如何推进教研共同体数智化转型

大连市东港小学教育集团学生利用相关软件系统进行三年级英语听口测试。田晓璇 摄

　　当下，“人工智能+”正深刻嵌入教育核心环节，驱动教育生态的整体性变革。教研共同体作为教师专业发展的关键载体，必须进行智能化转型，以把握机遇、应对挑战。

　　传统教研模式的局限

　　传统教研模式在智能化时代局限性日益凸显，主要表现在四个方面：

　　一是“凭感觉”式经验化教研：问题提出依赖主观经验，缺乏过程性数据的精准支撑，针对性、科学性不足。二是“大水漫灌”式粗放教研：内容多聚焦共性问题，难以满足不同层级教师的差异化、个性化需求。三是“时空掣肘”式封闭教研：以线下、同校为主，优质资源跨校跨区域流动受限，难以实现深度整合。四是“陈陈相因”式低效教研：常停留于基础问题重复研讨，难以解决深层教学问题，成果难以迁移应用。

　　构建融合智能技术、遵循教育规律、能够释放群体智慧的“智能教研共同体”，已成为破解上述困境的紧迫任务。

　　智能技术赋能共同体重塑

　　“人工智能+”视域下的教研共同体是一种新型的专业学习组织。它以立德树人为根本任务，以教师专业发展为核心目标，依托人工智能、大数据、云计算等技术，连接教师、教研员、专家、管理者等多方参与者，通过数据驱动、人机协同、开放互联的方式进行教学创新、知识共创共享与协同问题解决。

　　“人工智能+”视域下的教研共同体有如下四种新样态：

　　一是从经验主义转向数据驱动的数据智慧型共同体。AI技术可采集分析课堂教学行为、学生作业等多维数据，将模糊的教研主题（如“提高课堂互动性”）聚焦为具体问题（如“如何设计更多高阶思维提问”），提升教研的科学性与精准性。

　　二是教师与智能体成为合作伙伴的人机协同型共同体。AI作为“智能协作者”融入教研全流程，充当数据分析、教学洞察、资源推荐、模拟评价等助手，与教师的创新思维和教育情怀形成合力。

　　三是打破时空与地域孤岛的开放联通型共同体。基于“云平台+AI”的共享机制，支持跨校、跨区域教师便捷参与异地同步教研、在线评课与项目合作，促进优质资源流动，推动教育优质均衡发展。

　　四是具备自我迭代与学习能力的进化成长型共同体。AI持续记录、学习研讨过程与成果，沉淀为不断扩增的集体智慧知识库，支持新手教师成长，并推动共同体能力持续升级。

　　系统推进教研共同体转型

　　“人工智能+”视域下教研共同体建设的核心是将教师从重复性事务中解放出来，聚焦教学本质，是技术、理念、文化与角色的系统性重塑。可从四个维度探讨其建设路径。

　　一是构建一体化智能教研平台，夯实技术基座。强大、融合的智能平台是新型共同体运行的“数字基础设施”。

　　建立智能数据中台，让教研“心中有数”：平台应能无缝对接各类教学工具，自动化采集分析多模态教学数据。例如，在开展“优化作业”主题教研前，教师可依托平台自动生成学情与教学行为分析报告，使研讨从“我感觉”转向“数据表明”。

　　建设云端协作空间，让研讨“天涯咫尺”：平台需具备高清视频研讨、异地同步评课、协同文档编辑、资源共享等功能，有效突破传统教研在时空与参与便利性上的限制，实现研修范式变革。

　　建设AI分析引擎与知识库，让智慧“沉淀流转”：平台应内置先进AI算法，可自动分析课堂环节、提问层次等，并扮演智能助教角色。同时，将优质教案、反思等资源构建成可检索、可复用的共同体知识图谱，助力集体智慧传承与教师专业成长。

　　二是践行数据驱动的教研新模式，重构教研流程。拥有智能只是基础，关键在于高效应用平台，推动教研向“用数据发现真问题、用证据研讨真策略、用技术验证真效果”的新范式转型。

　　建立精准定位的问题发现模式：引导教师基于不同教学场景的多端口数据报告（如学情、行为分析）发现真实、具体的研究问题。例如，监测数据显示“学生在某模块知识点错误率差异显著”，后续教研即可精准聚焦于此。

　　建立证据支持的策略研讨模式：在评课议课中，以基于视频回溯与多模态数据分析的精确诊断替代模糊主观评价。例如，结合AI课堂分析系统数据（如学生专注度曲线、提问等待时间），提出“拆分高阶问题、延长等待时间、搭建表达支架”等具体改进建议，推动形成客观诊断的协同成长生态。

　　建立技术支撑的效果验证模式：依托智能平台的数据看板与测评工具，对教学改进策略进行分阶段、量化跟踪验证。通过“策略实施—数据验证—反馈修正—再次验证”的闭环，将效果判断从主观感受转向数据确证，形成可复制的持续性优化流程。

　　三是聚焦教师技术素养提升，重塑教研主体。教师的“准备度”是建设成败的关键，需聚焦角色转变与能力提升。

　　教师应实现角色转变，从使用者到协作者。教师应成为教学问题的定义者、AI洞察的解读者（结合教育理论批判性解读数据）以及教学决策的最终主导者。

　　教师应提升自己的数据素养与AI素养。应重点培养教师读懂数据、依据数据叙事的能力，以及理解AI原理、掌握交互技巧、具备科技伦理意识的素养。可通过“如何解读学情报告”“如何向AI提问优化设计”等专题研讨与实践来落实。

　　四是建立协同演进的保障机制，优化教研生态。技术落地需良好的组织环境与文化氛围作为保障。应组建跨领域协同团队，构建包含学校、教研部门与技术提供方在内的协同运行机制，形成管理决策、教学研究、课堂教学与技术支持的合力，确保应用持续推进。

　　同时，要建立文化与伦理保障机制，明确数据仅用于教研改进，建立“安全屋”原则，保护教学失败案例分享，营造坦诚试错的氛围。完善数据安全管理体系，遵循最小化与知情同意原则；应定期对AI分析结果进行人工审查，防止放大数据偏差或固化教育不公，确保技术应用服务教育公平与立德树人；应将教师在共同体中的贡献（如案例分享、数据洞察、智能教案推广等）纳入绩效评价参考，通过正向激励增强持续参与动力。

　　“人工智能+”视域下的教研共同体建设，应坚守“以技术为翼、以人为魂”的原则。智能平台是工具，数据驱动是方法，模式创新是动力，而教师的专业成长与学生的全面发展是永恒目标。我们应以开放、实践和批判的精神，推动新型教研共同体建设，塑造一个更能赋能教师、成就学生的教育未来。

　　（作者系大连教育学院小学研训中心主任、正高级教师）

《中国教育报》2026年05月18日 第07版

作者：于业宏