一、高效收集和获取课堂教学信息

在观课议课过程中，全面了解教学内容的前期基础、后续发展，以及明确教学重点、难点和基本教学思路至关重要。对于同学科的老师来说，这些内容相对熟悉，但对于跨学科观察的老师而言，存在一定的信息差。过去，查阅相关文本资料会耗费大量时间和资源，而如今，借助人工智能强大的信息检索和分析能力，教师可以快速、全面地获取所需信息。

例如，在观察《杨氏之子》的教学时，我们向 DeepSeek、豆包、 Kimi等人工智能工具提问：“小学生在学习《杨氏之子》之前学了哪些古文？之后还要学哪些古文？他们学习《杨氏之子》的主要困难和障碍是什么？《杨氏之子》教学可以设计哪些教学活动？”在查阅这些资料时，笔者提出两点建议：其一，教师最好同时参考多个人工智能工具的答案，并进行综合比较分析；其二，观课议课过程中，教师要学会放下自己的经验和成见，即对曾经的经验进行“悬搁”，不要用固有的思维模式去评判他人的课堂教学，而是要以开放的好奇心去观察、发现、研究，从而获得对教学活动全新的认识和理解。

值得关注的是，教师通过人工智能技术熟悉教材、把握教学要点，目的是做到心中有数，为观课议课提供充分的准备，而绝不能将人工智能的意见作为评判教师教学的唯一标准，更不能让人工智能的“算法”和模型成为限制课堂教学创新和活力的枷锁。

二、快速获得立体的“课堂画像”

“课堂画像”是对课堂教学活动的全方位、立体式描述和分析。借助先进的摄像头、传感器等设备，人工智能实时收集课堂中的图像、声音等多模态数据，这些数据涵盖了教师的活动轨迹、教学动作、语言表达，以及学生的课堂表现、面部表情、学习状态变化等丰富信息。通过多模态数据分析技术，人工智能从多维度对课堂数据进行深度挖掘和分析，从而生成全面、细致的“课堂画像”。

例如，人工智能技术能够将图像、语音和文本数据有机结合，精准分析课堂上的师生互动模式、学生参与度的高低、教学节奏的把控以及课堂氛围的营造等关键要素。这种基于多模态数据生成的“课堂画像”，为教师提供了新视角，使之更加快速、全面地了解课堂教学的实际情况。人工智能生成的“课堂报告”往往内容丰富、信息全面、立体性强，教师可以根据自身需求，有针对性地调取相关数据，对课堂教学进行深入剖析。此外，人工智能技术将教师从繁琐的课堂现象数据收集和统计工作中解放出来，让他们有更多的时间和精力对课堂教学中的关键问题进行深度挖掘和分析。

三、探寻和研讨新的教学可能性

“如有不解，问问 AI。”这已经成为一句口头禅。在观课议课中，人工智能是答疑解惑的好帮手。“学问学问，学习提问”，学会提问，学习对问题进行思考和研究。观课议课主张对课堂现象多用“问号”。提问能增进彼此的理解，比如可向上课教师提问：“你这样教，基于什么样的考虑，有什么依据？”提问促进对话：“对学生课堂上的某种学习行为，我们怎么理解的？”提问引导研究：“对于项目式学习，该什么设计？怎样实施？有哪些成功的经验？”

过去，问题的答案主要来源于人类教师的经验和思考。现在，人工智能具有生成式对话的功能，我们可以就这些问题向人工智能提问。人工智能在海量信息支持下，可以快速提供多种可能的答案，这样的答案未必全然靠谱，但它可以开阔我们的眼界，帮助我们发现新的可能。多谋善断，如果把善断看成做出了更有价值和实效的选择，那么善断的前提和基础则是发现多种可能性，人工智能提供了这样的可能性。利用人工智能提供的可能性，教师再用自己的大脑思考和筛选，针对实际做出选择，就可以找到更有效的教学路径。

四、基于人工智能的自我观察和反思

授课教师在利用人工智能开展课堂教学研讨时，应充分考虑到人工智能在语言识别、情境识别和模式识别等方面存在的局限性。因此，笔者不建议将人工智能生成的课堂报告作为评判教师课堂教学的依据，也不应凭借这些报告对授课教师随意评判。从课堂教学研究伦理、学生隐私保护以及获取更真实的课堂教学研究素材等角度考量，大规模对课堂教学进行实录实播并开展在线研讨，并非课堂教学研究的理想方式。

相较之下，利用人工智能进行课堂教学的自我观察与学习，是一种更具价值的选择。出于为学生提供高质量教学的责任，以及教师自身专业成长的需求，授课教师应以平常心上好常态课。课后，教师可自行回看课堂教学录像，仔细分析人工智能生成的课堂报告，从中挖掘教学过程中值得继续坚持的有效做法，找出亟待解决和改进的问题，反思教学实践中的经验教训。同时，借助人工智能探索新的教学可能性，在后续教学实践中实现新的突破与超越。

更重要的是，教师可与志同道合的同事、教研员和专家携手，组建学习共同体、研究共同体和创造共同体。在这个共同体中，成员们共同遵守课堂教学研究伦理，相互进行课堂观察与讨论，坦诚交流，共同追求更加真实、更具成效的专业成长。

（作者系原成都大学师范学院教授，四川西部教育研究院院长）