摘要：在“双减”政策的指导下，提升课堂有效性成为重中之重。如何判断并分析课堂的有效性，传统上一般是以人工观察、手动编码或者是自我报告作为主要分析手段。使用这些方法对数据进行分析时，往往存在样本量过少、耗费时间过长、编码体现出来的主观性较强等不足，不利于教学规律的总结及做出确切的结果判断。而采用课堂教学行为分析云平台进行采集与分析，为这些问题的解决带来了契机，为大数据在教师专业发展和教学质量提升方面提供了深度支持。

　　关键词：“双减”；教学行为；云平台；教育高质量

　　一、“双减”落地呼唤高效课堂教学

　　针对中小学生课业负担过重的问题，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(简称“双减”)，着眼建设高质量教育体系。教育部高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推进智能教育发展，利用5G、人工智能等新技术新应用构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系，推动教育高质量发展。2021年9月，教育部实施了第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作。开展推动教师应用智能助手，创新教师培养模式，开展教师智能研修，提升教师智能教育素养，建设与应用教师大数据，引领乡村学校与薄弱学校教师智能发展等方面的工作。

　　随着智能化技术的不断升级与改进，教育行业也将这一工具引入其中，建立智能化教学环境。而在这一过程中，原先所使用的教学模式以及课堂教学行为也需要随之发生改变，保证其能够与智能化教学环境相适配。智能教学的使用能够对课堂教学展开详细的探索与分析，探究促进学生内在发展的核心原因，提高教师的教学质量，帮助教师进行课后反思。而在传统课堂教学行为中，大部分以人工观察、手动编码或者是自我报告的方法作为主要分析手段。使用这些方法对数据进行分析时，存在样本量过少、耗费时间过长、编码所体现出来的主观性较强等不足，不利于教学规律的归纳和总结。

　　在智能化技术的帮助下，上述问题可以通过云平台的使用来解决，通过智能技术的运用，对教学过程中所产生的各项数据进行自动编码收集，以便在后期对课堂教学行为进行全面监督的过程中，能够更加智能化、精准化地分析课堂教学过程中师生的行为，了解教学过程中的教学情景，以可视化的方式将当前的教学情况以及后期发展呈现出来，为教学活动、教学质量的提升与改进提供依据与参考。

　　二、行为分析助力课堂教学精准分析

　　(一)课堂教学行为分析常态化

　　我校率先采用课堂教学行为分析云平台，其设备终端采用专业嵌入式架构设计，壁挂式机箱内部集成了人工智能、录播、互动等功能。通过布设在教室中的设备终端拍摄课堂教学资源，内置高性能AI模块，实现对课堂教学数据的伴随式采集和即时性分析，课后即时形成课堂分析报告，为教师教学反思和教学研修提供了精准的数据参考。

　　在云平台中，包含了直播课堂、资源中心、名师课堂、AI课堂、研修活动、数据看板等模块。这些模块作用不一，但是联系紧密，其中AI课堂中的AI行为分析系统是以课堂教学过程中所收集到的基础数据为依据，然后借助人工智能的方式对其做深度的分析与挖掘，在多维成长平台中以直观的数据量表形式呈现，在这种具有连续性和贯通性的数据智能分析作用下，为学校提供了教学评测、教研探究和创新教学方面的服务。

　　对课堂上学生的学习行为和教师的教学行为进行分析，可以对老师的教学模式进行评估。在对课堂进行观察时，云平台借助人工智能的方式，通过对课堂语音与图像信息的收集与识别，完成教学信息的收集，并实现自我学习。在这种学习方式的帮助下，系统能够对师生在教学过程中的行为特征做到精准分析，完成对整个课堂教学中行为主体的行为观察及评价。

　　在开展课堂活动行为时，学生行为和班级整体行为的数据是通过记录学生面部表情变化来进行的。其不仅可以帮助了解学生学习过程中的心理状态，分析课堂教学效果，还可以了解学生个人学习习惯、学习状态和学习状况，以此为依据来完善学生多维成长平台。

　　对于学校的教育管理者，课堂教学生成的大数据可以辅助学校进行科学的数据化管理，从而实现对师生个人的精细化管理；同时师生大数据的汇集，实现不同教师、不同学生之间的比对，可以分析出各自的优势与不足，从而可以进行针对性的指导和适配。对于教师而言，通过大数据的比对，可以了解自己的课堂教学数据和历史数据，进行教学分析，帮助教师进行课堂回顾和课堂反思，调整自己的课堂的教学行为。对于学生来说，云平台记录了学生的课堂学习行为和课堂精彩瞬间，可以更好地结合综合素质评价对学生进行客观评价。

