智能精准教研背景下教师群体画像实践研究

摘要：教师教育的发展是教育现代化的重要组成部分。基于精细化数据管理和科学决策的精准教研为教师专业发展提供了新的手段。该研究以教师群体画像技术为核心，通过构建群体画像框架，并以央馆智能研修平台所提供的数据为基础，聚焦于数学学科中“好课”的关键特征，并构建了教师群体画像标签体系。此外，通过对不同教师群体的职级、学科和学校等三维特征的分组，从常模分析、特征分析以及差异分析的角度揭示了教师群体的特征和课堂模式。研究表明，群体画像不仅有助于制定教师个性化成长方案，还能促进跨学科和跨校区的协同创新、推动数据驱动的教育决策，实现教育质量的持续改进和动态评估。

关键词：精准教研；群体画像；实践研究

中图分类号：G434 文献标识码：A

* 本文系教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）智能研修平台应用试点工作、国家社会科学基金教育学一般课题“初中生学业增值评价的模型构建与监测研究”（项目编号：BHA220133）阶段性研究成果。

① 李雅瑄为本文通讯作者。

在当前中国教育改革与信息技术迅猛发展的背景下，提升教学质量和推动教师专业发展已成为教育领域的重要议题。智能精准教研作为一种新兴的教研模式，强调基于数据的精细化管理和科学决策，旨在通过深入的教学分析和d4f7a725101b6bdf5a19517a681934ca2daaa6a3e7c992245a20cd83dd2270af教师评价，实现教育资源的优化配置和教学效果的最大化。在这一背景下，群体画像技术作为教育研究和实践中的重要分支，逐渐受到关注，该技术的应用有助于深入理解教师群体的特征和需求，并支持教师个性化成长方案的设计和实施。

一、相关概念及文献综述

（一）智能精准教研

教研，即教师教学研究，旨在通过对教学实践中的现象、问题和过程进行深入的理论探讨和分析的研究活动[1]，是促进教师专业成长和提升教育质量的核心途径。胡小勇提出了“精准教研”概念，认为精准教研是一种以提升教师专业素养为目标，利用信息技术收集和分析多模态数据，旨在促进课堂教学改进、优化教学行为，并为教研决策提供精准支持的教研模式[2]。杨欣认为人工智能技术赋能助力教研变革，促进教师高级智慧的发展[3]。李阳等人认为“智能精准教研”是融合人工智能与教师教育的教研新形态，强调对教师课堂教学行为和评价数据进行分析[4]。郑欣欣等人认为智能精准教研是依托数据支持，通过人工智能技术精确诊断问题并实施精准干预的教研活动[5]。目前我国现有研究对智能精准教研的理解有所不同，但都强调数据对智能精准教研的重要性。例如，张妮等人基于大规模问卷调查，开发了PAST模型以支持精准教研[6]。杨丽娜等人基于TPACK模型，针对教师教研资源需求，构建了一个智能推荐模型[7]。胡小勇等人通过对多模态数据的分析生成教师画像，运用智能推荐算法为教师提供智能研修路径[8]。传统教研活动存在参与度低，信息传递单向，评价单一，过于形式化等问题。智能精准教研的基础在于利用人工智能技术，通过智能研修平台分析教学研修的过程数据和评价数据，优化和调整教学进度，从而提升教师的专业水平和教学质量。

（二）群体画像

群体画像技术起源于营销和社交媒体领域，用于分析和预测消费者行为。Alan Cooper首次提出了用户画像的概念，将其定义为基于市场与大量数据构建的真实用户群体的虚拟模型[9]。在教育领域，这一技术被用来描绘学生或教师群体的共同特征，如学习习惯、知识掌握水平和教学风格。通过对教育数据的深入分析，利用画像技术能够较为客观地对教师或学生群体进行精准描述，从而实现更精准的教育干预。Shahbaz等利用自然语言处理和语义分析，基于用户信息、偏好和搜索历史构建用户画像，为在线学习者推荐内容和课程建议[10]。陈海建等人通过获取在线学习者数据，从基本属性和学习过程特征来构建学习者画像与分析，能够有效促进学生的个性化教学[11]。群体画像涉及收集群体数据、聚类分析、模型训练和优化，以生成能表征和预测群体行为的语义化标签。胡小勇团队通过挖掘和分析与教研相关的数据，利用画像技术构建的虚拟教师模型。构建教师画像依赖于全面多元的教学研究数据，目的是为了准确展示教学状态、挖掘潜在信息、预见教师研究行为的发展趋势，并助力于教学决策的智能化[12]。构建学习者画像侧重于群体特征，通过对学习者进行分类描述，实现对各类学习者提供个性化支持服务。肖君等人基于“ODAS”开放学习分析构建开放在线学习者画像，探究高风险学习者特征，并设计教学干预措施[13]。余明华等人利用可视化学习分析技术构建研究性学习学生画像，以识别不同能力水平的学生群体，并实施精确的干预与指导[14]。

