當(dāng)前，生成式人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展不斷重塑教育實(shí)踐樣態(tài)，尤其是以國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek為代表的技術(shù)創(chuàng)新憑借其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理與創(chuàng)造性?xún)?nèi)容生成能力，為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了新動(dòng)能。與此同時(shí)，有關(guān)智能技術(shù)支持下的校本教研智能化轉(zhuǎn)型（或稱(chēng)“智能教研”）的理論研究和實(shí)踐探索成果也陸續(xù)顯現(xiàn)，但整體而言仍缺乏有針對(duì)性的系統(tǒng)剖析。本文立足校本教研“以校為本、問(wèn)題導(dǎo)向”的本質(zhì)屬性，通過(guò)解構(gòu)生成式人工智能與傳統(tǒng)校本教研的融合方式，揭示校本教研智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的關(guān)鍵矛盾，并提出針對(duì)性解決方案，以期為中小學(xué)校的探索實(shí)踐提供參考。
一、生成式人工智能在校本教研中的作用場(chǎng)域
1.把握生成式人工智能驅(qū)動(dòng)校本教研轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)前提
其一，明確校本教研不同于其他教研類(lèi)型的特點(diǎn)，是確保技術(shù)適配性的前提與關(guān)鍵。校本教研以學(xué)校為本，以教師為研究主體，以解決本校教學(xué)實(shí)際問(wèn)題為主要目標(biāo)，具有很強(qiáng)的實(shí)踐性、實(shí)效性、針對(duì)性。其本質(zhì)是通過(guò)“教學(xué)-研究-改進(jìn)”的閉環(huán)，促進(jìn)教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展與學(xué)校教育教學(xué)質(zhì)量提升。與傳統(tǒng)自上而下的教研模式不同，校本教研更注重自下而上的問(wèn)題發(fā)現(xiàn)與解決，課堂觀(guān)察與學(xué)生作業(yè)分析是教研主題的主要來(lái)源。
其二，明確生成式人工智能的技術(shù)超越性，是理解其驅(qū)動(dòng)校本教研轉(zhuǎn)型邏輯的基礎(chǔ)與核心。傳統(tǒng)人工智能高度依賴(lài)標(biāo)注數(shù)據(jù)和規(guī)則庫(kù)構(gòu)建，因此只能完成知識(shí)檢索、習(xí)題批改、封閉式問(wèn)答等程式化工作。相比而言，生成式人工智能具備的創(chuàng)造性?xún)?nèi)容生成能力使其能夠基于上下文自主構(gòu)建高復(fù)雜度知識(shí)產(chǎn)品而非僅執(zhí)行預(yù)設(shè)規(guī)則，其強(qiáng)大的跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)和推理能力可在無(wú)明確指令情況下完成開(kāi)放性任務(wù)，其采用的多模態(tài)協(xié)同機(jī)制則突破了傳統(tǒng)人工智能單領(lǐng)域分析的局限，實(shí)現(xiàn)了文本、圖像、代碼等多維信息的動(dòng)態(tài)整合，同時(shí)這也為其能力的形成和發(fā)揮提供了更豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
2.明確生成式人工智能對(duì)校本教研的主要促進(jìn)作用
（1）紓解傳統(tǒng)校本教研的短板
首先，課堂教學(xué)是非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，傳統(tǒng)校本教研基于主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)選定教研主題、推進(jìn)教研過(guò)程以及確定教研決策的方式對(duì)教師的態(tài)度與水平均具有很高的要求。[1]對(duì)于大部分普通教師而言，通過(guò)聽(tīng)、評(píng)、磨環(huán)節(jié)對(duì)課堂教學(xué)實(shí)際做出的判斷并不一定全面和準(zhǔn)確，[2]很可能會(huì)忽略一些關(guān)鍵細(xì)節(jié)和線(xiàn)索。而生成式人工智能通過(guò)實(shí)時(shí)捕捉課堂多模態(tài)行為數(shù)據(jù)、進(jìn)行跨維度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及隱性規(guī)律挖掘，可以有效彌補(bǔ)教師課堂觀(guān)察和反思中的盲區(qū)。
