“人工智能+教育”的全国实践：AI如何为教师“照镜子”？
人工智能正重构课堂生态，教育数字化迎来深层变革
今年以来，两份国家级文件——《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》与《“人工智能+教育”行动计划》接连出台，标志着“人工智能+教育”已从趋势探讨上升至国家战略层面。与此同时，在第87届中国教育装备展示会上，围绕课堂场景的AI产品层出不穷，热度持续攀升。
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热潮之下，几个关键问题也浮出水面：AI进入课堂，究竟是替代教师，还是赋能教学？面对海量教学数据，教师如何保持专业判断，避免被数据“绑架”？更重要的是，从传统的知识传授转向核心素养培育，这场课堂的深层变革如何才能扎实落地？
针对这些问题，一项覆盖全国近十万名教师的课堂循证实践，或许提供了可贵的探索路径。这项由北京师范大学与希沃联合开展的“课堂教学智能评价与诊断改进区域合作项目”，正尝试用AI为课堂提供一面“镜子”，走出一条助力课堂实现大规模、常态化、系统性变革的新路。
面向“十五五”规划，这场AI与教育的深度融合，有望推动教育实践从经验范式迈向科学范式，为教育强国建设注入新的动能。
全面提速：人工智能成为破局课堂变革难题的关键
两份重磅政策的出台，无疑为学校和一线教师拥抱人工智能按下了“加速键”。
自2010年算起，我国将教育数字化作为发展战略推进已逾十五年。回顾过去，技术的角色多被定位为辅助工具。而如今，政策明确要求将人工智能深度嵌入教育教学的全场景与全要素，这标志着技术正超越传统的工具范式，走向生态级赋能，真正成为驱动课堂变革的内生变量。
李玉顺教授带来《基于课堂理解的专业化课堂循证方法及实践》主题讲座及阶段成果发布。
纵观三十余年发展，课堂教学经历了从多媒体化、互联网化到智能化的跃迁。然而，一个深层挑战始终存在：在理念与技术快速迭代的表象之下，课堂教学的高质量发展与系统性重构远未完成。
其中，最核心的难题在于，如何让课堂变革从浅层的知识传递，真正触及学生能力发展与素养培育的深层目标。这无疑需要教师理念、实践性专业能力与系统性技术环境的同步升级。而人工智能，特别是生成式人工智能，正被视为破局的关键所在。
随着技术演进，AI仿佛演化出理解课堂的“第三只眼睛”，其赋能与循证的双重价值日益凸显。这正推动课堂教学从依赖个人经验的范式，转向有证据支持的科学范式，从而加速课堂生态向更高层次发展。
值得注意的是，今年4月出台的《“人工智能+教育”行动计划》特别指出，要“利用智能技术分析课堂教学行为，开展人工智能循证教研实践”。而这项工作，北师大与希沃的合作研究已先行探索了两年。
2024年3月，双方正式启动“课堂教学智能评价与诊断改进区域合作项目”；同年4月，希沃与北京师范大学李玉顺教授团队签署协议，围绕“循证研究支持的师生共进素养成长型课堂及卓越教师成长计划”开展系统性探索。
合作启动后，项目迅速在全国构建起以课堂智能评价为抓手的合作示范区，先后与北京市海淀区、广州市白云区、哈尔滨市香坊区、沈阳市铁西区、吴忠市利通区、合肥市经开区等区域签约，并深入宁夏、广东、辽宁、黑龙江等省份，助力区域教师基于循证教研范式实现专业成长。
截至2025年12月底，希沃课堂智能反馈系统已在全国建成19个重点应用示范区，覆盖超过5600所学校，应用于超17000间教室，累计为超过97000位教师生成了超65万份课堂智能反馈报告。
这个“朋友圈”仍在不断扩大。在第87届中国教育装备展示会上，北京师范大学与希沃联合为新一轮实验区/实验校授牌，包括宜宾市翠屏区、四川省教育科学研究院附属实验中学、成都市七中育才学校金融城校区、成都市双流区教科院附属学校等。
基于课堂理解的循证教研专业化实践实验区/实验校合作项目授牌仪式举行。
可以说，这两年的探索完全契合了国家战略方向，如今也迎来了规模化推广的最佳窗口期。政策的东风，让这项实践更有信心和底气走向大规模与常态化。
人机协同：AI照镜子，教师做决策，专家把方向
当AI深度介入课堂评价，一系列现实问题也随之而来：机器会替代教师吗？人与机器各自应扮演什么角色？又如何防止教师过度依赖数据，从而弱化了自身的专业判断力？
对此，实践给出了清晰的答案：AI负责“照镜子”，教师掌握决策权，专家则校准方向。
具体而言，AI的专长在于多模态数据采集、结构化呈现和诊断性指标生成，它提供的是客观、可量化的证据，扮演着忠实“教学镜子”的角色。而教师的专业价值，则体现在对数据背后教育意义的诠释、结合具体情境的归因分析、教学改进策略的选择以及对育人价值的终极关怀上。专家团队则负责搭建理论框架、校准发展方向，将AI的量化证据与人的质性洞察进行交叉印证，避免教师在海量数据中迷失方向，最终实现机器数据、人工观察与实践经验的“三角验证”。
