基于大数据与人工智能的教师继续教育模式研究

○赵 君

进入21 世纪以后，教育界正经历一场前所未有的变革，而大数据与人工智能无疑是引领这场变革的核心技术。与此同时，教师，作为教育变革的直接参与者和推动者，其继续教育和培训变得尤为关键。在2022 国际人工智能与教育会议上，与会者共同探讨了人工智能如何助力教育的现代化。全球各地的政府官员、专家学者、企业代表都看好这一趋势，并相信人工智能将为教育带来更加广泛的可能性。我国作为全球的经济和科技大国，正处于这场科技和教育变革的前沿。习近平总书记也强调了人工智能对教育的深刻影响，并提出积极推动两者的深度融合。从国务院到各级部门，都明确提出了利用人工智能加快推动人才培养模式和教学方法改革的目标。实际上，人工智能与教育的结合正在逐步展开，不仅为教育带来了创新的模式，还为教师提供了更多的发展机会。但是，在这个过程中，如何确保大数据和人工智能能够真正地服务于教育，成为各方面共同关心的问题。针对这一问题，文章将对大数据与人工智能在教师继续教育中的应用现状进行深入探讨，同时，针对其中存在的问题提出相应的策略和模式，以期为教育的未来发展提供一些建议和参考。

一、大数据与人工智能背景下教师继续教育的现状分析

（一）教师继续教育的发展现状扫描

随着21 世纪知识经济的崛起，教育领域逐渐认识到对教师持续的专业发展和培训的重要性。近年来，教师继续教育呈现出几个明显的发展趋势。首先，由先进的技术如数字化技术、“云计算”和人工智能驱动的教育模式逐渐盛行，使教育内容的传递和学习过程的管理更为高效。其次，传统的面对面授课模式正逐渐与线上教学方式融合，构建出一个线上与线下相结合的继续教育模型。这不仅大大增强了教学的灵活性，也满足了教师在不同时间和空间条件下的学习需求。此外，大数据技术的引入使得教育培训机构能够为教师提供更为个性化的学习路径。通过深入分析教师的学习习惯和知识需求，教育内容和方法都得以精准定制。再者，与简单的理论知识传授不同，现代的继续教育更注重教师的实际教学应用和教育方法的反思，鼓励教师将所学应用于实际的教学中，并对其进行持续的反思和改进。此外，教师在继续教育中不仅仅是学习本学科的专业知识，更是在进行跨学科的知识整合，形成一个多元化、宽广的知识结构。最后，现代社会对教师的继续教育不再是简单的知识更新，而是形成了一种终身学习的观念，强调在整个教育生涯中，教师都应该保持对新知识的持续追求和学习。这些发展趋势共同塑造了现代教师继续教育的新面貌，为教师的职业发展注入了新的活力和机遇。

（二）大数据与人工智能在教师继续教育中的实际应用

在当今时代，大数据与人工智能正逐渐渗透到各行各业中，教师的继续教育领域亦然。在此背景下，这两大技术为教师继续教育提供了创新的解决方案和广泛的应用场景。首先，大数据为教师继续教育提供了丰富的数据资源，从而助力深入挖掘教师的学习习惯、能力差距与培训需求。例如，通过对教师在在线教育平台上的学习行为数据进行分析，可以准确地为其推荐最适合的课程与学习资源，实现精准培训。人工智能技术则为教师继续教育带来了智能化的学习体验。智能教育助手能够实时回答教师的疑问，为其提供个性化的学习建议，甚至模拟真实教学场景，帮助教师提高教学技能。同时，通过机器学习算法，可以分析和预测教师的学习效果，从而为其提供更有针对性的反馈和指导。再者，这两大技术的结合，为教育培训机构提供了强大的后端支持。基于大数据的智能分析系统可以实时评估教育培训的效果，为课程设计和内容优化提供数据支持。此外，人工智能技术还能自动生成适应不同教师需求的学习内容，降低培训成本，提高培训效率。综合来看，大数据与人工智能为教师继续教育带来了更为深入、精准且智能化的学习体验，不仅提升了教育培训的效果，还为教师的专业发展提供了广阔的可能性。

