【二小·教研教培】AI赋能・循证驱动——教学评一体化深度教研

  孟秋丽 

孟秋丽老师以通俗易懂的方式，系统讲解了“循证教学”的三大核心支柱：最佳教学证据+学生实证+教师经验。通过讲解我们知道了：“循证不是推翻经验，而是让经验有据可依。”

王晨  

王晨老师现场演示了AI作为“证据采集器”和“分析引擎”的实操能力，重点展示了：作业错题数据的自动抓取与归因分析、课堂互动行为数据的实时采集、学生朗读/答题语音数据的精准识别与反馈。

范小毓

范小毓老师结合新课标，深入阐述了如何将AI提取的数据指标，科学转化为可落地的教学目标和评价标准。她指出：“数据不是冰冷的数字，而是学生思维过程的映射。”

郭丽媛、张彩娟老师分别展示了一节“教学评一体化”常态课说课，并同步直播AI平台生成的动态数据面板，实现“教”与“据”的实时对照。

经过理论领航和课例攻坚环节后，全体教师围绕“AI赋能・循证驱动”共同凝练出三条课堂落地实操共识：

1.找准教学重难点：基于班级错题分布、互动热图等数据精准定位，不凭经验定目标。   

2.课堂即时评价：在朗读评分、随堂练习反馈、小组合作行为分析等环节适合AI介入。

3.课后分层补学：依据AI生成的个体学习画像，推送差异化练习与微课资源，实现靶向纠错。

教师们一致认为，AI不是替代教师，而是帮助教师“看见看不见的学生”，让教研从“经验共享”走向“证据共建”。