“双减”背景下，这所学校借助“智慧教育”实现“双增” | 新实力
“双减”政策实施后，学校的教育主阵地作用进一步强化。如何在减轻学生课业负担的情况下，提升学校教育质量，提高学生学习效率，更好地满足学生的个性化需求？ 随着教育进入信息化2.0时代，借助AI赋能下的信息技术，
通过大数据驱动学校教育减负提质，精准落实“双减”工作，是很多学校都在探寻的新路径。
深圳市福田区教科院附属小学（简称“教科院附小”），是广东省中小学信息技术能力提升工程2.0项目试点校、福田区“智慧校园”标杆校。近年来，学校在“智慧教育”方面不断探索，把各项智能化、信息化的教学应用体系相融合，
建成以学校命名的“掌上附小”校园网络系统，为AI赋能背景下数据驱动课堂教学的实践研究服务。
体育课上，老师通过数据收集对班上学生的体能进行分析，不需要任何纸笔记录，便可了解每一位学生的体能情况——这是教科院附小“智慧教育”的日常。 “五育并举 体育为本”， 在落实“双减”和“五项管理”工作中，教科院附小特别开发了“体育与健康”特色课程，以特色体育项目的开展，促进全员积极参与体育活动，为让每一个学生成为终身运动者奠定坚实的基础。
结合学校的智慧教育特色，体育科组尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备 综合管理平台， 通过学生佩戴的传感器设备，实时采集课堂上每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警。 从学生的各项体能状态，包括耐力、爆发力、协调力、灵敏性等，分析课堂上不同时间段的运动强度与训练设计是否合理，为学生的体能训练效果提供科学的依据，实现体育课堂的专业性、精准性和高效性。 运动智能装备与大数据分析技术，不仅便于老师根据实际运动情况，调节课堂活动方式和运动量，而且解决了体育运动“难量化、难记录、难分析”的问题，推动体育教育实现信息化、智能化升级。 这一智能体育测试系统，还可以把学生日常的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的体质健康保驾护航。 一年级学生的运动信息分析图 全校学生体质健康总雷达图 通过掌上附小的大数据统计，学校还可以清楚看到每一位学生学习过程的全貌，可以辨识学生的个性化、差异化，如学生的参与行为、互动行为、学习兴趣、学习态度、学习结果等方面的不同。 依托这些数据信息，教师可以根据学生的学习气质进行同质分组或异质分组，根据教学需要实施一致化的教学活动或有针对性的辅导。通过学生历史学习表现数据，教师也可以不断完善教学过程，不忽视每一位学生的学习需求，实现因材施教。 掌上附小学生评价系统
掌上附小系统的应用，也渗透在教科院附小教师的工作日常之中，比如 具有自动出题与批阅、课程辅导与答疑功能的“智能教师助理”，已成附小老师们人人称赞的教学“神器”，大大解放了教师的双手，提高了工作效率。 利用录播教室，将课堂评价量表嵌入平台，学校还可以对老师上课的各类表现性数据信息进行采集，然后将这些数据输入到平台，通过后台处理，将听评课的成效转变为客观的、量化的图表，并形成最终的评价结论。 根据教师实际授课情况，课堂预设的时间和环节与实际的课堂效果进行对比，形成教学互动量表，记录互动以及用时等数据，有助于指导教师对课堂教学进行精准反思。 师生课堂互动情况统计表 教师专业技能反馈情况统计表 面对面开展教研工作与教师培训工作的客观制约因素较多，利用网络教学研修，是一种新型便捷的途径。 通过互联网进行教学研修，可以突破时间和空间的限制，广泛地收集和及时地整理教师所采集或分析的教案、课件、教学反思、听课反馈等内容；同时鼓励教师协同备课，鼓励自主上传微课，集中分享和展示，并通过共享率、点赞率等数据筛选出优质资源，形成具有学校特色的校本教学资源库。 掌上附小校园网盘 教科院附小还参与了多次国家义务教育质量监测，这些充分、全面、细致的数据，是学校办好教育、提升管理的法宝。借助国家义务教育质量监测数据，可以精准地发现问题，科学地进行数据分析，明晰教育教学中存在的优势和劣势，有目的地提高数据的优化率，达到减负提质的效果。 国家义务教育质量监测数据图
深圳市福田区曾经上过一节教师与机器人同台上课的公开课，很多人问：会不会有一天，机器人取代了老师？关于这一点，教科院附小校长刘锐娟表示：“ 人工智能与教育的深度融合，重塑了教育的新形态，人工智能虽然无法完全取代教师的育人管理能力，但却可以成为我们得力的助手。” 随着信息技术在学习过程监测、评价手段、辅助方法等教育教学领域的广泛应用，学校开展了AI赋能背景下数据驱动课堂教学的实践研究，探究大数据驱动课堂教学的方法，打造高效减负的课堂和精准化教学，为学生的个性化学习提供帮助。 在智能学习过程中，智能系统可以帮助学生构建知识层面的逻辑结构关系，从而精准判断每位学生薄弱知识点产生的原因；利用学生的过程性测评数据，自动分析并推荐符合他们能力水平、学习状态的学习内容与练习题目。 计算机视觉技术对自然界的植物进行图像识别，判断种类，支持学生在科学课堂上自主探究学习；运用自然语言处理技术，对中国古典文学语料进行加工处理，自动创作诗词，激发学生学习的兴趣。 基于自然语言处理与计算机视觉人工智能技术建设的智能教室，可以对教学过程进行深度分析与评价，便于教师教研及掌握学生学习的精准情况。 除了在教学领域的广泛应用，信息技术还极大地提升了学校基础设施、管理能力等领域的智能化与科学化水平。对每一个学生和教职员工来说，信息技术触手可及，像空气一样充盈校园。
来源 | 校长会 作者 | 帆沫 徐燕 魏明萱
责编| 清风 排版| 清风
