吳南中 陳恩倫 吳云

[摘?要]?傳統(tǒng)教師教研形式因客觀性不強、持續(xù)性不夠、銜接性不足，與時代所需要的高質(zhì)量教研相悖，影響了教師的專業(yè)發(fā)展?；谏鷳B(tài)進化理論，建構(gòu)以人工智能技術(shù)為教師提供選題、過程支持、資源制度、工具輔助和協(xié)同機制的有組織教研模式，以提升教研與教師的個體適配，形成有組織的多主體行動網(wǎng)絡，并在有序原理和整體原理的框架下，建構(gòu)了智能技術(shù)支持的教師有組織教研運行模型。有組織教研的關(guān)鍵問題是教師動態(tài)需求的系統(tǒng)捕獲、內(nèi)容進化的智能控制、自適應路徑的有效調(diào)節(jié)、研修空間的適應性調(diào)整、語義關(guān)聯(lián)的建立，并形成面對理論與實踐沖突、轉(zhuǎn)化機制異化、主體與相關(guān)要素不適切等問題的處理機制。要實現(xiàn)人工智能支持的有組織教研，需要按照有組織教研的運行建立設計人工智能元平臺，布局大數(shù)據(jù)采集平臺，開發(fā)教育人工智能的算力，并在制度和理念的雙向演進中通過實踐進行優(yōu)化，實現(xiàn)人工智能下教師研修模式的迭代。

[關(guān)鍵詞]?人工智能; 教師教研; 有序進化; 有組織教研; 行動網(wǎng)絡

[中圖分類號] G434?[文獻標志碼] A

[作者簡介]?吳南中（1984—）男，湖南新化人。教授，博士，主要從事教師教育、教育大數(shù)據(jù)研究。E-mail：yiqizou@126.com。

一、引??言

2018年8月，我國發(fā)布《關(guān)于開展人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知》。此后，“智慧研修”相關(guān)研究與實踐多見于各類成果中，盡管在各類平臺中聲稱建構(gòu)了智慧教研，但“在已有的教師研修活動中，往往將大量的培訓資源直接推送給教師，缺乏對實際課堂教學過程的深度剖析和反思，直接影響教師研修培訓的效果和質(zhì)量”。智慧教研活動對于教師而言，只能是“硬規(guī)定”多于“軟約定”。不可否認的是，人工智能從工具、空間、資源、教學與評價上改進了教與學的過程，形成了新的研修內(nèi)容、要求和組織形式，但目前討論的模式與教師一體化發(fā)展訴求中的持續(xù)優(yōu)化、終身提升和階段銜接遞進偏離。這與人工智能還處于早期階段有關(guān)，“各種程序化的算法與復雜的研修行為始終存在差距，面向人的數(shù)據(jù)之復雜遠遠超越了現(xiàn)有數(shù)據(jù)的收集體系”，“文檔資料的真實性、算法偏見、算法歧視等困擾基于人工智能教研的發(fā)展”。除了算法問題還有算力問題，“所有谷歌計算機服務器用來模擬大腦認知，也達不到一個普通人腦的神經(jīng)元的數(shù)量和關(guān)聯(lián)度”。另外，失去人為調(diào)控的人工智能輔助的教研，容易導致教研的“無監(jiān)管”狀態(tài)，也難以激發(fā)系統(tǒng)活力。通過人工智能引導教研朝向有組織形態(tài)進化，再配套人工智能技術(shù)本身的進化，逐步塑造以人工智能為基本環(huán)境的教研生態(tài)，協(xié)同資源進化、數(shù)據(jù)捕獲、算法優(yōu)化和算力提升等因素的配合，優(yōu)化教師教研效果，是本研究的主要目標。

二、人工智能環(huán)境下教師教研的“無序”表征

及其進化形態(tài)

