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随着教学改革进入新的发展阶段，以“学”为中心，教如何支持学？学如何更主动？练如何增效学？评如何促进学？“教学练评”一致性成为老师们重点关注的课题。

而推进“教学练评”一体化的设计与实施，从“学”的角色出发，共同促进素养目标的达成，已成为教师提升教学的新使命。

AI技术的兴起，正为破解这些难题提供全新可能——从智能题库的生成到抽象内容可视化，从认知轨迹建模到自适应评价反馈，AI技术正在重构“教学评”闭环的底层逻辑。

中关村第三小学为我们提供了真实且有价值的操作样本。

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AI支持下的教与学：

打开教学的N种方式

1.AI+语文

在语文的教学中，如何提升学生的想象力是老师们遇到的一大难题。如今借助AI的力量，可以让学生的想象具象化，进而不断引导学生去进行更多的想象和思考。

以《精卫填海》这篇课文的教学为例，全文虽然只有短短两句话，但藏着很多有意思的想象空间。

怎么让学生既能感受到文言文神话的奇妙，又愿意把精卫坚持不放弃的精神传下去呢？老师在设计学习任务时，就融入了AI的使用，让学生通过与AI人机对话生成精卫填海的图片。

女娃填海用的什么工具？精卫长什么样？东海里有东海龙王吗？西山有多大……学生们和AI进行了三轮互动：

第一轮让AI画出他们心中的精卫鸟，第二轮画出波涛汹涌的东海和高大的西山，第三轮把故事里没说清楚的细节全画了出来，形成了极具创意的海报。

通过三轮互动，学生发现：和AI说得越详细越具体，生成的画面就越精彩越神奇。这种边聊边画的方式极大地激发了学生们的学习热情和兴趣。

不仅如此，学生还可以利用AI进行古诗翻译生成字幕，利用语音合成进行配音，最后生成一个完整的视频。通过以上方式，学生可以更好地理解诗歌背后的情感，想象诗歌描绘的画面、景象。

2.AI+数学

数学学科的“举一反三”错题系统已实现拍照识别、智能组题功能。通过知识图谱分析，系统能自动生成同类型变式题目。

学生们可以在拿到课堂练习的试题后，通过拍照自己的错题，让举一反三的智能体为每一名学生重新出一道新的题目。学生就可直接根据平台推送的题目做到针对性地练习和提升。

3.AI+英语

在英语备课中一大难点在于找到适合学生水平的教学素材，现在老师们可利用“AI三小”平台英语听力生成器功能生成适合学生听力水平的对话。

老师输入需要的场景、学生年级等，AI就可以生成相应的英语对话，老师再确定想要的发音（英音或美音）以及对话的速度，点击提交即可生成一个适合学生当下水平的英语对话录音。解决了英语教师备课当中需要投入大量精力录制音频的问题。

在大屏幕上，我们不仅能看到所有学生的朗读数据，更能够根据现有数据实时的调整英语听说过程中的教学策略。

4.AI+美术

在美术课堂上，除了大家已知的学习目标、学习任务等可以利用AI进行辅助外，还可以利用AI进行绘画和作品评价。

例如，在某次课堂上，老师提前通过AI平台生成了以“秋天”为主题的绘画草图，在课堂上同学们可以直接利用草图进行二次创作。

学生完成创作后，老师也不用一份一份点评，只需把学生的作品再次上传回平台，并输入老师的评价维度，AI就能根据你提供维度做出评价并给出相应的提升建议。

5.AI+信息技术

老师可利用平台的教学数据分析功能对学生的学习进度进行实时监控与反馈。

例如，在教授编程课程时，教师通过平台批量批改学生的代码作业，平台自动分析代码中的错误并生成反馈报告，帮助学生及时纠正问题。

通过这一数据分析功能，教师能够清楚地掌握每位学生的学习状态，并根据反馈调整教学内容和进度。

6.AI+跨学科

跨学科项目式学习是当下教学中的一个核心方向，但是如何设计好跨学科的活动任务对于老师的跨学科知识储备要求较高。

在中关村第三小学，老师可以通过“AI三小”平台的跨学科设计功能，横向联通各学科课标，进行跨学科内容的设计，将某一学科的教学与其他学科内容进行有机结合，设计出具有综合素养培养目标的项目学习任务。

