智能时代乡村教师研修质量监测：技术逻辑、实践困境与推进策略*

2023-09-21赵磊磊鲍文雨江玉凤

现代教育技术 2023年9期

赵磊磊张黎鲍文雨江玉凤

赵磊磊1张黎2鲍文雨3[通讯作者]江玉凤3

（1．南京师范大学教育科学学院，江苏南京 210097；2．东北师范大学教育学部，吉林长春 130024；3．江南大学教育学院，江苏无锡 214122）

随着人工智能与教育教学的深度融合，智能时代乡村教师研修质量监测如何实现智能化转型成为热点议题。对此，文章首先梳理了乡村教师研修质量监测的变革历程；接着，文章从度量、空间、反馈、管理四个层面阐释了智能时代乡村教师研修质量监测的技术逻辑；随后，文章依托此技术逻辑，从上述四个层面阐释了智能时代乡村教师研修质量监测的实践困境；最后，文章从标准规范、空间设计、精准反馈、信息治理四个方面提出智能时代乡村教师研修质量监测的推进策略。文章的研究有助于突破乡村教师研修质量监测的实践困境，使乡村教师研修质量监测顺应智能时代的教育变革趋势，并为推进乡村教师研修的高质量发展提供借鉴。

乡村教师；智能研修；质量监测；人工智能

近年来，技术赋能教育成为社会关注热点，而技术支持下的教师队伍建设成为我国教育数字化转型战略的重要保障。在乡村教师队伍建设的过程中，乡村教师研修如何实现智能化转型成为了助力新时代乡村教育高质量发展的关键问题。随着信息技术的不断升级与变革，大数据、人工智能等新技术被逐步应用于乡村教师培训。2020年，教育部发布《关于加强“三个课堂”应用的指导意见》[1]，强调通过对“三个课堂”应用的信息采集和数据分析，实现对“三个课堂”应用效果的动态监管，并促进质量监测与效果评估的常态化、实时化、数据化。同年，教育部等六部门印发《关于加强新时代乡村教师队伍建设的意见》[2]，强调利用智能技术促进乡村教师队伍建设，打造智能教师研修平台，为乡村教师提供高质量培训服务。综合来看，以往相关政策与文件比较注重乡村教师研修的智能化转型。随着国家教育数字化转型战略的推进，助推乡村教师研修质量改进的关键抓手——乡村教师研修质量监测应被给予重点关注。智能时代乡村教师研修质量监测需遵循一定的技术逻辑，而在技术逻辑的背后，乡村教师质量监测在实现智能化转型的过程中亦面临诸多困境。基于此，本研究立足技术逻辑与实践困境，尝试提出智能时代乡村教师研修质量监测的推进策略，以期为智能时代乡村教师研修提供有益参考。

一从信息时代走向智能时代：乡村教师研修质量监测的变革历程

从信息时代到数字时代再到智能时代，信息技术赋能乡村教师研修质量监测呈现出阶段性的特点，不同阶段信息技术支撑下的乡村教师研修质量监测存在诸多差异。对技术赋能乡村教师研修质量监测进行历史梳理，有利于明晰乡村教师研修质量监测的发展脉络。根据乡村教师研修质量监测的核心手段、典型模式和相关政策的关注重点，乡村教师研修质量监测可划分为发展萌芽期、探索发展期、战略转型期三个阶段，如图1所示。

图1 乡村教师研修质量监测变革历程

1 发展萌芽期

互联网、移动通讯技术的出现和普及，推动了信息时代的到来。信息时代的乡村教师研修质量监测处于发展萌芽期，这一时期主要通过出勤率、结业论文、试卷考试等形式评估乡村教师研修质量，这些形式比较常见且具有较强的可操性，因此使用范围较广，但存在着一定的片面性[3]。随着我国城镇化水平的提高，农村教育短板问题逐渐凸显[4]。政府开始重视乡村教育，并颁布了专门的乡村教师队伍建设政策文件，如从2006年我国开始实行的“特岗计划”便是乡村教师补充机制的一大创新。随着国家乡村教师队伍建设战略的持续推进，质量监测作为乡村教师研修的必要一环，亟需在监测思路、监测技术、监测方法、监测内容等方面进行有效改进。但遗憾的是，本阶段技术反哺乡村教师研修质量监测的效果较差，且研修监测信息来源单一、乡村地区的信息技术设备配备不足等问题制约了乡村教师研修质量监测的改进。由此，乡村教师队伍建设呼唤乡村教师研修质量监测范式的转型。

