中国教育报-中国教育新闻网讯（通讯员 蒋颖妍 记者 刘盾）一节课结束后，授课教师的教学语言、问题结构和教学节奏，已经被系统感知、记录，并完成分析。很快，一份课堂诊断报告生成，呈现出课堂中不同层次问题所占比例，以及学生深度学习的情况。教师的能力画像就在这样“无感”的状态下生成。

这正是广州开放大学借助人工智能技术，推动广州市中小学教师专业能力发展路径变革的生动写照。长期以来，很多教师不清楚自己课堂教学的短板，也难以找准教学能力提升的发力点。多地在教师研训过程中，往往向很多教师提供共性的建议，而未能基于教师的授课情况，提供清晰而个性化的专业诊断。

广州开放大学作为广州市级教师发展中心，在广州市教育局的支持下，与省市教研部门、企业直面问题。多家单位联手研发，将“伴随式、无感化”的理念引入教师画像与研修体系之中，并融入教师日常教学与研修过程。教师在课堂上的教学行为、语言表达，在研修平台上的学习轨迹、互动情况等，都会自然转化为可分析的数据。

“与以往的课堂AI评价不同，我们不仅通过智能技术，感知老师教学行为数据进行画像，还能对这些数据进行更高阶的语义分析。”广州开放大学教学中心书记曾海表示，广州开放大学基于AI听觉的语义分析，能够深入洞察课堂问题的实质和层级。

系统在分析课堂语义时，不只是简单统计教师在课堂中的提问次数，更能深层识别这些问题所对应的层级。系统还通过报告，呈现授课教师在一节课中不同层次问题的分布情况。这让教师可以较为直观地看到，课堂中以概念理解为主的表层学习所占比例；以及自己在课堂上引导学生分析、解决问题和迁移应用的情况。

系统在不同学段，对授课教师课堂提问层级目标的要求并不相同。系统会结合学生所处的学段及学科特点进行综合分析，使诊断更具针对性和科学性。在幼儿园或小学低年级阶段，“是何”问题在课堂中占比较高，这能帮助学生建立基本概念和认知框架。但随着学生认知能力提升，学生需要深度学习促进思维发展。因此系统如果发现，在初中和高中阶段的课堂，“是何”问题占比过高，就可能会预判这堂课的教学目标与学生发展出现了错位。

“系统在生成画像、报告时，没有采取‘一刀切’的评价方式，而是从学段、学科适配的角度，呈现课堂提问结构是否合理，是否需要调整教学设计。”在曾海看来，教师仔细分析研读报告，就能认知自己在问题设计和思维引导上的不足，进而思考优化课堂设计。很多教师就在系统助力下，明晰教学重点，逐步引导学生走向“为何”“如何”和“若何”的高阶思考，推动课堂从知识传授跨向能力培养。

广州开放大学同样运用伴随式无感画像模型，帮助教师提升信息技术能力和数字素养。广州开放大学从意识、知识、应用、责任、发展五个维度，研发《广州市中小学教师信息技术应用能力发展测评实施细则》，为教师专业发展提供清晰的评价标尺。

这一模型被整体融入广州市教师发展智脑平台。广州通过自感知技术，动态感知教师在教学与研修中的变化轨迹，持续追踪并反馈教师数字素养发展状况，帮助他们发现自己数字素养的薄弱环节。

“画像不是给老师‘定级’，而是从教师专业发展的视角，帮助他们看清自己当前所处位置，以及下一步努力的方向。”曾海表示，广州市教师发展智脑平台基于“以测定学、数据驱动”的原则，为很多教师清晰规划从“鸿蒙”到“智慧”的数字素养四态逐级进阶路径，让专业成长有迹可循。

围绕这一画像结果，教师研修方式也随之发生转变。广州市教师发展智脑平台遵循因材施教理念，以评价为导向、以研训为纽带，逐级为教师们设计差异化的教学与研修活动。这一做法推动了青年教师和偏远乡村教师的成长。

“起重要作用的不是一次孤立的画像，而是由此形成的双闭环机制。”曾海具体介绍说，一方面，课堂教学与研修行为持续生成数据，帮助授课教师构建动态画像；另一方面，画像结果反过来影响研修内容与教学设计，推动教师在实践中不断优化与提升。这种“诊断—研训—画像—再诊断”的闭环，使评价真正服务于教学，而不是停留在结果层面。

目前，广州开放大学依托教师发展智脑平台，已为十余万名教师开展信息与数字素养四态画像与进阶培训。数据显示，在广州市两轮教师提升工程中，已为10万多名教师进行了能力画像；已有近16万名教师完成进阶培训，并通过微能力认证。这提升了广州市教师数字素养整体水平，并形成良性循环。

作者：蒋颖妍 刘盾