“无感知AI数字课堂”的实践探索

摘要：随着教育信息化2.0时代的来临，智慧教育作为推动教育现代化的重要力量，正在引领教育领域的数字化转型。本文以广州市白云区无感知AI数字课堂的实践为例，探讨了AI数字课堂在教育数字化转型中的应用及其对教学模式、“教-学-评”一体化和学生核心素养培养的影响。实践发现，无感知AI数字课堂通过其智能化和个性化的教学手段，不仅优化了教师的教学决策和学生的学习体验，还推动了“教-学-评”一体化的应用，促进了评价体系的多元化和过程化。这些实践经验，不仅为白云区教育事业的发展注入新活力，同时也为其他地区提供了参考和借鉴。

关键词：教育数字化转型；无感知AI数字课堂；“教-学-评”一体化

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）03-0016-04

引言

随着教育信息化2.0时代的来临，智慧教育作为推动教育现代化的重要力量，正在引领教育领域的数字化转型。在这一背景下，广州市白云区积极贯彻国家教育信息化战略，以无感知AI数字课堂作为教育数字化转型的重要实践载体，以“教-学-评”一体化为核心理念，深入探索无感知AI数字课堂在促进教育数字化转型中的作用，旨在全方位推动区域内智慧教育的创新发展。白云区这一实践，不仅为本区教育事业的发展注入了新的活力，而且为其他地区提供了宝贵的经验和启示。本文将聚焦分析无感知AI数字课堂如何作为教育数字化转型的催化剂，以及其在推动智慧教育发展中所发挥的重要作用。

AI数字课堂助力教育数字化转型

AI数字课堂作为教育智能化的重要实践，其核心功能包括智能化的学习行为分析和实时教学反馈机制。而“教-学-评”一体化模式为AI数字课堂在教育中的进一步深化应用提供了一个整合框架，并通过结合人工智能和数据分析，使教学、学习和评价之间的关系更加紧密。笔者认为，借助信息技术手段，构建基于“教-学-评”一体化核心理念的AI数字课堂具有很大的可能性。

基于“教-学-评”一体化的无感知AI数字课堂的实践探索

1.“教-学-评”一体化实施面临的困境

“教-学-评”一体化是将教学、学习、评价紧密联系的方法。它指向有效教学，强调教学目标、学习目标、评价目标的一致性。在教育数字化转型的进程中，“教-学-评”一体化的模式被广泛应用在基础教育中，但在实施的过程中存在一定的问题，尤其是如何将“评”贯穿整个教学过程，换言之，如数据的实时采集和分析、学情的实时反馈等，在传统课堂中开展存在困难。

2.无感知AI数字课堂引入

无感知AI数字课堂是基于无感知AI教学系统开展的课堂。该AI教学系统是基于人工智能、云计算与大数据分析技术的课中教学系统，与基于学生电子终端（如平板电脑）的传统智慧课堂模式不同，这款工具通过教室天花板上的无感知智能终端，实现在没有任何电子设备和特殊教材教具情况下的课堂数据无感知采集，并通过全学科智能批阅算法快速完成数据处理、即时学情反馈，助力课堂提质增效，赋能教育数字化转型和高质量发展。

在课堂中，教师可以运用无感知AI教学系统进行无感知数据采集、AI智能批阅、实时学情分析，以及利用直播、对比等功能增强师生互动和生生互动。其强大功能与“教-学-评”一体化理念融合，为将“评”贯穿教学全过程提供了实现的可能性。因此，引入无感知AI数字课堂，将在一定程度上解决在课堂上评价的困难。

3.基于“教-学-评”一体化的无感知AI数字课堂教学模式实施路径

（1）课前教学准备

教师综合考虑课程标准和学生的具体学情，确立涵盖知识掌握、技能提升及情感态度培育等多维度的教学目标。通过无感知AI教学系统自动生成的课堂报告和学情报告，教师能够深入了解学生的认知水平、学习风格和知识掌握程度，从而设定既具挑战性又符合学生实际需求的教学目标。

在教学目标明确的基础上，教师可以利用AI教学系统提供的丰富的备课资源和AI备课助手，遵循“教-学-评”一体化的教学理念，精心设计和生成与教学目标高度契合的教学资源。这些资源不仅包括传统的教案、课件和多媒体材料，还涵盖了互动性强、个性化的学习活动和评估工具，旨在为学生提供全面而深入的学习体验。