在数据科学和统计学中，群体的划分通常采用两种主要方法：数据为中心的聚类方法和基于实际用户特征的分组方法。这两种方法各有其应用场景和优势，适用于不同的业务和研究需求。数据为中心的聚类方法依赖于算法来发现数据中的自然分组，这些分组未必事先定义或基于预设的标准。这种方法使用数学模型评估数据项之间的相似性，将类似的数据项自动归入同一组。聚类分析是探索性数据分析的一部分，常用于市场细分（帮助识别具有相似购买行为或偏好的消费者群体）、生物信息学（用于基因表达数据分析，找出具有相似表达模式的基因）。常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、 DBSCAN等。这些方法基于不同的数学原理，如距离度量或密度估计，自动地将数据分组，而无需事先指定类别标签。基于实际用户特征的分组方法按照实际用户特征或业务需求来人为设定分组标准。与数据为中心的方法不同，此方法通常基于明确的业务逻辑或先验知识来定义群体，常用于个性化服务（金融服务行业可能根据客户的风险承受能力和投资偏好来提供定制化的投资产品）或教育分层教学（根据学生的学习成绩和能力，将学生分成不同的教学小组，以提供适宜的教学资源和方法）等。

二、教师群体画像框架构建

本研究的流程包括数据收集、数据预处理、画像构建和画像应用四个主要步骤。首先，全面收集课堂和师生互动的多维数据，其次，对数据进行清洗、标注和整合，得到结构化的课堂数据。然后，通过特征分组和聚类分析，识别教师行为和教学效果的共性和差异，构建详细的教师画像并进行可视化展示。最后，将画像结果反馈给教师和教育管理者，用于指导教学改进和教育政策制定，并持续优化画像模型，如图1所示。

（一）数据采集

高质量的数据采集是教师画像研究的基础[15]。全面、准确和有效的数据采集能够确保教师画像的准确性和有效性。为确保本研究的全面性和深入性，数据收集方法将综合采用定性和定量的研究手段，并兼顾线上线下的数据来源，覆盖教学过程和结果的各个方面。

1.课程AI分析数据。相比较于传统的课堂教学行为分析采用人工收集和分析数据导致的编码主观性强、耗时耗力、样本量小等缺点[16]，采用人工智能对教学过程数据进行自动采集和编码，可以更加全面、及时、深入了解课堂，了解每个学生及班集体整个学习表现与状态[17]。本研究每2秒分析一次的课堂视频切片数据，自动识别的教师行为包括：板书、讲授、师生对话、巡视、辅导；学生行为包括：学生读写、学生应答、学生听讲、生生互动、学生发言、上台展示等。

2.大规模评课数据。评价量表是根据课堂教学的特点和评价目标事先编制的，旨在确保评价视角相对全面、客观。评价者根据实际情况逐项进行评价，量表包含具体的评价指标和等级，以及评价者的主观文字评价数据。这些文字评价不仅提供了更丰富和深入的教学评价，而且有助于更全面地理解和评估教学质量，使评价结果更准确可靠。本研究将采集具体课堂所有的评价量表评分、评价及量表评分的时间数据。

3.平台使用数据。智能研修平台的数据涵盖了用户行为（登录、浏览等）、活动进度、交互情况、反思数据系统日志等多个方面，为分析学习过程、优化平台功能、提升用户体验提供了丰富的信息基础。分析智能研修平台的用户的使用数据对于理解用户需求、跟踪学习进度、改善用户体验以及支持平台管理决策具有重要意义。

