市一等奖小学科学AI赋能论文:何以师机协同循证:AI赋能下小学科学议课的实践嬗变——区域推进“AI循证教研赋能国家课程高质量实施”探索

何以师机协同循证:AI赋能下小学科学议课的实践嬗变

——区域推进“AI循证教研赋能国家课程高质量实施”的探索

摘要:针对传统小学科学议课依赖主观经验、缺乏客观数据支撑致使教研流于形式的困境,该文以苏州市吴江区“AI循证教研赋能国家课程高质量实施”项目为依托,采用行动研究与课例分析的方法,开展了师机协同循证教研的实践探索。研究历经“辅助人工循证的主观经验整合期”“数课技术至上的客观数据主导期”和“人智交互循证的主客统一发展期”三个阶段,通过Quickform采集观点、AIC系统提供课堂数据、ima知识库整合多元证据,实现了研究证据、教师实践智慧与课堂数据的三方互证,有效化解了数据分析与教学直觉之间的矛盾。研究结果表明,师机协同模式能推动科学议课从经验整合走向人机互补的辩证对话。该文得出结论,师机协同循证是提升教研品质的有效路径,实现了小学科学议课由经验型向循证型的嬗变;未来需将科学学科理论资源纳入知识库,以提升对学科思维品质的针对性支持。

关键词:循证议课;师机协同;小学科学区域教研

一、引言:小学科学议课的个别性与经验化困境

传统小学科学区域教研中,议课环节通常由个别骨干教师选取某节课进行一对一专项点评,其余教师聆听,教研员总结。长此以往,议课依赖教师的个别感受与主观经验,缺少客观证据支撑,致使教研流于形式,难以精准诊断教学品质,区域教研效能遭遇瓶颈。在数智时代,高速发展的大数据和人工智能技术提供了海量的、多维度、即时性的课堂数据捕捉与解析[1],使课堂教学的精细化、客观化描述成为可能,小学科学议课的个别性与经验化困境迎来破局机遇。

成立国家义务教育教学改革实验区以来,苏州市吴江区与华东师范大学课程与教学研究所携手推出“AI循证教研赋能国家课程高质量实施”行动研究项目,以AI技术为抓手、循证教研为核心,推动区域教研从经验驱动向数据实证转变。作为六大聚力项目之一,科学教育是此次探索的重点领域。在专家引领下,吴江区科学教研团队立足自身优势,以“师机协同循证”为目标,在持续的实践反思中形成了AI赋能下小学科学议课的实践嬗变之路。

二、机“集”师证:辅助人工循证的主观经验整合期

循证议课是一种多主体对话共议的过程,倡导新手教师、普通教师、资深教师、教研员、专家等多元主体基于证据,融合专长经验进行思考和对话,共同参与行动设计、实施与改进的全过程[2]。传统议课由于时空间和技术等条件的限制,难以高效集成所有主体的观点,而大数据接口可实现教师议课观点的高效采集,并基于大模型将证据整合生成评述报告,展现教师的集体智慧。在2026年首次区级教研活动中,我们围绕三堂科学课,迈出了尝试的第一步。

(一)QuickForm采集教师议课观点

QuickForm是一个轻量级、开源的数据收集系统,能够创建自动存储并实时反馈的数据接口。议课环节开始前,我们向听课教师发放二维码形式的数据接口,收集议课观点。如图1(左图)所示,教师需依据科学核心素养“科学观念”“科学思维”“探究实践”“态度责任”进行评分(3颗星为满分),并在文本框内写下课堂亮点与改进建议。

(二)DeepSeek生成议课观点总结

QuickForm详尽展现了听课教师的个性观点,而从个性发展为共性需要进一步的技术支持。将议课观点集提交至DeepSeek,运用提示词生成议课报告,如图1(右图)所示。报告从共性亮点与改进建议两大层面,将个别教师观点与群体观点相结合,详略得当地展示了三堂课的议课全貌,为后续反思研讨提供线索。

(三)阶段反思“有机无师”:缺少研究证据的客观支持

引入数据接口的循证议课整合了不同教师的主观经验,在一定程度上突破了议课的个别化困境。然而,教师观点仍从经验出发,缺乏基于课堂证据的深入思考。从本质上看,AI仅起到观点整合的机械性辅助作用,未发挥其大数据实录采集的生成性分析优势,教师难以产生基于证据的议课行为,呈现“有机无师”问题,循证议课需要更多客观证据的支持。

三、师“依”机证:数课技术至上的客观数据主导期

注重证据支撑是循证教研赋予议课的独特品质,证据的来源包括但不限于量化数据与各类实证研究数据,当议课建立在充足的证据之上,讨论便有了共同的事实基础[3]。人工智能时代下,多模态分析技术凭借计算机视觉、语音识别与自然语言处理等功能,在课堂教学智能化分析领域具有天然优势,能够为议课提供证据化、个性化、智能化的专业反馈。为此,我们引入华东师范大学课程与教学研究所研发的AI Classroom数课分析系统(以下简称“AIC”),为议课提供基于课堂实录的客观数据支持。

(一)AIC技术深度揭示教学互动问题

AIC技术是一个基于多模态技术的课堂教学智能分析平台,教师只需上传课堂教学视频,系统即可在10分钟内自动生成结构化课堂数据分析报告,在规避主观偏见的同时依托专业理论框架展现充分的课堂证据。教研活动开始一周前,我们在录播教室采用AIC获取授课教师试教的课堂数据。

以P教师执教二年级科学课《我们来设计钓鱼玩具》为例,如下页图2所示,AIC指出该课在培育高阶思维、实现学为中心与落实课标等方面成效较好,但互动层面需进一步深化,具体体现在两方面:一是师生对话以教师主导的“提问—简短回答—简单重复”模式为主,学生认知参与多在主动陈述与建构方案层面,缺乏生生之间的观点交锋与互动性建构;二是教师理答以浅层反馈居多,缺乏将不同学生观点串联对比以引发深层讨论的引导。数课报告使议课从“我觉得……”走向“数据表明……”,为教师议课提供了可量化、可追溯、可对比的事实基础。

图2《我们来设计钓鱼玩具》数课报告摘要(试教)

(二)基于证据优化教师的提问表述

基于数课报告,P教师做出以下改进。一方面,将导入问题从“你喜欢什么玩具”收窄为“这个钓鱼玩具能不能完成半分钟钓起五条鱼”,使对话从漫无边际走向有靶可击;另一方面,在体验环节增加追问支架—“哪里不行?为什么?怎么改进?”,推动学生从单纯的动手操作上升到分析原因与构思方案的思维探究。二次授课后,我们再次使用AIC对课堂进行分析。如表1所示,学生发言总时长从2分23秒增至3分50秒,总字数从536字增至850字,学生不再是只言片语地说,而是能够完整表达自己的想法、解释设计方案以及回应他人的观点。

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