例如，在六年级语文《鲁滨逊漂流记》的教学中，老师可借助AI平台生成语文跨地理和历史学科的学习目标进而生成对应的学习任务。

老师可以引导学生在理解文学作品的基础上，通过学习任务进一步探索鲁滨逊所处环境的地理特征以及他所处时代的历史背景。

7.AI+深度学习

此外，学生还可以利用“AI三小”平台的人工智能图书馆进行阅读，阅读场景不在局限于校内图书馆。

阅读过程中还可进行及时的批注，不用担心会影响其他同学后续阅读。在阅读时如遇到问题，可AI对话互动进行解答，提升了学生的阅读理解能力。

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AI让教学评价从

“经验直觉”走向“数据智能”

在传统的评课过程中，老师大多基于经验和简单课堂观察记录进行的评课模式，主观且标准各一。

但在中关村三小，利用教室前后的双机位，老师能实时记录课堂情况，再用人工智能系统分析上课的关键信息。

比如教师的讲授时间、学生的学习方式、课堂的组织管理、师生的互动频率、问题的思维含量等。这些数据由电脑自动记录，比人眼观察更全面、更公平，不会漏掉细节或者带个人偏见。

系统把收集到的各种数据汇总分析后，会生成一份详细的课堂诊断报告。

这份报告会告诉老师：备课内容有没有落实到位、学生有没有认真参与、老师自己的教学水平怎么样、每个学生在课堂上的具体表现如何，还会给出改进建议。

老师可以根据报告里的数据，清楚地知道自己哪里做得好、哪里需要调整。

教研组也能通过这份报告快速找到教学中的问题，用真实数据当依据，有针对性地研究改进方法，形成“发现问题-分析原因-解决问题-提升效果”的完整流程。

在这个过程中，许多教师在实践中经历了观念的转变和行为的调整，评价模型也从以往的课堂质性评价转型成为了量化+质性的混合课堂评价。

以二年级语文课《青蛙卖泥塘》为例。这节课老师带着学生围绕“借提示编故事 悟改变讲美好”的主题，通过角色扮演、想象画面等方式，让学生沉浸在这篇童话故事里。

下课后，AI系统生成的报告显示：老师用了讲解、小组合作、上台展示、讨论等多种方法组织课堂，和学生的互动很充分，整个课堂基本按照教案设计推进。

但报告也发现一个问题——在“师生交流反馈”这一项，数据显示老师回应学生时，有太多类似“很好”“真棒”的简单表扬，缺少具体的指导建议。

根据AI报告的提醒，教研组回看课堂录像，确实发现老师重复说了20多次“特别好”。

为了改进，老师们专门查阅资料，学习更有效的课堂反馈方法，比如分步引导的回应（学生卡壳时给提示）、追问式回应（用问题引发深入思考）、拓展式回应（结合学生答案补充知识）等。

经过学习后，大家对教学设计进行了一轮升级。

调整后再上课时，AI报告显示：简单表扬减少了五分之一，老师的理答方式变得更有层次，能针对学生的表现给出具体建议。

通过这样的改进，教师大幅提升了备课与教学效率，减少了重复劳动时间，更多精力投入到教学创新与个性化辅导中。

学生的学习积极性与参与度显著提升，尤其在跨学科项目学习和口语训练中表现突出，综合素养得到有效提升。

教研活动更加高效，智能化的工具帮助教师系统整理教学内容和研究资料，推动教学质量持续提升。

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AI通过构建“教-学-评”智能闭环，

系统性破解传统教育症结

1.在教学资源方面，AI生成动态化、场景化的学习素材（如语文想象画作生成、英语分级听力创作等），突破教材局限。

2.在教学方面，打造人机协同的学习生态（数学错题智能推演、美术AI协同创作等），使个性化学习从理念到落地。

3.在评价方面，建立“数据收集-智能诊断-循证改进”的全新范式（课堂双机位分析系统、教师理答行为优化等），将经验主义评价转变为量化追踪与质性分析相融合的新型评价方式。

中关村第三小学的实践表明，当AI深度融入教育场景，不仅能释放教师的创造力、激活学生的元认知能力，更重塑了“资源供给-教学过程-教学评价”的教育生产关系，为核心素养导向的教育变革提供了可复制的解决方案。

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来源丨星教师

编辑丨智库君

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