AI赋能让个性化校本研修成为可能

　　校本研修是教师专业发展的核心阵地，更是满足教师个性化发展的关键路径。当下，校本研修应分层、分类、分岗培训的理念已深入人心。但教育中“规模化、个性化、成本”的不可能三角，在校本研修中同样存在。分层不精准、分类不精细的问题依然突出，标准化的“预制菜”式内容仍难以满足每位教师的个性化诉求。AI技术的深度介入，让基于动态适配的“定制餐”式校本研修成为可能。

　　AI支撑教师校本研修需求的精准画像

　　当下，不少学校都会根据教师专业发展阶段开展校本研修。比如，把教师分为新任教师、熟练教师、骨干教师、名师等多个层级，并设置相应层级的校本研修课程。事实上，即使同为一个学科、同一层级的教师，由于个人学业背景、基本素养、性格的不同，在校本研修中的需求也不完全一样。

　　同时，由于经费、教师精力、学习空间等因素制约，校本研修中的分类，也多按专题实施通识性研修，难以结合不同学科的特性进行设计，尤其难以做到相同学科、不同学段的精细供给。

　　校本研修的“定制化”首先依赖于教师原始需求的精准诊断。精准画像作为校本研修的首要环节，是摆脱个性化研修困境的核心前提。运用AI技术，着眼教师个体差异，通过问卷调查、访问座谈、现场观察、成果分析等多维度数据采集，从教师专业发展“能力—知识—理念”三个维度开展智能分析，摸清每位教师成长痛点和需求，评估和勾勒教师成长画像，为后续研修提供科学依据，确保研修供给与每位教师需求精准匹配。学校为每位教师建立个人动态成长档案，实时更新需求变化，动态定制研修内容。

　　精准的需求画像为“定制餐”的烹饪提供了食材。校本研修课程一般可以分为基础必修课、专题选修课和个性定制课。必修课围绕师德师风、教育政策、教学常规等共性内容，设置师德讲堂、政策解读、常规展示课等固定模块。选修课针对不同学科、不同发展阶段教师需求，开设课题研究、信息技术与教学融合、班主任工作艺术等特色课程。定制课为有特殊需求的教师提供一对一辅导、专项集训等定制化内容。AI技术通过智能资源整合、内容生成与动态适配，实现研修内容丰富充足和按需供给。

　　AI赋能校本研修方式的及时调适

　　在传统的校本研修中，由于课程内容在研修之前就研制成型，若研修过程中发现问题或者参训教师提出新需求，由于各方面限制，回应往往是零星和片段式的，难以及时作出调整或者补充，评价也多为期末的终结性评价，缺乏过程激励。

　　“定制餐”的优点不仅在于精准匹配需求，更在于根据“食用过程”中的便捷舒适和依据反馈实时调整口味。学校可以依托AI技术构建智慧研修生态：利用教育数据分析工具，追踪教师研修轨迹与教学效果，提供个性化反馈；借助虚拟现实技术创设模拟课堂，让教师在虚拟场景中演练教学技巧；搭建线上交流社区，促进教师跨学科乃至跨校经验共享，打破地域限制，让教师可以随时随地开展研修活动，真正实现技术赋能教育。

　　针对现有资源无法覆盖的个性化需求，可以利用AI动态生成相关内容，同时，调动教师的积极性和主动性，共享研修成果，共建研修课程。为保证资源质量，要充分发挥教研组、校外专家等智力资源，严格审核流程，动态调整并优化课程内容，确保内容的科学性和前沿性。同时，借助在线学习平台，利用AI技术实现资源精准匹配，满足教师自主学习需求。

　　每位教师都可以基于已有知识储备和教学实践在校本研修过程中随时反馈并生成新的需求，AI技术通过实时数据监测与智能反馈，及时作出调整，实现研修过程的动态优化。学校可以搭建校本研修智能响应平台，建立“个体反馈—智能适配—精准支持”的机制。系统根据新的需求，随时补充或更新研修内容，也可以自动匹配校内外骨干教师或外聘专家，开展线上专题研讨，学校可通过后台监测问题响应时效。同时，AI追踪教师研修行为数据，发现潜在需求，针对性增加专题讲座和实践研讨等活动，实现按需调适、精准赋能。而所有这些研修过程的材料，又可以自动归入每个教师的研修空间，形成独属于个人的成长档案。

　　AI优化校本研修成效的评价机制

　　“定制餐”的价值最终取决于“食用效果”，校本研修的定制化成效需要建立在科学的评估体系上。AI技术的深度介入，构建起“过程追踪—数据诊断—精准激励”的全程评估体系，重塑了研修评价的激励逻辑，实现研修效果的精准量化与长效追踪，为研修质量的持续提升提供保障。

　　AI通过研修平台实时采集教师参与度、资源使用轨迹、互动频率等多维数据，突破人工评估的主观性局限。例如，在课例研磨环节，AI可精准捕捉教师修改教学设计的次数、融入新理念的占比，生成动态成长曲线，让隐性研修成果显性化。基于数据画像的激励评价机制更具针对性：对成长提速的教师推送进阶任务与专属荣誉，对参与不足的教师触发个性化提醒与帮扶资源，实现评价的“精准滴灌”。教师研修过程中的点滴进步和收获，都实时同步至个人的成长档案。这种全程化的、基于数据追踪的评估，让教师清晰感知成长轨迹，把外部激励转化为内生动力，实现研修质量与教师发展的双向赋能。

　　AI优化的激励评价体系还能实现评价主体的多元化与评价方式的智能化结合。传统评价多以学校管理者或教研组组长为主要评价者，视角相对单一。而AI技术支持下，可引入学生评价、家长反馈、教师自评与互评等多源数据。同时，AI驱动的智能评价系统能够根据教师的学科特点、发展阶段和研修目标，自动匹配差异化的评价指标和权重，避免“一刀切”的评价标准。这种做法让每位教师都能在适合自己的评价标尺下感受到成长，从而更积极地投入到后续的研修活动中，形成“诊断—研修—评价—改进”的良性闭环。

　　（作者系北京教育学院石景山分院副院长）

《中国教育报》2025年12月19日 第06版