（一）人工智能環(huán)境下教師教研“無序”發(fā)展表征

1. 教師發(fā)展科學性需求所帶來教研客觀性不強

按照舒爾曼團隊建構(gòu)的教師知識分類學說，教師知識涵蓋了學科知識、學科教學知識和課程知識，其中學科教學知識是一種隨著實施條件和技術(shù)空間變化的整合體，比如米什拉等在科學教學知識的基礎(chǔ)上提出了整合技術(shù)的學科教學知識（TPACK），隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的深入，又形成了學科教學知識、整合技術(shù)的教學法知識、整合技術(shù)的學科內(nèi)容知識和整合技術(shù)的學科教學知識等，不同類型的知識需要不同的教研方式。同時，教師研修的需求也與教師的客觀經(jīng)歷有著密不可分的聯(lián)系。作為“在一定的理論支持下探究教學過程、解釋教學現(xiàn)象以及解決教學問題的活動”的教研，是在一定理論支撐下對教學過程問題客觀性的探索。然而，在當前人工智能環(huán)境下，教師教研目標籠統(tǒng)、形式固化、內(nèi)容老套、評價形式化造成了教師教研的隨意化。通過對重慶41所學校的教研記錄文本材料進行研究發(fā)現(xiàn)，有的教研活動時間甚至成為工作布置時間、黨建學習時間“技術(shù)教研”等。如此，教研活動淪為教師生活的規(guī)定形式，沒有以客觀性滋養(yǎng)教師主動性，反而成為教師的負擔。

2. 教師發(fā)展終身提升需求所帶來的持續(xù)性不夠

教師是一個需要持續(xù)發(fā)展的專業(yè)群體。教師需要通過教研從現(xiàn)實問題解決和未來發(fā)展趨向中找到發(fā)展主題、課程、資源，并形成教師專業(yè)發(fā)展目標。教研活動通常是以專業(yè)、學科、年級為載體建立教研組織，分學期或者年度建立教研計劃。由于組織機制存在缺陷，比如教研組織者的工作得不到相應回報，是一種接近奉獻性的工作;教研活動呈現(xiàn)周期性特征，需要照顧新進教師的接受力，造成主題低水平重復現(xiàn)象嚴重;同時，教研活動中領(lǐng)軍人員缺乏，在教研深度上存在問題，沒有將教學中出現(xiàn)的重要現(xiàn)象知識化、結(jié)構(gòu)化，許多優(yōu)秀的教學創(chuàng)意如同“曇花一現(xiàn)”，缺乏持續(xù)的跟蹤和優(yōu)化。

3. 教師發(fā)展階段層次需求所帶來的銜接性不足

“教師的職業(yè)生涯發(fā)展過程具有階段性，這種階段性不僅表現(xiàn)為其專業(yè)成長存在一個從生手到熟手的過程，還存在身心特征、社會身份以及生活閱歷等方面的變化”，是“持續(xù)超越自我以獲取新生”的過程，具有明顯的階段性特征。不同階段具有不同的培訓訴求，比如職業(yè)發(fā)展早期，需要教學技能的教研活動，幫助教師迅速適應教學生活。教研活動的組織形式、實施方式缺乏對教師教研階段性需求的關(guān)注，教師在教研過程中收益偏差顯著，難以實現(xiàn)階段性變遷所支持的持續(xù)發(fā)展。

（二）技術(shù)支持的教師教研的進化形態(tài)

按照生態(tài)學理論，一個完整的生態(tài)系統(tǒng)是整體性、開放性、動態(tài)平衡性和可持續(xù)進化性聚于一體的系統(tǒng)。從生態(tài)視角審視教師教研，可以看到在“互聯(lián)網(wǎng)+”的環(huán)境和不斷興起的人工智能及其整合的“富技術(shù)”支持下，進化出了以下幾種典型的教研模式。

1. 自組織進化教研

自組織系統(tǒng)是一個組織指令來自內(nèi)部的進化模式。教師自組織進化教研是教師在教師責任、參與、開放和新技術(shù)支持下涌現(xiàn)出來的教師發(fā)展模式，主要受到人工智能的支配。教師自組織教研模式的核心特征包括：一是根據(jù)自身環(huán)境對自身組織的教研行為和結(jié)構(gòu)進行調(diào)節(jié)，二是根據(jù)外部需求進行自我更新，三是自身動力來源于實踐問題，四是形態(tài)結(jié)構(gòu)隨個體的參與形成和退出消失。

2. 區(qū)域協(xié)同教研模式

區(qū)域協(xié)同教研指的是借助信息技術(shù)的連接力量，將區(qū)域內(nèi)更多學校的教師組織起來，針對鄉(xiāng)村學校、小眾學科、高階互動等問題形成的教研模式。區(qū)域協(xié)同教研模式的核心特征包括：一是針對區(qū)域內(nèi)關(guān)注的問題進行教研活動;二是根據(jù)階段性任務進行主題更新;三是成員之間是多重目標的聚合，比如既有學校層面的合作目標，也有區(qū)域政府的發(fā)展目標;四是作為典型的外部驅(qū)動的教研模式，通常依靠外部組織來持續(xù)其發(fā)展的生命歷程。

