[中圖分類號] G633.67 [文獻標識碼]A [文章編號] 1674-6058（2025）18-0073-04

當(dāng)前，基礎(chǔ)教育領(lǐng)域正面臨教學(xué)質(zhì)量提升與教師專業(yè)發(fā)展的雙重挑戰(zhàn)。隨著教育信息化的深入推進，如何有效整合優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源、創(chuàng)新教研模式、實現(xiàn)教學(xué)經(jīng)驗的代際傳承成為亟待解決的關(guān)鍵問題。在此背景下，中華人民共和國教育部組織實施的基礎(chǔ)教育精品課建設(shè)項目，為推進信息技術(shù)與數(shù)學(xué)教學(xué)深度融合提供了重要契機。本研究基于教學(xué)接力這一教研模式，通過教師團隊間的經(jīng)驗傳承與協(xié)同優(yōu)化，系統(tǒng)推進數(shù)學(xué)精品課建設(shè)。該模式強調(diào)數(shù)學(xué)教學(xué)資源的迭代更新與教學(xué)智慧的集體生成，但在實施過程中還存在課堂數(shù)據(jù)采集不全面、教學(xué)反饋滯后等問題。人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展為解決這些問題提供了新路徑：基于希沃課堂智能反饋系統(tǒng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與分析功能，實現(xiàn)對師生互動、教學(xué)策略、學(xué)習(xí)參與度等的精準刻畫，為教學(xué)接力提供數(shù)據(jù)支撐與智能輔助。

本文以數(shù)學(xué)教學(xué)實踐探索為案例，系統(tǒng)考查AI技術(shù)支持下的教學(xué)接力模式如何促進數(shù)學(xué)精品課的孵化與優(yōu)化，重點分析AI技術(shù)賦能教研模式轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機制與實踐策略，以期為AI時代基礎(chǔ)教育課程建設(shè)與教師專業(yè)發(fā)展提供理論參照與實踐范式。

一、教學(xué)接力的內(nèi)涵、優(yōu)勢與面臨的挑戰(zhàn)

教學(xué)接力的基本內(nèi)涵為：教研組教師圍繞同一教學(xué)主題開展多輪次接力授課，每一棒教師都在承接前棒教師教學(xué)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，通過集體備課、課堂觀察、反思改進等教研環(huán)節(jié)，實現(xiàn)教學(xué)行為的迭代優(yōu)化。其典型特征在于打破了傳統(tǒng)教學(xué)中教師單兵作戰(zhàn)的局限[1]，構(gòu)建了個人實踐一集體診斷—協(xié)同優(yōu)化的教研新范式。

教學(xué)接力模式具有顯著的實踐優(yōu)勢：其一，通過建立“計劃一行動一觀察一反思\"的循環(huán)機制，使教學(xué)改進具有持續(xù)性和系統(tǒng)性；其二，運用課堂觀察量表進行定性與定量分析，為教學(xué)診斷提供科學(xué)依據(jù)；其三，形成經(jīng)驗傳承的良性循環(huán)，青年教師得以快速成長；其四，促進教研共同體建設(shè)，提升團隊協(xié)作效能。這些優(yōu)勢使得該模式成為提升教師專業(yè)發(fā)展和課堂教學(xué)質(zhì)量的有效路徑。

然而，教學(xué)接力模式在實施過程中還面臨諸多挑戰(zhàn)：首先，傳統(tǒng)人工觀察方式存在數(shù)據(jù)采集不全面、分析效率低下的問題2；其次，部分教師受固有教學(xué)觀念影響，在集體研討中參與深度不足；再次，多輪次備課授課對教師的時間分配與精力投入要求較高；最后，由于缺乏智能化技術(shù)支持，教研數(shù)據(jù)的深度挖掘與應(yīng)用受到制約。這些問題的存在，在一定程度上影響了教學(xué)接力模式發(fā)揮的效果。

