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以AI评课之笔，绘就教育高质量发展新画卷

党的二十届四中全会高瞻远瞩地提出，全面实施“人工智能 +”行动，以人工智能引领科研范式深刻变革，推动其与产业发展、文化建设、民生保障、社会治理深度融合，抢占人工智能产业应用高地，全方位赋能千行百业。“办好人民满意的教育”作为民生保障的关键一环，意义重大。在国家教育数字化战略行动与“人工智能 + 教育”系列工作的有力推动下，AI课堂教学评价系统正稳步走进中小学课堂。它宛如一股清泉，为教学评价带来了全新视角，也为助力教师专业成长开辟了崭新路径。

然而，在惊叹于技术高效精准的同时，我们也听到了来自一线教师的困惑之声：“AI提供的数据分析看似客观全面，可面对这些数据，我却不知教学改进该从何入手。”“AI评课数据不如同事亮眼，难道我的教学质量就不理想吗？”这些困惑如同一团迷雾，促使我们深入思考：AI所呈现的课堂教学“数字镜像”，能否真正映照出教育的本质？嵌入AI评价的课堂教学，能否让教师和课堂变得更加智慧？事实上，唯有坚守教育本真，聚焦评价的教育属性，才能让AI成为支持教师进行课堂教学分析与改进的“智慧助攻”。

聚焦评价价值：点燃教师内在成长引擎

评价“指挥棒”的方向，决定着教育教学的走向。AI凭借超越人类的观察与计算能力，突破了传统人工听评课中课堂教学评价主观性强、规模有限的局限，推动课堂教学评价朝着客观、精准、规模化的方向大步迈进。

但技术赋能的精准测量是否就等同于有效评价呢？国际教育评价专家李·舒尔曼曾警示：“尽管精准与客观是必要的，但最重要的评价原则是，小心任何你能精确测量的东西，因为你能精确测量的东西往往不是最重要的。”当AI支持的课堂教学评价愈发精准地分析教师的每一句话、记录学生的每一次发言，不断追求评价颗粒度的细化和精准性的提升时，我们切不可忘记“为什么评价”的教育初心——评价不是为了给课堂“打分定级”，而是为了促进教师的专业成长。

人民教育家于漪深情指出：“卓越教师的成长，最根本的是内驱动力，是生命的高度觉醒。教研，首先教师要研究自己，这是非常重要的。上完一堂课要反思要研究，这堂课目标是什么，哪些同学能够清楚，还不适合哪些学生学习。这个教研，是最根本的教研。只有拥有了内生的驱动力，教师才会不断地发现：我要进步，我要改进，我要自我超越。”这深刻揭示出，若要将AI从冰冷的“算法裁判”转变为温暖的“成长伙伴”，关键在于将教学评价视为教师专业成长的支持活动，引导教师借助AI提供的数据“镜子”，更清晰地“照见”自己的课堂，认识自己、发现自己，激发内驱动力。这种以外因推动内因改变的方式，才是技术赋能评价所能带来的最深刻、最持久的力量。

聚焦评价主体：凸显教师核心地位

AI进入课堂评价领域后，一个常见的误区是将算法奉为评委，而教师仅仅沦为被评价的对象。例如，教师在AI课堂评价系统上传精心设计的教学设计方案和教学视频后，算法会在短时间内依据预置的评价标准，直接生成课堂分析结果和改进建议。这种“数据进、机器出”的评价回路，看似高效，却将更了解课堂情境、更有师生互动真实体验的教师本人排除在外。试问，算法真能读懂课堂教学的灵魂吗？

面对生动鲜活、复杂多变的课堂教学百态，AI往往显得力不从心。比如课堂中“静悄悄的时刻”，看似师生零交互，但或许是教师精心设计，为学生留出深度思考的宝贵时间；又比如教师对一位学生进行追问与解答，看似其他同学参与度不高，但或许正是教师抓住典型案例加以引导，向全班同学进行示范……当算法依据预设标准进行趋同化计算时，蕴含教育思考的教学行为可能会被归为低分值表现。

