大模型賦能鄉村教師專業發展：機遇、挑戰與應對

中圖分類號：G525．1 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5995（2025）02-0061-08

在縱深推進教育數字化的時代進程中，鄉村教師不僅是促進技術與教育融合發展的踐行者，更承載著推動教育公平的“托底”職責和鄉村振興的“引領”使命。2024年8月，《中共中央、國務院關于弘揚教育家精神加強新時代高素質專業化教師隊伍建設的意見》提出了“提升鄉村教師能力素質，實施數字化賦能教師發展行動”等工作要求。在此背景下，如何有效運用以大語言模型（LargeLanguageModel，LLM，簡稱大模型）為代表的新一代人工智能技術，為鄉村教師專業成長注入新動能、拓展新路徑[1]，已成為推動鄉村教育數字化的重要課題。[2]

近年來，隨著教育新型基礎設施的持續改善以及國家智慧教育平臺的廣泛推廣，鄉村教師數字素養的整體水平實現了階段性躍升，專業發展環境也呈現出持續優化的趨勢[3]，這為鄉村教育數字化轉型奠定了重要基礎。然而，從系統性視角深入分析發現，鄉村教師專業發展仍面臨諸多現實挑戰與困境。一方面，教師個體的內生發展動力不足[4]，技術焦慮與成長倦怠交織[5]，制約了專業更新的主動性；另一方面，技術支持與數字資源的不均衡分布，以及城鄉數字素養差異，放大了教育公平的實踐難題。同時，現行研修體系存在形式化、同質化問題[]，難以回應鄉村教師多樣化的現實需求，也難以支撐其教學情境中的復雜性實踐。8]這些問題不僅影響鄉村教師隊伍整體質量的提升，也制約了鄉村教育邁向高質量發展。因此，本文聚焦鄉村教師專業發展，立足當前技術進程與教育情境，系統梳理其所面臨的新挑戰，進一步挖掘大模型在賦能鄉村教師專業發展的應用潛力，探索可落地的鄉村教師專業發展實踐框架，彌合理論研究與教育場景的斷層，破解鄉村教育數字化轉型中的“技術一教育”融合難題。

一、鄉村教師專業發展的內涵

教師專業發展是一個以知識的習得與顯性轉化為基礎、以專業身份的確立與發展為核心目標，具有規范性、階段性與終身性特征的持續性成長過程。9]作為這一宏大主題的特定形態，鄉村教師專業發展不僅承載著普適性教師專業素養的建構任務，更根植于特定的鄉土文化語境與地方教育結構之中，表現出鮮明的本土特性與實踐復雜性。其過程涵蓋專業知識的掌握、專業能力的形成與專業信念的內化[10]，是一個聚合專業理念、知識結構、能力素養與教育情懷的多維建構過程。

從鄉村教育的實際情境出發，鄉村教師的專業發展需體現為理念、知識、能力與情感的系統協同發展過程[1]。在專業理念上，教師既要具備基本的教育觀、學生觀與教學觀，更應建立以“鄉土性”為基底的教育信念，形成對鄉村教育使命的深刻理解與文化認同。在專業知識上，除具備學科知識與教育學知識外，鄉村教師還需要具備對鄉村社會結構、地方文化和生活方式的認知，并能將其嵌人課程教學之中，實現知識傳授與生活世界的有機融合。在專業能力上，教師應具備本地課程資源的開發與轉化能力，將鄉村教育情境轉化為兒童成長的實踐載體，推動教學內容與學習需求的深度契合。在專業情感上，鄉村教師需要具備扎根鄉村、服務鄉村的職業情懷，在教育實踐中實現個體信念、集體使命與社會責任的統一。

當前，鄉村教師的發展形態呈現出復合性與張力性并存的特征。一方面，鄉村教師作為多角色承擔者，不僅履行教學任務，還肩負管理、服務與文化傳承的多重職責，展現出極強的適應性與實踐智慧[12]；另一方面，其專業成長路徑深受區域文化、資源稟賦、教育治理結構等多重因素影響，形成了“現代性與鄉土性融合”的獨特發展生態。13]在國家政策持續推動與教師發展制度逐步完善的背景下，鄉村教師專業成長環境不斷改善，特別是數字基礎設施的逐步健全，為教師提供了前所未有的支持條件[14]。同時，伴隨新一代信息技術的加速滲透，鄉村教師也展現出適應轉型的潛力與意愿，如主動參與網絡研修、探索教學創新路徑、開發本地課程資源等[15]，體現了新時代背景下鄉村教師發展的自我激活潛力。

