基于智慧課堂的學(xué)情診斷： 實(shí)踐、挑戰(zhàn)與未來(lái)

中圖分類號(hào)：G4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2096-0069（2025）02-0042-05

引言

維果茨基提出了“最近發(fā)展區(qū)”這一概念，說(shuō)明學(xué)生的學(xué)習(xí)發(fā)展是建立在“既知”基礎(chǔ)上不斷破解“未知”的過(guò)程。在此過(guò)程中，教師承擔(dān)著引領(lǐng)責(zé)任，應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)確判斷學(xué)生的“既知”水平，從而設(shè)計(jì)符合他們成長(zhǎng)發(fā)展需要的課堂教學(xué)內(nèi)容及活動(dòng)。學(xué)情診斷就是教師為了實(shí)現(xiàn)有效教學(xué)而對(duì)學(xué)生的認(rèn)知能力、知識(shí)水平、動(dòng)機(jī)興趣、心理狀態(tài)等智力及非智力要素開展的評(píng)估、分析活動(dòng)。在日常教學(xué)準(zhǔn)備中，教師通過(guò)批閱作業(yè)、問(wèn)答、觀察等方式開展學(xué)情診斷，了解和掌握學(xué)生的認(rèn)知能力、知識(shí)儲(chǔ)備、情感態(tài)度等。如今，在人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，以學(xué)生過(guò)程性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為客觀依據(jù)的學(xué)情診斷能夠更加精準(zhǔn)地獲知學(xué)生的學(xué)習(xí)收獲、障礙、需求等情況，方便教師在此基礎(chǔ)上開展個(gè)性化教學(xué)。

教育部自2019年啟動(dòng)了“智慧教育示范區(qū)”建設(shè)項(xiàng)目，旨在促進(jìn)信息技術(shù)特別是智能技術(shù)與教育教學(xué)活動(dòng)的深度融合，支撐學(xué)生評(píng)價(jià)體系與方式的改革。以此為契機(jī)，各地中小學(xué)校著手創(chuàng)設(shè)智慧課堂，積極推動(dòng)傳統(tǒng)課堂教學(xué)環(huán)節(jié)的智能化變革，其中優(yōu)化學(xué)情診斷過(guò)程及結(jié)果是關(guān)鍵領(lǐng)域之一。然而，一些傳統(tǒng)的學(xué)情診斷在內(nèi)容上存在片面化、淺表化等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，在方式上容易陷入技術(shù)陷阱，只要涉及測(cè)驗(yàn)、數(shù)據(jù)、圖表分析就被輕易地冠以“智慧”之名[1。為了解決這些問(wèn)題，應(yīng)當(dāng)明確人工智能技術(shù)在學(xué)情診斷中的優(yōu)勢(shì)及用途，進(jìn)一步總結(jié)相關(guān)代表性案例的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，啟示教師利用人工智能技術(shù)開展更加科學(xué)、精準(zhǔn)的學(xué)情診斷。

一、技術(shù)基礎(chǔ)

智慧課堂是利用人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)搭建的促進(jìn)教師、學(xué)生、內(nèi)容之間充分互動(dòng)的教學(xué)環(huán)境，其本質(zhì)是由技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)教學(xué)環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化[2。在智慧課堂建設(shè)過(guò)程中，人工智能技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別等，發(fā)揮著特別重要的作用，為全方位、多層次、伴隨性采集學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)提供了有利條件，推動(dòng)了學(xué)情診斷的自動(dòng)化，極大地節(jié)約了診斷成本并提升了結(jié)果的準(zhǔn)確性[3]。