这里需要警惕一个误区：数据并不直接等同于证据。目前市场上一些课堂分析报告动辄几十页、涵盖上百个指标，反而让一线教师感到无从下手。因此，项目特别强调“课堂理解”的核心地位——不理解课堂，教师的专业成长就很难真正从经验走向循证。
基于这一认识，研究团队系统建构了“师生共进素养成长型课堂生态理论”，为课堂教学全要素协同重塑提供了理论参照；并以“课堂理解”为导向，构建了“引领性—聚合性—关键性”三层指标分析框架，让数据真正服务于课堂改进。
在实践中，“照镜子”的效果可谓立竿见影。
北京一位入职仅一年的小学语文老师，通过课堂智能反馈系统进行了三轮循证实践。第一轮，AI提示她课堂教学结构失衡，课堂导入环节过长；第二轮，她意识到自己的提问过于细碎，互动停留在浅层；到了第三轮，她主动优化问题设计，增加了更多变式迁移活动，并关联学生的生活经验，让课堂讨论走向深入。从教学结构、课堂言语到提问与活动设计，每一步改进都有数据支撑，教师从“凭经验教”转向了“按证据改”。
在洛阳中成外国语学校，希沃系统覆盖了全校70间教室，一个学期生成超10000节课堂的智能报告。这推动一线教师的教学方式实现了从“经验驱动”到“数据循证”的集体转身。一位语文教师在看到报告后深受触动：“当报告显示我的课堂讲授时间占比高达72%时，我整个人都愣住了。它让我意识到，我课堂上的活跃可能只是一种‘虚假繁荣’。”
这种基于真实数据的自我觉察，正是循证教研激发教师内生成长动力的生动体现。数据的意义在于比较与关联，其价值则在聚焦与反思中得以深化。
从教学结构、课堂言语到学习活动设计，教师依托数据实现精准改进，形成了“小切口、深教研、大改变”的良性循环。
区域实践：战略机遇期已开启，共性规律可全国推广
项目落地两年来，北京海淀区、广州白云区、沈阳铁西区、宁夏利通区等区域结合本地实际，形成了各具特色且具有典型示范意义的实践样本。
在北京市海淀区，通过“活动引领、校校联动、专家支撑”三维推进机制，区域研修正从“集体经验研讨”向“数据实证分析”转型。项目已累计为180位教师生成625节AI课堂反馈报告，覆盖7所示范校，为课堂教学的数字化转型提供了可复制的“海淀样板”。
广州市白云区则依托其“一横十纵”教育信息化布局，推动教研流程从传统听评课，向“精准听评课—线上线下混合研修—AI赋能人机协同评课”递进式转型，实现了课前协同设计、课中数据伴随采集、课后循证诊断的全链条数字化重构。
沈阳市铁西区形成了独具特色的“PICo”应用模式——通过精准分析实现质量提升，以课堂观察为切入点，对课堂、教师、学生进行分析，最终实现三方质量的全面提升。截至目前，铁西区累计生成报告19000余份，实现了AI录课无感化、数据教研常态化，课堂智能反馈系统已深刻融入教师的日常教研。
尽管各地样本各有特色，但沉淀出了三大可复制的共性规律：
首先，课堂创生的价值引领一致，都是围绕新课程标准落地，旨在促进学生素养发展；其次，推进机制一致，均采用了“区域统筹—校本深耕—个体反思”的三级联动结构，强调区域整体推动、校本实践生成与教师专业改进的协同共进，而非单兵作战；最后，方法路径一致，其内在循证逻辑相同——即通过数据诊断、靶向改进、优化提升，从数据洞察走向课堂理解与教学行动改进，推动教师从经验型向研究型转变。
特色虽异，底层逻辑相通。这种跨地域的可迁移性，正是方法论得以推广的信心来源。
而给予更大信心的，是项目所践行的“专业引领×技术赋能×生态服务×服务增值”的“UGBS”区域教育协同创新模式，亦可称为“领航·融创模式”。
在这一模式中，北师大团队专注于理论创新、指标体系与循证方法建构；希沃则将理论转化为可落地的智能系统，实现大规模云端部署与常态化服务。双方的合作超越了简单的“产品供给”，而是深入区域、扎根学校，致力于将技术、理论与教学实践深度融合。目标非常清晰：借此契机，加速基础教育课堂从经验范式，走向数据驱动、科学循证的新阶段，让每一节常态课都成为可诊断、可回溯、可迭代的教师专业成长现场。
在第87届中国教育装备展示会上，希沃推出了第五代AI录播方案，完成了对精品、常态、移动、简易四大录播产品的全面革新。这意味着，无论是精品课程制作、常态化教学录制、普通教室轻量化部署，还是灵活移动拍摄，都能找到更智能、更专业的解决方案。
希沃推出第五代AI录播方案。
教育需要踏踏实实，远离浮躁喧嚣。正是这种务实的合作，让项目得以在全国各地落地生根。
面向“十五五”，人工智能赋能教育的战略机遇期已然开启。立足已有成果，北师大与希沃将继续以领域引领者的担当，推动成果的普适性应用，加速中国课堂大规模、常态化、跃升性、系统性变革的进程。双方也将更加关注县域教师专业发展支撑体系的重构，努力将数字化教师专业发展服务送到广大教师的实践岗位中去。
可以确定的是，人工智能赋能课堂循证发展的意义，不仅在于让每一节课“有据可依”，更在于推动整个教育实践从经验教育学走向科学教育学。AI与教育深度融合的未来，值得期待。
采写：南都N视频记者 孙小鹏
图片：受访者提供
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