從經驗走向實證：智能研修平臺賦能教師精準備課

摘要：教師備課是提高教學質量的關鍵環節，但當前教師備課還存在著經驗主義、拿來主義、形式主義、本位主義等問題。智能研修平臺在教師備課過程中具有平臺互動交流觸發備課靈感、人機共同備課提升備課效率、深析學情資源提升備課質量等價值，因此本文提出，教師在利用智能研修平臺時可采用同儕交流備教材、立足數據備學生、借助AI備教法等策略，提升備課工作的質量和效率，從而實現從經驗型模糊備課向數據型精準備課的模式轉變。

關鍵詞：智能研修平臺；精準備課；大數據；實踐策略

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2024）22-0000-04

教育是培養社會人才的重要途徑，教師備課作為教學過程的首要環節，直接影響到課堂的質量和效果。然而，傳統的備課方式往往依賴教師的個人經驗和主觀判斷，難以滿足現代教育的個性化和精準化需求。隨著大數據技術的發展，利用智能研修平臺進行精準備課成為一種新的趨勢，也為教師的備課工作帶來了前所未有的變革。智能研修平臺以“數字”為依據，用數據及時反映學生的“最近發展區”，不僅提升了教師備課工作的質量和效率，也為學生提供了更加個性化和精準化的學習體驗，實現了經驗型模糊備課向數據型精準備課的模式轉變。

從問題出發：教師精準備課的現實困境

精準備課要求教師充分考慮學生的實際情況，并運用大數據技術來科學制訂教學計劃。在選擇教學方法和材料時，應確保其恰當性，以實現最優的教學成效。但在實際操作中，教師面臨著多方面的困境，這些困境不僅影響了備課的精準性，也制約了教學質量的提升。

1.經驗主義：重經驗，輕實證

基于經驗的判斷，是教師通過日常教學日積月累得出的教學環節的普遍規律，具有一定的因果邏輯，有時，它能夠在一定程度上揭示隱藏于教學環節中的某種規律。然而，由于這種判斷方式主觀性強，且缺少客觀事實作為依據，備課活動的參與者可能會用主觀判斷掩蓋客觀實際。

2.拿來主義：重教參，輕思考

部分教師由于對教材的理解不夠深入，常常在備課和編寫教案時過分依賴教學參考書或教案集。然而，僅僅依賴教學參考書籍來編寫教案，而不投入足夠的個人思考去深化和創新教材內容，會導致無法全面理解教學內容，阻礙對活動各環節設計意圖的深刻領會，也使得教學過程中的重難點難以被準確把握。

3.形式主義：重過程，輕目標

部分教師在備課階段往往只關注教學流程的安排，急于將每個步驟詳細列出并牢記于心，試圖把每個細節都考慮周全、安排妥當。但在這個過程中，過于追求教學過程精細化，卻忽視了核心的教學目標，這種做法削弱了目標在教學活動中的指導性作用。

4.本位主義：重教法，輕學法

盡管“以學定教”的理念獲得了廣泛推崇，許多教師也意識到在備課階段需深入了解學生的學習狀況，并據此策劃教學方案，但在實際的實施過程中，該理念往往未能得到實質性的執行。例如，一部分教師在制訂教學計劃時，仍以自我為中心，單純關注如何將教學內容傳遞給學生，忽略了學生如何通過主動探索來獲取新知識和技能的重要性。再如，一些教師在設計教學活動時，過于依賴教材和教學大綱，忽視了學生的實際情況，在課堂上按照預設的教學步驟進行講解和演示，而沒有給予學生足夠的時間和機會去主動探索和思考。這樣的教學方式難以激發學生的學習興趣和積極性，也難以培養學生的自主學習能力和創新思維。

智能研修平臺賦能教師精準備課的價值意蘊

1.平臺互動交流觸發備課靈感

在智能研修平臺上，備課教師可以將自己的備課筆記、授課視頻、課堂實錄等教學資料上傳至在線磨課模塊，與其他教師分享和探討備課心得。通過互動的方式，及時獲得其他教師的意見和建議，充分利用平臺互動交流的功能觸發備課靈感。此外，教師還可以利用平臺的其他功能來激發自己的備課思維，如可以在優質課評選模塊觀看優秀課例視頻，這些視頻展示了其他教師的優秀教學實踐和創新教學方法。通過觀摩這些優秀課例，備課教師可以學習到更多的教學技巧和策略，為自己的教學提供更多的靈感和參考。同時，教師還可以參與大規模在線教研活動，與來自不同地區和學校的教師深入地討論教學問題，研究教學方法，從而啟發自己對備課內容的深入思考。

2.人機共同備課提升備課效率

智能研修平臺打破了傳統教研活動中時間和空間的限制，使教師能夠更加靈活地利用碎片化時間，進行教學研究和準備。此外，利用平臺能夠合理規劃和科學建設“在線備課／磨課機制”，組建教研小組，針對不同的備課需求，提供全流程，包括但不限于課程設計、教學資源管理、互動討論和反饋收集等功能的應用工具，不僅簡化了備課活動的流程，還提高了備課效率。

3.深析學情資源提升備課質量

智能研修平臺能夠利用音視頻傳輸技術、流媒體技術、移動網絡技術等搭建“智能精準教研”工具，常態化伴隨式記錄課堂教學行為數據，分析9種師生教學行為、9個維度學情，并自動生成3種精準數據分析報告，進而幫助備課教師實現在線交流、實時反饋，同時還可以通過直播、錄播的形式調用課堂實錄視頻，對每一個細微環節進行評議。最終使備課更加貼合學生需求，從而實現以學生學情數據為基礎的數字化精準備課。

