence; evaluation system

G40–03

A

1004–9894（2022）01–0007–06

曹一鸣，宋宇，赵文君，等．面向教育2030的数学课堂对话人工智能评价体系构建研究[J]．数学教育学报，2022，31（1）：7-12．

2021–11–09

国家自然科学基金项目——学习分析视角下面向高阶思维发展的课堂互动分析与评测（61907017）

曹一鸣（1964—），男，江苏南通人，教授，博士生导师，义务教育数学课程标准修订组组长，主要从事数学课程与教学研究．

[责任编校：周学智、陈汉君]