“区域及学校教育数字化发展 ”
是《中国信息技术教育》杂志
2026年关注重点之一
我们将以专业的视角
展示数字化赋能区域教育优质均衡发展
呈现数字化赋能学校教育教学创新变革
2026开年，我们聚焦
“人工智能助力基础教育变革的上海样本”
2026年 第05期
如何推动人工智能教育高质量发展？
作为全国首个“教育数字化转型试点区”，上海在这一领域走在全国前列。 “人工智能助力基础教育变革的上海样本”专题，将从顶层设计、实验区探索、学校形态等视角，系统呈现上海人工智能教育实践，以期为全国人工智能教育的发展提供有益经验与启示。
智能语义分析技术助力素养导向教研实践
——以人工智能课程为例
唐泽
上海市虹口区曲阳第四小学
龙方舟
湖南省长沙市第十一中学
彭振宇
华东师范大学教育信息技术学系
在当前教育数字化转型加速推进、素养教育理念深度融入各学段教学的协同发展背景下，中小学教师的教学教研质量提升面临着诸多现实难题。针对这些难题，本文引入智能工具“课堂时光机”，对上海市小学四年级“人工智能基础”课程中的《图像识别在生活中的应用》一课开展实证研究，构建“智能诊断—问题归因—设计优化”的教研路径，并对课堂教学全过程进行细致拆解，精准诊断出教学中存在的典型问题。基于诊断结果，“课堂时光机”针对性地提出改进策略，显著提升了课堂知识的结构化程度，使零散的知识点形成系统网络，有效提高了学生高阶思维的参与度，促使学生更深入地思考与探究，同时大幅增强了教师教学改进的精准度，助力教师对症施策、优化教学方法。
引言
在教育数字化战略推动下，我国教育系统正经历深刻变革。党的二十大报告首次将“推进教育数字化”纳入国家决策，为变革指明了方向。《教育强国建设规划纲要（2024－2035年）》细化并划定38项重点任务，将该战略具象为可落地的步骤。2025年7月，教育部发布的《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》明确指出“要以数字技术与人工智能技术融合应用为牵引，扩大优质资源和服务供给，助力打造高水平教师队伍”。尤为重要的是，通知将教师数字素养从“加分项”升级为从业必备“基本项”，并纳入教师资格考评。这一调整不仅标志着“教育数字化”迈入深水区，更明确将其作为教育高质量发展的“基础支撑”与“核心动力”。“教育数字化”不再只局限于技术工具的表层应用，而是要依托智能技术重构教育生态。
在教育数字化战略推进的同时，“以学习者为中心的素养提升”教育理念在政策层面长期得以体现，二者协同指向教育的高质量发展。2016年9月，教育部发布《中国学生发展核心素养》，明确了6大核心素养与18个基本要点，为基础教育课程改革提供了核心依据。这种导向既重构了教学目标优先级，也推动了教育评价体系的深层变革。
在系列政策的推动下，教育场域“教”“学”关系正发生根本性转变，教师对数字化工具的运用成为这场转变的重要支撑。数字化工具逐渐成为教师教研的重要辅助，它通过捕捉教学数据、生成学习反馈，分析评价课堂，为优化教学提供依据。当教育数字化向教研教学深处推进时，一线教师对其已有探索，但要将政策愿景、教育理念与数字化技术转化为常态教研而非阶段性尝试，教师仍面临多重难题。
达成精准且深度反思的现实难题
1.专业发展层面：精准反馈机制存在短板
优质指导资源稀缺与现有指导模式偏差问题显著。一方面，资深专家、教研员等优质指导力量的数量与精力有限，难以对全体教师进行日常课堂高频次全覆盖式的观察诊断。另一方面，有限的入校指导资源多倾斜于教师精心打磨的“示范课”，课堂虽能展现教师的最佳状态或特定理念，却遮蔽了真实教学情境中的困惑、短板及盲点，从而导致教师日常教学普遍缺乏外部专业视角的客观审视与深度反馈，教师难以识别深层教学问题、改进隐性教学惯性，最终限制了教学质量的提升。
2.教学反思层面：深度与效能受数据制约