4.基本信息数据。了解教师的教育背景、教学经验和专业领域可以为个性化的教学指导和支持提供基础。收集教师基本信息是为了更全面地理解和描述教师的特征、背景和情境，从而更好地进行个性化分析和指导。这些信息有助于构建教师的整体特征和背景，进而对其教学行为、教学效果和教学需求进行更深入的分析和理解。

5.问卷数据。问卷调查可以了解教师的教学理念、满意度、教学方法偏好、教学挑战和需求等方面的观点和态度，这些信息是从基本信息数据中无法获取的。通过问卷调查可以获取用户的各种主观信息，这些信息更为全面、深入和具体，有助于了解教师的观点、需求、面临的挑战和教学经验，为提供个性化支持、促进教学改进和教师专业发展提供重要参考。

（二）数据预处理

数据预处理是数据分析中至关重要的一环，涉及多种类型数据的清洗、转换和准备。针对教师基本信息、课堂数据、师生行为时序、话语数据和声纹数据、评课以及问卷数据，首先需要进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量；接着进行转换（如声纹的MFCC提取），将数据格式和结构调整为适合分析的形式，例如对文本数据进行清洗（去除停用词、标点符号等）、编码，对时间数据格式化；最后进行数据准备，包括提取关键信息、建立数据结构、合并不同数据源等。这些步骤的执行有助于保证数据的完整性、一致性和准确性，为后续的分析和建模提供可靠的数据基础。

（三）画像构建

当前的用户画像构建和实证研究主要依赖于单一的数值型或文本型标签[18]，为了充分利用多维数据并全面深入地理解教师和课堂的特征和模式，本研究采用了两种不同的画像方法，即数据为中心的聚类画像和基于特征的分组画像。这种综合方法旨在克服单一分析方法的局限性，提供更加全面和精确的用户画像。

数据为中心的聚类画像主要着眼于聚类过程中的关键特征提取和标签体系[19]的建立。首先，通过聚类算法从教师和课堂数据中提取关键特征，如教学行为模式、教学效果等，以揭示不同教师或课堂的特征和模式。随后，建立标签体系，将教师和课堂划分为不同的类别或群体，以便对其进行进一步的分析和应用。同时，对标签进行测试和验证，确保其在实际应用中的准确性和有效性。

基于特征的分组画像则侧重于群体常模分析、群体特征分析和群体差异分析。通过收集教师和课堂的相关特征数据，如所属学科（学校或年级）、教育背景、教学效果等，对群体进行分组和比较。其中，群体常模分析旨在发现和描述不同群体的普遍特征和行为模式；群体特征分析则深入挖掘不同群体之间的特征差异和相似性；群体差异分析则探究不同群体在教学效果和其他方面的差异，以揭示潜在的影响因素和探索改进路径。通过这些分析，可以更深入地理解不同群体的特征和差异，为教学实践和决策提供科学依据。

为了全面直观反映不同群体的画像，需要设计画像模板、形成画像数据并且对画像做可视化呈现。设计包括多个维度信息的群体画像模板，可以全面、多角度地描述群体的特征和表现，通过对上层数据的统计分析得到各群体数据多维信息的数值表达，最后，采用数据可视化工具将复杂的数据和分析结果以图表、图形等形式直观地展现出来，便于教师和其他相关人员理解和应用。

（四）画像应用

数据为中心的聚类画像应用主要体现在三个方面。首先，通过对教师行为的聚类分析，可以识别不同类型的教师群体，并为教育管理者提供个性化的教学支持和培训计划，以帮助教师改进教学行为，提升教学效果。其次，将大规模评课数据与教师的教学行为进行关联分析，可以评估教师的教学效果，并发现影响教学效果的关键因素，从而制定针对性的教学改进策略，优化教学过程。最后，通过对教学创新实践的聚类分析，可以发现具有创新意识和实践能力的教师群体，从中挖掘出教学创新的优秀经验和模式，推广到其他教师群体中，促进教学创新的全面推广和应用。这些应用将有助于提升教师的教学水平和教学效果，推动教育的持续发展。

