房宏



房 宏:江蘇省常州市北郊高級中學黨委書記,江蘇省特級教師,正高級教師,“江蘇省人民教育家培養工程”培養對象,江蘇省先進工作者、江蘇省教育科研先進個人、江蘇省名師工作室主持人,南京師范大學兼職碩士生導師。三十年來深耕于教學、科研、學校管理和教師研修等領域,提出并踐行著“讓學習成為一種吸引”的教學主張。主持或參與了“信息化時代以學習者為中心的教師發展范式研究”等幾十項省市級課題,“發展科學探究素養——系統思維支持普通高中化學教學改革”等獲江蘇省基礎教育類教學成果一等獎,發表論文近百篇。數字化時代,她勇立潮頭,積極探索基于人工智能的教師個性化培訓新模式,點撥教師,點化學生,躬耕不輟。
人工智能浪潮風起云涌,教師培訓迎來新機遇。2021年4月,教育部發布《關于開展第二批人工智能助推教師隊伍建設試點推薦遴選工作的通知》,強調要創新“人工智能+教師研修”模式,促進人工智能、大數據等技術與教師隊伍建設的有效整合。2021年5月,教育部、財政部發布《關于實施中小學幼兒園教師國家級培訓計劃(2021—2025年)的通知》指出,應推進人工智能與教師培訓融合發展,建立用人工智能支持教師終身學習的新機制。《中國教育現代化2035》明確提出要用“人工智能助推教師隊伍建設”,倡導“推動教師培訓與新技術有機結合,大力提升教師新技術應用能力與專業素質,實現新技術與教育教學的深度融合”。基于此,筆者針對當前教師培訓的需求與痛點,明確人工智能在教師培訓中的應用目標,以新教師培訓為例,開發人工智能場景演練系統,探索經驗萃取、場景布設、系統構建、應用優化的人工智能場景演練實踐路徑,組織智能研修課程資源,設計“數字學習—場景演練—即時反饋—反思改進”的個性化培訓模式,應用智能訓練系統為新教師快速成長賦能。
一、人工智能時代教師培訓視域下的場景演練
人工智能的英文為Artificial Intelligence,縮寫為AI。它是計算機科學的一個分支,致力于了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,研究范疇包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。場景指在一定時間和空間內發生的一定任務行動或由人物關系構成的具體生活畫面。AI場景演練是在分析總結基礎上對常見教育場景進行虛擬化呈現,并借助關鍵詞匹配、面部表情識別、語音識別等人工智能技術,對教師的訓練視頻進行數據分析并實時反饋,改變傳統教師培訓以“培”為主的方式,將“培”“練”“戰”有機結合,遵循成人學習的規律,強化“刻意練習”和“及時反饋”,促進教師能力提升。
二、人工智能場景演練的價值與目標
(一)創新培訓方式,拓寬新教師個性化培訓路徑
新教師是未來教育的主力軍。幫助新教師快速成長,使其盡快勝任教育教學工作,這是當前教師培訓的重要任務。但受“培”多“練”少、脫離教學情境、缺乏高效的一對一訓練和監控等因素影響,相關機構對培訓效果難以精準評估。為了給教師提供個性化培訓的虛擬情境,促進教師在培訓中實現意義建構,促進新教師快速成長,有必要在人工智能支持下建立教師培訓體系以滿足可模仿、可操練、便捷化的培訓需求:一是設計新教師培訓模式;二是定制化開發新教師AI場景演練系統,幫助教師實操訓練(解決教育教學實際問題);三是創新培訓方式,利用微信小程序,按照“觀看示范—自行演練—查看反饋—再次演練”的程式進行培訓,通過數字技術與教學實踐的融合使培訓具有場景定制化、反饋智能化、針對性強、訓練安排自由、數據可跟蹤管理、系統可迭代(擴展)等特點。
(二)創建AI教師實訓平臺,推進“智能訓練系統”數字化運營