二、大数据与人工智能视角下的教师继续教育存在的问题

（一）数据质量和完整性问题

在基于大数据与人工智能视角下的教师继续教育中，数据质量和完整性成为其中的一大关键性问题。大数据的核心价值在于其提供的准确性和真实性，然而，如果数据的质量和完整性得不到确保，所做的分析和预测可能会产生误导，从而影响教育的效果。教师在在线平台的学习行为数据可能存在缺失或误报。如网络中断、系统错误或其他非教育相关因素可能导致数据的不完整或失真。此外，有时教师在平台上的行为并不完全反映其真实的学习情况和需求，从而使得基于这些数据的分析结果产生偏差。不同的在线教育平台、学习工具或应用可能采用不同的数据记录和存储格式，这为数据的整合和统一分析带来了难度，可能导致部分重要信息的遗漏或冗余。随着教育技术的快速更新，过去的数据可能不再适用于当前的教育环境和需求，从而影响到数据的实际应用价值。综上所述，数据质量和完整性问题对基于大数据与人工智能的教师继续教育带来了实质性的挑战，需要教育机构和技术提供商共同努力，确保数据的高质量、完整性和时效性，以实现教育的真正价值。

（二）教师继续教育的个性化难题

教师继续教育在追求个性化的过程中，面临着诸多的挑战。个性化教育不仅意味着为每位教师提供与其需求和能力相匹配的学习资源，更意味着在教学策略、评估方式和学习路径上进行精准的定制。然而，要在大数据和人工智能的支持下实现这一目标，确实不是易事。首先，尽管有了大数据的支持，但要准确捕捉到每位教师的真实需求、兴趣和学习习惯，仍是一大难题。教师群体内部的差异性很大，这就要求数据分析能够深入到每个个体，而不仅仅停留在宏观的统计和分类上。其次，当前的人工智能技术虽然在某些领域取得了显著的进步，但在真正理解教师的学习动机、情感状态和认知结构上，仍有待深入。这意味着，单靠技术可能难以为教师提供真正个性化的学习体验。再者，教育资源的创设和分配也是个性化教育面临的难题。要为每位教师提供个性化的学习材料和活动，不仅需要大量的教育内容和教学方法，还需要一个灵活、可扩展的教育平台来支持。最后，如何评价和反馈个性化学习的效果，也是一个待解的问题。传统的评价方法可能不适用于个性化教育，这就需要开发新的评估工具和机制，以确保教师在个性化的学习路径上获得实质性的进步。综上，虽然基于大数据与人工智能的教师继续教育在追求个性化上具有巨大的潜力，但实现这一目标仍需跨越诸多障碍，这需要教育者、技术者和决策者共同努力，深入研究和探索。

（三）技术与应用有效融合的缺失

在当前的教师继续教育领域，技术与应用的融合明显不足，这已成为制约教育现代化和高效发展的关键问题。尽管人工智能和大数据技术的进步为教育带来了前所未有的可能性，但如何将这些技术真正融入教师的日常教学和学习中，仍是一个亟待解决的难题。首先，现有的技术应用往往与教育实践存在“隔膜”。即使是尖端的技术，也很少考虑到教师的实际需求和教育场景的特点。这导致许多技术工具在实际应用时，难以发挥预期的效果，甚至有时会成为教育活动的“累赘”。其次，教师对于新技术的接受度和掌握程度参差不齐。由于培训机会有限，加上技术更新换代的速度过快，许多教师难以跟上技术的步伐，从而导致他们在使用技术时感到困惑和不安。再者，当前的技术研发更多地侧重于技术的创新，而忽略了教育的核心价值。这意味着，尽管有了高度先进的技术，但如果不能为教师和学生提供真正有价值的学习体验，这些技术的意义就会大打折扣。最后，技术与应用的融合还涉及政策、资金、设备和人才等多个方面的支持。在现实中，这些资源往往是有限的，这使得技术与应用的真正融合面临诸多挑战。