2 探索发展期

进入以数字技术为运作规则的数字时代，我国开始统筹部署推进“互联网+教育”，这推动了乡村教师网络研修的兴起，并促使乡村教师研修质量监测过渡到探索发展期。在本阶段，各省市大力发展乡村教师网络研修，对乡村教师能力素质提升工作进行“流程再造”，实现乡村教师研修质量监测的范式转换。本阶段乡村教师研修质量的定性监测与定量监测相互配合，主要采取融合互联网、大数据等诸多信息技术的评估监测方法。2016年，教育部发布《乡村教师培训指南》，强调在开展乡村教师网络研修与校本研修整合培训的同时，省市和区县要采取大数据评估、参训教师匿名评估、抽查评估、第三方评估等方式，做好乡村教师培训的过程监管工作[5]。整体来看，信息技术与乡村教师研修质量监测的融合助力生成综合性研修质量监测范式，围绕集中研修（学习层）、跟岗实践（反应层）、返岗实践（行为层）、总结提升（结果层）的全过程进行监测[6]，提高了研修质量监测的精准性。然而，本阶段信息技术并未对乡村教师研修场域数据全程监测提供有效的智能支持，数据采集、数据挖掘、数据分析的效果有待提升。

3 战略转型期

大数据和人工智能的深度有机结合，推动教育由数字时代过渡到智能时代。高度智能化、数据化的智能时代[7]，成为乡村教师研修质量监测的新背景，乡村教师研修质量监测由此进入战略转型期。智能时代的研修质量监测借助智能测评系统、学情分析系统等智能化工具，精准绘制教师“画像”，极大地提高了研修场域中乡村教师具身行为的数据采集与分析效率，并提升了乡村教师研修质量监测的精准性。此外，“三个课堂”（即专递课堂、名师课堂、名校网络课堂）作为促进城乡教育融合发展的“互联网+教育”应用新场景，推动了城乡教师研修共同体的形成。在应用过程中，可以利用智能分析技术，采集并分析城乡教师共同体中乡村教师的研修行为数据，诊断乡村教师研修过程中的认知水平、情感水平和参与水平变化，并挖掘乡村教师参与研修的社会交互和知识建构行为模式的转换特征[8]。综合而言，人工智能与乡村教师研修的深度融合，将加大乡村教师研修的开放性，这就对乡村教师研修质量监测提出了更严峻的挑战。

二多维驱动：智能时代乡村教师研修质量监测的技术逻辑

剖析智能时代乡村教师研修质量监测的技术逻辑，需尝试梳理乡村教师研修质量监测的逻辑维度。梳理已有研究成果，研究者对乡村教师研修质量监测的分析主要涉及以下层面：①度量层面，如郭绍青等[9]表示基于技术的动态数据获取与度量是确保乡村教师培训质量监测准确性的关键要素；②空间层面，如吴砥等[10]认为教师在网络学习空间开展教育教学活动的各类过程性数据是重要的评价依据；③反馈层面，如杜玉霞等[11]认为对教师的研修进行反馈能够对教师的研修产生重要影响；④管理层面，如朱旭东等[12]强调教师培训的项目管理、项目监测与教师培训项目应同步进行。参考上述研究，本研究从度量层面、空间层面、反馈层面、管理层面四个维度提出智能时代乡村教师研修质量监测的技术逻辑，如图2所示。

