人工智能賦能教研高質(zhì)量發(fā)展：智能精準教研的理論框架、實踐藍圖與發(fā)展脈絡(luò)

李 陽，曾祥翊

(教育部教育技術(shù)與資源發(fā)展中心 專題教育資源部，北京 100031)

一、引言

教師是興教之本，立教之源，是教育發(fā)展的第一資源。在促進教師發(fā)展方面，教研工作始終發(fā)揮著十分重要的作用。目前我國教師教研已形成教師自主教研、校本教研、區(qū)域教研、網(wǎng)絡(luò)教研等多種形式共同發(fā)展的樣態(tài)。各種教研形式相互促進、相互補充，極大地促進了我國教師專業(yè)發(fā)展。然而以教學觀摩、專家點評為主的教研活動依然存在教研目標粗放[1]，教研主體需求模糊[2]，教學觀察與診斷主觀化、臆測化較為嚴重等問題[3]。

在精準思維[4]的影響下，精準教研作為一種全新的理念和方式被提出。2019年胡小勇等人提出“精準教研”的概念，他們認為“精準教研是以教師專業(yè)發(fā)展為愿景，基于信息技術(shù)環(huán)境收集多模態(tài)數(shù)據(jù)進行分析與應(yīng)用，以支持課堂教學改進、教學行為優(yōu)化與宏觀教研精準決策的一種教研形態(tài)”[5]。后來，楊麗娜[6]、汪維富[7]、張雪[8]等人均沿用了此概念。首都師范大學王陸的COP項目[9]就是精準教研的典型應(yīng)用。精準教研的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是“精準”的基石。數(shù)據(jù)可以是人工采集的，也可以是借助技術(shù)手段采集。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人類從互聯(lián)網(wǎng)時代進入到智能時代。2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，積極布局人工智能在各行各業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。教師教育作為人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域之一，也在向“人工智能+教師教育”的新階段邁進。智能技術(shù)將推動教研的手段、理念和方式發(fā)生轉(zhuǎn)變，教研不僅僅要實現(xiàn)“精準”，還要實現(xiàn)“智能”。可以預(yù)見，智能精準教研將成為教研發(fā)展的新形態(tài)，更是智能時代教研的邏輯起點。本文重點討論智能精準教研的理論框架、實踐藍圖與發(fā)展脈絡(luò)。

二、智能精準教研的理論框架

(一)智能精準教研的定義與特征

教研是教師探究課堂教學過程、解釋課堂教學現(xiàn)象以解決課堂教學問題的活動[10]。課堂教學是教研的主陣地，聽評課是教研的主要方式。因此，智能精準教研既要能實現(xiàn)執(zhí)教者的教學行為數(shù)據(jù)的采集與分析，還能實現(xiàn)評價者(包括教師自評)的教學評價數(shù)據(jù)的采集與分析。

以課堂教學為研究對象的教研活動長期存在成本高、參與度低，信息傳輸單向，點評千人一面，深層次交互不夠，程式化痕跡明顯，形式化嚴重等多種多樣的現(xiàn)實問題。我們認為這些問題主要聚焦在教研的效率、規(guī)模和精度三大方面，且這三個方面很難同時滿足。在沒有互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能技術(shù)支持下，如果教研組織效率高、精準度高，那么教研規(guī)模一定較小；如果教研規(guī)模大，精準度又高，一定需要大量人力、物力和財力，導致組織效率較低；如果教研組織效率高、參與人數(shù)又多，那么精準度會較低，無法滿足每一位教師的個性化需求。因此，智能精準教研必須成為打破“效率-規(guī)模-精度”教研三角不可得的利器。

基于上述分析，我們對以課堂教學為研究對象的智能精準教研界定為：在“人工智能+教師教育”視域下，利用人工智能技術(shù)，對執(zhí)教者的課堂教學行為數(shù)據(jù)和評價者的教學評價數(shù)據(jù)進行智能采集、統(tǒng)計和分析，可視化表征教師教學行為特征和教學能力水平，為教師教學行為診斷和干預(yù)提供數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)個性化教研和規(guī)?；萄械挠袡C融合，實現(xiàn)執(zhí)教者的課堂教學反思、同儕的精準幫扶和教研員的精準指導。

對智能精準教研的理解可以用數(shù)據(jù)化、智能化、精準化、個性化和規(guī)模化這五個詞來表達，這五個詞既表達了智能精準教研的基礎(chǔ)特征，也表達了智能精準教研的目標追求。

數(shù)據(jù)化指智能精準教研聚焦師生的行為數(shù)據(jù)和評價者的評價數(shù)據(jù)。基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的精準教研以教師特征數(shù)據(jù)、教研心理數(shù)據(jù)、社會交互數(shù)據(jù)、教研行為數(shù)據(jù)和教研成果數(shù)據(jù)來表征,能夠發(fā)現(xiàn)和預(yù)測不同教師個體的特征、需求、偏好和行為[11]。與之不同，智能精準教研依托人工智能技術(shù)，主要采集分析課堂教學中教師教學行為數(shù)據(jù)、學生學習行為數(shù)據(jù)和評價者的教學評價數(shù)據(jù)。

