基础教育数字化发展研究｜汤少冰 黄彩娇：人工智能下的区域智慧教研模式构建与实践检验
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汤少冰 黄彩娇.人工智能下的区域智慧教研模式构建与实践检验[J].中国教育信息化,2023,29(5):121-128.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2023.05.014
基础教育数字化发展研究
人工智能下的区域智慧教研模式
构建与实践检验
汤少冰 黄彩娇
摘 要： 教研工作是保障基础教育质量的重要支撑。针对当前教研方式吸引力不足、实效性较低等问题，基于群体动力理论、“第三空间”理论、联通主义理论、人工智能对教育教学教研的启示，对人工智能下的区域智慧教研模式的构建进行探究，并在实践中对此模式的有效性进行检验。实践证明，所构建的人工智能下的区域智慧教研模式及推进策略能有效地提升区域教研工作的针对性、有效性、吸引力和创造力，开辟智慧教师成长的新路径，为探索信息技术背景下的区域教研模式改革与创新提供参考和借鉴。对推动人工智能与教育教学深度融合、促进教师专业发展、提升教育教学质量有一定的理论与实践指导意义。
关键词： 人工智能；区域；智慧教研模式；教师专业发展
中图分类号： G434
文献标志码： A
文章编号： 1673-8454（2023）05-0121-08作者简介： 汤少冰，广州市花都区教育发展研究院副院长，中学正高级教师，博士（广东广州 510800）；黄彩娇，广州市花都区教育发展研究院初中英语教研员，中学高级教师，本科（广东广州 510800）基金项目： 广东省教育科学规划2022年度中小学教师教育科研能力提升计划重点项目“人工智能下的区域智慧教研模式构建与实践应用研究”（编号：2022ZQJK010）
一、引言
教研工作是保障基础教育质量的重要支撑。[1]教研作为学校教师专业发展必不可少的一个部分，已受到越来越多的关注。目前，大部分教研基本上还是以传统方式为主，[2]即纯现场式教研，需要教师、教研员、专家到现场参与听课，无法实现跨时间和跨空间的混合式研修；在课后的课堂教学案例分析中往往需要教师将整堂课听完，缺乏教研切片式、有针对性的教学行为大数据分析，难以实现高效教研。而且，在教师教学技能培训中，知识深度理解和探究缺乏必要手段，教研中“进不去、看不见、动不了、难再现”，存在学校管理及调控困难等情况。[3]从文献搜索中发现，智慧教育改革大多以学校为单位，其影响面有局限性，缺少以区域推进人工智能与教育教学深度融合的典型案例。众所周知，虽然区域教研机构在课改中的角色已不可替代，但如何发挥其在推进人工智能赋能教学改革、教师专业发展、课程教学资源建设等方面重要作用的案例与研究较欠缺。 在信息化2.0背景下，课堂教学已发生变化，传统教研也需要随之改变。没有大数据分析支撑，就难以开展精准、全面的教研，深度教研更是难以实现。“互联网+教育”环境下，区域、校本研修方式需转型升级。如何利用信息技术赋能教研、提高教师专业能力、促进教育教学质量提升已成为大家共同关注的话题。[4][5]为此，本文围绕“人工智能赋能区域教研与教师专业成长”主题，以行动研究为方法，以区域教研为切入点，以人工智能技术为支撑，探索人工智能下区域智慧教研模式及推进策略。二、概念界定 (一)人工智能 人工智能是研究开发用于模拟和延伸人类智能的理论、方法、技术，以及应用系统的科学。[6]新一代人工智能主要指的是大数据基础上的人工智能。[7]通俗地说，人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。 (二)智慧教研 指的是多种技术下以教师发展为导向、支持教师整体联动的教研体系。相对传统教研而言，智慧教研具有便利性、开放性、混合性等特性。其中，便利性指的是技术赋能下，教师能便捷地全方位获取各种优质教研资源；开放性指的是不受人数、时间、空间的限制，支持多类教研主体参与；混合性指的是可通过线上线下、现场异地开展实体或虚拟教研。[8] (三)人工智能下的区域智慧教研模式 根据人工智能、智慧教研的定义与内涵，本研究将人工智能下的区域智慧教研模式界定为：在一定的教研思想、教研理论指导下，在人工智能、大数据等多种技术与平台支持下，区域智慧教研各要素之间相互作用所形成的比较稳定的策略、方法及程序。它是一种信息技术时代下的新型教研模式。
三、理论依据
