Cette étude se concentre sur la valeur d'application du système d'analyse de classe AI dans le diagnostic et l'amélioration de l'enseignement, prenant comme support empirique la section de lecture "Avatars" de l'Unité 4 Leçon 1 du manuel d'anglais de lycée version Beijing Normal University. Basée sur la théorie de l'apprentissage constructiviste et la taxonomie des objectifs éducatifs de Bloom, elle suit un cycle fermé « collecte de données — analyse des données — rétroaction diagnostique — amélioration de l'enseignement — réimplantation » à travers trois cycles pratiques d'enseignement itératif. L'étude a révélé que le système d'analyse de classe AI, en recueillant les données comportementales des enseignants et des élèves, peut réaliser un ajustement diagnostique des objectifs d'enseignement, un diagnostic visuel du développement des qualités de pensée, une reconstruction structurée de la chaîne des problèmes, une mise en œuvre précise du contrôle des interactions en classe ainsi qu'une transformation fondée sur les preuves des mécanismes décisionnels pédagogiques, favorisant la transition de l'amélioration pédagogique "expérientielle" vers "fondée sur des preuves". Les résultats pratiques montrent que l'intervention pédagogique basée sur les données AI aide à résoudre les problèmes de manque de pensée de haut niveau et de profondeur d'interaction dans les classes traditionnelles, améliore la participation en apprentissage profond et la qualité de l'expression linguistique des élèves, fournissant ainsi une base probante quantifiable pour la mise en œuvre des compétences clés en anglais.

système d'analyse de classe AI;enseignement de la lecture en anglais;fondé sur des preuves;amélioration pédagogique