（一）計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是一項(xiàng)使用計(jì)算機(jī)模擬人類視覺系統(tǒng)過(guò)程及功能的技術(shù)，賦予計(jì)算機(jī)“感知”周圍環(huán)境的能力。借助特定設(shè)備，計(jì)算機(jī)能夠觀測(cè)識(shí)別到人類無(wú)法觀察的紅外線、微波等，具備更廣泛的數(shù)據(jù)獲取能力。此外，這種觀測(cè)過(guò)程避免了與觀測(cè)對(duì)象的接觸，相對(duì)安全可靠。在教育教學(xué)背景下，該技術(shù)可以用于識(shí)別學(xué)生的面部表情、身體姿態(tài)、眼神注視點(diǎn)等特征，能夠反映學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度[4]。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)研究與實(shí)踐的不斷深入，圖像的特征提取與識(shí)別大多由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，簡(jiǎn)稱CNN）或深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（（DeepConvolutionalNeuralNetworks，簡(jiǎn)稱DCNN）加以實(shí)現(xiàn)，并且使用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理包含圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的視頻片段，有效提升了識(shí)別準(zhǔn)確率。

（二）自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)對(duì)人類語(yǔ)言的理解和運(yùn)用，通常基于規(guī)則的或統(tǒng)計(jì)的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。伴隨著BERT、GPT-4等預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)，自然語(yǔ)言處理在語(yǔ)言翻譯、文本分類、情感分析等方面的應(yīng)用都迎來(lái)了突破和創(chuàng)新。以文本情感分析為例，其語(yǔ)言模型的開發(fā)依次經(jīng)過(guò)文本輸入、文本預(yù)處理、特征提取、參數(shù)選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估等步驟[5]。將訓(xùn)練完成的模型部署到學(xué)情診斷場(chǎng)景中，可以對(duì)學(xué)生的作文、心得感想等文本材料進(jìn)行自動(dòng)化分析，幫助教師及時(shí)掌握學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中的情感態(tài)度變化。

（三）自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別

自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別是基于計(jì)算機(jī)的人類語(yǔ)音解碼和轉(zhuǎn)錄過(guò)程。自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)包括訓(xùn)練和識(shí)別兩個(gè)階段，涉及預(yù)處理、特征提取、相似性度量、后處理等具體步驟。通過(guò)將采集獲取的課堂音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞篩選及語(yǔ)義剖析，教師能夠更加迅速、直觀地了解學(xué)生的發(fā)言內(nèi)容和表達(dá)方式，更加準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)生的表達(dá)能力、思維邏輯和知識(shí)儲(chǔ)備情況，進(jìn)而制訂更加精準(zhǔn)的教學(xué)計(jì)劃和策略。

二、實(shí)踐探索

我國(guó)高度重視發(fā)展人工智能技術(shù)，并將之深度融入智慧課堂建設(shè)，不僅深刻改變了課堂教學(xué)的內(nèi)容及過(guò)程，而且有助于教師開展更加高效的學(xué)情診斷。傳統(tǒng)學(xué)情診斷主要是以班級(jí)為單位的整體評(píng)價(jià)，并將學(xué)業(yè)成績(jī)及排名作為評(píng)判學(xué)生學(xué)習(xí)狀況和能力水平的依據(jù)。當(dāng)前，借助人工智能技術(shù)衍生的豐富功能，中小學(xué)一線教師能夠?qū)W(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析，獲取的學(xué)情診斷結(jié)果呈現(xiàn)出更高水平的準(zhǔn)確性、客觀性、可讀性，更加精準(zhǔn)地反映出學(xué)生個(gè)體與班級(jí)整體的學(xué)習(xí)狀況與需求。

