《教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》指出，教师需要主动适应人工智能等新技术变革，探索跨学科教学、智能化教育等教育教学新模式。将信息技术与教学诊断深度融合，作为努力推进“让每个孩子都能享有公平而有质量的教育”的驱动力，既是目标要求，也是方法手段。1992年以来，为转变教学方式，我和团队成员把“人工智能+教学诊断”深度融合作为建设高质量教学体系的有力抓手，打造集成攻关应用大平台，在全国25个省级行政区、1000多所中小学推广应用。

    教学方式重构：从目标控制到智能诊断

    从理论和实践层面探索高质量教学体系成为新时代课程教学改革最紧迫的任务之一。多年来，团队大力推动将人工智能、大数据等信息技术作为教育变革创新的驱动力，将“人工智能+教学诊断”深度融合，针对基础教育高质量发展存在的问题进行方案与思路设计，该成果理论模型、技术攻关和应用模式经历了30年三阶段理论与实践的探索过程。

    阶段一：“目标控制教学法”的初步探索（1992年至2001年）。基于经验总结、理论概括、教学试验，建立“目标控制教学法”的基本环节和流程，实现对教学质量的有效监控。以化学学科先行先试并推广到其他学科，形成《重难点手册》系统资源。厘清“目标控制教学法”中的“目标确立”“教学控制”“达标检测”等要素，论证质量监控对学生学业质量提升的效果。

    阶段二：“教学诊断学”的创立与实践（2002年至2009年）。以“村镇教育资源配置及远程服务关键技术研究”“中学化学教学诊断学研究”“中小学教师教学诊断能力发展机制研究”等国家及省部级课题为抓手，系统创立教学诊断学的研究范畴、核心概念、主要观点、理论体系，形成《化学教学诊断学》等专著，并尝试在信息技术背景下开发中小学教学诊断工具。

    阶段三：智能诊断创新体系的建设与推广（2010年至2022年）。基于高校与政府、区域、中小学、企业、家长的协同合作和智能化数据分析，促进高质量教学体系的深度优化。围绕“人工智能+教育”等教育新业态，研发基于人工智能赋能教学诊断的双螺旋教学诊断模型，建立智能诊断“三三云学堂”（即“教师”“学生”“家长”共同参与，体现“互动”“翻转”“适应”的云端学习平台）和促进教师诊断能力提升的研训方案，形成多个教学诊断智能平台和工具。

    破解变革难点：从经验教学到精准诊断

    本成果致力于解决传统教学诊断中存在的三个痛点。

    一是解决传统教学方式与个性化教学、精准教学不相适应的问题，破解学生核心素养、教师教学水平难以在智能时代高质量提升的瓶颈。传统教学方式存在以教师讲授为主等问题，特别是在“双减”背景下，要减轻学生过重的作业负担，做到“提质增效”，实现学生核心素养的发展，就必须利用人工智能“智”的方法和优势，帮助教师诊断每个学生的当前学习状态。运用“人工智能+教学诊断”的精准把脉，开展真正意义的精准教学，实现优质教育资源共享，使教育提质增效取得实效。

    二是解决单一学情、教情评估方式与智能时代基于大数据的教学变革不相匹配的问题，突破人工智能和教学诊断深度融合“最后一公里”难以扎根落地的局限。过去，学情、教情分析受制于教师个人精力与能力、分析手段与方式等因素的限制，无法实现大规模、精准化、科学化分析。同时，长期以来人工智能与教学诊断处于割裂的状态，技术人员不懂学科内容、学业质量及教学诊断，学科教师恐惧甚至排斥智能技术。因此，“人工智能+教学诊断”深度融合既能够改变单一学情、教情的评估方式，也能够持续推动教学模式创新和学习方式转变，为教师教学诊断与改进、教学质量内部监控与提升提供新的方法手段。

