AI+进行时丨课堂的“智慧之眼” 让教学更精准、学习更高效

在教育数字化转型的浪潮中，课堂教学质量评价如何打破传统桎梏，实现智能化、精准化管理？

齐鲁理工学院主动突破，用实践给出了答案——学校打造的“AI课堂教学质量分析系统”基于视频分析、语音分析、大语言模型等多模态AI技术，实现对日常课堂教学内容智能化采集、分析，完成课堂行为分析、智能语音分析、课堂多维评价等功能，为课堂装上“智慧之眼”，让教学过程可量化、可追溯、可优化，真正实现教育教学质量的全面提升！

该系统可实时捕捉课堂行为数据，构建多维度评价体系，不仅能生成精准的教学诊断报告，为教师提供个性化改进方向，还能为教学管理部门提供数据化决策依据，真正实现课堂教学质量的智能化、精细化管理，有效推动教学效果与人才培养质量双提升。

学校每间教室按照统一标准安装了高度集成的录播主机、老师和学生云镜摄像机、全向麦克风等设备，实现了老师全景、老师特写、学生全景、授课电脑等多路音视频信号的导播画面采集和录制，课堂教学行为和内容全过程记录，在后端本地化部署音视频分析引擎等大模型服务器，基于视频分析、语音分析、大语言模型等多模态AI技术，对教室内教师授课状态、学生学习情况进行智能化分析，延展课堂评价智能化数据、拓宽教学评价指标，给课堂教学增添一双“智慧之眼”，课堂教学质量显著提升。该场景案例先后被山东省教育厅和山东省人工智能学会评为数字化应用典型案例。

基于AI分析的教学秩序智能化管理

一是无感考勤。通过自动分析上课时间内课堂上的学生数量、学生就座分布，实时地对每个班级的出勤情况、前排就座情况进行统计，实现无感考勤。二是动态监控。识别准确率>95%，并对出勤率、前排就座率持续较低的课程进行预警提醒和重点展示，提醒相关领导重点关注及时引导，有效辅助日常教学管理。

课堂出勤及前排就座情况分析

以课堂行为数据为参考的课堂效果分析

一是学生行为识别。通过分析记录课堂学生行为数据（课堂阅读、课堂书写、抬头听讲、举手、起立、趴桌子、使用手机等），从课堂专注度、课堂活跃度等方面展示整堂课程的课堂教学效果。二是时间轴可视化。通过行为占比走势图表，直观呈现整堂课的教学效果波动。

课堂行为数据分析情况

教学内容的数字化呈现

实现将老师教学内容完成数字化记录，一是语音转写与摘要，可以将老师授课语音自动转换为教学文稿，便于学生线上学习快速浏览和搜索；二是智能知识点解析，可以将教学内容提炼总结，自动生成教学内容摘要并自动解析出课堂讲授的知识点，为后续的知识图谱、教学资源关联学习提供数字化条件。

课堂知识点分析

教学过程的全要素记录

一是教师行为分析。完成老师上课时长、连续讲授时长、互动情况、互动占比、互动节点、实际上课时间、课中休息时间、下课时间的记录，并自动记录是否有未按时上课或提前下课的情况。二是异常行为预警。通过对教学过程的全要素记录，实现对教师的授课轨迹分析和授课行为分析，辅助了解课堂的重要节点情况、课堂教学活动组织和进程，规范老师授课行为。

教学规范的指导及建议

实现语音特征分析，对老师授课音量、语速、习惯用语进行分析判断，帮助老师发现教学习惯问题，同时系统自动完成老师授课语言表达特点的总结，并对语言表达优缺点进行分析和建议，辅助老师改进授课方法。