《“人工智能+教育”行动计划》提出利用新技术促进教师发展，将人工智能引入教育全要素、全过程、全场景。辽宁省沈阳市皇姑区作为教育部第三批智能研修平台规模化应用领航培育区，承担着探索智能技术赋能教师研修新路径、构建数字化与常态化教师发展新生态的任务。

    然而，在推进教育数字化转型时遇到一个无法回避的难题：青年教师在面对大量数据时很难精准识别教学问题，难以进一步从中进行教学反思并提出改进方案。数据有了却不会用。

    为此，皇姑区教师进修学校将智能研修平台提供的课堂观察数据“再结构化”，提取与课堂质量直接相关的关键行为指标，按教学维度重新归类、编码，设计出“四维十项”高效课堂智慧研修指标表，让零散的指标聚成一张有教学意义的课堂画像。这套指标体系从“教学方式、提问质量、活跃程度、教学表达”四个维度出发，列出十个可量化、能采集的二级指标。有了这套指标，教研组就有了用数据分析课堂、找问题、提改进的依据。

    指标建起来了，怎么让学校用起来？皇姑区设计五类场景层层推进，从一个人到一组人、从一所学校到整个区，一步一步进入日常教研。

    先让教师自己动起来：对照指标填表，教师把所教的课放在一起对比，看清自己的问题。接着教研组集中磨课，教研员就关键问题按照“诊断—改进—验证”的流程一轮一轮改。同步开展同课异构进行横向对比，分析哪种教法更科学有效，数据里见分晓。

    指标体系是否有效？皇姑区教师进修学校聚焦语文、数学两个学科进行试点，教研员全程指导。教师边上课边参照平台数据填写评价指标表，按照“数据采集—循证研讨—教学改进”循环推进，把研讨结论落到下一节课的调整上，让研修回到日常课堂。

    推进过程中指标数字容易被当成分数。试点中语文教师压缩作业练习、延长朗读对话，数学教师反而加大练习量，原因在于两门学科在低年级的目标不一样：语文靠语感养成，要多读少写；数学靠运算熟练，通过练习及时反馈。皇姑区的做法是不搞“一刀切”，分学科定标准，各有各的合理区间。

    回头看，这套指标刚使用时，教师多少有些应试心态，总想让各项数据好看，上课有意无意往指标上靠。用久了才明白，指标不是拿来刷分的，需要结合课堂的实际情况进行应用：数据高未必课就好，数据低也未必是问题，关键是数字背后对应什么样的教学。

    多轮研修下来，课堂确实在变：知识讲解时长占比从34.52%降到29.88%，小组讨论从5.87%提升到8.47%，学生举手从每节102次提升到178次。这些变化不是孤立的，课堂结构一变、提问一拆，学生才敢举手。更关键的是教研方式变了：评课从“我觉得这节课怎么样”变成“数据表明”，指标量表使研讨有章可循，青年教师能较准确地把握自己的问题，发言不空泛、不矛盾。

    目前，这套评价体系已完成1.0到2.0的迭代：1.0阶段搭建起“四维十项”基础框架，2.0阶段融入“单元整体教学设计评估”和“当堂教学质量评估”两个模块，把评价范围延伸到教学设计前端和课堂实效。现在皇姑区正在推进评价体系3.0版，新增“作业设计与命题质量评价”模块，覆盖“单元设计—课堂教学—作业反馈”全流程。截至目前，区内多所中小学都搭建了智能研修平台，各校青年教师都在使用，沈阳市第四十三中学未来校区还获评教育部“智能研修平台规模化应用领航培育校”。

    （作者单位分别系辽宁省沈阳市皇姑区教师进修学校、皇姑区创新发展研究中心）