三、大数据与人工智能视角下教师继续教育的应对

（一）优化数据采集和处理流程

为了更好地服务于教师继续教育，基于大数据与人工智能的视角，需要对数据采集和处理流程进行优化。明确数据采集的目的和需求。在进行数据采集之前，应当确立清晰、具体的目标，以确定所需数据的类型、范围和深度，从而确保数据的针对性和效率。采用先进的数据采集工具和技术。利用各种现代化的传感器、摄像头、麦克风等设备，结合大数据和人工智能技术，自动、准确地捕捉教学活动中的各种数据。建立完善的数据验证和清洗机制。由于原始数据可能存在噪声、错误和冗余，需要通过自动化工具进行数据验证，确保数据的质量和完整性。实施数据的结构化处理。对于教师继续教育中的各类非结构化数据，例如文本、音频和视频等，应结合相关算法进行结构化转换，使其更易于分析和挖掘。确保数据的安全和隐私。在数据采集和处理的各个环节，都要严格遵循相关法律法规，确保教师和学生的个人隐私不被侵犯，同时对数据存储和传输进行加密，以防止数据泄露。持续优化和更新数据处理流程。随着技术的进步和教育需求的变化，应定期对数据采集和处理流程进行评估和调整，确保其始终处于最佳状态。通过上述策略的实施，不仅可以提高数据处理的效率和质量，更可以为教师继续教育提供更加准确、深入的洞察，从而推动教育的持续创新和进步。

（二）采用人工智能技术实现教育个性化

教育个性化是当代教育发展的必然趋势，能够满足不同学员的学习需求，提高学习效果。基于人工智能技术，可以为教师继续教育提供更加精准、高效的个性化解决方案。构建学员画像。利用人工智能对学员的学习行为、偏好、能力等进行深度分析，形成全面、精确的学员画像，为后续的个性化教学提供数据支持。推荐个性化学习资源。根据学员画像，智能推荐与学员需求、兴趣相匹配的学习资源，如课程、文章、视频等，确保学习内容的针对性。提供智能学习路径规划。基于对学员能力和知识结构的了解，为学员设计出最佳的学习路径，确保学习过程的连续性和深度。实施智能化学习评估。运用人工智能技术，对学员的学习过程进行实时跟踪和评估，如智能题库、智能批改等，及时为学员提供反馈，指导其调整学习策略。开发智能互动教学工具。结合虚拟现实、增强现实等技术，为教师提供更为生动、互动的教学工具，以满足不同学员的学习风格和需求。持续优化个性化教育模型。基于学员的学习反馈和效果，定期对个性化教育模型进行调整和优化，确保其始终适应教育的发展和变化。

（三）强化技术与实际教学应用的整合

技术与实际教学应用的整合是实现教育现代化的关键，能够充分挖掘和利用技术的优势，为教师继续教育带来更加丰富、高效的学习体验。构建开放的技术平台。该平台应支持各种教育应用的接入和整合，确保不同的技术和工具能够无缝对接，为教师提供统一、便捷的使用体验。进行跨学科的教育研发。鼓励教育专家、技术研发人员、教师等多方合作，共同探索如何将先进的技术与教育需求结合，创造出真正适用于教育场景的技术应用。制定标准化的技术接入规范。确保所有的技术和应用都能够按照统一的标准进行开发和接入，提高整合效率，降低整合成本。进行系统的技术培训。对于教师、管理者等教育工作者，进行定期的技术培训，提高他们的技术应用能力，确保技术能够真正为教育服务。持续进行技术应用评估。对于已经整合到教学中的技术和应用，进行定期的效果评估，根据评估结果对其进行优化和调整，确保技术应用始终保持最佳状态。鼓励创新性技术试验，为愿意尝试新技术的教师和学校提供支持，鼓励他们进行技术试验，探索更多的技术与教育的结合可能性。