图2 智能时代乡村教师研修质量监测的技术逻辑

1 度量层面：数智融合助力乡村教师研修画像多维描绘

进入智能时代，借助数智融合（即大数据与人工智能的融合）可以有效统整数据仓储、人工智能系统中的多元异构数据，通过数据挖掘与数据分析的降本增效，为质量监测提供数据支持，助力乡村教师研修画像的多维描绘：①借助具有智能度量特性的智能技术，人工智能系统可以自行搜集并深度挖掘乡村教师研修期间产生的海量多元异构数据，建立乡村教师研修数据池，并通过智能语音识别、图像识别等技术对乡村教师在研修过程中的言行举止进行智能监测和深度分析。在数智融合的支持下，人工智能系统可以精准捕捉乡村教师研修前后教学知识、教学行为和学生学习效果等的变化，分析参培教师“研修内化”的实际成效，并基于研修质量监测结果进行精准帮扶。②借助数智融合，可以实现乡村教师研修数据的伴随式采集，从而助力教师画像的精准刻画[13]。基于大数据的人工智能系统可以辅助研修管理者精准获取乡村教师专业发展的规律与特质，生成可视化乡村教师研修质量分析报告。例如，李孝诚等[14]构建了乡村教师混合研修模式并在“国培计划”中进行实践应用，该模式采用视频分析、测试分析、社会网络分析等评估方法，采集乡村教师专业信念、专业知识、专业能力等的多维数据，并将评估结果分别纳入乡村教师个人发展档案和群体发展档案。

2 空间层面：智能监测空间设计助推乡村教师高质量学习与互助

智能监测空间设计可被视为人工智能赋能乡村教师高质量学习与互助的重要着力点，其为实时监测乡村教师的发展情况提供了浸润式的空间架构：①基于大数据、生物感知等技术的智能监测空间设计，有助于实现乡村教师全研修生命周期数据的精准采集和智能分析。基于数据样本对乡村教师的具身教学行为进行立体建模，有助于以大数据分析方式可视化呈现乡村教师的发展情况，并基于质量监测分析结果精准设置和优化研修路径。例如，首都师范大学的“云桥学院”项目秉持数据驱动的系统设计理念，采集农村教师在培训过程中展现的学习风格、兴趣、动机等，并结合学习平台上农村教师的在线学习数据，如在线学习时长、学习时段、讨论热点等，对培训系统进行多轮“宏观调整”与“微观调整”[15]。②智能监测空间设计关注研修前后状态信息的提取与反馈，致力于打造追踪式测评空间，生成乡村教师“研修前—研修中—研修后”的追踪式研修质量监测报告。依托智能监测空间，可以通过模拟课堂情境精准测评乡村教师的“研修迁移度”，对教师研修前后思想观念、专业知识、教学行为等方面的变化轨迹进行智能评测，并通过精准培训、资源共享等方式助推乡村教师高质量的专业学习。

3 反馈层面：智能评价助力乡村教师研修质量科学诊断与精准改进

在“国培计划”“送教下乡培训”等乡村教师研修项目中，研修质量的反馈是改进并完善项目实施内容与流程的重要基础。近年来，“互联网+在地化”的乡村学校教育模式逐渐兴起，其要求设置囊括地方性知识、在地化教学能力、实地教学经验等内容要素的乡村教师教育课程模块[16]。由于不同乡村地区具有独特的地理、社会、文化特征，故传统的乡村教师研修质量反馈手段难以形成不同乡村地区教师研修“诊断—反馈—改进”的行动链条。智能评价作为助力乡村教师研修质量科学诊断与精准改进的关键手段，使乡村教师研修质量的传统反馈机制走向对话式、循证式智能反馈机制成为可能：①基于对研修场域中乡村教师行为数据的智能化采集，可以精准监测乡村教师研修的内化程度，为乡村教师提供更为精准的智能反馈。另外，借助研修质量的智能评价结果，可以科学诊断乡村教师研修过程中存在的问题，从而开展精准帮扶和针对性培训，助力乡村教师研修的精准改进。②传统评价偏重于文本评价，而智能评价能够充分发挥富媒体属性与数据智能，利用自然语言、图形图像等反馈形式进行智能反馈[17]。基于研修过程中乡村教师的特定行为，智能评价可辅助评价者实时掌握乡村教师的个性化研修需求，并系统挖掘乡村或偏远学校的教育特征、乡村教师的专业发展期望、乡村教师的研修参与态度等诸多要素，从而动态调整研修项目的实施进度与实践模式。