教育部部長懷進鵬提出,推進教師隊伍數字化治理和教師資源數字化建設要遵循“應用為王、服務至上、示范引領、安全運行”的工作思路。為加快新技術與教育的融合創新,構建更加開放靈活的教育信息化應用新生態,應針對當前教師培訓的痛點和需求,加快人工智能與教師教育的融合,創建數字化的教師技能實訓平臺。借助人工智能技術虛擬化具體的教育教學場景,建立體系化架構,促進智能感知與多模態數據融合,讓教師在自主訓練后獲得即時反饋,形成“學習—訓練—反饋—再訓練”的閉環,同時智能分析教師的訓練數據,定期提供場景演練管理報表,幫助參訓人員和管理者把握訓練進展情況。平臺應具有教師培訓所需的“互動”“分享”“實操”功能,支持虛擬現實、自選內容、實時演練、即時反饋,實現個性化精準培訓;支持教師通過手機終端自主訓練,改變學習范式,實現泛在學習,提高學習效率;支持管理部門隨時調取場景演練多層面的管理報表反饋信息,實現量化動態跟蹤管理,為學校和區域教師隊伍建設提供精準指導和決策依據。
(三)萃取優秀教師經驗,充實智能研修課程資源
各地都有很多優秀教師,他們經驗豐富,但很多經驗隱藏在細微之處,需要提煉萃取。這過程就是默會知識呈現,先“知其存在”,再“知其本質”。為了充實平臺上的研修課程資源,需要組建專門的工作團隊,邀請優秀教師和新教師深度參與工作坊活動,交流教學心得,通過朋輩間或師徒間相互激發、相互照見,梳理解決典型問題的方法,完善痛點問題的解決方案,提煉優秀教師教育教學經驗。按照事實呈現、思維解構、知識萃取、優化演繹的步驟,將個體經驗集結成集體智慧,便匯聚得到可復制、可推廣的普適性經驗。萃取提煉經驗和思維方法論,既有利于助推優秀教師將隱性知識轉化為顯性知識,進一步加深其對教育教學的理解,又有利于探索優秀教師實踐經驗轉化為教師教育培訓資源的路徑與方法,為新教師提供更多可借鑒的典型案例,豐富解決實際問題的教育教學場景培訓課程資源,充分發揮優秀教師的輻射引領效能。
三、人工智能場景演練助力教師培訓的實踐路徑
(一)問題調研
為深入了解新教師的成長需求,首先,筆者帶領團隊分別邀請成熟型教師和教齡不滿三年的新教師座談,圍繞新教師最需要在哪些方面獲得提升、最需要掌握哪些能力、這些重要的能力通常體現在哪些教育教學的場景里等問題開展調研。同時面向區域內教齡不滿三年的上千名新教師發放問卷,了解他們在入職后遇到的困惑及最受益的培訓課程、培訓方式等。調查發現,如今在中小學從業的新教師絕大多數具有本科及以上學歷,學科專業知識和技能并不是他們面臨的最大問題。他們感到棘手的問題主要有四類:一是學生日常問題的處理,如不善于處理學生學習態度不端正、厭學、沉迷游戲等問題;二是課堂管理問題的處理,如學生注意力不集中、不守紀律、挑戰教師等;三是家校溝通方面問題的處理,如難以自如應對家長會、家訪、突發事件;四是公開表達方面問題的處理,如對第一次開班會、第一次公眾場合發言缺乏信心等。新教師期望增加的培訓課程主要是家校溝通和班級管理,主觀認為有效的培訓方式是同伴交流分享和名師經驗介紹等(如圖1)。
(二)提煉典型教育教學場景
教師面臨的教學問題和場景無窮無盡,與其覆蓋所有場景不如增強教師在典型場景下的行為訓練,以點帶面提高教師解決問題的能力和智慧。根據座談和問卷調查情況,筆者清晰了教師成長的需求領域和重要領域,以“小切口”推動“大變革”——提煉并確定新教師亟須提升的4個典型教育教學場景(見表1)為“需求性強,重要性高”的關鍵場景,以此來切實解決新教師實際困難,提升其教育教學能力。
(三)萃取訓練腳本及場景布設
我們組織開展頭腦風暴、專家研討、審核驗證,針對4個典型訓練場景12個細分場景,分別梳理核心環節和最佳教育實踐經驗,萃取演練腳本的關鍵內容,過程包括場景內容研討與確定、訓練腳本撰寫、核心知識點提煉、訓練視頻拍攝制作、演示視頻制作等,構建了教學溝通場景的應答范式,布設虛擬教育教學場景,匯聚用于新教師培訓的第一批課程資源。
如何萃取腳本,布設場景?下面以“如何開好第一次家長會”細分場景為例介紹具體做法。我們研討后,提煉訓練框架結構,對教師開家長會的各流程環節、可能遇到的挑戰、常見問題應對等進行梳理,并萃取優秀教師開家長會的經驗,撰寫“如何開好第一次家長會”的訓練腳本。腳本為教師與家長的多段對話,或教師對特殊情境的應對方案。腳本內容包括常用溝通語言、常見問題的解答及可能遇到的問題描述等。我們根據訓練腳本,設計相應的考核問卷及配套的核心知識考點,并將訓練腳本中的家長提問過程拍攝成視頻,作為范例供參訓教師學習。
