为纵深推进教育数字化战略行动，深入发展智慧教育，促进智慧教育领域经验总结和互学互鉴，加强优秀案例分享和国际传播，在教育部科学技术与信息化司指导下，“智慧教育示范区”创建项目专家组秘书处与教育部教育信息化战略研究基地（北京、华中、西北）开展了智慧教育优秀案例征集活动。
经过申报或推荐、案例撰写培训和修改、专家遴选、公示等环节，共确定324个智慧教育优秀案例，其中区域发展类74个、学校实践类226个、解决方案类12个、研究成果类12个。
本期为您带来区域发展类智慧教育优秀案例：信息化大背景下教师评价智能化探索
一、“三改”奠定评价基准
（一）改进评价方式
一是改进课堂评价方式。课堂是实施教育教学的主要阵地，对于教师课堂教学的评价，传统方式是采用量表或随堂听课评课，有针对性地评分或评价。临川区利用智慧教育大数据中心，通过智慧云平台智能化手段，跟踪所有形式的课堂教学，从而科学评价教师的实际教学效果。
二是改进常规教学监测。过去，教育部门定期组织教育教研专家下到基层学校，对教师的备课，备课组、教研组活动的开展进行实地监测，经常遇到突击补写资料、活动造假或流于形式的现象。现在，教育部门要求教师将备课材料及时上传到个人网页档案中，将活动全过程视频、文字资料上传到学校网页专栏中。教研专家可以随时查看和督导。
三是扩大评价主体。教师、家长、学生、教育管理者都可通过网络留言的方式，对教师的行为进行评价，以此形成评价主体多元、监督覆盖广泛的监督体系。
（二）改变评价指标
一是教师素养的综合评价。对教师教学能力的评价重心从“教什么、怎么教”逐渐转向“是否有跨界、整合、创新和运用大数据等进行教学活动的习惯”“如何带动学生、培养学生的创新创造和自主学习”“如何利用信息技术学习、交流、解决问题”的信息意识与素养，以及“如何关注学生的身心发展，启迪人生智慧”的人文素养等方面。
二是发展性融合的评价。采用“线上+线下”教学活动综合评价，通过形成性评价和总结性评价相结合，将教师教育教学过程与学生发展、与教师自身发展、与学校发展、与家校共育等方面进行融合考评，构建多元化、多层次、多维度的评价模式，提高评价的科学性、合理性和全面性。
（三）改善评价分析
一是信息采集的方式和内容的变化。将采集方式从传统的手工记录发展到利用多媒体软件进行系统自动采集编码，减少了外在干扰、错填漏填；所采集的信息内容，从原有的课堂师生行为单一数据扩展到融合师生行为、言语、面部表情、脑波等多模态的数据集，便于后期数据分析的全面性、科学性。
二是数据分析模型和内容变化。新建的智能化分析系统，将信息分析手段从模型建构及判别进化到基于人工智能深度学习的智能模型分析；评价的内容指标从师生的外显言语行为表现（如出勤率、就座率、互动率、抬头率等）逐渐深入到师生的内隐非言语表现（如专注度、教学姿态、言语中的语义内涵、情绪情感、性格特征等）。
二、“观察”锁定人工智能
以“助力教师常态化开展课堂观察教研”为目标，采用多模态人工智能融合分析技术研发课堂质量观察系统，助力学校教学、教研的数字化转型升级。
一是教学过程实时录制。老师在授课中一键启动课堂观察系统，摄像头和麦克风自动采集教室画面声音，在课程结束后10分钟内生成教学实录。
二是课堂片段智能切片。根据系统的多模态算法，智能识别教学过程中的关键动作，如“讲授”、“提问”、“上台互动”等课堂关键性动作，并根据关键性动作，进行AI智能切片，进一步提升回看效率。
三是教学语音文本转写。对课堂中老师与学生的互动问答方式进行识别和分类，包含常规问答、连续提问、自问自答、无响应等。将识别出的问答转写为文字，例如：包含“探究式提问”的内容会被高亮显示，便于老师和教研员直观快速了解教学过程中的提问策略和方式。
四是教学环节智能分析。自动根据录播系统所生成的音视频数据进行实时分析，通过讲授课程的时长，课程中讲授的总字数，以及整体课程的平均语速，生成基础数据。支持对课堂中老师主讲过程、引导学生上台分享过程等维度的数据，生成时序式图表，方便后续进行片段复看及回顾。
五是学生个体表现回溯。可将物理环境中的座位数字化，并映射至平台生成虚拟空间图直观体现学生活跃情况。系统实时调用录播系统提供的数据信息，参考预设的课堂观察记录表，自动生成学生活跃热力图。
六是师生互动分析。根据课堂语音信息，结合课堂教学视频进行多模态分析，以弗兰德斯编码系统为理论支撑，展示课堂师生互动数据。
七是数字化听评课。根据学校及学科情况设定评课表模板，老师们通过手机就能实现快速评课，通过点评，记录及拍照等方式完整保留课堂细节，教师听评课记录全程自动收集汇总，提供多维的数据分析。
三、探索初见改革成效
一是优化教师评价。基于教学过程和育人过程的大数据，为每个教师精准“画像”，使教师个人档案更加丰富详实，教师智能评价结果为教师职称评聘、评优评先提供了客观公正的依据。
二是辅助教师教学。利用智能化技术进行课堂教学的数据采集，可以协助教师开展精准教学，协助学生进行个性化自主学习，为教学“减负增效”。
三是加强学校管理。通过智能化技术形成人机协同、多元参与的决策模式，提升了教育决策的透明性、科学性、预见性。
四是加强教师队伍建设。信息化、人工智能等新技术与教师评价改革的深度融合，有力地促进了“四能五教六者”新型教师队伍建设。
作者：乐勤光 吴早龙 赵凡 陈红雷
来源：2023年度智慧教育优秀案例