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　　张华：目前，我们学校教学基本实现全学科、常态化的AI应用。如通过AI学情分析实现个性化学习推荐，通过AI智慧体育、AI心理伙伴、AI辅导机器人、各种生成式AI系统等，支持学生自主学习、个性化学习、合作学习等。我校最有代表性的应用场景是基于移动终端的智慧课堂AI学伴的常态化应用场景。依托语音识别、自然语言处理等核心技术，实现课堂全场景智能化：教师可快速生成课件、智能批改作业，学生通过语音交互完成答题，实时获取学情反馈。

　　杨明欢：结合当前人工智能在教育教学中应用的发展趋势，需构建多维度协同推进体系。一是，教师发展层面，要开展目标明确、内容落地的培训。通过系统化技术培训提升教师驾驭AI工具进行教学创新的能力。二是，教学模式层面，通过重塑教学流程与资源生态，探索人工智能赋能的个性化学习、跨学科项目式学习等新型教学模式，并利用其强大的数据洞察能力优化学情分析与教学评价，实现教育管理的科学性与精准性。三是，制度层面，区域和学校需建立科学的AI教学应用效能评估与动态反馈体系以持续优化实践，并通过打造示范案例、建立推广机制加速优秀经验的校际传播与规模化落地，形成推动教学深度变革的闭环动力。

　　首先，围绕教师自主学习、个性化学习进行探索。学校需引导教师主动在课后调取并阅读课堂教学分析报告，直观了解自己的课堂教学情况及教学水平后，自我总结和反思教学，在“实践—思考”的沉淀中不断提升个人教学能力。其次，围绕精准教研新模式构建进行探索。通过备课、上课、听评课到反思和在线研修等教研环节之间数据的贯通，探索形成相对系统和完整的数字化教研模式，带着教师科学、合理地用数据。最后，围绕学校课堂的全面精准管理进行探索。通过教学全过程数据统计与分析，学校需精准掌握每堂课的教情与学情，了解全体教师的教学水平，在此基础上有针对性地开展各类教学、教研、学习活动，真正实现数据驱动教师专业化发展。