基于特征的分组画像的应用主要包括以下三个方面。首先，可以用于教学质量的监控与评估，通过对不同特征群体的教学效果进行比较分析，帮助教育管理者及时发现教学中存在的问题和不足，促进教学质量的提升；其次，可用于个性化培训与专业发展，通过对不同教师群体的特征进行分析，量身定制培训计划和发展路径，满足教师群体个性化的专业成长需求，提升其教学能力和水平；最后，可用于教育政策的制定与实施，通过对不同特征群体的教育需求和状况进行综合分析，为教育政策的制定提供科学依据和指导，推动教育改革和发展。

三、教师群体画像应用实践

（一）研究对象和样本描述

本次应用研究数据取自中央电化教育馆智能研修平台X市Q区教师的智能研修活动。该区自2021年5月成功入选中央电化教育馆智能研修平台应用试验区以来，一致坚持问题导向和创新引领，在智能精准教研工作中取得了较好的成效。该平台包含基础教研、大规模在线教研、智能精准教研、专递课堂教研、名师课堂教研、名师网络课堂教研六大功能模块。团队从该平台上获取了所有课堂分析的客观性数据和主观性数据（时间跨度：2021年9月至2024年1月）。经过数据清洗，共获得了522节课的量表评分数据5489份，以及文本评价数据3163份。

该平台的用户主要是大学本科毕业，专业主要集中在小学教育领域。其中，使用平台超过2年的用户约占总体的52%。此外，大约有30%的用户在每周使用平台的频率超过1次。这些数据表明，该平台在教师群体中具有一定的普及性及较高的使用率，如图2所示。在使用过程中，认为平台对他们帮助较大的以上的占50%左右，用户在该平台的主观反馈以“精准”“智能”“数据”“实用”等关键词为主，表明该平台具有精准化、智能化的特点，并能提供实用的数据支持，从而对他们的教学实践工作产生了积极的影响，如图3所示。

（二）基于数据的聚类画像实践

1.“好课”关键特征提取

提升课堂教学质量是教师职业成长的重要追求，因此，深入分析优质课堂的特征显得尤为必要。通过系统分析课堂教学特征，教师可以识别出最有效的教学行为和策略，从而不断优化自己的教学实践。掌握优质课堂的特征不仅能提高教师的教学效果，还能促进其专业成长和职业发展。此外，系统化的课堂特征分析为教育管理者提供了科学的决策依据，有助于制定更加有效的教学评估和培训计划，从而提升整体教育质量。

以课堂师生行为数据为例，为了找出影响主观评价的核心课堂师生行为特征，本研究将课堂中的主观评分离散化为目标变量（85以上为高，70-84为中，70以下为低）。并构建了KGoFReRWBNo47sMcMHxAuy5S+7L1JN3b+n3pHrItmLs=一个包含11种行为占比，以及Rt和Ch与主观评分关系的数学课堂主观评价分类预测模型。通过决策树算法，得到了如图4所示的分类结果，分类精度为0.71。从图中可以清楚地看到，课堂听讲占比、Rt和Ch是区分最终评价的核心特征。有两类数学课堂得分较高，一类是“学生听讲占比大，教师行为占比大”的以教师为中心的讲授课，另一类是“学生听讲占比小，师生行为互换率高”的以师生互动为主的探索型课堂。因此，“听讲占比”“Rt”以及“Ch”是数学课堂行为数据的关键特征。按照相同的思路，选取出量表中关键特征“有效解决学生个体在学习过程中的疑点、难点（答疑解惑）”作为数学课堂量表的关键特征；选取课堂中说话学生的数量、教师话语时长作为师生声纹数据的关键特征；教师基本数据中选取“是否有职务”“教龄”“是否有教学获奖”等为关键特征；而平台使用数据及问卷数据中没有与课堂主观评价结果高度相关的特征。