3. “互聯(lián)網(wǎng)+教研”模式

“互聯(lián)網(wǎng)+教研”模式指的是依托互聯(lián)網(wǎng)的便利性條件，將多個主體組織起來開展教研的模式，蘊含了教研組織主體、形式、模式的變遷，包括了多種組織形態(tài)，比如視頻直播教研、遠程協(xié)作教研、基于信息證據(jù)教研等?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+教研”模式的典型特征包括：一是教研組織關(guān)系的扁平化，二是教研形式的在線化，三是教研內(nèi)容的廣泛化，四是教研迭代的自動化。

三、人工智能環(huán)境下有組織教研模式及其

框架設計

（一）人工智能環(huán)境下有組織教研及其內(nèi)涵

有組織教研的概念起源于有組織基礎(chǔ)科研，是指“在政府組織、集中投入、體現(xiàn)國家意識的科研組織形式，主要由科學家和科學團隊瞄準重大方向的研究領(lǐng)域和研究問題”。教學常態(tài)下的教研本身是一種有組織的行為考察優(yōu)質(zhì)中小學，幾乎都是有組織教研的范本，有的甚至將其作為立校的法寶，有的嘗試在數(shù)據(jù)賦能驅(qū)動下，建構(gòu)精準教研模式。在人工智能視域下，通過對教師能力的全方位捕捉，協(xié)助教師形成專業(yè)發(fā)展的規(guī)劃，并通過智慧大腦，整合多種教研資源和多個教研團隊，實現(xiàn)教研活動、教師個體和教研組織的協(xié)同，促使教師實現(xiàn)自適應發(fā)展。

基于此，人工智能環(huán)境下有組織教研模式可以定義為：依托人工智能的技術(shù)能力，在教師的自覺參與和主動公開數(shù)據(jù)的條件下，有組織地為教師專業(yè)發(fā)展提供教研選題、過程支持、資源支持、工具選擇和協(xié)同機制，建構(gòu)教師成長的相互關(guān)聯(lián)、階段遞升和主題一致化的支持體系和研修迭代模式，破解教師教研過程中客觀性不強、持續(xù)性不夠、銜接性不足的問題，形成教師能力、教研活力等多因素有序進化的科研形態(tài)，蘊含了教師研修中教師的主動參與、數(shù)據(jù)共享、智能支持、協(xié)同組織、多重異構(gòu)、迭代演進等特征。

（二）有組織教研模式的運行思路

1. 基于人工智能建構(gòu)多主體行動網(wǎng)絡

從組織形態(tài)看，教師可以異質(zhì)性組網(wǎng)，也可以同質(zhì)性組網(wǎng)，還可以圍繞特定人物、任務、主題進行研修活動組建：從空間來看，教研可以在實體環(huán)境中、虛實融合環(huán)境中和在線環(huán)境中，或者是在多種不同的情境中轉(zhuǎn)換;從條件來看，教研內(nèi)容可以借助視頻、人工智能、過程性數(shù)據(jù)，徹底解除時間的線性約束和資源的稀缺狀態(tài)，可以在不確定性和無計劃性以及倒敘時間的情境下開展教研?？傊?，教師可以針對實踐情境，轉(zhuǎn)化和重建教研的秩序、結(jié)構(gòu)和形式，形成人工智能時代的特質(zhì)化行動網(wǎng)絡。

2. 多物種的競爭與合作實現(xiàn)協(xié)同進化

由于支持教師研修活動的資源、空間、路徑等都被當成“有機體”進行建構(gòu)，其教研相關(guān)的“關(guān)鍵物種”處在內(nèi)部競爭和外部合作的狀態(tài)，并被人工智能標記，形成了動態(tài)的、可無限拓展的語義關(guān)聯(lián)。比如針對才開啟職業(yè)生涯的教師的相關(guān)有效資源進行標記，在教師研修過程中，這類資源可以有效服務剛?cè)肼毥處?，當有更好的資源或者是更具有個性特征的資源時，這類資源通過競爭關(guān)系逐步進化。教研生態(tài)中的“關(guān)鍵物種”還支持行動主體的主動編輯，比如教師通過智能研修平臺完成某主題研修后，根據(jù)自身的實踐反思，進行內(nèi)容的迭代，形成“自組織進化”狀態(tài)。

