Volume 3,Issue 9
数据驱动下的课堂教学诊断与改进体系构建
随着人工智能技术在教育领域的深度融合，数据驱动的课堂教学诊断与改进已成为提升教学质量的重要手段。传统教学评价模式存在主观性强、数据维度单一、反馈滞后、与改进环节脱节等问题，难以有效支撑教学质量的持续提升。本文旨在构建一个以数据驱动为核心，集“数据采集、精准诊断、循证改进、持续循环”于一体的课堂教学诊断与改进体系。该体系强调通过多维度数据融合、定量与定性分析相结合的方式，生成个性化教学诊断报告，并通过协商式反馈会谈机制，帮助教师定位问题根源，制定个性化改进方案，最终形成“评价-诊断-反馈-改进-再评价”的闭环生态，为高校教学质量管理与教师专业发展提供一条务实、可落地的路径。
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