(一)群体动力理论 群体动力理论(group dynamics theory)由德国心理学家卡特·勒温(Kurt Lewin)提出。[9]该理论认为人的心理和行为取决于内部需要和环境的相互作用。当人的需求未能满足时，就会产生内部力场的张力，环境起着导火线的作用。群体动力理论对通过建立学习共同体促进教师专业发展有一定的参考价值。在一个由不同能力、不同知识背景、不同思维方式构成的学习共同体中，教师可以互相学习、互相启发、互相补充，在合作交流中产生新的知识、形成新的能力，上升到新的水平，通过群体的力量来促进个人的成长。[10] (二)“第三空间”理论 美国学者爱德华·索亚(Edward Soja)认为，在真实(第一空间)和想象(第二空间)之外，还有一种融构真实和想象的“差异空间”，一种“第三化”以及“他者化”的空间，即第三空间，它超越第一、第二两种空间，呈现出极大的开放性。在第三空间里，一切都汇聚在一起，主体性与客体性、抽象与具象、真实与想象、可知与不可知、重复与差异、精神与肉体、意识与无意识、学科与跨学科等，这些空间要素永远保持着开放的姿态，永远面向新的可能性，相互交织、相互影响，呈现出开放、包容的状态。[11] (三)联通主义理论 联通主义理论是乔治·西蒙斯(George Siemens)提出的一种数字时代的学习理论。联通主义认为，在互联网与媒介技术高速发展的背景下，学习是在核心元素不断变化的模糊环境中发生的过程，它并不完全在个人的控制之下，而是存在于我们自身之外的一个组织或数据库中。学习主要是一种对特定信息集的连接，而这些使我们能够学习更多知识的连接比我们当前的认知状态更重要。其主要观点是：想掌握更多知识的能力比目前已知的知识更重要；培养和保持连接是促进持续学习的必要条件；能够发现领域、想法和概念之间的连接是一项核心技能；流通(准确、最新的知识)是所有联通主义学习活动的目的。[12] 这为构建人工智能下的区域智慧教研模式提供重要依据与启示。教师的专业发展离不开团队，需要借助群体的力量提升个人能力，需要一个能支持教师互相学习、展课、议课、交流、成长的新空间，需要一个能使教师便捷获取多种教学资源，开放、包容、有吸引力的学习平台，为教师专业成长提供肥沃的土壤，更需要一个有互联网大数据支撑的、教师与同伴可以便捷获取信息资源的连接，以支持教师开展智慧学习、智慧教学和反思。
四、研究过程与方法
根据本研究的目的、内容、性质与特点，本课题采用行动研究法。研究思路采用的是勒温的螺旋循环模式的四个环节——计划、行动、观察和反思，行动研究的螺旋循环模式流程如图1所示。
图1 行动研究的螺旋循环模式流程
根据上述流程图，研究者以相关教研思想与理论为指导，设计一个在人工智能、大数据等多种技术与平台支持下的区域智慧教研模式，然后在个别学科中尝试以检验其有效性。通过观察、调查、问卷、测验等研究方法，不断搜集各种资料和数据，并根据行动中得到的信息，不断对模式进行反思并加以改进。对改进后的教研模式再实践、再观察、再反思，不断优化，最后形成人工智能下的区域智慧教研模式，并在实践中对其有效性进行检验。
五、人工智能下区域智慧教研的基本要素及模式建构
(一)人工智能下的区域智慧教研的基本要素
人工智能技术的发展给予教研更加广泛有力的支撑，使区域教研纳入更多具备共生特质的元素，为解决教师专业发展滞后、效率低、专家指导欠缺等问题提供技术支持，为建立教师学习共同体、形成数据支持下的智慧教师协同与自我发展新路径提供巨大空间。为此，人工智能下的区域智慧教研的基本要素应包括教师、课堂、内容、平台、技术、方式，并由此形成一种各要素共同融合与创新的区域教研新样态。 1.教师 教师是区域智慧教研的核心要素，区域智慧教研的目标是促进教师走向智慧。在区域智慧教研管理平台支撑下，形成区域教师教育发展协同体，支持教师学习、教学、研究智慧化。学习智慧化指的是教师借助智慧教研平台与教师协同体，有针对性地开展学习、自我反思、自我评价、自我修正；教学智慧化指的是教师借助智慧课堂技术与教学模式开展智慧教学实践，并在平台共享优质课影片与交流活动，探索技术赋能、提质增效的教学模式；研究智慧化指的是教师依托课堂行为数据呈现的问题和主题，开展实证研究，探讨解决问题的有效方法与路径。 2.课堂 课堂是课改的主阵地，也是教师赖以生存与发展的土壤，更是发现教学问题的主场所。区域智慧教研离不开课堂，课堂是出发点，也是归宿点。借助人工智能，对课堂教学行为进行精准分析，并对存在的问题进行即时整改。提高教师课堂教学能力是形成区域智慧教研模式的逻辑起点。 3.平台 平台是区域智慧教研的支撑要素，是建构区域智慧教研模式的基础。在物理层面，平台指的是开展区域智慧教研的环境。既包括现场教研场地类的实体教研环境，也包括具有教学与评价系统的区域教研管理平台、模拟现实的学习空间等虚拟教研环境。在教育层面，平台指的是多主体的协同组织，如区域四级教研、学习共同体、中心组、试点学校。通过技术赋能教研，平台将多个主体，如教研组织者(多为区域教研员)、教师等相关人员组织到同一空间，共享多向度知识、完成创新性知识，并帮助教师将知识向教学能力等方面转化，进而形成高质量的教育教学过程。 