然而，這種發展態勢也伴隨著以ChatGPT、DeepSeek為代表的生成式人工智能技術發展而面臨系統性挑戰。站在教育智能化躍遷的歷史關口，新一輪挑戰正逐步顯現：技術壁壘背后復雜的算法邏輯、認知鴻溝帶來的“理解力壓力”；智能平臺協作所需的思維范式變革；以及技術邏輯與鄉土文化之間潛在的張力沖突。面對這些深層變革，如何構建具備文化嵌入性、技術適配性與實踐可行性的支持機制，將成為鄉村教師專業發展亟需破解的難題。

二、大模型賦能鄉村教師專業發展的新機遇

大模型通過在龐大的數據集上進行訓練來提供深人的知識和語言生產。近年來，大模型技術在多個領域取得了突破性進展，體現在智能化涌現、無邊界探索、生成式互動與情感化反饋方面產生了有別于傳統教學的變革影響。16]各大科技公司競相推出能夠執行更復雜認知任務的人工智能大模型[1]，為實現“泛在智能”提供了發展機遇。

（一）打破資源壁壘

資源的結構性短缺長期制約著鄉村教師教學創新的空間與質量，已成為當前推動教育公平和教學轉型的核心瓶頸之一。18]一方面，資源供給的總量不足與類型單一直接限制了教學方式的多樣化發展；另一方面，既有資源在內容適配、更新機制及整合轉化上的效能有限，難以滿足新時代教育對“個性化、智能化、場景化”的要求。面對這一結構性困境，大模型技術以其強大的生成能力與知識組織能力，為破解鄉村教育資源壁壘提供了現實可能與系統支撐。

大模型具備高度響應性與多模態資源生成能力，能夠根據教師的實際教學需求，結合具體教學場景、學生水平與學科目標，動態生成文本、圖像、音頻、視頻及虛擬實驗等多類型教育資源。相較于傳統預設式資源的封閉與靜態，大模型推動資源供給從“固定型”向“生成型”轉變，從而實現內容的實時定制、形式的靈活重組與場景的動態適配。這一能力顯著提升了鄉村教師在教學設計與資源配置中的主動性與創造性。例如，在偏遠地區學校教學資源匱乏的情境中，大模型可自動生成符合課程標準的本地化教材、雙語教學材料或具備文化適配性的學習工具，切實彌補資源供給不足的問題，為教師專業發展注入新的動能。

大模型通過知識圖譜構建與智能共享機制，進一步推動教育資源的系統整合與區域共享。借助其跨模態信息融合與語義識別能力，大模型可自動完成知識點的識別、關聯與結構化表達，構建高適配度的學科知識圖譜。該圖譜不僅支持教育資源的智能標注、補全與糾錯，還能實現知識單元的橫向鏈接與縱向延展，有效提升教育內容的系統性與可遷移性。與此同時，大模型賦能的全球教育資源共享機制，打破了時空限制，實現優質資源的快速調配與精準匹配，特別對資源薄弱地區具有重要意義。對于鄉村學校而言，這種結構化資源系統的建立，不僅降低了教師開發教學內容的成本，更從根本上提升了資源生態的公平性、彈性與發展性。

（二）突破認知邊界

認知發展的核心在于個體對信息的理解深度與思維復雜性的不斷躍升。根據認知心理學的基本分層模型，人類認知可劃分為三個層次：基礎的信息識別（知其然）、中階的信息加工（知其所以然）以及高階的系統思維與知識重構（知其所以然并能類推）。[19]

大模型具備強大的對話生成與鏈式推理能力，能夠在“人一機”交互過程中提供持續的啟發式引導，激發教師的深度思考與邏輯推演能力。通過類蘇格拉底式提問、情境嵌套式反饋等交互策略，大模型不僅幫助教師澄清已有知識結構中的模糊地帶，更在問題解決過程中不斷嵌入批判性思維、創造性思維等高階認知要素，促使鄉村教師從“接受式理解”向“建構式思考”轉型。智能協作機制，打破了傳統教學中以知識灌輸為主的認知局限，推動教師形成反思性與生成性的專業思維習慣。