四、教师继续教育新模式探索

（一）构建基于AI 的自适应学习平台

针对教师继续教育，基于AI 和大数据的自适应学习平台可以满足教师多样化、动态变化的学习需求。实现这一目标需要采取以下措施：一是收集和分析教师的教学反馈数据。系统收集教师在教学中遇到的问题、需求以及他们的教学风格和习惯，为后续的自适应学习提供数据基础。结合教育领域的先进研究和教育政策，利用AI 技术为教师推荐合适的学习资源和课程，以满足其继续教育的需求。二是设计与实施教师的自适应学习路径。根据每位教师的特点和需求，为其提供个性化的学习计划和资源。三是实施实时的学习支持和反馈。利用AI 技术，为教师提供及时的学习指导和帮助，确保其学习效果最佳。与其他教育技术和工具进行整合，如虚拟现实、增强现实等，为教师提供更为丰富和多元的学习体验。四是重视数据安全和隐私保护。在搜集、存储和处理教师的学习数据时，应严格遵守相关法律法规，确保其数据安全和隐私得到充分保护。通过以上措施，基于大数据与AI 的自适应教师继续教育平台可以为教师提供更为个性化、高效和前沿的学习体验，有助于提高教师的教学能力和素质。

（二）设计大数据驱动的教师培训课程

在现代教育领域，大数据的应用为教师培训课程设计提供了前所未有的机会。大数据可以为教育者提供深入的洞察，从而更好地满足教师的学习需求。基于大数据的教师培训课程设计需要遵循以下策略和方法：一是深入挖掘和分析教师的学习数据。这些数据可以来源于教师的在线学习行为、评估和测试成绩、互动和讨论记录等，以识别其学习习惯、风格和需求。跟踪和分析教育领域的最新研究和趋势，以确保课程内容的前沿性和实用性。二是设计动态的课程结构。根据大数据分析的结果，可以动态地调整课程的内容、进度和形式，以满足教师不断变化的学习需求。三是实现实时的学习反馈。通过对教师学习数据的实时分析，为教师提供及时的学习建议、资源推荐和学习策略，帮助他们优化学习过程。四是注重课程的实际应用。结合大数据分析的结果，强调课程中的实际案例和实践活动，确保教师能够将所学应用于实际教学中。五是持续优化课程设计。基于教师的学习数据和反馈，定期对课程内容、结构和方法进行优化和更新，确保其持续的相关性和有效性。借助大数据，教师培训课程设计能够更为精准地满足教师的实际需求，从而提高培训效果和教师的满意度。

（三）促进多元化学习资源与技术的结合

在现代教师继续教育中，多元化学习资源与技术的有效结合已成为提高培训效果的关键。为确保资源与技术的和谐融合，以下几个策略和做法值得关注：一是构建集成式学习资源库。此资源库应汇集多种格式的教育内容，包括视频、文本、互动模拟、案例研究等，确保教师可以根据自己的学习偏好选择合适的资源。二是引入先进的学习管理系统（LMS）。现代的LMS 不仅支持课程管理和跟踪，还可以与各种学习技术工具无缝对接，为教师提供一站式的学习体验。三是实施混合式学习模式。结合在线自主学习、面对面教学、小组讨论等多种学习方式，确保教师在技术支持下能够体验多元化的学习路径。四是提供持续的技术支持与培训。随着技术的快速发展，持续为教师提供技术培训和支持，确保他们能够有效利用各种学习工具。五是鼓励开放资源的利用与共享。利用开放教育资源，如MOOCs、开放文本书等，可以为教师提供更广泛的学习内容选择，同时鼓励教师共享自己的教育资源和经验。六是建立反馈和评估机制。通过对教师的学习行为和成果进行持续评估，及时收集反馈，可以更好地了解多元化学习资源与技术的结合效果，为后续改进提供依据。