4 管理层面：数据治理助推乡村教师研修资源与服务个性化供给

在城乡教育一体化发展的背景下，整合县区教师培训资源与建立乡村教师专业发展支持服务体系的重要意义愈发凸显，其要求进一步推动乡村教师研修资源与服务的个性化供给。为智能化统筹乡村教师研修资源与服务，需要充分挖掘乡村教师参与研修的迫切诉求与核心需求，而致力于提升数据质量、消解“数据孤岛”、加强数据安全性的数据治理为其提供了有效保障：①数据治理能够助推以经验感知为核心特征的传统研修管理模式走向以数据循证为核心特征的智能研修管理模式，从而为乡村教师研修资源与服务的个性化供给提供根本保障。以模型分析和深度学习为核心，以全过程乡村教师研修证据链为抓手，通过开展数据治理，能够形成囊括乡村教师研修人员基本信息、过程行为的数据集，并在此基础上构建乡村教师研修资源与服务的智慧决策模型。②数据治理是智能研修决策的核心支撑，能够推动传统乡村教师研修管理理念支配下的单一主体决策转变为多元主体决策，并进一步完善乡村教师研修服务。通过开展数据治理，可以汇总乡村学校、参训教师、社区等利益群体的多元需求，并基于“三个课堂”的乡村教师专业发展模式、“送培下乡”的乡村教师培训模式，推动研修服务供给的数字化转型。

综上可知，智能时代乡村教师研修质量监测遵循四个层面的技术逻辑：①度量层面，涉及乡村教师研修全程的多源异构数据伴随式采集和乡村教师研修画像的多维描绘，这是推动乡村教师研修质量监测精准化的数据支持；②空间层面，研修质量监测空间的智能化设计可持续监测教师返岗后的实训状态，精准度量乡村教师研修后的多种数据，从而助推乡村教师高质量的专业学习与同伴互助；③反馈层面，研修质量监测反馈是实现乡村教师研修质量科学诊断与精准改进的关键手段，可将基于智能评价的研修反馈视为乡村教师专业发展的核心支持；④管理层面，开展研修管理是乡村教师研修质量的有效保障，特别是在智能时代的乡村教师研修管理中，数据治理可使乡村教师研修资源与服务个性化供给的价值功能愈发凸显。

三现实阻碍：智能时代乡村教师研修质量监测的实践困境

智能技术在赋能乡村教师研修质量监测的过程中既面临一定的机遇，也要应对诸多困境。而困境的产生，在一定程度上源于技术逻辑在现实场域中难以有效地贯彻与执行。对此，本研究尝试从度量、空间、反馈、管理四个层面阐释智能时代乡村教师研修质量监测的实践困境。

1 度量层面：研修数据监测智能化转型存在伦理风险

基于智能度量的人工智能在助推乡村教师研修数据监测智能化转型的同时，也不可避免地带来了伦理风险，主要表现为：①人工智能算法的运作以对数据的挖掘与捕捉为基础，而对乡村教师研修数据的片面采集将会产生“质量监测盲区”，催生数据服务偏见。同时，基于不透明的算法刻画教师发展画像并自动归类，可能与乡村教师意志相悖，存在难以预知的“算法黑箱”风险，且易产生不公平的伦理风险。②乡村教师研修质量监测过程易产生商业利益驱动下的隐私泄露风险。不少县级研修部门忽视乡村教师、乡村学校的数据利益与数据隐私安全，甚至有大量的社会企业与技术平台将乡村教师研修数据视为其谋取商业利益的数据资产。③对乡村教师研修数据的挖掘与分析，往往会忽略特定的乡村教育情境与智能评价的伦理属性，这将导致研修质量监测嵌入乡村文化体系的程度不高，对于乡村教师研修质量伦理属性、文化属性的监测不足，进而使乡村教师研修的人文价值难以充分彰显。

