课堂教学行为数据-AI教学分析支撑

目标：针对常态教学空间内教学和学习行为测量和教学分析，为教学效果评价、教学方法改进提供客观依据

方法：信息科学、教育技术学、教育心理学、传感感知、视频分析、语音识别、语言理解

基于数据驱动的远程精准督导评价

督导可先查看教师数据，再选择对应课堂评教，节省时间的同时确保评教的公平性。

部分督导本身的评分差异，通过数据可以分析和鉴别，提升督导评价的科学性；

数据长期存留，多个督导可针对同一课堂交叉评价，避免评价的主观性；  

异常课堂预警，督导目标更精准

基于无感知数据采集可以看到当日或者近几日的问题课堂汇总，以更直观更智能的方式，帮助教学管理者快速锁定潜在问题课堂，为教学管理提供有力抓手。

教师个体典型案例分析

课程组长和有经验的老教师课堂表现最好；

青年教师由于上课时向学生透露会全程录制，学生表现更加积极，说明教师的重要信息反馈能对整个课堂形成正面激励作用。

教学评价与反思：AI智能技术在教学中合理化应用

基于人工智能技术，实时无感知采集教室行为数据，包括：出勤率、抬头率、点头率 实时课堂动态分析，精准分析有效支撑教研和课堂反思。