让好课“活”在数据中——“AI诊断+双师课堂”教学模式在边疆教育中形成可复制经验

  在教育资源相对薄弱的边境地区，如何让一节好课真正“被听懂”，又如何让教师的课堂干预从“凭感觉”走向“有依据”？东北师范大学薪火相传团队给出的答案是：用AI读懂课堂，用双师激活教学。

  历经两年研发与实践，该团队探索出一套特色融合的教学模式。该模式以课堂多模态数据采集为起点，经过AI智能分析生成诊断报告，通过线下培训，完成精准干预与课后反馈，形成“采集—分析—反馈—建议”的完整闭环。

  三阶培训：让每一双“教育眼”都能看懂数据

  技术再先进，最终落地要靠教师。平台设计了三个递进的教师培训模块：

  第一阶为工具认知培训。帮助一线教师理解模型助手的运行逻辑，看懂学生状态数据的指标含义，掌握课堂预警信号所代表的学情信息，明确自身在AI辅助下的教学角色定位，从“被动听课观察”过渡到“主动数据驱动干预”。

  第二阶为课堂使用培训。指导教师在日常教学中熟练操作模型助手，实现课堂学情的实时查看，准确把握学生注意力波动的关键节点，在此基础上进行精准的课堂干预与即时教学调整。

  第三阶为反馈与复盘培训。教会教师课后如何阅读多维数据报告，结合数据进行课堂效果复盘，识别教学盲点，制定下一节课教学策略的调整方向，形成持续改进的螺旋上升机制。

  在一所边境学校试点班级中，通过三阶培训，教师已能自主使用AI报告识别本班在“国防安全知识点”方面的整体薄弱环节。数据反馈后，该班级及时增加了小组任务，开展“我是家乡小守卫”主题学习活动，后测显示学生在国防安全认知项目上的整体掌握率提升超过35%。

  国防教育课程共创：场景式教学撬动深度学习

  面对通用课程吸引力不足的实际问题，团队联合当地学校开发了以吉林边境地区特色的国防教育校本课程。课程创设采取多学科知识融合路径，有机整合了总体国家安全观、家国情怀教育、边境治理意识等思政学科知识与情境教学、任务驱动、项目化学习等教育学方法。

  课程方案一《图们江边的国家安全课》，围绕总体国家安全观与国家主权意识，采用情境教学和地图任务学习法，引导学生从家乡地理认识国家安全。课程方案二《边境口岸里的开放与安全课》，将国家安全教育与开放发展理念相融合，通过角色扮演与案例分析，让学生在模拟贸易通关和边境治理情境中理解安全与发展之间的关系。课程方案三《戍边故事里的家国责任课》，聚焦爱国主义教育与责任意识培养，运用叙事教学与表达性评价手段，让学生从边防官兵和护边员的故事中体悟家国担当。

  在实践过程中，一名来自朝鲜族家庭的学生小林表现尤为突出。该生在“边境国防安全”主题课堂中，从最初不敢发言到主动承担课堂小组任务，用朝汉双语讲述自家戍边故事，后续更带动周边4名同学共同制作“家乡边境线”主题板报，成为班级国防教育课堂的榜样案例。

  “高校团队—边境学校—本地教师—学生”四方联动

  该教学模式的核心不是单点技术突破，而是一套系统化的长效协作机制。线上高校团队提供课程研发、专家讲座、AI技术支持与教研辅导；线下教师负责本地化课堂管理、数据解读、精准干预与课程反馈；本地学校提供教学场景与真实数据；学生则参与到学习互动中，通过课堂表现和课后任务反哺课程迭代。

  实践结束后，项目并未止步。团队继续向试点学校开放全部课程资源、AI学习诊断功能和教师反馈平台，形成了长期陪伴式的教育服务机制。平台目前已累计沉淀优质课程资源56节，形成涵盖国防安全、家乡产业、职业启蒙等内容的主题课程包6类，长期供给全校师生使用。同时，平台已协助完成教师培训约6000人次，高校志愿授课与答疑服务约12000人次，有力打破了县域优质师资供给不足的瓶颈，实现了从“单次支教”到“平台持续陪伴”的根本转变。

  团队成员表示：“这一模式的核心在于‘双师协同’，线上与线下、技术与人文、数据与温度相结合，帮助教师实现真正意义上的因材施教。”