(四)構建AI場景演練系統
AI場景演練系統由底層技術平臺和功能模塊組成,底層技術平臺包括表情識別、語音識別、關鍵詞分析、大數據分析等智能應用,功能模塊包括知識模塊、訓練模塊、反饋模塊和管理模塊。
知識模塊加載了典型溝通場景的應對策略、優秀教師實踐經驗等核心知識與演示視頻,支持新教師在線學習。我們總結提煉優秀教師應對12個細化場景的實踐經驗,將關鍵環節與核心知識點錄制成微視頻或凝練成文本,建立體系化、結構化架構,支持教師在場景演練中自主學習。系統根據教師演練結果反饋分析報告進行有針對性的個性化知識推送,支持教師開展自適應性學習。
訓練模塊支持教師進行訓練視頻錄制及分段回放。教師借助手機小程序演練視頻錄制,訓練結束后可以直觀地察覺自己在溝通時展現的狀態,快速發現問題,自主調整優化。底層技術平臺對教師錄制視頻進行自動分段切割、表情識別、語音識別及關鍵詞匹配(如圖2)。
在反饋模塊中,教師閱讀反饋分析報告,獲得關鍵詞匹配報告、溝通狀態分析、情緒分析、語氣詞頻度分析等訓練結果數據。溝通維度,教師借助蜘蛛網圖表可以清晰地看到自己在場景訓練中經歷“訓練—反饋—學習—訓練”的螺旋上升過程,不斷提升溝通技能(如圖3和圖4)。
管理模塊可以對訓練過程進行量化追蹤,對教師個人訓練數據進行跟蹤反饋,對群體訓練數據進行對比分析及評價并生成分析報表(如圖5),為教師隊伍建設提供決策支持。
基于此,我們借助表情識別、語音識別、關鍵詞分析、大數據分析等人工智能技術,集成知識、訓練、反饋和管理四大模塊,開發了AI場景演練小程序,以此改進教師培訓的內容和方式,滿足新教師教育教學能力提升需求(如圖6)。
(五)應用和優化AI場景演練系統
我們選取4所義務教育階段的學校開展試點,面向這4所學校的新教師開展教育教學能力提升AI場景演練的培訓。教師按照訓練流程(如圖7),登錄移動端AI場景演練小程序后,從4個典型訓練場景和12個細分場景中自主選擇需要進行演練的場景。每個場景提供了優秀教師解決教育教學場景問題的實踐策略,供教師學習、借鑒。教師演練結束后,可以分段回看自己的演練過程。系統通過智能分析,即時為教師提供個性化反饋,幫助教師評估演練效果,獲悉改進的環節和策略,以即時的“經驗+反思”促進新教師技能提升。多次學習、演練之后,系統將為教師提供反饋,將新教師的成長進行可視化呈現,生成階段性的個人數字畫像,激勵教師不斷學習、提升。從訓練結果來看,參訓教師對AI場景演練比較感興趣,目前進行的第一輪訓練中,平均訓練進度為97%,平均滿意度達95%。
我們對試點學校教師前后訓練視頻反饋報告進行數據分析,驗證AI場景演練系統實踐效果,對參訓教師進行調查,對試點學校進行多方角色訪談。同時,分析了AI場景演練系統中的不足和缺陷,提出了改進策略,對典型場景的細分腳本及反饋報告分析維度進行了優化,真正實現了訓練內容場景化、訓練流程體系化、多元反饋個性化和訓練管理全程化(如圖8)。
四、人工智能場景演練的思考與展望
目前,AI場景演練只在部分實驗學校試點。培訓工作將在全區域深入推進,我們將對所有新教師的訓練視頻和反饋報告進行數據分析。為了真正實現數據賦能培訓,接下來將重點做好以下兩項工作:一是建立新教師群體數字畫像,為學校和區域青年教師隊伍建設提供精準指導,推進教師隊伍整體高質量發展;二是沉淀新教師群體演練數據,優化各模塊功能及智能分析流程。將根據反饋情況開發新功能,提高系統的實用性和易用性,進一步擴展AI場景演練應用領域,如課堂教學、家庭教育指導、心理健康輔導等。為最大限度滿足教師群體需求,還將逐步構建面向全學段全學科教師的AI場景演練系統,完善全員參與的自適應學習的教師專業發展支持系統,提煉“人工智能+教師教育”的區域模式并加以推廣應用。
責任編輯:祝元志