IPTR：教研新范式

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

教師是教育強國建設(shè)的第一資源，其專業(yè)發(fā)展水平直接關(guān)乎教育質(zhì)量的提升。教研工作作為促進教師專業(yè)成長的核心機制，發(fā)揮著不可替代的作用。然而，長期以來，以經(jīng)驗分享、LICC（Learning、Instruction、Curriculum、Culture）[1]范式等為代表的傳統(tǒng)教研活動，盡管在特定范圍內(nèi)取得了一定成效，但普遍面臨諸如目標設(shè)定模糊、診斷過程主觀性強、反饋時效性不足、難以規(guī)?；瘽M足教師個性化需求等瓶頸問題[2-4]，已難以適應(yīng)新時代對教師專業(yè)發(fā)展提出的更高要求。

隨著智能時代的到來，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為全球趨勢。我國高度重視這一趨勢，并出臺了一系列重要文件指引方向。2018年的《關(guān)于全面深化新時代教師隊伍建設(shè)改革的意見》要求教師主動適應(yīng)人工智能等新技術(shù)變革；2019年發(fā)布的《關(guān)于加強和改進新時代基礎(chǔ)教育教研工作的意見》強調(diào)要探索信息技術(shù)背景下的教研模式改革；《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》更是提出要“以教育數(shù)字化開辟發(fā)展新賽道”在教師發(fā)展領(lǐng)域，這些政策共同指向一個核心問題：如何運用人工智能等新興技術(shù)，突破傳統(tǒng)教研在效率、規(guī)模與精準性上難以兼顧的困境，從而賦能教研體系，實現(xiàn)高質(zhì)量、個性化與規(guī)?；膮f(xié)同發(fā)展？

在此背景下，教育部教育技術(shù)與資源發(fā)展中心（中央電化教育館）（以下簡稱“資源中心\"）于2021年啟動了“智能研修平臺應(yīng)用試點工作”。該項目旨在依托人工智能技術(shù)，探索構(gòu)建一種新型教研范式——智能精準教研，以期深度賦能教師專業(yè)發(fā)展和區(qū)域教研創(chuàng)新。歷經(jīng)四年（2021—2024年）的大規(guī)模實踐探索，該試點工作已覆蓋全國28個?。▍^(qū)、市）的108個試點區(qū)（縣）和276所試點學校，積累了豐富的實踐經(jīng)驗和海量過程性數(shù)據(jù)。本研究正是在此基礎(chǔ)上，旨在系統(tǒng)回應(yīng)前述核心議題，達成以下研究目標：

1.理論構(gòu)建：基于試點實踐與相關(guān)理論，系統(tǒng)構(gòu)建“智能精準教研”的理論框架，界定其核心內(nèi)涵、基本特征及關(guān)鍵要素。

2.實踐提煉：總結(jié)并分析在四年試點中被驗證有效的智能精準教研實踐方法論，包括系統(tǒng)化的教學診斷方法、動態(tài)發(fā)展的教師畫像體系以及創(chuàng)新的教研活動與組織模式。

3.生態(tài)建構(gòu)：提出支撐智能精準教研可持續(xù)發(fā)展的GEBUS多元協(xié)同生態(tài)系統(tǒng)模型，并探討其內(nèi)在機制與文化重塑。

一、形態(tài)演進與理論基礎(chǔ)

（一）教研形態(tài)的演進：從傳統(tǒng)走向智能精準

從信息技術(shù)賦能教研變革的視角審視，我國基礎(chǔ)教育教研形態(tài)大致經(jīng)歷了四個相互關(guān)聯(lián)又具明顯特征的階段（如表1所示）。

表1教研形態(tài)演進

1.傳統(tǒng)教研（20世紀中葉前）

這一階段主要形式包括面對面的聽評課和集體備課。這種方式便于直接的經(jīng)驗交流和人際互動，但其局限性也很明顯，如評價標準主觀性強、過程依賴個體經(jīng)驗、缺乏客觀數(shù)據(jù)支撐、反饋可能滯后且難以系統(tǒng)化[5]。雖然之后引入了課堂觀察量表等工具[以提升客觀性，但人工采集分析效率低下、數(shù)據(jù)維度單一的問題依然存在。

2.網(wǎng)絡(luò)教研（21世紀初）

依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，突破時空限制，衍生出虛擬教研室[]、教師工作坊[8]、在線實踐社區(qū)[9]等多種形態(tài)。其貢獻在于促進了資源共享、擴大了參與范圍、增強了交流便捷性[1]。然而，網(wǎng)絡(luò)教研并未從根本上解決診斷精準性、反饋個性化的問題，有時甚至流于形式或產(chǎn)生新的信息過載。

3.精準教研（約2019年）

隨著大數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)興起，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心特征的精準教研應(yīng)運而生。2019年胡小勇、林梓柔首先提出精準教研的概念，其進步在于強調(diào)利用多模態(tài)數(shù)據(jù)（如行為數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)）進行分析，為教學改進提供客觀依據(jù)[\"]，推動教研從“經(jīng)驗主導”向“數(shù)據(jù)循證\"轉(zhuǎn)變。但精準教研在實踐中存在大部分研究都停留在理論層面、部分數(shù)據(jù)分析常停留在淺層描述統(tǒng)計、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析能力不足、難以兼顧個性化支持與規(guī)?；瘧?yīng)用等問題。

4.智能精準教研（約2021年）

本研究聚焦的智能精準教研，是在精準教研基礎(chǔ)上，通過人工智能（AI）技術(shù)的深度賦能實現(xiàn)的質(zhì)的飛躍。智能精準教研概念首次由李陽、曾祥翊于2021年提出，其核心突破在于利用AI技術(shù)（如計算機視覺、語音識別、自然語言處理）對課堂教學行為、師生互動、課堂話語等多模態(tài)數(shù)據(jù)進行自動化、深度的融合分析[12]，構(gòu)建人機協(xié)同的分析解讀與干預(yù)機制，將機器的計算智能與人類的教育智慧相結(jié)合[13][14]，致力于在技術(shù)平臺支撐下，實現(xiàn)個性化教師發(fā)展支持與規(guī)?；萄袘?yīng)用的有機統(tǒng)一。

