人工智能教育實踐的上海樣本⑧ | 智能語義分析技術助力素養導向教研實踐——以人工智能課程為例

“區域及學校教育數字化發展 ”

是《中國信息技術教育》雜志

2026年關注重點之一

我們將以專業的視角

展示數字化賦能區域教育優質均衡發展

呈現數字化賦能學校教育教學創新變革

2026開年，我們聚焦

“人工智能助力基礎教育變革的上海樣本”

2026年 第05期

如何推動人工智能教育高質量發展？

作為全國首個“教育數字化轉型試點區”，上海在這一領域走在全國前列。 “人工智能助力基礎教育變革的上海樣本”專題，將從頂層設計、實驗區探索、學校形態等視角，系統呈現上海人工智能教育實踐，以期為全國人工智能教育的發展提供有益經驗與啟示。

智能語義分析技術助力素養導向教研實踐

——以人工智能課程為例

唐澤

上海市虹口區曲陽第四小學

龍方舟

湖南省長沙市第十一中學

彭振宇

華東師范大學教育信息技術學系

在當前教育數字化轉型加速推進、素養教育理念深度融入各學段教學的協同發展背景下，中小學教師的教學教研質量提升面臨著諸多現實難題。針對這些難題，本文引入智能工具“課堂時光機”，對上海市小學四年級“人工智能基礎”課程中的《圖像識別在生活中的應用》一課開展實證研究，構建“智能診斷—問題歸因—設計優化”的教研路徑，并對課堂教學全過程進行細致拆解，精準診斷出教學中存在的典型問題。基于診斷結果，“課堂時光機”針對性地提出改進策略，顯著提升了課堂知識的結構化程度，使零散的知識點形成系統網絡，有效提高了學生高階思維的參與度，促使學生更深入地思考與探究，同時大幅增強了教師教學改進的精準度，助力教師對癥施策、優化教學方法。

引言

在教育數字化戰略推動下，我國教育系統正經歷深刻變革。黨的二十大報告首次將“推進教育數字化”納入國家決策，為變革指明了方向。《教育強國建設規劃綱要（2024－2035年）》細化并劃定38項重點任務，將該戰略具象為可落地的步驟。2025年7月，教育部發布的《關于組織實施數字化賦能教師發展行動的通知》明確指出“要以數字技術與人工智能技術融合應用為牽引，擴大優質資源和服務供給，助力打造高水平教師隊伍”。尤為重要的是，通知將教師數字素養從“加分項”升級為從業必備“基本項”，并納入教師資格考評。這一調整不僅標志著“教育數字化”邁入深水區，更明確將其作為教育高質量發展的“基礎支撐”與“核心動力”。“教育數字化”不再只局限于技術工具的表層應用，而是要依托智能技術重構教育生態。

在教育數字化戰略推進的同時，“以學習者為中心的素養提升”教育理念在政策層面長期得以體現，二者協同指向教育的高質量發展。2016年9月，教育部發布《中國學生發展核心素養》，明確了6大核心素養與18個基本要點，為基礎教育課程改革提供了核心依據。這種導向既重構了教學目標優先級，也推動了教育評價體系的深層變革。

在系列政策的推動下，教育場域“教”“學”關系正發生根本性轉變，教師對數字化工具的運用成為這場轉變的重要支撐。數字化工具逐漸成為教師教研的重要輔助，它通過捕捉教學數據、生成學習反饋，分析評價課堂，為優化教學提供依據。當教育數字化向教研教學深處推進時，一線教師對其已有探索，但要將政策愿景、教育理念與數字化技術轉化為常態教研而非階段性嘗試，教師仍面臨多重難題。

達成精準且深度反思的現實難題

1.專業發展層面：精準反饋機制存在短板

優質指導資源稀缺與現有指導模式偏差問題顯著。一方面，資深專家、教研員等優質指導力量的數量與精力有限，難以對全體教師進行日常課堂高頻次全覆蓋式的觀察診斷。另一方面，有限的入校指導資源多傾斜于教師精心打磨的“示范課”，課堂雖能展現教師的最佳狀態或特定理念，卻遮蔽了真實教學情境中的困惑、短板及盲點，從而導致教師日常教學普遍缺乏外部專業視角的客觀審視與深度反饋，教師難以識別深層教學問題、改進隱性教學慣性，最終限制了教學質量的提升。

