數據驅動智能研修平臺的應用與研究

摘要：為探索數據驅動智能研修平臺在推動教育高質量發展方面的應用與效果，研究者采用混合方法，結合定量和定性數據，通過收集和分析教育數據、學生表現和教師評估等多源數據，實證研究了智能研修平臺的應用效果。研究結果表明，智能研修平臺在個性化學習、教師專業發展和教育管理等方面發揮了積極作用，顯著提升了學生的學習成績、教師的教學效果和學校的整體發展水平。這些研究結果對平臺管理者、教師以及相關決策者具有重要的借鑒意義，可為進一步推動教育高質量發展提供理論和實踐支持。

關鍵詞：數據驅動；智能研修平臺；教育高質量發展；個性化學習；教師專業發展

教學實踐既是教師專業發展的核心，也是學校教育質量的關鍵。在智能錄播教室環境下，隨著基于數據的智能研修平臺的投入使用，學校利用平臺的“量表評分+AI教學行為分析”的數據支持性功能，對教師和課堂教學情境的數據進行測量、收集、分析和報告，以便理解并優化教學行為，實現精準教學反思、精準教學幫扶、精準教學指導、精準教師畫像。

一、研究背景

隨著信息技術的飛速發展和教育改革的持續推進，數據驅動的智能研修平臺在教育領域引起了廣泛關注。這些平臺利用先進的技術和數據分析方法，為學校、教師和學生提供了更加個性化的學習與教學支持。在當前追求教育高質量發展的背景下，深入探索數據驅動的智能研修平臺在中學教育中的應用與效果具有重要意義。

傳統的教育模式存在一些不足和挑戰，如教學資源不平衡、教學質量參差不齊、教師專業發展需求不同等。而數據驅動的智能研修平臺通過收集、整理與分析大量的教育數據，可以幫助教育管理者和教師更好地了解學生的學習情況與需求，從而提供個性化的學習支持和教學指導。此外，這些平臺通過提供專業培訓、教學資源分享與教學實踐反饋等功能，還能夠促進教師專業發展，提升教師的教學能力和教育質量。

當然，盡管數據驅動的智能研修平臺在理論和實踐中顯示出其發展潛力，但目前對其在學校教育中的具體應用與效果的研究還相對有限。因此，有必要深入研究這些平臺在學校教育中的應用情況，并評估其對教育高質量發展的實際影響。通過系統研究，可以為教育管理者、教師和決策者提供相關的理論指導與實踐經驗，推動教育向更高質量、更個性化和更可持續的發展方向邁進。

二、傳統教學與校本研修在教師職業發展中存在的問題

傳統教學與校本研修存在依賴個人經驗、信息采集不足、教學展示不真實、評價和指導不連續、觀摩不能常態化、主觀化的教研特質以及教學評價形式化等問題。

（一）依賴個人經驗

傳統教學與校本研修主要依賴于優秀教師和教研員的個人經驗。這種經驗性的教學研究存在局限性，因為教學過程具有復雜性，難以完全依靠個人經驗來總結和改進教學方法。

（二）信息采集不足

傳統校本研修中的信息采集通常是粗放式的，難以準確量化教師的教學特征。這導致無法全面地反映日常課堂的全貌，而且教學研究的內容存在難以察覺的盲點。

（三）教學展示不真實

傳統教研活動中的聽評課往往無法真實地反映出教師日常上課的全貌。教師對教學效果的期待值過高，可能會刻意準備、表演式地展示教學，導致評價結果可能與真實教學效果存在差距，影響教研活動的有效性。

（四）評價和指導不連續

傳統校本研修通常只提供有限次數的教師教學評價，難以為教師提供連續性的跟蹤指導。這樣就不能形成教師專業發展從評價、指導到反饋的有效閉環，無法幫助教師持續改進教學方式。

