AI+OMO常态化“精智课堂”建设实践研究

摘要：本文聚焦于人工智能赋能的OMO（线上线下融合）常态化“精智课堂”建设推进策略研究，其中包括AI赋能的OMO学习空间升级改造、实践研究工具的研制以及AI赋能课堂观察与评价的实证教研等。研究实践表明，常态化“精智课堂”建设实践，对于教学数字化转型和师生数字素养与技能的提升，都可以起到促进作用。

关键词：人工智能；OMO学习空间；精智课堂

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）03-0074-04

数字化转型赋能教育教学，正在推动传统的教学模式向智能化、个性化的方向发展。AI+OMO常态化“精智课堂”建设实践研究，探索的是如何在普通教室中实现线上线下融合的常态化教学，以及如何通过人工智能赋能来优化教学设计和评价。

常态化“精智课堂”建设研究现状与分析

1.智慧课堂国内外研究现状

“精智课堂”是笔者所在学校智慧豌豆课程实施的载体，是一种以精细化管理为基础、以智能化技术为支撑的教学模式。精智课堂强调目标和资源的精准设计，学习设计和学习方法智能有效，旨在通过智能技术的应用，为学生提供个性化的学习体验，是学校“智慧课堂”的总称。

国外研究者关于智慧课堂的描述是多样的，他们在研究时关注教学本身，强调学生主体地位的关注、学习方式以及伦理问题，其次才是智能技术的支撑方式。国内学者关于智慧课堂的研究也是非常深入的，从文献梳理来看，主要集中在对概念的界定、模式的界定、技术支持方式的总结以及与数字化转型相关的推进策略等方面。从最新的文献中可以看出，研究者对智慧课堂的研究从对理论的研究逐渐转变为对智慧课堂应用实践的研究。

总体来说，国内关于智慧课堂的教学模式构建研究比较多，国外则偏向于智慧课堂的教学实践。国内学者对智慧课堂的概念界定和模式界定，偏向强调技术的作用，依托硬件将课堂的智慧教学环境构建起来。

2.常态化“精智课堂”建设的挑战与机遇

在笔者查阅的有限文献中，“精智课堂”建设聚焦在技术应用和专用教室建设的方面比较多，在教学案例方面多数为单一学科的公开展示课教学案例，或者单一学科的智慧教室应用教学案例，基于线上线下融合的常态化“精智课堂”的研究，特别是AI赋能下的课堂教学评价研究还有待深入探索。因此，在制订AI+OMO“精智课堂”建设研究方案的过程中，笔者所在项目组对常态化课堂建设的挑战与机遇进行了细致的分析。

首先，现有学习空间不能满足线上线下融合教学实践的要求，需要有针对性地进行升级改造。目前，虽然多数学校已经配备了用于教学的大屏，但这些硬件设施并不足以支撑完整的OMO教学模式。

其次，现有的教学设计与实施不能充分发挥OMO学习空间的优势。基于OMO学习空间的教学设计，不仅要考虑学习活动内容的设计，还要考虑学习任务形式的设计，这对一线教师的教学设计能力提出了新挑战。

AI+OMO常态化“精智课堂”建设推进策略

1.常态化“精智课堂”学习空间的升级改造

（1）探索低成本高可用的OMO学习空间升级改造方案

OMO学习空间定位在普通教室，即师生日常高频使用的学习场所。在普通教室加装软件系统和实现精准智能录播的硬件设备，软件系统包括线上线下融合教学系统和AI视频分析系统，硬件部分包括视频和音频设备的建设。笔者所在学校引入了标准版和移动版两种配置方案，具体如下表所示。

（2）OMO学习空间对师生需求的满足度分析与问题解决

OMO学习空间能够实现资源共享、无缝对接和教学互动的即时反馈。学生可以灵活选择线上学习内容，实现差异化学习。然而，在开始启用OMO学习空间时，也会存在技术适应性、网络不稳定与针对性学习资源缺乏等问题。针对技术适应性问题，需要组织针对性的培训，帮助教师熟悉线上线下融合的教学实施，同时为学生提供清晰的学习指引。针对网络稳定性问题，要与网络服务提供商合作，提升学校网络带宽和稳定性，同时开发网络需求较低的备选教学方案。针对数字化教学资源缺乏的问题，学校要建立校本化数字资源库“智慧锦囊”，并基于学习管理系统鼓励教师创作和共享资源，基于备课组实现优质高可用的校本资源建设。另外，在OMO学习空间建设前后，需要采用师生访谈的方式，了解师生需求，确定具体的改造方案。