4.技术 技术在区域智慧教研中起着辅助与赋能作用。借助人工智能等技术，帮助教师寻求到教研过程中问题解决所需要的资源与手段，比如通过人工智能自动采集和分析教学行为大数据，并形成可视化的结果评价图，帮助教师更精准、更便捷地查找特定的教师能力与教学存在的问题。同时，也支持上课实录、智慧标签、切片分析的具体数据。一方面通过教研的过程能更清楚地看到教学现场实际发生的状况，教师在进行教研时更能聚焦教学问题；另一方面也让授课教师借助课后即时自动生成的教学行为分析与评价，对自己的教学实践有更深入的体会与反思。而且能支持线上线下人机智慧混合的课堂教学点评，为区域教研方式注入新的活力、吸引力与创造力。 5.主题 开展区域智慧教研的目的是发现教学共性或典型问题，研究解决问题的方法与对策，促进教师专业发展，提高区域教育教学质量。有实效的教研必须是基于问题、以主题为导向的。课堂教学中出现的基于数据的真问题，也是区域智慧教研的内容和主题来源，涉及教师信息技术应用、课堂互动、教法运用、教材分析等方面。借助区域智慧教研平台，可以随时查阅学校教师教学问题，并通过共享的优质课例，快速查找解决问题所需要的资源与专家指导。 6.方式 有效的教研方式是有效教研的保障。人工智能支持下的区域智慧教研方式主要有学科智慧教研方式和线上线下混合教研方式。这些方式与以往传统的教研方式最大区别在于其便捷性、开放性、群体性、交互性和联动性。 (二)人工智能下区域智慧教研的模式建构从以上基本要素可以看出，人工智能下的区域智慧教研并非区域教研系统与信息技术手段的简单叠加，而是技术赋能教研活动的现实化与具体化，是人工智能技术支撑的符合基础教育发展规律的有机体系。在此基础上构建的人工智能下区域智慧教研模式则是数据支持的区域协同模式，是基于课堂、问题导向、技术赋能、平台支撑、协同创新的区域教研闭环。人工智能下的区域智慧教研模式及各要素间的相关性如图2所示。
六、人工智能下区域智慧教研模式有效性的实践检验
(一)推动“教、研、评”三位一体区域教研新机制的真正落实 区域教研肩负着区域教师教学指导(教)、教学研究(研)及开展教学质量评价(评)等职责。但因缺乏技术的支撑，“教、研、评”难以实现真正三位一体，教研的方式与内容难以创新与重构，教研的深度与实效性不高。而人工智能下的区域智慧教研模式对“教、研、评”三位一体区域教研新机制的有效落实起到关键作用。 “教”即教学。课堂是教师的主阵地，教师专业能力是在教学实践中不断感悟、不断积累和不断升华的结果。为此，教研工作的重心必须下移，要立足于教师的课堂教学，并指导教师改进教学。通过区域智慧教研管理平台，所有学校所有教师都可以将自己的课例公开发布到平台上，而且附有课后即时的人工智能分析报告及校本研修过程的点评记录资料与数据。这样，教研员不用到现场就可以及时、精准地了解各学校各教师的课堂教学行为、质量及校本教研情况，并借助大数据分析，掌握全区学科教师在教法、教材、技术应用上的优点与不足，为精准教研提供数据与素材。 “研”即研究。“研”一指研磨，二指研究。研磨指的是“磨课”，如在区公开课或展示课前，一般会在教研员的组织下，由骨干教师组成的中心组与上课教师一起“磨”设计、“磨”课堂，强调同伴参与，突出“临床式”的历练。但研磨的内容如果没有数据的支撑，实效性与针对性就大打折扣。教师开展课题研究也需要有数据作为实证，自动生成的课堂教学行为、过程、技能、评价的数据就可以为课堂教学研究内容及结果分析提供支持。课后即可自动生成一份人工智能课堂教学行为大数据分析报告，如图3所示，包括科技互动与教法应用等指数分析、观课影片、观议课记录表、专家议课报表等。科技互动(T)指数是基于通道、反馈、统计、学生、评价等各种科技互动行为数据计算出的指数；而教法应用(P)指数，则是在评估教师熟悉科技互动功能的基础上，分析教法应用指数，包括小组学习、全班互动、生本决策、全班测验、个人学习、多元评价等指标。根据报告中等级得分及颜色，如图3所示，观课教师可对课堂教学效果进行整体评估，接着开展切片式的数字化观、议课，用数据和实证开展有针对性、实效性、有深度的精准教研。
七、结语
随着社会的发展及科学技术的进步，人工智能技术对促进教师队伍建设和教育教学变革将发挥越来越重要的作用。人工智能对当前基础教育的发展来说，既是机遇也是挑战，人工智能下的区域智慧教研可以更好地为区域教育教学及教师专业发展服务。因此，区域教研部门要大力推动区域智慧教研模式的研究与应用创新，通过智慧教研管理平台，增强教研员在人工智能教育应用方面的知识与能力，提高教研员对人工智能推动教育改革的理解和认识，更好地指导教师合理、规范地使用人工智能技术，使人工智能在推动基础教育高质量发展中发挥作用。
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