Este estudo foca no valor da aplicação do sistema de análise de sala de aula com IA no diagnóstico e melhoria do ensino, utilizando como apoio empírico o bloco de leitura "Avatars" da Unidade 4 Aula 1 do segundo volume do ensino médio de inglês da versão da Universidade Normal de Pequim. Com base na teoria da aprendizagem construtivista e na taxonomia dos objetivos educacionais de Bloom, segue um caminho em ciclo fechado de "coleta de dados — análise de dados — feedback diagnóstico — melhoria do ensino — reimplementação" em três rodadas de prática de ensino iterativo. A pesquisa constatou que o sistema de análise de sala de aula com IA, ao coletar dados comportamentais de professores e alunos, pode realizar ajustes diagnósticos nas metas educacionais, diagnóstico visual do desenvolvimento das qualidades de pensamento, reconstrução estruturada da cadeia de problemas, implementação precisa do controle da interação em sala de aula e transformação baseada em evidências nos mecanismos de tomada de decisão pedagógica, promovendo a transição da melhoria do ensino de "experimental" para "baseada em evidências". Os resultados práticos indicam que a intervenção educacional baseada em dados de IA auxilia na resolução da falta de pensamento de ordem superior e profundidade de interação nas aulas tradicionais, melhora o envolvimento dos alunos em aprendizagem profunda e a qualidade da expressão linguística, fornecendo uma base quantificável e baseada em evidências para a implementação das competências centrais da língua inglesa.

sistema de análise de sala de aula com IA;ensino de leitura em inglês;baseado em evidências;melhoria do ensino