中小学智能精准教研的需求调研与发展策略

刘清堂， 郑欣欣， 李 阳， 曾祥翊， 苗恩慧， 吴林静

(1.华中师范大学 湖北省教育信息化研究中心， 湖北 武汉 430079；2.华中师范大学 人工智能教育学部， 湖北 武汉 430079；3.教育部教育技术与资源发展中心 专题教育资源部， 北京 100031)

一、引言

人工智能和教育的融合对教师的知识、能力、素质提出了新的要求，也促使着教师研修朝着智能化、精准化、个性化转变[1]。2018年，教育部发布《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》，指出要开展教师智能研修行动，探索人工智能助推教师教育改革的新路径。社会各界积极响应，探索人工智能、大数据等智能技术支持下的精准教研，如提出AI支持下的教师教研模式[2]、研究人工智能支持的课堂教学分析方法[3]、设计开发智能教研系统[4]等。

智能精准教研是利用互联网、人工智能、大数据等技术，对课堂教学过程中形成的师生行为数据进行自动采集、统计和分析，为教师提供基于课堂行为大数据的诊断和干预的教研。智能技术带来的教研范式转型是教师教育变革的必然。要推动各地适应这一变革，必须充分了解各地智能精准教研的需求才能有的放矢。教育部教育技术与资源发展中心(中央电化教育馆)发布《关于组织开展智能研修平台应用试点工作的通知》，计划在全国遴选试点区县和学校应用智能研修平台，探索人工智能与教师教育融合的理念、思路和方法。本研究依托中央电化教育馆智能研修平台应用试点工作，面向26省47个区县和179所中小学开展了智能精准教研大规模需求调研。基于调研结果，从区域和学校两个层面，研修目标、研修环境、研修活动、研修资源和组织机制等五个方面分析我国中小学智能精准教研的需求，并提出发展策略。

二、研究设计

作为一种新的教研形式，智能精准教研的大规模发展需要管理者自上而下的推动。管理者的需求和规划极大程度决定了智能精准教研的发展态势。因此，本次调研主要面向区域教研管理者和学校教研管理者分别设计区域版问卷和学校版问卷，两份问卷均包含基本信息、教研现状、教研计划和组织机制四个部分，其中研修现状部分侧重于了解技术环境、现有教研活动的组织开展等，教研计划部分主要调查管理者对智能精准教研发展目标、活动组织、培训及资源建设方面的构想，组织机制部分重点了解智能精准教研活动的组织方式。

两份问卷均由多名专家学者进行多次修订，两份问卷的测试指标和题目设置科学合理，能够满足调研和研究的需求，具有良好的效度。通过信度分析，显示学校版问卷的Cronbach’sα系数为0.827，区域版问卷的Cronbach’sα系数为0.73，两份问卷的Cronbach’sα值均大于0.7，表明问卷信度良好。

三、研究结果

本次调研面向全国26个省47个区县和179所中小学发放网络问卷，共回收区域版问卷51份(有效问卷47份，有效回收率为92.16%)，学校版问卷229份(有效问卷179份，有效回收率为78.17%)。本研究以区域和学校两个角度，从教研目标、教研环境、教研活动、教研资源、组织机制五个方面对中小学智能精准教研发展现状和需求进行分析。

(一)教研目标

教研目标是教研活动的行动指南，教研目标能反映区域和学校的发展方向。本研究以开放题的形式分别了解区域和学校的智能精准教研目标，并利用Python语言中Gensim工具的TF-IDF模型进行文本相似度计算，得出二者的相似度为0.874，说明区域和学校的智能精准教研目标较为相似。通过文本分析，发现区域和学校智能精准教研目标的相同之处在于，他们均希望通过智能精准教研活动“探索人工智能技术与教师教育的融合路径，实现教师教学能力的精准评估和有效提升”“培养一批善用互联网、大数据、人工智能等技术开展教研的创新团队和卓越教师”“建立精品教研资源库，实现教研资源的融合创新”。不同的是，区域的智能精准教研目标更强调完善本地智能精准教研基础设施环境和构建区域智能精准教研生态体系，而学校更关注提升教学效果和打造学校智能精准教研品牌。