（2）课中实施“教-学-评”一体化

在“教-学-评”一体化模型中，教学目标的设定是首要步骤，它为整个教学过程提供了方向和预期成果。随后，教师根据这些目标设计教学活动，包括课堂讲授、小组讨论、实验操作等，以促进学生的主动学习和深入理解。同时，模型强调在教学过程中嵌入实时的、形式多样的评价方式，如自我评价、同伴评价和教师评价，以及通过作业、测验和项目作品等多种形式的评估，来监控和反馈学生的学习情况。

此外，“教-学-评”一体化模型还注重评价结果的反馈和应用。教师根据评价数据调整教学内容和方法，学生则根据反馈进行自我反思和学习调整，形成一个动态的、互动的教学环境。这种模型不仅能够提高教学的针对性和有效性，还有助于学生形成自我调节的学习能力和持续的学习动力，从而实现教与学的最优化。

结合“教-学-评”一体化模型，在无感知AI数字课堂上实施“教-学-评”一体化的教学模式，主要实施路径如下：

①新知识传授（教）。

在新知识传授环节，教师的角色是引导者和解释者，所以教师在此过程中，更多地充当引导和解惑的角色，让学生掌握课堂上的主动权。以下为具体步骤：

第一，通过创设情境化的教学环境来吸引学生的注意力，如可以借助系统的AI备课助手，搜索与课程内容相关的图片、视频或故事来展示，以此激发学生的学习兴趣；或者通过提问、讨论或头脑风暴等方式，引导学生主动思考，从而自然过渡到新知识点的学习。

第二，利用语言清晰、逻辑性强的讲解方式，结合教学课件，系统地介绍新知识点的概念、原理和应用场景，确保学生能够跟随教学节奏，理解知识的内在联系。

第三，引导学生积极思考，记录关键信息，以加深对知识点的理解，同时鼓励学生提出疑问，及时解答，确保学生能够跟上教学进度，理解教学内容。

②学生实践（学）。

教师在讲解新知识的时候，可以鼓励学生积极参与到讨论中，通过布置小组任务，让学生通过分组讨论、小组合作的方式，自主实践、学习与思考。在此过程中，充分发挥学生的主观能动性，教师只需要不断观察学生的学习反应，及时调整教学策略，尽量地给学生创造一个互动性强、富有启发性的学习氛围即可。

③实时评估（评）。

“教-学-评”一体化最关键的是将“评”贯穿课堂全过程，对学生的学习情况进行动态的评估与调整。可以借助无感知AI数字课堂把“评”贯穿于课堂活动。目前主要有三种实现方式：

第一，对于操作类的任务，可以借助系统的直播功能，选取某一小组的作品在大屏上进行直播展示，教师和学生都可以根据大屏上展示的内容进行评价。

第二，对于课堂练习，可以借助系统，实时采集学生的作答，智能批阅后生成学情统计报告，教师根据报告反馈，快速定位班级共性问题和学生个性问题，评估学生的掌握情况，及时调整教学策略。

第三，对于变式练习的多种解法，可以借助系统的对比功能，选取多个学生的作答展示在大屏上进行对比，并让学生分享自己的解法，教师对不同解法进行逐一点评或邀请其他学生进行点评，增强生生互动、师生互动，同时可以培养学生的评价能力，促进自我反思持续改进，有利于培养学生的高阶思维能力。

④反思改进（改）。

略。

（3）课后推荐个性化学习手册

在课堂结束后，AI教学系统会根据课堂采集到各环节的数据，生成详细的班级、学生课堂报告，并根据课堂学生的表现，为每一位学生生成个性化的学习手册。在个性化学习手册上，学生可以查看课堂上错误的题目、试题讲解视频以及巩固题推荐等个性化内容。而教师则根据课堂情况在系统中布置预习、练习与探究性作业，继续加强学习，并根据作业练习评估结果确定下一次的教学目标。

无感知AI数字课堂对教学模式的影响

1.教学模式的变革

AI通过自动化、智能化的数据采集和分析，实现了课堂的数字化和个性化管理。在课堂中，AI系统能够实时采集学生的学习情况，并通过后台数据分析提供即时反馈。这意味着教师可以根据实时数据迅速调整教学策略，精准地满足不同学生的需求，打破了传统教学模式下一刀切的弊端。

AI系统通过学生的学习数据，动态分析每个学生的学习节奏、知识掌握程度以及学习习惯，为其提供个性化的学习计划和资源。学生能够根据自身的学习进度和需求，自主选择学习路径，极大地提高了学习效率和兴趣，促进了教学模式由传统向智能化、个性化演变。

2.教师角色的转变

（1）从知识传递者到学习引导者

随着AI技术，尤其是无感知AI技术的应用，教师逐渐从知识传递者转型为学习引导者。AI能够实时监控学生的学习情况，并提供个性化的反馈，这使得教师不再仅仅是知识的传授者，还是帮助学生自主学习的引导者。教师的工作重心从“教”转向“导”，通过AI提供的学习数据和个性化建议，教师可以帮助学生根据自身节奏和需求进行自主学习，可以更有针对性地辅导学生，设计互动性强的学习活动，以激发学生的主动学习能力。

