从爬楼梯到看屏幕：高校教学督导专家的日常工作正在改变

早上八点，督导专家老李拿起听课记录本，匆匆赶往第一教学楼。接下来两个半小时，他要爬四栋楼，听三节课，在笔记本上密密麻麻写满评语。中午回到办公室，双腿发酸，手腕发僵，而记录下来的信息，只是全校数百间课堂中的零星片段。

这是过去高校教学督导专家的典型日常。如今，在北京理工大学，老李的工作场景变了——他坐在管理中心，面对一块可视化大屏，全校314间教室的实时画面在屏幕上轮巡切换，关键数据一目了然。这种从"跑教室"到"看大屏"的转变，不只是工作场所的迁移，更是高校教学督导逻辑的一次深层变革。

被"腿"限制的教学督导

传统教学督导模式，本质上是"人肉巡检"。专家靠双腿丈量校园，靠双眼观察课堂，靠纸笔记录信息。这种模式在高校规模较小时运转良好，但当教室数量突破三百间、课程门类日益繁杂时，督导专家的体力与精力便成为硬性瓶颈。

一位督导专家一学期最多听二十节课，相对于数千节课的总量，覆盖面微乎其微。更现实的是，专家把大量时间耗费在赶路上，真正用于观察与思考的时间被严重压缩。爬楼梯、找教室、等电梯，这些与教学评价无关的体力消耗，构成了督导工作的隐性成本。

信息碎片化是另一个顽疾。专家的听课记录分散在个人手中，学期末汇总时，管理部门拿到的是一堆主观描述各异、标准难以统一的文字材料。想从中提炼全校教学质量的整体态势，无异于拼图——碎片不少，全貌难现。

北京理工大学在教学督导改革中意识到，仅靠增加专家人数无法破解困局。学校与华栖云合作共建智慧教学评价系统，试图用技术手段重构督导工作流，把专家从"腿"的束缚中解放出来。

一块大屏改变的工作逻辑

华栖云与北理工共建的AI巡课系统，在管理中心部署了可视化督导大屏。系统通过教室端三路录制采集画面，经由边缘计算节点实时分析，将结构化数据回传至大屏。督导专家坐在管理中心，即可通过视频轮巡功能浏览全校课堂概况。

视频轮巡的通俗理解，是"自动翻页"——系统按照预设顺序或随机策略，在大屏上依次展示各教室实时画面。每间教室停留数秒，督导专家几分钟内就能扫一遍全校。发现异常画面，一键锁定，切入单路信号细看。这种"先扫后盯"的模式，让专家的观察范围从"单点"扩展到"全局"。

大屏上叠加的不仅是视频，还有教师考勤数据、学生到课率、异常告警标记等关键信息。专家看到的不再是 raw 画面，而是经过智能分析后的课堂状态仪表盘。某间教室学生大面积缺席，某节课设备长时间无信号，系统以可视化方式直接呈现，省去了专家凭经验"猜"的环节。

央视《焦点访谈》栏目报道北理工这一实践时，特别呈现了督导专家在管理中心工作的场景。报道传递出一个清晰信号：当技术手段与教学管理深度融合时，督导工作的效率边界可以被重新定义。

不是偷懒，而是让专家做更有价值的事

有人或许会问：让督导专家坐在办公室看屏幕，是不是在"偷懒"？

恰恰相反。从"跑教室"到"看大屏"，核心价值不是减少工作量，而是优化工作结构。过去专家把六成时间花在赶路上，四成时间用于观察记录；现在视频轮巡把赶路时间压缩到近乎为零，专家可以把全部精力投入数据分析、异常研判和针对性指导。

那些需要深度互动的教学指导环节——与青年教师面对面交流教学设计、为特定课程提供改进建议、参与教学研讨与培训——恰恰是AI无法替代，而传统模式下专家又无暇深入开展的工作。当系统承担起规模化监测的基础任务后，专家得以回归"教学医生"的本色，做更有专业价值的事。

当然，这种转变对专家的能力结构也提出了新要求。过去凭经验打分即可，现在需要读懂数据、分析趋势、基于证据做出判断。督导队伍从"经验型"向"数据型"转型，是高校教学督导现代化的必经之路。

回归教育治理的本源

从更宏观的视角看，"跑教室"到"看大屏"的转变，折射出高校教育治理从粗放向精细、从人力密集向数据驱动的演进。北理工与华栖云共建的智慧教学评价系统，不是简单的监控工具，而是教学管理的基础设施升级。

当督导信息从分散记录转为集中呈现，横向对比与趋势分析才成为可能。教学管理者可以清晰看到，哪些院系的课堂状态持续优良，哪些课程存在潜在风险，哪个时段是管理薄弱点。这些基于数据的洞察，为教学决策提供了前所未有的客观依据。

华栖云在智慧教学评价领域持续深耕，已与北京理工大学、浙江大学等多所高校共建"栖评"智慧教学评价系统，致力于以技术手段释放教学督导的专业价值。如果您所在高校也希望探索督导工作模式的转型升级，欢迎进一步了解华栖云的共建方案。