其次，針對(duì)校本教研成果難以推廣應(yīng)用的問(wèn)題，生成式人工智能可以通過(guò)結(jié)構(gòu)化提取、語(yǔ)義分析等技術(shù)，將零散的教研記錄和反思整合為系統(tǒng)化的教研成果，并根據(jù)不同學(xué)校的實(shí)際情況生成可遷移性建議，促進(jìn)校本教研成果的跨校共享。
再次，對(duì)于已習(xí)慣學(xué)科教學(xué)的教師來(lái)說(shuō)，面對(duì)日益重要的跨學(xué)科教學(xué)需要，想要在短時(shí)間內(nèi)打破傳統(tǒng)教研中的學(xué)科壁壘并形成富有成效的跨學(xué)科教研，存在不小的難度。而生成式人工智能可以通過(guò)語(yǔ)義理解和知識(shí)關(guān)聯(lián)，識(shí)別不同學(xué)科間的關(guān)聯(lián)點(diǎn)，自動(dòng)生成跨學(xué)科教研主題，并根據(jù)相關(guān)性分析向不同學(xué)科教師推送協(xié)作邀請(qǐng)，促進(jìn)跨學(xué)科教研的順利開(kāi)展。
（2）擴(kuò)大傳統(tǒng)校本教研的優(yōu)勢(shì)
校本教研的優(yōu)勢(shì)在于針對(duì)性強(qiáng)、蘊(yùn)含集體智慧、實(shí)踐反饋及時(shí)等，在生成式人工智能的加持下，這些傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)將得到更大程度的發(fā)揮。
首先，盡管校本教研過(guò)往依賴(lài)教師經(jīng)驗(yàn)判斷的方式存在一定主觀(guān)性，但不可否認(rèn)，資深教師的實(shí)踐性智慧是非常寶貴的，他們不僅可以準(zhǔn)確找出教學(xué)痛點(diǎn)問(wèn)題，而且可以準(zhǔn)確把握課堂中的情感表達(dá)，在面對(duì)課堂突發(fā)事件時(shí)，能將教學(xué)直覺(jué)有效轉(zhuǎn)化為可操作的教學(xué)法。而生成式人工智能則可以通過(guò)對(duì)學(xué)生作業(yè)、課堂表現(xiàn)、測(cè)試成績(jī)等多維數(shù)據(jù)的分析，精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)情中的共性問(wèn)題和個(gè)性差異，并提供基于證據(jù)的教研方向建議。在經(jīng)驗(yàn)與證據(jù)的相互印證下，校本教研的針對(duì)性將得到進(jìn)一步加強(qiáng)。
其次，集體備課、課例研磨等活動(dòng)能有效改善校本教研生態(tài)，實(shí)現(xiàn)教師間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，促進(jìn)教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展和課程建設(shè)。借助生成式人工智能，教師們可以根據(jù)教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容要求快速生成初步教案框架、教學(xué)資源建議、教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)等，從而縮短資料收集、初步教案編寫(xiě)等前期準(zhǔn)備時(shí)間，使集體備課的重心更多轉(zhuǎn)向?qū)虒W(xué)關(guān)鍵點(diǎn)和難點(diǎn)的深入研討，由此提高集體智慧的作用效率。
再次，生成式人工智能能夠通過(guò)構(gòu)建快速模擬評(píng)估機(jī)制，根據(jù)學(xué)生的歷史數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)規(guī)律預(yù)測(cè)不同教學(xué)策略可能產(chǎn)生的效果，為預(yù)先優(yōu)化教學(xué)設(shè)計(jì)提供依據(jù)，進(jìn)一步減少教研活動(dòng)通過(guò)實(shí)踐進(jìn)行迭代的次數(shù)，縮短迭代周期，提高教研效能。同時(shí)，生成式人工智能還可以通過(guò)追蹤教學(xué)策略的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行實(shí)踐反饋，形成教研閉環(huán)的優(yōu)化。
（3）創(chuàng)新校本教研新模式