（2）数据驱动的教学决策者

在无感知AI数字课堂中，AI能够实时采集和分析学生的学习数据，如参与度、注意力、作业完成情况等。教师借助这些数据，能够做出更科学的判断，提升了整体教学的有效性。

（3）教学设计与优化者

AI技术的引入让教师在教学设计中的角色更加复杂且多样化。AI不仅提供学生个体的学习数据，还为教师提供了丰富的教学资源和支持，帮助教师优化课程设计。教师可以借助AI推荐的个性化学习资源，设计针对不同学生的教学方案。

3.学生学习体验的优化

（1）个性化学习路径的自动生成

AI能够通过大数据分析和机器学习模型，基于学生的学习习惯、学习能力、兴趣爱好等个体特征，为其设计个性化的学习路径。这不仅保证了学生在自己的节奏下学习，还能帮助他们更高效地掌握知识点。AI还可以通过对学生的作业、测试成绩、课堂表现等数据的持续监测，不断优化个性化学习路径的设计。

（2）学习进展的实时反馈

AI通过实时监测学生的学习表现，能够立即对他们的错误进行分析和反馈，帮助学生快速调整学习方向，还可以通过学生的答题记录、作业表现、学习时长等数据，自动生成学情报告，并根据学习进展实时给出建议和改进措施，动态调整学习内容的难度和深度，使学习更加灵活和个性化。

无感知AI数字课堂面临的挑战及策略

1.面临的挑战

一是教学模式变革对教学带来的挑战。AI数字课堂的引入要求教师在课堂上能够操作各种数字化工具，这对新技术学习能力相对较弱的教师可能是个较大的挑战。同时，无感知AI数字课堂需要教师更多地引导学生参与其中，这对教师的引导能力也提出了新的要求。

二是学生的适应性与自律性方面的挑战。无感知AI数字课堂注重个性化学习，这对学生的自律性和适应性提出了新的要求。此外，由于学生对智能设备和个性化学习工具的熟悉度存在差异，部分学生在课堂上可能需要更多时间适应新的学习方式，尤其是对于从未接触过此类教学模式的学生而言，他们可能难以融入AI辅助的课堂学习环境之中。

三是技术环境局限带来的挑战。无感知AI数字课堂的数据采集主要局限于课堂内的学习数据的采集，学生课上的行为表现、课外的学习习惯、学习状态和心理状态等关键数据尚无法有效获取，这导致教师难以全面了解学生的整体学习情况，并进行及时的个性化调整。

2.应对策略

（1）针对性培训与实践支持

针对教师技术适应能力不足的问题，对应开展针对性培训，通过分阶段、层次化的培训体系，帮助教师逐步掌握AI工具的使用方法。同时，提供实践支持，通过示范课堂、经验分享和互助小组等方式，帮助教师将新技术无缝融入课堂教学，提升他们的课堂实操能力。另外，定期评估培训效果，及时调整培训内容，以满足教师的不同需求。

（2）构建个性化辅导和学习反馈机制

为了帮助学生适应无感知AI课堂的个性化学习模式并提升自律性，需引入个性化支持和实时学习反馈机制。通过AI技术为学生生成个性化的学习报告，提供实时的反馈与指导。对于自律性较弱或适应较慢的学生，可以增加个性化辅导和支持，帮助他们逐步适应新的学习环境。还可以开展课堂互动和游戏化教学方式，激发学生的学习兴趣，增强课堂参与度，促进自主学习，逐步提高学生对AI课堂的适应能力。

（3）技术优化拓展多维度数据采集功能

为了应对无感知AI数字课堂数据采集局限的问题，可以引入先进的设备扩展数据采集设备，对学生学习行为、学习状态和心理状态数据进行采集和分析。

结语

在数字化浪潮的推动下，广州市白云区以无感知AI数字课堂为突破口，聚焦智慧教育创新，这一实践不仅彰显了白云区在教育革新中的远见和决心，更为其他地区提供了可借鉴的经验和启示。无感知AI数字课堂通过智能化、个性化的教学手段，不仅优化了学生的学习体验，提升了教学效率，还推动了教育资源的均衡分配，促进了教育公平。该课堂模式的实施，真正实现了“以学生为中心”的教育理念，确保每一位学生都能享受到优质的教育资源。未来，白云区将继续深化无感知AI数字课堂的应用与发展，探索更多创新的教育模式和教学方法。