(二)教研环境

中央电化教育馆智能研修平台以智能录播教室为场景，在网络技术支持下，通过采集、分析、传输课堂实时教学视频，将虚拟在线教研空间与真实课堂教学进行连接，为教师创设线上线下相结合的教研环境。在智能录播教室(指配有可实现OCR识别、人脸识别和行为识别等AI功能的录播设备的教室)场景下，智能研修平台能够运用言语—活动教学行为编码系统[5]和S-T分析法对教学视频中的教学行为切片打点，从多个维度评估课堂教学全过程，生成课堂教学分析报告，帮助教师精准找到教学能力薄弱点。依据Solar等对信息技术环境的定义[6]，本研究的智能精准教研环境指能容纳和支持智能精准教研的基础设施，即智能录播教室、中央电教馆智能研修平台及支持平台正常运行的服务器、网络等。

本研究重点调查了区域和学校智能录播教室和智能研修平台安装部署情况。如表1所示，从区域层面看，东中西部地区均以常态录播教室(指教室内录播设备不支持OCR识别、人脸识别和行为识别等AI功能)为主，智能录播教室数量偏少，占比不超过40%，其中东部地区智能录播教室占比最高，中部地区智能录播教室占比最低。从学校层面看，调查数据显示仅44.2%的学校配有智能录播教室，且大部分学校只有1间智能录播教室。总的来说，智能录播教室数量偏低，只有部分地区和学校能够有条件开展智能精准教研活动，智能精准教研实现常态化较难。

表1 区域录播教室数量

各地智能研修平台部署数据显示，75%以上的区域和学校已完成智能研修平台安装，10.6%的区域和23.5%的学校在平台部署方面存在困难。通过调查发现没有服务器、服务器配置低、服务器老化等问题是导致平台无法正常安装的主要原因。说明部分地区和学校的信息技术条件相对较为落后，这在一定程度上阻碍了智能精准教研的发展。

(三)教研活动

如图1所示，通过了解各地已经开展过的教研活动，发现无论是区域教研还是校本教研，排名前三的教研活动均是在线备课/磨课、线上优质课评选活动、大规模在线听评课活动，而基于课堂教学行为大数据的智能精准教研活动开展较少。可以看出，各地教研活动目前还是以传统的基于经验的听评课活动为主。另外，当前教研活动的满意度调查结果显示34.0%的区域认为当前区域教研的效果一般或者不理想，35.8%的学校认为当前校本教研的效果一般或不理想，区域和学校的满意度不存在显著差异(P=0.325>0.05)。

图1 区域和学校已经开展的教研活动形式

除了各地已经开展的教研活动，本研究也调查了各地计划开展的区域教研和校本教研活动。与已经开展的教研活动相比，可以发现，计划开展的各类区域教研和校本教研活动都有一定程度涨幅，其中计划开展的基于课堂教学行为大数据的智能精准教研活动的区域(74.5%)和学校(61.5%)涨幅最高，涨幅数量接近一倍，说明智能精准教研活动越来越受到各区域和学校的重视。

各类教研活动的顺利开展需要培训支撑。培训需求调查结果显示(如图2所示)，无论区域还是学校，智能精准教研活动模式、AI智能分析报告解读、项目式学习、问题化教学、教学设计等各项选择比例均高于70%，且智能精准教研活动模式和AI智能分析报告解读两项选择的区域(100%和93.6%)和学校(93.3%和78.8%)最多。说明区域和学校的培训需求总体一致，对于区域和学校来说，他们最希望得到的是智能精准教研活动如何开展及AI智能分析报告如何解读等应用层面的操作指导。

图2 区域和学校的培训需求

(四)研修资源

如图3所示，各区域和学校教研资源需求主要集中在优质教学设计、优质名师课例、优质名校资源、优质专递课堂课例、优质教研论文和基于AI智能分析报告的教学反思案例等方面。对于区域来说，选择上述资源的比例均超过60%，在一定程度上可以反映出各区域对于上述资源的需求较为一致，其中优质教学设计案例的需求最高(97.90%)，其次是基于AI智能分析报告的教学反思案例(74.5%)、优质名师课例(72.30%)、优质名校资源(72.30%)、优质专递课堂课例(68.10%)，最后是优质教研论文(61.70%)。而对于学校来说，选择上述资源的比例从95%到44%不等，说明学校对这些资源的需求差异较大，不过学校对优质教学设计的需求最集中，选择比例高达95.5%。

(五)组织机制

1.组织方式

从2011年起，教育部陆续发文推动成立县级教师发展中心，促进教研、培训、电教等部门的整合。据调查显示，66.0%的区域已经实现了教研、师训、电教等多部门的整合，各区域的智能精准教研活动组织主要由这些整合机构负责。在具体实施时，76.5%区域的智能精准教研活动由教研、师训、电教等多部门协作，其中有48.9%是教研部门牵头，17%是师训部门牵头，10.6%是电教部门牵头。总的来说，各地基本已经形成了教研、师训、电教等多部门相互协作的教研格局。

