随着ChatGPT、Sora、Deepseek等前沿技术的崛起，人工智能在教育领域展现出巨大潜力和广阔前景。近日，上海理工大学附属实验初级中学开展了“AI赋能校本教研，探索课堂教学新样态”集团展示活动。
　　活动聚焦“AI赋能校本教研”的实践路径，通过AI技术赋能、数据循证、协作创新，为教师专业发展提供可复制、可推广的实践经验。共同探讨“双新”背景下“AI赋能校本教研，探索课堂教学新样态”这一话题。
　　活动中，上海理工大学附属实验初级中学英语教师孙彦琳、数学教师王素敏分别展示了课程教学改革的最新成果。两位老师利用信息技术赋能差异化教学，将教学聚焦于课堂教学主阵地，助力教师实现专业成长，通过系统性收集、分析和应用实证数据优化教学实践，推动教学从经验驱动转向数据驱动。
　　2023年开始，上海理工大学附属实验初级中学就走上了AI循证赋能校本教研，开启教学新样态的探索之路。学校将“数字赋能质量提升，循证教研助推成长”作为校本研修的主题，组织全体教师开展人工智能课堂质量分析系统的相关培训。教师就综合能力、课堂教学行为、课堂思维培养、学生学习行为、教学设计执行度五个维度进行相关的理论学习。一系列教学模型，如教学设计综合等级条形图、S-T曲线图、课堂教学行为圆环图、学生参与度和抬头度折线图、教学设计执行度分析散点图……这些可视化的课堂证据让老师们大开眼界。
　　为了更好地推动AI数课在学校的快速落地，负责教师发展的沈忱老师先后进行了《技术赋能课堂观察与分析的几点体会》《基于教师梯队发展的AI课堂智能分析要点解读和使用建议》的主题交流。通过这些培训，老师们逐渐意识到用好AI课堂诊断可助力教学效能的提升，帮助自己制定科学合理的教学目标，创新教学内容，运用多样高效的教学方法，来达到积极的教学效果。老师们认识到教学效能的提升不止于自己的高素养，更体现在学生学习意识、能力、水平的提升。
　　在实践的过程中，教师个人基于AI平台的课堂行为追踪与效果循证，优化教学设计，不断迭代提升自己的教学效果。教研组就某节课、某个环节开展同课异构，或对比效果找出最优方法，或聚焦关键数据，据此调整教学策略。基于动态分析学情数据，生成差异化教学策略，并逐步形成“设计—实践—循证—迭代”的教研闭环，助力教师从经验型向研究型转变。此外，数据驱动的教研协同也在提升教师精准诊断与干预能力。
　　去年，学校语文、数学教研组率先开展循证教研。数学组由六年级备课组开展基于AI循证赋能的同课异构教学实践导。通过双师课堂实录课堂分析报告，结合课内高阶问题统计与问题链的设计绘制数据，精准定位学生课堂中的思维断点。基于实证报告优化分层作业设计，构建“问题链-变式链”教学模型。
　　语文组由九年级备课组针对“初三期末质量调研中的说明文”开设主题研讨课，邀请宝山区教研员邱霞老师共同参与研讨，教研就即时产生的课堂报告，基于数据精准捕捉学生在说明文学习中的难点与需求，助力优化说明文阅读的教学策略，提升教学质量。
　　上海理工大学附属实验初级中学党支部书记、校长吕黎明坦言，人工智能让课堂教学评价从“传统”走向“创新”、让学科教研从“经验”走向“循证”、让“大数据”精准赋能教学管理。未来的课堂，教师“利器在手，事半功倍”，当然“模型会有很多，应用才是王者”。AI时代的教师专业发展之“变”，在于更加聚焦教学方式的革新瑜技术要求的提升，更加关注学生的真实基础和需求，更加具备快学科的知识视野；AI时代的教师专业发展之“不变”则在于教育本质始终是立德树人。面对未来社会对人才需求的根本性转变，期待在“变与不变”中寻求传统教育与智能时代的适配性，探索更多“未来学习样态、未来教师素养、未来评价模式”。