2.教研数据聚类分析

以《课堂教学评价》量表为例，本研究将量表的观察项与教师基本数据、课堂基本数据、师生行为数据、话语声纹等多维数据整合成一个包含62个维度的课堂数据表。在此基础上，对66节数学课进行聚类（实践证明，不同学科的聚类结果存在显著差异，因此聚类分析必须按学科分类进行）。聚类采用H2O框架下的K-Means算法，并通过DBI指数优化测算出最佳K值为4。聚类结果通过折线图进行可视化呈现，如图5所示。结果显示，数据基本按照教龄进行分组，主要差异集中在课堂互动比例、学生发言比例、师生对话占比、板书占比、量表评分标准差、所获荣誉、资源提供（教师为学生提供丰富的数字化学习资源）以及目标达成（达成预期教学目标，促进学生个性发展）等9个方面。

第0簇（资深教师）：该群体的课堂互动比例、学生发言比例及师生对话占比均与总体平均水平相当，但在资源提供方面表现较高，教师的板书比例也较高。不同评估群体对该簇教师评分的一致性较高，且此教师群体获得的荣誉较多，课堂目标达成度较好。

第1簇（职初教师）：该群体的显著特征是课堂中学生互动比例非常高，但学生发言比例和师生对话占比均低于平均值，即课堂以小组互动为主，但资源提供相对较少。不同评估群体对该簇教师的评分差异较大，该群体教师获得的荣誉较少，课堂目标达成度也较低。

第2簇（年轻教师）：该群体的各项指标均趋近于总体均值，其中课堂学生发言比例与职初教师相当。在荣誉获得方面，该群体略优于职初教师，但仍然低于整体平均值。同时，他们的课堂目标达成度也相对较低。

第3簇（中年教师）：该群体的课堂表现较为成熟，除板书比例略低外，其他指标均优于群体平均水平，尤其是在学生发言比例和师生对话比例上表现突出。不同评估群体对该簇教师评分的一致性较高。

3.标签体系确立

本研究通过提取数学课“好课”的关键特征，结合数学课教研数据聚类分析所发现的主要差异特征，构建了数学教师教研群体画像的标签体系，如表1所示。

课堂行为特征：这些特征共同反映了课堂教学的不同维度，揭示了课堂教学的结构和效果。高Ch值和高课堂互动比例反映了课堂教学活动的多样性和灵活性，能够吸引学生注意力，提高参与度。高学生发言比例和高师生对话占比表明学生在课堂上的参与度高，师生互动频繁，有助于增强学生的学习兴趣和理解能力。高听讲占比和高板书占比反映了教师的教学方法和工具使用情况，较高的听讲占比可能需要教师平衡讲授与互动，而高板书占比则可能需要结合现代教学技术进行优化。通过对这些特征的综合分析，可以全面了解课堂教学的实际情况，帮助教师改进教学策略，优化课堂教学效果。

课堂话语特征：课堂话语特征反映了课堂中教师和学生之间的互动情况以及话语分配的平衡程度。说话学生的数量和教师话语时长可以提供关于课堂参与度、教学效率以及师生互动质量的信息。

评价量表特征：量表特征反映了课堂的教学质量和教学效果。其中，答疑解惑和资源提供反映了教师在课堂中为学生提供支持和资源的能力，目标达成指示了教学目标的实现程度。此外，量表评分标准差代表了不同评价者使用一定的量表对教师进行评价时的得分变化程度，从而揭示评价结果的可信度和稳定性。

教师基本特征：教师基本特征反映了课堂教学的教师背景和经验。担任职务和教学获奖可以间接反映教师在学校中的地位和认可程度，教师教龄则反映了教师在教学实践中的丰富经验。这些特征对于理解教师在课堂中的表现和教学效果具有重要意义，可为评价课堂教学质量提供参考依据。

（三）基于特征分组的画像实践

基于数据的聚类画像为我们提供了全局视角下教师群体的特征和模式，通过聚类分析，可以客观地发现不同教师群体的差异和规律。然而，该方法在提供针对现有教师队伍业务群体的个性化支持和指导方面存在一定挑战。

为了更深入地理解现有业务规则教师的群体特征，本研究采用职级、学科和学校三个核心维度的分层画像体系，构建了基于职级、学科和学校的“教师发展三维群体画像体系”（Three-Dimensional Group Portrait Model for Teacher Development），为不同教师群体个性化职业发展路径提供定制化支持，如图6所示。