大模型能夠通過提供跨學科、跨領域的知識和信息，拓寬鄉村教師的認知視野。教育大模型通過整合不同學科的知識，生成多學科融合的學習資源[20]，推動跨領域知識聯結，幫助建立系統性思維，解決鄉村教育的復雜真實問題。同時，大模型通過搭建具身認知場景，提升鄉村教師的思維認知及體系認知。借助虛擬現實技術與大模型協同驅動的動態情境建構機制，教師可在沉浸式學習環境中與模型展開多輪對話，完成教學設計、學科探究與課堂模擬等多類任務。具身認知模式有助于教師在“真實一虛擬”交互中對抽象概念進行具體化理解，打破傳統認知中“概念一語境”分離的局限，形成更具體驗性與結構性的認知圖景。

（三）重構發展范式

個性化資源難獲取、技術資源難以精準匹配等外部資源不足問題，是鄉村教師難以高效發揮數字技術在教育教學中的作用，開展教學創新的關鍵制約因素。21]大模型能夠通過自然語言處理技術以及上下文記憶精準理解教師的個性化發展需求，進而提供個性化資源推薦和實時反饋，促使技術賦能由“被動響應”轉向“主動預判”，通過生成內容、虛擬角色扮演、智能批改等針對教師需求定制課程資源，實現個性化服務，重構鄉村教師專業發展范式。

一方面，大模型依托其強大的知識圖譜構建與智能分析能力，能夠動態識別鄉村教師在教學實踐中的真實需求與能力短板，實現資源的精準化推送。例如，基于教師的課堂實況錄像與學生學情數據，大模型可高效診斷教學問題，自動生成個性化改進建議，并匹配相應的教學資源。同時，借助大模型的多語種翻譯與語音識別功能，還可將通用資源轉換為具有地域語言與文化特色的教學內容，增強資源的“在地化”適配能力。通過推動教育資源從“供給導向”向“需求導向”轉變，大模型有效提升了資源匹配的精準度與使用的高效性，進一步推動鄉村教育資源的公平可及與本土融合。

另一方面，大模型通過構建具備情感交互與智能支持功能的數字化賦能空間，為鄉村教師提供專業發展中的個性化支持方案，推動“數字強師”共同體的構建。22]例如，大模型可自動生成符合鄉村教師需求的教案、習題及教學策略，并根據反饋持續優化設計。教師輸入學情數據后，系統能快速生成融合本土文化元素的學科教案，為教師提供定制化學習路徑，根據其教學薄弱環節推薦微課程或研修項目，并結合學習進度調整內容難度，幫助提升教學設計能力，激發教師的內生動力。

三、大模型賦能鄉村教師專業發展的新挑戰

數字技術具有雙重效應，一方面能夠通過自動化與智能化顯著提升效率、釋放人力價值，另一方面也可能因技術門檻與資源分配加劇分化。在取得巨大的集體收益的同時，不平等和排斥也在不斷增長。23]在推進大模型賦能鄉村教師專業發展的過程中，技術、思維與文化三重壁壘交織成實踐中的核心挑戰。

（一）技術壁壘加劇數字鴻溝

大模型的廣泛應用為教育資源的均衡配置與智能支持帶來了前所未有的可能性。它通過多模態生成、智能調配與個性化反饋，正在逐步突破傳統教育資源的地域與時空壁壘，為鄉村教育注人新的發展動能。然而，在不斷釋放技術紅利的同時，也必須正視在其推廣與應用過程中所面臨的現實阻力與系統性差異。尤其是在鄉村教育場域中，技術壁壘并未隨大模型的引入而自動消解，反而在某些情境下，可能加劇既有的數字鴻溝，進而對鄉村教師的專業發展提出新的復雜挑戰。

數字鴻溝指的是個人、家庭、組織和國家等不同層面在獲得和利用數字技術與內容方面的差距。這種差距不僅表現在硬件設備的獲取差異，更延伸到數字技能、信息處理能力以及對數字內容的理解和運用能力上的不均衡。數字鴻溝通常被劃分為數字接入鴻溝、數字使用鴻溝、數字結果鴻溝。24]在大模型賦能鄉村教師專業發展的語境中，這三類鴻溝呈現出較為典型的疊加效應：既有基礎設施限制導致的接人障礙，也有能力培養與技術理解之間的不對稱，亦存在智能工具與本土教學需求之間的適配斷裂。

其一，在數字接入層面，部分鄉村地區仍面臨網絡覆蓋率不高、終端設備配置落后等問題，直接影響大模型所依賴的算力基礎與實時交互性能。特別是人工智能輔助教學所需的高帶寬與低延遲環境，在部分邊遠鄉村尚難以完全保障，這對以互動反饋、實時推理為特征的大模型應用形成制約。

