Diese Studie konzentriert sich auf den Anwendungswert des AI-Klassenanaly sesystems in der Diagnostik und Verbesserung des Unterrichts, basierend auf dem empirischen Träger der Sekundarstufe II Englisch mit dem Abschnitt „Avatars“ aus Unit 4 Lesson 1 des Lehrbuchs der Beijing Normal University-Ausgabe. Basierend auf der konstruktivistischen Lerntheorie und Blooms Bildungsziel-Taxonomie folgt sie dem geschlossenen Pfad „Datenerfassung — Datenanalyse — diagnostisches Feedback — Unterrichtsverbesserung — erneute Implementierung“ durch drei Runden iterativer Unterrichtspraxis. Die Studie zeigt, dass das AI-Klassenanaly sesystem durch das Sammeln von Lehr- und Schüler-Verhaltensdaten diagnostische Anpassungen der Lernziele, eine visualisierte Diagnose der Denkqualität, eine strukturierte Rekonstruktion von Problemketten, eine präzise Umsetzung der Klasseninteraktionssteuerung sowie eine evidenzbasierte Transformation der Unterrichtsentscheidungsmechanismen ermöglicht, die den Übergang von einer „erfahrungsbasierten“ zu einer „evidenzbasierten“ Unterrichtsverbesserung fördert. Die praktischen Ergebnisse zeigen, dass auf AI-Daten basierende Unterrichtsinterventionen helfen, das Fehlen von höherem Denken und die unzureichende Interaktionstiefe im traditionellen Unterricht zu beheben, die tiefe Lernbeteiligung der Schüler und die Qualität des sprachlichen Ausdrucks zu verbessern und eine quantifizierbare evidenzbasierte Grundlage für die Umsetzung der Kernkompetenzen im Englischunterricht zu bieten.

AI-Klassenanaly sesystem;Englisch-Lesunterricht;evidenzbasiert;Unterrichtsverbesserung