除了紓困和揚(yáng)長(zhǎng)，生成式人工智能對(duì)于傳統(tǒng)教研更重要的意義在于強(qiáng)化了人機(jī)協(xié)同的教研范式，使教研活動(dòng)的主體更加多元，主體角色發(fā)生轉(zhuǎn)變，形式更加靈活，甚至教研內(nèi)容也隨之調(diào)整。在人機(jī)協(xié)同的模式中，“問(wèn)題發(fā)現(xiàn)-方案生成-實(shí)踐應(yīng)用-效果評(píng)估-問(wèn)題再發(fā)現(xiàn)”的閉環(huán)教研活動(dòng)不再局限于固定時(shí)段的集中研討，而是與課堂教學(xué)過(guò)程不斷融合，形成常態(tài)化、伴隨式教研。同時(shí)，生成式人工智能從單純的輔助工具轉(zhuǎn)變?yōu)榕c教師同等的參與主體，除了承擔(dān)實(shí)時(shí)分析多源數(shù)據(jù)、自動(dòng)識(shí)別教學(xué)潛在問(wèn)題、追蹤應(yīng)用效果為優(yōu)化迭代提供數(shù)據(jù)支持等工作，更重要的是，它們可以在與教師不斷交互的過(guò)程中逐漸明確需求、聚焦主題，并基于問(wèn)題特征和歷史解決方案創(chuàng)造性地提供有針對(duì)性的改進(jìn)方案。此外，在某些場(chǎng)景下，技術(shù)人員也可以加入教研活動(dòng)，負(fù)責(zé)內(nèi)容的更新與迭代。當(dāng)大部分常規(guī)教研內(nèi)容由生成式人工智能和技術(shù)人員完成時(shí)，教師的角色功能將逐漸轉(zhuǎn)向高階教學(xué)設(shè)計(jì)優(yōu)化與創(chuàng)造性思維培養(yǎng)，同時(shí)更多負(fù)責(zé)價(jià)值判斷，對(duì)生成式人工智能給出的方案進(jìn)行評(píng)估、調(diào)整和優(yōu)化，并形成最終方案。
二、生成式人工智能驅(qū)動(dòng)校本教研轉(zhuǎn)型的現(xiàn)實(shí)困境
當(dāng)前，已有部分學(xué)校嘗試在校本教研中引入生成式人工智能，并取得了一些進(jìn)展與成效。但整體來(lái)看，依托生成式人工智能驅(qū)動(dòng)校本教研轉(zhuǎn)型仍然面臨著認(rèn)知、技術(shù)、機(jī)制等多方面問(wèn)題。
1.教師作為研究主體的能力存在結(jié)構(gòu)性缺失
教師是校本教研的核心主體，但當(dāng)前教師的智能素養(yǎng)普遍無(wú)法滿(mǎn)足生成式人工智能應(yīng)用的需求。調(diào)查顯示，僅有四成左右中小學(xué)教師表示能根據(jù)不同教學(xué)環(huán)境和教學(xué)內(nèi)容選擇合適的智能技術(shù)，不足四成教師表示能夠使用智能工具開(kāi)展全流程教與學(xué)數(shù)據(jù)的采集與分析，并基于數(shù)據(jù)開(kāi)展教與學(xué)評(píng)價(jià)；同時(shí)整體來(lái)看，教師的教齡越長(zhǎng)、職稱(chēng)越高，智能素養(yǎng)得分相對(duì)越低。[3]教師技術(shù)認(rèn)知和技能水平的不足直接影響了其應(yīng)用生成式人工智能的積極性，使其陷入“可用而不愿用”的境地。
另一種極端是部分教師“用AI代替思考”，過(guò)度依賴(lài)技術(shù)方案，由此削弱了自身的實(shí)踐反思深度。如直接照搬生成式人工智能生成的教研主題和解決方案，忽略了教學(xué)內(nèi)容與學(xué)生的匹配度；或看似在交互中加入了關(guān)于個(gè)性化需求的限制，但對(duì)生成式人工智能給出的內(nèi)容不進(jìn)行任何求證與反思；抑或完全被生成式人工智能的思考過(guò)程引導(dǎo)，影響自身對(duì)問(wèn)題的價(jià)值判斷。
盡管當(dāng)前人工智能課程已成為教師培訓(xùn)必不可少的選題，但對(duì)于多數(shù)教師來(lái)說(shuō)，想僅僅通過(guò)培訓(xùn)就能達(dá)到系統(tǒng)提升智能素養(yǎng)的目的尚不現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，由于智能技術(shù)更新速度過(guò)快，教師能力提升速度仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于技術(shù)發(fā)展。正如許多教師還在學(xué)習(xí)提示詞撰寫(xiě)，但隨著推理型大模型的出現(xiàn)，提示詞工程也有了新的變化，甚至完全不同于之前的構(gòu)造邏輯。這種教師賦能與技術(shù)賦能之間的不協(xié)調(diào)，成為校本教研智能化轉(zhuǎn)型的首要障礙。
2.技術(shù)適用性與校本教研特殊性匹配度不足