盡管已有研究開始關(guān)注AI在教研中的應(yīng)用，但現(xiàn)有文獻中，對于“智能精準教研”作為一個整體性概念的系統(tǒng)理論構(gòu)建、基于大規(guī)模長期實踐驗證的有效模式提煉、以及支撐其可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)研究仍顯不足。

（二）智能精準教研的理論基礎(chǔ)：多元理論的整合視角

智能精準教研并非單一理論的產(chǎn)物，而是建立在對多個相關(guān)理論的汲取、整合與超越之上，形成其獨特的理論根基。

1.技術(shù)整合理論。Puentedura的SAMR模型[15描述了技術(shù)整合的層次。智能精準教研不僅體現(xiàn)了替代和增強（如AI自動記錄行為數(shù)據(jù)替代人工觀察），更實現(xiàn)了修改（如異步、遠程診斷改變教研流程）和重新定義。AI的深度分析能力（如揭示隱藏的教學模式、預(yù)測潛在問題）從根本上重新定義了教學診斷與反思的方式，提供了人類觀察難以企及的視角與深度，這是對SAMR模型最高層次的實踐。

2.人機協(xié)同理論。Licklider“人機共生”的遠見[在智能精準教研中得以深化。這里的核心是“人機共創(chuàng)”（Human-AICo-creation），而非簡單的交互。AI作為強大的“認知伙伴”，承擔繁瑣、復雜的數(shù)據(jù)處理與模式識別任務(wù)，提供可視化證據(jù)和初步建議；而教師、教研員等人類主體則憑借教育經(jīng)驗、教學智慧和情境判斷力，進行深度解讀、意義建構(gòu)和最終決策。這種動態(tài)互補、智能增強的協(xié)作范式是智能精準教研區(qū)別于純技術(shù)驅(qū)動或純?nèi)祟愔鲗Ｊ降年P(guān)鍵。

3.循證教育理論。強調(diào)教育決策應(yīng)基于最佳證據(jù)[17]。智能精準教研通過采集分析課堂過程性、多模態(tài)數(shù)據(jù)（行為、互動、話語、評價等），提供了比傳統(tǒng)研究更豐富、客觀、及時的教學“證據(jù)”。它將循證的理念從宏觀研究引人微觀的日常教研活動，推動教研診斷與干預(yù)從“經(jīng)驗依賴\"轉(zhuǎn)向“多維證據(jù)支撐”，提升了教研的科學性與精準性。

4.教師發(fā)展理論。Kolb的經(jīng)驗學習圈理論（具體經(jīng)驗 $$ 反思觀察 $$ 抽象概念化 $$ 積極實驗）[18]為教師在實踐中學習提供了經(jīng)典模型。智能精準教研構(gòu)建的“備課上課 $$ 智能化教學觀察 $$ 數(shù)據(jù)驅(qū)動的診斷與反思 $$ 循證干預(yù)”閉環(huán)[19]，正是對該模型的智能化升級與具體化。AI工具極大地豐富和深化了“觀察、診斷與反思\"環(huán)節(jié)，多維數(shù)據(jù)使教師對自身教學（具體經(jīng)驗）的理解更客觀、全面。

綜上，智能精準教研的理論基礎(chǔ)體現(xiàn)為一種整合性視角，它以技術(shù)整合理論解釋AI賦能的深度，以人機協(xié)同理論明確核心運行機制，以循證教育理論強調(diào)決策的科學依據(jù)，以教師發(fā)展理論錨定最終價值旨歸。這些理論相互交織，共同構(gòu)成了智能精準教研的理論骨架。

二、智能精準教研的理論框架

基于前述對教研形態(tài)演進的梳理、核心理論基礎(chǔ)的辨析以及四年大規(guī)模試點實踐的深度反思，本研究嘗試構(gòu)建\"智能精準教研\(zhòng)"（IntelligentPrecision TeachingResearch，IPTR）的理論框架。該框架旨在闡明IPTR的理論定位、核心內(nèi)涵、基本特征及其內(nèi)在邏輯，并揭示其關(guān)鍵教研要素的深刻轉(zhuǎn)型。

（一）理論定位

智能精準教研的理論定位超越了單純的“數(shù)據(jù)驅(qū)動\"或“技術(shù)賦能”。與側(cè)重利用數(shù)據(jù)改進教學決策的“精準教研”相比，智能精準教研更強調(diào)“人機協(xié)同”在數(shù)據(jù)分析與意義建構(gòu)中的核心作用。它聚焦于解決教研活動中“精準性”不足的核心問題，并致力于破解“效率、規(guī)模、精準”的固有困境。從理論譜系看，IPTR深度融合了人機協(xié)同理論、循證教育思想、AI增強的經(jīng)驗學習理論以及教育大數(shù)據(jù)理論，關(guān)注其在復雜教育系統(tǒng)中的運行，形成了一個獨特的理論綜合體。其本質(zhì)可以概括為一種以數(shù)據(jù)循證為基礎(chǔ)、以人機協(xié)同為核心機制、以精準賦能教師個性化與規(guī)?；瘜I(yè)發(fā)展為價值旨歸的、自適應(yīng)、開放性的教研新形態(tài)與生態(tài)系統(tǒng)。

（二）核心內(nèi)涵

本研究將智能精準教研（IPTR）界定為：智能精準教研（IPTR）是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，以大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)為支撐，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能感知、智能分析與人機協(xié)同診斷，旨在全面提升教學研究活動的數(shù)據(jù)化、智能化、精準化、個性化與規(guī)?；瘧?yīng)用水平，進而重塑教師專業(yè)發(fā)展路徑、優(yōu)化教育決策機制、并系統(tǒng)賦能教育高質(zhì)量發(fā)展的新型教研范式與實踐體系。