2.教學反思層面：深度與效能受數據制約

由于缺乏客觀數據支撐，課后反思的深度與效能不足。當前，多數教師的反思依賴主觀記憶與經驗感知，難以精準回溯課堂關鍵事件與互動細節，也無法錨定教學策略效果。這種缺乏客觀數據實證基礎的反思，不僅易陷入模糊化、碎片化，難以觸及教學深層結構與改進核心，更讓教師的專業成長與判斷缺少可量化的依據，最終阻礙教師精準識別問題、科學優化實踐，制約教師專業發展。

3.技術適配層面：動態數據解析能力不足

傳統工具存在局限，難以支撐深度教學需求。其一，數據捕獲存在盲區。現有分析軟件多依賴固定視角的單攝像頭，難以追蹤動態場景中師生的軌跡與互動，關鍵數據采集不全導致后續分析失據。其二，行為解析與評估淺層化。現有工具的分析多停留于淺表行為識別，僅能量化表面指標，動態解析能力較弱，難以解析高階認知過程和深層教學目標，導致反饋缺乏學習質量、協作效能等核心數據，削弱了工具對教學改進的實際支持價值。因此，提升工具的數據捕獲能力與評估準確性，是突破技術適配瓶頸、支撐深度教學的關鍵需求。

“智能”技術賦能素養導向教研

1.“智能”的內涵與核心內容

教育語境中的“智能”并非單純的技術工具屬性，而是以認知過程為核心的系統性思維能力集合，是人類認識世界的基礎性思維環節，具體包括識別、分類、抽象、概念化、歸因、總結、分析、具象化等，這些環節構成了完整的認知鏈條。其中，識別是對信息的初步感知區分，為后續思維活動提供原始素材；分類由范疇體系實現信息的有序化，是知識結構化的基礎；抽象與概念化是從具體現象中提取本質屬性并形成系統性認知的關鍵，推動認知從感性向理性躍升；歸因與分析則探究事物的內在邏輯與關聯，揭示現象的因果關系；總結是對認知過程的凝練與升華，形成可遷移的規律認知；具象化則實現抽象認知向具體情境的回歸，完成“實踐—理論—實踐”的認知閉環。這些思維環節相互關聯、動態協同，共同構成了智能在教學場景中發揮作用的核心機制，為素養導向教學中的認知活動提供了底層邏輯支撐。

2.大概念支撐素養導向教學過程

大概念是橋接素養與知識概念的中介，其對素養導向教學的支撐作用，本質上是通過整合上述智能思維環節實現的。從認知邏輯來看，大概念的形成與應用貫穿了完整的智能思維鏈條：一方面，大概念的提煉依賴于對零散知識的識別、分類與抽象，通過概念化過程將具體知識升華為具有統攝性的核心觀念；另一方面，大概念的教學實施遵循“概念→具象”“關系→因果”的邏輯，通過具象化環節將抽象概念轉化為可感知的教學內容，通過分析與歸因環節揭示概念間的內在關聯，最終實現知識向素養的轉化。這種支撐機制使得素養導向的教學擺脫了知識碎片化的困境，依托大概念的穩定可遷移性，引導學生在認知過程中形成結構化思維，逐步構建起以素養為核心的認知體系，呼應素養形成需“建構于大概念的理解框架”的本質要求。

3.智能技術賦能大概念的策略習得

智能技術賦能大概念教學的“策略習得”，其核心在于對上述智能思維環節的強化與延伸，通過技術特性彌補傳統教學中思維干預的局限性。從技術邏輯來看，智能技術可精準對接大概念教學所需的思維環節：在抽象與概念化環節，借助領域驅動的大概念圖譜構建技術，將知識間的多維關系可視化，輔助學生把握大概念的核心結構與層級體系；在分析與歸因環節，通過學習分析技術對學生的認知過程數據進行實時處理，快速識別思維偏差并生成針對性反饋，提升策略調整的精準度；在具象化環節，利用數字化工具實現抽象概念向模擬情境的轉化，為大概念的應用提供沉浸式實踐載體。這種賦能并非為了替代教師的教學主導權，而是借助技術對思維環節提供系統性支撐，強化大概念教學中“穩定、可遷移”的核心目標，幫助教師突破精力與能力的限制，引導學生在深度思維活動中掌握大概念的應用策略，從而貫通素養導向教學的“深度學習過程”。

智能語義分析在教學中的案例應用

為推進人工智能賦能基礎教育高質量發展，上海市出臺了《上海市中小學人工智能教學實施要求（試行）》，自2024年秋季起，系統推進上海中小學人工智能教育，旨在打造上海特色人工智能教育課程體系。在教學過程中，筆者發現地方課程因剛落地實施，仍存在精準反饋機制薄弱、缺乏教學反思抓手、課堂動態解析數據不足等問題。因此，本研究選取四年級“人工智能基礎”課程中的《圖像識別在生活中的應用》一課為研究案例，探索“課堂時光機”在“智能診斷—問題歸因—設計優化”教研路徑中的有效應用。