二、AI技術(shù)如何賦能教學(xué)接力“孵”出精品課

（一）AI技術(shù)支持教學(xué)接力的實施路徑

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的課堂精準優(yōu)化。本研究中涉及的AI技術(shù)主要是希沃課堂智能反饋系統(tǒng)。數(shù)據(jù)驅(qū)動的課堂優(yōu)化是AI技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)的重要價值之一。通過AI技術(shù)實時采集和分析課堂數(shù)據(jù)，教師能夠精準識別教學(xué)中的關(guān)鍵問題并優(yōu)化設(shè)計。希沃課堂智能反饋系統(tǒng)以其強大的數(shù)據(jù)采集與可視化功能，提供學(xué)生參與情況、注意力水平、互動頻率和回答正確率等多維度數(shù)據(jù)，揭示課堂中的薄弱環(huán)節(jié)，為調(diào)整教學(xué)策略提供科學(xué)依據(jù)。此外，系統(tǒng)對提問模式和互動質(zhì)量的分析能幫助教師設(shè)計高階思維提問框架，增強課堂討論的深度，鼓勵學(xué)生從記憶性學(xué)習(xí)向分析性、創(chuàng)造性學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變3。這種基于數(shù)據(jù)的優(yōu)化路徑顯著提升了課堂教學(xué)的精準性。

2.智能輔助的教學(xué)接力銜接。AI技術(shù)為教學(xué)接力的高效銜接提供了重要支持，克服了傳統(tǒng)教學(xué)中依賴個人經(jīng)驗和主觀判斷的問題。在AI賦能的教學(xué)接力模式中，系統(tǒng)通過量化分析教師的課堂行為和學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，為接力教師提供數(shù)據(jù)支持。希沃課堂智能反饋系統(tǒng)能夠追蹤學(xué)生對知識點的掌握程度和課堂參與情況，幫助教師精準了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求并優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，其生成的教學(xué)評估報告能幫助教師全面分析課堂互動和教學(xué)過程，避免內(nèi)容重復(fù)或遺漏。

3.智能化的課程錄制與傳播。課程錄制與推廣是精品課設(shè)計的重要環(huán)節(jié)。借助現(xiàn)代信息技術(shù)和AI的深度融合，課程錄制的質(zhì)量和效率顯著提升。例如，希沃課堂智能反饋系統(tǒng)能夠高質(zhì)量記錄課堂場景，同時對錄制視頻中的學(xué)生注意力變化、教師語言表達和板書設(shè)計等進行智能分析。這些分析結(jié)果為課程錄制優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)，進一步提升了課程內(nèi)容的表現(xiàn)力。此外，AI技術(shù)在課程推廣中的應(yīng)用使精品課的傳播更加廣泛與精準。

（二）AI技術(shù)賦能教學(xué)接力的實踐策略

1.構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的教研新范式。數(shù)據(jù)驅(qū)動的教研體系是實現(xiàn)精品課持續(xù)優(yōu)化的基礎(chǔ)。在希沃課堂智能反饋系統(tǒng)的支持下，學(xué)校可以定期采集課堂教學(xué)的反饋數(shù)據(jù)，建立教師教學(xué)行為數(shù)據(jù)庫。這一數(shù)據(jù)庫不僅能夠系統(tǒng)性地記錄教師在教學(xué)過程中的表現(xiàn)，還能夠通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)教學(xué)設(shè)計中的共性問題。例如，通過對多堂數(shù)學(xué)課的提問類型分析，教研組能夠識別教師提問模式中可能存在的局限性，并據(jù)此提出針對性的改進建議。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動的教研體系還應(yīng)注重數(shù)據(jù)的動態(tài)更新與共享。通過定期開展基于數(shù)據(jù)的教研活動，教研組可以不斷優(yōu)化教學(xué)策略。

