【摘要】随着人工智能技术的迅猛发展，数字化课堂观察与反馈成为研究热点。课堂观察技术的发展历经现场观察、录像观察和信息技术支持的观察三个阶段，观察工具分为要素构成类、信息交互类和行为交互类三类。课堂观察的数字化转变主要体现在课堂观察数据的自动化采集处理和智能化分析解释。本研究基于课堂观察常用的面部数据、言语信息、走动轨迹、身体姿态、日志五类数据系统梳理这两项技术，总结现阶段数字化课堂观察的一般流程。针对数字化课堂观察存在的观测点聚焦通用型课堂、数据利用侧重行为交互观察、可视化设计的可读性有待提高、教学解释难以对标实践需求等问题，本研究引入联合教师的新目标定位、学科课型的新观测视角、故事化叙事的可视化设计新形式以及大语言模型的教学解释新工具，构建了新思路下的实现路径，以期为课堂观察的数字化转型提供参考。