智能时代的课堂教学管理变革探析

近年来，以人工智能、大数据分析及深度学习技术为代表的智能科技群迅速崛起，其与教育领域的深度融合正推动着高等教育体系的现代化转型，为教学变革提供了新的契机。本文主要探讨数据智能技术在教育管理中的创新应用。研究基于智慧教育背景下课堂教学管理的现实困境，通过对比分析传统模式与数据智能型课堂管理的差异，提出依托数据智能技术构建“内容- 行为- 评价”三维管理框架。该框架强调教、学、管三要素的有机统整，通过实时数据采集与智能分析实现精准教学决策和过程性评价，展现了精准教学和智慧管理的价值，有利于提升课堂教学效果，促进学生全面发展。

一、课堂教学管理的现状

当前中高职课堂教学普遍存在“四族”现象（低头族、手机依赖、无书学习、课堂沉睡），其成因可归结为学生学习动机不足、教学内容与方法滞后及课堂互动缺失等因素，导致教师管理效能受限并直接影响教学效果[1]。在教育信息化背景下，“数字驱动教学”已成为改革方向[2]，教师角色正从单一知识传授向“教、学、管”整合转型。尽管智能技术丰富了教学资源，但现有课堂管理仍依赖经验判断，缺乏数据支撑的精准调控。而数据智能技术为破解管理困境提供了新路径：其多维度数据分析能力可构建学生行为图谱，并预测行为动机；通过客观数据反馈，形成数据驱动的动态调控闭环 [3]。在课堂管理实践中，数据智能既能量化呈现学生学习画像，又可实施精准干预，对构建智慧型课堂管理体系、促进学习者全面发展具有关键价值[4]。

二、数据智能型与传统型课堂教学管理的比较分析

传统课堂教学管理存在双重困境：其一，教师决策依赖经验判断，易形成“因人施策”的主观偏差，导致管理公平性受损 [5]；其二，班级授课制固有的规模限制，使教师难以实现即时性、全覆盖的课堂关注。数据智能技术为破解上述管理悖论提供了技术路径：通过构建多模态交互机制，数据智能打破了传统管理中的沟通壁垒，实现了教学管理的技术赋能 [6]。具体而言，智能系统可整合全周期学习行为数据，结合个体生物特征识别以及语义分析技术，构建智能型课堂教学管理的四维模型：时空覆盖性、响应即时性、决策精准性、过程可视化，从而保障教学效能的系统性提升。这种数据驱动的管理转型，不仅为教学决策提供了客观依据，更推动了课堂治理从经验主导向科学化、精准化转型。

三、数据智能支撑的课堂教学管理策略

传统课堂教学管理往往侧重于“管”，而高效的教学管理则涵盖“教、学、管”三大核心要素。本研究针对传统课堂管理偏重管控的局限性，提出数据智能支撑的课堂教学管理策略，主要包含课堂教学的内容管理、问题行为管理和课堂教学教学评价管理三个维度。

（一）课堂教学内容管理

课堂教学内容管理作为课堂管理的核心维度，包含知识遴选、表征优化与资源拓展三个层面。在知识遴选阶段，需基于课程目标与学情分析，结合前测数据构建动态调整机制，实现教学内容与学生认知需求的精准匹配。知识表征层面，建议采用网状思维建模与语义关联分析技术，通过思维导图、学科知识图谱及 VR/AR 等多模态可视化手段，构建具有逻辑张力的知识网络体系，促进学习者个性化认知图谱的自主建构。资源拓展环节，应遵循分层供给原则，配置多元化拓展资源包[7]，并基于知识内在结构编排教学案例，通过情境化设计强化知识迁移能力，为自主学习能力发展奠定结构化基础。

（二）课堂问题行为管理

课堂问题行为，通常指学生在课堂上违反纪律或干扰正常授课进度与效果的行为。此类行为既可能源于个体自主性行为失范，也可能演变为由个别案例触发的群体性效仿现象，还可能对班级中的其他学生产生不良影响。本研究聚焦智能教育场景下的课堂行为管理问题。针对移动互联时代学生问题行为呈现的数字化伪装特征，提出基于多模态感知技术的实时监测方案。通过机器学习算法对眼动追踪、微表情识别等多源数据进行特征提取与异常检测，构建课堂专注度评估模型。该系统支持教师精准定位异常行为个体，实施分层干预策略：初次预警采用消息提示，持续异常可触发设备锁屏机制。教学场景动态监测体系的构建，既显著提升了教育工作者对课堂异常的即时感知能力，又为其教学决策优化提供了多维数据支撑。

（三）课堂教学评价管理

当教师能够获取到更多、更详尽、更客观的学生信息时，他们便能更公正、更准确地评估自己与学生的行为表现[8]。而教育数据智能评估框架依托多模态信息融合技术，通过深度特征提取与可视化分析技术，构建起学习者认知参与的三维评估模型。该体系通过融合教学场景中的音视频流、文本记录及图像数据的时序特征，结合认知反馈数据与行为轨迹的可视化映射，形成涵盖参与强度、认知建构及情感投入的复合型评估指标体系。这种基于人工智能的教育测量方法，使教育者能够从微观行为模式到宏观认知发展层面实施立体化教学诊断。

四、结语

智能技术赋能的教学场景下，课堂教学管理亟待数字化转型。本文立足教育信息化背景，构建了涵盖课堂教学内容管理、问题行为管理及教学评价管理等三个维度的数据智能支撑的课堂教学管理策略及一系列配套的技术支持，展示了课堂精准教学和智能支持的课堂管理带来的巨大价值。本研究立足教师专业发展视角，尝试构建课堂管理的评估优化框架，通过建立多维评价指标体系提升课堂教学效能，进而推动学生在知识习得、能力建构与素养发展层面的协同提升。

参考文献：

1. 曹景萍 .“互联网 + ”时代高校课堂教学管理的策略 [J]. 继续教育研究 ，2017（11）：127-128.

2. 袁芳 ， 李铁绳 . 基于 MOOCs 的大学教学管理创新研究 [J]. 电化教育研究 ，2017（3）：62-67.

3. 冯晓敏．现代学校治理体系的理念框架与内容建构 [J]. 现代教育管理 ，2015（8）：13 － 16

4. 段伟文 . 数据智能的算法权力及其边界校勘 [J]. 探索与争鸣 ，2018（10）：92-100.

5. 王鑫家 . 大数据思维在高校学生信息化管理中的支撑作用 [J].黑龙江高教研究 ，2016（7）：47-50.

6. 刘建 . 人与机器的张力 ： 教育装备价值功用的哲学思考 [J]. 南京师大学报 （ 社会科学版 ），2018（2）：79 － 88

7. 冯晓莹 . 新课标下中学课堂教学管理制度的完善策略 [J]. 教育教学论坛 ，2012（12）：133-134.

8. 白晓晶， 吴莎莎. 创设多样化学习情境促进学生的深度学习[J].中国教育网络 ，2015（10）：43-46.