2.深化AI技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用。AI技術(shù)的深度應(yīng)用是提升教學(xué)接力質(zhì)量的重要策略。針對課堂提問、師生互動、教學(xué)模式等環(huán)節(jié)，智能分析工具能夠提供更精細化的支持。例如，在數(shù)學(xué)課堂提問環(huán)節(jié)，AI技術(shù)可以識別教師提問的開放性與復(fù)雜性，幫助教師設(shè)計更具思考性的提問類型。在師生互動方面，系統(tǒng)能夠?qū)崟r追蹤學(xué)生的注意力分布與參與度，為教師提供調(diào)整課堂節(jié)奏的參考。此外，在教學(xué)模式的調(diào)整中，AI還可以通過分類與預(yù)測模型，幫助教師更好地設(shè)計混合型教學(xué)模式，將講授、討論與練習(xí)有機結(jié)合。

3.完善教研合作機制。教研合作機制是實現(xiàn)教學(xué)接力模式的關(guān)鍵保障。通過AI賦能的教學(xué)接力模式，教師可以在接力的基礎(chǔ)上共享教學(xué)經(jīng)驗與創(chuàng)新成果。在數(shù)學(xué)教學(xué)實踐中，教研組通過多次集中討論、分析課堂數(shù)據(jù)，提出了針對性較強的優(yōu)化建議，如調(diào)整課堂活動比例、增加學(xué)生討論環(huán)節(jié)等。這種機制不僅推動了集體智慧的充分發(fā)揮，也增強了教研活動的針對性與實效性。優(yōu)化教研合作機制還需要明確分工與協(xié)作流程。每位教師在教學(xué)接力中應(yīng)承擔(dān)不同的角色，例如數(shù)據(jù)分析者、課程設(shè)計者或?qū)嵤┱?。通過角色分工，教研組能夠?qū)崿F(xiàn)高效協(xié)作，并確保教學(xué)接力的持續(xù)性與連貫性。

4.健全技術(shù)支持體系。技術(shù)支持體系是精品課設(shè)計與推廣的重要保障。例如，信息中心可以為課程錄制提供專業(yè)設(shè)備與技術(shù)支持，確保錄制的畫面清晰、音質(zhì)優(yōu)良。此外，AI技術(shù)可以通過對錄制視頻的分析與診斷，幫助教師識別課堂設(shè)計中的不足。例如，某次錄制后，系統(tǒng)指出教師數(shù)學(xué)知識講解過于密集，未能給學(xué)生留出足夠的時間思考。基于這一反饋，教師在后續(xù)課程中增加了課堂提問與學(xué)生討論環(huán)節(jié)，顯著改善了課堂效果。健全技術(shù)支持體系還需注重教師的技術(shù)培訓(xùn)。通過定期開展AI技術(shù)工具使用培訓(xùn)，教師能夠更熟練地運用智能分析工具提升教學(xué)設(shè)計質(zhì)量。

三、AI技術(shù)賦能教學(xué)接力“孵”出精品課實踐案例

（一）教學(xué)接力案例

教學(xué)接力是基于動態(tài)優(yōu)化理念構(gòu)建的校本教研模式，旨在通過多輪次教學(xué)改進實現(xiàn)課程設(shè)計的迭代升級。以下為高一數(shù)學(xué)備課組圍繞“平面與平面平行的判定”開展教學(xué)接力的具體案例，體現(xiàn)了AI技術(shù)對教學(xué)優(yōu)化的支持。

教學(xué)接力的第一棒由戴老師開始，AI的應(yīng)用涉及基礎(chǔ)模型教學(xué)與數(shù)據(jù)采集。戴老師借助長方體模型引導(dǎo)學(xué)生探究平面平行判定條件，課后通過希沃課堂智能反饋系統(tǒng)調(diào)取課堂數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，模型觀察環(huán)節(jié)互動率僅為 58% ，部分學(xué)生注意力分散；教師提問“依據(jù)兩條平行直線能否判定面面平行”，學(xué)生回答的錯誤率高達 42% ；板書區(qū)域“相交直線必要性”停留時間短，學(xué)生對這一概念理解不到位。備課組結(jié)合數(shù)據(jù)提出改進方向：補充生活實例增強代入感，強化“相交直線”條件辨析。