為了將此理念付諸實踐，“資源中心”組織實施了“智能研修平臺應(yīng)用試點工作”，旨在實踐IPTR這一新型教研范式。該試點工作在實踐層面，對智能精準教研給出了更具操作性的界定：在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，基于集成化智能研修平臺，對課堂教學行為數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)以及課堂話語等多模態(tài)數(shù)據(jù)進行智能采集、分析與綜合，通過可視化表征教師教學行為特征和教學能力水平，為教學診斷和教師畫像提供數(shù)據(jù)支撐，在教研大模型的支撐下實現(xiàn)人機觀察、診斷與干預(yù)協(xié)同的精準反思、精準幫扶、精準指導和精準監(jiān)測，通過“數(shù)據(jù)化、智能化、精準化、個性化、規(guī)模化”協(xié)同構(gòu)建智能精準教研模式和生態(tài)體系，實現(xiàn)個性化教研、常態(tài)化教研和規(guī)模化教研的有機融合，促進教師的高質(zhì)量專業(yè)發(fā)展。比較而言，這一定義可視為在特定項目背景下對IPTR宏觀概念的一種具體化和可實施的闡釋。它明確了實施的技術(shù)載體（智能研修平臺）、聚焦的數(shù)據(jù)對象（課堂行為、主觀評價、話語數(shù)據(jù)）、關(guān)鍵的操作環(huán)節(jié)（智能分析、可視化、人機協(xié)同下的“四精”活動）以及“五化”協(xié)同的實踐目標（構(gòu)建生態(tài)、融合多種教研形態(tài)），從而將頂層設(shè)計中的概念藍圖細化為實踐場域中可執(zhí)行、可觀察的操作規(guī)程和預(yù)期成效，如圖1所示。本研究將在前述宏觀概念界定的指引下，結(jié)合并借鑒此操作性定義所揭示的實踐路徑與要素，展開進一步的探討。

圖1智能精準教研（IPTR）的核心內(nèi)涵\"糖果\"圖

（三）基本特征及其內(nèi)在邏輯：五位一體的協(xié)同互動1.數(shù)據(jù)化（Datafication）。以課堂教學全過程產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)作為教研的核心證據(jù)來源，區(qū)別于傳統(tǒng)經(jīng)驗依賴及早期精準教研側(cè)重于結(jié)果性或單一維度數(shù)據(jù)。這是實現(xiàn)精準的基礎(chǔ)前提。

2.智能化（Intelligence）。運用AI技術(shù)（行為識別、語音識別、NLP等）實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、分析處理乃至初步診斷建議的自動化與智能化[20]，極大提升教研效率和分析深度。這是實現(xiàn)精準與規(guī)?；年P(guān)鍵手段。

3.精準化（Precision）。核心在于人機協(xié)同下的精準診斷與干預(yù)[2I]。機器智能提供客觀數(shù)據(jù)與模式發(fā)現(xiàn)，人類智慧（教師、教研員）結(jié)合教育理論與教學情境進行深度解讀、歸因與專業(yè)判斷，實現(xiàn)超越單純數(shù)據(jù)或經(jīng)驗的診斷精準性。這是IPTR的核心價值追求。

4.個性化（Personalization）。基于對教師個體差異（能力、風格、需求、發(fā)展階段等）的精準畫像與診斷，提供差異化的反饋、資源推薦與發(fā)展路徑規(guī)劃，支持教師的個性化反思與成長。這是精準化的具體落腳點。

5.規(guī)模化（Scalability）。借助技術(shù)平臺與標準化流程，能夠同時支持大規(guī)模教師群體的教研活動開展、數(shù)據(jù)分析與個性化服務(wù)[22]，突破傳統(tǒng)優(yōu)質(zhì)教研資源覆蓋面有限的瓶頸，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)教研機會的廣覆蓋與常態(tài)化。這是IPTR實現(xiàn)系統(tǒng)性影響力的保障。

這五個特征并非孤立存在，而是相互依存、相互促進?！皵?shù)據(jù)化”是基礎(chǔ)，“智能化”是引擎，“精準化”是核心，“個性化”是目標，“規(guī)模化”是指歸。智能化的分析處理作用于數(shù)據(jù)化的證據(jù)，共同支撐精準化的診斷；精準化的診斷是實現(xiàn)個性化賦能的前提；而這一切又需借助技術(shù)平臺實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，從而形成一個有機的整體。

（四）核心教研要素的轉(zhuǎn)型：動態(tài)交互的系統(tǒng)觀

IPTR的理論框架包含五個相互關(guān)聯(lián)、動態(tài)作用的核心要素：教研主體、教研證據(jù)、教研情境、教研模式、教研生態(tài)。在IPTR范式下，這些要素都展現(xiàn)出新的互動特征。

1.教研主體的多元化與協(xié)同化

傳統(tǒng)教研主體（教師、教研員、專家）關(guān)系相對固化，有時存在層級壁壘。IPTR則構(gòu)建了一個包含教師（作為研究者和反思者）、同儕（作為學習伙伴）、教研員/專家（作為指導者和賦能者）、技術(shù)平臺/AI（作為認知增強的伙伴）在內(nèi)的多元異質(zhì)主體協(xié)同共同體。這種改變即體現(xiàn)了分布式認知和社會性建構(gòu)的學習觀，又引入了人機協(xié)同的新維度，體現(xiàn)了AI不再僅僅是工具，而是參與意義建構(gòu)的“類主體”。四年試點數(shù)據(jù)顯示，參與試點工作的教師參與率達 36% ，其中職初教師參與率達 42.98% 、骨干教師參與率達 27.50% ，教研員參與率達 45.67% ，名師工作室參與率達 45.98% ，新平臺的基于教研大數(shù)據(jù)的教研智能體也已經(jīng)上線，形成了多元主體協(xié)同參與的新格局。

2.教研證據(jù)的循證化與多模態(tài)化

傳統(tǒng)教研高度依賴經(jīng)驗與主觀判斷，證據(jù)形式單一且易失真。IPTR則將多模態(tài)數(shù)據(jù)（如智能研修平臺自動采集的教學行為客觀數(shù)據(jù)、同行/專家基于量規(guī)的教學質(zhì)量評價的主觀數(shù)據(jù)、課堂話語實時轉(zhuǎn)錄的文本數(shù)據(jù)等）置于核心地位，構(gòu)建了循證分析的框架。這不僅是證據(jù)形式的變化，更是認識論的轉(zhuǎn)變，強調(diào)教研決策應(yīng)基于可觀察、可分析的多元證據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用[23]，通過三角互證提升了教學觀察的全面性、診斷的精準性與改進的針對性。