2 空间层面：混合式监测情境难以精准契合乡村教师的多层次需求

自然语言处理、语音识别等智能技术的快速发展，使混合式监测情境成为乡村教师研修质量监测的常态化空间。然而，当前的混合式监测情境依然存在与乡村教师多层次需求难以精准契合的困境，主要表现为：①混合式监测情境难以精准契合乡村教师情感关怀的需求。对乡村教师情感关怀诉求的满足是研修质量监测生命力的重要体现，但技术的应用似乎忽略了基于关怀的行动意愿[18]。受技术工具性的限制，混合式监测情境很难评测乡村教师的真实情感，其在满足乡村教师的情感需求方面功能较弱，存在淡化乡村教师情感价值的风险，并阻塞了乡村教师研修中的价值认同与身份认同，这突出表现为以县域教师网络研修社区为主体的网络研修场域中乡村教师研修共同体的情感弱化。②城乡地区“数字底座”建设存在较大的不平衡，混合式监测情境难以精准契合乡村教师的归属感需求。目前，乡村地区的中小学校在信息网络、平台体系、数字技术的覆盖与布局等方面与城市地区仍然存在较大差距，且还需要依靠城镇地区提供的技术扶助与支持。

3 反馈层面：循证式智能研修质量反馈机制有待优化

在智能技术的支持下，乡村教师研修质量监测能够实现精准度量、智能评价与智能反馈。然而，在当前的乡村教师研修质量监测中，循证式智能研修质量反馈机制仍有待优化，主要表现为：①智能反馈虽以互动反馈为主要特征，但本质上人机关系仍处于“机器为主体，人为客体”的阶段[19]，智能算法的不可见性、抽象性使师生的教育主体地位在人技关系的异化中逐渐消解。②人工智能具有强大的数据分析和反馈功能，但乡村教师研修质量的智能反馈机制在一定程度上还存在高度同质化的问题，乡村教师因其工作环境的特殊性，需要根据实际情况对教学方案做出改变，而智能算法的固化不利于乡村教师的观念进步和思维创新。长此以往，乡村教师有可能陷入路径依赖，成为智能技术的“附庸”。③基于智能技术的“乡村教师研修—精准度量与智能反馈—定向培训与帮扶”机制建设尚未成熟，县级教师发展中心与乡村教师工作坊研修、乡村教师网络研修、乡村教师校本研修之间的协同效应有待加强。

4 管理层面：智能研修决策模式与效果存在信息偏差

大数据、人工智能等技术与教育教学的深度融合，助推乡村教师研修决策的智能化转型，但智能研修决策模式与效果存在信息偏差，主要表现为：①智能研修决策模式与效果受制于研修数据的规模和质量[20]，由于对研修数据的挖掘与利用程度实际上并不高，故易造成智能研修决策模式与效果之间出现信息偏差。对乡村教师研修数据的片面捕捉，是影响研修数据仓库与研修数据集市建立的关键因素。有限的乡村教师研修数据储备，使研修管理者难以选择契合的研修管理方案，且对乡村教师研修需求的回应严重不足。②乡村教师研修质量监测过程中的跨时空场域特征，引发了研修数据的多源异构特性，而智能算法设计和数据模型一般遵从简化、高效的原则，为了保障数据模型的契合度，算法模型通常会忽略乡村教师研修中的细微零散数据，并产生“度量偏差”，从而制约智慧评估与智能决策的实现。

四如何推进：智能时代乡村教师研修质量监测的推进策略

为突破上述智能时代乡村教师研修质量监测的实践困境，本研究从标准规范、空间设计、精准反馈、信息治理四个方面提出智能时代乡村教师研修质量监测的推进策略，以推动人工智能在乡村教师研修质量监测中的有效应用。