3. 數(shù)據(jù)作為關(guān)系建構(gòu)基礎(chǔ)性物質(zhì)進入生態(tài)網(wǎng)絡

數(shù)據(jù)在教師研修生態(tài)中的作用體現(xiàn)為三個方面：一是揭示相關(guān)關(guān)系。在數(shù)據(jù)的關(guān)系下，資源、空間、路徑與教師研修的相互關(guān)系通過結(jié)構(gòu)模型形成語義關(guān)聯(lián)，并沉淀為關(guān)系數(shù)據(jù)庫。二是解釋教師成長的過程。人工智能通過挖掘教師過程性的數(shù)據(jù)，為教師通過何種教研活動實現(xiàn)何種成長，并計算后續(xù)能力的形成需要何種活動提供了可能，教師研修的客觀性需求得到數(shù)據(jù)作為直接證據(jù)。三是幫助教師形成基于證據(jù)的反思。通過數(shù)據(jù)的可視化，教師可以明確自身的研修進程，也可以協(xié)助教師應用研修結(jié)果，最終滿足自身通過專業(yè)成長充盈生命的目的。

（三）有組織教研進化模式的框架設計

按照人工智能環(huán)境下有組織教研的整體思路，參考模型學關(guān)于模型建構(gòu)的形象化表達特征，在有序原理和整體原理之上，本研究探索人工智能環(huán)境下有組織教師教研的系統(tǒng)要素與整體作用方式，嘗試建立基于生態(tài)理論的有組織教研模型，核心模塊如圖1所示。

1. 以人工智能云服務平臺為核心的基礎(chǔ)架構(gòu)

人工智能云服務平臺是指以整體生態(tài)的運行規(guī)則為基礎(chǔ)的教研環(huán)境，類似于自然生態(tài)系統(tǒng)的氣候規(guī)律和自然關(guān)系，主要依靠算法、算力和數(shù)據(jù)作為支撐。其中算法可以賦能和規(guī)范教師研修行為，協(xié)助教師選擇學習空間、設計研修方式、選擇和調(diào)整研修路徑、參與研修活動并予以反饋;算力是對智慧研修中各類復雜數(shù)據(jù)予以計算能力上的支持;數(shù)據(jù)是教師教學來源數(shù)據(jù)、門戶學習數(shù)據(jù)、社交學習數(shù)據(jù)以及各種穿戴設備和數(shù)字終端產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)。人工智能云服務平臺提供的是教師教研的各種可能性的資源和途徑，就如自然生態(tài)系統(tǒng)給人提供了多種食物來源，但選擇何種食物取決于人的慣習、環(huán)境、教育等因素。

2. 基于人工智能的教師教研團隊形成

教研的組織性首先體現(xiàn)為教師團隊的組織性，教師教研團隊的建構(gòu)是根據(jù)教師的實踐問題、當前階段、發(fā)展需求等多要素進行整體考慮基礎(chǔ)上的推薦設計，并在覆蓋面上形成開放的整體狀態(tài)，最大程度支持教師多方位參與。按照教師主動性發(fā)揮和自覺性覺醒的要求，人工智能算法不能直接規(guī)制教師的團隊選擇，只能為主題進行標識、開出新的主題等，引導教師團隊參與。

3. 基于人工智能的教研任務生成

從有組織教研的角度看，教師教研需要形成科學、客觀和有針對性的教研任務，滿足教師持續(xù)性成長的需要。從目前的技術(shù)進展來看，依靠人工智能生成系統(tǒng)化的教研任務還存在困難，人工智能技術(shù)的核心作用是協(xié)助教師準確捕獲現(xiàn)象，幫助教研的組織者從現(xiàn)象匯總中提煉問題，并進行相關(guān)性挖掘，以形成精準的教研任務。比如重慶工商職業(yè)學院通過開發(fā)“3+3大數(shù)據(jù)生態(tài)圈”，建構(gòu)全方位獲取教學數(shù)據(jù)的平臺，教師在教研活動中窺探自身問題，有教師通過數(shù)據(jù)顯示教學參與度不高的問題，挖掘出本課程的前一階段是體育課程，進而開展研修，建構(gòu)了一套適應“身心轉(zhuǎn)場”架構(gòu)中從“低水平關(guān)注”到“深度學習”的教學實施方案。

