广州市黄埔区建立课堂评价、混合教研、互动教学三大数据模型——

以人工智能推动教与学协调统一

彭瑄

在人工智能技术发展浪潮的推动下，教育领域的数字化转型正成为促进教育变革的重要动力。近年来，广州市黄埔区紧抓粤港澳大湾区建设历史机遇，紧贴教学教研现实需求，注重发挥人工智能、大数据等技术优势，建立课堂评价、混合教研、互动教学三大数据模型，强调教与学的协调统一，使师生间形成良性互动、教学相长的生动局面，不断提升课堂质量和育人水平。

强化“教”，建立课堂教学智慧评价模型

黄埔区借助CSMS（智慧课堂评价系统）建立了课堂教学智慧评价模型。该模型以辅助教师精准识别课堂结构中的短板为核心，通过灵敏反映课堂变化的效度与作用，辅助教师优化教学设计策略。模型反馈的某个指数或相关的指标出现低分时，系统自动预警，教师即可精准明确自身课堂教学优化方向。除此之外，该模型在数据分析的基础上定期迭代升级，拓展了涵盖多样化、针对性的课堂教学改进测评模块，如教师配对协作分析、同一课型前后测试对比、不同学科组合在同一指标下的横向比较，以及同一知识点的新授和复习课中的差异分析等，为教师优化课堂教学提供了实践路径。

目前，在广东省教育研究院黄埔实验学校，该模型协助教师从目标定位、课堂调控、思维激发、评价反馈、学习体验、目标达成等9个维度，全面把握教与学的情况以及教学目标的达成度，辅助教师适时调整教学策略。当前，学校提炼总结的“课前分层自学—课中体验探究—课后精准评价”教学优化策略，充分凸显了课堂教学中学生的主体地位，引导教师实现教与学的动态平衡。

服务“研”，建立订单式混合教研模型

黄埔区利用UMU（优幕）建立了订单式混合教研模型。该模型遵循“问需于校、问需于师”的原则，在教师一线工作中将模块化资源、生成式AI和个性化评价进行适切性融合。

首先，学校以各学科教研组为单位，根据自身教学需求、困惑和课后反思征集问题，形成问题清单提交到平台上。随后，区级学科教研员利用平台人工智能分类汇总等功能，了解一线教师的具体需求。同时，在平台上与学校学科组长进行互动交流，对问题提出的背景、教学要求、教（学）研效果、成果愿景，以及教师在教学实际中的真实状况、存在问题及发展瓶颈等进行考察和分析，有针对性地进行修改，使问题更具科学性、实用性和严密性，提炼出“真问题”，最终产生有效订单。最后，教研员针对具体问题，线下通过“研学、研教、研修”帮助教师专业化成长，线上依托UMU平台实现“AI协同与诊断赋能”，通过课例分析、教学反思、同课异构、作业设计、数字化备课等主题，指导教师利用信息技术共同深入参与教研，最终形成了有效的订单式混合教研模型。该模型运行3年来，黄埔区结对帮扶佛冈地区72所学校、遂溪区域54所学校，在一定程度上以数字化教研助推了乡村学校与薄弱学校教学质量提升。

促进“学”，建立“精准纠错”互动教学模型

黄埔区依托无感知AI技术建立了“精准纠错”互动教学模型。该模型围绕培养学生自主发展能力，运用前沿人工智能技术和多模态大模型技术，采用“云—边—端”一体化架构设计，可在学生无任何电子设备和特殊教材教具的情况下，实现课堂数据无感知采集、作业智能批改、学情实时分析反馈、个性化学习路径推荐和教学反馈改进等功能。依托教学数据的完整性和准确性，一方面为教师开展后续的个性化教学评价、教学决策和学习资源供给等提供依据；另一方面，构建学生个人画像，以学习数据的深度挖掘和分析让学生全面了解自身学习及个人发展的潜力、优势与不足，并以此为依据，和教师就知识点掌握情况、学习风格、兴趣偏好、能力水平等多个维度制定下学期个人发展目标和学习计划。“精准纠错”互动教学模型在学校的推行，为学生认识和发现自我价值、发掘自身潜力、有效应对问题等提供了新路径。

课堂教学智慧评价模型助力筑牢教学育人主战场，确保学科学习和育人成效不断提升。订单式混合教研模型助力教师教研工作加速转型。“精准纠错”互动教学模型助力学生调动自主发展能力。三大模型从不同层面，协同推动黄埔区教与学的协调统一，在运行上互通互联，搭建了“黄埔教育人工智能共同体”基础框架，打造了全区教育的高效化、数字化发展的新引擎。接下来，黄埔区将继续探索在更多学校推广“三大模型互通互联”模式，助力黄埔区教师与学生的共同成长，为建设教育强国、科技强国和人才强国作出更大的贡献。

　　（作者系广东省广州市黄埔区教育局党组书记、局长）

（《中国教育报》2024.9.21）