现实之困：区域教研数字化转型的五大挑战
安徽省马鞍山市雨山区的教研改革探索，源于对区域教育生态深层痛点的清醒认知。这些痛点不是雨山区独有，而是当前区域教研普遍面临的共性困境。
教师专业成长之困。区域内青年教师占比高，部分学校近五年新教师占比超25%，他们的专业成长亟须精准扶持。然而，传统“传帮带”及听评课模式存在明显短板：反馈多基于观察者的主观印象与模糊记忆，缺乏对教学行为细粒度、可量化的描述。这导致教师难以开展精准的自我反思与改进，专业成长迟滞，阻碍了从“经验依赖”向“循证实践”转型的关键跨越。
教研方式科学之困。传统课堂观察仍依赖纸笔记录、“画正字”统计等“手工作业”方式。这种方式不仅效率低下，且记录维度单一，难以对复杂的师生互动轨迹与思维发展过程进行科学编码与深度分析，制约了教研活动的科学开展与专业提升。
教研支持力量之困。区级教研员多为兼职，人员配置与庞大的教师基数严重失衡。教研员往往疲于应对事务性工作，精力仅能聚焦于少数“示范课”或“竞赛课”的打磨，无力对广大教师的常态化课堂进行持续、深入的观察与指导。这种资源错配导致优质教研成果难以惠及全体教师，形成了“精英教研”高高在上、“大众课堂”无人问津的脱节局面。
教学质量评估之困。长期以来，教学质量评估过度依赖考试分数等终端结果，缺乏对教学过程的即时、动态、伴随性诊断。教育管理者无法及时洞察课堂中的结构性问题，如师生互动模式单一、提问认知层次偏低等，导致管理干预措施往往滞后且针对性不足，难以从根本上提升课堂效能。
数据资源价值之困。尽管众多学校已配备录播教室并积累了海量课堂录像，但这些非结构化的视频数据如同“沉睡的矿藏”，未被有效开发利用。依靠人工复盘不仅耗时费力，更难以开展大规模、多维度的交叉分析。宝贵的教学过程性数据被浪费，无法转化为驱动教学改进的实质动能。
破局之路：构建“三维一体”的AI循证教研系统
针对上述困境，雨山区摒弃了单一的“技术工具堆砌”思路，转而实施系统的顶层设计，构建了集智能环境层、数据中枢层、应用生态层“三维一体”的解决方案——
智能环境层：打造全域感知的数字化教学场域
雨山区将智能录播教室作为新型教育基础设施进行区域统筹建设。截至2025年底，已在超过75%的区内学校部署了集成高清摄像机、智能音频阵列、数据分析主机等新一代录播系统。该系统能够以非介入、无感的方式，常态化地完整记录课堂教学全过程的多模态数据，如音视频、师生轨迹、发言记录等，为后续分析提供了稳定、真实的数据源，实现了从“有限观察”到“全景记录”的跨越。
数据中枢层：嵌入先进教育分析模型的AI“数字CT机”
作为系统的核心“大脑”，雨山区引入的希沃AI循证教研系统，并非简单的行为识别工具，而是一款内嵌多种经典教育分析模型的“数字CT机”，能够对采集到的原始数据进行深度扫描与智能诊断。
一是教学行为时序分析。系统可自动切割并量化教师讲授、师生问答、小组合作、个体练习等课堂环节的时长与占比，通过可视化图表直观呈现课堂结构，客观反映教师的教学设计意图与实际执行效果。二是提问有效性智能评估。依托布鲁姆教育目标分类法与4MAT教学模式，系统可对教师的全部提问进行自动编码分析。例如，在某初中数学《勾股定理》课堂上，系统数据显示，教师60次核心提问中，“应用型”问题占比达75%，而高阶思维问题占比不足10%；“如何”类问题占比53%，“为何”类问题仅占2%，精准揭示出课堂思维深度不足这一核心问题。三是师生互动深度分析。采用弗兰德斯互动分析系统（FIAS）与S-T分析方法，将复杂的课堂言语互动转化为可量化、可分析的数据。结合前述数学课的分析报告，“教师提问比”高达0.82，而“学生发言比”仅为0.19，且70%的提问未得到学生主动响应，清晰暴露出课堂互动以教师驱动为主、学生主动表达缺失的深层问题。四是学情投入度诊断。通过“学生抬头率”曲线、经脱敏处理的面部表情分析，以及课堂练习反馈数据等多维度指标，全面评估学生的实时专注度与认知负荷，为教师及时调整教学节奏、优化教学策略提供即时性依据。