3.教研情境的泛在化與融合化

傳統(tǒng)教研受限于固定的物理時空，組織形式較為單一。IPTR則依托智能研修平臺，構(gòu)建了線上與線下融合、同步與異步結(jié)合、校內(nèi)與校外聯(lián)通、開放交流與聚焦研討并存的泛在融合教研生態(tài)環(huán)境。這極大地拓展了教研的時空邊界，增強了靈活性、參與度和持續(xù)性。平臺不僅促進了跨越物理界限的學習共同體的形成與維系，而且支持了教研資源的開放共享與優(yōu)質(zhì)實踐的快速傳播。如試點學校通過平臺線上（或移動端）開展磨課活動、聽評課活動、優(yōu)質(zhì)課評選活動總覆蓋人數(shù)累計4.2萬，參與人數(shù)27.5萬人次，直觀體現(xiàn)了這一變革。

4.教研模式的數(shù)據(jù)驅(qū)動與迭代化

傳統(tǒng)教研流程相對固定、單向，反饋與改進環(huán)節(jié)可能脫節(jié)。IPTR則借鑒經(jīng)驗學習圈理論和行動研究思想，并深度融入數(shù)據(jù)反饋機制，形成了“實踐（備課-上課）- 智能觀察與數(shù)據(jù)采集 $$ 人機協(xié)同診斷與反思 $$ 循證干預(yù)與改進 $$ 再實踐”的螺旋式迭代改進模式[24]數(shù)據(jù)在每個環(huán)節(jié)都發(fā)揮關(guān)鍵作用，驅(qū)動觀察、支撐診斷、指引干預(yù)、評價效果，使教研過程成為持續(xù)優(yōu)化的動態(tài)系統(tǒng)。這種方式強調(diào)理論與實踐的緊密結(jié)合、基于證據(jù)的持續(xù)改進和教師作為研究者的主體性反思。如試點中形成的成都高新區(qū)“教研培”一體化智慧研修模式、徐州市礦山路小學“6sigma\"校本教研模式、淮西小學的“5A\"模式、楊亞伶名師工作室的“一心四環(huán)”教研模式等一大批區(qū)本、校本智能精準教研模式獲得了高度認可。

5.教研生態(tài)的系統(tǒng)化與協(xié)同化

智能精準教研不僅是一種教研方法，更需要一個完整的生態(tài)系統(tǒng)支撐其可持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)教研生態(tài)往往存在條塊分割、資源壁壘、協(xié)同不足等問題，各主體間信息不對稱，合作動力不足。IPTR構(gòu)建了一個包含政府（Government）、教研機構(gòu)（Educational Institutions）、企業(yè)（Business）、高校（University）以及學校（School）的多元協(xié)同生態(tài)體系，簡稱“GEBUS生態(tài)”。這不僅是參與主體的擴展，更是生態(tài)關(guān)系與運行邏輯的根本變革。實踐數(shù)據(jù)顯示，與企業(yè)深度合作的區(qū)縣比例從2022年的44.9% 增長至2024年的 75% ，越來越多的高校如華中師范大學、揚州大學等參與到實踐中，成都高新區(qū)更是聯(lián)合多所高校、研究院與企業(yè)共同打造智能研修新生態(tài)。

三、智能精準教研的技術(shù)基座

智能精準教研的有效運行，并非僅僅依賴于先進技術(shù)的堆砌，而是構(gòu)建在一個整合了人工智能、教育測量、數(shù)據(jù)科學等多領(lǐng)域知識，并與教育教學場景深度融合的社會-技術(shù)系統(tǒng)之上。該系統(tǒng)旨在為第二部分所述的理論框架提供強大的技術(shù)支撐，其核心技術(shù)環(huán)節(jié)包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析與處理、可視化呈現(xiàn)、人機協(xié)同共創(chuàng)，并始終貫穿著對數(shù)據(jù)倫理與安全的考量（如圖2所示）。

（一）多模態(tài)數(shù)據(jù)采集：構(gòu)建全面的課堂教學證據(jù)鏈

數(shù)據(jù)是精準的基石。智能精準教研的數(shù)據(jù)采集理論基于多模態(tài)學習與教育過程性評價思想，旨在全面、客觀、伴隨式地捕獲課堂教學的關(guān)鍵信息，解決傳統(tǒng)觀察“證據(jù)不足”和“證據(jù)片面性”的問題。核心數(shù)據(jù)類型包括：

1.課堂教學行為數(shù)據(jù)。理論基礎(chǔ)是課堂教學行為編碼與建模。平臺通過計算機視覺（肢體識別、人臉識別、位置識別）、語音識別等AI技術(shù)，自動識別并記錄師生在課堂中的關(guān)鍵行為及其時序。早期版本（如平臺V2.0）關(guān)注9種基礎(chǔ)行為（教師講授、板書、巡視、互動；學生聽講、舉手、應(yīng)答、讀寫、互動）。平臺V3.0版本擴展至更細化的12種師生教學行為（如教師言語行為細分為講授、提問、反饋等），力求更精細地刻畫教學動態(tài)。

2.教學質(zhì)量評價數(shù)據(jù)。理論基礎(chǔ)是課堂觀察理論與教育評價量規(guī)設(shè)計。聽評課教師（或同行、專家）通過平臺觀看課堂視頻（同步或異步），依據(jù)結(jié)構(gòu)化的課堂觀察量規(guī)進行在線評價打分。量規(guī)的設(shè)計至關(guān)重要，應(yīng)體現(xiàn)先進的教育理念和對優(yōu)質(zhì)教學的共識，并需經(jīng)過信效度檢驗[25]。實踐中各試點單位設(shè)計了特色量規(guī)，如徐州市泉山區(qū)“小學語文素養(yǎng)課堂評價量表”等。數(shù)據(jù)的可靠性依賴于評價者的專業(yè)素養(yǎng)和對量規(guī)的理解一致性。

