Este estudio se centra en el valor de la aplicación del sistema de análisis de clases con IA en el diagnóstico y la mejora docente, utilizando como soporte empírico la sección de lectura "Avatars" de la Unidad 4 Lección 1 del libro de texto de inglés de la versión de la Universidad Normal de Beijing para la escuela secundaria. Basado en la teoría del aprendizaje constructivista y la taxonomía de objetivos educativos de Bloom, sigue un ciclo cerrado de "recolección de datos — análisis de datos — retroalimentación diagnóstica — mejora de la enseñanza — reimplementación" mediante tres rondas de práctica docente iterativa. La investigación encontró que el sistema de análisis de clases con IA, al recopilar datos de comportamiento de profesores y estudiantes, puede realizar ajustes diagnósticos en los objetivos de enseñanza, diagnósticos visuales del desarrollo de cualidades del pensamiento, reconstrucción estructurada de cadenas problemáticas, implementación precisa del control de interacción en clase y transformación basada en evidencia de los mecanismos de toma de decisiones pedagógicas, impulsando la mejora docente de un enfoque "experiencial" a uno "basado en evidencia". Los resultados prácticos indican que la intervención educativa basada en datos de IA ayuda a solucionar la falta de pensamiento de orden superior y la insuficiencia en la profundidad de interacción en las clases tradicionales, mejora la participación de los estudiantes en el aprendizaje profundo y la calidad de la expresión lingüística, ofreciendo una base cuantificable basada en evidencia para la implementación de las competencias centrales del inglés.

sistema de análisis de clases con IA;enseñanza de lectura en inglés;bases de evidencia;mejora docente