图3 研修资源需求

2.外部合作

教研活动的开展不仅需要区域内多部门协作，还需要区域外部教科研机构专家和企业的支持。据调查显示，约40%的区域和50%的学校已和外部教科研机构或企业建立了稳定的合作机制，总的来说，学校比区域的外部合作相对较多一些。纵向对比来看，学校更重视与外部教科研机构专家的合作(56.42%)，区域更重视与外部企业的合作(44.68%)。从反面来看，仍有约60%的区域和50%的学校缺乏外部教科研机构专家和外部企业的支持。

工作组还调研了区域和学校对于外部教科研机构和企业的合作需求。如图4所示，可以发现区域和学校对外部支持的需求总体一致。其中对技术支持(如研修平台的技术运维、智能研修环境建设等)、智能精准教研活动顶层设计支持和研修过程性数据的可持续采集和解读等方面需求较高，而在录制和剪辑教研资源方面所需外部支持较少。

图4 区域和学校的外部支持需求

四、发展策略

根据调研结果分析，针对中小学智能精准教研在教研目标、教研环境、教研活动、教研资源、组织机制等方面存在的问题，本研究将从完善智能精准教研技术环境、创新应用智能精准教研模式、建立智能精准教研支持服务体系及形成多方协同的合作机制四个方面提出中小学智能精准教研发展策略框架，如图5所示。

(一)完善智能精准教研技术环境，建设智能精准教研大数据体系

当前，智能录播教室配备不足、服务器网络老旧等问题严重影响智能精准教研的发展。2021年，教育部等六部门发布《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，指出要从信息网络、平台体系、数字资源、智慧校园、创新应用、可信安全六大方面加快推进教育新基建。以智能研修平台和智能录播教室为核心的智能精准教研技术环境通过传输、存储、分析、管理课堂教学数据，不仅实现了教学物理空间和教研网络空间的融合，长时间的数据积累也为区县和学校建立了课堂大数据和研修大数据中心。这些数据通过跨区域、跨地域、跨层级的流通，就能形成国家、省域、地市、区县、学校五级教学教研大数据管理体系，为教育教学的动态监测、精准趋势分析和管理提供强大的数据支撑。建议各地以建设完善智能精准教研技术环境为着力点推动本地教育新型基础设施建设，加大经费投入力度，升级改造服务器和网络宽带，建设智能录播教室，部署智能研修平台。同时，互联互通各级智能研修平台数据，建设国家、省、市、县、校五级教研教学大数据管理平台，形成智能精准教研大数据体系，为教育高质量发展提供强有力的数字底座。

图5 中小学智能精准教研发展策略框架图

(二)创新应用智能精准教研模式，探索智能精准教研发展路径

人工智能与教师教育的深度融合状态应是人工智能技术与教师教研达成一种“共生效应”，即人工智能技术在教师教研的过程中越来越智慧，教师教研在人工智能技术的支撑下越来越高效、便捷、精准、可靠。调研显示，各地区域教研和校本教研目前主要停留在基于经验的传统听评课层面，随着信息技术条件不断提高，智能精准教研技术环境越来越完善，各地的智能精准教研需求不断提升，如何从经验取向的传统研修过渡至数据驱动的智能精准教研成为教育管理者和实践者高度关注的问题。从传统研修到智能精准教研，直至实现人工智能与教师研修的深度融合，本研究认为应该树立“赋能、超越、共生”的理念，即通过“赋能”“超越”两条路径，达到人工智能技术与教师研修的“共生”。(1)“赋能”路径，指将本地教研模式的某个环节、某个阶段通过人工智能技术进行实现，不断优化现有教研的流程和机制。人工智能技术代替烦琐机械的重复活动，解决本地传统教研存在的教研活动组织难、教研过程数据收集难等问题，将教研员、教师从大规模的活动组织、研修档案管理中解放出来，提高教研效率。如在传统课例教研模式基础上，用人工智能代替专家听评课，基于自动生成的课堂教学行为大数据分析报告实现课例精准教研；利用人工智能技术对教师工作坊的研讨数据进行智能分析，统计教师日常教学中存在的各种问题，选择讨论度高的主题开展教师工作坊支持的主题精准教研等。(2)“超越”路径，指运用智能研修平台，重组再造教研流程，构建个性化、智能化、精准化的教研生态，实现教研内容、教研资源、教研风格、教学方式与教师个人特征和需求精准匹配。如基于教师个体画像的自主研修，利用人工智能技术，汇集教师个人信息、课堂教学信息和教研信息等数据，生成教师个人画像，系统根据教师精准画像，为教师推荐相应的教研资源供教师开展个人自主教学设计和教学反思活动等。为推动智能精准教研模式的落地，应开发智能精准模式操作手册，推动各地在应用中不断创新智能精准教研模式，同时汇聚各地生成的智能精准教研模式应用案例，形成优质案例集进行推广应用。