（五）觀摩不能常態化

傳統意義上的名師觀摩課往往是片段性的，無法做到常態化開展。這導致新入職教師和青年教師難以在有需求時及時獲得幫助與指導，限制了他們的教學成長。

（六）主觀化的教研特質

以經驗為導向的傳統校本研修具有主觀化的特質。這容易導致教研結果因缺乏實證依據而不夠準確，存在潛在的矛盾。

（七）教學評價形式化

學校在教學評價中使用種類繁多的教學量表，增加了教研工作量。這可能導致教學評價過于形式化，未能準確評價教師的教學水平，降低了教師參與教研活動的積極性。

針對上述這些問題，基于數據的校本教研提供了一種新的解決途徑，可以更好地促進教師的專業發展。

三、基于數據的智能研修平臺助力精準教研

（一）依托人工智能技術，解決傳統教研的4個瓶頸

傳統教研存在4個瓶頸：教師的精準反思難；同儕的精準幫扶難；教研員的精準指導難；教育管理者的教師專業發展評估難。基于數據的校本教研可以有效支持傳統的教研方式，如教學觀摩、聽課評課和教學研討會，依托人工智能技術，為教師教學問題精準診斷提供數據支撐；基于數據的校本教研可以通過收集和分析大量的教學數據，為教師提供精準的教學問題診斷；通過教學數據的統計和分析，可以揭示教學中存在的問題和挑戰，幫助教師準確把握學生的學習情況和教學效果，并提供有針對性的改進建議和指導。

同時，基于數據的校本教研也可以推動教研的數字化轉型和智能化轉型，利用先進的技術工具和平臺，實現線下到線上的轉變，使教研活動更加高效、便捷和智能化。

一是從線下到線上的數字化轉型。基于數據的校本教研可以利用在線教研平臺和工具，將原本依賴于傳統線下方式的教研活動轉移到線上進行。教師可以利用在線平臺分享教學資源、交流教學經驗，進行跨地域的合作研究，從而突破時間和空間的限制，提高教研的效率和參與度。同時，通過在線平臺收集和整理教學數據，可以更好地進行數據分析與應用，推動教學方式改進與專業發展。

二是從經驗到實證的智能化轉型。基于數據的校本教研強調通過實證的數據和科學的方法來指導教學實踐，從而實現從經驗主導到實證主導的智能化轉型。通過收集大量的教學數據，利用數據分析和挖掘的方法，可以發現教學中的模式和規律，揭示教學策略的有效性和不足之處。同時，借助人工智能和機器學習等技術，可以構建智能化的教學輔助系統，為教師提供個性化的教學建議和指導，幫助教師優化教學設計和實施。

此外，基于數據的校本教研不僅可以精準診斷教師教學問題，還能有效支撐傳統教研方式，并推動數字化轉型和智能化轉型。通過數字化轉型，教研活動可以從線下轉移到線上，提高效率和便捷性；通過智能化轉型，教研活動可以由經驗主導轉向實證主導，提供更科學的教學支持和指導。這將為教師的專業發展和教學質量的提升提供有力的支持。

（二）基于人工智能的課堂教學行為分析

基于人工智能的課堂教學行為分析是一種利用先進的技術和算法對教師與學生在課堂上的行為進行全面、精準分析的方法。該方法將教學行為分為9種師生教學行為，包括巡視、師生活動、講授、板書、讀寫、舉手、聽講、生生互動和應答。同時，還考慮了9個維度的學情分析，包括教學行為分布、課堂互動S-T曲線、課堂教學模式Rt-Ch分析、課堂表現度、課堂參與度、課堂關注度、教學行為時序、課堂行為對比分析和教師行為周期畫像。

基于人工智能的課堂教學行為分析的目的是提供精準的數據和報告，以幫助教師深入了解自己的教學行為，發現優點和改進的空間，進而提高教學效果和學生學習成果。針對這一目的，該方法提供了3份精準分析報告。一是《教師教學行為智能分析報告》，針對單節課和單個教師進行分析。該報告通過對教師的教學行為進行智能分析，揭示教師在課堂上的行為分布、教學模式、教學效果等方面的情況。教師可以通過該報告了解自己的教學風格和行為偏好，發現教學中可能存在的問題，并得到相應的改進建議。二是《不同課例教學行為對比分析報告》，針對單節課和多位教師進行對比分析。該報告將不同教師在相同課例中的教學行為進行對比，幫助教師了解不同教學風格和行為對學生學習的影響，從而吸取經驗和借鑒他人的優點，改進自己的教學方法。三是《教師行為周期畫像分析報告》，針對多節課和單個教師進行分析。該報告通過對教師一段時間內多節課的教學行為進行分析，繪制出教師的行為周期畫像。教師可以通過該報告了解自己的教學行為變化趨勢，發現教學的高峰和低谷，為自己的教學規劃和發展提供參考。