1 聚焦数据智能标准与规范，提升乡村教师研修质量数智化监测成效

人工智能虽可助力乡村教师研修全程的智能度量和监测，精准刻画乡村教师发展画像，但在实践过程中仍然存在“监测盲区”。因此，应聚焦数据智能标准与规范，提升乡村教师研修质量数智化监测成效，具体包括：①基于数据智能开发与设计标准、数据智能采集标准、数据智能分析标准、数据智能集成与共享标准等，构建数据智能标准与规范体系。县级政府应致力于构建跨领域、跨部门、跨时空的多维乡村教师研修数据动态监测交流机制，打造乡村教师智能研修大数据池，打破数据交流屏障和数据鸿沟。同时，需建立数据共享与流通机制，及时整合乡村教师研修质量监测全过程产生的多源异构数据，以弥合“数据鸿沟”。②搭建乡村教师研修的智能技术伦理风险防范机制，包括尝试设立县级乡村教师研修监管部门或机构，组织专业人员对乡村教师智能研修服务潜在的伦理风险进行动态监测，明确乡村教师研修伦理风险可能存在的形式（如数据服务偏见、黑箱风险），提高乡村学校和研修机构的风险监督能力，以乡村教育的独特性和乡村教师的在地性为基本遵循，推进乡村教师本土化发展[21]，加强人工智能赋能乡村教师研修质量监测的精准度与伦理关照，优化乡村教师研修质量监测的成效。

2 关注沉浸式监测空间设计，打造智能化乡村教师具身研修场域

以往乡村教师研修质量监测主要采用结果性评价方式，无法精确测量乡村教师研修效果。智能监测空间设计通过模拟返岗实操，为乡村教师研修监测提供了良好支撑，但其面临情感关怀缺位、归属感缺失等困境，因此应重点关注沉浸式监测空间设计，打造智能化乡村教师具身研修场域，具体包括：①借助多模态情感感知技术，构建多重感知模式，设计乡村教师研修的沉浸式监测空间。同时，通过智能情感计算助力乡村教师情感识别、情感表达、情感决策，完善乡村教师研修全过程的质量监测平台。②创设智能化乡村教师具身研修场域，开展具身研修监测活动，关注乡村教师与环境的相互作用。同时，亟需发挥县级教育行政部门、乡村中小学、社区、行业企业的协同力量，建设学习者具身模拟数据库，拓展具身模拟空间设计和具身模拟轨道设计的具体思路，使乡村教师在自我与环境有机统一的过程中实现专业发展。③在智能时代，乡村教师研修质量监测空间的设计亟需回归乡土文化信息的传播与共享，唤醒乡村教师的情感归属，走出数据至上主义误区，并大力推动乡村地区教育新基建，构建智能化的新型研修生态、高质量的新型研修资源供给模式、开放灵活的乡村教师研修体系。

3 立足精准反馈，构建增值型乡村教师研修质量评价与改进机制

人工智能系统虽能助推研修反馈机制进入智能反馈时代，但智能互动反馈仍然存在学习者主体性丧失、交互方式固化等风险，因此亟需立足精准反馈，构建增值型乡村教师研修质量评价与改进机制，具体包括：①乡村教师研修部门或机构应着手打造研修专区，组建县级乡村教师智能研修共同体，对参培教师进行合理分类，构建满足不同类型、不同需求的乡村教师个性化反馈体系，生成个性化智能反馈知识库，并建立与乡村教师校本研修数据平台的联结通道，形成精准、全面的乡村教师智慧研修监测与反馈机制。②突出过程取向的评价理念，构建增值型教师研修质量评价与改进机制。具体来说，可以构建面向乡村教师研修全过程的大数据增值评价模型，研发智能研修数据分析平台，关注乡村教师的具身研修过程[22]；可以利用智能情感识别技术，对乡村教师在研修全程中的情感信号进行智能表征、数据建模，挖掘外在情感表象与内在情感之间的真实映射关系，从而与乡村教师产生情感共鸣和情感交互；同时，还可以利用人工智能技术对乡村教师在研修场域中的具体行为进行实时捕捉与靶向分析，科学监测乡村教师研修的实际效果，以增值内驱为核心，构建增值型乡村教师研修质量评价与改进机制。