2.常态化“精智课堂”建设实践研究工具的研制

（1）设计关注学生学习进程的教学设计模板

教学实施的起点是教学设计，教学设计既是教师对课堂的想象和预设，也是课堂推进的实施工具与反思依据。项目组开发的教学设计模板，融入了“双新”的要求，从单课时的教学设计迭代为单元教学设计。在具体的设计中，关注学生学习进程的信息化教学设计是以促进学生发展为目标，以进阶任务设计为抓手，关注学习目标与学习任务的匹配，促使教师从单元视角出发进行教学设计，注重分析课程标准和学业质量标准，将其落实到单元教学中。单元目标的描述结合新课程标准，坚持素养导向和学生主体。单元教学内容安排呈现课时主题、课时目标和核心学习活动或任务。在具体的课时设计中以推进学习进程为核心，设计不同任务难度指数的学习任务，并匹配相应的学习技术与学习评价的描述。在设计意图中融合学校课程的十二字方针“育品行、提兴趣、学方法、促实践”，并思考核心素养目标与十二字方针的对应关系。学习评价可以是作业设计或活动任务评价量规。单元教学设计模板作为课前学习设计工具，关注学生学习进程推进，清晰呈现学习任务与学习支持，融入素养导向下的多元评价，能够很好地支撑融合“双新”理念和教学数字化转型要求的教学实践。同时，项目组定期举办教学设计工作坊，帮助教师应对OMO学习空间下的教学设计挑战。

（2）引进融入生成式人工智能的课堂AI视频分析系统

借助AI视频分析系统，可以实现日常课堂教学的数据化分析，生成一份包括课堂基本信息、教师基本情况、课堂关键词分析、课堂互动ST分析、学生发言情况、学生活动内容时长类型、课堂类型、教学阶段9事件分析、师生互动IRE分析、课堂对话问句分析等数据的分析报告。

在教学研讨或教学反思时，教师可以依据教学实践研究点，选择分析报告中重点关注的数据进行分析研讨。分析报告中的课堂关键词分析、课堂互动ST分析、师生互动IRE分析、课堂类型、教学阶段9事件分析都是在教学研讨中频繁使用的数据。其中，课堂的关键词分析能够看出教师专业用语的水平和规范性，教学阶段9事件分析能够观察一节课在及时强化、检查评价、促进迁移等维度的落实情况。另外，教师可以根据研究的需要借助生成式AI大模型提供的数据进行分析，如课堂提问设计的研究，分析报告可以借助大模型提炼出最重要的问题列表，对学生活动中的主要活动进行梳理。

（3）迭代完善关注教学评一致的课堂观课评课量表

根据新课标中的具体要求，以及线上线下融合教学的构成要素，项目组初步拟定了四个研究点，即学习目标的达成度、学习任务的适切性、学习评价的有效性、资源工具的针对性，并初步设计了关注学习进程推进的观课评课量表1.0。通过多轮教学实践研讨，骨干教师与点评专家针对观课量表提出了修改建议，形成了观课评课量表2.0。在学习进程板块，加入了学生在主要任务环节的学习行为、情绪举例描述，学习评价关注了过程性评价和结果性评价。其中的学习目标与关键活动任务，在教学实践研讨之前由备课组与上课教师共同研讨填写，观课、评课教师可以更好地关注学习目标和学习任务的落实情况。

3.AI赋能课堂观察与评价的实证教研

AI赋能课堂观察与评价的实证教研作为支撑系统，能够有效促进常态化“精智课堂”建设实践。教师围绕课堂实证数据展开教学研讨，能够实现从经验到数据的常态化教学改进研究。