4. 人工智能主要通過教師、資源、空間和途徑的進化服務教師教研活動

人工智能助力教研的組織優(yōu)勢在于通過人工智能精準獲取教師畫像、有序控制資源進化、智能調(diào)整教研空間、科學優(yōu)化教研途徑，實現(xiàn)教師研修參與的“組織約束”。從教師來看，人工智能支持教師成長的過程和對教師成長全方位數(shù)據(jù)的獲取，為教師研修提供更加準確的信息，為教師與資源、教師與空間、教師與途徑、教師與團隊的關(guān)聯(lián)進化提供了基礎(chǔ)。從資源來看，通過廣泛聚集教學現(xiàn)象、解決教學問題的案例等實質(zhì)性的證據(jù)，以及教師在研修過程中主動參與教研內(nèi)容的編輯、標識和其他優(yōu)化，促使教研資源更加豐富，并按照資源的質(zhì)量進行分層分類，以便與教師層次進行聯(lián)動。從空間來看，在人工智能環(huán)境下，教師由于突破了傳統(tǒng)的物理空間，需要借助“空間交互實現(xiàn)教師教學知識的積累和教學能力的提升”，通過虛實融合、在線VR、元宇宙技術(shù)等，為教師教研塑造與之配套的教研空間。從途徑來看，包括了參與教研的方式和參與教研整體歷程的規(guī)劃。前者體現(xiàn)為對不同途徑的智慧推薦，如實體參與、虛擬參與等;后者體現(xiàn)為整體發(fā)展的一致性、協(xié)同性和銜接性機制的建構(gòu)，是“教研與人”的貼適性進化，幫助教師找到恰當?shù)膬?nèi)容、方法和資源。

5. 人工智能通過工具支持、功能支持和調(diào)節(jié)供給的進化塑造整體生態(tài)位

人工智能在教師教研中的作用主要是通過工具供給、功能支持和調(diào)節(jié)供給的形式作用于教師教研方式、內(nèi)容、途徑和結(jié)構(gòu)的變化。其中工具供給的進化主要體現(xiàn)在借助人工智能的技術(shù)支持，形成多種具有工具價值的支持手段，比如學習分析工具、教師發(fā)展路徑工具、自我定位工具等，這些工具在算法、數(shù)據(jù)的支持下，幫助教師查找問題和尋求科學的發(fā)展定位。功能支持主要是人工智能平臺供需適配、關(guān)系建構(gòu)和系統(tǒng)整合等相關(guān)的功能，比如對人與資源的適應性調(diào)整功能中，找到教師發(fā)展所需要的配套資源;通過平臺建構(gòu)個體與個體之間的關(guān)系等。調(diào)節(jié)供給指的是情緒調(diào)節(jié)、空間塑造、階段銜接等調(diào)節(jié)教師研修過程的技術(shù)支持，主要是服務教師教研過程中的舒適體驗和持續(xù)成長。工具供給的優(yōu)化、功能的拓展與深化和調(diào)節(jié)供給的能力提升，促進了教師研修水平整體生態(tài)位的提高。

四、人工智能環(huán)境下有組織教研的技術(shù)設計

人工智能的組織性在于通過人工智能算法，識別和界定出教師教研過程中的問題群、問題集，通過網(wǎng)絡平臺的優(yōu)勢力量，實現(xiàn)資源的系統(tǒng)調(diào)動，解決教師教研過程中的“失序”問題。同時，借助這種關(guān)聯(lián)進化，促使內(nèi)容體系、路徑規(guī)劃、教研空間形成主題資源生態(tài)圈，支持教研的有序化，實現(xiàn)教研助推教師專業(yè)發(fā)展。

（一）有組織教研的關(guān)鍵問題

1. 動態(tài)需求的系統(tǒng)捕獲

在教師研修需求的獲取中，一方面，是根據(jù)教師的普遍成長規(guī)律進行有效組織和引導;另一方面，需要準確感知教師的當前需求，將教師的“關(guān)鍵事件”的動態(tài)性與教師發(fā)展的規(guī)律性進行結(jié)合，同時發(fā)揮組織引領(lǐng)性，塑造有組織教研的動態(tài)模式。

