본 연구는 AI 교실 분석 시스템이 교수 진단 및 개선에 미치는 응용 가치를 중심으로, 베이징사범대판 고등학교 영어 필수 2권 Unit 4 Lesson 1 Reading 섹션인 “Avatars” 읽기 수업을 실증 대상으로 하여 구성주의 학습 이론과 블룸 교육목표 분류법에 기반하고, “데이터 수집—데이터 분석—진단 피드백—교육 개선—재실시”의 폐쇄형 경로를 따라 3회의 반복 교수 실천을 수행하였다. 연구 결과, AI 교실 분석 시스템은 교사와 학생의 행동 데이터를 수집하여 학습 목표 설정의 진단적 조정, 사고 역량 발달의 가시적 진단, 문제 연결 고리 설계의 구조적 재구성, 수업 상호작용 조정의 정밀한 실행 및 교육 의사 결정 메커니즘의 증거 기반 변환을 실현하여 교육 개선을 “경험 중심”에서 “증거 중심”으로 전환하는 데 기여하였다. 실천 결과는 AI 데이터를 기반으로 한 교수 개입이 전통 교실에서 고차 사고 부족과 상호작용 깊이 부족 문제를 해결하는 데 도움이 되며, 학생들의 심층 학습 참여도와 언어 표현력을 향상시켜 영어 교과 핵심 역량 구현에 정량화 가능한 증거를 제공함을 보여준다.

AI 교실 분석 시스템;영어 읽기 교육;증거 기반;교수 개선