1.課堂教學的實施過程

在本節課中，教師引導學生分享圖像識別的生活應用場景以感知技術影響，介紹簡單的圖像識別技術的一般過程，并鼓勵學生使用該技術解決簡單的生活實際問題。

（1）課堂導入：初識圖像識別技術

教師創設“在上海博物館遇生字”的真實情境引導學生討論解決辦法，如“查字典”“用手機識別”等，啟發學生思考高效方法以引出課題。

設計意圖：此環節以真實問題切入，既降低學生對人工智能技術的陌生感，又通過問題驅動激發學生的參與興趣，為后續教學奠基。

（2）情境遷移：感受圖像識別技術的生活應用場景

教師在博物館情境感知的基礎上，啟發學生思考生活中其他圖像識別場景，討論該技術解決的問題及帶來的影響，引導學生結合自身經歷展開交流。

設計意圖：此環節通過情境遷移引導學生發現身邊的圖像識別技術的應用，搭建“技術與生活”的關聯認知；借助問題鏈構建“由技術功能到生活價值”的思維框架，為理解技術概念奠定基礎。

（3）視野拓展：尋找圖像識別技術的社會應用場景

教師引導學生將視野拓展至社會領域，通過播放農業、交通、航天、醫療四大領域的圖像識別應用視頻，組織學生討論并歸納圖像識別技術的社會效益。隨后，結合具體案例，組織“猜猜我是誰”游戲，引導學生理解圖像識別技術的一般過程，從而幫助學生初步認知其技術原理。

設計意圖：此環節通過“由生活到社會”的視野延伸，引導學生從微觀視角轉向宏觀視角，直觀感受圖像識別技術的變革性影響；借助游戲化教學，將抽象的技術原理轉化為具象的認知體驗，降低理解難度，為實踐操作做鋪墊。

（4）實踐操作：嘗試使用圖像識別技術解決問題

學生通過小組合作，使用圖像識別軟件拍攝校園綠植，識別其名稱并了解養護方法。在操作過程中，教師引導學生分析出現的相似度問題，并組織討論提升識別準確性的方法，以此培養學生的動手實踐與探究能力。

設計意圖：此環節通過“校園綠植識別”情境，讓學生體驗圖像識別工具的使用流程，深化對技術實用價值的理解；通過“發現—分析—解決問題”鏈條，培養學生的合作探究能力與批判性思維，落實素養目標。

（5）課堂總結：知識回顧與學習評價

教師組織學生交流課堂收獲，引導學生結合發言梳理課堂核心內容：圖像識別的生活與社會應用場景、圖像識別技術一般過程以及實踐要點等。隨后，開展課堂學習評價，從多維度反饋學生的學習效果。

設計意圖：通過內容梳理幫助學生構建系統化的知識框架，強化對核心知識點的記憶與理解；通過多元化的評價方式全面反饋學習效果，既關注知識掌握情況，也重視能力發展與學習態度。

2.技術反饋的關鍵問題

課堂時光機生成的大概念地圖如圖1所示。

圖1 本節課大概念地圖

首先，“了解圖像識別一般過程”核心教學環節未與其他知識點形成有效邏輯關聯，呈孤立狀態。從教學效果來看，知識孤立易引發知識碎片化，使學生難以構建系統化的知識框架、形成對“圖像識別”的整體認知，也削弱了學生的知識遷移應用能力，學生難以將知識關聯并用于實際問題解決。基于此，教師在進行教學設計時需強化知識點間的邏輯聯結，增設概念銜接環節，幫助學生建立結構化的知識體系，為知識遷移與實際應用奠定基礎。從問題鏈反饋數據可知，課堂提問存在兩個問題。一是維度單一。教師過度聚焦“結合實際場景闡述圖像識別的生活應用”，缺乏多元議題的拓展，導致提問覆蓋面受限。二是高階問題引導缺失。在學生回應時，教師預留的思考時長不足，且活動形式同質化，學生思維輸出高度依賴教師提示，難以有效激發學生的深度思考能力（如圖2）。因此，學生在表達時多數只能泛舉“智能門鎖”“無人駕駛”等例子，無法深入描述技術在這些場景中的具體應用，更難以清晰闡述技術為生活帶來的真切改變。