（1）实证教研活动的设计与实施

为了确保精智教研的有效实施和课堂教学的持续优化，项目组梳理了实证教研的推进流程（如下图）和“精智课堂”建设学期推进方案。

以教研组为单位，运用课堂观察量表与AI视频分析报告组织观课研讨，提升教研品质，促进教研活动由规范性向专业性递进。AI分析报告呈现课堂、教师、学生等三个不同视角的微格化观察数据，观课量表是参加教研的教师从学习目标、学习任务、行为情绪与学习技术的支持维度进行观察记录。课堂观察量表与AI视频分析报告都可以实现量化数据与质性数据的记录，教研时融合量化数据与质性数据，从不同维度针对研究点进行深入研讨，能够达到一加一大于二的效果。

（2）实证教研的研究方式

实证教研的推进方式包括基于AI分析报告和观课量表的三种课堂研究方式，分别为同课优构、同课异构、同师进阶，不同教研组选择不同的研究路径开展教学研讨。

同课优构是指教师同一节课几轮试教+正式公开课，每次课堂实录均运用AI进行课堂分析，并根据课堂分析数据和量表信息不断改进。

同课异构是指针对相同的教学内容不同的教师进行授课，授课教师根据自己对教材的理解和对学情的把控，采用不同的教学设计、教学方法和教学策略进行课堂教学。

同师进阶是指通过制订课堂改进的学年计划，设定若干里程碑事件的时间节点，通过课堂分析报告和课堂观察，探究教师教学习惯的变化。

在实证教研推进中，通过同学科研讨、跨学科协作等多种方式，促进不同学科教师之间的交流，共享AI分析报告的解读和应用经验，有效促进教学数字化转型推进和师生的数字素养与技能的提升。

AI+OMO“精智课堂”建设的成效

常态化“精智课堂”建设从对普通教室的学习空间升级改造出发，借助低成本的录播系统实现OMO学习空间建设和常态化录播，再借助AI视频分析系统实现课堂分析，让AI与师生同听一堂课，每位上课教师能够得到精准的课堂分析报告与专家指导，实现教学评全流程的常态化实践应用。主要成效与经验具体如下：

第一，实现了低成本高效益的OMO学习空间的升级改造，促进线上线下融合的教学模式创新。选择常态化教学的普通教室进行学习空间改造，通过构建智能录播系统和教室大屏的整合，成功构建了低成本、高效益的OMO学习空间，有效实现学习资源和教学过程的精准性、数字化与智能化。

第二，研制系列推进常态化“精智课堂”建设的工具，有效推进数字化转型下的课堂教学改进研究。基于OMO学习空间精智教学研究，项目组开发设计关注学生学习进程的信息化教学设计模板，从备课、上课、作业等环节关注信息技术支持下的教学改进。通过教学实践研究，提炼出了适用于不同学科和课型的精智课堂教学范型，为教师提供了明确的教学设计框架和实施指南。

第三，推动了人工加智能的课堂观察与评价的实证教研，促进教师专业成长和教学实践的持续优化。AI赋能的实证教研，融合了学生学习过程性数据、常态化的课堂录制分析以及与教学评价一致的观课量表，不仅推动了课堂教学的数字化转型，而且提升了师生的数字素养与技能。智能录播系统的应用克服了传统观察方法的局限，确保了教学活动的全面捕捉，减少了主观偏差，提高了观察结果的准确性。此外，通过视频分析和观课量表，教师能够深入理解教学过程中的细节，为教学改进提供了具体依据。这种持续的观察、分析和反馈循环，使得教学实践得以不断优化。

另外，为了更好地辅助教师进行教学案例与教学论文的提炼，在项目推进中项目组开发设计了教学课例模板，标注了具体的撰写要求。参与实证教研的教师，通过书写教学课例、申报子项目不断提升专业素养和数字素养。

参考文献：

牟向伟，赵远航，唐瑗彬.人工智能应用下智慧课堂的研究热点与趋势——基于2001—2020年国内外文献的知识图谱分析[J].中国教育信息化，2021（13）：35-41.

本文系上海市虹口区教育科学研究重点课题“基于OMO的常态化‘精智课堂’建设实践研究”（项目编号：A22029）的阶段性研究成果。