为响应国家教育数字化战略部署，积极探索人机协同教学新样态与循证教研转型，落实《关于加快推进教育数字化的意见》中“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价机制，面向学校、教师、学生等不同主体，完善结果评价，开展多维度的过程评价、增值评价和综合评价”具体要求，构建数据证据支持教学改进、教师专业发展与区域教研优化的实践路径。2026年10月19日，“基础教育课堂循证系统发展关键问题研讨会”在线上召开。本次研讨依托受教育部教育管理信息中心委托开展的“数字基座赋能区域教育智能治理与实践变革研究”课题，由数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心课题组组织，教育部教育管理信息中心公共平台处副处长任怀德，北京师范大学教育学部李玉顺教授，麦盟科技研究院副院长张钰，以及来自兰州、南宁、成都、常州的区域和学校代表、课题组研究人员参加会议，围绕真实课堂数据的教学特征识别、课堂质量科学表征展开交流，旨在凝聚一线课堂循证实践在价值理念、指标体系、分析方法与应用模式上的共识。

与会合影

会议伊始，教育部教育管理信息中心公共平台处副处长任怀德在致辞中指出，教育数字化正向集成化、智能化、国际化深入推进，需要进一步深化人工智能与教育教学的融合，推动教学形态、教研模式与评价体系创新。他提出，课堂是基础教育育人的主阵地，长期以来课堂评价与教学优化多依赖教师经验和主观观察，存在评价标尺不明、改进路径不畅、提质抓手不足等问题，应立足区域和学校实践，依托课堂过程、教师行为与师生互动等数据，验证和完善课堂循证质量表征体系及关键指标，精准研判教学过程、优化教学策略，形成贯通数据采集、智能诊断、教研应用与教学迭代的长效机制。相关研究应关注成果的实践转化与推广应用，通过试点先行、以点带面和经验凝练，为基础教育优质均衡发展提供支持。

随后，李玉顺教授围绕“基础教育课堂循证质量表征及关键指标研究”作主题分享，从基础教育课堂高质量发展的进程、课堂循证的发展、循证流派及方法论、课堂质量表征与关键指标四个方面展开。他指出，课堂由知识传授向能力与素养发展深化，需要教师发展方式同步转型，通过场景伴随、行动生成、循证支撑与多域协同，促进教育理念向教学实践转化。课堂循证应在理解课堂整体生态的基础上，将自上而下的理论框架与自下而上的实践证据相结合，关注课堂时间、提问、活动、情感与过程性评价等关键变量，综合分析教师胜任力、学生学习力及课堂生态水平。他强调，课堂质量具有动态性和情境性，指标选择应关注学段、课程及教师发展阶段的差异，在客观数据、专业判断与真实情境相互印证中，探索课程课堂一体化与教师专业发展的支持路径。在指标体系建构层面，团队以“课堂理解”为核心导向，形成了“引领性—聚合性—关键性”三层分析框架，使课堂评价从行为统计逐步走向对教学生态的结构化解释。

北京师范大学李玉顺教授作“基础教育课堂循证质量表征及关键指标研究”主题分享

在领域实践分享阶段，麦盟科技研究院副院长张钰作《AI赋能教师专业发展与课堂教学质量提升》报告，围绕课堂问题诊断、教研改进、教师成长与管理决策，介绍人工智能支持教学设计分析、课堂多模态观察及人机协同评课的实践。报告结合多地应用案例，呈现课堂分析与教研、培训、教学赛事等业务场景的融合路径，通过训前诊断、训中支持与训后跟踪，将课堂证据转化为教师持续改进的依据。相关实践还通过多轮诊断、专家指导与课堂再实践，探索从单节课分析走向教师群体研判与区域精准支持，推动技术工具融入实际教研流程。

麦盟科技研究院副院长张钰分享“AI赋能教师专业发展与课堂教学质量提升”

在区域实践分享阶段，甘肃省兰州市电化教育中心主任张笑春作《AI赋能提质效 循证教研启新程——兰州市AI赋能循证教研区域实践探索》报告，介绍市级统筹、县区联动、名师共同体带动与学校实施的四级联动体系。兰州市依托集团化办学、县域协同与名师研修等载体，探索教师自主循证、县域规模推进、集团辐射与校本闭环等路径，将课堂报告研读、改进点选择、课堂验证与对比复盘融入常态教研。区域试点已从首批50所学校逐步拓展至9个县区300所学校，为课堂数据的持续积累与区域循证教研提供了应用基础。广西壮族自治区南宁市教育科学研究所副所长秦义滨作《精准·协同·赋能：“AI+循证教研”构建县中教研新生态》报告，围绕县域高中教研精准性、协同性与持续性，介绍区域项目设计及推进机制。南宁市以县域高中为突破口，通过个体、团队、区域三级联动与行政、学科双线保障，将种子教师课例改进、市区导师帮扶、教研组研究与课题实践相结合，形成“循证—用证—验证”的教研闭环，推动课堂诊断向集体行动与精准研修转化。两地实践从不同区域条件与学段需求出发，为课堂循证由单点应用走向常态运行提供了机制层面的参考，也提出学科适配、证据解释与协同保障等需要持续研究的问题。