3.課堂話語文本數(shù)據(jù)。在平臺V3.0中新增話語分析維度，理論基礎(chǔ)是教育話語分析理論[26]。通過自動語音識別（ASR）和自然語言處理（NLP）技術(shù)，將課堂師生對話自動轉(zhuǎn)為文本，并進行結(jié)構(gòu)化分析（如關(guān)鍵詞提取、提問類型分析、對話輪次統(tǒng)計等）。這為深入理解課堂交互模式、提問分析、語言運用特點提供了新的重要證據(jù)。

多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合采集旨在構(gòu)建一個更立體、更全面的課堂教學“數(shù)字鏡像”，但必須清醒認識到，這面“鏡子”并非完美無瑕，其反映的“真實”是經(jīng)過技術(shù)棱鏡折射和選擇性的呈現(xiàn)。

（二）數(shù)據(jù)分析與可視化：讓數(shù)據(jù)說話，洞見教學規(guī)律

數(shù)據(jù)分析與可視化基于教育數(shù)據(jù)挖掘和教育信息可視化理論，旨在從海量多源數(shù)據(jù)中提取有價值信息并以直觀形式呈現(xiàn)，輔助用戶理解教學現(xiàn)象、發(fā)現(xiàn)問題、做出決策。智能研修平臺提供多種核心可視化圖表，包括教學行為分布圖/時序圖、課堂互動S-T曲線、教師教學風格Rt-Ch圖等，幫助教師反思課堂時間分配、師生互動、教學風格等問題。

平臺還提供學生行為變化曲線（參與度、表現(xiàn)度、關(guān)注度）、教學能力矩陣圖/雷達圖、課堂話語分析（詞云圖、提問類型分析、師生對話分析）等多種可視化工具，幫助教師了解學生學習狀態(tài)、自身教學優(yōu)勢與待改進領(lǐng)域，以及反思課堂用語準確性、提問啟發(fā)性（對話長短分布）和對話深度廣度（“四何\"問題分布）等。

（三）人機協(xié)同與優(yōu)勢互補：智能精準教研協(xié)同機制

當然，任何數(shù)據(jù)圖表都只是對復雜教學現(xiàn)實的簡化表征，而非事實本身。有效的解讀絕不能脫離具體的教學情境和教育理論。智能分析結(jié)果應(yīng)被視為“提示”而非“結(jié)論”，是激發(fā)反思的“催化劑”而非最終的“判決書”。人機協(xié)同是智能精準教研區(qū)別于純粹技術(shù)驅(qū)動或人類主導模式的核心機制。其實質(zhì)是在教研任務(wù)中，實現(xiàn)人類的領(lǐng)域知識、情境理解、價值判斷與機器的計算能力、數(shù)據(jù)處理、模式識別優(yōu)勢互補、協(xié)同增效。

1.觀察協(xié)同。機器（AI）負責全面、客觀、不知疲倦地捕捉和記錄多模態(tài)數(shù)據(jù)；人類（教師/教研員）則基于專業(yè)經(jīng)驗和教學目標，進行有焦點、有深度的觀察，并對機器記錄的數(shù)據(jù)進行意義解讀。

2.診斷協(xié)同。機器基于算法提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的問題初步定位（如“講授時間占比過高”“學生互動頻率偏低”）；人類則結(jié)合具體情境、學生反應(yīng)和教育理論進行深度歸因分析，做出專業(yè)判斷（如“講授時間長是因為內(nèi)容難點需要細致講解”或“互動少是因為問題設(shè)計缺乏啟發(fā)性”）。

3.干預(yù)協(xié)同。機器可基于教師畫像和問題診斷，智能推薦相關(guān)的學習資源、教學策略或優(yōu)秀課例；人類則結(jié)合教師的個體差異、發(fā)展意愿和現(xiàn)實條件，提供精準的指導、情感的支持和個性化的發(fā)展規(guī)劃[27]

實現(xiàn)有效的人機協(xié)同，需要持續(xù)的技術(shù)優(yōu)化（提升AI的“智商”和“情商\"），更需要加強對人的賦能（提升教師的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和協(xié)同能力）。同時，確保技術(shù)是賦能而非取代教師，尊重教師的專業(yè)自主權(quán)和情感需求。技術(shù)的持續(xù)發(fā)展需要迭代優(yōu)化，更需要與教育實踐的深度融合，確保技術(shù)真正服務(wù)于教研質(zhì)量的提升和教師的專業(yè)成長。

四、智能精準教研的實踐方法

智能精準教研不僅是一種理論范式，更是一套在四年大規(guī)模試點實踐中生成、驗證并不斷優(yōu)化的實踐方法論體系。它將第二部分所述的理論框架具體化為可操作、可推廣的實踐路徑，體現(xiàn)了IPTR如何重塑傳統(tǒng)的教研活動方式。本文從四年的試點實踐工作中提煉出系統(tǒng)化的教學診斷方法、動態(tài)發(fā)展的教師畫像體系以及創(chuàng)新的教研活動與組織模式。

（一）系統(tǒng)化的教學診斷方法論：從經(jīng)驗判斷到循證診斷的升華

教學診斷是撬動教學改進的關(guān)鍵支點。IPTR對傳統(tǒng)診斷（常依賴個人經(jīng)驗或單一視角）進行了深刻改造，形成了一套更具協(xié)同性、科學性、循證性和迭代性的方法論，旨在實現(xiàn)對教學問題的深度理解與精準定位。

1.診斷主體的協(xié)同性：構(gòu)建“四位一體”的多元解讀共同體

診斷主體協(xié)同的核心在于克服單一主體的認知局限。實踐中構(gòu)建了主講教師（自診反思）、同儕教師（互診借鑒）、教研員/專家（專診引領(lǐng)）與智能平臺（數(shù)據(jù)賦能）“四位一體”的診斷共同體。平臺提供的共享數(shù)據(jù)成為不同主體有效對話的“通用語言”和“循證焦點”。這種結(jié)構(gòu)的核心價值在于不同主體優(yōu)勢互補，從而實現(xiàn)對教學問題更全面、深人、平衡的理解[28]

