一、引言
人工智能技术的快速发展正深刻改变人才需求和教育形态。国家高度重视人工智能教育的发展，积极推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用，利用人工智能技术加快推动人才培养模式与教学方法改革。教研活动作为教育教学的重要组成部分，是保障基础教育质量的重要支撑，并在推进课程改革、指导教学实践与促进教师发展等方面发挥着十分重要的作用。教育部《关于加强和改进新时代基础教育教研工作的意见》提出“积极探索信息技术背景下的教研模式改革”。以人工智能为核心技术的课堂教学行为分析系统的出现，使数据驱动下的精准教研成为可能。 传统教研的课堂观察是观察者基于课堂观察量表，人工不间断地记录课堂上教师提问、学生发言的次数与频率等师生教与学行为，经人工统计与分析后形成观察报告。精准教研的课堂观察，是采用基于人工智能技术的课堂教学行为分析方法，通过智能技术自动采集与分析课堂上师生教与学过程，及时可视化呈现课堂教学行为数据，完成传统教研中课堂观察难以实现的任务。当前，人工智能支持下的课堂教学行为分析在教育教学中的应用成为人们关注的焦点，基于量化分析的实证教研与基于人工观察的经验教研的人机深度融合，正成为学科教研的新趋势。因此，笔者以小学文言文“杨氏之子”课堂教学研究为例，运用课堂教学行为智能分析系统，开展学科精准教研实践研究，以期通过数据与经验的融合，优化提升教研效能。 二、人工智能支持下的学科精准教研
（一）传统教研与精准教研分析
当下，在人工智能技术的支撑下，学科教研正走向智能化与精准化，教研主体由以人为主转向人机协同，技术赋能教研，使教研人员变成“具有精细观察能力的教研员”。而传统教研是一种基于经验的教学研究，主要存在二个方面问题，一是教学特征观察不精准，传统教研以磨课+研讨为主要方式，课堂磨课的次数有限，观察者基本基于经验给予评判，难以准确定位教师的教学特征；二是教学评价不持续，传统教研中给予教师的教学点评次数有限，难以为教师提供持续性地跟踪指导。传统教研的基本流程一般为教学设计与组内备课——教学实施与课堂观察——教学交流与共同研讨——教学反思与改进优化，具体流程图如下。
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图1学科传统教研的基本流程
采用人工智能视频分析技术，创新课堂教学行为分析方法，使课堂教学行为数据的采集与分析智能化、精准化，实现教研流程再造。一是通过高清摄像头进行课堂教学行为视频采集，通过人工智能算法进行行为视频分析，自动生成教学行为诊断报
钛材料
基于人工智能的学科精准教研与实践研究■武汉市教育科学研究院王康
武汉市第六十八中学阮文杰
武汉市光谷第十五小学陶倩
本文系湖北省教育科学规划2019年重点课题
“核心素养视角下的创客教育项目式学习案例开发
与实施研究”（课题编号：2019JA100）阶段研究成果
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*****************告，为教研员或参研人员提供精准数据，实现人机协同教研，提高教研实效。二是教师基于研讨建议，再次进行教学设计，实施循环教学。教师可以独立多次借助人工智能提供的课堂教学行为分析
报告，自我诊断教学过程，并进行教学反思与改进优化，实现人工智能协同下的学科教师专业成长。基于人工智能的学科精准教研基本流程具体如下。
图2基于人工智能的学科精准教研基本流程（二）课堂教学行为智能分析
课堂教学行为分析方法有很多，其中S-T （Stu⁃dent-Teacher ）分析方法是较为常用的课堂教学行为分析方法之一，其将教学行为分为S 行为（学生行为）和T 行为（教师行为）两类。S 行为包括学生发言、思考、笔记、作业等。T 行为主要包括教师解说、示范、板书、媒体演示、提问、评价和巡堂等。
凤凰电视台
