最早把AI带进课堂的老师，他们的教学正在发生什么变化？

“1年时间，带全校老师用600节课提取出‘好课方法论’”

“全班45名学生，让每个学生拥有自己的专属提升方案”

在成都市双流区教科院附属学校里，AI正从一个“颠覆性的新兴工具”向“协同育人的成长伙伴”转变。万静，就是这所学校里，最早把AI工具带进课堂的那批教师之一。

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万静，初三数学教师兼班主任、学校信息资源处负责人、省级智能教育课题牵头人，也是希沃杏坛四星导师。在不少人还在讨论“AI会不会取代老师”以及“AI究竟要如何使用”时，万静就已率先把希沃课堂智能反馈系统等AI工具装进了上课的教室。

从自行摸索总结经验，到号召老师们尝试使用AI助力教学和循证教研，万静把AI工具的使用慢慢从“个人探索”变成了“校内共研”。一年之后，全校180多名教师积累了近600节课堂反馈数据，16个跨学科主题学习案例获得市级奖项，全校三分之一的教师在课堂提问等维度上呈现出较为明显的改善。

在万静与一众教师的努力之下，AI在这所成都名校内实现了教育场景里的真实落地。

但转变并非一蹴而就。面对这样汹涌的科技浪潮，万静在兴奋之余，也真切目睹到，AI狂飙的境况下，许多老师对于“如何驾驭AI”的不安或迷茫，以及借助AI获取成长的迫切期望。

“如何让AI真正帮助到老师、学生？”喧嚣之下，万静持续在实践中寻找答案。

万静所在的学校有180多名教师，平均年龄30岁出头。因为普遍年轻，有干劲的人不在少数。

如何通过教研、结对帮扶，让这群年轻的教师在迎头向上的同时，能够清楚自己的教学问题，实现能力的成长，并且让教学质量的提升与改进能被看见、被验证？这是万静所在学校，持续在攻克、研究的问题。

时间回到一年前的春天。那时，学校里新装的十间“智慧教室”还带着刚撕掉保护膜的味道。最大的变化，是教室后方天花板上多了一组摄像头和麦克风，连接着一个叫“课堂智能反馈系统”的东西。

学校希望能以数据助力循证教研，帮助青年教师成长。但老师们对新工具的“警惕”也是同时发生的。

“很多老师们以为，这是用来‘挑毛病’的设备，但后来大家也发现了，AI用对了，对成长的帮助还是很大的。”万静笑着回忆起初期的场景。

从陌生的新工具，到强大的循证教研伙伴。让AI角色发生改变的转机，就出现在第一份课堂智能反馈报告诞生的那一刻。

在一场看似寻常的教研会上，万静把系统生成的十几份课堂分析报告投到了大屏幕上。不同学科，不同教师，报告上用醒目的色块和百分比，标注着课堂提问的层次分布。报告中，超过70%的提问，被系统判定为没有引导性的“低阶提问”。追问、辨析、迁移应用——这些能真正引发思考的“高阶提问”，寥若晨星。大家惊讶地发现，这种“浅问浅答”的模式，跨越学科，成为全校三分之一年轻教师的“通病”。

会议室里安静了片刻，霎时间只能听到空调出风口微弱的噪音。年轻教师们盯着屏幕上的数据，或沉思，或恍然大悟，更多人则露出了讶异的神色，心里开始为这套新系统默默做了重新的定位，也纷纷加入了关注课堂循证教研的行列。

通过几次教研会，万静愈发确定，传统教研模式的难点，不只是“怎么评”，更重要的是如何精准地诊断问题、理解问题、沟通问题。

万静见过太多这样的场景：教研会上，听课老师斟酌着词句说”这个地方可能再处理一下会更好”，上课的老师点点头，回去以后盯着那句话发呆，心底的疑云久久不能散去——“再处理一下”，到底要怎么处理？”“这节课，我刚刚究竟是怎么讲的？

“连问题在哪里都不知道、都说不清楚，教研就很难真正解决问题。”这是万静常说的一句话。在他看来，这不是某一个老师的失误，而是传统教研长期存在的共性难题。

传统的教研，常陷入两种困境：要么大而化之，讨论“如何提高课堂效率”；要么漫无目的，听完一节课，评语是“整体不错，细节有待加强”。评课的人说完就走了，上课的老师回去以后问题却还在。

而科学依据的数据分析，和“可回溯课堂”的系统，则为老师们的教学带来了更客观、更具备坐标性的参考。

这一发现，给学校的教研组带来更明确的方向，也开始让更多老师开始思考，自己的课堂是否还有更多新可能。

于是，人工智能在这样的背景下，走进了学校里的更多教室。

万静知道，发现问题只是第一步，要让AI能够持续地协助改进问题，则需要携手全体师生，在校内搭建起一套落地方法和系统。

从去年3月到5月的第一轮AI+教研的尝试，发现了全校教师的共性问题后，万静没急着提要求，只是让老师们继续使用课堂智能反馈系统上课，把课先“上起来”、数据先“攒起来”，积累了一批可供比对的原始课例。

