一是数据诊断。AI量化与人工分析精准定位短板。引入 “凡龙有思” AI 教研系统，构建 “AI 数据采集 + 人工深度诊断”的双轮驱动模式：AI系统实时记录课堂互动数据，生成理答、提问、课堂关注等量化报告。人工观察则聚焦AI难以捕捉的细节，如课堂氛围、学生仪态等非文本信息，深入分析问题根源，进一步诊断出问题设计碎片化、未形成问题链等，为后续改进提供明确方向。

二是靶向改进。技术建议与人工策略协同发力。针对诊断出的短板，“AI建议+人工策略”双轨并行推动靶向改进。AI系统提供具体优化方向，如推荐《理答策略可视化指南》、生成“关注热力图”。人工团队则设计可落地的实践方案，如理答环节的“三阶理答模板”（倾听—追问—转问），提问环节的“核心问题+子问题”框架，以及课堂关注中的“三层五维”量表设计观察点，使传统观察中难以量化的“课堂关注度”，通过AI热力图和人工记录结合，形成可追溯的证据链。

三是团队协同。多维主体构建成长支持网络。专家团队开展“AI数据解读工作坊”，通过课例三级研磨提供高位引领，学科师傅定制“三阶段成长计划”，借助微格教学训练进行一对一指导。跨校教研共同体运用统一观察量表，共享“1+3+5”关注法则等经验，技术团队开发“课堂互动分析模块”和“教学能力成长雷达图”，提供数据支撑。多方协作形成了全方位、个性化的成长支持体系，推动教师从“经验积累”向“数据驱动”的专业成长转型。（普陀区教育局）