循证融智,研思致远|探索AI课堂分析,推动听评课走向“证据支持”

为推动传统听评课向循证教研转型，探索AI课堂分析与教学实践的融合路径，4月30日，由科大讯飞提供平台及技术支持的“循证教研讨论班（第一期）”在南京师范大学吴江实验小学顺利启幕。

活动以“循证·融合·赋能：传统听评课与AI课堂分析协同实践”为主题，聚焦“如何让听评课从经验判断走向证据支持”这一核心问题，共探人机协同的教研新模式。

活动伊始，南京师范大学教育科学学院金海月教授作主题分享。她指出，传统教研依赖经验，AI分析提供数据，二者各具特色也各有局限，唯有双向融合方能激发最大效能。在循证教研的语境下，借助AI课堂实录与教学行为智能分析，将教师的教育直觉与客观数据深度印证，能够有效打破传统模式的视角盲区。这种“经验+数据”1+1＞2的双重驱动，让教研复盘更加全面、立体，进而科学赋能教师的专业化成长。

理论的价值在于指导实践，而实践的深度又反过来丰富理论。在这一环节，两所在循证教研方面有所积累的学校结合日常工作推进，具体展示了循证教研的落地举措。

首先是南京师范大学吴江实验小学团队带来的系列分享。

朱曦校长以《让听评课“看得见、说得清、改得准”》为题，剖析了建校初期面临的教研困局——骨干教师稀缺、传统听评课依赖经验判断导致改进方向模糊。学校以“成长性教学”为核心，构建了“人机双评”的循证教研体系，通过“试点探索—校本化迭代—全域推广”的三步走策略，让课堂行为可视化，为教师专业成长提供客观数据支撑。

青年教师柳世娇以《一节被AI“复盘”的课》为例，分享了从“被分析”到“主动用数据改进”的心态转变。在《小数除法整理与复习》一课中，AI平台精准捕捉到“自以为提问到位但高阶认知问题缺失”的问题，促使她调整备课思路，将数据转化为教学反思的实证依据，实现了从经验型教学向数据驱动型教学的跨越。

副校长盛跃忠则从学科视角切入，探讨AI如何推动科学课堂观察从“看热闹”到“看门道”。通过S-T行为曲线精准量化探究时间、语义分析评估提问思维层级，AI弥补了传统听评课“定性易、定量难”的短板，让科学教研真正拥有了“科学味”。

教科研副校长施莉聚焦教研成果转化，介绍了学校“轻量介入”的推广策略——从初期仅获取AI报告，到教研组“15分钟微复盘”，再到“AI辅助磨课”，逐步引导教师自愿使用。她还分享了如何借助“AI问课”智能体，将平台数据转化为教学论文的实证素材，让教研成果从“经验总结”走向“证据支撑”。 

随后，吴江区盛泽实验小学王雨婷主任以《从“巡诊”到“循证”》为题，分享了学校依托“AI数智教育创新实验室”推进校本教研的探索。她指出，通过组建跨学科试点团队与智慧教室的硬件升级，学校实现了课堂数据的常态化留存与复盘。王主任重点展示了AI在学科教学中的多元应用：从英语语音的“千人千音”个性化纠音，到借助AI工具重构写作指导，再到利用智能体生成拓展阅读绘本，有效破解了传统教学中反馈滞后、素材固化等难题，为构建“人机协同”的精准教研新生态提供了生动的校本样本。

在这一环节，五位来自不同角色的教育实践者展开了一场深度的思想碰撞。

在主持人的引导下，嘉宾们围绕“人机协同”教研新生态的核心议题进行了观点交锋。从管理者如何建立心理安全的教研文化，到语文教学中理性数据与感性经验的平衡；从科学课堂的实证逻辑，到青年教师如何将冰冷数据转化为教学改进的动力，再到如何避免技术应用的误区，嘉宾们基于各自立场给出了多元解答。嘉宾们一致认为，循证教研不应止步于工具的使用，而应聚焦于解决真实的教学痛点。这场对话不仅打破了单向汇报的局限，更立体呈现了循证教研落地的真实挑战与解决路径。

在互动答疑环节，嘉宾们针对一线教师普遍关心的问题进行了解答。例如AI课堂评价如何具体实施、教学数据如何有效应用、缺乏硬件设备如何开展循证教研等。各位嘉宾没有空谈理论，而是结合真实教学案例，给出了具体且实用的操作建议。

活动最后，主持人陆嫣老师作总结发言。她强调，AI不是替代教师，而是帮助教师“看清”课堂的工具，能将模糊的课堂现象转化为清晰的数据证据，帮助教师更客观地审视教学、更精准地优化教学行为，但教育的温度与艺术始终由教师主导。她建议教师们从“一次培训”走向“持续实践”，在日常教学中“小步尝试、积累证据、迭代改进”，逐步探索属于自己的循证教研路径。

循证融智启新程，研思笃行共致远。未来，我们将继续以技术为辅助，以教研为核心，探索教学创新路径，推动教育质量稳步提升。