如何讓AI評課成為教學的“智慧助攻”？

黨的二十屆四中全會提出，全面實施“人工智能+”行動，以人工智能引領科研范式變革，加強人工智能同產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合，搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業。“辦好人民滿意的教育”是民生保障的重要內容，伴隨國家教育數字化戰略行動和“人工智能+教育”系列工作的推進，AI課堂教學評價系統正逐步進入中小學教學，不僅為教學評價帶來了新視角，也為助力教師專業成長開拓了新方向。

但在感嘆技術高效精準的同時，我們也收到了一線教師“AI提供的數據分析看似客觀全面，但我還是覺得教學改進無從下手”“AI評課數據不如同事的亮眼，是否說明我的教學質量不理想”等困惑。

為此，我們需要思考：AI提供的課堂教學“數字鏡像”，能否真正映照出教育的本質？嵌入AI評價的課堂教學，能否讓教師和課堂變得更加智慧？事實上，只有堅守教育本真，聚焦評價的教育屬性，才能讓AI成為支持教師進行課堂教學分析與改進的“智慧助攻”。

01

聚焦評價價值：激發教師內在成長

有什么樣的評價“指揮棒”，就有對應的教育教學。AI憑借超越人類的觀察與計算能力，突破了傳統人工聽評課時課堂教學評價偏主觀、小規模等局限，使課堂教學評價向客觀、精準、規模化邁進。

但技術賦能的精準測量能否等同于有效評價？國際教育評價專家李·舒爾曼認為：“盡管精準與客觀是必要的，但最重要的評價原則是，小心任何你能精確測量的東西，因為你能精確測量的東西往往不是最重要的。”當AI支持的課堂教學評價越是能夠精準分析教師說的每一句話、記錄學生每一次發言時，越是追逐評價顆粒度的不斷細化、精準性不斷提高時，越是不能忘記“為什么評價”的教育初心——不是為了給課堂“打分定級”，而是為了促進教師的專業成長。正如人民教育家于漪所說：“卓越教師的成長，最根本的是內驅動力，是生命的高度覺醒。教研，首先教師要研究自己，這是非常重要的。上完一堂課要反思要研究，這堂課目標是什么，哪些同學能夠清楚，還不適合哪些學生學習。這個教研，是最根本的教研。

只有擁有了內生的驅動力，教師才會不斷地發現：我要進步，我要改進，我要自我超越。”這揭示出，若要將AI從冰冷的“算法裁判”轉變為溫暖的“成長伙伴”，關鍵在于要將教學評價視作教師專業成長的支持活動，引導教師利用AI提供的數據“鏡子”，更為清晰地“照見”自己的課堂，認識自己、發現自己，激發內驅動力，這種用外因推進內因的改變，才是技術賦能評價所能帶來的最深刻、最持久的力量。

02

聚焦評價主體：教師不可或缺

AI進入課堂評價，一個常見的誤區是讓算法充當評委，而教師僅僅是被評價的對象。例如教師在AI課堂評價系統里上傳了精心設計的教學設計方案和教學視頻后，算法會在很短的時間內，根據提前預置的評價標準，直接生成課堂分析結果和改進建議。這種“數據進、機器出”的評價回路，看似高效，但是更了解課堂情境、更有師生互動真實體驗的教師本人，被排除在了評價的回路之外。

試問，算法真的能夠讀懂課堂教學的靈魂嗎？其實，面對生動鮮活、復雜多變的課堂教學百態，AI往往表現得力不從心。比如課堂中“靜悄悄的時刻”，看似是師生零交互，但或許是教師精心設計，給學生留出深度思考的寶貴時間；比如教師對一位學生進行追問與解答，看似其他同學的參與度不高，但或許正是教師抓住典型案例加以引導，向全班同學進行示范……當算法依據預設的標準進行趨同化計算，蘊含教育思考的教學行為可能會被歸為低分值表現。

