广东
南都讯 记者梁艳燕 择校时大家常看硬件、看分数，但有一个隐形指标往往被忽略——教研的扎实程度。这恰恰是决定教学质量的底层能力。南都N视频记者了解到，2026年广州高考备考中，不少学校的方法已从过去的“经验驱动”升级为“数据循证”。
区域层面，天河区的“循证”样本值得研读。其做法可归纳为四层：一是监测，建立“区级—学校—年级—班级—学生”五级数据监测网络，确立“七考八段”标准化备考节奏，组建区级命题专家库、命制95套原创试题，并创新“三梯度两区间”生源诊断模型；2025年形成400余份学科调研反馈与22份校级专项分析报告，形成“监测—分析—整改—验证”闭环。
二是教研，划分开学起步、一轮二轮复习、考前冲刺三个阶段开展全覆盖入校调研，全年听课近七百节；实行“区级集中大集备、校级规范科组备课、班级分层适配教学”。
三是分层，区级统筹为全区前150名学生组织数学培优，开办冬夏两期拔尖学生集训营，二模后针对全区前30名学生开展“菜单式送课入校”；各校按“一校一案”分别主攻名校冲刺、特控突破或本科保底。
四是师资，打造“解题、命题、讲题一体化”素养赛事体系，组织全区1000余名教师参与广州市一模师生同测；在全省率先出台《中小学学科组建设指导方案》，首批评出103个示范科组、96个特色科组。
学校层面，培英中学推行“541课堂”，规定每节课教师讲授不超过40%、学生自主探究与操作不少于50%、至少10%用于当堂评价；运用AI学情分析系统对周测、月考、模考数据做自动断层分析、错因归类、薄弱点溯源，精准定位班级、学生、知识、能力四层短板。
黄广中学全面运用智学网大数据与AI学情分析生成可视化学情报告，实现“千人千策”；依托错题系统形成“做题—纠错—复盘—巩固”闭环；统一落实“作业考试化、训练规范化”，让日常作业对标高考时长、题型与格式。
增城中学引入AI智能教学系统，打造“学情画像—智能选题—人机协同”的精准培优链条；作文批改实行“AI初评＋教师精评”双轨模式；创新“一题两讲”策略，形成“前置研究—学情排查—教师精讲—学生复讲—总结归位”闭环。
玉岩中学每次月考后，教师团队完成精细化数据分析，为每位学生建立学情档案，针对尖子生、临界生、学困生制定分层个性化复习方案，同时统筹学科节奏，优化作业设计，杜绝题海内卷。
把技术应用的真实场景剥开看，AI和数据在备考中主要做三件事：诊断（找短板）、纠错（防重复失分）、控节奏（调强度）。它们并没有替代教师上课，而是把教师从“凭感觉判断”推向“凭证据决策”。为什么要关注这些？因为孩子每天面对的是课堂，课堂背后是备课组的功力。一所学校如果师资频繁更换、教研流于形式，再漂亮的口号也落不到孩子身上。
择校时，您可以问问：高三教师团队是否稳定？有没有校本教研和自编资料？这些问题的答案，往往就是三年后成绩单的伏笔。
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