教学领导力 | 教研判断力助力 AI 与物理教学融合—— 聚焦作业批改与教研赋能的关键抉择

导语：精准教研判断力驱动教学创新

随着 AI 技术不断发展，它在教育领域的应用越来越受关注。在物理教学和教研工作里，怎么把 AI 用好，成了大家特别关心的问题。本次活动主要聚焦如何利用AI提升教学效率、优化教研效果两大核心问题展开激烈讨论，既有理论交锋，也有实践案例的分享，碰撞出许多有价值的观点。

1.AI批改作业的价值（满足学生精准学习需求）

高三备课组从学生发展需求出发，分析了AI在作业批改中的应用价值。利用AI批改作业，不仅可以自动统计错题分布，快速定位学生知识薄弱点，还能根据长期数据积累构建学生知识图谱，为个性化辅导提供依据，促进学生自主学习能力发展。

2. AI批改的局限性（回应教师实际教学需求）

高二备课组从自身实际需求出发，分析了AI在主观题批改中的局限性，强调了教师专业判断的不可替代性，这正是教研判断力在技术应用中的关键体现。利用AI批改主观题存在一定局限，主要涉及以下几个方面：

简答题：难以识别非常规表述（如“力是改变运动的原因”VS标准答案“力是改变物体运动状态的原因”）。

计算题：无法判断关键步骤的合理性（如跳步但结果正确的情况）。

图示题：手绘受力分析图识别准确率不高。

高一备课组针对AI批改实操问题展开讨论，认为利用AI批改作业主要存在以下痛点：操作流程烦琐，需逐页扫描作业，增加教师工作量；数据分析过载，例如，批40份作业，AI生成40份个性化报告，增加记忆负担，不如直接批改时用红笔标注更高效。

3. 优化方案（结合学校管理需求）

针对高一备课组提出的问题，张铮乾校长提出了以下优化方案：

简化操作流程：开发校本作业批量扫描工具，支持自动切边、一键上传，减少人工操作。

优化数据呈现：AI报告按知识点归类错误（如电磁学错误率65%），而非分散呈现学生个体数据，帮助教师快速定位共性问题。

嘉定区通用技术教研员曹立老师从学校管理需求和教师专业发展需求出发向大家介绍了AI在教研中的科学应用：

1. AI助力教研管理（规范流程提升效率）

AI根据教研场景生成“主题策划－活动设计－教研实施－总结反思－成果分享”等环节，记录并积累关键数据，从而规范教研流程。从教研活动的发起到实施实现进程可视化，因此可管理可指导可评价，确保教研活动有效推进。

2. AI促进教研内涵发展（支持教师深度研讨）

通过深度教研工具的设计与使用，实现让教师带着任务参与教研、带着思考记录数据、带着证据参与研讨、带着反思改进教学的目的。活动中通过采集音频数据经AI转录为文字后，分析教师研讨语料的变化，促进内涵发展，提升教研质量。

3. AI画像优化教研决策（服务学校管理需求）

基于大数据的积累，可动态呈现各级教研主体的活动频次、参与数、时长等关键数据，以及指向教研活动概貌，可以从学校、集团校，或者学科等多角度评价分析校本教研开展情况。这些数据服务于区域教学管理决策，提供优化依据，从而促进区域教研整体提升。

嘉定区通用技术教研员曹立老师指出AI在教育中的应用需谨慎，指出高风险领域（如主观题目的批改）可能催生惰性思维，而低风险场景（客观题批改、题库推送）可辅助教学。同时，他警示联网搜索的数据污染风险，建议结合知识库和固化提示词规范AI使用，最终目标是“以技术赋能教育，而非替代人的思考”。

嘉定区物理教研员徐蓓蓓老师提出人机协同批改模式，AI批改适合标准化题目，但主观题仍需教师把关。技术的关键是‘辅助’，而非‘替代’。此外，主观题可以采用“AI初筛+教师复核”模式，重点标注典型错例。

经过研讨，教研组基于教研判断力达成共识：

关键反思：

1. 需求导向：AI应用需综合考量学生发展、教师教学、学校管理三方面需求。

2. 风险防控：建立AI使用规范，形成人机互补模式。

3. 教育本质：技术是“加速器”，但教育的核心仍是“人的成长”。

结语：以教研判断力引领教育未来