2.診斷過程的科學性：遵循“循證探究”的系統(tǒng)化流程

診斷過程科學性體現(xiàn)在將其結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化，提升邏輯性、嚴謹性與可重復性。實踐中普遍形成了“定位問題（基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常） $$ 分析原因（結(jié)合情境回溯探源）$$ 反思研討（多元主體循證對話） $$ 提出改進建議（具體可行且可追蹤）”的系統(tǒng)化診斷流程，如徐州市的“智能精準教研五步診斷法”，該流程強調(diào)問題定位基于證據(jù)，原因分析多維歸因，反思研討強調(diào)對話，改進建議強調(diào)行動導向與追蹤，內(nèi)嵌持續(xù)改進的循環(huán)迭代機制。

3.診斷依據(jù)的多維性：實現(xiàn)“數(shù)據(jù)、經(jīng)驗與理論”的三角互證

診斷依據(jù)多維性旨在轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)診斷依賴經(jīng)驗的模式，確立以多維證據(jù)為核心的循證決策依據(jù)體系。實踐模式整合了多個維度，包括基于AI的客觀行為/話語數(shù)據(jù)分析結(jié)果，基于標準化量規(guī)的同行/專家主觀質(zhì)量評價，結(jié)合教學設(shè)計、教材分析、學生反饋等情境信息的深度解讀，以及參照相關(guān)教育理論與學科教學知識的專業(yè)判斷。通過數(shù)據(jù)、經(jīng)驗、理論的三角互證，顯著提升了診斷結(jié)論的信度和效度，例如成都高新區(qū)的“課堂循證三診斷”模式就體現(xiàn)了這種綜合運用。

（二）教師畫像構(gòu)建與應(yīng)用體系：深化理解，賦能成長

教師畫像是IPTR中理解教師差異、促進其個性化發(fā)展的重要方法論工具。它超越了傳統(tǒng)評價的靜態(tài)、總結(jié)性局限，提供了一種多維、動態(tài)、發(fā)展性的視角。

1.畫像的理論內(nèi)涵與價值

畫像的本質(zhì)利用多源數(shù)據(jù)（行為、評價、話語、成果、背景等）對教師專業(yè)特征（知識、能力、行為風格、發(fā)展需求等）進行的可視化、模型化表征[29]。其核心價值體現(xiàn)在從“評價”轉(zhuǎn)向“理解”，實現(xiàn)對教師的“精準認知”，為后續(xù)“精準賦能”奠定基礎(chǔ)。相較于評分或等級，畫像更側(cè)重揭示個體的獨特性、描繪發(fā)展軌跡、診斷潛在優(yōu)勢與短板，具有重要的認知、診斷、發(fā)展與管理價值。其動態(tài)性體現(xiàn)在能追蹤教師變化，發(fā)展性體現(xiàn)在服務(wù)于持續(xù)改進。

2.畫像類型與構(gòu)建方式

試點實踐探索中形成了兩種不同需求的畫像類型體系，成長畫像與群體畫像。成長畫像聚焦于教師個體的縱向發(fā)展歷程。它通過在一定時間跨度內(nèi)持續(xù)追蹤并整合同一位教師的多維度數(shù)據(jù)變化，揭示其穩(wěn)定的教學風格、持續(xù)的改進努力與發(fā)展軌跡。成長畫像的核心價值在于其形成性與發(fā)展性，它不僅旨在識別教師相對穩(wěn)定的教學風格、優(yōu)勢領(lǐng)域與潛在的知識/技能短板，更著力于揭示其在專業(yè)發(fā)展道路上付出的持續(xù)努力、取得的具體進步以及可能的發(fā)展趨勢與軌跡。群體畫像描繪特定教師群體的共性特征與差異分布[30]，這里的“群體”可以依據(jù)多種維度界定，如特定學科、特定地域或特定研修項目。群體畫像旨在揭示該集體在教育理念、教學行為偏好、專業(yè)能力構(gòu)成、面臨的普遍困境與挑戰(zhàn)等方面的共性特征、內(nèi)部差異性以及與參照標準（如區(qū)域平均水平“常?！?、專家標準）的對比情況。它能夠為區(qū)域或?qū)W校層面的師資隊伍建設(shè)現(xiàn)狀提供客觀的“全景圖”或“雷達掃描”，精準定位群體性的優(yōu)勢與短板，從而為制定科學的教師培訓規(guī)劃、優(yōu)化教研活動組織、均衡配置教育資源提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。

2024年區(qū)域畫像顯示，泉山區(qū)智能研修平臺用戶以年輕本科教師為主，輔以資深教師，使用動機主要為解決教研實際問題。用戶普遍認可平臺價值（“精準”“智能”“高效”），常用功能為備課與聽評課，教學行為統(tǒng)計等工具受青睞。區(qū)域趨勢顯示課堂“教師主導時間”趨穩(wěn)，混合型課堂增多，教學趨向多元互動。教師評課能力隨平臺使用提升，評價趨于一致，但也需關(guān)注學科差異對量表適用性的影響及區(qū)域內(nèi)學校表現(xiàn)差異。以W老師為例，成長畫像顯示教師依托平臺實現(xiàn)了顯著進步：課堂互動從教師主導轉(zhuǎn)為師生深度互動，教學方法更多樣；課堂話語更有序且具引導性；提問策略從低效轉(zhuǎn)向高質(zhì)、高思維層級；課堂結(jié)構(gòu)更優(yōu)化，內(nèi)容、形式、流程、氣氛均有改善。主客觀評價同步印證了成長，評分上升，同行評語從指出不足轉(zhuǎn)為積極肯定，反映了平臺對教師教學能力提升的有效促進作用。