圖2 課堂時光機反饋教師提問分析

其次，“體驗圖像識別的應用”環節時間分配失衡。如圖3所示，學生花10分鐘熟悉軟件操作，用于觀察植物識別、記錄問題等核心活動的時間僅5分鐘。反饋顯示，時間不足導致學生對圖像識別技術應用的知識關聯不深，觀察思考時間欠缺使該環節流于形式，匆忙收尾，未達預設目標。

圖3 教學環節時長反饋

最后，“物體的特征”和“相似度”概念的知識邏輯承接未被明確。因“相似度”對學生而言是陌生概念，此處知識中斷導致學生對概念的理解缺乏深度，后續在討論提升方法時無法觸及核心優化方向，進而制約了學生對圖像識別技術核心邏輯的完整認知。

3.優化迭代的教學策略

在教學案例中，“課堂時光機”借助智能語音識別、自然語言處理和大模型分析技術，系統還原課堂教學內容，精準診斷關鍵教學痛點并提供有效改進方案。

（1）優化教學設計環節，構建系統的知識結構

知識結構圖的反饋顯示，“了解圖像識別的一般過程”是教學環節中的“孤島”。根據時光機給出的建議（如圖4），教師從學生討論相似度的環節切入，引導學生結合圖像識別的一般過程，探究相似度的影響因素及提升方法。例如，拍照時保證畫面清晰，是為了清楚呈現物品特征，進而便于提升圖像識別的相似度。上述調整能夠實現“相似度”和“圖像識別的一般過程”知識點的銜接，有助于學生形成知識遷移的能力。

圖4 教學設計環節優化建議

（2）豐富學生活動，增強學習體驗

為幫助學生更直觀地觀察圖像識別技術的應用場景、積累課堂表達素材，教師在課前設計了技術應用小調查。學生自主尋找、觀察并記錄身邊的圖像識別應用場景，其學習的主觀能動性得到有效激發。在課堂中，學生通過小組討論、梳理思路等活動，結合具體場景深入剖析圖像識別技術。這些活動使學生能夠基于自身觀察與思考進行表達和交流，深化了對技術應用的認知與體驗。

（3）聚焦教學重點，強化針對性指導

考慮到學生操作能力的差異，在“體驗圖像識別技術”環節中，教師除操作前通過全班演示降低技術門檻外，還向學生推送軟件操作的微視頻，供學生隨時查閱以攻克難點（如圖5）。此設計能幫助學生將注意力集中在對植物識別過程的思考、探索以及問題記錄上，從而使學生有充足的時間理解大概念及其關聯知識。

圖5 聚焦教學重點的優化建議

（4）加強基本概念教學，形成系統知識框架

改進建議提出聚焦知識的內在邏輯，在問題設計與教學環節銜接上緊扣知識點邏輯，以邏輯驅動教學，幫助學生構建連貫的知識體系，如圖6所示。因此，教師在教學設計中采用游戲與視頻相結合的方式，以通俗易懂的語言闡釋“相似度即圖像識別的相似程度”，助力學生在理解概念的基礎上探索提升相似度的方法。

圖6 基本概念教學的優化建議

“課堂時光機”的“智能診斷—問題歸因—設計優化”教研閉環，有效破解了傳統教研中“能發現問題卻難以改進教學行為”的困境：借助知識圖譜技術彌補經驗式教學中的知識結構缺陷、通過問題鏈智能診斷提升高階思維培養精度、依托環節效能分析實現課堂時間科學分配、憑借概念理解度檢測保障認知邏輯的連貫性。這種智能課堂診斷系統，正推動教師的專業成長從“憑感覺迭代”向“依數據優化”的新樣態轉變，為人工智能賦能教學提供了可復制、可驗證的實踐范例。

4.課堂教學的品質提升

（1）破解知識碎片化難題

“課堂時光機”發現“了解圖像識別的一般過程”環節存在孤立問題。在通過知識結構圖將知識斷點可視化后，教師能夠有針對性地增設概念聯結問題，如引導學生從圖像識別的一般過程遷移理解提升相似度的方法，從而幫助學生構建起完整的知識網絡。數據顯示，經這樣的調整，核心概念的關聯性提升了40%，學生的概念應用能力顯著增強。

（2）優化問題鏈設計

針對學生僅能泛舉技術應用場景的問題，“課堂時光機”精準定位到教師提問策略缺乏深度有效引導。教師據此進行了調整：增設課前調查，讓學生提前體驗并記錄具體應用場景；課堂上重構問題鏈，引導學生先介紹具體場景，再分析技術的應用方法，最終深入探討技術的應用價值與意義。改進后的數據顯示，能夠詳細描述技術應用細節的學生比例從21%提升至75%。

