学校教育数字化转型 | 杭州市春晖小学教育集团：三阶四维：AI支持下的智慧协同教研模式构建

“学校教育数字化改革实践”

是《中国信息技术教育》杂志

2025年关注重点之一

将展示数字化赋能学校

教育教学的创新变革

呈现学校在推进教育数字化转型中的

亮点举措 特色成效 示范经验

杭州市春晖小学教育集团：三阶四维：AI支持下的智慧协同教研模式构建

作者：田冰冰 浙江省杭州市春晖小学教育集团

张岩海亮教育技术研究院浙江大学

郑由珍来婉萍浙江省杭州市春晖小学教育集团

胡双双 海亮教育技术研究院

AI在教育教学中的应用，为教学和教研提供了更多的可能性。AI支持的教研活动将出现众多新方式，本文基于乔哈里视窗、活动理论和协同理论探索了智慧协同教研过程的构成要素，并以此为基础，利用模型构建方法构建了“三阶四维”教研模式，同时对“协同备课”“协同研课”和“协同反思”及相应的四维要求进行了多轮实践与验证，取得了优良的教研效果，如：实现教学画像可视化，助力课堂提质；开展数据四维分析，助力协同反思；运用智慧平台“晒评”，助力专业成长。

AI时代全面推进教育数字化转型，重构教与学过程新生态是学校教育改革的重要方向。《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》指出要积极利用多种技术和手段，丰富教研活动的途径和方式。因此，要加强对教师信息素养和数据素养的培养，利用AI系统在备课、授课、评课、反思等方面对教师进行针对性训练，并提出相应策略，以数据助推每位教师教学思想、教学情感和教学行为发生深刻的结构性的变化，从而实现教师专业能力与自我教研能力双重发展。为此，笔者所在学校在教育信息化改革的基础上，借助“鸿儒教研”“凡龙有思”等智慧平台优势，开展了“三阶四维：AI支持下的智慧协同教研模式”的探索。通过AI技术，学校更高效地进行教学设计与实施、教学诊断与改进，有效规避了备课、研课、课后反思中存在的问题，为教师队伍发展构建智慧协同教研新样态。

构成智慧协同教研过程的基本要素

学校开展的智慧协同教研是以乔哈里视窗（Johari Window）理论、活动理论和协同理论为基础，以活动为逻辑起点，以人与工具之间的互动为基本手段，围绕不同教研需求而开展的一系列有目的、有组织的活动。整个活动过程由主体、客体、共同体、工具、规则和分工六个基本要素构成。在智慧协同教研中，AI协同备课，AI协同研课，AI协同反思，形成教研进阶的闭环。在实践中，学科教师为活动主体，如何备课、研课、反思为操作客体对象，学科专家、技术人员和参研教师构成活动共同体，三者为协同教研的主要对象。此外，AI技术平台为工具支撑，系列研修规则要求和不同成员任务分工为活动推进的保障。以上六者构成了一个相互作用、相互促进的完整统一的教研活动过程，并形成一个有机系统，实现教研组织关系的扁平化、教研形式的在线化、教研内容的广泛化和教研迭代的自动化。

AI支持下智慧协同教研模式的建构

1.三阶四维模式框架

根据智慧协同教研活动六要素及其关系，学校以协同理论为指导构建了“三阶四维”智慧协同教研模式（如图1）。

图1 智慧协同教研的“三阶四维”模式

2.三阶四维模式的基本内涵

在三阶四维智慧协同教研模式中，“三阶”包括“协同备课”“协同研课”和“协同反思”。

“协同备课”指在AI平台上聚焦“素养导向、任务驱动、以生为本、学评一致”四个维度的教学目标进行备课。教师要先明确本节课或本单元的教学目标，特别是要关注核心素养的培养，其中包括批判性思维、创新能力、信息处理能力、团队合作能力等关键能力的培养。基于教学目标，再设计一系列的教学活动，确保这些活动能够体现任务驱动、以生为本的教学理念。关注学生的学习需求、兴趣、学习方式，关注学生是否在完成任务的过程中学习和掌握知识。在协同备课中，AI平台可以支持教师设计与教学目标紧密相关的评价工具，如在线测试、项目评价、同伴互评等，确保评价能够准确反映学生的学习成果。这些评价工具不仅能够帮助教师及时了解学生的学习情况，还能够为学生提供即时的反馈，促进其自我反思和持续改进。