(三)建立智能精准教研支持服务体系，保障智能精准教研常态化发展

针对区域和学校对智能精准教研活动模式、AI智能分析报告解读、项目式学习、问题化教学、教学设计等方面的培训需求，对优质教学设计、优质名师课例、优质名校资源、优质专递课堂课例、优质教研论文和基于AI智能分析报告的教学反思案例等方面的资源需求，及对研修平台的技术运维、智能精准教研环境建设等方面的技术支持需求，应建立智能精准教研培训体系、资源体系和技术服务体系，为各地开展智能精准教研提供支持服务，充分保障智能精准教研的常态化发展。(1)培训体系。针对教育管理者、教研员、教师和技术人员等不同角色设计相应的培训课程，从智能精准教研发展顶层设计、智能精准教研活动模式、AI数据解读、平台技术运维等多方面提升区域和学校的智能精准教研发展水平。(2)资源体系。各地在应用智能研修平台过程中将生成海量的课堂实录、课件、教学设计、教学反思等优质资源，应在全国各区域、各层级智能研修平台互联互通的基础上，建立优质资源推荐、流通和共享机制，如成立智能精准教研联盟，允许区域与区域之间、学校与学校之间共享优质资源；设计优质资源共享积分制度，鼓励名师、名校的优质资源共享至国家级平台供全国教师使用。(3)技术服务体系。智能精准教研对人工智能和大数据技术依赖程度很高，各地在开展智能精准教研活动中需要随时随地的技术支持，建议成立分布全国各省、市、区的技术服务团队，建立智能精准教研技术服务中心，通过网络、电话、邮箱、现场等不同渠道为区县和学校提供一站式技术服务，提升用户体验。

(四)形成教育行政部门—教研部门—企业—高校—中小学校多方协同的合作机制，构建智能精准教研新生态

针对区域和学校外部高校和企业合作不足的问题，应积极联合教育行政管理部门(Government)、教研部门(Education Science Institute)、企业(Business)、高校(University)、中小学(School)，构建以区域特色发展为突破点、以教师专业发展为着力点、以实践课堂教学为主阵地、以专题项目研究为驱动器的GEBUS智能精准教研共同体，用智能环境提升教学效果，用信息技术传递优质资源，用教学数据调和生态平衡。在GEBUS研修共同体中，教育行政部门通过制定相关政策主导教研活动的开展，为研修活动提供经费支持；教研部门引领教师开展智能精准教研活动，创新研修模式，建立本地精品教研资源库和知识库，培育一批高水平教研的创新团队和卓越教师；企业负责提供技术支持服务，如创设智能精准教研环境、维护智能研修平台运行、解决各类技术问题等；高校转化研究成果，指导区域和学校智能精准教研活动顶层设计，辅助各地凝练智能精准教研活动成果，形成智能精准教研相关理论和方法；中小学校是实践基地，组织开展不同形态智能精准教研活动，应用相关理论成果，形成智能精准教研优质案例等。通过线上线下一体化研修，逐步建立分工具体、权责明晰、运行程序明确、保障机制健全的合作机制，形成从封闭走向开放、从单一走向多元协同的智能精准教研新生态。

五、结语

智能时代，教师教研将迎来新的发展机遇和挑战。智能精准教研对教育基础设施、教师信息技术应用能力、教研员的研修创新能力和管理者的数据管理能力提出新的要求。未来，将进一步聚焦智能精准教研，明确智能精准教研的内涵与特征，推进各地完善智能精准教研技术环境，努力建立国家、省、市、县、校五级智能精准教研大数据体系。组织开展各种智能精准教研活动，不断创新智能精准教研模式，探索“赋能”“超越”“共生”的发展路径，从培训、资源、技术等方面构建智能精准教研支持服务体系，支撑区域和学校的智能精准教研常态化发展，形成智能精准教研新生态。▲