（3）重構實踐環節時序

從“課堂時光機”的量化分析發現，學生學習軟件操作耗費60%的課堂時間，建議將軟件操作演示調整為教師統一講解或提供微課讓學生自主學習，從而將課堂時間集中分配至觀察與問題發現等核心任務上。經過調整，學生的有效探索時長從5分鐘延長至10分鐘，從提交的學習單來看，該環節的教學質量得到了顯著提高。

（4）突破概念理解瓶頸

針對“相似度”概念教學斷層問題，“課堂時光機”精準識別了問題核心，并提供了具體的類比教學策略，如通過展示兩張具有明顯相似特征的動物照片，引導學生進行指認與對比。在教師采納該策略后，學生對“相似度”這一基本概念的理解準確率從28%提升至82%，后續相關討論的深度也顯著增強。

以“智能”技術析出核心教學策略

為幫助教師更有效地運用“課堂時光機”開展精準教學改進，筆者基于本研究的實證數據和應用效果，提出以下系統化的使用建議。

1.教學實踐優化維度：構建“宏觀—微觀”雙軌制行動研究框架

在宏觀層面，教師可運用系統的多模態數據分析功能，診斷整節課的教學流程。重點關注時間分配合理性、知識網絡完整性、問題鏈思維遞進性等關鍵指標，精準識別教學設計的結構性缺陷。在微觀層面，可采用“課例切片分析法”，選取概念講解、課堂互動等典型教學片段，通過對比策略調整前后學生參與度、概念掌握率等的變化，精準定位教學改進靶向目標。

2.教師專業發展路徑：建立“個體—集體”協同進化機制

在個體層面，構建教師數字成長檔案，收錄“課堂時光機”生成的診斷報告，形成可視化的成長軌跡。系統自動生成個性化建議，如當檢測到教師連續三次問題鏈梯度設計不足時，推送匹配的培訓資源。在集體層面，采用“三維循環教研”：以“課堂時光機”識別的共性教學問題為教研議題，組織“靶向備課”工作坊研討優化策略，通過課例對比驗證改進效果，形成閉環式教研機制。

本研究借助“課堂時光機”記錄、分析與優化常態課，探索人工智能技術支持下的教研新路徑。實踐表明，“課堂時光機”不僅為教師提供了精準的教學診斷工具，更構建了持續改進的專業發展生態。這種數據驅動的教研模式，既推動了教學從經驗型教學向循證型教學轉型，又促進了教師個體能力提升與集體智慧生成的良性互動。

總結

“課堂時光機”能敏銳捕捉課堂關鍵問題，為教學改進提供了清晰抓手，讓課堂在精準調整中更具實效與生機。通過對“課堂時光機”的使用及反思，我們清楚地認識到，將語義智能分析技術運用于中小學課程教學，價值與風險并存。

價值：該技術以多模態數據捕獲與深度解析為核心，既破解了中小學教師教學精準反饋不足、教學反思缺乏實證支撐的現實難題，又通過靶向改進建議助力教學設計優化，提升知識結構化程度、學生高階思維參與度等教學關鍵指標，銜接教育數字化政策與一線教學實踐。

風險：一是“技術依賴”誤區，過度聚焦量化數據指標易忽視師生情感互動、學生生成性思維等要素，可能偏離育人的本質目標。二是“數字鴻溝”問題。技術應用對硬件設備與教師數字素養的依賴可能加劇校際差距，需通過政策引導推動資源普惠與分層培訓，保障教育均衡。三是“數據倫理”底線。應確保課堂敏感信息僅用于教學改進與專業發展，通過匿名化處理和安全審核機制防止隱私泄露。

因此，我們唯有在充分釋放語義智能分析技術教學價值的同時，以理性視角規避潛在風險，平衡“技術創新”與“規范應用”的關系，方能使其持續為中小學教研、教學注入動能，真正成為推動教育數字化深度落地、實現教育高質量發展的核心力量。

本文作者：

唐澤

上海市虹口區曲陽第四小學

龍方舟

湖南省長沙市第十一中學

彭振宇

華東師范大學教育信息技術學系

文章刊登于《中國信息技術教育》2026年第05期

引用請注明參考文獻：

唐澤，龍方舟，彭振宇.智能語義分析技術助力素養導向教研實踐——以人工智能課程為例[J].中國信息技術教育，2026（05）：44-50.

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