从9月开始，他与教学管理团队，共同提出一个新规则：各教研组把上学期课堂反馈报告中的问题拿出来，每月只聚焦一个问题进行精准攻克。

聚焦问题之后，还要让改善的成果真正落实到课堂上。按照学校安排，每周都会固定拿出半天时间做教研，围绕当月要改的那个问题，集中讨论几节课的设计和反馈。之后，老师们再轮流听课、复盘，一周至少互听一节，一学期下来就是十几节。

而验证这套系统是否真的有用的方法也很简单，让老师们把如今的课堂反馈报告，与初次使用时的报告进行对比，同课、异课多维比对，辅以人工听评课，老师们的课堂发生了哪些改变，自是一目了然。

当然，变化是充满曲折与波动的。大家热情高涨使用AI的第一个月，数据普遍上扬；当“聚焦”的主题切换到下一个问题，一些教师的提问质量曲线，又悄悄滑落。习惯的养成，比技术的掌握更难。

“工具能发挥多大的作用，关键还是要看‘人’如何去使用。技术会进化，概念也一定在不停更新。让AI真进校、真落地、真赋能，关键是要建立更适配学校及师生发展需求的系统和协同制度。让AI的能力，真正进化成持续赋能教学的系统能力。”万静很明白，一线教师的日常还需要兼顾备课、批改、班级管理等任务，没有制度托底，再高涨的热情、再好的想法，也会悄无声息地流产。

一年过去，600份课堂数据沉淀下来，不再仅仅是冰冷的数字。它们变成了18篇市级优秀的人工智能典型案例，变成了年轻教师的教学成果，变成了一种可回溯、可分析、可复制的教研“成长记录”。更重要的是，三分之一的教师的教学水平在“提问”等多个维度上，都得到了提升，这种改变真切地反映在更优质的课堂质量、更有深度的师生互动当中。

如今，万静所在的学校，也逐渐形成了以课堂数据为依据的教研推进方式。而具体到万静的教学工作中，AI也帮助他实现了因材施教的教学方法。

一套好的AI落地系统，让老师们明白：AI不会替代教师，而是正让经验变成能力，让成长在变革中自然发生。

教育的本质还是育人，万静意识到，AI让因材施教有了更多可能，而教与学则是一个实现因材施教的连贯系统。

教的提升，最终要落到学的改善上。万静发现，当课堂质量得到提升，学生不再简单地思考"是"与"否"，而是开启了主动思考、主动论证的思维训练。当学生观察维度多元化，学生能够收获的不再只是一句"很好"或"不对"，而是具体的、有针对性的学习反馈。

由此，万静也在学校内率先使用起智慧作业系统。此后，他便没有在周末给学生出具完整的卷面作业。每到周末，全班几十人，几十份周末试卷，没有一份是相同的，每一份都是为学生定制的“专属错题本”。

“会了的题还做，不是浪费时间嘛，错题才是应该重点攻克的。”万静笑着说道。起初，它只是一个更高效的阅卷工具，能自动批改选择题、统计得分率。

但三年下来，它已经充分“了解”：学生在哪个知识点的掌握最为薄弱？哪个单元，错题出现的频率和占比最高？这些问题不再是孤立的数据，而是变成一份能够帮助老师判断每位学生学情，进行针对性教学优化的指南图。

这种“一人一作业”的精准，带来的不只是效率。它让课堂的关系变得有些不一样——教师不再是唯一的知识分配者和评判者，而是系统地提供了一种客观、持续、细致的反馈。学生则通过精准反馈，持续获得正面反馈，开始琢磨“如何才能学得更好”。

从以学为中心的“精准备课”，再到“精准教学”，一种基于“育人”数据的良性循环与激励机制，在悄然形成。

当问及如何看待AI+教育，万静这样一位对技术保持乐观、开放态度的教师，做出的回答却十分审慎。“人工智能，人工在前，智能在后。AI无法让人一劳永逸，反而对老师们的要求更高了。”他解释道：“人工智能是不可阻挡的趋势。它能替老师完成一部分重复性工作，但技术的存在也正在提醒我们，回归教育的本质，关注人的个性化发展。”

万静理想中的AI，不是取代老师的“超级教师”，而是一个能与他对话的伙伴。比如，把一份精心设计的教案输入系统，再把实际课堂录像放进去，让AI对照分析：教师的课堂，对教学方案的落实程度如何？哪些环节是有效的教学环节，哪些又偏离了教学目标？学生的反馈如何？

如果这些问题及反馈能够借助技术更早被看见，年轻教师的成长也许就能少走一些弯路，让每位学生真正被看见，让技术帮助我们理解、塑造“完整且具体的个体”。

所以，最早把AI带进课堂的老师，他们的教学正在经历怎样的转变？

而万静以及如他一般在AI时代中拨云去雾，持续探索的老师们，他们身上有一种时代性的张力：对新工具的接纳与对旧经验的持守；对数据逻辑的信赖与对人本价值的坚守。

他们的“AI故事”，也许并不跌宕起伏，却真正决定着，技术将以何种姿态，走进教育最具体又细微的日常。

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