（三）教研活動的創(chuàng)新：行動邏輯、實踐形態(tài)與組織支撐

IPTR催生了教研活動模式與組織形態(tài)的創(chuàng)新，這些在實踐中被證明行之有效的模式，本身也構(gòu)成了其方法論體系的重要組成部分，體現(xiàn)了理論在實踐層面的多樣化呈現(xiàn)。

1.教研行動模式

試點中涌現(xiàn)的各類活動，其底層邏輯可歸納為三種相互關(guān)聯(lián)的行動模型：（1）循環(huán)發(fā)展模型，基于經(jīng)驗學習圈理論，強調(diào)“實踐—數(shù)據(jù)觀察—反思診斷一改進提升一再實踐”的螺旋式上升，體現(xiàn)了持續(xù)改進的方法論；（2）場景化實施模型，強調(diào)將教研活動嵌人真實的教學場景（如常態(tài)課、研究課），聚焦解決教學中的真問題，體現(xiàn)了情境學習和問題本位的原則；（3）問題驅(qū)動模型，以識別和解決教師/群體面臨的核心教學難題為導向組織系列教研活動，體現(xiàn)了行動研究的核心思想。

2.教研創(chuàng)新模式

實踐中形成了兩大類模式。一是賦能型模式，在現(xiàn)有教研框架（如備課、聽評課）內(nèi)，深度融人智能技術(shù)優(yōu)化關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提升效能。例如，泉山區(qū)“三備兩研一反思\"模式利用平臺進行數(shù)據(jù)化備課與反思，淮西小學“5A”模式利用平臺實現(xiàn)隨時隨地的觀評課。此類模式體現(xiàn)了漸進式改良的方法論。二是超越型模式，重構(gòu)教研流程與結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造出全新的教研形態(tài)。例如，成都高新區(qū)“基于證據(jù)的智慧研修模式”整合了診斷、畫像、指導、評價全流程。此類模式體現(xiàn)了突破式創(chuàng)新的方法論。在試點工作中， 50% 的區(qū)（縣）構(gòu)建區(qū)本智能精準教研模式、 54.21% 的學校構(gòu)建校本智能精準教研模式。

3.教研組織模式

伴隨活動模式創(chuàng)新，組織模式也發(fā)生變革，走向開放、協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)化。（1）從集中到分布式：利用技術(shù)平臺實現(xiàn)隨時隨地、線上線下融合的靈活參與，體現(xiàn)了彈性化、網(wǎng)絡(luò)化的組織原則；（2）從單一到多元協(xié)作：構(gòu)建多方參與（教師、教研員、專家、技術(shù)人員）、協(xié)同共治的教研共同體（如“三段七步”聯(lián)校智能精準教研模式），體現(xiàn)了系統(tǒng)性、合作性的組織思想；（3）從封閉到開放共享：推動跨校、跨區(qū)域資源（課例、報告、量規(guī)等）流通與經(jīng)驗交流（如區(qū)域教研聯(lián)盟、平臺資源庫），體現(xiàn)了生態(tài)化、共享化的組織理念。

五、智能精準教研的生態(tài)系統(tǒng)

智能精準教研并非孤立的技術(shù)應(yīng)用或單一的教研活動，其有效運行和可持續(xù)發(fā)展，高度依賴于一個多元主體協(xié)同、機制健全、文化適宜的教研生態(tài)系統(tǒng)。缺乏健康的生態(tài)支撐，IPTR可能僅是曇花一現(xiàn)的“盆景”，難以成為促進區(qū)域教育高質(zhì)量發(fā)展的“風景”。本研究基于試點實踐，對GEBUS模型進行了擴展與深化，提出了GEBUS多元協(xié)同生態(tài)系統(tǒng)的理論模型，并分析了其內(nèi)在機制及必要的文化重塑。

（一）GEBUS多元協(xié)同生態(tài)系統(tǒng)

1.GEBUS主體角色闡述

借鑒并擴展GEBUS 模型[31]，我們將IPTR生態(tài)系統(tǒng)的核心主體及其關(guān)鍵角色功能定義為：政府（G-Govermment）：宏觀規(guī)劃、政策創(chuàng)設(shè)、經(jīng)費投入、標準引導、環(huán)境營造；教研機構(gòu)（E-EducationalInstitutions）：專業(yè)引領(lǐng)、標準研制、區(qū)域統(tǒng)籌、師資培訓、質(zhì)量監(jiān)控；企業(yè)（B-BusinessEnterprises）：技術(shù)平臺研發(fā)與迭代、運維服務(wù)保障、技術(shù)創(chuàng)新支持、應(yīng)用培訓協(xié)同；高校（U-Universities）：前沿理論供給、研究方法支撐、高端人才培養(yǎng)、效果評估研究、創(chuàng)新模式探索；中小學校（S-Schools）：實踐主陣地、模式創(chuàng)新應(yīng)用、校本研修組織、教師發(fā)展基地、需求反饋源頭，相關(guān)的教師或研究者是實踐最終執(zhí)行者、反思者、研究者、創(chuàng)新者，是生態(tài)系統(tǒng)活力的源泉與最終受益者。

2.GEBUS運行機制與邏輯

GEBUS權(quán)責關(guān)系與互動機制體現(xiàn)在生態(tài)系統(tǒng)的健康運行依賴于清晰的權(quán)責劃分、順暢的互動機制（縱向聯(lián)動、橫向聯(lián)通）和健康的共生邏輯。構(gòu)建健康的GEBUS生態(tài)系統(tǒng)，對于IPTR從試點走向規(guī)模化、常態(tài)化和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。它能有效整合多元資源（政策、資金、技術(shù)、人才、智慧），克服單一主體局限，促進跨界創(chuàng)新與知識流動，構(gòu)建長效運行與推廣機制。如試點中 60% 的區(qū)縣制定了智能精準教研的政策支持文件、 75% 的區(qū)（縣）和 87% 的學校制定應(yīng)用試點工作整體規(guī)劃方案、 58% 的區(qū)（縣）和 33% 的學校制定了支持智能精準教研的經(jīng)費保障制度、 98% 的區(qū)（縣）已經(jīng)建設(shè)了智能精準教研支持環(huán)境、 75% 的區(qū)（縣）、 38% 的學校與企業(yè)開展深度合作、 25% 的區(qū)（縣）與高校開展合作。