智能化指智能精準教研能夠?qū)崿F(xiàn)課堂教學行為數(shù)據(jù)采集分析的智能化。以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G為代表的智能技術(shù)為智能精準教研的實現(xiàn)提供了強大的數(shù)字底座。利用OCR識別、語音識別、肢體識別、人臉識別和位置識別等人工智能技術(shù)，智能精準教研能夠自動采集分析教師教學行為數(shù)據(jù)和教學評價數(shù)據(jù)，自動生成可視化的課堂教學分析報告，為教師開展隨時隨地的教研提供基礎(chǔ)。

精準化指智能精準教研強調(diào)通過人機結(jié)合實現(xiàn)教學診斷精準化。課堂教學分析報告的生成依靠的是機器的智能。智能精準教研不僅僅強調(diào)技術(shù)的“智能”，更重視人的“智力”，通過對課堂教學分析報告的進一步解讀，能夠?qū)⒖陀^的分析數(shù)據(jù)與主觀的教學經(jīng)驗進行結(jié)合，既克服了純粹數(shù)據(jù)帶來的片面化，又能擺脫經(jīng)驗帶來的惰性與盲點，最終實現(xiàn)教學問題的“精準”診斷和干預(yù)。

個性化指智能精準教研能夠支持個性化教學反思。智能精準教研能夠基于教師的個性差異(如能力、風格、偏好、需求)提供個性化的教學診斷和教學建議，支持教師個性化的教學反思。

規(guī)?；钢悄芫珳式萄心軌蛑С忠?guī)?；處煂I(yè)發(fā)展評價。智能精準教研能夠讓教師從以往教研數(shù)據(jù)的采集、統(tǒng)計、分析中解放出來，不僅可以對“一位”教師的教學數(shù)據(jù)進行全過程實時的數(shù)據(jù)采集和分析，還能同時為區(qū)域和學?！八小苯處煹慕虒W進行精準化分析評價，不受數(shù)據(jù)量的限制，數(shù)據(jù)量越大不僅不會影響數(shù)據(jù)處理的效率，還能增加教學分析的精度。

綜上所述，智能精準教研是區(qū)別于傳統(tǒng)教研和精準教研的一種獨特的教研形態(tài)，它是人工智能與教師教育融合發(fā)展的結(jié)果，在數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計分析、教研賦能機理上與傳統(tǒng)教研、精準教研均有所不同，具有數(shù)據(jù)化、智能化、精準化、個性化和規(guī)?；奶卣鳌?/p>

(二)智能精準教研的技術(shù)支持

教育部教育技術(shù)與資源發(fā)展中心(中央電化教育館)在2020年組織開發(fā)了“中央電化教育館智能研修平臺”(以下簡稱智能研修平臺，軟著登字第7280169號)。智能研修平臺是開展智能精準教研的一種平臺工具，是支持課堂教學行為分析和教學能力分析的一種AI應(yīng)用。智能研修平臺和智能錄播教室構(gòu)成了智能精準教研的基本技術(shù)環(huán)境(如圖1所示)。在智能錄播教室環(huán)境下，利用智能研修平臺的“量規(guī)評分+AI分析”的數(shù)據(jù)支持性功能，能夠?qū)?zhí)教者的課堂教學行為數(shù)據(jù)和評價者對教學設(shè)計及課堂教學質(zhì)量的評價數(shù)據(jù)進行采集、統(tǒng)計、分析，并生成兩類五種精準教研報告，以便幫助教師理解并優(yōu)化教學行為，實現(xiàn)精準教學反思、精準教學幫扶、精準教學指導、精準教師畫像。具體來說，智能研修平臺有以下功能特色：

圖1 智能精準教研技術(shù)環(huán)境

1.實現(xiàn)基于AI的課堂教學行為分析

(1)實現(xiàn)九種課堂教學行為分析

基于人工智能的課堂教學行為分析的關(guān)鍵在于課堂教學行為編碼與數(shù)據(jù)建模[12]。程云等人曾對弗蘭德斯互動分析系統(tǒng)(FIAS)、言語互動分類系統(tǒng)(VICS)、基于信息技術(shù)的互動分析編碼系統(tǒng)(ITIAS)等典型編碼系統(tǒng)進行對比分析，發(fā)現(xiàn)其存在行為類別劃分模糊、不完整、不均衡等問題，并提出了教學行為分析較為清晰、完整和全面的言語-活動教學行為編碼系統(tǒng)。該編碼系統(tǒng)按照“言語—活動”以及“教師—學生”兩個維度將課堂教學行為分為教師言語行為、教師活動行為、學生言語行為、學生活動行為四大類，共16種教學行為。其中教師言語行為包含反饋與評價、指示、提問和講授等行為；教師活動行為包括個別指導或參與活動、觀察或巡視、演示或展示、板書等行為、學生言語行為包括主動提問、應(yīng)答、對話、討論等行為；學生活動行為包括觀察、筆記或練習、實踐或?qū)嶒?、思考等行為[13]。