智能研修平臺賦能教師精準備課的實踐策略

1.備教材：利用平臺同儕交流

同儕交流在備教材的過程中具有極高的價值，它能夠促進教師之間的知識共享、經驗交流和最佳實踐的傳播。通過與同伴之間的互動和交流，教師可以相互學習、互相啟發，從而更好地理解和掌握教材的內容和知識。

利用智能研修平臺進行集體備課，備課教師可以借鑒其他教師對教材的深入理解。例如，可以先將個人的備課筆記、授課視頻、課堂實錄等文檔上傳至平臺的在線磨課模塊并分享自己的備課心得。其他教師在平臺上預覽教案和課程課件并隨時發表自己的看法，備課教師通過查閱其他教師的備課意見就可以了解其他教師的備課思路和教學策略，從而為自己的備課提供參考和借鑒。

2.備學生：立足平臺數據分析

教師在備課階段，必須全面考慮班級學生的共同特性以及每個學生的獨特差異。為了實現這一目標，教師需深入理解學生的學習情況，包括他們的學習特點和心理特征，熟悉他們的知識背景與學習習慣，并掌握學生已經積累的學習經驗。只有這樣，才能在課堂上更好地為他們提供適合的學習材料和方法，進行針對性的教學。

而精準教學視域下的集體備課，各個環節都彰顯著數據的主導性。利用智能研修平臺，在個人初備階段，教師依據課前學情數據對教學目標、教學內容、教學策略等進行精確的預設。在集體研討環節，教研組或備課組可以根據相關教學數據，調整教學策略，將個人智慧融入施教方案，滿足不同學生多樣化的學習需求。在課后反思階段，備課組利用過程性數據，反復觀看甚至逐幀查看視頻，分析平臺提供的9個維度的數據，有針對性地開展集體研討式的教學反思，有效復盤教學全過程，精準定位教學中的不足，形成有據可依的備課反思。

3.備教法：借助AI模型對比

借助大數據技術，教師可以實時且客觀地監測學生的學習行為。這些通過監測生成的大數據是評估學習狀況和制訂教學方法的重要依據。智能研修平臺的AI智能錄播終端，能實時采集、記錄、分析教師和學生的教學實況錄像，并利用邊緣計算等技術優勢，分析計算師生的9種教學行為數據，其中包括教師的講授、板書、巡視和師生互動4種行為數據，以及學生的聽講、舉手、應答、讀寫和生生互動5種行為數據?；谶@9種教學行為數據，平臺能夠進一步生成9個維度學情分析與3份智能精準數據分析報告，輔助教師深度開展課堂教學的精準問題診斷。

智能研修平臺提供了一種參與度分布圖，這一工具能夠清晰地展現學生在課堂活動中的參與度變化。具體而言，課堂參與度曲線是反映學生參與課堂活動的積極性的變化軌跡。在這條曲線上，縱坐標的值越大，則表明學生參與課堂活動的積極性越高。例如，當學生一同朗讀或書寫時，曲線會呈現上升趨勢；相反，當學生行為表現出較大離散性時，曲線則會下降。在這一曲線上，坐標數值越高，則表明學生的整體行為越一致。最后，關注度曲線能夠反映在教師講授、板書、提問等教學活動中，學生聽講、舉手、應答等行為的占比情況。這條曲線的坐標數值越高，則表明教師的教學活動對學生具有更大的吸引力。教師可根據智能研修平臺提供的參與度曲線、表現曲線和關注度曲線，精準診斷教學環節的實際執行效果是否有效達成預設，實證分析課堂超時的教學環節、教師教學節奏把控能力等，觀察課堂設計的效果，據此調整教學設計。

智能研修平臺還可通過S-T分析延伸出對教學模式類型的分析。采用Rt-Ch方法對教學模式類型進行分析，Rt表示T行為的占有率，即T行為在教學過程中所占的比率。教師可以根據智能研修平臺提供的課堂互動的S-T曲線和Rt-Ch分析圖（如下圖）分析教師和學生的互動效果，診斷課堂師生互動的有效性，以及課堂教學的整體呈現特點，如練習型、講授型、對話型、混合型等。同時，平臺還可以呈現以教師為主、以學生為主的教學活動的占比和師生互動的頻率，以及教師行為與學生行為占比、師生行為轉化率等，以便教師調整教學方法。

結語

當前，教育領域正面臨數字化轉型的浪潮，智能研修平臺作為這一轉型的重要組成部分，為教師提供了精準備課的有力工具。在實際教學中，教師可充分利用智能研修平臺這一工具，以實證為基礎，通過平臺的數據分析和個性化教學資源，實現從經驗型模糊備課向數據型精準備課的轉變。

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作者簡介：肖萌，湖南岳陽人，教育學碩士，廣東省東莞市松山湖北區學校教師。

本文系廣東省東莞市教育科研2022年度規劃課題“基于未來學校視角的體驗式德育課程的開發與實施”（2022GH195）；廣東省中小學教師發展中心、廣東省學前教育師資培訓中心2024年度中小學幼兒園教育科研專項課題“人工智能在小學語文古詩詞教學中的應用研究”階段性研究成果。