校本教研的一個(gè)顯著特點(diǎn)是具有強(qiáng)烈的本土性和情境性，這使得通用AI模型在處理校本數(shù)據(jù)時(shí)面臨適配性挑戰(zhàn)。當(dāng)前的生成式人工智能模型多為通用大模型，它們雖然覆蓋了廣泛的知識(shí)領(lǐng)域，但在面對(duì)教研特定任務(wù)，特別是面對(duì)校本教研這種高度情境化、專(zhuān)業(yè)化的活動(dòng)時(shí)，由于未經(jīng)專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練，因此提供的支持非常有限。一方面，通用大模型對(duì)教育教學(xué)規(guī)律的理解有限。它們?cè)谔幚斫虒W(xué)設(shè)計(jì)任務(wù)時(shí)，雖然能生成形式完整的教案，但在教學(xué)策略選擇、學(xué)情分析、教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)等方面缺乏對(duì)教育學(xué)原理的深刻理解，生成的內(nèi)容看似面面俱到，實(shí)則泛泛而談。另一方面，通用大模型對(duì)校本教研的獨(dú)特需求理解不足。校本教研強(qiáng)調(diào)針對(duì)學(xué)校具體情境提供研究和解決方案，但由于數(shù)據(jù)不足、訓(xùn)練不夠等原因，通用大模型給出的回應(yīng)通常難以充分考慮學(xué)校的獨(dú)特文化背景、師生特點(diǎn)和資源條件。這種一般性與特殊性之間的矛盾限制了生成式人工智能在校本教研中的深度應(yīng)用。
3.校本教研數(shù)據(jù)特性制約技術(shù)適配效能
從形式上看，除了計(jì)算機(jī)采集和管理系統(tǒng)中已有的一些格式化數(shù)據(jù)，校本教研數(shù)據(jù)中還包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如教師手寫(xiě)筆記、校本課程方案、特色教育活動(dòng)記錄、工作群溝通記錄等，它們術(shù)語(yǔ)多樣、格式各異，通常難以被通用AI模型直接使用，需要預(yù)先進(jìn)行識(shí)別和處理。從內(nèi)容上看，校本教研中的問(wèn)題表征往往是碎片化的，如各學(xué)科組獨(dú)立形成的教研記錄、不同年級(jí)段分散的教學(xué)問(wèn)題描述等，導(dǎo)致算法難以構(gòu)建系統(tǒng)性的解決方案。從體量上看，單個(gè)學(xué)校的校本教研數(shù)據(jù)量相對(duì)有限，通常不足以支撐大模型海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的需求，且由于存在隱私保護(hù)問(wèn)題，難以支持大模型的深度適配和個(gè)性化調(diào)整。這種數(shù)據(jù)規(guī)模與技術(shù)需求之間的矛盾，使得許多學(xué)校難以充分發(fā)揮生成式人工智能的潛力。
4.傳統(tǒng)教研組織運(yùn)行機(jī)制削弱智能教研的自主性
校本教研的組織方式和運(yùn)行機(jī)制在很大程度上決定了智能教研的實(shí)施效果。一方面，在實(shí)踐中，校本教研或多或少還存在著自上而下的任務(wù)分配機(jī)制，與生成式人工智能更適合支持教師自主發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并形成教研主題的特性存在矛盾。一旦教研主題由學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)或教研組長(zhǎng)預(yù)先確定，教師參與的主動(dòng)性和創(chuàng)造性就會(huì)受到限制。從現(xiàn)實(shí)看，許多學(xué)校在引入生成式人工智能技術(shù)后，仍維持原有的教研組織方式不變，導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用停留在表面，未能觸及教研的深層機(jī)制改革。另一方面，傳統(tǒng)校本教研的評(píng)價(jià)體系也難以適應(yīng)智能教研的需要。當(dāng)前的教研評(píng)價(jià)大多聚焦于教研活動(dòng)的次數(shù)、規(guī)模、形式等顯性指標(biāo)，而對(duì)于教研質(zhì)量和實(shí)際教學(xué)效果提升這種主觀(guān)性的感受，則還缺乏可量化的科學(xué)評(píng)價(jià)。這種評(píng)價(jià)導(dǎo)向使得學(xué)校和教師在應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)時(shí)，更關(guān)注技術(shù)的形式創(chuàng)新而非實(shí)質(zhì)變革，如何真正依托智能教研促進(jìn)教學(xué)改進(jìn)和學(xué)生發(fā)展，仍缺乏有效的激勵(lì)和評(píng)估機(jī)制。