由于缺乏客观数据支撑，课后反思的深度与效能不足。当前，多数教师的反思依赖主观记忆与经验感知，难以精准回溯课堂关键事件与互动细节，也无法锚定教学策略效果。这种缺乏客观数据实证基础的反思，不仅易陷入模糊化、碎片化，难以触及教学深层结构与改进核心，更让教师的专业成长与判断缺少可量化的依据，最终阻碍教师精准识别问题、科学优化实践，制约教师专业发展。
3.技术适配层面：动态数据解析能力不足
传统工具存在局限，难以支撑深度教学需求。其一，数据捕获存在盲区。现有分析软件多依赖固定视角的单摄像头，难以追踪动态场景中师生的轨迹与互动，关键数据采集不全导致后续分析失据。其二，行为解析与评估浅层化。现有工具的分析多停留于浅表行为识别，仅能量化表面指标，动态解析能力较弱，难以解析高阶认知过程和深层教学目标，导致反馈缺乏学习质量、协作效能等核心数据，削弱了工具对教学改进的实际支持价值。因此，提升工具的数据捕获能力与评估准确性，是突破技术适配瓶颈、支撑深度教学的关键需求。
“智能”技术赋能素养导向教研
1.“智能”的内涵与核心内容
教育语境中的“智能”并非单纯的技术工具属性，而是以认知过程为核心的系统性思维能力集合，是人类认识世界的基础性思维环节，具体包括识别、分类、抽象、概念化、归因、总结、分析、具象化等，这些环节构成了完整的认知链条。其中，识别是对信息的初步感知区分，为后续思维活动提供原始素材；分类由范畴体系实现信息的有序化，是知识结构化的基础；抽象与概念化是从具体现象中提取本质属性并形成系统性认知的关键，推动认知从感性向理性跃升；归因与分析则探究事物的内在逻辑与关联，揭示现象的因果关系；总结是对认知过程的凝练与升华，形成可迁移的规律认知；具象化则实现抽象认知向具体情境的回归，完成“实践—理论—实践”的认知闭环。这些思维环节相互关联、动态协同，共同构成了智能在教学场景中发挥作用的核心机制，为素养导向教学中的认知活动提供了底层逻辑支撑。
2.大概念支撑素养导向教学过程
大概念是桥接素养与知识概念的中介，其对素养导向教学的支撑作用，本质上是通过整合上述智能思维环节实现的。从认知逻辑来看，大概念的形成与应用贯穿了完整的智能思维链条：一方面，大概念的提炼依赖于对零散知识的识别、分类与抽象，通过概念化过程将具体知识升华为具有统摄性的核心观念；另一方面，大概念的教学实施遵循“概念→具象”“关系→因果”的逻辑，通过具象化环节将抽象概念转化为可感知的教学内容，通过分析与归因环节揭示概念间的内在关联，最终实现知识向素养的转化。这种支撑机制使得素养导向的教学摆脱了知识碎片化的困境，依托大概念的稳定可迁移性，引导学生在认知过程中形成结构化思维，逐步构建起以素养为核心的认知体系，呼应素养形成需“建构于大概念的理解框架”的本质要求。
3.智能技术赋能大概念的策略习得
智能技术赋能大概念教学的“策略习得”，其核心在于对上述智能思维环节的强化与延伸，通过技术特性弥补传统教学中思维干预的局限性。从技术逻辑来看，智能技术可精准对接大概念教学所需的思维环节：在抽象与概念化环节，借助领域驱动的大概念图谱构建技术，将知识间的多维关系可视化，辅助学生把握大概念的核心结构与层级体系；在分析与归因环节，通过学习分析技术对学生的认知过程数据进行实时处理，快速识别思维偏差并生成针对性反馈，提升策略调整的精准度；在具象化环节，利用数字化工具实现抽象概念向模拟情境的转化，为大概念的应用提供沉浸式实践载体。这种赋能并非为了替代教师的教学主导权，而是借助技术对思维环节提供系统性支撑，强化大概念教学中“稳定、可迁移”的核心目标，帮助教师突破精力与能力的限制，引导学生在深度思维活动中掌握大概念的应用策略，从而贯通素养导向教学的“深度学习过程”。
智能语义分析在教学中的案例应用
