各位老师，大家好，今天和大家分享基于智慧数据平台的课堂教学评价使用。听课和评课是我们老师教研活动的重要内容，现代科技已经应用在我们生活的方方面面，同样他也可以在我们的教育之中，在我们的教研之中，在我们的课堂之中呈现出来。我今天将以谭文虹老师这节课为例来介绍基于智慧数据平台课堂教学评价使用的过程。

一、为什么用课堂智能反馈系统？

第一我们可以通过数据来观察到教师的授课方式、学生的参与程度、课堂的气氛等等，从而更好得了解课堂教学的实际情况。第二，还可以全面地了解学生的学习情况和需求，从而针对学生的学习情况进行个性化的指导来提高教学质量。作为教师自身，通过数据观察到自己的教学方式和教学效果，从而更好地提高自己的教学技能和素养。

二、课堂智能反馈系统怎么用？

课前先设计好相关的教研活动，教研组需要对整个教研活动进行设计，明确课堂观察聚焦的重点问题。（比如如何把握课堂中提问的艺术？）由于课堂之中问题非常多，对于课堂教学的切入点也各不相同，假如没有一个重点的问题，会使课后要关注的数据庞杂，在教研分析的时候不知道选择哪一种？一定是选择基于真实的、已操作的，急需的，以便观察和诊断课堂中的问题，促进教师的专业成长。

在老师上课时，其他的老师会在同一个空间内进行现场观摩或者远程进行课堂观察。（针对刚刚的问题，听课教师有针对性地观察提问类型、提问语气、提问时间、提问次数）

课后授课教师会将本次教学视频上传到平台形成数据报告，借助这个数据报告，老师们对本节课做出评价。听课老师在课堂实录或者是问答实录之中进行询证的教研活动，一般情况下分两步走。第一步是将课堂观察与智能分析得出的结论相互结合，在这个过程之中，要注意主观感受与数据相互融合，不能仅仅是以数据来说话，然后锁定本节课的问题。第二步将发现的问题与课堂切片或者是课堂的某一个片段相互结合，找到问题解决的方案。形成方案之后，利用回看视频的功能，再对照问题反复改进，形成一种优化方案再进行上课。

三、基于数据分析的课堂观察实例

打开谭老师这节课的课堂反馈报告，左侧有一个ai建议。系统自动把这节课的基本事实呈现出来，并且提供了相关的建议。课堂实录下面还有一个问答实录，相当于把教师和学生之间的对话以文字的形式清晰地呈现出来。这是一个课堂实录的现状，旁边还有一个热力图，我们发现老师在讲台上授课的时候有时站在讲台上不动，这样不便于老师和学生之间近距离接触，在课堂的热力图中能够清晰地展示出老师在课堂之中行走的轨迹。还能够通过3d的课堂环境找到这节课之中哪些学生活跃度比较高。这是在打开课堂智能反馈系统之后看到的总体画面。

我们还可以分析教学时间。可以看到教学行为有教师的讲授，师生的互动。小组的讨论，课堂的练习还有其他行为，最主要的是师生在横坐标的不同时间段发生了哪一些行为。这节课总共有多长时间的教师讲授和师生互动。这个教学行为分析比较笼统，我们还可以继续进行pta的模型的分析。这个pta模型是华东师范大学研究的一个模型放在软件中自动生成的，更细致的进行了教学行为分析。

再看问答对话分析。有问答的模式、提问的类型、学生应答以及教师理答的数据分析，在问答模式之中，像常规问题有多少、追问有多少、思考再答有多少等等精确的数据我们在传统教学过程之中，没有办法完整记录。通过这种智能反馈系统来赋能我们的观察。像提问类型，这节课提了多少个问题？他们分别是什么类型的？通过这些数据呈现更有助于在课堂中对问题分类。学生在应答的时候他们是直接回答的还是对这个问题有一些解释性的回答呢？教师在理答的时候是对这个问题进行了一些肯定性的评价，还是启发性的评价，或者是一些简单型的评价呢？通过这些数据把我们问答对话分析完整清晰的呈现出来了。

还有一个课堂互动分析，用的是弗兰德斯的互动分析、s-t教学分析和rt-ch教学分析法。弗兰德斯的互动分析法，通过师生的行为可以确定出启发和指导有多少。教师提问比是多少？学生回答问题的稳态比如何？以及学生发言比还有教学内容比以及这节课过程之中，教师说话多还是学生问题多或者是发言多？我们通过这些具体的数据就可以发现我们的课堂到底是一个什么样的课堂，需要注意哪些问题，可以提炼出来哪些问题进行教研组讨论。

技术赋能课堂需要注意很多问题，最重要的一个问题是这些数据指示不够明确，使得背后的意义不太清晰，同时不能一味的追求好看的数据，量化的数据一定要与传统的数据相互结合，不仅要通过数据深入地分析问题，也要对课堂进行整体把握。