基于人工智能的課堂教學行為分析提供了科學、客觀的數據支持，幫助教師深入了解和改進自己的教學行為，提高教學效果與學生的學習成果。通過精準的分析報告，教師可以有針對性地進行教學改進與提升，實現個體和集體的教育發展。

（三）基于9種教學行為數據，實現9個維度的學情分析

智能研修平臺基于9種教學行為數據的學情分析，可以為教師提供全面的教學反饋和指導。

1.教學行為分布

平臺通過對教師不同教學行為的頻率和分布進行分析，可以了解教師在課堂上的教學重點與偏好，幫助教師合理安排教學時間與資源。

2.課堂互動S-T曲線

平臺通過分析課堂互動的強度和時間變化，繪制出S-T曲線，可以了解課堂互動的起伏與變化趨勢，幫助教師把握互動的時機與節奏。

3.教學模式Rt-Ch分析

平臺通過對教學模式的分析，包括引導式教學、探究式教學等，可以評估教師的教學策略和方法是否適合學生的學習需求，從而優化教學過程與效果。

4.課堂表現度

平臺通過評估學生在課堂上的表現，包括參與度、專注度、配合度等，可以了解學生的學習狀態和表現水平，幫助教師調整教學策略和內容，提高學生的學習參與度。

5.課堂參與度

平臺通過分析學生的參與程度和方式，包括舉手、互動等，可以了解學生的主動性和參與意愿，以此幫助教師引導和激發學生積極參與，促進互動與合作。

6.課堂關注度

平臺通過評估學生對教師和課堂內容的關注程度，可以了解學生的學習興趣和注意力集中情況，幫助教師設計吸引學生注意力的教學活動與資源。

7.教學行為時序

平臺通過分析教師的教學行為時序，包括引導、講解、示范等，可以了解教學過程中不同行為的先后順序和時長，幫助教師合理安排教學步驟與節奏。

8.課堂行為對比分析

平臺通過對多個課堂的行為數據進行對比分析，可以了解不同教學環境和條件下教學行為的差異，幫助教師尋找最佳教學實踐與改進方向。

9.教師行為周期分析

平臺通過對教師在一段時間內的教學行為進行分析，可以了解教師的教學變化和發展趨勢，幫助教師進行自我評估和教學反思，提供個性化的教學指導。

基于9個維度的學情分析，可以幫助教師深入了解教學過程和學生的學習情況，從而調整和改進教學策略，提高教學效果與學生的學習效率。這些分析結果可為教師提供科學的依據和指導，促進教育的個性化與有效性。

四、基于數據的智能精準教研的實踐探究

基于數據的校本教研實施依托于教學行為分析系統，結合教師的經驗慣例和AI數據，構建混合式的校本教研模式。

（一）建立教學行為分析系統

學校引入教學行為分析系統，收集和分析教師的教學行為數據，包括教學行為的種類、頻率、時序等，以及學生的學習反饋數據，如參與度、表現度等（如圖1所示）。該系統可以基于人工智能技術進行數據挖掘和分析，從而得出有關教學行為和學習情況的定量化指標與報告。

（二）整合經驗慣例與AI數據

在校本教研中，教師的經驗慣例是寶貴的資源。通過結合教師的經驗和實踐，以及教學行為分析系統提供的AI數據，可以形成一個混合式的教研模式。教師的經驗可以提供實際教學情境中的情感和經驗性指導，而AI數據可以提供客觀、量化的教學指標和反饋，使教研更加科學和準確。平臺在教師授課的過程中，自動對課堂教學視頻進行切片分析，呈現真實的教學行為時序，點擊每個時序節點，課堂視頻可以自動定位到課堂實錄的對應內容，方便教師以“回顧課堂實錄+智能分析報告”的方式開展有效的教學反思。

（三）分析教學行為和學習情況

基于教學行為分析系統提供的數據，學校可以對教師的教學行為和學生的學習情況進行深入分析。通過分析教學行為的分布、互動模式、表現度等維度，以及學生的參與度、關注度等指標，可以得出教師的教學優勢與改進點，以及學生的學習情況與需求（如圖2所示）。