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1.群体常模分析

群体常模分析涉及对群体中特定指标的均值和标准差进行分析，以及对这些指标的分布情况进行观察。它可以帮助确定群体的一般水平和典型特征，揭示出群体中的主要趋势和规律。图7反映了全区语文课堂基于《课堂教学评价表》的常模分析。在图中，横坐标表示评价表的不同维度，纵坐标表示各维度的得分。每条折线代表一个学校在该评价表上的得分均值，而粗的虚线则代表所有学校在各指标得分均值的连线，形成了全区语文课堂的常模。通过分析这个常模，可以清晰地看到，“新技术与教学有效融合”是未来需要重点加强的方面。这样的常模分析不仅可以为教学质量监控与评估提供重要参考，还能帮助识别学校在不同指标上的优势和不足，为制定改进策略提供依据。同时，全区平均得分和历史数据进行对比，可以及时发现问题并采取措施，以确保教学质量的持续改进。

2.群体特征分析

群体特征分析旨在深入了解群体的整体特征和特点，从而揭示出群体内部的共性和差异。通过对教师群体特征的分析，可以更全面地把握教师群体的情况，为实施个性化支持和群体管理提供科学依据。图8展示了数学课堂师生行为占比情况，观察结果表明，数学课程主要采用以教师讲授为主导模式（讲授占比和听课占比很高），同时伴随一定量的课堂练习（巡视与读写较高）。此外，课堂互动频繁，主要以教师引导下的师生对话为主，呈现较高的对话占比和应答占比。然而，课堂中学生之间的互动相对较少（互动占比较小）。这一观察结果反映了数学教师群体课堂中教学模式的特征和师生互动的情况。利用同样的方法，对数学群体课堂量表评价进行分析，发现“新技术与教学有效融合，课堂教学特色鲜明，具有推广价值”等方面的评价较低，而“体现以学为中心的核心理念，尊重学生个体差异，注重学生个性发展”等方面的评价较高，这恰恰体现了一般的数学课堂特征。

3.群体差异分析

群体差异分析的主要作用是找到不同群体之间的特征差异，从而为实现个性化群体服务以及不同群体之间的互助结对提供决策依据。通过深入分析不同职级、学科和学校的教师群体之间的差异，可以更准确地把握他们的群体特点、发展方向和潜在问题，为个性化的教师发展路径和群体支持计划提供科学依据。

下页图9展示了基于《精准教研量表》评分数据的不同学校对比情况。横轴代表学校，纵轴表示不同指标的得分，而图中不同颜色的柱形线条则反映了不同评价维度。学校在评分数据上可以归纳为三类：A类学校在各个维度上得分较高；B类学校大部分指标得分较高，但存在一些明显短板；C类学校在大部分维度上得分较低，但也有一些明显的优势。这种分析有助于学校和教育管理部门深入了解各学校的教学质量和特点，从而为制定针对性的教学改进和发展策略提供重要依据，比如在不同类型的学校开展结对帮扶，而在同一类学校开展跨校教研等。

图10展示了英语群体与常模（全体数据）在《精准教研量表》得分上的对比情况。在“学生对教师是否认可”指标上，英语群体的得分明显高于常模，而在“学生在听讲时是否有辅助行为”方面则低于常模。较高的“学生对教师是否认可”得分可能暗示着英语教学中教师的教学方法或者沟通方式受到了学生的认可和支持，而较低的“学生在听讲时是否有辅助行为”得分可能提示着有必要在课堂上采取更加有效的引导措施，以提高学生的专注度和参与度。这种深入分析有助于英语教学实践的优化和提升，同时也为其他学科的教学改进提供了借鉴和启示。

四、群体画像研究启示

本研究通过构建和应用教师群体画像框架，揭示了精准教研背景下教师群体的特征和课堂模式。基于数据的聚类分析和特征分组分析，不仅为理解教师群体的多样性和差异性提供了科学依据，也为教育实践提供了重要启示。

（一）个性化支持的成长方案

本研究通过构建教师群体画像，并进行分析以识别不同教师群体的特定服务需求，研究结果显示，不同教师群体在教学行为、话语特征和教学效果上存在显著差异。为此，教育管理者应制定针对不同教师群体的个性化成长支持方案。例如，对职初教师应加强课堂管理和资源提供的支持，帮助他们迅速适应教学环境并提升教学效果。对资深教师，则应侧重于新技术应用和教学创新方面的培训，以促进他们在已有经验基础上的进一步发展，这种个性化支持策略能够更好地满足教师群体的多样化需求，实现教师个性化和可持续化发展[20]，提升整体教学质量。