2. 內(nèi)容進化的智能控制

在當前學習資源的進化過程中，主要是通過“人工審核+熱點排序”的方式來控制資源的進化。在人工智能環(huán)境下，主要是通過多能效平臺的教師參與，對其標記、操作、評論、訂閱等，形成內(nèi)容的有序分類，并在使用過程中，通過匯集教師、專家等相關(guān)評論，結(jié)合教師學習成效與學習體驗的感知，形成資源相應內(nèi)容的優(yōu)化，實現(xiàn)資源版本的更迭，建構(gòu)更高質(zhì)量的學習資源。

3. 自適應路徑的有效調(diào)節(jié)

教師在教研過程中會產(chǎn)生資源支持、問題探索、專家支援、數(shù)據(jù)分析、信息探索等需要，也會在特定的關(guān)鍵事件和關(guān)鍵節(jié)點中需要對自身的教研情況進行提煉和總結(jié)。人工智能平臺需要逐步探索如何捕捉這些事件發(fā)生的時機，并結(jié)合資源情況、空間情況和教師教研進程決定，引導相關(guān)專家和已有研究者參與到團隊中，幫助教師在解決問題中不斷進化。

4. 研修空間的適應性調(diào)整

學習空間原指用于學習的場所，后在建構(gòu)主義理論的支持下，被賦予了學習者“主動性、社會性和個性化”等建設隱喻，體現(xiàn)了空間的“數(shù)據(jù)支持、非線性特征、智慧性形態(tài)和碎片化特性”。研修空間是教師以自主學習為主、團隊協(xié)同的學習空間。人工智能通過技術(shù)支持、資源供給和專家指導的協(xié)同，降低教師提升的心理焦慮和認知負荷，讓教師在研修過程中能與自身狀態(tài)、現(xiàn)實問題進行互動，并保持學習活力和思維敏銳力的過程。

5. 語義關(guān)聯(lián)的建立

人工智能通過捕捉教師參與過程中的內(nèi)外聯(lián)動因素，幫助其在資源使用過程中建立與其他資源的關(guān)聯(lián)關(guān)系，包括前驅(qū)關(guān)系、包含關(guān)系、等效關(guān)系、上下位關(guān)系等，這些關(guān)系的建立在于幫助教師在研修過程中更好地調(diào)動資源并形成相互配合，形成有序的知識鏈、能力鏈，更好地改善教研能效。

（二）有組織教研進化的技術(shù)邏輯架構(gòu)

團隊為了強化人工智能組織進化的能力，嘗試從根源性、機制性、適切性三個層次進行問題分析，并建構(gòu)從內(nèi)在規(guī)定性變量、支撐性變量和實踐性變量去梳理問題的引發(fā)因素，進而建構(gòu)如圖2所示的邏輯框架，實現(xiàn)現(xiàn)象、規(guī)則與邏輯推理的互動，從問題分析與總結(jié)的框架中為技術(shù)的選擇與平臺的開發(fā)奠定基礎(chǔ)。

1. 理論與實踐沖突

實踐過程中出現(xiàn)理論與實踐的沖突需要進行有針對性的引導，并需要明確是否定性為根源性問題，進行內(nèi)在規(guī)定變量的調(diào)整，實現(xiàn)自身的進化。從內(nèi)在規(guī)定性出發(fā)，體現(xiàn)為教師參與教研的價值性、教研組織的意義性和“技術(shù)+教研”的基礎(chǔ)性因素的梳理，按照理論與實踐沖突所觸發(fā)的語義標記，定義優(yōu)先級關(guān)系并進行適當調(diào)整。

2. 轉(zhuǎn)化機制異化問題

人工智能所提供的空間、資源和路徑規(guī)劃沒有完成個性化轉(zhuǎn)化，不適應當前教師的行動，教師作為具有自我意識的主體，在轉(zhuǎn)化過程受到認知、權(quán)衡、選擇和取舍的動態(tài)作用，使發(fā)展的內(nèi)在邏輯支撐出現(xiàn)異化，這就需要明確轉(zhuǎn)化機制的問題。需要通過機制調(diào)整人工智能算法，不斷優(yōu)化教師參與教研的動態(tài)機制。

3. 主體、內(nèi)容、方法和路徑的不適切問題

在過程中沒有觸及溯源性問題和機制性問題，教研主體的自我發(fā)展需要與內(nèi)容、方法和路徑進行關(guān)聯(lián)性調(diào)整，形成與教師發(fā)展的階段性、問題針對性和個體性相配套的場進化域，進而不斷提升適應性。

（三）有組織教研進化場域的核心技術(shù)

