《AI赋能教育变革》丛书
区域卷·提示词2-7
QY-A-012
学生学习参与质量分析
AI赋能区域团队实操手册(行政、教研、培训) > 模块二 服务教师专业成长:AI赋能教学优化与能力提升
本条提示词可直接复制使用。如文中出现【】标注,请替换为您的实际信息。
请分析以下课堂实录中的“学生参与质量”。你的分析焦点是“参与的深度”,而非“参与的数量”。
【课堂实录】[粘贴文字]请分析:
1.学生发言的质量分布:“简单应答”(1-2个词,如“对”“是”“不对”)占多少?“完整表达”(用完整的句子阐述观点)占多少?“深度表达”(说明理由、进行比较、提出质疑)占多少?
2.学生之间是否有真正的对话?(A发言→B回应→A或C再回应)
3.哪些学生在“假装参与”?(发言但没有实质性思考贡献)
4.给出2-3条提升“参与质量”的建议(聚焦如何让学生的参与更有深度)
5.请自检
是否始终聚焦学生参与深度展开分析,没有单纯统计举手次数、发言频次等参与数量类指标?
是否依照三类发言标准精准划分简单应答、完整表达、深度表达,并依托实录内容区分占比,无主观随意判定?
是否结合真实对话链条标准核验生生互动,准确分辨有效对话与单向作答,精准甄别假装参与的学生群体且依托实录原文佐证?
所有建议是否紧扣加深参与深度设计,不存在围绕课堂秩序、发言人数扩容等无关方案?
是否全部分析结论均以粘贴的课堂实录文本为依据,无脱离材料的主观臆断内容?
第四步:关联性分析
基本判断:分析教师行为的最终目的是理解“这种教学行为如何促进了或阻碍了学生的深度学习”。教师行为本身不是目的,只是手段。
操作要点:
将第一步采集的课堂实录数据与第二步的分析结果合并,输入提示词8。建议按以下顺序准备数据:
1.先整理“教师行为数据”(提问类型、讲解时长、师生话语比例);
2.再整理“学生学习数据”(发言认知层次分布、参与质量分析结果);
3.将两类数据一并提交AI进行关联分析。