（二）跨学科和跨校区的协同创新

通过数据分析，不同学科和校区之间可以共享优秀的教学实践和资源，形成协作网络，共同提升整体教学质量。通过教学资源的共享与交流、跨学科课程设计与合作教学、跨校区教研与合作交流以及跨学科研究与实践创新等方式，可以有效促进教育领域的发展和教师专业成长。这种跨界合作不仅有助于拓展教育领域的新思路和新模式，还助于教育资源的优化组合，推动了区域教师共同体教研模式[21]和跨学科教研模式[22]的发展。促进教育教学的多样化和创新性发展。

（三）数据驱动的教育决策

通过系统的群体画像分析，教育管理者可以基于客观数据进行科学决策。例如，常模分析能够识别出需要改进的教学维度，为制定教学改进策略提供数据支持。群体差异分析则有助于发现不同学校或教师群体在教学实践中的优势和不足，从而在学校之间开展有针对性的帮扶合作。数据驱动的决策不仅提升了决策的准确性和科学性，也促进了教育资源的合理配置和高效利用。

（四）持续改进与动态评估

通过定期进行群体画像分析，可以监测教师群体的发展变化，及时调整支持策略，以确保教学质量的持续提升。利用历史数据进行对比分析，可以有效识别教学改进的成效和存在的问题，促进教育实践的持续优化。同时，动态评估能够提供实时反馈，帮助教师及时调整教学策略，提高教学效果。

五、结语

通过本研究，我们深入探索了基于群体画像应用实践的方法和技术，旨在更好地理解教师群体的特征和模式，为教育管理者和教师提供个性化的支持和指导。然而，我们也要承认，本研究存在一些不足之处，如本研究的数据来源和样本数量有限，可能无法完全代表所有教师群体的特征和模式，研究中教师群体画像技术的应用仍处于初级阶段，尚未达到精细化的水平。尽管本研究存在一些不足和挑战，但我们相信通过持续的努力和深入的探索，可以进一步完善群体画像应用实践，为教育改革和教师发展提供更加科学和有效的支持，推动教育事业不断迈向新的高度。

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作者简介：

孙发勤：副教授，硕士生导师，研究方向为教育大数据、教育数据挖掘与学习分析。

许晓曦：在读硕士，研究方向为教育大数据、教育数据挖掘与学习分析。

沈霞娟：副教授，硕士生导师，研究方向为学习科学与技术。

李雅瑄：硕士，研究方向为教育数字化、教师专业发展。

The Practice Research of Teachers Portrait Under the Background of AI-based Precision Teaching Research

Sun Faqin1， Xu Xiaoxi1， Shen Xiajuan1， Li Yaxuan2

1.School of Journalism and Communication， Yangzhou University， Yangzhou 225009， Jiangsu 2.Center for Educational Technology and Resource Development， Ministry of Education， P.R.China （National Center for Educational Technology， NCET）， Beijing 100031

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Abstract： The development of teacher education is an essential component of educational modernization. Precision education research based on refined data management and scientific decision-making provides new means for teacher professional development. This study， focusing on the core of teacher group portrait technology， constructs a framework for group portrait and utilizes data provided by the NCET Intelligent Training Platform. It specifically investigates the key characteristics of “good classes” in the field of mathematics， and establishes a label system for teacher group portraits. Moreover， by grouping different teacher cohorts according to three-dimensional features such as position， subject， and school， the study reveals the characteristics and classroom patterns of teacher groups through normative analysis， feature analysis， and difference analysis. The findings suggest that group portraits not only facilitate the formulation of personalized teacher growth plans but also promote interdisciplinary and cross-campus collaborative innovation， driving data-driven educational decision-making and enabling continuous improvement and dynamic evaluation of educational quality.

Keywords： precise teaching and research； group portrait； practical research

收稿日期：2024年5月27日

责任编辑：赵云建