基于該編碼系統(tǒng)，智能研修平臺對這16種教學行為進行了融合和簡化，重點對教師的講授、板書、巡視、師生互動等4種行為和學生的聽講、舉手、應(yīng)答、讀寫、生生互動等5種行為進行編碼、建模和計算(如表1所示)。

表1 智能研修平臺的課堂教學行為分析編碼表

(2)生成七種可視化教學行為分析圖

智能研修平臺利用人工智能技術(shù)，對課堂教學場景中的9種師生行為進行OCR識別、語音識別、肢體識別、人臉識別和位置識別，并以教學行為時序圖、教學行為分布玫瑰圖、課堂參與度曲線、表現(xiàn)度曲線、關(guān)注度曲線、S-T圖、Rt-Ch圖等7種圖形可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

教學行為時序圖指平臺對課堂教學視頻每6秒鐘打一次點，每2分鐘做一次數(shù)據(jù)統(tǒng)計后呈現(xiàn)的9種師生教學行為的時序分布情況，點擊每個時序節(jié)點，課堂視頻可以自動定位到相應(yīng)時間節(jié)點，幫助教師進行切片式教學診斷與反思。教學行為分布玫瑰圖指9種師生課堂教學行為占比情況, 以中間為分割線，左邊是教師的4種教學行為占比分布，右邊是學生的5種學習行為占比分布。課堂參與度曲線反映學生參與課堂活動積極性的變化軌跡，當聽講、舉手、應(yīng)答或生生互動時曲線走高，說明學生參與課堂活動的積極性越高。表現(xiàn)度曲線反映學生整體行為一致性的變化軌跡，如學生齊讀、齊寫時曲線走高，說明學生整體行為越一致。關(guān)注度曲線反映教師在講授、板書、提問時，學生聽講、舉手、應(yīng)答等行為的占比，數(shù)值越高，說明教師教學活動越有吸引力。S-T圖表示的是師生行為隨時間變化的曲線，若曲線偏向于T軸，則說明教師行為較多；若偏向S軸，則說明學生行為較多；曲線中的轉(zhuǎn)折越多，說明師生行為的轉(zhuǎn)換次數(shù)越多，表示師生交互就越多。Rt-Ch圖反映的是教師行為和學生行為的轉(zhuǎn)換頻率，并以此判斷課堂教學形態(tài)為對話型、練習型、混合型或講授型。

(3)生成三種教學行為分析報告

對于一位教師一節(jié)課的課堂教學行為分析數(shù)據(jù)，平臺可導出《教師課堂教學行為分析報告》，供教師結(jié)合課堂教學視頻進行精準教學反思。除此之外，平臺還能夠?qū)⒍辔焕蠋煻喙?jié)課的教學行為數(shù)據(jù)進行對比分析，生成《不同教師的課堂教學行為對比分析報告》，供教研團隊進行精準教學幫扶。經(jīng)過長期的數(shù)據(jù)積累，平臺可生成《教師周期課堂教學行為分析報告》,有助于對一位老師或區(qū)域全體教師進行教師個人周期畫像或區(qū)域群體畫像研究，實現(xiàn)區(qū)域教育質(zhì)量精準監(jiān)測。

2.實現(xiàn)基于量規(guī)評分的教學設(shè)計和課堂教學質(zhì)量分析

智能研修平臺支持課堂觀察教師通過課堂教學視頻開展同步或異步的教學觀察，并依據(jù)設(shè)計好的課堂觀察量規(guī)對執(zhí)教者的教學設(shè)計能力與水平、教學過程與質(zhì)量進行評價。

智能研修平臺將自動統(tǒng)計分析量規(guī)評分數(shù)據(jù)，生成《基于量規(guī)評分的教學設(shè)計能力分析報告》和《基于量規(guī)評分的課堂教學能力分析報告》，以矩陣圖或雷達圖可視化直觀展現(xiàn)“整體評價”結(jié)果，幫助執(zhí)教者或教研團隊聚焦問題，生成“診斷主題”。其中，矩陣圖指教師自定義優(yōu)秀、良好等標準的分值范圍，平臺計算出量規(guī)中每一項指標得分平均值后，用不同顏色的色塊標注出該指標得分為優(yōu)秀、良好或其他。雷達圖和矩陣圖原理一致，均是用不同顏色體現(xiàn)不同指標的得分情況，均能夠幫助執(zhí)教者或教研團隊聚焦問題，理解并優(yōu)化教學行為。