其二，在數字使用層面，教師的信息素養、技術培訓機會與操作能力的結構性不足，成為限制大模型有效使用的主要因素。25]許多鄉村教師雖具備一定的數字工具基礎操作能力，但在高階功能的理解、使用路徑的選擇與教學情境的整合上，仍缺乏系統培訓與持續支持。例如，對于數字化學習資源，鄉村教師不知何時、如何使用，有的鄉村教師難以做好配合組織班級教學活動以及反饋等工作，甚至出現“躺平”現象。[26]

其三，在數字結果層面，部分大模型產品在設計理念、交互方式與內容呈現上未能充分考慮鄉村教育的文化語境與教學生態，存在一定程度的“本王適配性”缺失。這使智能技術在具體教學場景中的轉化價值受限，甚至引發教師的抵觸心理與“技術倦怠”。研究表明，小規模學校教師每學期參與培訓、觀摩示范課、在線聽取公開課和經驗交流等的次數均值分別僅為2.12次、3.05次、1.53次和0.72次，遠低于城市教師[27]這進一步放大了城鄉教師在技術更新與專業發展上的結構差距。

整體而言，大模型賦能并非一種“技術拿來即用”的線性邏輯過程，而是一個需要回應環境差異、能力結構與文化適配的復雜系統工程。在推進其規模化落地過程中，應以“適配性優先”而非“技術優先”的理念審視其教育價值。破解鄉村教育中的技術壁壘，應立足于本地資源條件，構建更具包容性、漸進性與彈性特征的數字支持機制，真正實現從“數字可用”到“數字有用”的躍遷，拓寬鄉村教師專業發展的技術基礎與發展邊界。

（二）思維壁壘制約教育公平

思維壁壘是指在特定群體或個體中，因認知模式、觀念慣性、文化傳統或心理障礙等因素形成的無形障礙，阻礙其對新技術、新理念或新方法的接受、理解和有效應用。在教育數字化轉型中，思維壁壘常表現為鄉村教師對新興技術的排斥、對傳統路徑的依賴，或對自身角色轉型的抗拒[28]，在鄉村教育語境中，這一問題突出表現為對人工智能等前沿技術的態度分化、對傳統路徑的路徑依賴，以及對教師角色轉型的心理抗拒。由此帶來的教育適應性不足，進一步加劇了城鄉教育過程中的差距。

需要指出的是，“公平”并不等同于“平等”。除教育機會的平等外，還須關注教育過程的公平。[29]哈佛大學教育研究院[30]提出，教育公平可以合理地解釋為教育資源的平等分配，教育成果在人群中的平等分配，以及每個學習者的平等結果，即每個孩子的平等教育經歷，或每個學習者的成長或發展水平相等。也就是說，大模型的技術優勢若不能被鄉村教師所理解、接受并有效轉化，反而可能形成新的數字排斥機制，阻滯教育公平的縱深推進。

當前鄉村教師在大模型應用中存在兩類典型認知誤區：一是“技術威脅論”，即將AI工具視為對教師角色的替代，因擔憂職業邊緣化而產生抵觸心理；二是“技術萬能論”，即對AI能力抱有過高期望，過度依賴生成內容，忽視與學情、文化環境的適配性。這兩種認知割裂直接加劇教育公平困境，前者可能使鄉村學生錯失技術賦能的個性化學習機會，后者則可能導致教學內容機械套用、脫離學生實際，反而削弱教學有效性，這也是阻礙教育公平的重要原因。

（三）文化壁壘阻礙技術融合

以大算力、大算法為支撐的大模型賦能背景下，鄉村教師專業發展的路徑拓展面臨顯著的文化壁壘與技術融合難題。這并非單純的技術接入障礙，而是深植于教育技術推廣過程中“技術邏輯”與“文化語境”之間的張力沖突，其核心表現為技術工具與鄉土文化之間的割裂，以及鄉村教師群體內外的文化異質性，31]主要包括鄉村教師專業發展的鄉土文化結合與數字素養。