兰州市电化教育中心主任张笑春分享“AI赋能提质效 循证教研启新程”

南宁市教育科学研究所副所长秦义滨分享“AI+循证教研”构建县中教研新生态”

在学校实践分享阶段，成都市双流区棠湖中学实验学校东区副校长谢刚分享“AI+教研：以数据循证赋能教师五项基本功”，聚焦课程转化力与课堂教学力，介绍课前设计、课中观察与课后研讨相衔接的校本实践。学校以三年级数学课例《不计算城堡》为例，将AI课堂分析与教师量表观察相结合，面对人工评价与智能分析的差异，回到课堂实录核查、开展协同归因，并将研讨结果转化为问题链与评价设计的改进策略。苏州科技大学常州附属学校（常州市戚墅堰实验中学）校长韩爱明分享“人工智能AI+循证教研的苏科大附中学校实践”，围绕精准教学、作业反馈、写作指导与循证教研，介绍数据融入日常教育教学的探索。学校坚持分析到人、到题、到课，通过课堂诊断、数据对比、精准培训与改进追踪支持教师反思，并提出贯通课堂与作业数据、完善学生学习反馈的实践诉求，推动教学设计、课堂实施与课后改进相互衔接。

成都市双流区棠湖中学副校长谢刚分享“AI+教研：以数据循证赋能教师五项基本功”

苏州科技大学常州附属学校校长韩爱明分享“人工智能AI+循证教研的苏科大附中学校实践”

区域和学校的实践反映出课堂循证系统发展面临的共性问题：其一、平台分析仍需加强对学科内容与学生思维的解释；其二、课堂行为数据与作业、学生作品等学习证据有待贯通；其三、教师报告解读能力、跨部门协同与持续验证机制仍需完善。在数据应用方面，与会代表提出应进一步简化操作流程、增强诊断建议的针对性，将技术支持融入教师真实教研需求，避免增加事务性负担，推动证据分析与教学行动形成闭环。

对话研讨环节，李玉顺教授结合区域和学校实践指出，课堂循证在课堂教学变革实践中产生了自内而外、自下而上的赋能效应，已从课堂分析延伸到教师发展、集团办学与城乡教研协同，需要将课堂质量置于学段特点、课程安排与教师专业发展阶段中加以理解。针对区域报告解读与协同推进问题，他提出，应结合教师学科背景、发展阶段和具体研究主题凝练关键证据，增强分析结果的针对性，并通过教育技术与学科教研等部门的协作，形成教师发展的支持合力。面向学校循证实践，他建议采取分阶段推进策略：从种子教师培育和学科组试点起步，逐步走向全员发展；对新手教师以循证诊断支持其站稳课堂，对中间层教师以问题链和思维含量分析撬动改进，对资深教师则可通过师徒结对、同课异构等方式推动经验与证据的对话，通过多轮课例研讨、同伴合作与跟踪验证，推动教师在行动中理解证据、改进教学，关注不同教师群体的参与条件与发展需求。针对学生学习质量的表征，他强调，需要进一步关联课堂过程与课后作业、学生作品及情感体验等证据，关注学习过程与思维参与，将技术分析与教师专业判断相结合，持续检验课堂改进对学生发展的实际意义。

本次研讨从理论研究、领域发展、区域推进与学校实践等层面，呈现了课堂循证由行为分析向教学解释、由课例诊断向系统支持不断深化的实践进程。各地探索进一步表明，课堂循证需要以真实教学问题牵引指标选择，以专业判断赋予数据教育内涵，以持续反馈推动教研行动，处理好共性表征与学科差异、智能分析与教师主体性、即时诊断与长期发展之间的关系。北师大团队将继续梳理典型经验与一线需求，立足真实课堂深化关键指标及应用机制研究，在实践中检验指标、在协同中完善路径，推动评价更加关注学习发生与素养发展，为深化育人方式变革、促进基础教育扩优提质提供学理支撑与实践依据，助力基础教育课堂发展迈向大规模、常态化、系统性变革实践进程。