5.技術(shù)介入引發(fā)主體消解等倫理新挑戰(zhàn)
正如許多研究指出，技術(shù)的深度介入不僅引入了技術(shù)層面的問(wèn)題，也引發(fā)了一系列倫理挑戰(zhàn)，其中最突出的是技術(shù)“壓迫”下教師主體性的潛在消解。具體而言，泛化的生成式人工智能技術(shù)將教師裹挾于技術(shù)洪流中，使之無(wú)法全面、客觀(guān)、正確地審視技術(shù)之困，并令其陷入職業(yè)疲倦、生存消解、自我懷疑的三重困境，表現(xiàn)為技術(shù)負(fù)擔(dān)過(guò)重、親身互動(dòng)減少和思考能力弱化。[4]另一項(xiàng)挑戰(zhàn)是對(duì)教育數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。校本教研中涉及大量教師和學(xué)生數(shù)據(jù)，其中對(duì)于未成年學(xué)生的數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)尤為重要。此外，算法偏見(jiàn)也是容易被忽視的一點(diǎn)。與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)一樣，依賴(lài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)的特性使得生成式人工智能也存在明顯的算法偏見(jiàn)，尤其是當(dāng)校本教研數(shù)據(jù)代表性不足、在模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練過(guò)程中迭代使用存在偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)或在交互中給予隱含偏見(jiàn)的提示時(shí)，生成式人工智能可能會(huì)進(jìn)一步繼承和放大已有數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)，使得教研目標(biāo)和育人導(dǎo)向發(fā)生偏離。
三、校本教研智能化轉(zhuǎn)型的突破路徑
基于上述分析，校本教研的智能化轉(zhuǎn)型需要在技術(shù)、人力、機(jī)制等多維度尋求突破。借鑒已有的實(shí)踐探索成果，可以采取以下措施推動(dòng)生成式人工智能在校本教研中的廣泛與深度應(yīng)用。
1.構(gòu)建校本教研數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輕量化AI模型
針對(duì)校本教研數(shù)據(jù)特殊性與通用AI模型適配性不足的問(wèn)題，應(yīng)在技術(shù)層面聚焦校本場(chǎng)景的特殊性，構(gòu)建學(xué)校專(zhuān)屬的知識(shí)庫(kù)和輕量化AI模型。一是建立學(xué)校專(zhuān)屬知識(shí)庫(kù)，通過(guò)對(duì)學(xué)?，F(xiàn)有的教案、課件、教研記錄等資源進(jìn)行數(shù)據(jù)化整理和結(jié)構(gòu)化標(biāo)注，整合形成校本教研知識(shí)庫(kù)，為智能教研奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。二是利用知識(shí)圖譜技術(shù)整合多源數(shù)據(jù)，將備課記錄、聽(tīng)評(píng)課記錄、學(xué)生作業(yè)、測(cè)試成績(jī)等多源數(shù)據(jù)通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，形成對(duì)本土教學(xué)過(guò)程的全景描述，幫助生成式人工智能理解教研所針對(duì)的具體教學(xué)情境。三是訓(xùn)練適配本校實(shí)際的輕量化AI模型，利用參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，在通用大模型基礎(chǔ)上針對(duì)校本教研數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，構(gòu)建既具備通用大模型強(qiáng)大能力又適應(yīng)校本特點(diǎn)的輕量化模型。這種模型還需支持小樣本學(xué)習(xí)，能夠基于有限的校本教研數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模型適配。
2.利用技術(shù)手段重構(gòu)校本教研流程
