教研转型需画好三条主线

教研制度是中国基础教育发展的特色，教研工作是基础教育质量的重要保障与支撑。面对全面提高基础教育质量的新形势、新任务、新要求，随着AI应用不断丰富，教研也面临着转型、创新的挑战。教研在革新自身、支撑育人质量提升方面，需画好三条主线：一是以常态课质量提升为基本线，二是以数据赋能为增长线，三是以组织变革为支撑线。

建设素养课堂，画好教研质量提升的基本线

区域教研在常态课质量提升上发挥着重要作用，一方面是通过研、教、学、评一体化发展，实践教研与学生素养提升深度联结；另一方面是通过构建课程、学科、课堂一体化发展路径，实现教研与国家课程区本、校本落位的深度联结。实现这两方面的深度联结，需要在区域层面实施以素养成长为核心的常态课堂提质行动，以此撬动区域教研、课堂变革，让教研始终围绕课堂主阵地。

区域教研要在教学结构、课程层次、学科融通等方面探索素养成长型课堂的研究与实践。素养成长型课堂，强调素养培育的渐进性和持续性，突破传统课堂对即时性学习效果的过度关注，转而通过系统化的课程设计与实施，在学期或学年等较长周期内，通过系列化、结构化的学习活动，实现学生核心素养的渐进式提升。

强化数据循证，画好教研方式转型的增长线

智慧教育是实现区域教研大规模、整体性转型的重要增长线。基于大数据的各学科、各学段数据，嵌入教研大模型中，通过课堂分析、循证教研、数据统整等流程，从人工听评课走向全覆盖的听评课，为每个教师的专业成长画像，推动教研从“基于经验的归纳”走向“基于数据的分析”。

现阶段，人机联研已经让教研逐步走向大规模循证。第一，实现“一节课”的数据循证。听、评、议课教研活动通过课堂实录与课堂分析报告，利用智能语音识别技术、自然语言理解技术等，实现了教研活动从“记录关键要素”到“记录全过程”，从“人为经验分析”到“大模型智能分析”的转变。教研员与大模型相结合的人机联研，实现了质性与量化相结合的循证教研，让数据赋能常态教研活动成为现实。第二，实现“一节好课”的演进循证。数据赋能的改课流程与传统教研不同，通过现状诊断、现场改课、试讲改进三环节，通过数据、教研员、教师三主体，让好课实现“可视化”演进。在演进过程中，技术承担数据采取、呈现、对比分析等功能，教研员承担数据解读、现场指导，教师则基于数据和听评课结论，靶向改进教学。第三，形成“区域好课”的整体循证。教研员通过线上远程听课、评课，可以极大地增加听评课的数量。随着听评课数量的增多，教研数据库逐步形成，每位教师的常态课堂教学特点得以被科学地追踪、诊断、分析，课堂教学的常模参数与课堂真实画像逐步形成，“区域好课”的整体画像将极大促进教学质量的整体提升。

当然，循证教研不是让技术取代传统教研，而是让技术成为教研员和教师科学评判并改进课堂的“尺子”和“镜子”。循证教研的质量关键，还在于教研员和教师驾驭数据的能力。因此，加强教研员和教师的数字素养培训也是循证教研的重中之重。

推动组织变革，画好教研协同发展的支撑线

在教研转型的过程中，除了教研内容、方式的变革，教研组织形态的变革也不容忽视。当前教研的主要组织形态依然是分学科、分学段、分年级推进，但随着教育改革逐渐向纵深发展，大量综合性、协同性教研的出现，迫切需要重新审视、优化、变革传统教研组织形态，打破“小教研”的“一亩三分地”，构建“大教研”的协同生态。

首先，要加大教研与科研的协同力度。2019年，教育部先后出台关于加强教育科学研究与基础教育教研工作的意见。基础教育的科研与教研工作，需要在实践层面“拧成一股绳”，整体发挥引领、驱动、支撑作用。从实践探索来看，两者的协同主要有两条路径，一是科研为理念引领、教研为实践支撑的协同方式，即：以区域重大科研项目或重点课题为驱动，带动全学科、全学段教研工作实践创新；二是教研为业务主导、科研为学术支持的协同方式，即：以解决区域教研面临的实操问题为驱动，科研为教研提供文献梳理、专项课题支撑、专项成果宣传等学术支持。

其次，要加强跨层级与领域的协同力度。教研质量的提升离不开多主体协同，尤其是在教育、科技、人才体制机制改革统筹推进的大背景下，更应该发挥好区域教研联结各层级、各领域、各地域的纽带作用，让教研成为区域教育的资源聚集地和“立交桥”。

(作者：崔楚民，系北京市东城区教育科学研究院院长)