（一）準(zhǔn)確性：構(gòu)建科學(xué)系統(tǒng)的學(xué)情診斷框架

明確學(xué)生學(xué)習(xí)的應(yīng)然結(jié)果是進(jìn)行學(xué)情診斷的前提。一方面，教師依據(jù)教學(xué)目標(biāo)制訂診斷指標(biāo)，通過(guò)對(duì)照比較讓學(xué)生充分暴露不足與問(wèn)題，更好地了解每位學(xué)生的起點(diǎn)。智能教學(xué)系統(tǒng)在課前將相關(guān)練習(xí)題發(fā)送到學(xué)生端，并在學(xué)生填答提交后進(jìn)行自動(dòng)批改，再將結(jié)果反饋到教師端，幫助教師準(zhǔn)確找到每位學(xué)生的“最近發(fā)展區(qū)”回。這類智能系統(tǒng)不僅可以評(píng)判選擇題，而且能對(duì)圖像、作文、演說(shuō)等多種類型的練習(xí)進(jìn)行自動(dòng)評(píng)估[。只有認(rèn)識(shí)到學(xué)生“既知”與“應(yīng)知”之間的差距，教師才能有針對(duì)性地設(shè)計(jì)課堂教學(xué)內(nèi)容與活動(dòng)。另一方面，確切的學(xué)情診斷指標(biāo)能夠進(jìn)一步指導(dǎo)教師選取所需的數(shù)據(jù)資料與適恰的采集手段。在面向培養(yǎng)核心素養(yǎng)的教學(xué)中，學(xué)生學(xué)習(xí)的應(yīng)然結(jié)果不再局限于考試成績(jī)，而是更加關(guān)注高階認(rèn)知素養(yǎng)、實(shí)踐創(chuàng)新能力，全面考慮學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、自主性及合作學(xué)習(xí)意愿。這些能力素養(yǎng)、情感態(tài)度不再是通過(guò)簡(jiǎn)單的問(wèn)答測(cè)驗(yàn)就能夠反映出來(lái)的，而是需要結(jié)合更加多元的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。以數(shù)學(xué)學(xué)科能力的學(xué)情診斷為例，首先建立以“學(xué)習(xí)理解一實(shí)踐應(yīng)用一遷移創(chuàng)新”為核心結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)學(xué)科能力概念內(nèi)涵，進(jìn)而梳理內(nèi)隱能力與外顯行為的聯(lián)系，最后構(gòu)建由多種外顯行為組成的學(xué)情數(shù)據(jù)采集框架[]。學(xué)情診斷指標(biāo)框架需要解決方向不明、內(nèi)容不清、手段模糊等問(wèn)題，并根據(jù)培養(yǎng)目標(biāo)、理論成果、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)不斷進(jìn)行豐富和完善，幫助教師開展更加精準(zhǔn)的學(xué)情診斷。

（二）客觀性：充分利用AI技術(shù)進(jìn)行學(xué)情診斷

教師在傳統(tǒng)的學(xué)情診斷過(guò)程中主要面臨兩個(gè)問(wèn)題：一是難以對(duì)全體學(xué)生同時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，二是容易因主觀因素導(dǎo)致誤判。由于視頻圖像忠實(shí)地記錄了課堂教學(xué)活動(dòng)的開展情況，因此，教師可以嘗試?yán)弥腔壅n堂的視頻錄制及分析功能，對(duì)前一節(jié)課中學(xué)生個(gè)體與整體學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行客觀研判，從而更有效地設(shè)計(jì)新課教學(xué)。教師借助布置在教室內(nèi)的多個(gè)攝像頭，先通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和跟蹤相結(jié)合的方式獲得每個(gè)學(xué)生的實(shí)時(shí)圖像流，再應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺算法模型（三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）學(xué)習(xí)目標(biāo)行為的時(shí)空特征，從而實(shí)現(xiàn)捕捉識(shí)別學(xué)生舉手、抬頭、走動(dòng)、板書等神情動(dòng)作。學(xué)生的外顯行為表現(xiàn)被客觀地記錄下來(lái)，并用以指征原本“不可見”“不可評(píng)”的品格、認(rèn)知、情感等，而使測(cè)驗(yàn)成績(jī)不再作為衡量學(xué)生學(xué)習(xí)狀況的唯一方式。以學(xué)習(xí)品質(zhì)中“毅力”的評(píng)估為例，上海市長(zhǎng)寧區(qū)的教師利用“數(shù)字作業(yè)”對(duì)學(xué)生完成作業(yè)的起止時(shí)間、作答時(shí)長(zhǎng)、作答順序、是否訂正、訂正時(shí)間等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集分析，并結(jié)合自己對(duì)學(xué)生的觀察了解，以多元數(shù)據(jù)提升學(xué)情診斷的準(zhǔn)確性[9]。這有利于全方位刻畫學(xué)生發(fā)展?fàn)顩r，也為學(xué)校、教師制定學(xué)生核心素養(yǎng)發(fā)展策略提供依據(jù)。此外，教師能夠繼續(xù)通過(guò)視頻錄像回顧學(xué)生的課堂行為，進(jìn)一步反思教學(xué)方法、過(guò)程及效果，也有助于實(shí)現(xiàn)自身專業(yè)發(fā)展。