首先，文化壁壘顯性地體現在城鄉文化結構差異與教育場景異質性上。當前大模型大多基于城市教育場景構建，其內容生成、語義理解及教學建議往往難以與鄉村教育中所承載的地方知識、實踐經驗、鄉土價值觀相銜接，造成通用化模型與鄉土實踐之間的適配落差。例如，大模型生成的教案或課堂活動設計，可能忽略鄉村學生的生活經驗與認知基礎，從而削弱教學有效性與學生的參與感。更深層地，這種文化“脫嵌”使得技術在鄉村教育中不僅“水土不服”，還容易強化城鄉教育的結構性隔閡。

其次，鄉村教師內部的數字素養差異加劇了技術應用的實踐鴻溝。一方面，部分教師由于技術基礎薄弱或缺乏必要培訓，對面向城市教育邏輯設計的智能工具產生“技術距離感”，難以實現有效操作與課堂轉化；另一方面，新生代教師雖具備一定技術能力，卻在“城市一鄉村”文化差異中面臨專業認同的搖擺，技術設計中過度追求標準化與流程化，反而削弱了教師對鄉土教育的歸屬與情感認同。技術系統一旦無法有機嵌入鄉土文化語境，不僅在作業設計、互動反饋中難以發揮預期效能，還可能導致教師“工具化使用”或“象征性應用”，喪失教育技術的應有教育性。

綜合而言，大模型驅動的教育重構給鄉村教師專業發展帶來了三重挑戰：一是“技術壁壘”背后的算法邏輯與操作復雜性，強化了原有的認知鴻溝，鄉村教師面對新技術時常陷人“知其然不知其所以然”的學習困境；二是“思維壁壘”對教育協作方式提出更高要求，當前教師間的協同結構與專業文化尚未完成從“集體共識”向“智能協作”的躍遷；三是“文化壁壘”在智能化轉型中不斷顯性化，技術邏輯易掩蓋鄉村教育的本色訴求與文化根基，導致發展路徑出現“漂浮化”趨勢。這些挑戰不僅加深了城鄉教師發展的結構性差距，也進一步激發了對新發展路徑的探索訴求。

四、大模型賦能鄉村教師專業發展的應對策略

鄉村教師專業發展是鄉村教育數字化轉型和鄉村教育振興的內在動力，大模型的出現為鄉村教師專業發展帶來了革命性力量。針對鄉村教育場景的復雜性與獨特性，以及新技術背景下鄉村教師專業發展的數字鴻溝、教育公平、技術融合的挑戰，需構建技術、思維與文化的“三位一體”聯動機制，以大小“模型鏈”、動態“數據鏈”與協同“共生鏈”提高鄉村教師專業發展的動態適應能力，形成技術與文化的共生力量，推動大模型從“技術懸浮”向“生態扎根”轉型，如圖1所示。

（一）以大小“模型鏈”增加技術普惠性

由于大模型對高算力基礎設施的強依賴性，鄉村教師專業發展面臨算力資源匱乏與技術接人失衡的雙重制約。為實現大模型技術在鄉村教育中的普惠價值，應構建大小“模型鏈”，突破由于基礎設施限制導致的技術壁壘，形成算力共享、分層架構、數據協同的技術應用閉環體系，實現資源普及與教育公平可及。

首先，通過政府主導、校企協同模式推進區域算力基礎設施建設，依托“云一邊一端”架構實現算力分層部署，云端集中訓練通用大模型，邊緣節點適配鄉村網絡環境，終端設備提供輕量化交互界面，破解硬件資源匱乏難題。其次，采用“通用大模型 + 垂直小模型”分層架構，通用層提供知識檢索、語言理解等基礎能力，垂直層基于微調與提示詞工程定制方言教學支持、鄉土課程生成等場景化功能，實現技術能力與鄉村需求的精準匹配。最后，建立跨區域教育數據共享機制，通過聯邦學習技術融合多校學情數據與教學案例，在隱私保護前提下聯合優化垂直小模型的場景泛化能力，形成“數據流動一模型迭代一資源再生”的良性循環。以基礎性技術協同與定制化終端設備彌合城鄉資源鴻溝，推動大模型從“高算力依賴”轉向“輕量化適配”，為鄉村教師提供低成本、高可用的智能支持。

（二）以動態“數據鏈”驅動教師新認知

當前，鄉村教育數字化資源已有較大改善，教師的技術接受程度也隨之逐漸增大，但其數字素養仍表現出“不善用”的實踐瓶頸。為此，需構建動態“數據鏈”，依托大模型的自然語言處理、圖像識別、語義理解等功能，形成智能診斷、精準推送與雙向反饋的實踐閉環，實現數據驅動的思維轉型升級。