教學(xué)接力的第二棒翟老師使用生活實例引入，教學(xué)中新增“水平尺檢測桌面水平\"實例，并通過希沃課堂智能反饋系統(tǒng)實時記錄。根據(jù)希沃課堂智能反饋系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)，在情境引入效果上，前5分鐘學(xué)生專注度提升至 83% ，但實例講解后互動率回落至 65% ；AI語義分析顯示，學(xué)生提問中“水平尺原理”“交叉檢測意義\"等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次高；在操作環(huán)節(jié)盲點上，由于實驗工具使用不當(dāng)有 23% 的小組未能完成觀察任務(wù)?；谠\斷，備課組明確優(yōu)化路徑：將生活實例轉(zhuǎn)化為動手實驗，增加關(guān)鍵步驟示范視頻。

教學(xué)接力的第三棒由孔老師重構(gòu)教學(xué)設(shè)計，全程嵌入希沃課堂智能反饋系統(tǒng)支持。先是AI預(yù)判教學(xué)難點，系統(tǒng)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)標記“相交直線必要性\"為高風(fēng)險知識點，自動推送反例辨析動畫。然后進行實驗過程監(jiān)控，通過小組操作錄像AI分析，實時提示“紙片傾斜角度偏差”“三角尺貼合度不足”等問題。在教學(xué)過程中動態(tài)反饋調(diào)整，課堂練習(xí)中系統(tǒng)識別有7名學(xué)生未掌握區(qū)間劃分邏輯，教師立即啟動分層輔導(dǎo)。課后通過數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對核心知識點的掌握率從第一棒的 67% 提升至89% ，高階問題正確率增長 41% 。

在該案例中，教學(xué)接力從“人工經(jīng)驗改進\"升級為“數(shù)據(jù)智能優(yōu)化”，AI技術(shù)貫穿“問題診斷一策略生成一效果驗證”全流程，使教學(xué)改進更具靶向性與科學(xué)性，最終推動課例獲評國家級精品課程。

（二）希沃課堂智能反饋系統(tǒng)的功能分析

1.數(shù)據(jù)采集與分析。希沃課堂智能反饋系統(tǒng)通過全面的數(shù)據(jù)采集與分析，為教學(xué)接力提供了科學(xué)支持。系統(tǒng)能夠自動生成課堂知識點的思維導(dǎo)圖，直觀展示課程內(nèi)容的邏輯結(jié)構(gòu)和知識點覆蓋情況，為接力階段的教學(xué)設(shè)計提供清晰參考。例如，在\"用導(dǎo)數(shù)研究函數(shù)的單調(diào)性\"這節(jié)課中，系統(tǒng)生成的思維導(dǎo)圖揭示了文本分析環(huán)節(jié)知識點覆蓋不足的問題，接力教師據(jù)此加入了針對性練習(xí)，強化學(xué)生對主旨的理解。此外，系統(tǒng)對課堂活躍度、學(xué)生行為和教師行為進行多維度分析，包括學(xué)生注意力分布、發(fā)言次數(shù)、答題正確率以及教師的提問類型、講授時間比例等。這些量化數(shù)據(jù)能幫助教師直觀了解課堂教學(xué)并識別關(guān)鍵問題。