（三）可讀性：輔助教師解釋學(xué)情診斷的結(jié)果

從學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)到學(xué)情診斷結(jié)果并不是一蹴而就的，而是需要教師經(jīng)過(guò)一系列加工處理。由于龐大的數(shù)據(jù)量、自身數(shù)字素養(yǎng)等主客觀條件的制約，教師難以通過(guò)傳統(tǒng)的人工處理方法進(jìn)行學(xué)情診斷。針對(duì)這一痛點(diǎn)，智慧課堂不僅能夠采集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，而且能夠生成可視度高、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)的學(xué)生畫像及學(xué)情診斷報(bào)告，幫助教師及時(shí)掌握關(guān)鍵學(xué)情信息。依托某“智慧課堂”平臺(tái)，采用頻繁模式挖掘算法與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，構(gòu)建起學(xué)生觀看微課視頻、完成習(xí)題作業(yè)、搶答發(fā)言、與同學(xué)討論、向教師提問(wèn)等行為數(shù)據(jù)與其學(xué)習(xí)成績(jī)間的可視化關(guān)系圖，能夠直觀地反映出學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)變化的原因[1]。同時(shí)，“智慧課堂”還能基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)將學(xué)生劃分為不同類型，如參與度低又學(xué)習(xí)水平不高的邊緣型學(xué)生、表現(xiàn)積極但深度學(xué)習(xí)較少的努力型學(xué)生、目標(biāo)完成度高且發(fā)展均衡的優(yōu)秀型學(xué)生，進(jìn)而為不同類型的學(xué)生生成認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖像，通過(guò)知識(shí)節(jié)點(diǎn)的大小、連接線的粗細(xì)等視覺要素直觀地展示學(xué)生的知識(shí)掌握水平。教師利用圖表、圖形等可視化方式加以簡(jiǎn)明清晰的文字語(yǔ)言描述，可以提升診斷結(jié)果的可讀性，更高效地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，從而為學(xué)習(xí)特征相似的學(xué)生組建起學(xué)習(xí)共同體，制訂更具針對(duì)性的教學(xué)方案并提高教學(xué)效果。

三、挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)

作為一種新興的課堂形式，智慧課堂為學(xué)情診斷帶來(lái)了全新的工具和方法，也重塑了中小學(xué)教師的學(xué)生觀、技術(shù)觀、課堂觀。在這一進(jìn)程中，教師若要在日常學(xué)情診斷時(shí)充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，還需要應(yīng)對(duì)諸多挑戰(zhàn)或風(fēng)險(xiǎn)。

（一）技術(shù)性挑戰(zhàn)：人工智能技術(shù)尚存缺陷

在復(fù)雜、多變的教育場(chǎng)景中，人工智能技術(shù)所取得的成效與理想目標(biāo)間仍然存在差距。學(xué)情診斷涉及學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、心理狀態(tài)、興趣愛好等諸多方面，并且它們具有高度的隱秘性和動(dòng)態(tài)性。然而，當(dāng)前的人工智能技術(shù)還無(wú)法完全準(zhǔn)確地采集這些復(fù)雜信息，從而產(chǎn)生數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)標(biāo)簽不準(zhǔn)確等問(wèn)題。例如，相較于識(shí)別成人的語(yǔ)音，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別在處理兒童的語(yǔ)音時(shí)存在更大的難度，輸出結(jié)果的準(zhǔn)確率更低。采集質(zhì)量的問(wèn)題進(jìn)一步降低了診斷質(zhì)量的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，在課堂這樣的特殊場(chǎng)景中，通用人工智能應(yīng)用的適應(yīng)性仍有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

（二）理論性挑戰(zhàn)：學(xué)情診斷指標(biāo)不夠精準(zhǔn)

