暑假，山东枣庄山亭区龙虎村小学生在科普体验中心体验“隔空翻书”。
河北省秦皇岛市海港区在水一方小学引进“AI智慧操场”和智慧体育硬件设施，改变了传统体育教学模式。
北京师范大学附属中学举行基于学科课程纲要和单元学历案的课堂教学改进研讨会，学生在分论坛上的研究课上课。
教以潜心，研以致远。教研是教育发展的基石，推动着教学质量提升和教师专业成长。随着AI技术广泛应用，学校的校本教研也发生了诸多变化，这会对课堂产生怎样的影响？本期，让我们跟随记者，听听专家、师生们怎么说。
AI热潮来临，校本教研随之改变
如何“诊断”一堂课的好与坏？
“学生自主时长占比32%，教师提问62个，其中高阶问题仅2%，学生发言时间6分钟，84%为简单回应……”在成都市温江区西南财经大学附属实验小学的数学教研现场，课堂智能诊断系统如“显微镜”般，通过数据解码将隐藏的问题转化为具体数据。
华东师范大学课程与教学研究所所长崔允漷教授这样打比方：原先的听评课好比“中医看病”，而课堂智能诊断系统就像是课堂体检报告。前者的关键在于该中医是不是“名医”，但是，能练成“名医”的人太少了；后者则更“大众化”，可以把课堂报告化数字化，形成非常容易解读的数课报告。
西南财经大学附属实验小学是一所教师平均教龄仅3年的新建校，采用华东师范大学课程所研发的数课分析平台后，学校以“AI+教研”为支点，撬动了课堂变革。数据为教研提供了精准靶点，让教师能聚焦“学生被动参与”“问题设计浅层化”等核心问题，为课堂变革锚定方向。例如，语文组通过“师生对话轮次分析”优化阅读教学，科学组借助“课堂问答及行为占比”培养学生审辩能力，英语组利用“课堂话语分析”促进学生深度思考……
作为西南财经大学附属实验小学的教师，周静感慨，在学校的教研中心，像这样“研”味十足的课例研讨活动每天都在进行，这种数据驱动的教研变革正在重塑课堂生态。
“曾经的校本教研主题有两大症结。一是跟风式。新课标、新教学要求什么我们就研究什么，学校领导提倡什么我们就研究什么，别的教研组研究什么我们就研究什么。二是宽泛式。校本教研的主题如同一张没有边界的大网，比如，小学数学核心素养如何解决的教研，缺乏聚焦性，导致研究浮于表面，难以形成深度成果。”四川成都市温江区教研员刘莲吟直言，“随着AI应用日益广泛，学校的校本教研也随之发生变化，亟须把握精准、走向循证。”
数据驱动的循证教研，正在重塑课堂生态
如何利用AI平台提供的课堂数据做好教研？当看到数据密密麻麻、内容充分翔实的课堂数据报告时，有些教师产生了新困惑：“新教研该做什么，又该怎么做？”
“如果片面地使用技术手段进行课堂分析，很容易陷入无结构的、指标被简化和标签化的风险。”华东师范大学教授周文叶表示。
在专家看来，AI平台提供的教研数据，可以理解为利用人工智能技术构建课堂分析框架与编码规则，对课堂教学行为、时间、话语等数据进行智能分析与研究的过程。这种AI参与的新教研旨在通过对课堂的多模态数据分析，为教师、学校和教育研究者提供全功能、全过程、全方位的专业反馈，从而促进教师的教学反思，并革新人机融合的常态化教研。新教研的核心在于：将课堂视为一个数字化的智能支持系统。
“新教研本质上是循证教研。”周文叶说，循证，即基于证据或遵循证据。循证教研即基于证据的教研，强调教育者基于客观真实的证据开展教研活动，是一种以实践为基础，以科学研究为支撑，不断探索、实验、总结并改进教学方法和策略的一种教育教学研究方式。教研的效果一方面取决于证据信息，一方面取决于互动过程，如果只关注证据信息本身，不关注互动过程质量的改善，对于教师来说，有失偏颇。