　　课堂教学行为分析常态化不仅能实现课堂教学行为可观测性，还可以实现教师自我完善课堂教学中的不足。另外，家长也可以通过课堂行为分析数据了解到孩子在校的学习情况，让家校之间的连接变得透明、便捷和有效，有利于推动学校教育的高质量发展。

　　(二)学科教研具有较强的针对性

　　在传统教研活动中，教研活动的评价多是凭借经验性的感性来判断，而在智能技术得到大范围应用的今天，借助数据实证的方式对教育教学工作展开积极的探索，将云平台收集的数据作为各项分析的基础，借助人工智能技术，完成对课堂教学行为的分析，可使其达到量化的目的。

　　在学校云平台中人工智能自动数据分析能够借助统计分析以及数据收集的方式，与课堂随时保持一致，并将这些信息整理成分析报表。基于人工智能的图像识别、行为识别等技术，系统自动采集教师的讲授、板书、师生互动以及多媒体设备使用等即时数据，并在课堂教学结束后5分钟内以课堂行为雷达分析图、S-T行为分析图、注意力散点图等形式直观地呈现出来。然后，学科教研组长可运用此数据进行针对性的集体教研，从而促进学科的进一步完善。

　　三、教学提质增效助力“双减”落地

　　(一)高效教学为课堂教学提质

　　“双减”政策的出台为课堂教学的提质增效指明了方向，也成为打造高效课堂的巨大推力。想要让教学更加高效，课堂教学行为实时分析数据也是不可或缺的一环。课堂教学行为分析云平台中共有250余名教师的教学数据以及3000多名学生的学习数据，共包含6400个教师教学行为分析数据点，320 000个学生学习行为分析数据点。涵盖语、数、外、理、化、生、政、史、地和美术等科目，这给教研组运用这些数据开展集体教研活动提供了有力依据。

　　平台通过对学生人脸数据的采集来对课堂学情进行归集分析。课程结束之后就能根据课堂行为分析报告查看该教师采取的教学行为是否取得预期的效果。通过对学生脸部表情数据以及对应学生身份等信息的录入，在课堂上行为分析仪器通过对学生微表情的识别，可以在此基础上判断学生当时的一些学习状态。

　　在进行行为分析时，后台会将学生的各种面部表情进行建模，开课后电脑通过摄像头捕捉到每个学生在课堂上注意力集中的程度，对师生的课堂行为进行跟踪观察，并形成大数据测评报告及学生课堂行为表现图，据此结果研判课堂效果，并据此做出进行保持、优化或者调整的建议。

　　(二)有效教研为学科教学增效

　　课后，教师们根据课堂观察分析报告进一步分析学生的人际关系、行为方式和学习过程，借助数据分析的作用推动课堂教学工作的完成，分析教学学习中所存在的问题，使教学中的实际情况能够清晰明了地展示出来，从而对教学行为给出精准的分析结论与建议，让课后干预更准确。

　　此外，我校教研组还组织全体教师在云平台中开展多种教研应用，如优质课评选、磨课中心、在线听课等。可实现直播在线讨论、视频互动教研、小组协作教研。课堂教学行为数据的采集、统计、分析与课堂同步，课后即时生成师生行为雷达图、S-T行为分析量表、注意力散点图等专业量表，为数据化教研提供快速、准确的实证支持。基于人工智能的教研活动，让教研活动能够高效开展，从而达到提升教师教研能力的目的。

　　课堂教学行为分析云平台能为学校提供各种应用的底层构建和通道，满足数据的收集，资源的生成、汇聚、管理、数据挖掘、展示、点播、直播、教研等基本应用。围绕着教师、学生、家长等不同的群体，精准推送学校、教师、学生、家长需要的相关信息。

总之，在云平台构建的教育生态环境下，基于课堂教学的大数据让教育的各个环节有了实证的数据依据，大数据的快速采集和分析，打通了教学、教研和管理之能的藩篱，为教育智慧管理、教师专业成长和学生个性化学习提供了数据保障，促进学校教学质量和学生学习质量双提高。

　　参考文献：

　　[1]王陆，彭功.2015—2019年中小学课堂高阶问题特征图谱[J].电化教育研究，2020(10).

　　[2]刘喆，苏新冰，杜炫杰.智慧教室环境下的数学课堂教学行为研究[J].数学教育学报，2020(04).