當(dāng)前，學(xué)情診斷指標(biāo)的制訂仍然受制于思維定式，未能夠充分發(fā)揮智慧課堂及人工智能技術(shù)的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)。一方面，學(xué)生不僅要爭(zhēng)取優(yōu)異的學(xué)業(yè)成績(jī)，而且需要養(yǎng)成良好品格、塑造健康心理、樹立高遠(yuǎn)理想，故單一的、籠統(tǒng)的學(xué)情診斷指標(biāo)很難全面反映學(xué)生的實(shí)際情況。在智慧課堂環(huán)境中，如果仍然沿用傳統(tǒng)的診斷指標(biāo)，那么，即使通過(guò)多種技術(shù)手段收集了學(xué)生學(xué)習(xí)的多元數(shù)據(jù)，也無(wú)法充分發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價(jià)值。另一方面，傳統(tǒng)學(xué)情診斷指標(biāo)的設(shè)定缺乏科學(xué)性，忽視了學(xué)生的發(fā)展現(xiàn)狀與需求。在實(shí)際操作中，教師通常根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)并站在成人的視角來(lái)開展學(xué)情診斷，所用診斷指標(biāo)缺乏科學(xué)的理論支撐。這種主觀的學(xué)情診斷不僅無(wú)法準(zhǔn)確反映學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，還可能誤導(dǎo)教師的教學(xué)決策。

（三）主體性風(fēng)險(xiǎn)：教師使用態(tài)度兩極分化

盡管智慧課堂為教師進(jìn)行學(xué)情診斷提供了豐富的工具，并且它們?cè)跀?shù)據(jù)分析速度上要明顯優(yōu)于教師人工處理，但教師的使用態(tài)度決定了人工智能技術(shù)能否進(jìn)人課堂并發(fā)揮應(yīng)有的作用?，F(xiàn)有調(diào)查發(fā)現(xiàn)，部分缺乏技術(shù)信念的教師認(rèn)為自己能力不足或技術(shù)難度較大而排斥在教育教學(xué)活動(dòng)中使用人工智能技術(shù)，存在較強(qiáng)的人工智能焦慮情緒[]。這部分教師對(duì)人工智能技術(shù)持有懷疑態(tài)度，也不知如何利用人工智能技術(shù)開展學(xué)情診斷。相反，另有部分教師過(guò)度依賴人工智能技術(shù)，將相關(guān)應(yīng)用輸出的結(jié)果作為唯一的學(xué)情診斷依據(jù)。這將沖擊教師的課堂地位，使教師失去認(rèn)識(shí)學(xué)生、把握教學(xué)過(guò)程的能力。排斥使用或者過(guò)度使用人工智能都不利于教師開展高效、精準(zhǔn)的學(xué)情診斷。

（四）制度性風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)及隱私保護(hù)較薄弱

正如聯(lián)合國(guó)教科文組織在《人工智能倫理問(wèn)題建議書》中的擔(dān)憂，學(xué)情診斷涉及大量學(xué)生的身份信息、學(xué)習(xí)經(jīng)歷等隱私數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)面臨著泄露的風(fēng)險(xiǎn)。學(xué)生在使用智慧課堂提供的教學(xué)平臺(tái)或軟件時(shí)，往往不能意識(shí)到自己的學(xué)習(xí)行為正在被記錄，部分教學(xué)軟件也有數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)方面的漏洞，這些薄弱環(huán)節(jié)都要從制度和管理上進(jìn)行改善。

四、未來(lái)啟示

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展及其在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及國(guó)家在建設(shè)智慧課堂、發(fā)展智慧教育上的整體構(gòu)想與政策要求，使基于智慧課堂的學(xué)情診斷成為未來(lái)趨勢(shì)。面對(duì)現(xiàn)存挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)從技術(shù)、理論、主體、制度等多個(gè)視角進(jìn)行探索，以系統(tǒng)提升學(xué)情診斷的實(shí)效。

第一，充分發(fā)揮AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的能力優(yōu)勢(shì)。智能技術(shù)推動(dòng)學(xué)情診斷邁向自動(dòng)化：在數(shù)據(jù)收集方面，智能技術(shù)能夠?qū)W(xué)生過(guò)程性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)伴隨式采集，有效獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)分析方面，智能技術(shù)能夠?qū)W(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)開展自動(dòng)分析挖掘，并且有比相人工處理明顯的高速度、魯棒性等優(yōu)勢(shì)。教師需依據(jù)現(xiàn)實(shí)條件和需求，靈活選用智能技術(shù)工具，嘗試開展人機(jī)協(xié)同的精準(zhǔn)學(xué)情診斷[12]。

