學校教育數字化轉型 | 廣州開放大學：以人工智能數字化技術推動教學監督與評估

“學校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

將展示數字化賦能學校

教育教學的創新變革

呈現學校在推進教育數字化轉型中的

亮點舉措 特色成效 示范經驗

廣州開放大學：以人工智能數字化技術推動教學監督與評估

作者：趙宇丹 廣州開放大學

本文介紹了廣州開放大學利用人工智能數字化技術推動教學監督與評估的實踐案例。在教育評價改革背景下，針對課程數量巨大、上課地點分散、課程情況復雜、督導人員緊缺等現狀，廣州開放大學通過人工智能數字化技術，構建了教與學框架下的課堂教學監督與評估分析系統。該系統綜合運用語音語義分析、教育模型分析等機器處理技術，實現了對全系統全覆蓋全周期的即時巡課與評課，為教學質量評價提供了數據支持。系統提出了基于大腦信息自由能理論和中國知行哲學的“學習發生的知行模型”，建立了基于課堂結構的多模態科學分析工具，并通過量化評估指標和深入的相關性分析，解決了評課巡課中隱性信息人工難以捕捉和分析的難題。在實施過程中，系統助力教師自主提升教學技能，促進了課堂教學評價改革和校本教研數字化轉型，取得了顯著的成效。未來，廣州開放大學將繼續優化系統體系，提出更精準的定位改進空間，并計劃投入“數字學生應用系統”以進一步提升教學質量。

背景

中共中央、國務院聯合發布的《深化新時代教育評價改革總體方案》（以下簡稱《總體方案》）是新中國成立以來首個針對教育評價進行的系統性改革文件。《總體方案》明確指出“要改進結果評價，強化過程評價，探索增值評價，并健全綜合評價機制”，同時，鼓勵利用線上平臺和軟件工具，借助大數據、人工智能等現代信息技術，對教與學行為進行深度分析。

廣州開放大學（以下簡稱“學校”）面對課程數量龐大、上課地點分散、課程情況復雜、督導人員匱乏等實際困難，通過人工智能數字化技術，構建了教與學框架下的課堂教學監督與評估分析系統。該系統綜合運用語音語義分析、教育模型分析等先進的機器處理技術，為常態化、規模化開展教學質量監測和教學過程改進提供了低成本、可定制的服務，并深入挖掘學校的教學方式特征，為教學過程評價提供了堅實的數據支撐。這一舉措實現了全系統全覆蓋全周期的即時巡課與評課，使得教學質量評價工作有數可循、有據可依、有理可證。

必要性

教育部在《關于進一步深化本科教學改革全面提高教學質量的若干意見》中明確指出：“人才培養是學校的根本任務，質量是學校的生命線，教學是學校的中心工作。”在大學教學活動中，課堂不僅是知識傳授的主要渠道，更是培養思維能力、塑造精神素養的關鍵場所。因此，實現教育質量顯著提升的，首要任務便是聚焦課堂教學質量的提升。

那么，從學生的角度來看，“好課”究竟應具備哪些特征呢？騰訊教育-麥可思針對高校本科學生開展的調查研究顯示，“能夠有效地引導學生思考”（占比74%）與“重視實踐能力的培養”（占比60%）是當今學生認為好課最應具備的兩個因素。這就要求教師在課堂教學中切實樹立“以學為中心”的教學理念，善于啟發引導，加強師生互動，有效引領學生成為教學活動的主體，讓學生通過主動參與教學實踐拓展思維，提升學習能力。

在新時代背景下，學生的角色應從單純的教育接受者轉變為教育的核心參與者，以便深度融入教學過程，促使教育目標得以最充分地實現。傳統的“教師主講、學生靜聽”模式不僅抑制了學生的學習熱情，還可能消磨其求知本能。

因此，革新教育觀念、重塑教學模式勢在必行。然而，傳統的課堂觀察與教育評估，由于操作復雜、資源有限，往往難以持續深入地融入日常教學實踐，導致在推動課堂教學模式創新與變革的過程中，面臨效率低下與成本高昂的雙重挑戰。隨著信息技術的飛速發展，特別是人工智能與大數據技術的深度融合與應用，課堂教學監督與評估分析系統應運而生。這一系統將為學校的課堂改革提供強有力的技術支撐和驅動力，不僅規避了傳統評價手段的弊端，還為實現高質量教育、培養創新人才開辟了新路徑。