3.支持個性化精準教研和規(guī)模化精準教研

基于AI的課堂教學行為分析和基于量規(guī)評分的教學設(shè)計及課堂教學質(zhì)量分析是智能研修平臺的核心功能。平臺將此核心功能嵌入備課/磨課、聽評課、優(yōu)質(zhì)課評選等不同模塊中，支持線上備課磨課、線上觀評課和線上優(yōu)質(zhì)課評選，為區(qū)域教研和校本教研的全流程搭建了一體化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

教師將不用再到教室內(nèi)觀評課，而是隨時隨地在線上，通過直播或錄播的方式觀看課例。觀評課教師的數(shù)量不再受教師場地限制，全區(qū)域的相同學科教師和教研員均可以同時在線觀評課。區(qū)域和學校能夠利用智能研修平臺創(chuàng)新性開展各種教研活動，探索線上線下一體化的交互式、個性化和規(guī)?；闹悄芫珳式萄?，實現(xiàn)教研活動的“線上線下”數(shù)字化轉(zhuǎn)型和“經(jīng)驗實證智能化轉(zhuǎn)型”。

4.支持教研成果作品化

智能研修平臺對課堂教學行為數(shù)據(jù)和教研過程數(shù)據(jù)進行常態(tài)化、伴隨式記錄，將逐漸形成覆蓋全學科、全年級的教學教研數(shù)據(jù)庫。

智能研修平臺會自動記錄每次教研活動的所有數(shù)據(jù)和資源，方便教師一定周期后回顧自己課堂的成長歷程。一節(jié)課在經(jīng)過反復(fù)打磨和不同層級專家把關(guān)之后，平臺沉淀下來的教研資源不僅僅包含教案、課件、練習資源包，還包含打磨過程的課例資源、數(shù)據(jù)分析報告、教學問題診斷報告、教師個人反思報告等，這些系列化資源為區(qū)域和學校形成了本地教學教研優(yōu)質(zhì)資源庫，進一步提升本地教研能力。

綜上所述，作為智能精準教研的工具，智能研修平臺不僅能實現(xiàn)智能精準教研的數(shù)據(jù)化、智能化、精準化、個性化和規(guī)模化，還能實現(xiàn)教學物理空間和教研網(wǎng)絡(luò)空間的融合，實現(xiàn)教學教研數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、分析、應(yīng)用的一體化，將有力推動“人工智能+教師教育”高質(zhì)量發(fā)展。

(三)智能精準教研的方法

美國著名教育家、心理學家大衛(wèi)·庫伯(David Kolb)于1984年在庫爾特·勒溫(Kurt Lewin)等人的經(jīng)驗學習理論的基礎(chǔ)上提出了經(jīng)驗學習圈理論。庫伯認為一個完整的學習過程需要經(jīng)歷具體經(jīng)驗獲取、反思性觀察、抽象概念化和積極實驗四個環(huán)節(jié)[14]。學習者通過實踐獲得某種具體經(jīng)驗，然后對具體經(jīng)驗進行反思觀察，進一步總結(jié)、抽象，形成概念化的理論，再將新的理論應(yīng)用于實踐，不斷提升具體經(jīng)驗。經(jīng)驗學習圈理論描述了一種實踐與理論相互轉(zhuǎn)化的模式，被廣泛應(yīng)用于教學、培訓等領(lǐng)域[15]。

經(jīng)驗學習是教師建構(gòu)個人知識，提升教育教學能力的重要途徑[16]。我們根據(jù)經(jīng)驗學習圈理論，設(shè)計了智能精準教研的流程，包含備課與上課、教學觀察、教學診斷、教學干預(yù)四個環(huán)節(jié)。

1.智能精準教研的備課與上課

教學是教師的首要任務(wù)，基于課堂的教學設(shè)計能力和教學實施能力是教師專業(yè)發(fā)展的兩大核心能力，教師通過備課、上課等活動獲得教學設(shè)計、教學實施的具體經(jīng)驗。具體經(jīng)驗獲取的過程即是教學數(shù)據(jù)生成的過程(如圖2所示)。在備課活動中，教師通過對教學目標、學情、教學內(nèi)容重難點等進行分析，按照時間序列設(shè)計教學實施過程、作業(yè)以及板書等，形成教學設(shè)計方案。根據(jù)教學設(shè)計方案，教師為學生講授教學內(nèi)容。在此過程中，將生成教師教學行為數(shù)據(jù)、學生學習行為數(shù)據(jù)、師生互動行為數(shù)據(jù)與生生互動行為數(shù)據(jù)。教師的備課、上課數(shù)據(jù)可以通過智能研修平臺和智能錄播教室進行采集。

圖2 智能精準教研的備課與上課環(huán)節(jié)

2.智能精準教研的教學觀察

教學觀察是一種重要的教學研究活動，為教學診斷提供了第一手資料。傳統(tǒng)的教學觀察主要是基于人的觀察，主觀性較強，容易出現(xiàn)遺漏和偏差，而且觀察維度有限，教師在觀課過程中僅能抓取一兩個角度進行記錄，記錄過程中，還容易忽略一些其他教學信息。智能精準教研強調(diào)機器的“智能”與人的“智力”的結(jié)合與互相補充，能夠?qū)崿F(xiàn)基于人工智能的機器觀察和基于量規(guī)的人工觀察(如下頁圖3所示)。