因此，在AI赋能的课堂评价体系中，教师依旧应被视为评价的灵魂人物。“人在回路”源于面向工程的优化设计思想，旨在利用人比机器更善于进行综合且模糊判断的优势，将人工经验与自动优化相结合，使优化结果既符合工程实践要求，又能提高优化效率。借鉴这一设计思路，在具体实践中，教师可在回路前端当好评价目标、指标体系的“设计者”；在回路中端成为与AI协同工作的“分析师”，判断教学目标达成度、跟踪与记录教学过程、发现学生成长证据等；在回路后端以“反思者”视角研判AI分析结果，辅助优化教学实践。如此，教师回归评价主体地位，每一位教师的声音、智慧嵌入评价回路，得以被听见、被看见、被发现、被激活，使算法成为“智慧助攻”，助力评价主体专业成长。

聚焦评价内容：探寻育人深层证据

观察教师如何教学，是课堂教学评价内容的重要组成部分。因此，AI课堂教学评价系统通常会惯常地将分析重点聚焦在看得见、数得清的课堂外显行为上，如师生的动作、话语、表情、姿态等。然而，课堂中的外显行为并非无源之水，它一方面根植于教师的专业思考，由课前教学设计和课中教学的动态生成决定；另一方面，它也左右着学生的学业表现，反映了教师的专业实践表现。若仅通过分析外显行为探究课堂“发生了什么”，便会陷入“只见树木、不见森林”的浅层分析局限。

因此，课堂教学评价的主体内容，需将目光投向整个课堂教学的环节，不仅关注外显行为，更要关注行为的前因后果。例如，要分析课前的教学设计，看其是否紧扣课程标准要求，又切合学生实际学情；要分析课中的教学实施，看是哪些环节支持了学生核心素养发展、指向深度学习；要分析课中和课后的学生表现，看其能否让不同层次的学生都有机会达成学习目标，获得学习成就，展现出创新精神和合作能力等。

江苏省南京市太阳城小学围绕学生自主学习能力培养，提出“自主预习、自主质疑、自主探索、自主应用、自主发展”的“五自”课堂。该校不止用AI评价系统做单纯的师生问答次数等外显行为的统计，而是用AI追踪学生的表现数据，并将其与“自主”目标做出关联分析，形成学生自主学习能力的判断依据，据此优化教学。可见，只有将外显行为和行为相关的前因后果都作为评价内容的有机组成部分，才有可能透过AI容易捕捉的“数据表象”，揭示出教学外显行为背后的教育意图和育人价值，呈现出教师专业实践中的“育人证据”，从而避免教师为了让AI评价数据变得漂亮，而将精力放到外显行为的调整，增加不必要、不合理的交互次数上，陷入“迎合算法”的误区。

聚焦评价应用：筑牢教师队伍发展基石

课堂教学评价的生命力在于有效促进教学改进，而非单纯鉴定或证明教师的能力。第四代评价理论认为，评价并非评价者单方面的“裁决”，而是包括被评价对象在内的所有参与者，通过真诚对话、沟通协商，共同达成评价目标与价值共识，寻求改进方向。在中国特色的传统教研制度里，教师正是通过参与集体听评课等活动，在与同行和专家的沟通与协商中，将个人摸索的“隐性经验”转化成团队共享的“外显知识”，成为教师队伍的共有智慧，推动教师队伍高质量发展。

当AI技术融入听评课等教研活动中时，就如同教师团队中又添了一位AI同行。它的价值不在于替代同行对课堂教学进行价值判断，而在于为教师个体和群体提供更丰富、更客观、更多样的证据，促进教师据此开展更有深度的教学研究。

恰当应用AI评价结果，能让它为新手教师服务，使刚步入职业生涯的教师从中发现教学中的突出问题，再向教学师傅请教，转化为可操作的改进策略；能为熟练型教师服务，让已有多年教学经验的资深教师从中找到突破专业成长瓶颈的切入点，再进行迭代实践；能为专家型教师服务，让积累了大量教学实践智慧的卓越教师通过AI协助，发现独到的教学特色，让案例和数据分析共同为专家级的教育智慧添加注脚。如此，处于不同专业发展阶段的教师，就能通过与教师同行、大模型和智能体的多轮沟通与协商，实现人机协同的课堂教学评价，从而助力高质量教师队伍建设，绘就教育高质量发展的壮丽新画卷。

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