今天為大家分享多個學科課堂與光大紙筆互動課堂融合應用的教學瞬間。
語文課堂
作文公開課后，聽課老師走上講臺，與授課老師一起討論課堂上應用的AI批改作文的效果。
數學課堂
幾何課講解等邊三角形判定時，紙筆互動課堂系統實時追蹤展示全班書寫筆跡。王同學的解題過程被投屏，系統如實還原了王同學的推導過程，從筆誤部分可以看出，王同學對公式的掌握稍欠熟練，需要課后增加練習。課后作業時，王同學已經收到了精準匹配的3道特訓題。
英語課堂
午后英語作文課，同學們昏昏欲睡，注意力逐漸發散。觀察到這一情況，老師布置了搶答題來調動學生積極性，喚醒課堂活力。課堂報告顯示，48名學生僅20名參與搶答，走神學生（未參與）名單被清晰列出。這說明近一半學生被喚醒了專注力，但還有一半學生的心思游離在課堂外。
老師立刻調整教學策略，打開未參與學生的名單，點了一名學生回答問題后，又通過抽答的方式來增強學生緊張感，將另一半學生的專注力拉回了課堂。
地理課堂
地理課上，老師分析學生的答題情況，展示剛統計的單選題結果：正確答案D，44人中僅11人答對（正確率25%），24人選C為典型錯誤，因此決定重點講解C選項。
老師點擊柱狀圖C柱，彈出錯選學生名單，隨機調取張曼菲的答案進行解析。全程呈現數據驅動下的精準教學場景。
當AI批改的波浪線在作文本上泛起漣漪，當幾何解題的錯誤被直接呈現，當28個未搶答的灰名轉化為老師關注的焦點，當25%的正確率牽引出精準講評的錨點——紙筆互動系統正以毫米級的教育感知力，編織著"教"與"學"的新型共振場。
這些看似微末的教學切片，實則是智慧教育生態的神經突觸，在數據流中悄然完成著從經驗驅動到證據驅動的范式遷移，使每個學習痕跡都成為解碼認知黑箱的密匙。
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