圖3 智能精準教研的教學觀察環(huán)節(jié)

智能精準教研注重基于量規(guī)的人工觀察，我們稱之為基于量規(guī)的教學設(shè)計和課堂教學質(zhì)量觀察。量規(guī)由觀察者自定義、自設(shè)計。作為課堂觀察工具，量規(guī)中的一級指標是觀察視角，二級指標是觀察點。教研共同體依據(jù)提前設(shè)定的觀察量規(guī)對教學設(shè)計、課堂教學質(zhì)量進行評價。在評價教學設(shè)計時，主要關(guān)注教學目標分析、學情分析、重難點分析、教學過程設(shè)計、作業(yè)設(shè)計、板書設(shè)計等內(nèi)容，為執(zhí)教者改進教學設(shè)計提供支撐。對于課堂教學質(zhì)量的評價，教研共同體主要關(guān)注課堂教學效果，如教學目標的達成度、教學問題的設(shè)計與處理、教學方法的選擇與使用、課堂文化與氛圍等。智能研修平臺對評價數(shù)據(jù)進行采集、統(tǒng)計、分析，生成可視化的教學設(shè)計觀察報告和課堂教學質(zhì)量觀察報告。

智能精準教研基于人工智能的機器觀察，我們稱之為基于AI的課堂教學行為觀察。觀察點是師生的九種教學行為，智能研修平臺對課堂教學視頻中的師生行為進行切片、打點和數(shù)據(jù)編碼，自動生成可視化課堂教學行為觀察報告。

總的來說，基于量規(guī)的教學設(shè)計和課堂教學質(zhì)量觀察是一種直接觀察，也是一種定量觀察，其觀察點是教學設(shè)計和課堂教學質(zhì)量?；贏I的課堂教學行為觀察是一種間接觀察，也是一種定量觀察，其觀察點是師生教學行為。

3.智能精準教研的教學診斷

課堂教學觀察只是觀察師生行為及課堂教學效果等教學表象，要理解這些表象背后的含義則離不開教學診斷，教學診斷是實現(xiàn)教學現(xiàn)象與教學理論相互溝通的橋梁[17]。教學診斷包含診斷主體、診斷對象、診斷依據(jù)和診斷過程四個要素[18]。在教學診斷環(huán)節(jié)(如圖4所示)，教研員、專家、同儕教師、主講教師、校長等依據(jù)教學設(shè)計觀察報告、課堂教學質(zhì)量觀察報告、課堂教學行為觀察報告，對教學目標達成度、教學活動設(shè)計效果、教學問題設(shè)計與處理、課堂教學結(jié)構(gòu)、課堂教學評價等方面進行診斷。診斷過程中，診斷主體通過對觀察報告數(shù)據(jù)進行解讀定位教學問題，然后通過教學視頻切片(教學行為時序圖)分析教學問題產(chǎn)生的原因，最后通過反思、研討，對教學設(shè)計和教學實施過程提出改進建議以解決教學問題。該診斷過程不僅適用于教師個人的精準教學反思，也可支持教研團隊開展集體精準教學診斷與幫扶，還能夠支持教育管理者對區(qū)域整體教育質(zhì)量進行精準監(jiān)測。我們列舉三個案例具體說明如何基于智能研修平臺生成的數(shù)據(jù)分析報告進行精準教學診斷。

圖4 智能精準教研的教學診斷環(huán)節(jié)

(1)案例1

下頁圖5為某教師執(zhí)教五年級數(shù)學下冊《表面涂色正方體》課例的課堂教學行為分析報告中的S-T圖和Rt-Ch圖。Rt-Ch圖顯示Rt 值是0.55，Ch值為0.23，根據(jù)0.3 ＜ Rt ＜ 0.7 ，Ch ＜ 0.4，該節(jié)課為混合型，說明整節(jié)課中師生交互較多，這與S-T曲線整體擬合角度接近45度顯示一致。在S-T曲線中，縱向出現(xiàn)了四次明顯斷層。通過回看課堂教學行為時序點，發(fā)現(xiàn)四次斷層對應(yīng)的是四次學生探究活動，說明在探究活動中，學生主體性體現(xiàn)明顯。S-T曲線橫向間歇性也出現(xiàn)一些斷層，這些斷層均出現(xiàn)在縱向斷層前后，說明教師在學生探究活動中能給予學生一定指導。Rt-Ch圖中，Rt 值是0.55，Ch值為0.23，根據(jù)0.3 ＜ Rt ＜ 0.7 ， Ch ＜ 0.4，該節(jié)課教學模式是混合型。