2.AI技術(shù)賦能評價與反饋。AI技術(shù)在希沃課堂智能反饋系統(tǒng)中的核心應(yīng)用之一是對教學(xué)模式、課堂表現(xiàn)進行智能評價與反饋。首先，系統(tǒng)能夠根據(jù)課堂數(shù)據(jù)對教學(xué)模式進行智能分類，識別課堂類型，這種分類有助于教師準確評估自己的教學(xué)風(fēng)格，并根據(jù)學(xué)生的需求調(diào)整課堂活動設(shè)計。例如，在“用導(dǎo)數(shù)研究函數(shù)的單調(diào)性\"教學(xué)中，系統(tǒng)識別課堂過于偏向講授型，教師據(jù)此增加了分組討論環(huán)節(jié)，使課堂各環(huán)節(jié)更加平衡。其次，系統(tǒng)能夠?qū)φn堂提問類型與師生互動質(zhì)量進行深度分析。系統(tǒng)基于布魯姆認知分類理論，分析教師的提問是否涵蓋了記憶型、理解型、應(yīng)用型以及高階分析型提問，幫助教師調(diào)整提問策略。例如，系統(tǒng)反饋某堂數(shù)學(xué)課教師的提問多集中于記憶型，未能有效引導(dǎo)學(xué)生形成高階思維。教師據(jù)此加入開放性討論和問題探究環(huán)節(jié)，顯著提升了課堂的互動質(zhì)量。

3.教師互評與改進支持。希沃課堂智能反饋系統(tǒng)通過教師互評功能為教學(xué)接力中的教學(xué)優(yōu)化提供新的可能性。聽課教師能夠?qū)崟r記錄授課教師的課堂表現(xiàn)，并結(jié)合希沃課堂智能反饋系統(tǒng)生成具體的教學(xué)改進建議[4]。例如，在試講\"用導(dǎo)數(shù)研究函數(shù)的單調(diào)性”后，系統(tǒng)反饋指出教師在課堂評價中對學(xué)生回答的引導(dǎo)不足，聽課教師基于這一反饋提出了更為詳細的改進建議。與此同時，系統(tǒng)生成的改進報告綜合了聽課教師的評價與數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為接力教師提供了系統(tǒng)化的優(yōu)化指導(dǎo)。這種功能顯著提高了教研組討論的效率，加強了精品課的打磨。

（三）AI賦能打磨精品課的實踐總結(jié)

本研究通過教學(xué)接力案例總結(jié)AI技術(shù)支持下精品課打磨的兩項關(guān)鍵經(jīng)驗：其一，教研組集體智慧的深度整合。通過定期組織試講與研討活動，結(jié)合希沃課堂智能反饋系統(tǒng)的多維度數(shù)據(jù)分析，對教學(xué)設(shè)計進行迭代優(yōu)化。案例顯示，在教學(xué)中，教研組基于系統(tǒng)反饋的學(xué)生理解障礙數(shù)據(jù)，重新設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)，經(jīng)過多輪實證調(diào)整最終形成標準化的教學(xué)方案。其二，智能化課程錄制技術(shù)的系統(tǒng)應(yīng)用。依托專業(yè)錄制設(shè)備與AI分析技術(shù)，實現(xiàn)從課前教學(xué)設(shè)計優(yōu)化（如師生互動方式調(diào)整）課中多模態(tài)數(shù)據(jù)采集（包括學(xué)生注意力、教師語言表達等關(guān)鍵指標）到課后視頻診斷改進的全流程技術(shù)支持，確保精品課在教學(xué)內(nèi)容與呈現(xiàn)形式上的雙重提升，為優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的推廣應(yīng)用提供可靠保障。

四、結(jié)語

本研究基于教學(xué)接力教研模式的實證分析，揭示了AI技術(shù)在數(shù)學(xué)教學(xué)實踐中的創(chuàng)新應(yīng)用價值。研究表明，以希沃課堂智能反饋系統(tǒng)為代表的AI技術(shù)，通過深度融入課堂教學(xué)數(shù)據(jù)采集與分析、教學(xué)設(shè)計迭代優(yōu)化以及優(yōu)質(zhì)課程資源建設(shè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，有效提升了教學(xué)過程的精準性和師生互動的有效性，提高了教師專業(yè)發(fā)展水平和課程建設(shè)質(zhì)量。研究所構(gòu)建的技術(shù)應(yīng)用路徑和實施策略，為人工智能賦能數(shù)學(xué)教學(xué)改革提供了可資借鑒的實踐范式。

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（責(zé)任編輯 陳明）