评课、磨课、集体教研，这些在学校中习以为常的教研模式中却有些细节性的问题常常被忽略。如不同的人评课，究竟该不该统一一个稳定有序的标尺？什么样的课才是一节好课？怎样评出一节好课？常规课该怎样改进为好课？
这些常被忽略的问题却往往是捅破一位教师教研天花板的“利剑”，是决定一所学校能否实现教研能力跨越式成长的关键。合肥市蜀山区用大数据捅破了这层模糊的“窗户纸”，让教师评课和成长有了明确的指标路径。
课上得好不好数据说话
“以前听其他教师上课，只知道，哇，上得真好！但至于为啥好，哪里好，如何学，却说不出个所以然来。”90后教师侯田和美认为，观察数据为教师特别是年轻教师提供了一个明确的、可遵照的、可学习的分析路径。
在项目实践中，蜀山区实验校经过反复探讨，在评课环节设立了教学目标科学性、教学环节有效性、教学时间合理性、师生活动适切性的四维观察框架，借助大数据技术分析平台，每个框架下都有明确的数据抓取目标和建模类型，在此基础上建立数据对课堂教与学进行对比分析。
现在评判一节课师生互动到底好不好，借助师生行为互动时间分析和师生语言互动热力分析建模便可直接量化。前者将40分钟内的教师行为片段和学生行为片段进行分别统计，再以比例计算师生行为转化，转化数据越高，说明师生互动效果越好。后者则是通过数据手段记录课堂有效教师语言，并按照共情、表扬、归纳、讲授等10个指标进行归类统计，以此分析课堂教师语言使用情况。
“按照传统的评课路径，老师们只会从体验感出发，使用一些较为模糊的词汇，如很好、较好、不好等来评价一节课的师生互动情况。至于这从哪里体现，应该如何改进等均缺少科学量化的遵照体系，也难以说服人心。”颐和佳苑小学校长钱梅娟表示，如今，老师们不仅知道别人上的课为什么好，更知道一些教学中的深层次问题出现的原因究竟何在，改进的路径也有了科学的遵循。
比如，老师课堂上一个问题抛出去学生为何回答不出来？“除却这个问题本身比较难之外，依托数据平台，便可有路径地发现可能与老师在课堂中的指令性、教授性语言过多，学生主动回答语言过少，教师课堂行为转化率过低有关系。”钱梅娟说，可以从一句话的说法、一个教师行为的改变做起，化整为零，这样教师教研能力提升便有了明确的实在的路径。
纵向比对 年轻教师快速成长
如何将课堂观察大数据转化成为教师进步的动力？蜀山区教研室要求学校组建骨干教师与年轻教师结对共研小组，两位教师围绕同一主题开展三次课例研修实践，借助大数据观课报告促使研修活动向纵深处发展。
一节课反复上三次，每次都有一个十几人组成的评教组为自己每一处课堂细节做评估量化，再将此与骨干教师同时横向对比，对90后年轻教师吴晨辉来说，上这样的一节课好比得万金。
2020年，吴晨辉作为区内参与项目的老师连续在半年多的时间对同一节课反复上了三次，按照她的说法，“评课太实在，从第一次到第三次，就是个‘新我’的诞生过程”。吴晨辉《大自然的声音》进行第一次实践教学时师生行为互动次数为38次，相对于同组骨干教师杜馨的60次，课堂节奏相对缓慢了。
据此基础，在第2次的教学实践中，吴晨辉增加了相应理解性问题的提出，并增加了问题指向的明确性，第二次师生行为次数为52次，有了明显增加。但新问题又产生了，由于过于注重师生互动，导致她将大量的时间花在让学生理解“淙淙、潺潺、哗哗”等声音的区别上，而忽视了课文中其他生动语言的积累。
循环往复，再次升华，一个月后，吴晨辉又进行了第三次教学实践，这一次，吴晨辉终于在学生自主和教师主导间找到了一个相对完美的平衡。在总结前两次的数据分析基础上，这堂课，吴晨辉更加注重学生自己的听、悟，师生行为转换次数降为44次，并更加注重学生的实践练习和思考。
横向比较 骨干教师跳出封闭舒适圈
课堂观察的大数据应用在给青年教师带来快速蝶变力量的同时，横向的评课对比也让不少拥有着十几二十多年教学经历的骨干教师跳出了“经验”的套路。
“上了十几年的课，有些都成套路了，习以为常，似乎很难再发现自己的问题。”与吴晨辉同组的杜馨在项目中同样收获颇丰。第一次的实践课，杜鑫的60次师生行为转化，以及记录栏中评价性分析性问题的“0”暴露了杜鑫一直忽略的课堂教学自己主导性过强的问题。
“与青年教师一起赛课，她们课堂上活跃的表现力，对学生感受的重视让我一下子明白了自己的问题所在。”在第一次的数据分析基础上，第二节课、第三节课，杜馨相继在整体上减少了教学问题的提出，并特别增加了学生互动和讨论的时间，整体课堂效果一下子便有了明显的改变。
蜀山区教体局教研室主任李德山表示，目前蜀山区教体局正在打造蜀山区特色的大数据课堂观察研修平台，教师随时随地参与课堂观察研修，实现跨校研修，优秀案例在全区分享。