圖5 案例1的S-T圖和Rt-Ch圖

(2)案例2

圖6為某教師執(zhí)教六年級英語《Unit4 I have a pen pal Part B Let’s talk》課例的課堂教學行為分析報告中的關(guān)注度曲線、表現(xiàn)度曲線和參與度曲線。從圖上可以看出，這節(jié)課的關(guān)注度曲線一直在接近100%的位置，結(jié)合教學設(shè)計，觀察教師認為由于在導入環(huán)節(jié)、新課呈現(xiàn)以及拓展環(huán)節(jié)均設(shè)置了不同層次的游戲，所以這節(jié)課對學生有較強吸引力。表現(xiàn)度和參與度雙曲線中出現(xiàn)了七個極大值和六個極小值。通過回看課堂教學行為時序點，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)極大值時，學生正在參與游戲、觀看視頻、表演對話、改編對話等教學活動，而出現(xiàn)極小值時，教師正在對筆友提問、核對選擇題答案、講授視頻等或者學生正在參與讀E-mail活動、觀看兩人PK對話。整體來看，如何在講授中提高學生的關(guān)注度對執(zhí)教教師來說是一個挑戰(zhàn)，能讓全體學生都積極互動的游戲類教學活動更能提高學生的課堂參與度，吸引學生注意力。

圖6 案例2的課堂關(guān)注度曲線、表現(xiàn)度曲線和參與度曲線

(3)案例3

某教師執(zhí)教小學六年級英語上冊《Unit 6 Keep our city clean》第一課時后，教研團隊利用量表(如表2所示)對該課進行了打分。該量表包括語言技能、學科素養(yǎng)、練習效果三個維度，同時每個維度分別設(shè)計了二級指標和三級指標。智能研修平臺根據(jù)量表評分數(shù)據(jù)生成雷達圖(如下頁圖7所示)，圖中淺灰色區(qū)域為滿分分數(shù)，深灰色區(qū)域為實際得分。通過一級指標雷達圖發(fā)現(xiàn)本節(jié)課在語言技能和練習效果上存在不足。在二級指標雷達圖中發(fā)現(xiàn)在“看”(即能看懂英語動畫和英語教學節(jié)目)的指標處存在明顯缺口，且“反饋方式和評價效果”指標得分不理想。

圖7 一級指標雷達圖(左)及二級指標雷達圖(右)

表2 案例3的課例評價量規(guī)

結(jié)合平臺生成的教學行為時序圖(如下頁圖8所示)，發(fā)現(xiàn)整節(jié)課中學生應(yīng)答9次，小組討論(生生互動)9次，口頭匯報(師生互動)4次，學生的練習反饋的形式比較豐富，初步推斷練習反饋問題不大，可能是課堂評價存在問題。同時，教學行為分布玫瑰圖(如圖8所示)顯示師生互動占比8.82%，生生互動占比29.46%。師生互動是匯報環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)值較低，說明在匯報環(huán)節(jié)，教師評價的頻率較低；舉手占比2.81%，應(yīng)答占比25.66%，理論上講，應(yīng)答占比和舉手占比數(shù)據(jù)應(yīng)該一致，但實際二者數(shù)據(jù)差距較大，說明學生集體應(yīng)答比較多。通過教學時序圖定位到當時教學情境，發(fā)現(xiàn)教師問題基本以“Is she right? -yes”形式為主，說明教師評價方式較為單一，評價內(nèi)容針對性不強。

圖8 案例3的教學行為時序圖(左)和教學行為玫瑰圖(右)

4.智能精準教研的教學干預(yù)環(huán)節(jié)

任何教研活動的成果與后續(xù)教學活動發(fā)生關(guān)聯(lián)才能真正體現(xiàn)教研活動的價值。因此，教學診斷活動后的教學干預(yù)環(huán)節(jié)必不可少。根據(jù)教學診斷，主講教師和同儕教師應(yīng)不斷反思，持續(xù)改進教學設(shè)計和教學實施過程，以提升教學能力；教育管理者應(yīng)制定相關(guān)政策和要求，實現(xiàn)教育質(zhì)量精準決策。

總的來說，我們提出智能精準教研的定義、特征、技術(shù)環(huán)境和方法旨在克服僅憑經(jīng)驗的主觀臆斷造成診斷信度不足的問題，還要避免“唯數(shù)據(jù)論”而陷入程序化地就數(shù)據(jù)談數(shù)據(jù)，力圖透過數(shù)據(jù)結(jié)合真實教學情境揭示教學問題背后的真正原因，實現(xiàn)教學診斷“質(zhì)”與“量”的結(jié)合。

三、智能精準教研的實踐藍圖

為深入貫徹落實《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面深化新時代教師隊伍建設(shè)改革的意見》《教育部關(guān)于加強和改進新時代基礎(chǔ)教育教研工作的意見》和《教育部關(guān)于實施全國中小學教師信息技術(shù)應(yīng)用能力提升工程2.0的意見》要求，2021年3月，教育部教育技術(shù)與資源發(fā)展中心(中央電化教育館)啟動了“智能研修平臺應(yīng)用試點工作”，開展智能精準教研的實踐探索。為確保試點工作能夠扎實有效開展，我們提出了“一個中心、兩條路徑、三個原則、四個目標、五項任務(wù)”的實踐藍圖(如下頁圖9所示)。