1. 語義基因

語義基因是一種表征學習資源語義特征的技術(shù)，核心是通過對學習資源背后的知識結(jié)構(gòu)，進行概念描述、權(quán)重分配和關(guān)系建構(gòu)，實現(xiàn)語義連接，達到資源分類和聚合的方法。通常來說，通過資源的標簽可以大致獲取資源的內(nèi)在特征，這也是教研資源調(diào)整以實現(xiàn)進化的有效方式。

2. 詞頻調(diào)節(jié)

詞頻調(diào)節(jié)指的是按照下載頻率、引用頻率、學習時長等形成的資源標識方法，實現(xiàn)資源的排序與分類。兩種技術(shù)的綜合應用旨在發(fā)揮人工智能在語義基因上的準確優(yōu)勢，來彌補純粹頻次建構(gòu)的排序方式，方便教師教研中資源的高效選擇。

3. 規(guī)則推理

規(guī)則推理指的是定義人工智能的學習方式，將教師在教研過程中的表現(xiàn)、資源、空間等與教師發(fā)展階段性特征進行比較的自動化處理，用于推斷教師教研中相關(guān)信息的支撐度以及教師對相關(guān)信息的信任度，并以此建構(gòu)教師研修的語義庫。

4. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

完成關(guān)聯(lián)信息配對之后，通過模糊數(shù)據(jù)模型為教師進行類別畫像，形成不同類別教師的關(guān)系資源庫，并建立與之配套的空間標識、路徑標識，引導教師在關(guān)聯(lián)資源中得到成長。同時，對教研不適應的教師進行識別，判斷是何種關(guān)聯(lián)規(guī)則的沖突，依此調(diào)動配套資源、空間，并在分區(qū)域的科層組織中，配套專門的人工干預機制，形成教師的有序進化鏈。

五、人工智能環(huán)境下有組織教研的實現(xiàn)保障

（一）從制度與理念上支持實踐

首先，需要從制度上保障人工智能助力教師成長和教研整體進化?；谌斯ぶ悄艿慕萄屑夹g(shù)邏輯是通過人工智能捕捉教研規(guī)律，進行教研活動的改造進而塑造教研的形態(tài)。通過建構(gòu)新形態(tài)下的教研制度，以制度的規(guī)則、標準的研制等，促進基于人工智能的教研制度建構(gòu)，是改變教師參與認知的有效方式。其次，需要從理念上深化對教研進化的理解。從人工智能視角看教研，人工智能技術(shù)促進了教研關(guān)系的調(diào)整、內(nèi)容的重塑和方式的轉(zhuǎn)變，使基于現(xiàn)實證據(jù)和復雜情境的教學創(chuàng)新成為可能。理解了人工智能助力教研的理念，開展了相關(guān)的研究并展開實踐，是整體環(huán)境逐步進化的基礎(chǔ)。

（二）人工智能元平臺的設計

一是精準定義平臺供需方，賦予多元參與者開放參與的權(quán)力。二是定義搭建元平臺的技術(shù)標準。通過技術(shù)對研修主題和任務進行分類，定義各類標準，實現(xiàn)與便利技術(shù)、與人之間的聯(lián)動，內(nèi)容包括選用何種技術(shù)開發(fā)元平臺，背后的規(guī)則庫、模型庫和知識庫以及關(guān)聯(lián)關(guān)系等標準的建構(gòu)。三是定位平臺的決策環(huán)境。智慧平臺的決策環(huán)境可以分為默頓系統(tǒng)和牛頓系統(tǒng)，默頓系統(tǒng)的優(yōu)勢是通過大數(shù)據(jù)和小規(guī)則支持決策系統(tǒng)的生存，關(guān)注邊界數(shù)據(jù)的挖掘;牛頓系統(tǒng)兼顧小數(shù)據(jù)與大規(guī)則的環(huán)境。從可進化技術(shù)的角度講，通過默頓系統(tǒng)的開發(fā)，可以在拓展數(shù)據(jù)的同時提升規(guī)則的可靠性，服務教師持續(xù)化發(fā)展。

