循证教研：多维度促进教师专业成长

教研是教师专业发展的重要支撑。在教师专业发展要求不断提升的背景下，亟待建立精准循证的教学教研测评一体化培养模式，改变传统经验式、粗放型的教师培训方式，实现教研模式转型。人工智能为转变教研模式提供了新的途径。甘肃省积极探索人工智能赋能教研培训模式创新，通过构建数据驱动的“教—诊—研—改”闭环体系，为教师课堂教学方法、教师专业发展带来了多维度的提升。

从传统教研向AI协同教研方式转变

2023年4月，甘肃省启动“人工智能赋能县域教师专业发展”试点工作。利用人工智能对教师课堂教学能力进行精准画像，为教师提升课堂教学能力提供行动依据。试点覆盖20个县（区）127所学校，共有477名教师参与。2025年3月，甘肃省教育厅印发《人工智能赋能县域中小学幼儿园青年教师教育教学能力提升方案》，全域统筹推动各地各校深度应用甘肃智慧教育平台“AI课堂分析”，实现基于数据的课堂质量监测和构建区域校本循证教研，为人工智能赋能教师教学能力提升、教学方法改进、教研模式创新提供了“有迹可循”的支撑。

AI赋能课堂教学能力智能诊断。依托甘肃智慧教育平台“AI课堂分析”应用，省级层面采用3年分阶段递进式评估策略，第一年上半年和下半年分别完成小学及初中的语文、数学、英语3科的评估，第二年完成初中物理、化学、生物、政治、地理、历史6科评估，第三年完成所有小学（含教学点）、中学剩余所有学科评估，分市县对中小学青年教师教育教学能力进行智能诊断。从课堂教学行为、学生行为、课堂师生互动等多个维度生成诊断报告，通过教师自我反思和改进提高课堂教学质量，促进教师专业成长。计划在2025—2027年进行3年持续跟踪诊断，绘制教师教学能力画像，深入了解真实课堂情况和教师教学能力现状，为持续动态跟踪教师成长、教育教学改革和科学决策提供支持。

构建“AI+人工”双评机制。“AI课堂分析”系统对教师上传的常态化课堂教学视频和教学设计进行深度分析，从课程、教师、学生、课堂4个维度采集数据并分析，生成课堂数据，整合AI建议形成教师个人报告和区域整体报告，发现共性问题。专家协同区域教研员，共同构建“教学实践—智能诊断—精准指导—教学改进—教研完善”的闭环教研机制。本省教研员依据客观数据对教师的课程进行点评，总结出本学科教师的共性问题与改进建议；苏州、成都等省外长期开展循证教研学校的教研主任和学科骨干，基于此开展针对性更强的线上诊断指导，提升区域教研的针对性、实效性，助力区域教学质量提升。

实施数据驱动的循证教研新模式。循证教研以课堂真实数据为基础，借助AI技术分析，根据教学共性问题，精准定位教研主题，提出数据表征的改进建议，指导教师个性化改进。这一模式形成了“问题诊断—方案优化—实践验证—反思改进”的螺旋式上升发展闭环，能够显著提升教师在教学设计、课堂互动、数据应用等关键领域的专业能力，促进教师角色的转型升级：从传统的教学实施者逐步成长为具备研究意识和创新能力的教学研究者，帮助教师群体逐步实现从经验型教学向实证型教学的跨越式发展。

从粗放型的教师研修向精准培训转变

教师研修是将教研转化为教育教学实效的关键一步。甘肃省教育厅统筹规划、系统推进，创新性采用“点面结合、示范引领”的双轨推进模式，设计定制化的培训课程体系。

在“面”覆盖方面，通过线上线下相结合的精准培训体系，为全省教研员和教师队伍提供分层分类的专业发展支持，系统性提升教师队伍素质。省级层面分年度遴选青年教师，开展针对中小学教研员和青年教师的进阶提升培训。培训分别面向教研员和青年教师，设置差异化实施方案，前期先对350名县区教研员开展为期5天的集中培训，提升教研员数据解读与教学改进指导能力；后期对1500名农村学科骨干教师进行4天的集中培训，并在350名教研员指导下，分学科完成32学时的线上小班诊断，提升青年教师教学设计能力和课堂驾驭能力。

教研员针对教师的AI课堂分析报告开展“一对一”精准点评指导，明确指出每名教师的具体问题，形成学科共性问题的总结报告。各学科专家针对学科共性问题开展线上精准指导，帮助教师从“教学设计、教学活动、课堂提问、创新思维培养”等多个方面针对性地改进教学，实现教学策略从“经验主导”向“数据验证”的系统性升级，推动教学改革，实现课堂教学质量提升。

如图1所示，“教—评—研—改”的一体化研修模式，通过智能诊断、精准指导、反思改进、教学实践和成效评测等环节，实现“数据驱动—精准诊断—靶向培训”的教师专业发展闭环，既能提升青年教师教学设计能力和课堂驾驭能力，也有利于培养学科教研员利用 AI 课堂评价应用指导精准教研、跨校教研等能力。

