當前，基于人工智能技術的課堂教學評價平臺，已進入多地中小學校園。當區域或學校在課堂教學評價里嵌入AI技術時，承載著一種美好的技術假設，即AI能夠助力課堂教學質量提升與教師專業成長。然而，想讓期待的成效發生，還需要從“為什么評價、評價什么、怎么評價、誰來評價、結果怎么用”五維框架，進行思考與探究。
　　
　　為什么評價？
　　
　　激發教師成長內驅力
　　
　　利用基于AI的計算機視覺與自然語言處理的技術優勢，可以客觀且準確地統計師生動作與言語；利用AI規模化觀察與計算的技術優勢，可以全面又高效地監測與管理全校課堂……因此，有人認為，課堂教學評價嵌入AI技術的目的，是讓評價從主觀到客觀、從經驗到數據、從模糊到精準。
　　
　　發揮AI技術“精準測量”的優勢無可厚非，但關鍵不能以AI的技術價值，掩蓋課堂評價應有的教育價值。課堂教學評價，本質上是對教師專業實踐的評價，目的是激發教師內在的成長。內驅動力正是教師成長的最根本要素，即教師要研究自己：上完一堂課，要反思要研究，這堂課目標是什么，哪些學生能夠清楚，不適合哪些學生……內驅動力會促使教師實現不斷的自我發展。因此，開展基于AI的課堂教學評價，要堅守教師專業實踐評價的本質，引導教師利用AI技術認識自己、發現自己，激發內驅動力，以產生更持久的課堂優化與改進動力，用外因推進內因，是開展AI課堂評價的最重要原因。
　　
　　評價什么？
　　
　　挖掘“育人證據”
　　
　　目前，很多中小學里使用的AI課堂評價系統，對課堂中師生動作、話語、表情等外顯行為的采集與計算相當普遍。對外顯行為的分析，是AI技術減輕人類繁重統計工作的切入點，但不應該成為用AI進行課堂教學評價的主體內容。
　　
　　課堂里的師生外顯行為，是連接著前因和后果的中間階段。它是由課前教學設計和課中教學的動態生成決定，也決定了學生的學業表現、反映了教師的專業實踐表現。因此，課堂教學評價的主體內容，不能停留于外顯行為本身，還要對行為的前因（課前教學設計、課中教學實施）和后果（學生學業表現、教師專業表現）進行一體化考慮。這意味著分析課前的教學設計，是否基于課程標準和學習者特征等，恰當地設計學習目標、活動、資源、評價等；要分析課中的教學實施，哪些環節支持學生核心素養發展、指向深度學習；要分析課中和課后的學生表現，能否讓不同層次的學生都有機會達成學習目標，獲得學習成就，展現出創新精神和合作能力等；要分析教師對于教學的專業理解，是否能總結出自己的教學特長、教學智慧、內在價值發現等。將外顯行為和行為相關的前因后果，都作為評價內容的有機組成部分，才有可能讓課堂教學評價里，呈現出教師專業實踐中的“育人證據”。
　　
　　怎么評價？
　　
　　從四個視角探尋師生變化
　　
　　AI課堂評價系統的核心能力，不應止步于對課堂上諸如學生主動提問次數、師生互動時長統計、課堂高頻詞分布等海量數據的統計，更應重視“價值驅動”，需要穿透統計學的數值計算，探尋師生的變化，揭示教育學的意義關聯。具體而言，需要從以下視角落實課堂評價。
　　
　　一是增值分析的視角。扎實的課堂，應讓學生經歷有意義的學習過程，通過課程獲得知識提升、能力鍛煉以及積極的情感體驗。基于課堂教學評價系統，可采集學生課堂表現數據，如收集學生在特定學習周期內（如學期或單元的始末）、特定學科（單一學科或多個關聯學科）的學業表現數據，通過計算和解讀基于特定標準的目標增量，判斷學生的學業變化。
　　
　　二是關聯分析的視角。充實的課堂，需覆蓋全體學生，確保不同水平的學生均能通過教學實現進步。可基于多模態分析技術支持的課堂評價系統，分析課堂中的學生言語、面部表情等，判斷全體學生的參與度；用基于大模型的文本分析，對學生的小組發言等數據開展分析，判斷特定學生是否發生深度學習；再將全班學生的學習參與度，和每一名學生的學習深度關聯分析，判斷課堂教學效率。
　　
　　三是對比分析的視角。豐實的課堂，應是動態的、開放的，允許生成新知識、新資源。可結合AI教學設計分析與AI教學實錄的分析結果，對比某節課的課前教學設計，與課中教學實施中有哪些差異，涌現出了哪些前期設計里不曾出現的新問題與新觀點，出現了怎樣的生成性資源，以判斷課堂的動態與開放性，挖掘教師的教學智慧。
　　
　　四是跟蹤分析的視角。平實的課堂，應回歸日常教學的本質。用AI技術進行課堂分析，要避免為追逐漂亮的數據，而陷入“教學表演”的陷阱。因此，要為教師提供更多常態化使用AI分析的機會，支持教師用真實的分析證據，對自己的教學進行跟蹤分析，在持續的過程性分析過程中，判斷自身的真實教學能力和學生的真實狀態。
　　
　　誰來評價？
　　
　　采用人機協同評價
　　
　　反思性實踐，是教師專業成長的重要方式，是教師形成教育智慧的重要手段。若基于AI的課堂教學評價反饋中，僅用教學設計文本和教學視頻作為輸入，采用提前預置的分析指標作為評價標準，由AI自動生成分析結果，以及教學改進建議的評課報告，會產生“機器進—機器出”的評價怪象，將人排除在評價回路之外。
　　
　　人在回路，源于面向工程的優化設計思想，本意是表述人在設計迭代中的參與，目的是利用人比機器更善于進行綜合且模糊判斷的優勢，將人工經驗與自動優化相結合，使優化結果符合工程實踐要求的同時，提高優化效率。因此，若要AI課堂評價服務教師的專業成長，更需要采用人在回路的人機協同評價主體。由機器發揮技術優勢，客觀化、規模化、精準化、多模態分析課堂，而人類教師處于回路之中，前期明確評價目標，中期圍繞特定維度開展協同分析，后期結合分析結果，對專業實踐行為與結果進行深度洞察，在人機協同評價回路中自我發現、自我超越，開展內驅式教學改進。
　　
　　結果怎么用？
　　
　　激發“群智涌現”
　　
　　已有研究表明，教師在與同事以及實踐共同體的協商互動中，可加大知識生成的可能性。相較于教師應用AI課堂教學評價報告開展自主反思與改進的過程，基于集體教研的合作溝通，不僅會獲得他人的經驗與知識，更會因為不同教師對主題的認知程度、分析視角與實踐智慧等差異而產生沖突，進而通過意義協商與群體反思，豐富對于課堂復雜性的理解，推動教師將“個人的反思”轉向“群體智慧”。
　　
　　教師在個體反思與集體學習中，通過觀點表達、意義協商等，將個體層面的知識社會化，進而形成領域內的智慧積累，帶動教師群體實現高質量的專業發展。
　　
　　課堂教學評價是教育教學評價的重要組成，也是促進教師個體發展和群體成長的主要方式。智能時代，讓人機協同的AI課堂教學評價，激發教師內驅式專業成長，成為人工智能助推高質量教師隊伍建設的突破點。
　　
　　（作者孫眾系首都師范大學教授、教育部基礎教育信息化教學指導委員會委員，韓碩系北京市海淀區教師進修學校教研員）