（四）設計教研活動和課程改進

基于數據分析的結果，平臺中的教師能力矩陣和雷達圖是課堂觀察量表一級、二級、三級指標定量打分情況的不同呈現形式，其核心價值在于直觀呈現需要優化改進的教師能力維度，為精準定位教學問題確定診斷方向。

學校組織教研活動和課程改進，針對教師的具體需求和問題進行研討與培訓。教師分享自己的經驗和教學策略，同時借助AI數據的支持，有針對性地改進教學方法和內容，提高教學效果和學生的學習效率。

（五）持續跟蹤和反饋

教學行為分析系統可以實現對教師教學行為的持續跟蹤和反饋，見表1。

（六）找出差距尋求進步助力創新

分析不同課堂之間教學行為數據，根據不同的教學反思需求，靈活選擇方式和對象，開展教學行為數據對比分析，從不同維度層面，精準找到改進課堂教學的著力點，從而促進教師的專業成長。

通過智能精準教研系統形成的階段數據，學校定期對教師進行教學行為評價和指導，幫助教師全面了解自己的教學情況，并提供有針對性的改進建議。同時，學校根據學生的學習情況和反饋，對教學策略和課程設計進行調整與優化。基于教學行為分析系統，學校構建了基于經驗慣例結合AI數據的混合式校本教研模式。這種模式能夠充分利用教師的經驗和實踐，結合科學的數據分析，提供個性化的教學指導和改進方案，促進教師專業發展和學校教育的高質量發展。

五、基于數據的智能精準教研給教師專業發展帶來的改變

數據分析為教師專業發展帶來了客觀、準確的教學反饋，幫助教師發現教學優勢和改進點，支持其個性化的專業發展，促進其進行反思和改進，以及支持其教學研究與創新。通過數據分析，教師可以不斷提升自己的教學水平和專業能力，為學生提供更好的教育服務，推動教育的高質量發展。

（一）提供客觀準確的教學反饋

通過收集和分析教學數據，教師可以了解自己的教學行為、學生的學習情況和表現，從而得到客觀的評估和反饋。這有助于教師認識自己的教學效果和弱點，幫助其進行自我評估和提高。

（二）揭示教師的教學優勢和改進點

通過分析教學數據，教師可以發現自己在教學中的特長和成功之處，進一步加以發展和優化。同時，數據分析也能夠幫助教師發現自己的教學薄弱環節和改進需求，有針對性地進行教學提升和改進。

（三）支持教師的個性化專業發展

通過對個體教師的教學數據進行分析，教師可以獲取個性化的專業發展建議和指導。教師可以根據自身的需求和數據分析結果，制定個性化的學習計劃和專業發展目標，有針對性地提升自己的教學水平和專業能力。

（四）促進教師的反思和改進

通過對教學數據的分析，教師可以深入思考自己的教學方式、教學策略和學生的學習反應。教師可以通過數據分析來評估自己的教學效果，并思考如何改進和創新教學方法，以提高學生的學習效率。

（五）支持教師的教學研究和創新

通過對教學數據的分析，教師可以發現教學中的問題和挑戰，提出新的教學假設和創新方案，并進行實驗和評估。數據分析可以提供實證的依據和反饋，支持教師在教學研究和創新中不斷探索和進步。

總之，隨著人工智能和大數據分析技術的快速發展，教育領域正逐漸邁向數據驅動和智能化的時代。在這一前沿的背景下，教學研究正經歷著從傳統的經驗主義向更科學、更準確的教學行為分析轉變。借助教育數據的課堂教學行為分析系統，學校能夠深入了解教師的教學實踐，提供精準的數據支持和個性化的專業發展指導。通過將教學行為分析系統與校本教研相結合，學校能夠構建一種創新的教研模式，充分利用數據驅動的方法和智能化的工具，提高教師專業發展的質量。這種前沿的應用方式為教育培訓提供新的可能性，也為教師的成長和教學的優化帶來更廣闊的發展前景。

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（責任編輯：趙昆倫）

作者簡介：高強，山東省煙臺港城中學一級教師，研究方向為大數據與教學融合。