“以听评课教研的形式为例，这种教研不应局限于授课老师的展示和专家的点评。”周文叶表示，“听课，实质上是以这堂课上的证据来研究自己教学中的问题，以便对这个问题有更深入的理解，从而更好地改进自己的教学。”
因而，在新型教研活动中，每位老师围绕着问题“循证”，更好地理解“证”，依“证”来改进教学。
江苏无锡市新城中学教师许艺舰对此深有感触：“以前听课，主要靠肉眼观察和手记笔记，难免有疏漏。现在借助平台数据，能精准发现课堂中的细节问题，比如教师的口头禅，教师提问的数量及类别等。有了数据支撑，评课也不再单凭主观经验，这为议课提供了客观依据。”
西南财经大学附属实验小学校长赵蓉介绍，学校已形成“数据诊断—策略改进—实践优化”的教研闭环，各学科教师将“数据针灸式诊断”与“经验切片式研讨”相结合，实现课堂评价“自评、他评、人工智能评”三位一体。这样的教研促使教师深度碰撞，从关注“教”走向关注“学”，学生学习从“被动接受”变为“主动探究”，形成系统性的课堂变革生态。
适应新教研模式，追求高质量课堂
如何定义一节好课？
华东师范大学课程与教学研究所基于国际比较研究与我国优秀课例的提炼，提出了关于好课的标准框架。按照这一框架，高品质课堂的标准包含三个维度：效率、公平和民主。华东师范大学副教授杨晓哲表示，好课是一种追求目标，它更需要数据支持。
过去，在师生对话中常有这样的情况：教师困惑于自己的一次次碎片式提问是否“问得过细”，学生则难以领会教师提问的意义，只能应付作答。福建省南安一中教师尤凯丽表示，对于这种情况，数据分析可以找到症结所在，带来改进方法。比如，当教师第一次上课的时候发现学生们解释性推理性的回答较少，就可以更新课堂教学设计，在第二次上课时引导学生深入理解内容，使其回答更具深度。
基于人工智能的多模态数据分析，使得大规模、标准化、专业化的课堂分析成为可能。因而，教研模式亦成为推动人机融合的常态化研究和教学。刘莲吟告诉记者，AI数课报告可随时生成，使教研活动融入日常教学，形成常态化、伴随式的教研模式，实现教研与教学无缝衔接。与此同时，教师的好奇心和探索欲也被激发，促使他们主动利用AI工具和技术开展教研活动，探索适合学生的学习方法和教学策略。
“一线教师要清醒地认识到，AI数课报告无法直接解决课堂教学中的个性化问题，这就需要教师根据自身的教学经验、学生的学情和课堂实际情况进行专业的思考和判断，发挥自身的专业优势和教育智慧，巧妙地将AI技术与教学实际相结合。”上海市光明中学教师常婧表示。
无论是传统教研还是AI时代的教研，其根本目的都是为了提升教学质量，促进学生发展和教师专业成长。高品质课堂的指标，正指向构建一个更全面、更科学、更人性化的课堂评价体系。它们不仅仅关注知识传递的结果，更关注教学过程的质量、学生参与的广度和深度，以及师生关系的和谐。
杨晓哲也认为，基于数据证据调整和优化教学策略，如何科学地设计和应用AI系统成为关键所在。AI提供的分析和反馈是全面、专业的反馈，而非简单的标签化评价。教师应灵活运用AI，而不是被工具驱动，应避免陷入“机器教学”的困境，保持教学的创造性和人文性。杨晓哲建议，AI时代，教师要提升教学反思能力，利用AI提供的分析和反馈，更深入地反思自身教学行为和效果；要适应人机融合的教研模式，学会与智能系统协同工作，利用其进行教学研究和创新实践。
