本研究は、AI教室分析システムが教育診断と改善において持つ応用価値に焦点を当て、北京師範大学版高校英語必修第2冊Unit 4 Lesson 1 Readingセクション「Avatars」の読解授業を実証対象とし、構成主義学習理論とブルーム教育目標分類法に基づき、「データ収集—データ分析—診断フィードバック—教育改善—再実施」の閉ループパスを遵守して3回の反復的な教育実践を行った。研究の結果、AI教室分析システムは教員と生徒の行動データを収集することで、教育目標設定の診断的調整、思考品質の可視化診断、問題連鎖設計の構造的再構築、教室内相互作用制御の精密化実施、および教育意思決定メカニズムのエビデンスベースへの転換を実現し、教育改善を「経験型」から「証拠型」へと転換することを促進した。実践結果は、AIデータに基づく教育介入が伝統的な教室における高次思考の欠如や相互作用の深さ不足の問題解決に寄与し、生徒の深い学習参加度と言語表現の質を向上させ、英語科目のコア・コンピテンシーの実現に対して定量可能な証拠を提供することを示した。

AI教室分析システム;英語読解教育;エビデンスベース;教育改善