（三）布局大規(guī)模數(shù)據(jù)采集平臺

人工智能助力教研生態(tài)形成的“能量”在于數(shù)據(jù)，只有數(shù)據(jù)才能“喂飽”各類算法，通過算法的逐代更迭，才能實現(xiàn)模型的精準。在大數(shù)據(jù)采集體系中，從三個層面開展數(shù)據(jù)采集：一是對教學過程的數(shù)據(jù)系統(tǒng)化采集。在教研過程中，視頻、事件、發(fā)生的情境和學生動態(tài)回應是基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)，對其進行可視化改造和整合性推進可以有效提升教師找準問題的能力，也是交流的主要證據(jù)和支撐;二是教研過程數(shù)據(jù)的采集。教師參與教研活動的過程數(shù)據(jù)是優(yōu)化教研組織的有效手段，也是觀察教師成長的依據(jù);三是教師相關(guān)的全方位數(shù)據(jù)采集，如學習數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)在建構(gòu)完整的教師畫像中起到輔助作用。

（四）開發(fā)教育人工智能的算力

在人工智能中存在算力約束。從決策有效性邏輯來看，模型越復雜，涉及的范圍越廣，其算力需求越復雜?！八泄雀栌嬎銠C服務器用來模擬大腦認知，也達不到一個普通人腦的神經(jīng)元的數(shù)量和關(guān)聯(lián)度?！彼懔μ嵘年P(guān)鍵在于三個層次：一是算法的優(yōu)化。算法的優(yōu)化主要在于規(guī)律性的關(guān)聯(lián)關(guān)系確立和模型的優(yōu)化。規(guī)律性關(guān)聯(lián)關(guān)系可以逐步模塊化，形成基本語義，在教研需要的時候?qū)崿F(xiàn)模塊化調(diào)度，減少算力的占用;模型的優(yōu)化在于關(guān)鍵事件、關(guān)鍵信息的準確獲取和相關(guān)關(guān)系的邏輯捕獲，實現(xiàn)用更少信息作更多、更科學的判斷。二是數(shù)據(jù)的優(yōu)化。從數(shù)據(jù)的類型看，主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。優(yōu)化半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理并存儲，是減少算力的有效辦法。三是算力的共享。通過算力上云的方式，實現(xiàn)算力共享，也是提升算力的有效形式。

六、結(jié)??語

人工智能環(huán)境下的有組織教研是既具有理論可行性，又具有實踐操作性的教研形態(tài)，在有組織教研的框架下，配套人工智能技術(shù)的進步、數(shù)據(jù)的逐代積累、算法的逐代優(yōu)化，尤其是生成式人工智能的應用，可以有效提升教研工作的個體適配和整體效率。但這種轉(zhuǎn)化需要長期的努力，也可能會在短期內(nèi)難以取得實質(zhì)進展，比如制度環(huán)境對教師共享數(shù)據(jù)的約束、人機協(xié)同教研機制不順暢等，這就需要理念、制度、條件等全方位的配套，通過有意義的迭代來最終實現(xiàn)。

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Organized Teaching and Research： Orderly Evolution of Teacher Training in

An Artificial Intelligence Environment

WU Nanzhong，?CHEN Enlun，?WU Yun

（1.College of Teacher Education， Southwest University， Chongqing 400715;

2.The Primary School Attached to Southwest University， Chongqing 400715）

[Abstract]?The traditional form of teachers' teaching and research is contrary to the high-quality teaching and research required by the times because of the lack of objectivity， continuity and connection， which affects teacher professional development. Based on the evolutionary theory of ecology， this study constructs an organized teaching and research model that provides teachers with topic selection， process support， resource system， tool assistance and collaborative mechanisms with artificial intelligence technology. In order to enhance the individual adaptation of teaching and research to teachers and form an organized multi-subject action network， an organized teaching and research operation model for teachers supported by intelligent technology is constructed under the framework of the ordering principle and the overall principle. The key issues of organized teaching and research are the systematic capture of teachers' dynamic needs， the intelligent control of content evolution， the effective regulation of adaptive paths， the adaptive adjustment of the training space， the establishment of semantic association， and the formation of a processing mechanism to deal with problems such as conflicts between theory and practice， the alienation of the transformation mechanism， and the incompatibility between the subject and related elements. To realize the organized teaching and research supported by artificial intelligence， it is necessary to establish an artificial intelligence meta-platform in accordance with the operation of organized teaching and research， layout a big data collection platform， develop the arithmetic of educational artificial intelligence， and optimize it through?practice in the two-way evolution of the system and the concept， so as to realize the iteration of teacher training models under artificial intelligence.

[Keywords]?Artificial Intelligence; Teachers' Teaching and Research; Ordered Evolution; Organized Teaching and Research; Action Network