如何评价一节课上得好不好？老师讲的知识足够多吗？学生吸收得怎么样？互动热烈吗？教学效果达到标准了吗？有没有想过，这些都可以让机器来帮助测评？

华东师范大学课程与教学研究所国际课堂分析实验室执行主任杨晓哲副教授向周到君展示了他的一项研究《“中小学课堂智能分析：从1到100”》，而这项报告在教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学课程与教学研究所、上海智能教育研究院、华东师范大学智能教育实验室联合主办的第20届上海国际课程论坛上，也引发了教育界的关注。

为什么会想到用机器来辅助测评课堂质量？

杨晓哲解释，中小学课堂智能分，能够构建基于多模态数据的课堂评价标准，运用人工智能技术实现大规模课堂诊断，同时还能为教师的教学个性化、针对性、证据化，提供专业反馈与改进建议。

但机器毕竟不是人，怎么才能评判一堂课上得好不好呢？

这就要先建立“课堂标准”，采集课堂多模态数据，形成数据集与算法训练，并实现自动化分析证据。此外，全程还要有伦理规范进行修正和把控。

在起步阶段，国际课堂分析实验室实现了让机器读懂“一节课”的目标，比如达成了自动分析课堂时段分布、师生对话编码与课堂类型等。接下来，杨晓哲带领实验室团队采集了全国各地的1008节语文课数据，总时长为674小时。按一节课40分钟计算，平均教师讲授20分钟，师生互动12分钟，个人任务5分钟，小组活动2分钟。在这1008节课程大数据中，从中国式、大规模的课堂数据中寻找证据、发现教育现象与问题。

其实，智能课堂发展的多项研究成果 ，都将有助于课堂质量分析目标的达成。

比如，在论坛上，香港大学教育学院陈高伟副教授就介绍，他观察到课堂教学视频已经被广泛应用于教师专业发展，但教师观看视频时的专注程度和使用效果会受视频中其他信息的影响。因此，他构建了一种基于可视化和分析技术支持的视频观看方式，通过“教师进行录像-研究小组编辑资料-课堂对话视频分析和可视化-定期研讨活动”的循环式干预行动以及课堂话语分析工具，教师对课堂教学的反思更为聚焦，追踪和改进更为便捷，教师间的比较和讨论也更为有效。

美国加州大学伯克利分校教育学院教学科学Evelyn Lois Corey讲席教授Marcia Linn则介绍了能够定制环境的教学系统如何帮助教师识别最需要帮助的学生，协调学生的学习任务并记录作业，根据作业记录定制教学，为学生的复杂科学主题学习提供自动化的指导。课程可视化工具则可作为辅助，使教师能够将其定制活动与知识整合的教学法相统一。

本次论坛以“技术赋能的国际课堂分析：打开黑箱与重构课堂”为主题，吸引了近5万名与会者线上共同参与。

论坛上传来消息，华东师范大学课程与教学研究所国际课堂分析实验室与上海智能教育研究院、华东师范大学智能教育实验室等多方协同的课堂智能分析取得突破性成果，研发了首个基于国际前沿知识和中国课堂丰富实践的“多模态—证据化—引领性”的课堂分析标准，相关成果在本届论坛首次亮相。

华东师范大学课程与教学研究所课堂分析研究团队已建立了大型海量的课堂多模态数据库，包含200万小时课堂数、6万节课堂视频数据、100万份教案等涵盖中小学全学科、全学段的课堂多模态数据，实现了10多个核心分析技术突破。

来源：周到上海       作者：李星言