奥威亚AI赋能，开启精准教研新模式

　　“十四五”时期，建设教育高质量体系成为教育发展的新目标。立足新阶段和新形势，人工智能技术愈发成为推动教育发展的重要推动力。推进人工智能与教育教学深度融合，开展数据驱动下的教学研讨，无疑是赋能教师高质量发展的有效途径。

　　面向教师教研从“经验”走向“实证”的转型需要，奥威亚全新推出了AI信息化教师精准研修提升解决方案，以AI的数据采集、识别和分析能力为核心，为精准教研提供客观、详实的数据支撑。

　　多维度数据采集和智能分析

　　从数据采集维度来看，课堂教学活动主要包含两个方面，即教师的“教”和学生的“学”。奥威亚以具备AI能力的智能录播终端和全连接智慧教学平台为依托，采集课堂上师生的行为动作、表情特征、语音对话、互动交流等维度的数据，形成细颗粒度的数据样本。

　　在此基础上，基于先进的教学模型进行数据分析和结构化分类，自动生成“S-T教学行为分析”、“RT-CH教学分析”、“师生互动指数”、“教师轨迹分析”、“教师巡视分析”、“学生课堂专注曲线”等多模态课堂教情、学情分析报告。

　　多模态课堂教情、学情分析报告

　　以“S-T”和“RT-CH”两种分析为例：

　　“S-T教学行为分析”，能够以“秒”为颗粒度进行采样记录，自动生成S-T曲线图，客观反映出课堂上师生的互动情况。S行为（学生行为）包括展示汇报、讨论、生生互动等，T行为（教师行为）包括讲授、板书、指导学生、课件提示、教学资源展示、师生互动等。

　　“RT-CH教学分析”，则反映课堂类型和课堂风格，具体可分为对话型、练习型、讲授型、混合型四种。其中RT值是教师行为在课堂总行为中的占比；CH值则是师生行为的转化率，CH值越大，表示师生互动越多。

　　S-T教学行为分析图

　　从上图可以看出，这堂课的前半部分是学生行为占主导，说明师生互动或生生互动良好；后半部分是教师行为占主导，教师讲授、板书等行为居多。

　　RT-CH教学分析图

　　对照“RT-CH教学分析图”可以清晰地看到，这堂课的数值位于对话型区域，由此可见，该课堂类型为对话型；其中RT教师行为占比适中，表明师生活动分布相对均衡，学生课堂参与度相对充分，学生的课堂主体地位得到凸显。

　　AI赋能精准教研的应用价值

　　从传统教研和AI赋能下的精准教研对比来看，传统教研是一种基于经验的教学研究，主要存在以下三方面的不足：

　　教学反思不深刻：

　　传统教学反思往往依赖于老师个人记忆和教学设计方案，主观性强，且容易受到思维惯性的局限。

　　教学观察不精准：

　　传统教研以“磨课+研讨”为主要方式，评课老师基于经验做出评判，难以准确定位授课老师的教学特征。

　　教学评价不持续：

　　传统教研中给予授课老师的教学评价往往“碎片化”，评价维度不统一，难以给老师的专业成长提供持续性的跟踪指导。

　　相比之下，AI赋能下的精准教研能使老师摆脱经验导向，让他们能够依靠数据和证据实现教学改进和专业发展，具有以下三方面的核心应用价值：

　　推动教研转型升级：

　　教研转型升级主要体现在三个方面，一是从“粗放”走向了“精准”，改变了以往教研主题不明确、教研内容碎片化等现象，而是从数据挖掘和分析中产生教研主题；二是从“个体”走向了“群体”，改变了过分依靠老师个体经验反思的局面；三是从“发现”走向了“改进”，更加注重基于数据的教学决策改进，凸显效果取向。

　　促进教师发展提质：

　　随着数据驱动下的教研转型升级，老师的信息化素养不断提升，增强对大数据技术的理解力，挖掘教学数据在教研活动中的重要价值，从而提升教师专业发展的质量。

　　反哺教学精准实施：

　　课堂教学全过程均可通过AI技术而变得可量化、可视化，方便不同教龄、教学水平、学科、学段、课堂类型的教师进行多样化课堂分析和自我诊断，进而有针对性地改进教学设计方案，精准提升课堂教学质量。

　　有AI更智慧，有数据更精准。奥威亚AI与录播、全连接智慧教学平台完美融合，以课堂为核心，充分发挥“记录优质教学资源”和“课堂教学数据观察”的双重优势，推动教师教研流程重塑、模式创新，让高质量教育教学真正发生。

　　责任编辑：广汉