首先，利用大模型整合不同平臺、不同場景、不同數據源的結構化與非結構化師生數據，通過自然語言處理、計算機視覺等精準識別，定位學生知識盲區與教師能力弱點，實現多維度狀態識別的智能診斷。其次，基于學生群體與教師群體的學習路徑，分析課堂實錄、教案設計等教學數據，結合前后置依賴關系，生成教師能力畫像并推送定制化研修資源。最后，構建教師與大模型、學生與大模型的雙向反饋機制。教師可手動修正診斷結果，允許教師對AI推薦方案進行有效性評分，反向訓練本地化微調模型，大模型通過增量學習更新參數。同時，可構建“虛擬教研室 + 大模型”的混合研修模式，通過跨校同課異構案例對比、沉浸式教研場景等打破時空限制，通過技術賦能的認知迭代與行動轉化，驅動教師從“被動適應”轉向“主動創新”，助力教師規避“盲從技術”或“固守傳統”的認知陷阱。

（三）以協同“共生鏈”融合教育新文化

人工智能大模型技術的突破為鄉村教師提供了以“智能教研伙伴”為依托的協同“共生鏈”，通過融入鄉土文化元素、構建“城鄉二重性”技術框架[32]、強化文化回應性培訓[33]等路徑，以場景化工具鏈開發、人機協同機制重構與本土資源共創賦能鄉村教師專業發展，實現技術與鄉土文化的共生共融，最終實現技術與鄉村教育生態的深度協同發展。

首先，構建場景化智能教研工具。教學設計助手支持方言語音輸人與鄉土文化資源智能標注，自動生成差異化教案；作業批改系統通過OCR識別手寫內容，結合大模型語義分析生成錯因報告并推薦補救資源；課堂交互工具部署AI虛擬助教，實時監測學生專注度并觸發游戲化任務，增強教學互動性。其次，建立“人類教師主導、AI深度協同”工作流，明確人機分工邊界。AI承擔資源檢索、數據統計等重復性工作，以及教學靈感生成等創造性任務，教師則聚焦教學設計優化與情感育人。最后，依托大模型低代碼特性建設本土化資源共創平臺。通過生成“鄉土課程”，將本地風土素材轉化為文化傳承課程框架，同時搭建鄉村教師內容生成社區，AI輔助優化原創資源并實現跨區域共享。以技術工具解放教師生產力，以人機協同重塑專業角色，以資源共創激活鄉土教育內生動力，推動鄉村教師從“經驗型實踐者”向“智能型創新者”轉型。

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Large Language Model Empowers the Professional Development of Rural Teachers: Opportunities，Challengesand Responses

HuangTao，Zhao Yaru，HuangWenjuan，ZhangZhenmei (DepartmentofArtificial IntelligenceinEducation，Central China Normal University，Wuhan430079）

Abstract：Rural teachersserveasa foundationalforcein promotingeducational equityandadvancingrural revitalization，andtheirprofessionaldevelopmentisdirectlytiedtotheimprovementandsustainabilityofruraleducation quality.Inresponse topersistent chalenges suchasunderdeveloped infrastructure，scarceresources，and ineffective trainingmechanisms，large language models（LLMs）ofernewposibilities：byenablingdynamicgenerationand precise matchingofeducationalresources，theyenhance theaccessibilityandequityof resource distribution；through cognitive augmentationandinterdisciplinaryintegration，theyfosterthedevelopmentof teachers’higher-orderthinkingsklls；and byproviding personalizedrecommendationsandemotionalsupport，theycontributetothereconstructionof professional development paradigms.However，the empowerment process driven byLLMs also faces systemic obstacles，including thewideningdigitaldivide，limitationsineducationalequity，anddificultiesincultural integration．Toaddress these isues，thisstudyproposesatripartitesupport framework—comprisinga“model chain，”a“datachain，”anda “symbiosischain”—toenhance technologicaladaptability，stimulatecognitive transformation，and promote thedeep integrationoftechnologyand localeducationalcultures．Thisapproach seeks toadvance thetransitionof LLMs from abstract，suspendedempowermenttowardecologicallygrounded implementation，offering boththeoreticalinsightsand practicalguidance forreimagining rural teacherdevelopmentand supporting the broader modernizationof education.

Keywords：Large Language Model；Rural Teachers；TeacherProfessional Development；DigitalTransformation of Education

（責任編校：周文鼎）