应用生态层：创立“数据驱动的三阶循环”教研新范式
雨山区创新性地将AI诊断报告与区域教研组织流程深度融合，构建起可复制、可推广的“三阶循环”教研模式，改变了传统教研活动的形态，实现了从“评估管理”到“成长赋能”的根本转变。
一阶：AI智能诊断，生成证据链报告。课后数分钟内，教师即可收到一份类似临床“体检报告”的详细分析报告。这份报告不仅呈现课堂精准数据，更将数据与具体教学片段相关联，形成完整“证据链”，同时配套针对性的改进建议，让教师的教学反思有迹可循、有向可依。二阶：数据循证研讨，聚焦真问题。教研员与同组教师围绕同一份数据报告开展集中研讨，摒弃“我觉得……”“好像……”等模糊表述，代之以“数据显示……”“从师生互动占比看……”等实证性研讨，聚焦课堂教学中存在的具体问题，共同探讨切实可行的改进方案。三阶：实践迭代优化，沉淀智慧资源。教师结合研讨形成的改进方案，开展“二次备课”与“再度实践”，并将新的课例及对应分析报告再次上传至云平台。每一节常态课都成为教师专业成长的阶梯，海量课例与报告逐步汇集，形成一个动态生长、可检索、可分析的“区域教学智慧资源库”，实现教研成果的长效沉淀与复用。
实践之效：多维赋能下的区域教育生态重塑
教师层面：从“经验型”到“研究型”的专业成长跃迁。
系统为每位教师建立了持续更新的“数字画像”，清晰呈现其教学风格的优势与待改进空间。许多青年教师借助系统生成的分析报告，精准发现自身教学的问题，并进行针对性改进，实现了专业能力的快速提升。
课堂层面：从“教为中心”到“学为中心”的教学范式转变。数据反馈倒逼课堂教学改革走向深入，越来越多的教师开始主动关注“学生行为占有率”“探究学习时长”等教学指标，重视学生主体地位的凸显。例如，在小学语文《赵州桥》一课的教学中，教师借助系统精准定位学情难点，运用技术优化教学流程，并依据AI诊断报告改进提问设计，将课堂从单向的知识传输场，转变为注重深度互动、聚焦问题解决的素养培育场。
教研层面：从“离散活动”到“体系支撑”的教研范式重构。
教研员的角色发生了根本性转变，从以往的“评判者”和“救火队员”，转变为专业的“数据教练”和“体系设计师”。他们依托平台实现“数字巡课”，能够快速掌握多所学校课堂的关键指标，精准捕捉区域教学的共性问题，并针对性开展主题教研，让教研活动因“有数可依、有据可论”，变得更具实效性和吸引力。
治理层面：从“模糊感知”到“精准导航”的科学决策升级。区域教育管理者可借助系统的聚合分析功能，全面掌握全区课堂教学质量的整体样态与发展趋势。教育决策正从依赖模糊经验和个别案例，转向基于大规模过程性数据的科学分析与精准施策，有效推动区域教育治理能力的现代化。雨山区的实践表明，以AI循证教研系统推动区域教育数字化转型，是一项涵盖技术、流程、人员与文化的系统性工程。其成功关键并非技术本身的炫酷，而在于“数”与“智”的深度融合：“数”是客观精准的教学证据，“智”则是教师与教研员的教育智慧与专业判断。系统提供的只是“诊断”与“线索”，而“处方”的制定，始终依靠人的专业主体性。展望未来，雨山区循证教研的深化还需在三方面持续探索：一是普及数据素养，助力每位教师成为数据的合格解读者与应用者；二是深化分析模型，研发与学科核心素养结合更紧密的专用分析工具；三是拓展生态体系，推动循证数据与教师评价、专业发展档案有机衔接，构建更加完善的教师发展支持体系。
作者：黎沙 戴鲁峰｜安徽省马鞍山市雨山区教育局
