作者简介：叶文品，1981-，男，汉族，安徽合肥人，一级教师，本科，中小学特殊教育

基于AI循证的特殊教育学情诊断与教研效能提升研究

         叶文品

长丰县教育体育局  安徽  合肥  231115

摘  要：人工智能时代，如何有效开展特殊教育教研?针对目前学情诊断难、教研针对性差等问题，通过多维学情诊断，多源学情数据、多层学情研判，运用“AI+专家”双轨制学情诊断模式，以“师一生一机”“师一师一机”三者联动的方式开展精准教研。利用人工智能对特殊教育教研进行循证支持，可提高学情判断的一致性、教研主题的针对性、教师成长的精准性等，做好人文关怀，在“经验驱动”和“循证改进”中找到平衡点。

关键词：人工智能，循证教育，特殊教育，学情诊断，教研效能

一、AI循证赋能特殊教育教研的时代命题

教学研究是教学的基础，但对于特殊学生而言，由于特殊性及个体间差异过大，加之对教学研究的方式方法的限制，导致特殊教育教研多以经验、感性的形式存在，那么如何突破呢?人工智能为我们带来了新的机遇。

（一）国家政策图景与技术契机

《教育强国建设规划纲要》，提出“国家教育数字化战略行动”。《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出“探索运用大数据、人工智能等技术手段，支持开展教育评价”。同年，国家特殊教育数字化资源中心正式成立，全国各地也纷纷尝试推出智能助教、智能助学、智能助评、智能助研等模式。

（二）理论基础与范式革新

循证教育即以证据来指导教育决策，而不是凭空想象或感觉，其基本思路就是“问题—证据—再问题—再证据”的循环过程；传统循证教育存在两个问题，一是生成证据的成本大高，二是没有形成“证据—实践”的闭环，而AI将使学习过程中的证据变成一种实时的、丰富的“数据流”。

（三）研究问题聚焦

其一，如何借助AI循证，开展特殊教育学情分析?其二，如何运用循证研究，促进教研活动有效开展?其三，作为“人”的县域教研员在“技”与“心”中该如何定位?

二、特教的学情诊断与教研问题

（一）学情诊断的现实困境

1.诊断维度的复杂性与标准缺失。比如：有的孩子记忆力很好，但社会交往能力差；有的孩子语言表达能力强，但数学计算弱。由于各个学校对特殊儿童的测评工具及标准不一，同一个特殊儿童在不同的学校或不同老师眼中会有不同的评价结果。

2.诊断结果与教学策略的断裂。诊断结果对后续教学策略没有起到指导作用。学情诊断到学情分析再到学情运用，是“观察—记录—归纳—总结—反思”的过程，但很多老师只做到前两步就结束了。

（二）教研效能提升的障碍

1.教研缺乏科学的证据支撑。学校缺少对学情数据的收集与整理，每次教研活动的主题大都是教研组长凭借自身经验来确定，并未从教师的实际需求出发，教研活动针对性不强。

2.反馈不及时导致过程监控的中断。对于特殊儿童来说，其学习并不是按照计划进行的，教师不知道自己的改变是否正确，也不知道是自己对学生的预设出现了问题还是设计的问题，还是课堂上的问题。

三、基于AI循证的学情诊断与教研效能提升路径

（一）多维度学情数据采集体系建设

1.轻量级的采集方式。比如Kimi AI的文本分析、DeepSeek的逻辑推理等等，将老师的经验判断变成数据的支持；可以引入多模态AI数字心理检测系统，IEP目标达成情况等数据，康复训练中个别化训练参与情况等数据、教师观察记录等进行量表、微表情、语音等数据份析。

2.设计县域学情诊断标准。以学生在学习中常见的问题为导向，结合县内学生特点，制定出符合当地实际的评价标准，从认知、语言与交流、社会交往与情绪行为、感知与运动、生活自理与适应等方面设置不同等级的评价标准，让老划师看得懂、做得到。

（二）“AI+专家”双轨诊断模式的构建

1.AI多模态数据的智能分析与初步诊断。对于能力较差的学生，可以对其进行操作识别和语音反馈，以评价其基本动作；对于能力中等的学生，可以对其学习过程进行多模态行为分析，从而评价其学习情况；而对于能力强的学生，则需要从多个方面对其综合素养进行测评。

2.教研员与专业教师作为专家进行校正。教研员和教师将AI的分析结果转化为教师可以理解的语言，使数据能服务于教师，教师再对同伴之间的情境、情绪背后的原因进行解释，以补充机器的不足，从而更加全面地了解儿童的能力。

（三）“师—生—机”“师—师—机”三元精准教研模式

1.课前基于学情报告设置目标。针对A、B、C不同层次的学生，制定不同的学习目标，A层目标为提升和迁移：B层目标为借助辅助工具完成学习任务；C层目标为参与和模仿。

2.课中AI辅助课堂分析与反馈。AI能及时反馈给老师。不再是“你觉得这节课上得怎么样”，而是“你看这节课上到这儿的时候，全班同学对这个知识点的掌握是提升的还是降低的”。

3.课后循证分析归因调整。好课分享，形成“循证—归因—再循证—再归因”的循环，并保证老师在一学期当中至少经历一次完整的“循证—归因”。

四、实践成效、现实挑战与未来展望

（一）实践成效

1.评价更精准。新老教师对同一个学生做出不同评价的现象大大降低，以前是这个孩子好像注意力不太好”现在是“这个孩子最近的持续注意力时长比之前有所上升”。

2.教研更聚焦。以学生学情大数据的分组情况来确定教研的主题，而不是凭空臆想，而是大家在教学中遇到的问题和困惑，瓶颈进行研讨。

3.“研”更有所得。建立教师教研档案，学生成长档案，做到有据可循，以供各地域进行合理分配。

（二）现实挑战

1.技术边界与数据信任。2.伦理风险及数据安全。3.教师的AI意识提高。

（三）特殊教育教研员的角色重构

1.教研员从“业务使节”转向“数据素养者”。

2.技术是手段，人是目的。

AI只是算得好，测得全，记得多。而教师是人，能给人以温暖和希望。教研员就是要把这两者搭上桥。用证据说话不是为了让我们做冷冰冰的教育，而是要让老师更有底气地看到学生的变化，能够跟老师们去讨论问题时是有依据的。无论AI多么智能，真正打动人心的是人互相理解对方的过程，而不是数据本身。技术之光照亮的不是冰冷的数据，而是师生的生命相互碰撞、彼此温暖的道路。

参考文献：

[1]曾祥翊.人工智能赋能教研高质量发展:智能精准教研的理论框架、实践蓝图与发展脉络[J].中国电化教育,2023(10).

[2]王丽华.智能教研的本质、误区与回归[J].电化教育研究,2025(2).

[3]夏现伟.人工智能赋能高校课程循证教育研究[J].中国高教研究,2025(1).

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