基于S-T 分析方法对课堂教学过程进行视频采集，基于人工智能视频分析技术进行特征提取，形成教学行为数据，画出S-T 曲线图和Rt-Ch 图，如图3所示。其中S-T 曲线图反映课堂学生与教师互动情况；Rt-Ch 图反映课堂类型，具体可分为练习型、
讲授型、对话型、混合型等四种，其中Rt 值是教师行为在总行为中的占比，Ch 值是师生行为的转化率，Ch 越大，表示师生互动越多，相关研究表明，Rt≤0.3为练习型，Rt≥0.7为讲授型，Ch≥0.4为对话型，
0.3<Rt<0.7&Ch<0.4为混合型。基于以上数据图表，可以精准了解课堂师生互动情况与课堂类型，支撑学
科教研人员与教师进行教学研讨和反思。
图3
中国成第二投资国课堂S-T 曲线与Rt-Ch 图
三、应用案例
本文以人教版五年级下册第八单元文言文《杨氏之子》教学研究为例，借助“中庆智课”课堂教学行为智
能分析系统，开展学科精准教研实践应用。选用案例对应单元的主题是语言的艺术，目的是引导学生感受风趣的语言，通过语言体会人物的智慧。结合文言文的特点，教师进行第一次教学设计。根据第一次教学设计，开展课堂教学，运用“课堂教学行为智能分析系统”对师生课堂教学行为进行分析，生成
碳纤维复合材料RT-CH 图，教学流程及分析报告如图4所示。
图4第一次教学设计流程与课堂RT-CH 图
从RT-CH 图示可见，该课属于对话型课堂，其
中RT 教师行为占比较大，表明师生活动分布不均
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衡，学生课堂参与度不够，没有凸显学生的课堂主体地位。CH行为转化率较高，但学生行为占有率偏低，说明虽然师生互动较高，但生生互动较少，表明教师对文本的纵深思维挖掘不够，自主学习空间较少，学生的自主学习能力有待提升。为了减少课堂中教师与单一个体的对话占比，提升“生生互动”的占比，让学生间形成思维的碰撞，教师只是在学生遇到困难时进行点拨，力争使课堂达到“混合型”课堂。
笔者还通过观看课堂实录发现，学生学习文言文兴致较高，课堂参与度较好。但语文要素“幽默风趣”体现不足，课堂教学中教学难点未能突破，教学目标的达成度不高，语文学科素养落实不到位，
究其原因是教师对学生的基本学情掌握不足。结合课堂教学行为智能分析报告与教师自我反思，教师进行第二次教学设计与课堂教学实施。一是将“复习导入，走进文本”这一环节调整为“揭示题目，激发兴趣”，旨在充分尊重学生学情的情况下，真正激发学生学习文言文的兴趣。二是融入信息技术，利用
人教智慧平台的数字教材、人人通空间、微课资源等数字资源，在教学设计环节中增加学生活动，深化学生小组合作探究，鼓励学生之间的交流，提升学生小组合作能力，促进学生核心素养的形
成。第二次教学设计流程与课堂RT-CH图如下图5所示。
图5第二次教学设计流程与课堂RT-CH图
课堂RT-CH图数据显示，第二次教学设计后的课堂属于“混合型”课堂模式。本次教学改进除了关注教学流程，也更加注重教师行为及学生行为的有效性，注重学生个体思维的纵深发展，真正将课堂还给学生，促进学生核心素养的提升。《杨氏之子》教学研究课例，借助课堂教学行为智能分析系统，通过多次试教，同步采集师生的课堂行为数据，使教学过程可视化，全面客观地评估师生教与学的行为，
逐步地进行教学改进，实现了人工智能技术支持下的精准教研。
四、结语
人工智能技术正在改变教学研究形态，实现教研模式从经验主义向实证主义转变，教研过程更加科学可信，教研效果更加精准有效。随着课堂教学行为智能分析系统被越来越多的中小学校了解、接纳与应用，人机协同教研将成为一种校本教研常态。根据单个教师多节课的教学行为数据分析，提炼教学过程问题，并开展针对性教师培训，促进教师由基于经验的教学反思走向基于证据的教学改进，技术赋能教师，助力教师学科专业加速成长。
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