充分利用生成式人工智能重構(gòu)校本教研流程，是克服傳統(tǒng)校本教研普遍存在的時(shí)間固定、形式刻板、參與不均等問(wèn)題，進(jìn)而提升教研效能的關(guān)鍵路徑。為此，學(xué)校應(yīng)主動(dòng)引入生成式人工智能作為教研活動(dòng)的參與主體，使其成為與教師們探討教研內(nèi)容的協(xié)作伙伴而非簡(jiǎn)單的工具。在此基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建基于生成式人工智能的去中心化教研協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，形成更為靈活的教研組織形式，支持每位教師根據(jù)實(shí)際教學(xué)需求自主參與不同教研項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)、人機(jī)共研”的新型教研共同體；還可以利用生成式人工智能技術(shù)建立教研主題自動(dòng)生成機(jī)制，并匹配教研任務(wù)與教師能力，在推動(dòng)教研范式從“人找題”轉(zhuǎn)向“題找人”的同時(shí)，充分發(fā)揮每位教師的專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)。在此過(guò)程中，教師應(yīng)作為教研活動(dòng)的決策者，判斷技術(shù)生成方案的價(jià)值并學(xué)習(xí)借助其來(lái)確定或調(diào)整研究方向，使教研工作更加聚焦真實(shí)教學(xué)難點(diǎn)。
3.構(gòu)建分層遞進(jìn)培訓(xùn)體系提升教師智能素養(yǎng)
針對(duì)教師能力結(jié)構(gòu)性缺失的問(wèn)題，學(xué)校應(yīng)將教師智能素養(yǎng)提升作為校本研修的核心內(nèi)容之一，并設(shè)計(jì)分層遞進(jìn)的培訓(xùn)體系。在培訓(xùn)內(nèi)容上，應(yīng)包括從生成式人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用到教學(xué)場(chǎng)景深度融合的進(jìn)階；在培訓(xùn)方式上，可結(jié)合具體教研任務(wù)，引導(dǎo)教師從教研實(shí)際需求出發(fā)，通過(guò)“做中學(xué)”的方式提升生成式人工智能使用的核心能力，包括問(wèn)題診斷能力、數(shù)據(jù)解讀能力、方案批判能力以及人機(jī)對(duì)話(huà)能力，由此幫助教師克服技術(shù)焦慮，形成對(duì)生成式人工智能的正確認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)適應(yīng)到主動(dòng)駕馭的轉(zhuǎn)變，最終提升在智能教育環(huán)境中的專(zhuān)業(yè)自主性和教研效能。此外，針對(duì)生成式人工智能的人機(jī)對(duì)話(huà)特性，應(yīng)重點(diǎn)培養(yǎng)教師的提示詞工程能力和對(duì)話(huà)反思能力，使教師具備有效引導(dǎo)其輔助教研并持續(xù)優(yōu)化人機(jī)協(xié)作的能力。
4.構(gòu)建校本教研成果動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系
為激勵(lì)和引導(dǎo)教師積極參與智能教研，學(xué)校需構(gòu)建更科學(xué)的校本教研成果動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系，將過(guò)程性數(shù)據(jù)與結(jié)果性評(píng)價(jià)相結(jié)合。在評(píng)價(jià)內(nèi)容方面，學(xué)校應(yīng)將人機(jī)協(xié)同效能作為評(píng)價(jià)教研活動(dòng)質(zhì)量與效能的重要內(nèi)容，避免僅關(guān)注教研形式而忽略教研實(shí)質(zhì)；將人機(jī)協(xié)同能力作為教師能力評(píng)價(jià)的重要方面，鼓勵(lì)教師積極開(kāi)展智能教研實(shí)踐，引導(dǎo)教師將生成式人工智能視為專(zhuān)業(yè)發(fā)展的重要工具而非威脅。在評(píng)價(jià)過(guò)程方面，學(xué)校應(yīng)注重對(duì)教研過(guò)程性數(shù)據(jù)的多重價(jià)值挖掘。生成式人工智能在參與校本教研的過(guò)程中，能夠記錄教研活動(dòng)從問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、方案生成與調(diào)整到實(shí)踐應(yīng)用和效果評(píng)估等全過(guò)程數(shù)據(jù)。學(xué)校除了可以將這些數(shù)據(jù)用于教研閉環(huán)優(yōu)化，還可以通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，將其應(yīng)用于評(píng)估教研活動(dòng)質(zhì)量、展現(xiàn)教研共同體成長(zhǎng)軌跡以及為教師提供專(zhuān)業(yè)發(fā)展畫(huà)像等。
