时间:2025-06-04 16:17:53来源:温州市教育局
2025年5月24日,温州市教师教育院组织开展了高中信息技术学科“评价赋能”研修项目第2次集训活动。在为期两天的紧凑日程中,来自全市多所学校的骨干教师分享了各自的研究课题。温州市教师教育院夏正仁老师主持活动,并对各课题进行了专业点评和指导。
温州市第六十一中学魏晓丽老师分享的课题为《从数据到行动——AI赋能学生自适应学习的研究》,该研究聚焦智能试题解析、自适应推荐练习及学情监测平台三大核心,通过开源工具(如DeepSeek-R1)实现低成本技术落地。项目兼顾操作便捷性与经济可行性,旨在减轻教师负担,提升教学效率。目前,团队正积极应对技术融合中的挑战,致力于以数据驱动教育创新,为校本资源库建设提供新思路。
温州市第八高级中学沈洋洋老师分享的课题为《多模态AI支持的高中信息技术错题智能归因研究——基于OCR/NLP的自动分类与教学干预实践》,该研究通过自动提取错题、AI辅助分类与教师标注结合,构建“错题→归因→干预”闭环,提升讲评课效率。项目分阶段推进技术开发与教学实践,聚焦选择题归因,兼顾实用性与可操作性,为精准教学提供新思路。
温州市第二外国语学校张丽老师分享的课题为《AI支持下的高中信息技术学科错题集的建立与使用策略研究》,该研究聚焦自动归类、智能分析和个性化推荐,通过OCR、NLP等技术实现错题高效管理,助力精准教学与自主学习。项目计划分阶段推进技术开发、实验验证及策略推广,旨在解决传统错题整理低效问题,同时应对学科特殊性与技术落地挑战,为信息技术与AI融合教学提供实践范例。
温州育英实验学校柯水平老师分享的课题为《基于精准教学的作业大数据平台搭建研究——以高中信息技术学科作业平台为例》,该项目以“简道云”平台为基础进行二次开发,构建了一套面向高中信息技术学科的智能作业评价系统。柯老师详细介绍了“简道云”平台的使用流程,包括新建应用、表单和仪表盘等搭建步骤。平台实现了从学生数据提交到可视化分析的全流程管理:可展示考试最高分、最低分等关键指标;支持错题情况查询,通过数据表和图表直观呈现题目得分比例;提供个人成绩查对功能,方便学生查看历次成绩和题目解析;教师端则可实时统计学生成绩,监控任务闯关完成情况。
该平台包含考试测评、任务闯关和学生管理三大模块,有效解决了传统作业统计效率低下的问题。通过分阶段开发与优化,平台将实现作业数据的即时分析,为精准教学提供有力支持。项目预计2027年完成并推广,将显著提升教学效率,助力教师减负增效。
温州市第二高级中学陈文翀老师分享的课题为《基于AI赋能的信息技术教学智能体研究》,该项目开发编程智学智能体,实现代码实时诊断与个性化学习路径推荐,构建“AI精准助学+教师高阶引导”双轨机制。通过三步走教学模式,提升学生计算思维,减轻教师重复性指导负担。研究计划分三阶段推进,预期优化教学流程,为信息技术学科提供减负增效新范式。
温州市洞头区第一中学陈张谦老师分享的课题为《基于IMA知识库与QuickBI的实践探索》,该项目通过优化知识图谱、构建智能题库,结合AI诊断与QuickBI数据驾驶舱,实现学情精准分析。团队分阶段推进知识库建设、评价工具开发及数据看板设计,计划在试点班级验证效果,最终形成校本化动态评价模式,为个性化教学提供数据支持。
永嘉县上塘中学朱伶伶老师分享的课题为《基于温州教研智能体的高中信息技术教学诊断与改进实践研究》,该项目针对教学固化、学情滞后、评价单一等问题,通过智能备课系统、学业分析助手和“AI大先生”构建“诊断-改进-验证”闭环。研究分三阶段推进,预计实现核心素养提升、精准诊断范式建立及可复制实践模型输出,为数据驱动的教学改革提供新路径。