“协同研课”指在AI呈现场景中，针对教学设计的“合理性、实效性、应用性、生长性”四个维度进行诊断。教学设计是否合理，主要看其是否符合教育教学的客观规律，是否能够根据学生的实际情况进行有针对性的设计。实效性关注的是教学设计在实际教学中的效果，即是否能够达到预期的教学目标，是否能够让学生在学习过程中真正受益。应用性是指教学设计是否易于被教师理解和接受，是否能够在实际教学中得到广泛应用，推动教育教学的改革和发展。生长性强调的是教学设计是否具有可持续性和可扩展性，是否能够在未来的教学中不断发展和完善，适应时代的变化和教育的需求，持续提高教学效率。

“协同反思”指在AI教研空间中，结合“资源利用、师生互动、教学形式、教学效能”四个维度的测评数据进行反思“晾晒”。资源利用是指对各类教学资源（如教材、课件、多媒体、网络资源等）的利用效率和效果。师生互动是借助教学行为分析记录，师生互动的频次、类型（如问答、讨论、合作等）、质量（如学生参与度、教师回应的及时性和准确性）等数据，为教师提供关于师生互动的深入洞察。教学形式是指评估不同教学形式对学生学习效果的影响，如哪些形式更能激发学生的学习兴趣、哪些形式更有利于培养学生的批判性思维和创新能力。教学效能是通过对比不同教学策略下的学生表现，如成绩、能力发展、学习满意度等，来评估教学效能的高低。

AI支持下的智慧协同教研过程是一个明确研修目标需求、合理选择工具手段、有效协作分工、积极互动交流、结合实施成效并及时调整优化、实现成果共享的共赢过程。AI支持下的智慧协同教研模式，聚焦教师专业能力成长，在“三阶”中细化能力成长点。“三阶”中的每个环节均拟定四个维度进行观测，目的是让教师在人机协同、同伴互助等智慧协同的教研环境中实现课前备课有深度、智慧教学有效度、课后反思有信度。

AI支持下“三阶四维”智慧协同教研模式的实践应用

1.“协同备课”：提升教师教学水平

（1）常态化协同备课

学校依托“鸿儒教研”平台，在备课资源的多样性、备课过程的互动性、备课结果的有效性、备课的持续性和深度等方面，搭建智慧协作备课环境，使教师能实时交流、分享备课资料，讨论教学问题，从而共享知识经验，提高教学质量。

例如，小学语文《黄继光》一课承载着根植红色基因、立德树人的使命，但是因为文本和学生的生活实际难以对接，时空距离让学生难以理解和认同人物言行举止背后的价值观念，学生不容易入情入境感悟人物形象的高大和英雄品质。关键点如何突破？可用下表进行系统的表达。核心问题是探究的起点，由于时空距离让学生难以理解“上甘岭战役”这段历史，所以三位教师都从学生视角出发，关联影视，以了解抗美援朝战争为学习起点。终点略微不同的是，A教师和B教师落脚以“英雄气概”的理解朗读结束，C教师落脚综合性活动讲英雄故事。这两个维度的解读得出的教学目标都能体现教材的价值。

