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我们的产品建立在严格的教育科学研究基础之上，每一项功能都有实证数据支撑
高质量师幼互动是儿童早期发展的基石，然而传统评估方式成本高昂、难以规模化。本研究构建了 TEPE-TCI-370h——首个中国本土大规模学前教育互动数据集（370小时，105间教室），并开发了基于大语言模型的 Interaction2Eval 评估框架，在专家评分一致率高达 88% 的同时，将评估效率提升 18 倍。这项研究为中国 25 万所幼儿园提供了可落地的 AI 质量监测新范式。
Authors: Xingming Li, Runke Huang, Yanan Bao, Yuye Jin, Yuru Jiao, Qingyong Hu
基于 Interaction2Eval 框架在深圳公立幼儿园的大规模实地验证，核心指标均来自真实教育场景。
录音数据集
TEPE-TCI-370h
首个中国本土大规模学前教育互动数据集
专家评分一致率
LLM 评估与人类专家
评分高度一致
效率提升
380分钟 → 21分钟
评估流程全面提速
中文转录字错率
师幼对话自动识别
达到实用级别精度
深圳公立幼儿园
实地部署验证
教室录音覆盖
跨数据集采集与验证
参与教师
无需 AI 技术背景
本研究为中国 25 万所幼儿园提供了可落地的 AI 质量监测新范式。Interaction2Eval 框架在专家评分一致率高达 88% 的同时，将评估效率提升 18 倍，使大规模、持续性的教学质量监测成为可能。
我们的工作建立在严格的学术基础上。团队长期使用 SSTEW（持续共享思维与情感健康量表）和 ECERS-E（早期儿童环境评级量表扩展版）开展研究，这两个量表是国际早教质量评估领域的权威工具，已被证明对儿童语言、数学和社会情感发展具有预测效力。
我们采用的评估工具均为国际公认的权威量表
Sustained Shared Thinking and Emotional Wellbeing Scale
Early Childhood Environment Rating Scale – Extension
团队在国际顶级期刊发表的多项研究成果
Huang, R., Siraj, I., & Melhuish, E. (2024). Promoting effective teaching and learning through a professional development program: A randomized controlled trial. Journal of Educational Psychology.
Huang, R., & Siraj, I. (2023). Profiles of Chinese pre-schoolers' academic and social-emotional development in relation to classroom quality. Child Development.
Siraj, I., Melhuish, E., et al. (2023). Improving the quality of teaching and child development: A randomized controlled trial of the Leadership for Learning intervention.