關鍵技術與實施過程

課堂數據涵蓋了音頻、視頻、圖片、文字等多種形式，具有非結構化、數量大、多樣性強、價值密度低等特點。課堂教學監督與評估分析系統基于大腦信息自由能原理和中國知行哲學，提出了“學習發生的知行模型”，解決了國際學習理論過于側重哲學認識論、缺乏可觀測評價手段的問題。知行模型批判性地吸收了ELT、4MAT等學習理論中的有益觀點，將內在學習認知過程與外在可觀測數據緊密關聯起來，并在此基礎上提煉出人工智能可實現的量化評價指標。這些指標覆蓋了課堂思維方式、教學風格等以往難以定量分析的重要特征，使得本土化、易理解的課堂教學智慧評價分析成為可能。同時，本系統還融合了國際上弗蘭德斯分類系統、IRE、S-T等多種成熟的教育技術分析方法，建立了基于課堂結構的多模態科學分析工具，支持多節課程關聯的大單元分析。

通過可擴展的課堂教學智慧評價模型，結合人工智能技術的應用，本系統對課堂音視頻和其他教學數據進行標準的結構化、模型化處理。重點從課堂思維激發、課堂活動互動、課堂支撐支架等方面入手，通過量化評估指標和深入的相關性分析，與傳統教研的質性評價互為補充。這一舉措解決了評課巡課中隱性信息人工難以捕捉和分析的難題，提升了教育評價的精準度與深度。

1.主要技術路徑

人工智能數字化技術，綜合運用聲紋識別、語音識別、視頻分析、自然語言處理等技術手段，依托學習發生知行理論、IRE互動分析、知識圖譜、弗蘭德斯互動分析等現代課堂教學評估評價教育理論，形成了全面而精準的分析維度，對課堂教學特征進行了全方位、多角度的深刻剖析。

在技術實現框架方面（如圖1），根據主體教學結構理論和第三代教學活動理論，構建了課堂結構—活動評價矩陣（如下表），為人工智能智慧評價系統提供了理論基礎，并依據評價矩陣，進一步細化了評價細項，確保了評價的全面性和準確性。

圖1 技術實現框架

表 課堂結構-活動評價矩陣

2.具體實施過程

將學校以及下屬分校的課堂音頻或視頻數據對接到課堂教學監督與評估分析系統（如圖2），通過多模態教學評價AI分析，將課堂的音頻或視頻進行標準的結構化和模型化處理。重點從課堂的思維激發、課堂的活動互動以及課堂的其他支撐項上多維度提供量化指標和相關性分析，自動生成AI分析報告。同時，支持專家在網上點評，輔助專家解決課堂評價即時信息難以捕捉全面、隱性信息人工難以手工分析等問題；以其跨區域、跨時域的獨特優勢，推動課堂教學監督與評價實現高量常態化；依托互聯網，大幅提升評教效率，擴大專家影響的輻射范圍，避免教育資源地區分配不均等問題，反促各地教師攜手成長。

圖2 系統架構

使用系統對學校質量監督與評估中心的教研和評價工作進行全面支撐，可滿足不同層級、不同角色工作人員對教研和評價工作的不同需要，包括：①為授課教師、專家、決策人員和系統管理人員提供服務和支持。②提供課堂采集模塊，將教師的授課音視頻及課堂信息收錄到系統中，并從音頻和視頻兩個信息源上對課堂進行多維度的AI分析。③專家可對收錄的課堂按照既定的評估量表進行專家評價，評教結果由AI分析和專家人工評價結合呈現。④管理人員可將制訂的評估量表導入到系統中，供專家評估時使用。同時，管理人員可將需要評價的課堂同專家相關聯，以確保專家評價可見的課堂范圍。⑤授課教師可在系統中對課堂進行復盤，查看AI分析結果和專家評價反饋。⑥決策人員涵蓋教師個人、學校、地區、系統等，從課堂教學大數據指數、教學效果、專家評價等多個維度，對教學質量深入洞察，為教師發展和教學監督評價工作提供數據支撐。

