區域教育數字化轉型 | 廣州市白云區：“無感知AI數字課堂”的實踐探索

“區域教育數字化改革實踐”

是《中國信息技術教育》雜志

2025年關注重點之一

將展示數字化賦能區域教育

優質均衡發展的探索

呈現區域在推進教育數字化轉型中的

亮點舉措 特色成效 示范經驗

廣州市白云區：“無感知AI數字課堂”的實踐探索

作者：李春明、羅文峰、張琦

廣東省廣州市白云區教育研究院

隨著教育信息化2.0時代的來臨，智慧教育作為推動教育現代化的重要力量，正在引領教育領域的數字化轉型。本文以廣州市白云區無感知AI數字課堂的實踐為例，探討了AI數字課堂在教育數字化轉型中的應用及其對教學模式、“教-學-評”一體化和學生核心素養培養的影響。實踐發現，無感知AI數字課堂通過其智能化和個性化的教學手段，不僅優化了教師的教學決策和學生的學習體驗，還推動了“教-學-評”一體化的應用，促進了評價體系的多元化和過程化。這些實踐經驗，不僅為白云區教育事業的發展注入新活力，同時也為其他地區提供了參考和借鑒。

引言

隨著教育信息化2.0時代的來臨，智慧教育作為推動教育現代化的重要力量，正在引領教育領域的數字化轉型。在這一背景下，廣州市白云區積極貫徹國家教育信息化戰略，以無感知AI數字課堂作為教育數字化轉型的重要實踐載體，以“教-學-評”一體化為核心理念，深入探索無感知AI數字課堂在促進教育數字化轉型中的作用，旨在全方位推動區域內智慧教育的創新發展。白云區這一實踐，不僅為本區教育事業的發展注入了新的活力，而且為其他地區提供了寶貴的經驗和啟示。本文將聚焦分析無感知AI數字課堂如何作為教育數字化轉型的催化劑，以及其在推動智慧教育發展中所發揮的重要作用。

AI數字課堂助力教育數字化轉型

AI數字課堂作為教育智能化的重要實踐，其核心功能包括智能化的學習行為分析和實時教學反饋機制。而“教-學-評”一體化模式為AI數字課堂在教育中的進一步深化應用提供了一個整合框架，并通過結合人工智能和數據分析，使教學、學習和評價之間的關系更加緊密。筆者認為，借助信息技術手段，構建基于“教-學-評”一體化核心理念的AI數字課堂具有很大的可能性。

基于“教-學-評”一體化的

無感知AI數字課堂的實踐探索

1.“教-學-評”一體化實施面臨的困境

“教-學-評”一體化是將教學、學習、評價緊密聯系的方法。它指向有效教學，強調教學目標、學習目標、評價目標的一致性。在教育數字化轉型的進程中，“教-學-評”一體化的模式被廣泛應用在基礎教育中，但在實施的過程中存在一定的問題，尤其是如何將“評”貫穿整個教學過程，換言之，如數據的實時采集和分析、學情的實時反饋等，在傳統課堂中開展存在困難。

2.無感知AI數字課堂引入

無感知AI數字課堂是基于無感知AI教學系統開展的課堂。該AI教學系統是基于人工智能、云計算與大數據分析技術的課中教學系統，與基于學生電子終端（如平板電腦）的傳統智慧課堂模式不同，這款工具通過教室天花板上的無感知智能終端，實現在沒有任何電子設備和特殊教材教具情況下的課堂數據無感知采集，并通過全學科智能批閱算法快速完成數據處理、即時學情反饋，助力課堂提質增效，賦能教育數字化轉型和高質量發展。

在課堂中，教師可以運用無感知AI教學系統進行無感知數據采集、AI智能批閱、實時學情分析，以及利用直播、對比等功能增強師生互動和生生互動。其強大功能與“教-學-評”一體化理念融合，為將“評”貫穿教學全過程提供了實現的可能性。因此，引入無感知AI數字課堂，將在一定程度上解決在課堂上評價的困難。

3.基于“教-學-評”一體化的無感知AI數字課堂教學模式實施路徑

（1）課前教學準備

教師綜合考慮課程標準和學生的具體學情，確立涵蓋知識掌握、技能提升及情感態度培育等多維度的教學目標。通過無感知AI教學系統自動生成的課堂報告和學情報告，教師能夠深入了解學生的認知水平、學習風格和知識掌握程度，從而設定既具挑戰性又符合學生實際需求的教學目標。

在教學目標明確的基礎上，教師可以利用AI教學系統提供的豐富的備課資源和AI備課助手，遵循“教-學-評”一體化的教學理念，精心設計和生成與教學目標高度契合的教學資源。這些資源不僅包括傳統的教案、課件和多媒體材料，還涵蓋了互動性強、個性化的學習活動和評估工具，旨在為學生提供全面而深入的學習體驗。