为推进人工智能赋能基础教育高质量发展，上海市出台了《上海市中小学人工智能教学实施要求（试行）》，自2024年秋季起，系统推进上海中小学人工智能教育，旨在打造上海特色人工智能教育课程体系。在教学过程中，笔者发现地方课程因刚落地实施，仍存在精准反馈机制薄弱、缺乏教学反思抓手、课堂动态解析数据不足等问题。因此，本研究选取四年级“人工智能基础”课程中的《图像识别在生活中的应用》一课为研究案例，探索“课堂时光机”在“智能诊断—问题归因—设计优化”教研路径中的有效应用。
1.课堂教学的实施过程
在本节课中，教师引导学生分享图像识别的生活应用场景以感知技术影响，介绍简单的图像识别技术的一般过程，并鼓励学生使用该技术解决简单的生活实际问题。
（1）课堂导入：初识图像识别技术
教师创设“在上海博物馆遇生字”的真实情境引导学生讨论解决办法，如“查字典”“用手机识别”等，启发学生思考高效方法以引出课题。
设计意图：此环节以真实问题切入，既降低学生对人工智能技术的陌生感，又通过问题驱动激发学生的参与兴趣，为后续教学奠基。
（2）情境迁移：感受图像识别技术的生活应用场景
教师在博物馆情境感知的基础上，启发学生思考生活中其他图像识别场景，讨论该技术解决的问题及带来的影响，引导学生结合自身经历展开交流。
设计意图：此环节通过情境迁移引导学生发现身边的图像识别技术的应用，搭建“技术与生活”的关联认知；借助问题链构建“由技术功能到生活价值”的思维框架，为理解技术概念奠定基础。
（3）视野拓展：寻找图像识别技术的社会应用场景
教师引导学生将视野拓展至社会领域，通过播放农业、交通、航天、医疗四大领域的图像识别应用视频，组织学生讨论并归纳图像识别技术的社会效益。随后，结合具体案例，组织“猜猜我是谁”游戏，引导学生理解图像识别技术的一般过程，从而帮助学生初步认知其技术原理。
设计意图：此环节通过“由生活到社会”的视野延伸，引导学生从微观视角转向宏观视角，直观感受图像识别技术的变革性影响；借助游戏化教学，将抽象的技术原理转化为具象的认知体验，降低理解难度，为实践操作做铺垫。
（4）实践操作：尝试使用图像识别技术解决问题
学生通过小组合作，使用图像识别软件拍摄校园绿植，识别其名称并了解养护方法。在操作过程中，教师引导学生分析出现的相似度问题，并组织讨论提升识别准确性的方法，以此培养学生的动手实践与探究能力。
设计意图：此环节通过“校园绿植识别”情境，让学生体验图像识别工具的使用流程，深化对技术实用价值的理解；通过“发现—分析—解决问题”链条，培养学生的合作探究能力与批判性思维，落实素养目标。
（5）课堂总结：知识回顾与学习评价
教师组织学生交流课堂收获，引导学生结合发言梳理课堂核心内容：图像识别的生活与社会应用场景、图像识别技术一般过程以及实践要点等。随后，开展课堂学习评价，从多维度反馈学生的学习效果。
设计意图：通过内容梳理帮助学生构建系统化的知识框架，强化对核心知识点的记忆与理解；通过多元化的评价方式全面反馈学习效果，既关注知识掌握情况，也重视能力发展与学习态度。
2.技术反馈的关键问题
课堂时光机生成的大概念地图如图1所示。
图1 本节课大概念地图
首先，“了解图像识别一般过程”核心教学环节未与其他知识点形成有效逻辑关联，呈孤立状态。从教学效果来看，知识孤立易引发知识碎片化，使学生难以构建系统化的知识框架、形成对“图像识别”的整体认知，也削弱了学生的知识迁移应用能力，学生难以将知识关联并用于实际问题解决。基于此，教师在进行教学设计时需强化知识点间的逻辑联结，增设概念衔接环节，帮助学生建立结构化的知识体系，为知识迁移与实际应用奠定基础。从问题链反馈数据可知，课堂提问存在两个问题。一是维度单一。教师过度聚焦“结合实际场景阐述图像识别的生活应用”，缺乏多元议题的拓展，导致提问覆盖面受限。二是高阶问题引导缺失。在学生回应时，教师预留的思考时长不足，且活动形式同质化，学生思维输出高度依赖教师提示，难以有效激发学生的深度思考能力（如图2）。因此，学生在表达时多数只能泛举“智能门锁”“无人驾驶”等例子，无法深入描述技术在这些场景中的具体应用，更难以清晰阐述技术为生活带来的真切改变。
图2 课堂时光机反馈教师提问分析