圖9 智能精準教研的實踐藍圖

(一)一個中心

指智能精準教研。智能精準教研是應(yīng)用試點工作的中心，既是出發(fā)點也是落腳點。

(二)兩條路徑

指通過賦能和超越，實現(xiàn)共生?！百x能、超越和共生”是應(yīng)用試點工作的實施理念。其中，賦能和超越是我們研究與實踐智能精準教研模式、智能精準教研組織機制和精準教學診斷方法的兩條路徑，共生是智能研修平臺與區(qū)本教研、校本教研融合的結(jié)果。

賦能是指運用智能研修平臺，優(yōu)化區(qū)域教研和校本教研已形成的機制、模式、方法和路徑。超越是指運用智能研修平臺，重塑區(qū)域教研和校本教研的機制、模式、方法和路徑。共生是實現(xiàn)智能研修平臺與區(qū)域教研、校本教研的深度融合，促成研修與技術(shù)和諧關(guān)系的生成，形成共生效應(yīng)。

(三)三個原則

指堅持問題導向、堅持創(chuàng)新引領(lǐng)、堅持協(xié)作共享。三個原則是應(yīng)用試點工作的實施要求?！皥猿謫栴}導向”是聚焦教師隊伍建設(shè)突出問題，以智能精準教研的技術(shù)環(huán)境建設(shè)為基礎(chǔ)，以智能精準教研為抓手，以提升教師信息技術(shù)應(yīng)用能力為落腳點，將提高教師教書育人能力落到實處。

“堅持創(chuàng)新引領(lǐng)”是堅持新發(fā)展理念，充分利用智能研修平臺，以新理念、新機制，推動區(qū)域教研和校本教研結(jié)構(gòu)重組和流程再造，推進教師大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的教師專業(yè)發(fā)展。

“堅持協(xié)作共享”是堅持科學發(fā)展，發(fā)揮高校、研究機構(gòu)和企業(yè)優(yōu)勢，鼓勵本地教研機構(gòu)和學校開展多元探索，開放共享各試驗區(qū)(校)的實踐創(chuàng)新成果。

(四)四個基本目標

指“兩個探索”“兩個提升”。探索智能研修平臺與區(qū)域教研、校本教研融合的模式和方法；探索規(guī)模化教師教育與個性化人才培養(yǎng)的有機結(jié)合；提升區(qū)域和學校教研水平；提升教師信息技術(shù)應(yīng)用能力。

(五)五項基本任務(wù)

1.加強智能精準教研技術(shù)支持環(huán)境建設(shè)，提升基礎(chǔ)保障水平

把智能精準教研技術(shù)支持環(huán)境建設(shè)與數(shù)字校園新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相關(guān)聯(lián)，作為數(shù)字校園新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的著力點與突破口，加大投入力度，建設(shè)常態(tài)化錄播教室尤其是智能錄播教室，盡快形成與智能研修平臺配套的技術(shù)支撐環(huán)境。為有需求的省、市、縣教育主管部門提供“智能研修數(shù)據(jù)管理平臺”，實現(xiàn)教師教育管理數(shù)據(jù)聯(lián)通和專家遠程指導。

2.發(fā)揮智能研修平臺功能，開展各種形式的教研活動

堅持問題導向，充分發(fā)掘智能研修平臺功能與應(yīng)用，探索規(guī)?；處熃逃c個性化人才培養(yǎng)的有機結(jié)合，常態(tài)化開展課例研修、主題研修、同儕研修，常態(tài)化開展在線磨課/備課研修活動、網(wǎng)絡(luò)賽評課活動和大規(guī)模在線聽評課活動，建好優(yōu)質(zhì)教研資源庫，努力打造有區(qū)域和學校特色的品牌研修活動。

3.聚焦智能精準教研模式探索，實現(xiàn)教師教學水平的精準評估和有效提升

堅持創(chuàng)新引領(lǐng)，探索基于智能研修平臺的教研模式改革，努力實現(xiàn)本地和本校教研模式與智能研修平臺的融合。重點開展智能精準教研，聚焦教師精準反思難，同儕精準幫扶難，教研員精準指導難，校長教學質(zhì)量監(jiān)測難，利用智能研修平臺“量表評分+AI分析”的數(shù)據(jù)支持性功能，開展精準教學診斷，實現(xiàn)精準教學反思和、精準教學幫扶和精準教學指導，實現(xiàn)精準診斷教學質(zhì)量、精準定位教學水平和精準幫扶教師專業(yè)成長。

