建設背景

當前，國家高度重視數據要素在推動高質量發展中的作用。2020年，《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次將數據列為第五大生產要素；2024年，《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》進一步提出，到2029年實現數據產業結構優化與技術創新。這為教育數據化發展提供了堅實的政策基礎。

教育領域同樣迎來政策東風。《普通高等學校本科教育教學審核評估實施方案》強調運用現代信息技術實現減負增效；2025年教育部九部門文件明確提出“賦能教育評價改革”，建立基于大數據與AI的教育評價機制，8月發布的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》。這些政策共同推動教學全過程、全要素的數據采集與精準畫像。

建設框架

AI 課堂數據要素方案圍繞“場景數據化、數據要素化、要素價值化”三大核心展開。從業務場景出發，通過數據采集、處理、分析與應用，賦能管理者科學決策、教師優化教學、學生個性化學習以及督導全面評估，以數據要素驅動課堂發展。

建設內容

1、采集-多維度課堂數據

課堂數據要素采集細分為九大維度分析，涵蓋教學目標、方法、過程、兩性一度、教學效果、教師素質、教風學風、學生參與度與專注度等，輸出全面、客觀的課堂洞察。

2、分析-從經驗判斷到數據支撐

AI課堂數據要素系統自動采集、標注，生成包括老師授課語音、課堂軌跡、PPT課件、板書內容、學生考勤、學生互動等多項課堂觀測數據，形成多維課堂數據要素分析報告。

3、評價-課堂AI評價報告

課堂AI評價系統

課堂數據采集完成后，系統自動調用DeepSeek大模型

對200+項課堂數據進行分析，根據評價模板生成課堂AI評價報告。

4、管理-沉淀課堂數據資產

數據駕駛艙

面向教務部門和學校管理者，數據駕駛艙對校園運行態勢和質量狀況進行

全局性監測與可視化展示，包括學校教師數、開設課程數、正在進行的課程、

督導計劃完成度、課堂異常情況等，為學校管理者提供全校運行的宏觀視角。

班級畫像

縱向以時間跨度對比，生成數據趨勢圖，追蹤班級變化。橫向以不同課堂數據對比，生成數據排行榜。

教師畫像

畫像涵蓋了AI評分、督導評分、教情評分、學情評分、教風評分、學風評分，展示教師的課堂教學情況。