AI协同备课关键点示例

（2）赛课式协同备课

智能协同备课助力教师赛课。首先，赛课教师要根据自己对教材的认知，挑选出一些在教学中把握不准的课题，向导师发起协同备课请求。其次，利用网络查找本课题的教学资源，如课程理念、教材中蕴含的学科思想、典型课例、优质教学设计等，进行文本研究，博采众长，再整合成自己的教学设计初稿并制作出上课的课件，通过平台发送给自己的帮扶导师。再次，导师结合自己丰富的教学经验和对课题的深刻认识，针对教学设计和课件给出指导意见。最后，教师根据导师的意见对教学设计进行修改整理，修改稿提交给年级备课组，备课组教师留言探讨，引导双向学习。在观摩示范指导课的过程中，专家和学员可以用留言墙进行讨论和点评。

2.“协同研课”：提升教师教研水平

（1）AI呈现场景

AI系统介入课堂活动通过人机结合实现教学诊断精准化，将客观的分析数据与主观的教学经验进行结合，既克服了纯粹数据带来的片面化，又能摆脱经验带来的惰性与盲点，为教师教学行为诊断和干预提供数据支撑。

图2中的RT-CH图、S-T图，让教师对教学时间和方式进行更多有目的的思考。RT-CH图的物理意义为RT→教师活动多，CH→师生互动多，结合S-T分析图，在感性的认识上进行科学和理性的分析。以上述B教师为例，他的课堂一直处于师生对话互动的状态，那么课堂互动是否基于学习的需要、是否留足学生思考的时间，需要备课组深入探讨实效性。

图2 依次为A、B、C教师执教《黄继光》的RT-CH、S-T图

（2）新样态研磨分析

笔者通过调研发现，青年语文教师在小学课堂中在问题的选择方面有其共同特征：一是都较多地选择了回忆性问题和理解性问题；二是都较少地选择应用性问题、分析性问题和创造性问题。这说明在小学语文课堂中，语文教师选择重视对知识或文本内容的回忆和理解，阐明新旧知识之间的联系，理解文本的含义。按照布鲁姆认知领域六个层次分类，记忆型、理解型、应用型问题都是低阶思维的训练，而分析、评价、创新属于高阶认知思维，创新处于思维活动的顶端。通过AI技术智能分析，语文教师要在设计问题时，遵循一定的层次梯度，针对不同阶段的课堂教学，尽可能多地设计高阶提问。

3.“协同反思”：提升教师教学智慧

（1）教研空间描述

教研空间从关注少数骨干教师的个别成长到普通教师、新手教师的发展，从聚焦优秀课例的结果展示到追求过程分享，实现了“改课”和“磨人”两条线的有机统一。借助全场景教研平台，教学主任查看教研组制订的计划，把各类散点数据信息汇集起来进行教研组（备课组）年度考核。数据看板清晰呈现关键信息：一是学校整体教研进度，可以比对期初总规划数据；二是点击进入某个学科组期初规划界面，一学期的教研活动、集备教案、集备课件、听课数据，以及申报区市级奖项的项目一览无余；三是数据信息整合，其中包括互动行为统计数据、协同编辑的次数、在线评论的条数、互动点赞数据等，及时、精准了解各学科组的发展动态和教研组排行。

（2）教学反思

大数据让评价更加接近现实，但需要注意的是，教师仍要根据自身的经验去分析、理解学生的状况，从而改进策略，优化教学行为，促进学生主动学习。

结语

在协同教研的过程中，教师个人种好“试验地”，与备课组合作攻关教学难题，学科组领好“责任田”，深入钻研课堂教学以提升教师的执教力，真正做到“聚焦课看见人”，让教师的发展主动性从外驱转向内生。学校用大数据领航教师成长、精准画像，推动教师个性化集群式成长。

本文作者：

田冰冰

浙江省杭州市春晖小学教育集团

张岩

海亮教育技术研究院

浙江大学

郑由珍 来婉萍

浙江省杭州市春晖小学教育集团

胡双双

海亮教育技术研究院

文章刊登于《中国信息技术教育》2025年第4期

原标题：三阶四维：AI支持下的智慧协同教研模式构建

引用请注明参考文献：

田冰冰 张岩 郑由珍等.三阶四维：AI支持下的智慧协同教研模式构建[J].中国信息技术教育，2025（04）：31-34.

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