系統的運用與成效

1.大數據應用

利用學校現有的直播錄播系統或教師自行通過手機采集的課堂音視頻，借助課堂教學監督與評估分析系統，伴隨式對教師課堂或大單元教學行為進行常態化分析，為教師提供詳細的分析報告，助力教師自主優化課堂教學結構，讓教師發現自己教學能力的薄弱點以及改進方向，探索學校智慧課堂教學模式。

借助數字化技術開展伴隨式、常態化的數字化課堂監督與評價，以助力教師自主提升教學技能，促進課堂教學評價改革，推動校本教研數字化轉型。學校采用本系統對教師教學行為進行分析，綜合運用多個教育技術模型，聚焦教學策略，聚焦核心素養導向，采用目標定位、課堂藝術、課堂調控、思維激發、評價反饋、整體發展、合作交流、學習體驗、目標達成等九個課堂維度指標，以及積極氛圍—課堂控制、教師主導講授—學生自主學習、教師主導講授—課堂控制、思維激發開放度—強化知識記憶傾向、教師推動有效學習程度—思維激發開放度、問答評—學生有效表達、課堂學生活動時間—學生交流與合作的有效度、教師思維激發特征—學生課堂思維特征等大單元維度指標對，進行課堂教學分析。其目的是為課堂畫像、為教師畫像、為學生畫像，及時發現、分析、解決問題，在此基礎上輔佐教師進行自我反思，有效提升課堂教學質量與大單元教學規劃。

學校通過校本教研或區域網絡教研開展集備活動—教師進行上課錄課、課例上傳—系統自動生成分析報告—專家網上點評，實現教師的自我反思、同伴互助、專家引領（機器+專家),實現跨區域/時域的高質量常態化深度教學質量監督與評價，以推動校本教學質量數字化轉型。

2.成果成效

通過人工智能課堂分析系統實現了以下課堂教學變革：①營造積極課堂管理的氛圍；②鼓勵有效的課堂互動，讓學生在互動中思考，激發學習興趣；③鼓勵適度有效的課堂及時反饋；④推動課堂開放，讓學生多向度獨立思考；⑤把握教師主導與學生主體的平衡，課堂時間適度讓渡給學生；⑥提倡學習知行合一，激發學生將所學知識轉化為自己解釋世界、改造世界的能力。

未來規劃與總結

在實現教學質量實時監督與評價的智能化、科學化基礎上，為進一步優化系統體系，著眼于更精準地定位改進空間，筆者認為課堂教學監督與評估分析系統還需要在以下方面進行改進：①隨著數據量的增加，不斷優化精準度，可針對本校，以及不同類型課堂建立智慧課堂評價常模，提供更有針對性的課堂優化方向。②在以操作類型、練習類型為主導的課堂中，可采集足夠的課堂活動信息，突破機器分析存在的局限性，使得人工智能分析的評價系統不受制約。③2025年，“數字學生應用系統”預計可投入使用。可以將多種學習風格的數字學生接入線上線下課堂，自動跟蹤教師授課內容，以介入課堂問答和小組討論等方式，輔助教師組織教學設計，引導學生互動思考，促進有效學習的發生。

在大數據時代，課堂教學真實數據的收集、整理、分析、診斷、反饋日趨成熟，教師只有掌握和提升數據應用分析能力，才能借由技術提升教育教學質量。但技術的進步不能取代教師的思考，只有當教師立足學科知識邏輯并基于課堂質性評價時，基于人工智能技術設計的課堂評價指標才會煥發出生命力，才能為教師開展教學評價提供精準反饋。當質性評價與人工智能技術深度融合后，教師可以更快地實現專業成長。

本文作者：

趙宇丹

廣州開放大學

文章刊登于《中國信息技術教育》2025年第3期

原標題：以人工智能數字化技術推動教學監督與評估——廣州開放大學實踐案例

引用請注明參考文獻：

趙宇丹.以人工智能數字化技術推動教學監督與評估——廣州開放大學實踐案例[J].中國信息技術教育，2025（03）：81-84.

歡迎訂閱

識別上方二維碼即可訂閱