    三是解决优质的教学诊断与改进系统难以在全国各地，特别是教育欠发达地区中小学应用的问题，克服高质量教育体系难以实现公平、均衡发展的痛点。对学生进行精准化指导，让不同区域学生同步进步，是人工智能技术应用在教育公平领域的显著优势。智能诊断系统能够推动学生由被动学习转向主动学习、精准学习，真正满足学生个性化学习需要，不断提升学习内驱力，实现学生“全面而有个性的发展”这一理念生根。

    扎根课堂实践：从校际试验到普遍推广

    历经30年三阶段理论与实践探索，我们承担与成果相关的国家及省部级课题32项，形成著作29部，成果在全国推广。

    “人工智能+教学诊断”深度融合的高质量教学体系的应用，提升了学校办学水平。自2012年起，创建了“人工智能+”大数据教学诊断“三三云学堂”，探索了高校引领下多学科、跨区域的协同应用推广机制，应用范围包括25个省级行政区、82个地市、1018所中小学、2706个智能诊断示范班。通过服务于区域、学校的“三三云学堂”，助力全面深化教育综合改革。在教育欠发达区域应用推广，促进基础教育优质资源均衡发展，实现学校教学质量提升。

    人工智能支持下学情诊断与补救及资源推送模式的创建，促进了学生个性发展。通过高校和企业联合打造集成攻关大平台，在题库建设、诊断模型、知识图谱、变式题型、微课资源、应用系统等方面实现进一步创新和突破，为持续推进教学质量诊断与监测体系的建设提供了强大支撑。平台上线以来，先后为530多万学生完成学业质量在线诊断测评，通过错题集成分析、诊断报告反馈、知识图谱补救、变式题匹配强化、微课资源个性化推送，帮助学生提高学习效率。

    促进教师诊断能力提升的研训方案和新流程的实践，发展了教师育人素养。智能时代为教师教学诊断能力发展及教学模式创新提供了新的方法和手段，同时也对教师信息化素养及专业发展提出了新的目标要求。近10年来参与研训的教师达2.7万人，在促进教师专业发展方面取得明显成效。

    高校联合政府、区域、中小学、企业、家庭的协同机制，服务了地方教育决策。本成果探索高校引领、政府支持、区域联动、学校应用、企业服务、家长参与的协同合作新机制，高校和企业联合攻关破解技术难题，地方遴选试点区域或学校建立实验区、实验校或实验班，支持智能教室建设和教师智能教育素养培训。在实践中探索建立教学诊断结果应用与教育政策调整的联动机制，推动区域教育行政部门、学校管理者、教师积极应用教学诊断结果提升教育决策和教学改进科学化水平。

    （作者系华中师范大学教师教育学院教授、湖北省特级教师）

    编 后：

    课堂教学诊断是改进课堂教学质量的重要前提，但诊断方式是否科学、诊断过程是否高效、诊断结果是否可靠一直考量着教研人员，也成为教学诊断真正赋能课堂教学的一道难题。近年来，大数据技术尤其是人工智能为课堂教学诊断与改进带来了新的视角与可能，成为教学改革的重要驱动力。王后雄教授和他的团队将“人工智能+教学诊断”深度融合，并将其作为推进“让每个孩子都能享有公平而有质量的教育”的重要抓手。他们从理论和实践层面探索高质量教学方式变革范式，借助人工智能解决传统教学方式与个性化教学、精准教学不相适应的问题，破解人工智能和教学诊断深度融合难以在课堂真正落地的难题，推动学生由被动学习转向主动学习、精准学习，实现学生“全面而有个性的发展”。此外，他们还致力于构建多主体协同机制，解决高质量教育体系难以在不同区域实现均衡发展的痛点。

    我们认为，这一经历30年探索过程的成果体现了三个特点：一是个性化，它为实现真正意义的因材施教提供了工具支持；二是高效性，它为解决传统教学诊断耗费大量人力物力带来技术支撑；三是准确性，基于数据和算法进行分析和判断，它可以更准确地判断学生的学习能力和学习问题。