4 强化信息治理，构建乡村教师研修决策风险预警体系

智能技术虽能助力传统乡村教师研修决策模式转向智能乡村教师研修决策模式，但仍然存在“信息偏差”问题，因此需要强化信息治理，构建乡村教师研修决策风险预警体系，具体包括：①强化信息治理。研发智能时代乡村教师研修决策服务咨询平台，动态汇聚不同利益主体的研修需求和反馈建议，打通数据访问瓶颈，构建大数据分析模型和大数据池，建立乡村教师研修的数据集市，为各利益主体提供乡村教师项目决策服务、乡村教师职业发展规划等。②构建乡村教师研修决策风险预警体系。建立乡村教师研修管理偏位风险审查机构和问责机制，对乡村教师研修管理风险实施有效监督，并出台相关的处罚监督条例。③有效提升乡村教师研修管理者的信息治理能力。乡村教师研修管理者（如区县教师、教育主管人员）应扮演信息治理的建设者和执行者角色，提升自身运用智能决策系统制定研修方案的能力，熟悉人工智能场域下研修管理的相关业务操作。同时，乡村教师研修管理者可以组建信息治理小组，来完成研修数据的采集、分析、交流共享等环节，并关注乡村教师研修的真实需求，构建兼具循证决策与人文关怀的乡村教师研修服务体系。

五结语

智能时代的乡村教师研修质量监测面临新的发展契机。本研究梳理了乡村教师研修质量监测的变革历程，并从度量、空间、反馈、管理四个层面阐释了智能时代乡村教师研修质量监测的技术逻辑。在此基础上，本研究进一步分析了智能时代乡村教师研修质量监测面临的实践困境，据此从标准规范、空间设计、精准反馈、信息治理四个方面提出了智能时代乡村教师研修质量监测的推进策略。进一步分析，乡村教师研修质量监测不仅是对乡村教师研修绩效结果的评价，更重要的是对乡村教师研修开展全过程的质量监测，以促进乡村教师职业发展为深层目标。由此，学界应进一步深化对智能时代乡村教师研修的研究，可尝试挖掘影响智能时代乡村教师研修效果的主要因素，探寻提升乡村教师研修质量、促进乡村教师职业发展的关键路径。

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Quality Monitoring of Rural Teachers’ Training in Intelligent Age:Technical Logic, Practical Dilemma and Promotion Strategy

ZHAO Lei-lei1ZHANG Li2BAO Wen-yu3[Corresponding Author]JIANG Yu-feng3

With the deep integration of artificial intelligence and education and teaching, how to realize the intelligent transformation of quality monitoring of rural teachers’ training in the intelligent era has become a hot topic. Therefore, this paper firstly combed the reform process of quality monitoring of rural teachers’ training. Secondly, this paper explained the technical logic of quality monitoring of rural teachers’ training in the intelligent era from four aspects of measurement, space, feedback, and management. Subsequently, relying on this technical logic, the paper expounded the practical difficulties of quality monitoring of rural teachers’ training in the intelligent era from the above-mentioned four aspects. Finally, the promotion strategies for quality monitoring of rural teachers’ training in the intelligent era were proposed from four aspects of standard specifications, spatial design, precise feedback and information governance. The research of this paper was helpful to break through the practical dilemma of quality monitoring of rural teachers’ training, made quality monitoring of rural teachers’ training follow the educational reform trends in the age of intelligence, and provided reference for promoting the high-quality development of rural teachers’ training.

rural teacher; intelligent training; quality monitoring; artificial intelligence