其次，“体验图像识别的应用”环节时间分配失衡。如图3所示，学生花10分钟熟悉软件操作，用于观察植物识别、记录问题等核心活动的时间仅5分钟。反馈显示，时间不足导致学生对图像识别技术应用的知识关联不深，观察思考时间欠缺使该环节流于形式，匆忙收尾，未达预设目标。
图3 教学环节时长反馈
最后，“物体的特征”和“相似度”概念的知识逻辑承接未被明确。因“相似度”对学生而言是陌生概念，此处知识中断导致学生对概念的理解缺乏深度，后续在讨论提升方法时无法触及核心优化方向，进而制约了学生对图像识别技术核心逻辑的完整认知。
3.优化迭代的教学策略
在教学案例中，“课堂时光机”借助智能语音识别、和大模型分析技术，系统还原课堂教学内容，精准诊断关键教学痛点并提供有效改进方案。
（1）优化教学设计环节，构建系统的知识结构
知识结构图的反馈显示，“了解图像识别的一般过程”是教学环节中的“孤岛”。根据时光机给出的建议（如图4），教师从学生讨论相似度的环节切入，引导学生结合图像识别的一般过程，探究相似度的影响因素及提升方法。例如，拍照时保证画面清晰，是为了清楚呈现物品特征，进而便于提升图像识别的相似度。上述调整能够实现“相似度”和“图像识别的一般过程”知识点的衔接，有助于学生形成知识迁移的能力。
图4 教学设计环节优化建议
（2）丰富学生活动，增强学习体验
为帮助学生更直观地观察图像识别技术的应用场景、积累课堂表达素材，教师在课前设计了技术应用小调查。学生自主寻找、观察并记录身边的图像识别应用场景，其学习的主观能动性得到有效激发。在课堂中，学生通过小组讨论、梳理思路等活动，结合具体场景深入剖析图像识别技术。这些活动使学生能够基于自身观察与思考进行表达和交流，深化了对技术应用的认知与体验。
（3）聚焦教学重点，强化针对性指导
考虑到学生操作能力的差异，在“体验图像识别技术”环节中，教师除操作前通过全班演示降低技术门槛外，还向学生推送软件操作的微视频，供学生随时查阅以攻克难点（如图5）。此设计能帮助学生将注意力集中在对植物识别过程的思考、探索以及问题记录上，从而使学生有充足的时间理解大概念及其关联知识。
图5 聚焦教学重点的优化建议
（4）加强基本概念教学，形成系统知识框架
改进建议提出聚焦知识的内在逻辑，在问题设计与教学环节衔接上紧扣知识点逻辑，以逻辑驱动教学，帮助学生构建连贯的知识体系，如图6所示。因此，教师在教学设计中采用游戏与视频相结合的方式，以通俗易懂的语言阐释“相似度即图像识别的相似程度”，助力学生在理解概念的基础上探索提升相似度的方法。
图6 基本概念教学的优化建议
“课堂时光机”的“智能诊断—问题归因—设计优化”教研闭环，有效破解了传统教研中“能发现问题却难以改进教学行为”的困境：借助知识图谱技术弥补经验式教学中的知识结构缺陷、通过问题链智能诊断提升高阶思维培养精度、依托环节效能分析实现课堂时间科学分配、凭借概念理解度检测保障认知逻辑的连贯性。这种智能课堂诊断系统，正推动教师的专业成长从“凭感觉迭代”向“依数据优化”的新样态转变，为人工智能赋能教学提供了可复制、可验证的实践范例。
4.课堂教学的品质提升
（1）破解知识碎片化难题
“课堂时光机”发现“了解图像识别的一般过程”环节存在孤立问题。在通过知识结构图将知识断点可视化后，教师能够有针对性地增设概念联结问题，如引导学生从图像识别的一般过程迁移理解提升相似度的方法，从而帮助学生构建起完整的知识网络。数据显示，经这样的调整，核心概念的关联性提升了40%，学生的概念应用能力显著增强。
（2）优化问题链设计
针对学生仅能泛举技术应用场景的问题，“课堂时光机”精准定位到教师提问策略缺乏深度有效引导。教师据此进行了调整：增设课前调查，让学生提前体验并记录具体应用场景；课堂上重构问题链，引导学生先介绍具体场景，再分析技术的应用方法，最终深入探讨技术的应用价值与意义。改进后的数据显示，能够详细描述技术应用细节的学生比例从21%提升至75%。