因此，在AI賦能的課堂評價體系里，依舊應將教師視作評價的靈魂人物。“人在回路”源于面向工程的優化設計思想，本意是表述人在設計迭代中的參與，目的是利用人比機器更善于進行綜合且模糊判斷的優勢，將人工經驗與自動優化相結合，使優化結果符合工程實踐要求的同時，提高優化效率。參考這一設計思路，在具體實踐中，教師可在回路前端當好評價目標、指標體系的“設計者”；也可以在回路中端成為與AI協同工作的“分析師”，判斷教學目標達成度、跟蹤與記錄教學過程、發現學生成長證據等；還可以在回路后端以“反思者”視角研判AI分析結果，輔助優化教學實踐。如此，教師回到了評價的主體地位，每一位教師的聲音、智慧嵌入評價的回路中，得以被聽見、被看見、被發現、被激活，使算法成為“智慧助攻”，助力評價主體的專業成長。

03

聚焦評價內容：尋找育人證據

觀察教師如何教學，是課堂教學評價內容的重要組成。因此，AI課堂教學評價系統會慣常地將分析重點聚焦在看得見、數得清的課堂外顯行為上，比如師生的動作、話語、表情、姿態等。然而，課堂中的外顯行為，不是無源之水，它一方面根植于教師的專業思考，由課前教學設計和課中教學的動態生成決定；另一方面，它也左右著學生的學業表現、反映了教師的專業實踐表現。若只通過分析外顯行為探究課堂“發生了什么”，便會陷入“只見樹木、不見森林”的淺層分析局限。

因此，課堂教學評價的主體內容，需要將目光投射到整個課堂教學的環節，不僅關注外顯行為，更要關注行為的前因后果。例如，要分析課前的教學設計，看其是否緊扣課程標準要求，又切合學生實際學情；要分析課中的教學實施，看是哪些環節支持了學生核心素養發展、指向深度學習；要分析課中和課后的學生表現，看其能否讓不同層次的學生都有機會達成學習目標，獲得學習成就，展現出創新精神和合作能力等。江蘇省南京市太陽城小學就圍繞學生自主學習能力培養，提出“自主預習、自主質疑、自主探索、自主應用、自主發展”的“五自”課堂，不止用AI評價系統做單純的師生問答次數等外顯行為的統計，而是用AI追蹤學生的表現數據，并將其與“自主”目標做出關聯分析，形成學生自主學習能力的判斷依據，據此優化教學。

可見，只有將外顯行為和行為相關的前因后果都作為評價內容的有機組成部分，才有可能透過AI容易捕捉的“數據表象”，揭示出教學外顯行為背后的教育意圖和育人價值，呈現出教師專業實踐中的“育人證據”，從而避免教師為了讓AI評價數據變得漂亮，而將精力放到外顯行為的調整，增加不必要、不合理的交互次數上，陷入“迎合算法”的誤區。

04

聚焦評價應用：提高隊伍建設質量

課堂教學評價的生命力根植于有效促進教學改進，而非單純鑒定或證明教師的能力。第四代評價理論認為，評價并非評價者單方面的“裁決”，而是包括被評價對象在內的所有參與者，通過真誠對話、溝通協商，共同達成評價目標與價值共識，尋求改進方向。在中國特色的傳統教研制度里，教師正是通過參與集體聽評課等活動，在與同行和專家的溝通與協商中，將個人摸索的“隱性經驗”轉化成團隊共享的“外顯知識”，成為教師隊伍的共有智慧，推動教師隊伍高質量發展。當AI技術融入聽評課等教研活動中時，就如同教師團隊中又添了一位AI同行。它的價值不在于替代同行對課堂教學進行價值判斷，而在于為教師個體和群體提供更豐富、更客觀、更多樣的證據，促進教師據此開展更有深度的教學研究。

恰當應用AI評價結果，可以讓它為新手教師服務，使剛步入職業生涯的教師從中發現教學中的突出問題，再向教學師傅請教，轉化為可操作的改進策略；也可以為熟練型教師服務，讓已有多年教學經驗的資深教師從中找到突破專業成長瓶頸的切入點，再進行迭代實踐；還可以為專家型教師服務，讓積累了大量教學實踐智慧的卓越教師通過AI協助，發現獨到的教學特色，讓案例和數據分析共同為專家級的教育智慧添加注腳。如此，處于不同專業發展階段的教師，就能通過與教師同行、大模型和智能體的多輪溝通與協商，實現人機協同的課堂教學評價，從而助力高質量教師隊伍建設。

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來源｜光明微教育，光明日報客戶端，轉自“人民教育”

作者｜孫眾、韓碩

編輯｜智庫君

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