（2）課中實施“教-學-評”一體化

在“教-學-評”一體化模型中，教學目標的設定是首要步驟，它為整個教學過程提供了方向和預期成果。隨后，教師根據這些目標設計教學活動，包括課堂講授、小組討論、實驗操作等，以促進學生的主動學習和深入理解。同時，模型強調在教學過程中嵌入實時的、形式多樣的評價方式，如自我評價、同伴評價和教師評價，以及通過作業、測驗和項目作品等多種形式的評估，來監控和反饋學生的學習情況。

此外，“教-學-評”一體化模型還注重評價結果的反饋和應用。教師根據評價數據調整教學內容和方法，學生則根據反饋進行自我反思和學習調整，形成一個動態的、互動的教學環境。這種模型不僅能夠提高教學的針對性和有效性，還有助于學生形成自我調節的學習能力和持續的學習動力，從而實現教與學的最優化。

結合“教-學-評”一體化模型，在無感知AI數字課堂上實施“教-學-評”一體化的教學模式，主要實施路徑如下：

①新知識傳授（教）。

在新知識傳授環節，教師的角色是引導者和解釋者，所以教師在此過程中，更多地充當引導和解惑的角色，讓學生掌握課堂上的主動權。以下為具體步驟：

第一，通過創設情境化的教學環境來吸引學生的注意力，如可以借助系統的AI備課助手，搜索與課程內容相關的圖片、視頻或故事來展示，以此激發學生的學習興趣；或者通過提問、討論或頭腦風暴等方式，引導學生主動思考，從而自然過渡到新知識點的學習。

第二，利用語言清晰、邏輯性強的講解方式，結合教學課件，系統地介紹新知識點的概念、原理和應用場景，確保學生能夠跟隨教學節奏，理解知識的內在聯系。

第三，引導學生積極思考，記錄關鍵信息，以加深對知識點的理解，同時鼓勵學生提出疑問，及時解答，確保學生能夠跟上教學進度，理解教學內容。

②學生實踐（學）。

教師在講解新知識的時候，可以鼓勵學生積極參與到討論中，通過布置小組任務，讓學生通過分組討論、小組合作的方式，自主實踐、學習與思考。在此過程中，充分發揮學生的主觀能動性，教師只需要不斷觀察學生的學習反應，及時調整教學策略，盡量地給學生創造一個互動性強、富有啟發性的學習氛圍即可。

③實時評估（評）。

“教-學-評”一體化最關鍵的是將“評”貫穿課堂全過程，對學生的學習情況進行動態的評估與調整。可以借助無感知AI數字課堂把“評”貫穿于課堂活動。目前主要有三種實現方式：

第一，對于操作類的任務，可以借助系統的直播功能，選取某一小組的作品在大屏上進行直播展示，教師和學生都可以根據大屏上展示的內容進行評價。

第二，對于課堂練習，可以借助系統，實時采集學生的作答，智能批閱后生成學情統計報告，教師根據報告反饋，快速定位班級共性問題和學生個性問題，評估學生的掌握情況，及時調整教學策略。

第三，對于變式練習的多種解法，可以借助系統的對比功能，選取多個學生的作答展示在大屏上進行對比，并讓學生分享自己的解法，教師對不同解法進行逐一點評或邀請其他學生進行點評，增強生生互動、師生互動，同時可以培養學生的評價能力，促進自我反思持續改進，有利于培養學生的高階思維能力。

④反思改進（改）。

略。

（3）課后推薦個性化學習手冊

在課堂結束后，AI教學系統會根據課堂采集到各環節的數據，生成詳細的班級、學生課堂報告,并根據課堂學生的表現，為每一位學生生成個性化的學習手冊。在個性化學習手冊上，學生可以查看課堂上錯誤的題目、試題講解視頻以及鞏固題推薦等個性化內容。而教師則根據課堂情況在系統中布置預習、練習與探究性作業，繼續加強學習，并根據作業練習評估結果確定下一次的教學目標。

無感知AI數字課堂對教學模式的影響

1.教學模式的變革

AI通過自動化、智能化的數據采集和分析，實現了課堂的數字化和個性化管理。在課堂中，AI系統能夠實時采集學生的學習情況，并通過后臺數據分析提供即時反饋。這意味著教師可以根據實時數據迅速調整教學策略，精準地滿足不同學生的需求，打破了傳統教學模式下一刀切的弊端。

AI系統通過學生的學習數據，動態分析每個學生的學習節奏、知識掌握程度以及學習習慣，為其提供個性化的學習計劃和資源。學生能夠根據自身的學習進度和需求，自主選擇學習路徑，極大地提高了學習效率和興趣，促進了教學模式由傳統向智能化、個性化演變。

2.教師角色的轉變

（1）從知識傳遞者到學習引導者

隨著AI技術，尤其是無感知AI技術的應用，教師逐漸從知識傳遞者轉型為學習引導者。AI能夠實時監控學生的學習情況，并提供個性化的反饋，這使得教師不再僅僅是知識的傳授者，還是幫助學生自主學習的引導者。教師的工作重心從“教”轉向“導”，通過AI提供的學習數據和個性化建議，教師可以幫助學生根據自身節奏和需求進行自主學習，可以更有針對性地輔導學生，設計互動性強的學習活動，以激發學生的主動學習能力。