（3）重构实践环节时序
从“课堂时光机”的量化分析发现，学生学习软件操作耗费60%的课堂时间，建议将软件操作演示调整为教师统一讲解或提供微课让学生自主学习，从而将课堂时间集中分配至观察与问题发现等核心任务上。经过调整，学生的有效探索时长从5分钟延长至10分钟，从提交的学习单来看，该环节的教学质量得到了显著提高。
（4）突破概念理解瓶颈
针对“相似度”概念教学断层问题，“课堂时光机”精准识别了问题核心，并提供了具体的类比教学策略，如通过展示两张具有明显相似特征的动物照片，引导学生进行指认与对比。在教师采纳该策略后，学生对“相似度”这一基本概念的理解准确率从28%提升至82%，后续相关讨论的深度也显著增强。
以“智能”技术析出核心教学策略
为帮助教师更有效地运用“课堂时光机”开展精准教学改进，笔者基于本研究的实证数据和应用效果，提出以下系统化的使用建议。
1.教学实践优化维度：构建“宏观—微观”双轨制行动研究框架
在宏观层面，教师可运用系统的多模态数据分析功能，诊断整节课的教学流程。重点关注时间分配合理性、知识网络完整性、问题链思维递进性等关键指标，精准识别教学设计的结构性缺陷。在微观层面，可采用“课例切片分析法”，选取概念讲解、课堂互动等典型教学片段，通过对比策略调整前后学生参与度、概念掌握率等的变化，精准定位教学改进靶向目标。
2.教师专业发展路径：建立“个体—集体”协同进化机制
在个体层面，构建教师数字成长档案，收录“课堂时光机”生成的诊断报告，形成可视化的成长轨迹。系统自动生成个性化建议，如当检测到教师连续三次问题链梯度设计不足时，推送匹配的培训资源。在集体层面，采用“三维循环教研”：以“课堂时光机”识别的共性教学问题为教研议题，组织“靶向备课”工作坊研讨优化策略，通过课例对比验证改进效果，形成闭环式教研机制。
本研究借助“课堂时光机”记录、分析与优化常态课，探索人工智能技术支持下的教研新路径。实践表明，“课堂时光机”不仅为教师提供了精准的教学诊断工具，更构建了持续改进的专业发展生态。这种数据驱动的教研模式，既推动了教学从经验型教学向循证型教学转型，又促进了教师个体能力提升与集体智慧生成的良性互动。
总结
“课堂时光机”能敏锐捕捉课堂关键问题，为教学改进提供了清晰抓手，让课堂在精准调整中更具实效与生机。通过对“课堂时光机”的使用及反思，我们清楚地认识到，将语义智能分析技术运用于中小学课程教学，价值与风险并存。
价值：该技术以多模态数据捕获与深度解析为核心，既破解了中小学教师教学精准反馈不足、教学反思缺乏实证支撑的现实难题，又通过靶向改进建议助力教学设计优化，提升知识结构化程度、学生高阶思维参与度等教学关键指标，衔接教育数字化政策与一线教学实践。
风险：一是“技术依赖”误区，过度聚焦量化数据指标易忽视师生情感互动、学生生成性思维等要素，可能偏离育人的本质目标。二是“数字鸿沟”问题。技术应用对硬件设备与教师数字素养的依赖可能加剧校际差距，需通过政策引导推动资源普惠与分层培训，保障教育均衡。三是“数据伦理”底线。应确保课堂敏感信息仅用于教学改进与专业发展，通过匿名化处理和安全审核机制防止隐私泄露。
因此，我们唯有在充分释放语义智能分析技术教学价值的同时，以理性视角规避潜在风险，平衡“技术创新”与“规范应用”的关系，方能使其持续为中小学教研、教学注入动能，真正成为推动教育数字化深度落地、实现教育高质量发展的核心力量。
本文作者：
唐泽
上海市虹口区曲阳第四小学
龙方舟
湖南省长沙市第十一中学
彭振宇
华东师范大学教育信息技术学系
文章刊登于《中国信息技术教育》2026年第05期
引用请注明参考文献：
唐泽，龙方舟，彭振宇.智能语义分析技术助力素养导向教研实践——以人工智能课程为例[J].中国信息技术教育，2026（05）：44-50.
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