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        基于AI的循證課例研究

        2024-10-16 00:00:00張麗萍
        教育家 2024年38期

        隨著“AI+教育”的蓬勃發(fā)展與應(yīng)用,在中小學(xué)教研領(lǐng)域,課例研究逐漸被視為改進(jìn)教師課堂教學(xué)、促進(jìn)學(xué)生學(xué)業(yè)進(jìn)步的一個(gè)有效途徑,但在實(shí)踐過程中也遇到一些挑戰(zhàn),如研究問題不明確、研究方法不夠科學(xué)、研究過程過度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、教學(xué)改進(jìn)缺乏客觀證據(jù)支撐等?;诖耍P者近五年來先后指導(dǎo)哈爾濱市阿城實(shí)驗(yàn)區(qū)、哈爾濱市新區(qū)第一學(xué)校進(jìn)行了基于AI數(shù)據(jù)分析的循證課例研究。

        提出問題,循證確定主題。以問題為基礎(chǔ)、主題明確的課例研究,更容易深入課程本質(zhì)并實(shí)現(xiàn)研修成效。研究主題源于教師教學(xué)中遇到的實(shí)踐問題、教育行政和教研部門要求重點(diǎn)解決的普遍問題、課程改革中需要突破的難點(diǎn)問題。提出問題、確定主題是課例研究的起點(diǎn),它決定了研究實(shí)效。

        查閱證據(jù),循證明晰標(biāo)準(zhǔn)。循證課例研究的重點(diǎn)在于挖掘教育研究成果中的有效證據(jù),以指導(dǎo)教育實(shí)踐。關(guān)鍵證據(jù)分為三類:一是政策型證據(jù),涵蓋課程改革綱要和課程標(biāo)準(zhǔn);二是研究型證據(jù),來源于教育學(xué)和學(xué)科教學(xué)論的學(xué)術(shù)成果;三是案例型證據(jù),即優(yōu)秀教師的教學(xué)實(shí)例。這些證據(jù)及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有助于教師吸收新知,更新教育觀念,提升反思與評(píng)價(jià)能力,培養(yǎng)關(guān)注教育前沿的習(xí)慣。

        應(yīng)用證據(jù),循證設(shè)計(jì)課例。教師應(yīng)用搜集到的多種證據(jù)指導(dǎo)自己的教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)施,使其更符合政策導(dǎo)向,同時(shí)吸納最新的理論前沿和創(chuàng)新實(shí)踐成果,深度融合自身經(jīng)驗(yàn)與教學(xué)證據(jù),提升教學(xué)有效性,實(shí)現(xiàn)新型教與學(xué)方式的變革。

        探究證據(jù),循證授課辯課。傳統(tǒng)課例研究常依賴于教師的主觀判斷,以定性評(píng)價(jià)為主,評(píng)課質(zhì)量容易受教師經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)知識(shí)和能力的影響。教研團(tuán)隊(duì)難以達(dá)成統(tǒng)一、客觀、科學(xué)的共識(shí),尤其在研究過程中難以精準(zhǔn)找到“病灶”,教學(xué)改進(jìn)缺乏客觀支撐。因此,筆者指導(dǎo)教研團(tuán)隊(duì)通過自制觀察量表,使用AI課堂智能反饋系統(tǒng),對(duì)授課場(chǎng)景進(jìn)行完整錄制,并形成可視化的課堂反饋報(bào)告,為教師教學(xué)反思和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。在課堂反饋報(bào)告中,提供包含課堂實(shí)錄、熱力圖、教學(xué)時(shí)間分析、問答對(duì)話分析、課堂互動(dòng)分析,以及基于新課標(biāo)的AI反饋建議等多維度課堂數(shù)據(jù),幫助教師診斷教學(xué)問題,提出改進(jìn)策略。由此,使課例研究從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)分析型走向“經(jīng)驗(yàn)+數(shù)據(jù)”雙分析型。為了提升教師的數(shù)據(jù)解讀能力,指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)圍繞主題、基于數(shù)據(jù)進(jìn)行辯課,“同步課堂下的教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)與組織成效是否顯著”“深度學(xué)習(xí)是否發(fā)生”等辯題的選用和基于數(shù)據(jù)觀課、辯課的教研形式取得了良好的研修效果。

        梳理證據(jù),循證改進(jìn)課例。備課、觀課、議課、辯課,是多種證據(jù)、多種觀念匯聚、碰撞和博弈的過程。在這個(gè)過程中,研修活動(dòng)主持人需要承擔(dān)起引領(lǐng)團(tuán)隊(duì)不斷聚焦問題、伴隨式明晰研究思路、階段式梳理研究成果的職責(zé),讓課例研究圍繞主題不斷深入。主備人也要在課例研究后整理團(tuán)隊(duì)研修成果,選擇恰當(dāng)?shù)淖C據(jù)融合教學(xué)設(shè)計(jì)、改進(jìn)教學(xué)思路,經(jīng)歷比較、甄別、篩選、梳理、完善和確定的過程。若有需要,團(tuán)隊(duì)還需進(jìn)行二次觀課、辯課和改課,在循環(huán)往復(fù)中達(dá)到最優(yōu)化的目的。

        個(gè)人層面,基于AI數(shù)據(jù)分析的循證課例研究能夠使教師以最新證據(jù)指導(dǎo)、評(píng)估和改進(jìn)教學(xué),為學(xué)習(xí)和反思提供支架,促進(jìn)專業(yè)成長(zhǎng);校級(jí)層面,循證研究模式逐漸成為數(shù)字化教研機(jī)制建設(shè)的風(fēng)向標(biāo),例如哈爾濱市新區(qū)第一學(xué)校將希沃課堂智能反饋系統(tǒng)的數(shù)據(jù)報(bào)告納入教師日常教學(xué)反思,促進(jìn)教師常態(tài)化培養(yǎng)循證意識(shí);區(qū)域?qū)用妫瑧?yīng)用AI智能反饋系統(tǒng)聚焦區(qū)域教育改革發(fā)展中的關(guān)鍵問題,提高課堂教學(xué)質(zhì)量,為區(qū)域推進(jìn)教育部“基于教學(xué)改革、融合信息技術(shù)”新型教與學(xué)模式變革實(shí)驗(yàn)區(qū)提供助力和支撐,實(shí)現(xiàn)了區(qū)域教研方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

        人工智能不僅幫助教師“充電蓄能”,更為學(xué)校、區(qū)域教研按下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“快進(jìn)鍵”。相信在不遠(yuǎn)的將來,區(qū)域、學(xué)校、教師與AI循證共研共生會(huì)成為黑龍江教育事業(yè)的新生態(tài)。

        【本文系2024年度黑龍江省教育科學(xué)規(guī)劃重點(diǎn)課題《AI賦能基礎(chǔ)教育高質(zhì)量發(fā)展的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐路徑研究》的研究成果(JJB1424148)】

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