5.積極融入技術(shù)支持的跨校教研知識(shí)共享網(wǎng)絡(luò)
校本教研作為學(xué)校內(nèi)部的教學(xué)研究活動(dòng)，在具有針對(duì)性強(qiáng)等特點(diǎn)的同時(shí)也具有相對(duì)封閉性，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)教研成果難以實(shí)現(xiàn)更大范圍的價(jià)值共享。借助生成式人工智能對(duì)不同學(xué)校的校本教研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合，可從中有效挖掘教學(xué)共性問(wèn)題和創(chuàng)新解決策略，為不同學(xué)校的相似教學(xué)難題提供智能化支持。同時(shí)，生成式人工智能能夠在保留已有教研成果核心邏輯的基礎(chǔ)上進(jìn)行基于校本情境要素的適應(yīng)性調(diào)整，或通過(guò)對(duì)多校教研數(shù)據(jù)的聚合分析生成更具普適性的教學(xué)方案。通過(guò)技術(shù)支持的跨校知識(shí)共享，既能保留校本教研的情境針對(duì)性，又能實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)的增值共享和創(chuàng)新應(yīng)用，從而形成立足校本、面向區(qū)域的開(kāi)放型智能教研新生態(tài)。
6.確保校本教研的數(shù)據(jù)主權(quán)與育人立場(chǎng)
在推進(jìn)校本教研智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，必須高度重視數(shù)據(jù)主權(quán)和育人立場(chǎng)的保障，避免技術(shù)異化教育本質(zhì)。對(duì)此，學(xué)校在構(gòu)建專(zhuān)屬大模型時(shí)應(yīng)確保自身對(duì)關(guān)鍵參數(shù)具有微調(diào)權(quán)限，保證技術(shù)應(yīng)用與學(xué)校育人理念相符；需建立完備的校本教研數(shù)據(jù)治理體系，明確界定數(shù)據(jù)收集、使用和保護(hù)邊界；在構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的教研模式時(shí)，明確生成式人工智能作為參與者但非決策者的角色定位，保持教師在教研中的主體地位和最終決策權(quán)，形成以人為本的技術(shù)賦能教研模式。
總之，生成式人工智能驅(qū)動(dòng)下的校本教研智能化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)與教育的深度融合，更是對(duì)教育本質(zhì)和學(xué)校發(fā)展的重新思考。技術(shù)為校本教研提供了從經(jīng)驗(yàn)積累到數(shù)據(jù)洞察、從封閉改進(jìn)到開(kāi)放協(xié)同的轉(zhuǎn)型契機(jī)，但智能化轉(zhuǎn)型并非簡(jiǎn)單的技術(shù)替代，而是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要在技術(shù)、人才、機(jī)制、倫理等多維度協(xié)同推進(jìn)。從本質(zhì)上看，智能化轉(zhuǎn)型并非借助技術(shù)手段改變“學(xué)校作為改革實(shí)驗(yàn)室、教師作為反思實(shí)踐者”的校本教研本質(zhì)，而是通過(guò)技術(shù)強(qiáng)化、理念創(chuàng)新，使校本教研的實(shí)踐性和針對(duì)性得到更好的發(fā)揮。為此，面對(duì)大步向前的技術(shù)提升，我們應(yīng)積極擁抱變化，科學(xué)應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)困境，大膽探索突破路徑，構(gòu)建一種既保持本土特色又富有未來(lái)活力的校本教研新形態(tài)，為教育質(zhì)量的整體提升提供有力支撐。
來(lái)源 |《中小學(xué)管理》2025年第4期
作者 | 馬筱瓊（中國(guó)教育科學(xué)研究院）