第二，厘清指向核心素養(yǎng)的學(xué)情診斷框架內(nèi)涵?！读x務(wù)教育課程方案（2022版）》《普通高中課程方案（2017年版2020年修訂）》均堅(jiān)持素養(yǎng)導(dǎo)向，并強(qiáng)調(diào)圍繞核心素養(yǎng)開展學(xué)情評(píng)價(jià)與診斷。無(wú)論是傳統(tǒng)的學(xué)情診斷，還是基于智慧課堂的學(xué)情診斷，都應(yīng)以構(gòu)建科學(xué)的理論框架為前提條件，在此基礎(chǔ)上開展具體的采集、處理、分析步驟。高校專家學(xué)者、中小學(xué)一線教師應(yīng)合作開發(fā)指向核心素養(yǎng)的學(xué)情診斷內(nèi)涵框架，以期生成更加真實(shí)的學(xué)生畫像，增強(qiáng)診斷結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

第三，增強(qiáng)教師應(yīng)用技術(shù)手段進(jìn)行學(xué)情診斷的意愿與能力。教育部于2022年11月頒布了《教師數(shù)字素養(yǎng)》教育行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，指出教師需要具備選擇合適的分析模型并合理運(yùn)用智慧教室、智能分析評(píng)價(jià)工具等技術(shù)資源進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析、解釋的素養(yǎng)。作為學(xué)情診斷的發(fā)起者，教師應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到智能技術(shù)能夠減少自身工作量，且所得結(jié)果也能幫助自已更有效地反思教學(xué)與專業(yè)發(fā)展，從而在日常教學(xué)中主動(dòng)擁抱技術(shù)。同時(shí)，在技術(shù)支持下開展學(xué)情診斷要求教師具備相應(yīng)的知識(shí)和技能，熟悉學(xué)情診斷軟件和平臺(tái)的功能應(yīng)用，充分發(fā)揮其潛力價(jià)值。

第四，重視數(shù)據(jù)隱私及應(yīng)用倫理的保護(hù)。國(guó)家相繼頒布《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例》《關(guān)于加快推進(jìn)教育數(shù)字化的意見》等政策文件，持續(xù)規(guī)范教育數(shù)據(jù)保護(hù)并調(diào)控制度倫理空間，逐步完善治理體系。

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（責(zé)任編輯 李強(qiáng)）

A Learning Diagnosis Based on Smart Classroom：Practice，Challenges and Prospects

ZhuYingbin，WangWanshun2，XiaoLonghai （1.CollegeofEducation，ZhejiangUniversity，Hangzhou，Zhejiang，China310058; 2.TeacherDevelopmentCenterofWanzhiDistrictofWuhu，Wuhu，Anhui，China

Abstract：Relying ontheAI technologies suchascomputervision，natural language processing，automatic speech recognition，etc.，thesmart classroom effectivelypromotes the changeand innovationof classroom teaching.Asoneofthemainteaching links，thediagnosisoflearmingconditionshasalsoshownnewpattrnsand newfeatures inthis processOnthe basis ofexploring the frameworkofacademic diagnosis，frontline teachers in primaryand secondaryschools makeuseof therich functions provided by the smart clasroom tocollect，analyze andinterpret students'learningdata.Whilecontinuously improving theaccuracy，objectivityandreadabilityof the learningdiagnosis，technicalandtheoreticalchallengesaswellassubjective and institutionalrisksarealsoexposed. Inthe faceof thesechalengesand risks，the advantagesofAItechnologyshouldbe furtherutilizedto improve the frameworkof learning diagnosis directedatstudents’keycompetencies，enhance teachers’diagnostic literacyand establisharelevantsecuritymechanism.

Keywords：Smartclassroom;AI technology;Learning diagnosis;Learning data