在“点”突破方面，遴选具有发展潜力的学校和教师团队，组织高校学科专家和教学名师组建指导团队，通过“驻校指导+跟踪培养”的方式，深度培育具有示范价值的优质教学案例和教研创新成果。一方面，边应用、边研究。“AI课堂分析”应用课题研究，聚焦课堂教学改革和教师能力发展，坚持边应用、边研究，推进数据循证的实践研究，探索基于“AI课堂分析”教学应用模式和教学评一体化教研模式。另一方面，建设名师教学示范案例和优质资源库。依据诊断报告，遴选一批优质教学设计、课堂教学案例、示范场景等，在甘肃智慧教育平台上进行展示交流，作为教师学习资源，服务教师教育教学与自主研修，发挥示范引领作用。

从效果导向到探索数据驱动的课堂教学改革

经过甘肃省“人工智能赋能县域教师专业发展”试点校两年实践，教师教学设计能力在短期内提升了12.6%，课堂互动质量提高了23.4%，充分验证人工智能赋能的有效性。经调研，86.93%的教师认为人工智能技术对教学评价具有积极作用，79.17%的教师认为对教学设计分析具有重要帮助，76.76%的教师认为AI支持的评价能对学生学习提供科学支持。基于此，教师对教学效果的判断不再只是依赖于阶段性的教学成绩，更多的是教学过程中运用智能化工具及时作出优化与改进。

教学设计从经验主导转向科学循证。两年来，经过对教师上传视频的分析及相应的教研活动开展，教师的教学设计平均得分从2.62提升到2.71，反映出教师在教学设计方面的进步和提升，包括理解学生、匹配学习活动、设计学习目标、选择学习资源以及理解教学内容及教学方法，也表明教师在进行教学设计时更加注重学生的需求、学习活动的有效性、学习目标的明确性、学习资源的适宜性以及教学内容和教学法的融合。

问题设计的培养导向从低阶思维转向高阶思维。经过4个周期的验证，县域教师课堂教学能力明显提升。在课堂上，教师发现学生以初级思维理解问题的比例从15.43%增长到44.31%，应用类问题比例从0.27%增加到11.11%；在高阶思维问题方面，评价问题比例从0.22%上升到了2.12%，创新综合类问题比例从0.25%提高到1.08%。这些数据表明，教师在课堂教学中通过有效提问来促进学生高阶思维发展的意识正在逐步增强；教师开始有意识地通过更多高阶思维问题激发学生的思考并鼓励他们积极参与学习过程。

课堂互动从单向讲授迈向师生深度合作。经过人工智能赋能县域教师专业发展项目试点工作安排的4期教研活动，参与教师的课堂模式出现了显著转变，相较于第一期，第四期教师主导型课堂的比例从43.55%降低至32.29%，师生互动型课堂的比例则从41.94%增长至47.22%，学生自主探究型课堂的比例从14.52%增加到20.49%。数据表明，教师们正越来越多地采用启发式、互动式和探究式等教学方法，激发学生的主动思考、积极提问和独立探究。在课堂教学中，教师们更加重视学生的主体性，鼓励学生积极参与学习，发挥了数字化教研的引导和支持作用。

教学质量从依赖“单兵作战”到可控的区域推进

双轮驱动提升区域教学质量。区域循证教研注重推动教学质量提升、教师个体能力发展，推动教学水平全员提升。在区域教育质量提升方面，项目建立了三级推进机制：省级统筹推进、市县重点实施、学校全面应用。在教师个人能力发展维度，项目设计了螺旋式成长路径，依据共性问题开展精准指导活动，促进教师针对性改进教学行为。双轮驱动的实施模式，形成“以点带面、点面结合”发展格局，为构建高质量教育体系提供了可持续发展动力。

探索推进全省教学质量监测。当前，数字化平台可以从教师、学生和课堂3个维度和教学设计能力、教师综合能力、教师问题设计能力、学生学习数据、学生行为数据、课堂类型分布、课堂教学结构时长、教学设计与课堂实施8个视角，对整个区域教师的课堂数据进行分析，按市州、学科、年级、教师和课程形成统计报告。一是利用AI自动汇总分析全区域的课堂教学过程性数据，辅助教育管理者了解区域教学现状，发现区域教学潜在问题，并及时调整教学策略，从而提升区域教学质量；二是能辅助教育管理者对教师和学校进行个性化干预和科学化培养，对不同教师群体作出专业特征评估，从而有利于更科学的人才决策和课程开发；三是辅助教育管理者通过整合和集中管理教学资源，实现区域资源共享和均衡区域教学水平，从而优化资源配置，确保优质教育资源的公平分配。

聚焦县域青年教师专业发展，甘肃智慧教育平台创新构建了以数据为驱动的教师专业发展体系，经过智能诊断、精准培训、分学科指导、课题研究以及资源建设5个阶段实施，逐步形成区域推进与个体成长的协同机制，为区域教育的高质量发展提供了可复制的实践范例。

（作者单位：甘肃省电化教育中心）

责任编辑：李景