瑞安中学孟军贤老师分享的课题为《数据驱动下的个性化诊断与精准干预评价报告》,针对传统教学评价中数据分散、反馈滞后、干预粗放等问题,提出基于AI的解决方案。项目通过四阶段推进:数据整合与治理、AI诊断模型开发、教学干预动态优化及效果验证迭代,结合智能工具与学习资源,构建“数据驱动-个性诊断-精准干预”闭环。预期实现教学效率提升、动态优化机制完善及技术路径标准化,为教育精准化转型提供实践范例。
温州市第二十二中学陈婵老师分享的课题为《AIGC赋能高中信息技术项目式学习评价路径研究》,针对传统评价反馈滞后、标准单一等问题,提出基于AIGC的智能化解决方案。研究通过构建“项目学习评分智能小助手”,覆盖规划、实践、协作等维度,实现动态评价与即时反馈。项目分六阶段推进,目标形成人机协同评价体系,提升学生核心素养,为AI赋能教育评价提供新范式。
永嘉中学张纪昌老师分享的课题为《多模态数据驱动的精准教学动态优化研究》,旨在利用AI技术深度挖掘教学数据价值,推动教学模式从经验导向转向实证导向。研究通过构建多模态分析模型、开发错题诊断工具及动态优化教学策略,实现个性化精准教学。项目分四个阶段推进,计划形成可推广的实施范式及案例库,为教育数字化转型提供新思路。
乐清市第二中学陈琼琼老师分享的课题为《AI赋能下的学生信息技术学科错题集创建研究》,针对传统错题集整理耗时、归因困难等痛点,探索智能错题管理新路径。研究通过智学网等平台数据分析,结合AI技术实现错题自动归类与根因分析,旨在提升高三复习效率,为教师提供精准学情诊断工具。项目将推动错题资源智能化应用,助力学生突破学习瓶颈,实现个性化提升。
文成中学的李蒋瑜老师分享的课题为《基于教研智能体的高中信息技术课堂行为分析与教学评价优化研究》,依托希沃智慧教室采集多模态数据,构建AI课堂行为分析模型。项目通过双维度评价指标开发、靶向教研活动及教学策略优化,实现“以评促教”的良性循环。研究分三阶段推进,将形成AI课堂评价指南,助力核心素养培养,为智能教育评价提供新范式。
在课题研讨环节,温州市教师教育院夏正仁老师对各课题进行了细致点评。夏老师建议将“自适应学习”调整为更准确的“自主学习”概念,强调大模型的优势在于持续对话记录功能。针对技术应用,夏老师提出百度AI+可作为替代方案,但需注意学生上网行为管理。在错题研究方面,夏老师建议构建“动态归因”机制,整合学生和教师的双重反馈,并优化错题管理的三个关键环节:采集、分析和应用。对于智能体开发,夏老师区分了知识库与智能体的本质差异,推荐使用Coze工作流。此外,夏老师还提醒注意数据清洗成本,并建议各课题组可尝试使用GenAI等工具赋能研究,在有限资源下开展切实可行的小课题探索。
随后,夏正仁老师分享了主题报告《智能时代的教育挑战与变革》,他和大家分享近日在教育技术研讨会上各专家探讨的大模型在教育领域中的应用前景。提到通用大模型虽能广泛应答,但因缺乏针对性训练,常出现答案宽泛的问题。但教师可以通过微调技术,将通用模型转化为学科专用模型,显著提升教学精准度。当前大模型研发面临边际效应瓶颈,训练成本高昂,但依然展现出巨大潜力。私有知识库和智能体成为新趋势,前者能提供精准学情分析,后者可实现自动批改等教学辅助功能。专家强调,AI是教学的有力助手而非替代者,其优势在于信息整合而非决策判断。建议教师合理分配任务,将重复性工作交由AI处理,集中精力于核心教学设计。同时,教育重点应转向培养学生的批判性思维等高阶能力。这一“人机协同”模式正推动教育信息化向智能化方向发展,为教学改革提供新思路。
本次集训活动圆满落幕,与会教师纷纷表示收获颇丰。通过专家指导和同行交流,各课题组进一步明确了研究方向,优化了实施方案。相信这些创新研究将为温州市教育数字化转型注入新的活力,推动信息技术与教育教学的深度融合迈向新高度。(温州市第八高级中学 沈洋洋 温州市教师教育院 夏正仁)