“以前评课靠经验，现在看数据说话。AI 反馈报告像一面镜子，把我没注意到的教学盲区照得清清楚楚！”10 月 23 日，远安县振华小学二年级语文教师张应霜刚结束《彩虹》一课的讲授，便拿着希沃录播系统生成的 “AI 课堂反馈” 报告与同事交流。这堂借助 AI 技术开展的研究课，不仅是该校数字化教学的首次实践，更成为 “AI 与教育” 深度融合的生动注脚，为县域教联体 “AI + 教研” 模式探索提供了鲜活样本。

【政策 + 技术】双轮驱动：跑出 AI 教研落地 “远教速度”

在教育数字化转型加速推进的今天，“AI 如何赋能基础教育” 成为各地探索的核心课题。远安县的实践从硬件布局起步 —— 县教育局下辖的电教仪器设备站，率先为辖区4个小学教联体13所学校建成（录播教室+移动设备）25个数字化录播设备网络（日前2个初中教联体也完成招标），为 AI 技术融入课堂搭建基础平台。振华小学余校长精准把握这一趋势，提出 “以 AI 促教研” 的实践思路：要求 35 周岁以内教师全员率先开展录播研究课，借助技术实现 “自我反思 + 集体研讨” 的精准化提升，尤其将希沃录播系统的 “AI 课堂反馈” 功能视为突破传统教研瓶颈的关键。

这一想法迅速得到县电教仪器设备站的全力支持。“传统教研常受限于主观判断，AI 能提供客观数据支撑，正是破解‘教研供需错配’的利器。” 周站长特事特办，协调希沃售后团队于 10 月 21 日完成功能授权，从需求提出到技术落地仅用两天。这种 “政策引导 + 技术响应” 的高效协同，让振华小学成为远安县首个实现 AI 课堂反馈功能常态化应用的学校，也印证了县域教育系统拥抱 “AI + 教育” 的决心与行动力。

【数据 + 课堂】深度融合：推动 AI 教研从 “凭感觉” 到 “循证化”

10 月 23 日上午 10 时 28 分，张应霜老师的《彩虹》课在录播室开讲。40 分钟的课堂上，AI 系统通过无感知采集技术，实时捕捉师生互动的每一个细节 —— 从教师 3.3 字 / 秒的语速，到 34 名学生的举手频率；从 14 分 53 秒的师生问答时长，到 75% 的平均抬头率，数据被同步记录、智能分析。课后生成的反馈报告，如同一份精准的 “教学体检单”，清晰呈现课堂全貌。

“最震撼的是问题类型分析，我以为的启发式教学，其实 82% 是记忆型和理解型初阶问题。” 张应霜指着报告解释，AI 对 PTA 模型教学行为的拆解显示，课堂识记学习占比超 50%，而探究学习、迁移应用等高阶环节占比不足 5%，这与她的自我认知形成鲜明反差。这种数据透视，正是 “AI + 教研” 的核心价值所在：它打破了传统课堂的 “黑箱效应”，让教学细节可量化、可分析，正如浙江心湖小学等先行校的实践所示，AI 能帮助教师精准定位 “教学盲区”，让反思不再停留于模糊印象。

在随后的集体研讨中，这份报告更成为 “共通语言”。老师们围绕 “如何提升高阶提问占比”、“怎样增加学生实践环节” 等问题展开热议，不再依赖 “感觉不错”“节奏稍快” 等主观评价，而是结合 “学生应答时长分布”“课堂互动热力图” 等数据提出具体建议。“以前同课异构只能靠经验对比，现在看 AI 生成的师生互动数据，优劣一目了然。” 教研组长的话道出了大家的共识：AI 让集体教研从 “经验交流” 升级为 “循证研讨”，效率与精准度大幅提升。

【首用 + 普及】层层推进：勾勒 AI 教研县域实践新图景

首节 AI 反馈课的成功，余校长又因势利导，组织召开各学科教研组会议，从而在振华小学掀起了 “AI 教研热”。数学组计划利用 AI 数据优化习题讲解与实践操作的时间分配，英语组则准备通过学生口语互动数据提升课堂参与度，年轻教师们纷纷将 AI 反馈报告纳入备课流程，把技术工具转化为专业成长的 “智能助教”。

“AI 不是要替代教师，而是像‘智能农具’一样，帮我们更精细地‘耕作’课堂。” 余校长介绍，学校下一步将开展 AI 数据应用专题培训，指导教师从 “看数据” 向 “用数据” 转变，同时联合教联体学校建立 “AI 教研案例库”，分享不同学科的实践经验。振华小学的做法得到县电教仪器设备站的首肯，规划将这一模式推广至更多学校，通过 “AI 订单式教研” 的探索，让优质教研资源实现 “按需定制”，推动区域教育质量整体提升。

从一堂语文课的 AI 反馈，到一场县域教研的数字化变革，振华小学的实践生动诠释了 “AI + 教育” 的落地逻辑：技术的价值不在于 “炫技”，而在于服务教育本质。当 AI 成为教研的 “眼睛”，教师便能更清晰地看见课堂、读懂学生，让每一次研讨都有数据支撑，每一次改进都有精准方向。在远安，这场 “AI + 教研” 的探索才刚刚起步，却已照亮县域教育数字化转型的前行之路。