4.構(gòu)建“GEBUS”教研組織機制，提升區(qū)域和學校的教研能力與水平

堅持協(xié)作共享，構(gòu)建“行政-教研-企業(yè)-高校-中小學校“多方協(xié)同的、和諧的教研組織機制，形成多元協(xié)同的教研共同體，形成教研工作新生態(tài)。著重建立與外部教科研機構(gòu)、高校和企業(yè)穩(wěn)定的合作機制，制定相關(guān)制度保障試點工作順利開展。

5.抓好示范、引領(lǐng)和創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化工作，培育創(chuàng)新團隊和卓越教師

面上抓普及，點上抓示范、引領(lǐng)和創(chuàng)新。鼓勵更多的校長、教研員和教師積極參加應(yīng)用試點工作，提煉形成一批智能研修平臺應(yīng)用優(yōu)質(zhì)成果，不斷豐富精品教研資源庫。培育一批善用、創(chuàng)新應(yīng)用智能研修平臺的創(chuàng)新團隊和卓越教師，發(fā)揮其領(lǐng)頭雁作用。培育一批“人工智能+教師教育”領(lǐng)航試點工作區(qū)、領(lǐng)航試點工作校，發(fā)揮其風向標作用。

綜上所述，試點工作區(qū)(校)要以數(shù)字校園新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為契機，加快建設(shè)智能精準教研技術(shù)支持環(huán)境；堅持問題導向，發(fā)揮智能研修平臺功能，開展各種形式的信息化教研活動；堅持創(chuàng)新引領(lǐng)，探索智能精準教研模式；堅持協(xié)作共享，構(gòu)建“行政-教研-企業(yè)-高校-中小學?！倍喾絽f(xié)同的教研組織機制，形成多元協(xié)同教研共同體；以探索實踐智能精準教研為中心任務(wù)，面上抓普及，點上抓示范，做好成果轉(zhuǎn)化工作和創(chuàng)新團隊與卓越教師培育工作。

四、智能精準教研的發(fā)展脈絡(luò)

近兩年來，我們根據(jù)“一個中心、兩條路徑、三個原則、四個目標、五項任務(wù)”的實踐藍圖，在全國遴選試點工作區(qū)和試點工作校，從培訓、研究、應(yīng)用等各方面推動智能精準教研的落地與實施，已取得初步成效。

(一)培訓與應(yīng)用

分別于2021年5月和2022年3月在全國組織遴選了兩批智能研修平臺應(yīng)用試點工作區(qū)和學校(如表3所示)。針對校長、教研員、教師開發(fā)了《智能研修平臺設(shè)計理念、功能特色與實際操作》《智能研修平臺支持下的研修模式應(yīng)用》《五步優(yōu)化教學設(shè)計》三門在線培訓課程，共計26個學時。通過線上普及培訓和220余次一對一培訓，已培訓了5萬多名教師。不完全統(tǒng)計，支持試點工作區(qū)(校)基于智能研修平臺開展教研活動99次，其中教研活動課例分析58次，優(yōu)課活動16次，大規(guī)模教研活動25次。已涌現(xiàn)出一批成效顯著的區(qū)域、學校、教師和團隊。

表3 智能研修平臺應(yīng)用試點工作區(qū)(校)統(tǒng)計

(二)典型示范

培育江蘇省徐州市泉山區(qū)提煉形成了“基于項目工作室的區(qū)本智能研修模式”“基于網(wǎng)絡(luò)集體備課的區(qū)本智能研修模式”“基于問題解決的6sigma校本智能研修模式”及“基于新教育理念的‘重構(gòu)式’校本智能研修模式”等典型案例，為各地試點工作提供示范和引領(lǐng)。

(三)普及推廣

在泉山經(jīng)驗影響下，目前全國試點工作區(qū)(校)已形成了30個典型案例，包含智能精準教研模式、精準教學診斷與反思、創(chuàng)新團隊與卓越教師培養(yǎng)等多個主題，覆蓋中東西部11個省份。

(四)啟動領(lǐng)航計劃

組織研制并發(fā)布了領(lǐng)航試點工作區(qū)、領(lǐng)航試點工作校、創(chuàng)新團隊、卓越教師和卓越教研員五項標準，啟動了“智能研修平臺創(chuàng)新應(yīng)用試點領(lǐng)航計劃”，在全國遴選第一批領(lǐng)航試點工作區(qū)、領(lǐng)航試點工作校、創(chuàng)新團隊、卓越教師和卓越教研員。

五、結(jié)語

本文對智能精準教研做了初步的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，我們認為智能精準教研是智能時代的一種教研形態(tài)，能夠促進教研工作的數(shù)據(jù)化、智能化、精準化、個性化和規(guī)?；l(fā)展。智能精準教研的發(fā)展愿景是：挖掘提升更多優(yōu)質(zhì)典型案例，建設(shè)覆蓋所有學段和學科的教學行為大數(shù)據(jù)體系，構(gòu)建智能研修平臺支持下的“GEBUS”智能精準教研生態(tài)體系，建立多元協(xié)同的研修共同體，形成教研工作新格局，不斷推動我國人工智能賦能教研的高質(zhì)量發(fā)展。