人工智能賦能課堂教學評價改革

傳統課堂教學評價的評價主體多元化，多元評價主體包括內部主體和外部主體兩類。內部主體是指參與到課堂教學活動內部的主體，即學生和教師；外部主體是指課堂教學活動以外的評價人員，包括評課的領導、專家和同行。同時評價形式多樣，當前的多元主體評價包括教師自評、教師對學生表現與知識掌握的評價、學生自評、學生對教師授課的評價以及聽課人員對課堂的評價等形式。如此要想得到一堂課最終的評價結果則需要經歷較長的統計過程，這不利于教師和學生對學習現狀的把握和及時調控。

在人工智能技術的輔助下，利用教室內安裝的攝像頭、眼動儀等實時地采集課堂圖像與聲音信號，利用面部識別、語音識別、姿態識別等技術自動運算、分析和評價課堂教學過程中的師生表現。同時教師可根據實時反饋評價結果的電子屏及時調整教學內容與方法，學生也可在課下及時看到整堂課中自己的學習表現。

相較于傳統評價方式中需要等待測驗、問卷或訪談的反饋結果，人工智能下的課堂教學評價加快了評價開展進程，提高了課堂教學評價對于教師教學與學生學習的反饋作用，實現課堂教學評價的高效開展。

傳統課堂教學評價內容主要是包括對課堂教學目標、內容、環節、方法、結果的設計與開展、教學過程中的師生表現與課堂氛圍等。注重學生知識和技能的掌握，而忽視了學生成長所需的其他方面，包括情感、道德、價值觀等。

人工智能技術可以識別和分析教學過程中教師的語調、教態和情緒等教學表現，有助于教師把控課堂情感。學生在學習過程中伴隨著積極的情感，處于專注的學習狀態更有利于生成高質量的學習效果。借助人工智能技術，把握學生課堂參與、交往互動、課堂情感等維度的課堂表現，扭轉課堂教學評價過分關注知識技能的掌握現狀，關注教學過程中學生情感、態度、價值觀和核心素養的生成與培養，有助于課堂教學育人目標的達成。

傳統課堂教學評價主要是由評價人員進入課堂，直接觀察教學過程中的師生表現。但此種方式存在弊端：一是評價人員現場評價的公開課往往由于教師的精心準備、學生的格外集中而使得與常態化課堂狀態存在差異，導致評價的真實性缺失；二是評價人員采用固定的評價指標進行賦值打分，但評價指標往往存在模糊不清、難以評判的現象。

將人工智能賦能于課堂教學評價可通過教室內安裝的攝像頭采集師生聲音、面部和姿態信息，分析課堂語言、課堂行為與課堂情感，獲取學生注意力、掌握程度、互動情況等學習情況，分析教師的課堂教學行為，進而實現課堂教學的智能評價。如此開展的優點：一是能使課堂回歸自然狀態，得到可信度更高的課堂教學評價結果；二是通過對每名學生學習情況的統計與分析，為評價工作的開展提供精準的針對每名學生的量化數據。

依托于人工智能強大的數據挖掘與運算分析能力，采集真實客觀、全局精準的數據，探尋數據間的潛在邏輯，為教學改進提供決策材料，助力課堂教學評價的高效精準開展。

傳統課堂教學評價結果主要以鑒定與甄別為功能導向，教師教學狀況的評價結果往往與教師評比掛鉤，對學生學習狀況的評價往往以檢驗階段性學習成效為目的，這不利于發揮評價對改進學生學習狀況的反饋作用，難以體現評價結果對于師生成長的發展性功能。

智能下的課堂教學評價可采集課堂教學全過程中師生的表現信息，開展過程性評價。對于教師而言，可通過對教師語言的分析，有助于教師識別和改進自身課堂教學語言風格；可通過課堂中的師生語言交互，識別課堂教學結構，判斷師生交互情況。對于學生而言，可記錄學生的舉手發言次數、抬頭聽課時間等課堂過程性數據，并反饋給學生，便于學生認識自身學習狀態，從而及時調整與改進。

同時依托于其大容量的存儲空間、高速度的運算能力，可生成階段性的課堂表現數據，以此追蹤教師專業發展與學生全面發展的成長軌跡。還可將采集到的學生課堂表現的數據結果，與學生綜合素質評價相貫通，搭建起多維度、多層面的學生全面發展測評體系。

根據學生在課堂教學活動中因心理變化而導致面部表情及動作差異的模型，是教學質量評估的核心和根本。

通過人臉識別技術實現課堂教學質量評估，支持視頻方式對多人同時進行圖像采集和特征提取，支持對人員視圖的專注度、活躍度等識別來進行大數據分析，形成課堂教學質量評估數據。

開心、厭惡、憤怒、悲傷、沮喪、恐懼、無表情……

玩手機、趴桌子、睡覺、書寫、閱讀、起立、舉手發言、交頭接耳、離群分析……

對不同老師課堂狀況對比分析、對學校課堂紀律狀況分析挖掘、對不同課程學生學習興趣分析。

實時監測分析學生上課情況；模型支撐教學質量效果評價；為教學綜合評價提供依據。