自近代教學法形成以來，人類對課堂有效性的探索從未停歇。公開課的確能為我們“看見課堂”開一扇窗，但教學的特殊性、復雜性使得99%以上的家常課長期處于“黑箱”狀態。代表課改理念的公開課僅占學生課堂總量的千分之一，而作為育人主陣地的家常課，卻因缺乏觀察路徑，難被看見、難獲改進。因此，“看見并改進家常課”成為當前深化課改的核心難題。人工智能技術在教育領域的深入應用，讓這一教育愿景有了落地的可能。

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　　家常課不改，課程教學改革深化難行

　　新課程從來都沒有停止過對新課堂的探索。當前，我國課堂變革取得了階段性成效，但受觀念、習慣與技術制約，家常課的深度改進仍面臨諸多困境，核心癥結集中在3個方面。

　　一是傳統課堂改進依賴“人工介入式公開課”，家常課被邊緣化。長期以來，課堂分析以公開課為樣本——教師授課、專家聽課、課后研討，這種模式雖有合理性，卻讓課堂脫離“家常”本質：人工介入下的教學非真實常態，基于此得出的結論存在科學與倫理雙重風險。更關鍵的是，人工觀課成本高、耗力大，如同實驗室“定制產品”，無法規模化推廣，絕大多數家常課無法進入觀察視野，以致出現了公開課“一路高歌”，而家常課“濤聲依舊”的現象。

　　二是傳統課堂研究陷于“經驗依賴或局部分析”，學理支撐不足。傳統聽評課多憑個人經驗判斷，缺乏以公認的理論為支撐，即便引入弗蘭德斯互動分析等工具，也多聚焦“師生言語時間、類型占比”“學生主動參與度”等局部要素，未能構建理想課堂的整體圖景。觀察點間邏輯模糊、理論視角缺位，最終“分析得多、應用得少”，難以為家常課改進提供有效指導。

　　三是從“人工觀課”到“視頻分析”，規模化瓶頸始終難突破。課堂視頻分析雖借助影像，卻需手工標注——以40分鐘課堂為例，每3秒一次話語編碼需生成800個單位，專業人員分析時長也達上課時長的15倍。這種“耗時費力、主觀干擾大、教師參與度低”的模式，根本無法滿足家常課大面積變革的需求。

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　　數字化，打開家常課“黑箱”的新路徑

　　當前，教育大數據、人工智能技術的迭代發展，及其在教育教學中的深入應用，為破解上述痛點提供了新途徑。為打開家常課“黑箱”，實現技術賦能的循證教研，我們團隊結合前期30余年有效教學研究、20余年課堂觀察經驗，以突破算法為重點，打造了“數課智能分析系統”。

　　一般而言，AI通過采集課堂言語、行為、時間、學業等各維度的多模態數據（鑒于研究倫理，目前暫不涉及心理、生理數據等）進行分析。以數據為基礎，課堂分析工作的常規流程為“錄課—上傳—自動分析—生成報告—教師解讀”。但關鍵在于，教學視頻經AI模型分析后生成的“數課報告”（即課堂數據報告），這份報告直接影響教師對課堂的認識與反思成效。

　　基于多年研究，筆者認為數課報告的核心內容需要包括三大模塊。一是“一眼觀課”，吸收傳統“聽評課”的優點，通過九宮格圖、AI解讀的形式，直觀呈現課堂整體框架。如AI解讀教學目標與主要活動、行為時序、師生行為曲線及師生互動課型推斷等，助力快速判斷時間分配是否合理、課型與目標是否適配、重點是否突出等。二是“聽話析課”，整合國際研究成果，吸收課堂觀察的分析優勢，聚焦師生話語互動，即“提問—回答—理答”鏈條，分析提問類型、問答水平與理答質量。三是“數字畫課”，基于前面兩類數據，從課堂效果、課堂公平、課堂民主3個維度，為課堂繪制數據驅動的“好課畫像”。其中課堂效果包括學習建構、目標達成、學習快樂，課堂公平主要包括機會均等、程序正義、對話平等，課堂民主主要包括氛圍安全、學習自控和課堂合作等。

　　這樣的數課報告，核心價值在于其背后以“好課”理論為支撐，讓數據不再是一堆亂碼，而是化數據為證據，既可以宏觀看框架，又可以微觀摳細節，從而實現視角整體化、分析智能化、理論專業化、使用人性化，為教師后續的教學調整和研究提供科學依據。

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　　循證教研，課堂分析數據應用典型場景

　　多維度的課堂教學數據，怎樣用、用到哪兒、如何恰當用，更是學校和教師面臨的新挑戰。面對AI技術的發展，教師要相信但不迷信，更要堅守自信，將AI數課分析與循證教研有機融合，實現教研場景的數字轉型。總結來說，主要包括以下五個典型應用場景。

　　一是促進教師自我反思。借助報告中的“數據導讀”，教師可在專家不在場的情況下自主解讀數據，實現“研讀報告—對標好課—找出問題—明確對策—優化改進”。這種模式契合單元教學時代“超越單課時教研”的需求，也尊重新生代教師“自主成長”心理，相當于為每位教師配備“隨叫隨到的影子專家”，助力自我反思和診斷課堂。

　　二是促進教師集體研討。就報告中呈現的數據，教師可選擇小切口問題，進行集體研討，如教師講授占比、開放性提問等。與傳統“經驗互導”相比，數據能讓教研話語從“主觀感受”轉向“客觀證據”，從而使得教研方向更明確，質量更高。

　　三是推動循證式專家指導。教學名師、專家可以依托報告，提供“明問題、聯證據、定處方”的指導，迭代傳統經驗式“傳幫帶”，即通過“了解背景—聚焦問題—關聯數據—定制對策—教師實踐”的系統流程，提升教學改進建議的說服力與專業領導力。

　　四是推動區域大面積課堂質量監測。數課報告可廣泛服務學校或區域教研，實現家常課可見，從而為區域制定教研計劃、培訓方案提供實證依據。如依托數課報告，學校將一學期某學科的數課報告進行數據合成、分析，教研組和校領導即可全面了解學校該學科課堂教學狀態，從而制定相關措施。

　　五是推動學科課堂常模建構。在數課報告實踐應用中，筆者發現當前我國語文公開課存在課堂“八二定律”，即40分鐘課堂教學中，教師與學生話語時間比例為8:2、教師教學與評價話輪數量比例為8:2、理答與不理答次數比例為8:2，區別于國際上的“七三定律”。這種數據驅動的標識性概念建構，可以為教材編寫、課標修訂提供實證支撐。

　　數課分析是AI技術賦能教研的一種實踐形態，在國家深入實施教育數字化戰略的背景下，數字賦能的循證教研是發展趨勢，利于看見并改進每一堂家常課。未來，仍有如何精細分析模型以適配不同學科或課型的個性化需求等諸多問題需要研究。但我們相信，對這些問題的不懈探索，能讓更多的教師成為循證教研的真正參與者、反思者和實踐者，讓大面積改進家常課成為現實，讓數字賦能課程改革成為新常態。

　　（作者系華東師范大學課程與教學研究所所長、教授）