3.GEBUS協(xié)同運行中的問題及解決路徑

GEBUS在試點實踐中也遇到一些協(xié)同障礙，針對這些問題，我們總結(jié)了相關(guān)問題的解決路徑，

第一，主體協(xié)同障礙問題。主要表現(xiàn)為校企合作目標不一致，教育注重公益性而企業(yè)追求商業(yè)利益；高校研究與一線實踐需求脫節(jié)；教師參與被動化。對于該問題有效的解決路徑是建立利益協(xié)調(diào)機制，平衡各方訴求。徐州泉山區(qū)實施“政府購買服務(wù)結(jié)合企業(yè)技術(shù)賦能”模式，解決了公益性與商業(yè)化矛盾；高校設(shè)立“一線教研問題庫”，讓研究源于實踐，如揚州大學與試點區(qū)的“需求—研究一應(yīng)用\"閉環(huán)模式；激勵教師參與可將智能精準教研與職稱評定、績效考核掛鉤等。

第二，資源配置不均問題。主要表現(xiàn)為不同區(qū)域、學校間技術(shù)基礎(chǔ)、經(jīng)費投入、人力資源差異顯著。解決這個問題的關(guān)鍵在于實施梯度發(fā)展戰(zhàn)略，根據(jù)區(qū)域和學校發(fā)展水平分層推進。構(gòu)建聯(lián)盟共享模式，如江蘇省泉山區(qū)創(chuàng)建的區(qū)域教研聯(lián)盟，通過“強校帶弱校”結(jié)對幫扶機制，使優(yōu)質(zhì)資源共享流動。

第三，可持續(xù)性隱憂問題。主要表現(xiàn)為過度依賴項目經(jīng)費或特定領(lǐng)導推動、平臺運維升級成本高、教師長期參與動力不足。為了解決這個問題，需要強化制度化保障，將智能精準教研納入教育常規(guī)工作，部分學校發(fā)布智能精準教研常態(tài)化實施辦法來確保了工作連續(xù)性。通過示范引領(lǐng)、成果應(yīng)用，培育教師內(nèi)生動力。如在三年的試點工作中，我們一共打造了22 個領(lǐng)航試點工作區(qū)、33所領(lǐng)航試點工作校、41個創(chuàng)新應(yīng)用團隊、32名卓越教研員及88名卓越教師，大大提升了教師的參與積極性。

（二）教研文化的重塑與創(chuàng)新

1.從經(jīng)驗依賴到循證探究文化

其核心轉(zhuǎn)變在于倡導“用數(shù)據(jù)說話、憑證據(jù)改進”，教研決策更多基于客觀分析而非個人感覺或資歷權(quán)威。如聽評課從“印象式\"轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)式”。培育這種文化需要克服教師對數(shù)據(jù)的“焦慮感”或“不信任感”；提升全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)（不僅是技術(shù)操作，更是解讀與應(yīng)用能力）；建立鼓勵使用數(shù)據(jù)的激勵機制。同時要警惕“唯數(shù)據(jù)論”傾向，強調(diào)數(shù)據(jù)必須與教育經(jīng)驗和專業(yè)智慧相結(jié)合。

2.從封閉保守到開放、協(xié)作、共享文化

借助技術(shù)平臺和生態(tài)構(gòu)建，打破校內(nèi)、區(qū)域壁壘，推動形成開放、協(xié)作、共享的新型教研文化[32]。開放體現(xiàn)為資源流通與邊界拓展；協(xié)作體現(xiàn)為多元主體平等對話與團隊攻關(guān)；共享體現(xiàn)為成果便捷獲取與經(jīng)驗高效傳播。同時，需要打破制度性障礙（如評價體系對個體競爭的強調(diào)）；克服“教會徒弟餓死師傅”的保守心態(tài)；建立信任機制和知識產(chǎn)權(quán)保護機制；營造心理安全的交流氛圍，鼓勵教師分享真實的困惑與嘗試，如試點中“泉山課例共享”等實踐就是積極的探索。

3.從被動接受到主動探究與創(chuàng)新文化

IPTR要求教師成為自身實踐的研究者和改進者，主動利用數(shù)據(jù)和工具進行反思與探究，勇于嘗試新的教學策略。但也需要改變“等、靠、要”的習慣；激發(fā)教師的內(nèi)生動力和專業(yè)自主性；提供試錯空間和容錯機制；將教研與教師的真實需求和專業(yè)發(fā)展路徑緊密結(jié)合。

六、結(jié)語

“智能研修平臺應(yīng)用試點工作”依托不斷迭代升級（從V1.0至V3.0）的智能研修平臺，在全國28個省的眾多區(qū)域和學校（“百區(qū)千?！保┲型茝V“智能精準教研”的新理念。在智能精準教研的理論框架的指導下，構(gòu)建“政-企-?！眳f(xié)同的GEBUS智能精準教研體系，通過行政推動、專家引領(lǐng)、平臺升級、廣泛培訓和示范創(chuàng)新等一系列措施，探索出集智能化、精準化、規(guī)模化與個性化于一體的教師專業(yè)發(fā)展新范式，并成功培育了一批領(lǐng)航單位和個人，積累了寶貴經(jīng)驗，為平臺的規(guī)?；瘧?yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。另一方面，四年的試點周期雖長，但對教師專業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的長期、深遠影響，以及對教師職業(yè)倦怠、專業(yè)自主性、數(shù)據(jù)隱私與倫理風險等潛在負面效應(yīng)的全面評估，尚需更日后長時間對IPTR開展追蹤研究。

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作者簡介：

孫發(fā)勤：副教授，碩士生導師，研究方向為教育大數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)挖掘與學習分析。曾祥翊：研究員，博士，研究方向為教育信息化理論與應(yīng)用、教師專業(yè)發(fā)展信息化。馮銳：教授，博士生導師，研究方向為新媒體開發(fā)與應(yīng)用、教育信息化建設(shè)、學習科學與技術(shù)設(shè)計。