本书从发展性教师评价视角出发，利用人工智能技术开展面向教学过程的教师课堂教学行为评价研究，旨在为教师的循证实践和自主发展提供有力支持。本书构建了涵盖言语行为和非言语行为的多模态课堂教学智能评价框架，并将相关技术模型应用于实际场景。本书首先描述了人工智能对教师评价的重要性和影响，接着从研究现状、技术模型和应用实践等维度进行了深入讨论，最后对人工智能在教师评价领域的未来发展进行了展望。
本书可以作为教育技术相关专业本科生和研究生的学习参考读物，也可供教育研究者、教学行为分析系统开发者，以及相关行业的从业人员参考。

陈增照，河南镇平人，华中师范大学人工智能教育学部教授，博士生导师，全国信息技术标准化委员会教育技术分委员会专家委员。主要从事课堂教学行为智能感知与评价、大工智能支持的教师专业发展与评价、智能教学环境等研究。
主持和参与包括国家科技支撑计划厘点研发计划、国家自然科学基金、省社会科学基金、省科技攻关等项目10余项；发表学术论文50余篇，获得授权发明专利20余件；荣获高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步奖一等奖1项，湖北省科技进步奖一等奖1项、三等奖1项，武汉市科技进步奖二等奖1项、三等奖1项，华中师范大学教学成果奖特等奖1项。

前言
第一部分 理论概述
第一章 人工智能变革教育的现实图景
第一节 人工智能变革教育的应用场景
第二节 人工智能变革教育的国际经验
第三节 我国人工智能变革教育的发展路径
第二章 人工智能支持下的教师评价研究与实践
第一节 信息技术驱动教师评价变革的发展脉络
第二节 信息技术驱动教师评价变革的现实困境
第三节 人工智能赋能教师评价变革的发展方向
第二部分 言语研究
第三章 基于声纹识别的教学模式分析
第一节 国内外研究概况
第二节 技术模型
第三节 基于声纹识别的课堂事件描述模型
第四节 实践应用
第四章 基于话语情感的课堂氛围解析
第一节 国内外研究概况
第二节 语音情感相关技术知识
第三节 技术模型
第四节 实践应用
第五章 基于文本篇章的教学知识结构研究
第一节 国内外研究概况
第二节 技术模型
第三节 实践应用
第三部分 非言语研究
第六章 基于头部姿态估计的教师注意力分析
第一节 国内外研究概况
第二节 技术模型
第三节 实践应用
第七章 基于手势分析的教学线索研究
第一节 国内外研究概况
第二节 技术模型
第三节 实践应用
第八章 基于师生体距识别的教师亲密度分析
第一节 国内外研究概况
第二节 技术模型
第三节 实践应用
第四部分 总结与展望
第九章 人工智能助推教师评价变革的未来发展
第一节 理论的变革：从复杂的挑战性到资源的丰富性
第二节 实践的创新：人工智能技术支持教师教学的多模态评价
第三节 教学的重塑：人工智能技术促进的教师发展性评价