（2）數據驅動的教學決策者

在無感知AI數字課堂中，AI能夠實時采集和分析學生的學習數據，如參與度、注意力、作業完成情況等。教師借助這些數據，能夠做出更科學的判斷，提升了整體教學的有效性。

（3）教學設計與優化者

AI技術的引入讓教師在教學設計中的角色更加復雜且多樣化。AI不僅提供學生個體的學習數據，還為教師提供了豐富的教學資源和支持，幫助教師優化課程設計。教師可以借助AI推薦的個性化學習資源，設計針對不同學生的教學方案。

3.學生學習體驗的優化

（1）個性化學習路徑的自動生成

AI能夠通過大數據分析和機器學習模型，基于學生的學習習慣、學習能力、興趣愛好等個體特征，為其設計個性化的學習路徑。這不僅保證了學生在自己的節奏下學習，還能幫助他們更高效地掌握知識點。AI還可以通過對學生的作業、測試成績、課堂表現等數據的持續監測，不斷優化個性化學習路徑的設計。

（2）學習進展的實時反饋

AI通過實時監測學生的學習表現，能夠立即對他們的錯誤進行分析和反饋，幫助學生快速調整學習方向，還可以通過學生的答題記錄、作業表現、學習時長等數據，自動生成學情報告，并根據學習進展實時給出建議和改進措施，動態調整學習內容的難度和深度，使學習更加靈活和個性化。

無感知AI數字課堂面臨的挑戰及策略

1.面臨的挑戰

一是教學模式變革對教學帶來的挑戰。AI數字課堂的引入要求教師在課堂上能夠操作各種數字化工具，這對新技術學習能力相對較弱的教師可能是個較大的挑戰。同時，無感知AI數字課堂需要教師更多地引導學生參與其中，這對教師的引導能力也提出了新的要求。

二是學生的適應性與自律性方面的挑戰。無感知AI數字課堂注重個性化學習，這對學生的自律性和適應性提出了新的要求。此外，由于學生對智能設備和個性化學習工具的熟悉度存在差異，部分學生在課堂上可能需要更多時間適應新的學習方式，尤其是對于從未接觸過此類教學模式的學生而言，他們可能難以融入AI輔助的課堂學習環境之中。

三是技術環境局限帶來的挑戰。無感知AI數字課堂的數據采集主要局限于課堂內的學習數據的采集，學生課上的行為表現、課外的學習習慣、學習狀態和心理狀態等關鍵數據尚無法有效獲取，這導致教師難以全面了解學生的整體學習情況，并進行及時的個性化調整。

2.應對策略

（1）針對性培訓與實踐支持

針對教師技術適應能力不足的問題，對應開展針對性培訓，通過分階段、層次化的培訓體系，幫助教師逐步掌握AI工具的使用方法。同時，提供實踐支持，通過示范課堂、經驗分享和互助小組等方式，幫助教師將新技術無縫融入課堂教學，提升他們的課堂實操能力。另外，定期評估培訓效果，及時調整培訓內容，以滿足教師的不同需求。

（2）構建個性化輔導和學習反饋機制

為了幫助學生適應無感知AI課堂的個性化學習模式并提升自律性，需引入個性化支持和實時學習反饋機制。通過AI技術為學生生成個性化的學習報告，提供實時的反饋與指導。對于自律性較弱或適應較慢的學生，可以增加個性化輔導和支持，幫助他們逐步適應新的學習環境。還可以開展課堂互動和游戲化教學方式，激發學生的學習興趣，增強課堂參與度，促進自主學習，逐步提高學生對AI課堂的適應能力。

（3）技術優化拓展多維度數據采集功能

為了應對無感知AI數字課堂數據采集局限的問題，可以引入先進的設備擴展數據采集設備，對學生學習行為、學習狀態和心理狀態數據進行采集和分析。

結語

在數字化浪潮的推動下，廣州市白云區以無感知AI數字課堂為突破口，聚焦智慧教育創新，這一實踐不僅彰顯了白云區在教育革新中的遠見和決心，更為其他地區提供了可借鑒的經驗和啟示。無感知AI數字課堂通過智能化、個性化的教學手段，不僅優化了學生的學習體驗，提升了教學效率，還推動了教育資源的均衡分配，促進了教育公平。該課堂模式的實施，真正實現了“以學生為中心”的教育理念，確保每一位學生都能享受到優質的教育資源。未來，白云區將繼續深化無感知AI數字課堂的應用與發展，探索更多創新的教育模式和教學方法。

本文作者：

李春明、羅文峰、張琦

廣東省廣州市白云區教育研究院

文章刊登于《中國信息技術教育》2025年第3期

原標題：“無感知AI數字課堂”的實踐探索——以廣州市白云區為例

引用請注明參考文獻：

李春明、羅文峰、張琦.“無感知AI數字課堂”的實踐探索——以廣州市白云區為例[J].中國信息技術教育，2025（03）：16-19.

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