一、 迈向数据驱动的教育新时代

传统的教学督导与评价模式，受限于时空条件、主观判断和碎片化数据，难以对课堂教学质量进行全面、客观、持续的科学

评估，更无法为教师的专业成长和教学的精进提供基于证据的精准指导。北京中视天威科技有限公司依托先进的AI视觉识别

与大数据分析技术，推出“数据驱动的精准教学分析与课堂督导评价系统”，旨在从本质上变革教学督导范式，从“经验式

抽样式、管理型”督导，转向“数据化、常态化、发展型”评价，从而赋能教学研究，驱动精准教学，实现师生的共同成长。

二、 核心理念：从“管理工具”到“教研赋能”的价值重塑

本方案的核心，是将系统定位为服务于教学研究、科学评价与专业发展的赋能平台，而非简单的管理监督工具。我们致力于：

1、提供客观证据，替代主观印象：通过AI无感采集多维度课堂教学过程性数据，为评课、议课、教研提供客观、量化的证据

支持，减少评价争议。

2、实现精准诊断，服务个性发展：通过对师生课堂行为的深度分析，精准定位教学优势与可改进环节，为教师提供个性化的

“教学体检报告”与专业发展建议。

3、促进循证教研，推动模式创新：基于海量课堂数据的聚合分析，发现有效教学行为模式，总结优秀教学法，为校本教研和

教学模式改革提供数据依据。

三、 系统核心功能：构建教研导向的“显微镜”与“导航仪” 

功能模块一：多维度、高精度的AI课堂行为分析 

本系统基于AI视觉识别技术，自动、无感地识别并记录涵盖听课、应答、阅读、举手、玩手机、趴桌、教师讲授、板书、巡视

与学生互动等十余种师生课堂行为。这为精准教学分析提供了最基础、最丰富的原子化数据。

数据驱动，而非印象驱动：摒弃“我感觉这节课学生参与度不高”的模糊评价，代之以“本节课前20分钟，学生平均抬头率为

85%，但在第25至30分钟讲授新概念时，抬头率下降至65%，同时‘趴桌’行为出现小幅上升”的精确描述。

为教研提供靶向问题：通过数据异常点（如某时间段专注度骤降），教研组可以精准定位到教学过程中的具体环节进行深度复

盘和研讨，使教研活动“有的放矢”。

功能模块二：基于科学模型的量化教学分析

系统内置并自动生成多种经典课堂教学分析模型，将复杂的行为数据转化为科学的分析结论，直接服务于教学研究与改进。

S-T教学行为分析：

功能描述：自动区分并统计教师行为（T）与学生行为（S），计算教师行为占有率Rt、师生行为转换率Ch。

教研价值：客观判断一节课是“讲授型”、“对话型”还是“练习型”，帮助教师反思自身教学风格，并引导其向更均衡、更以

学生为中心的模式演进。教研组可据此开展“不同课型的S-T模式有效性”专题研究。

弗兰德斯互动分析（iFIAS）：

功能描述：对师生语言互动进行编码分析，生成互动矩阵，计算教师间接影响与直接影响比例、学生语言比率、安静与混乱比率等。

教研价值：深度剖析课堂对话的质量。例如，分析教师提问中“开放性问题”与“封闭性问题”的比例，或教师“接纳学生情感”

与“批评学生”的频次，为教师提升课堂对话技巧、营造积极课堂氛围提供精准的改进数据。

RT-CH图模型分析：

功能描述：动态展示一节课中Rt与Ch值的变化轨迹，可视化呈现教学模式的结构与稳定度。

教研价值：识别课堂教学的节奏与模式转换点。例如，可分析“在引入探究环节时，教学模式是否成功从‘讲授型’平稳过渡到了

‘对话型’”，帮助教师优化教学环节设计。

功能模块三：服务于个性化发展的数据洞察与报告

可视化数据驾驶舱：为教师个人提供专属数据面板，呈现其每堂课的教学流程时序图、学生行为热力图、专注度动态曲线等。教师

可直观回顾自身教学节奏与学生响应的关系。

精准教学“体检报告”：巡课/听课结束后，系统自动生成包含督导评教、督导评学、行为分析、考勤分析、模型分析等多个维度的

即时统计报告。报告不仅指出“是什么”，更通过数据关联，提示“为什么”以及“如何改”。

例如：“本节课堂后半段学生专注度下降，同期系统监测到教师持续讲授时间超过12分钟，建议可插入一次快速提问或小组讨论以调

整节奏。”

发展性评价档案：为每位教师建立长期的课堂教学数据档案，追踪其教学行为模式的变化趋势与成长轨迹。教研组可基于档案，对教

师进步进行形成性、发展性评价。

功能模块四：支撑协同教研的在线平台

多角色在线协同评课：督导员、教研组长、同组教师可基于同一节课的视频与AI分析数据，进行在线评课。评课可依据自定义的学科评价

模板，结合量化数据与定性描述（文字/打分），使评课意见更具体、更聚焦。

“数据溯源”与研讨：评课中任何基于数据的观点，均可一键定位到视频对应的分钟秒，实现“基于证据的研讨”，极大提升教研效率

与深度。

资源沉淀与知识管理：将优质的、具有典型数据分析特征的课堂实录与评课报告，归档至校本资源库，形成可检索、可研究的“精品教学

案例数据馆”，供全体教师学习研究。

四、 方案实施路径：融入校本教研生态

现状诊断与需求调研：与学校教务处、教研室深度合作，了解现有教研与评价体系的痛点，明确各学科重点关注的教学分析维度。

系统部署与数据积淀：利旧现有录播设备，快速部署AI分析系统。初期以不评价、只反馈的方式，让教师适应数据的存在，积累基础数据。

数据解读能力培训：对教研组长、骨干教师进行培训，使其掌握解读S-T图、弗兰德斯矩阵等分析工具的能力，成为“数据驱动型教研”

的引领者。

试点研究与模式构建：选取1-2个教研组开展试点，围绕具体课题（如“如何提高课堂提问的有效性”），利用系统数据进行课例研究，

形成“数据观察-精准诊断-行为改进-效果复核”的校本教研新模式。

常态化应用与制度完善：将系统生成的数据报告正式纳入听课评课、教学反思、优秀课例评选等环节，修订相关管理制度，使数据成为

教学评价与专业发展的重要依据。

五、 预期成效：让每一堂课都成为成长的契机

通过实施本方案，学校将实现：

教研范式革新：推动校本教研从“经验分享”迈向“循证研究”，提升教研活动的科学性与实效性。

评价体系优化：构建“定量与定性相结合、过程与结果并重、管理与发展统一”的新型课堂督导评价体系，评价结果更令人信服。

教师专业自主成长：教师通过数据这面“镜子”，更清晰、更客观地认识自己的教学，激发内在改进动力，实现从“被评价者”到“自主

反思者”和“研究者”的转变。

教学质量持续提升：最终形成“数据采集→精准分析→针对性干预→教学优化→新数据验证”的教学质量改进闭环，系统性提升学校整体

育人水平。

让数据说话，让教学更精准。 北京中视天威科技有限公司愿与贵校携手，共同开启数据驱动下的精准教学与科学评价新篇章，赋能每一位

教师的专业成长，助力每一名学生的卓越发展。

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