В данном исследовании рассматривается ценность применения системы анализа уроков с искусственным интеллектом для диагностики и улучшения преподавания с использованием чтения раздела "Avatars" из учебника английского языка для старшей школы Пекинского педагогического университета, том 2, блок Unit 4 Lesson 1 в качестве эмпирической базы. Исследование основано на конструктивистской теории обучения и таксономии образовательных целей Блума, следуя циклу "сбор данных — анализ данных — диагностическая обратная связь — улучшение преподавания — повторное внедрение" в рамках трех циклов итеративной преподавательской практики. Результаты показали, что система анализа уроков на базе ИИ, собирая данные о поведении учителей и учеников, может осуществлять диагностическую корректировку целей обучения, визуализировать развитие качеств мышления, структурно реконструировать цепочку проблем, точно контролировать взаимодействие в классе и преобразовывать механизм принятия педагогических решений на основе доказательств, способствуя переходу от "опытного" к "доказательному" улучшению обучения. Практические результаты демонстрируют, что педагогические вмешательства, основанные на данных ИИ, помогают решать проблемы отсутствия высокоуровневого мышления и недостаточной глубины взаимодействия в традиционных классах, повышают вовлеченность студентов в глубокое обучение и качество язычного выражения, предоставляя количественно измеримые доказательства для реализации ключевых компетенций по английскому языку.

система анализа уроков с ИИ;обучение чтению на английском;доказательный подход;улучшение преподавания