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大数据采集与分析，助力学生个性化评价体育课上，老师通过数据收集对班上学生的体能进行分析，不需要任何纸笔记录，便可了解每一位学生的体能情况——这是教科院附小“智慧教育”的日常。 “五育并举 体育为本”， 在落实“双减”和“五项管理”工作中，教科院附小特别开发了“体育与健康”特色课程，以特色体育项目的开展，促进全员积极参与体育活动，为让每一个学生成为终身运动者奠定坚实的基础。
结合学校的智慧教育特色，体育科组尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备 综合管理平台， 通过学生佩戴的传感器设备，实时采集课堂上每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警。 从学生的各项体能状态，包括耐力、爆发力、协调力、灵敏性等，分析课堂上不同时间段的运动强度与训练设计是否合理，为学生的体能训练效果提供科学的依据，实现体育课堂的专业性、精准性和高效性。 运动智能装备与大数据分析技术，不仅便于老师根据实际运动情况，调节课堂活动方式和运动量，而且解决了体育运动“难量化、难记录、难分析”的问题，推动体育教育实现信息化、智能化升级。 这一智能体育测试系统，还可以把学生日常的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的体质健康保驾护航。 一年级学生的运动信息分析图 全校学生体质健康总雷达图 通过掌上附小的大数据统计，学校还可以清楚看到每一位学生学习过程的全貌，可以辨识学生的个性化、差异化，如学生的参与行为、互动行为、学习兴趣、学习态度、学习结果等方面的不同。 依托这些数据信息，教师可以根据学生的学习气质进行同质分组或异质分组，根据教学需要实施一致化的教学活动或有针对性的辅导。通过学生历史学习表现数据，教师也可以不断完善教学过程，不忽视每一位学生的学习需求，实现因材施教。 掌上附小学生评价系统
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课堂诊断，整合资源，促进教师专业成长掌上附小系统的应用，也渗透在教科院附小教师的工作日常之中，比如 具有自动出题与批阅、课程辅导与答疑功能的“智能教师助理”，已成附小老师们人人称赞的教学“神器”，大大解放了教师的双手，提高了工作效率。 利用录播教室，将课堂评价量表嵌入平台，学校还可以对老师上课的各类表现性数据信息进行采集，然后将这些数据输入到平台，通过后台处理，将听评课的成效转变为客观的、量化的图表，并形成最终的评价结论。 根据教师实际授课情况，课堂预设的时间和环节与实际的课堂效果进行对比，形成教学互动量表，记录互动以及用时等数据，有助于指导教师对课堂教学进行精准反思。 师生课堂互动情况统计表 教师专业技能反馈情况统计表 面对面开展教研工作与教师培训工作的客观制约因素较多，利用网络教学研修，是一种新型便捷的途径。 通过互联网进行教学研修，可以突破时间和空间的限制，广泛地收集和及时地整理教师所采集或分析的教案、课件、教学反思、听课反馈等内容；同时鼓励教师协同备课，鼓励自主上传微课，集中分享和展示，并通过共享率、点赞率等数据筛选出优质资源，形成具有学校特色的校本教学资源库。 掌上附小校园网盘 教科院附小还参与了多次国家义务教育质量监测，这些充分、全面、细致的数据，是学校办好教育、提升管理的法宝。借助国家义务教育质量监测数据，可以精准地发现问题，科学地进行数据分析，明晰教育教学中存在的优势和劣势，有目的地提高数据的优化率，达到减负提质的效果。 国家义务教育质量监测数据图
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让信息技术像空气一样充盈校园深圳市福田区曾经上过一节教师与机器人同台上课的公开课，很多人问：会不会有一天，机器人取代了老师？关于这一点，教科院附小校长刘锐娟表示：“ 人工智能与教育的深度融合，重塑了教育的新形态，人工智能虽然无法完全取代教师的育人管理能力，但却可以成为我们得力的助手。” 随着信息技术在学习过程监测、评价手段、辅助方法等教育教学领域的广泛应用，学校开展了AI赋能背景下数据驱动课堂教学的实践研究，探究大数据驱动课堂教学的方法，打造高效减负的课堂和精准化教学，为学生的个性化学习提供帮助。 在智能学习过程中，智能系统可以帮助学生构建知识层面的逻辑结构关系，从而精准判断每位学生薄弱知识点产生的原因；利用学生的过程性测评数据，自动分析并推荐符合他们能力水平、学习状态的学习内容与练习题目。 计算机视觉技术对自然界的植物进行图像识别，判断种类，支持学生在科学课堂上自主探究学习；运用自然语言处理技术，对中国古典文学语料进行加工处理，自动创作诗词，激发学生学习的兴趣。 基于自然语言处理与计算机视觉人工智能技术建设的智能教室，可以对教学过程进行深度分析与评价，便于教师教研及掌握学生学习的精准情况。 除了在教学领域的广泛应用，信息技术还极大地提升了学校基础设施、管理能力等领域的智能化与科学化水平。对每一个学生和教职员工来说，信息技术触手可及，像空气一样充盈校园。
基于人工智能的图书馆，可对藏书进行自动化盘点，检查是否发生了丢失、错架放置图书问题，并实时更新图书的位置信息。
视频监控系统结合机器人技术，可以进行24小时不间断巡逻，及时检测校园中可能发生的异常情况并提醒安保人员，提高校园安全系数的同时，还给我们的安保人员减轻了不少工作量。
未来，教科院附小还会持续加强信息技术教学环境建设，运用“智慧教育”的理念和方法，促进信息技术与教育教学融合创新，实现学校教学质量和效率的“双增”。
来源 | 校长会 作者 | 帆沫 徐燕 魏明萱
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