馮艷艷 趙東東

胡小勇

教授、博士生導師，華南師范大學教育人工智能研究院常務副院長；教育部高校教育技術(shù)專業(yè)教指分委秘書長、產(chǎn)教協(xié)同育人建設項目專家、廣東省教育數(shù)字化咨詢委員會專家；主持多項國家級項目，主持教育部“教師智能教育素養(yǎng)研究”虛擬教研室等。

本刊編輯：您的團隊多年來一直對技術(shù)賦能教研進行研究。從教育信息化發(fā)展的歷程來看，技術(shù)對教研形式和內(nèi)容的變革分哪些階段呢？

胡小勇：在教育信息化發(fā)展的二十多年里，從起步階段，到深度應用和初步融合階段，再到由應用驅(qū)動的生態(tài)創(chuàng)新階段，這期間教研的信息化發(fā)展經(jīng)歷了不同的階段。

一是基于數(shù)字化文本交互的信息化教研。其以教研博客圈的興起為標志，是依托松散的教師網(wǎng)絡聯(lián)盟和自發(fā)自為的博客教研或論壇教研，開展網(wǎng)絡環(huán)境下的教研實踐。這一階段，基于現(xiàn)象描述的教研淺層交互問題突出，如停留在博客文本的淺閱讀、互動受限于單方評論、關(guān)注平臺建設卻忽視交流，以及缺少對教學問題分析解決的深度互動等。

二是基于教師在線實踐社區(qū)的社群教研。自2010 年以來，基于在線實踐社區(qū)、網(wǎng)絡研修工作坊等形式的社群教研快速發(fā)展。其中，在線社群平臺和基于計算機終端的視頻技術(shù)是其重要的教研交互媒介，在教研的目標、過程、交互媒介等方面呈現(xiàn)出新特點。

從教研目標看，強調(diào)提升教師信息技術(shù)應用能力、創(chuàng)生實踐性知識、促進教學能力發(fā)展；從教研過程來看，為有效解決博客教研的困境，社群教研進一步突出了活動的系統(tǒng)設計與過程的管理評估；從教研交互媒介來看，針對當時國內(nèi)視頻技術(shù)難以支持課堂教學定量分析的困境，有學者開發(fā)了基于HTML5 的微視頻標注系統(tǒng)，為教研提供移動終端對接、在線視頻“字幕”標注、輕量化的視頻切片標注等功能，但受當時互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)條件所限，在導出教研評價數(shù)據(jù)、提供個性化教研支持以及視頻智能推送服務等方面，仍存在著實操困難。教師在線實踐社區(qū)的社群教研，是“現(xiàn)象描述+基于問題”的實踐探索，聚焦教學專業(yè)能力發(fā)展、教師教學行為和教師知識創(chuàng)新。

三是基于智能互聯(lián)技術(shù)的“互聯(lián)網(wǎng)+教研”。2015 年前后，隨著以智能手機、平板電腦等為代表的移動終端快速普及，以及網(wǎng)絡帶寬的提升，基于智能互聯(lián)技術(shù)的“互聯(lián)網(wǎng)+教研”應運而生。“互聯(lián)網(wǎng)+教研”通過“云+網(wǎng)+端”的技術(shù)聚合，強調(diào)教研方式創(chuàng)新融合，促進專家、教研員及教研名師等智力資源能夠高效快速流轉(zhuǎn)，提高了教研空間、教研資源和教研成果的共享度，使得“人人皆教研、時時能教研、處處可教研”成為可能。“互聯(lián)網(wǎng)+教研”是信息化教研進一步發(fā)展的高端形態(tài)，即在超越把互聯(lián)網(wǎng)僅作為技術(shù)工具實現(xiàn)簡單信息連接的基礎上，以互聯(lián)網(wǎng)思維變革教研的理念、方法與技術(shù)，使得教師在移動泛在、云計算、大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)支持的環(huán)境中，采用多樣化教研方式，促進教師高水平專業(yè)化發(fā)展的教研形態(tài)。智能互聯(lián)技術(shù)的“互聯(lián)網(wǎng)+教研”，是基于問題的“實踐探索+理論創(chuàng)新+應用輻射”的驗證推廣，聚焦“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的教師專業(yè)能力發(fā)展和教研理論與實踐體系構(gòu)建。

四是基于人工智能大模型的數(shù)字化精準教研。近幾年，因大數(shù)據(jù)、人工智能和大模型在教研中的創(chuàng)新應用，模塊化、生成性和個性化的教研資源建設與應用，提升了教研活動的針對性和有效性。技術(shù)手段的智能化能夠幫助教師實現(xiàn)更加精準高效的教研評價，如“數(shù)據(jù)采集與存儲、行為建模與計算、智能服務與診斷”的課堂教學行為智能分析模型，為課堂教學、教師行為和教學管理分析與決策提供了更為精準、智慧的教研服務。

本刊編輯：智能時代，數(shù)據(jù)是核心。您能說說數(shù)據(jù)在教研中的作用嗎？

胡小勇：2018年8月，教育部印發(fā)了《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》，提出在試點學校開展教師大數(shù)據(jù)行動，“通過采集教師各方信息，匯聚成教師大數(shù)據(jù)，建立教師數(shù)字畫像，以支持學校決策，改進教師管理，優(yōu)化教師服務”。云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息技術(shù)快速發(fā)展，無處不在的數(shù)據(jù)構(gòu)成了“互聯(lián)網(wǎng)+”世界的重要分子，數(shù)據(jù)的指數(shù)式增長和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的快速升級也讓教研邁入了“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的時代。教師專業(yè)發(fā)展生涯中產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)能夠描摹出其個體畫像，為精準教研的多維應用提供數(shù)據(jù)支撐。

智能技術(shù)的興起和教育應用，使各類教研數(shù)據(jù)以更大容量、更快速度產(chǎn)生和匯聚于各類便捷的智能設備中，形成“教研大數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)是教研創(chuàng)新發(fā)展的重要因素，值得重視。一是要注重教研數(shù)據(jù)采集技術(shù)的開發(fā)應用。目前，諸多教研活動雖采用智能錄播系統(tǒng)等途徑生成教研數(shù)據(jù)，但從數(shù)據(jù)生成過程來看，仍然難以滿足大規(guī)模教研的精準評估需求。二是要注重進行教研行為的大數(shù)據(jù)挖掘，形成課堂教學行為大數(shù)據(jù)常模數(shù)據(jù)庫，為教師提供基于大數(shù)據(jù)的教學行為診斷與干預，有效促進教師課堂教學行為改進。三是要增強基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的教研平臺綜合化應用服務，如增強教研平臺的自動化數(shù)據(jù)采集能力、智能化數(shù)據(jù)分析能力、可視化數(shù)據(jù)表達能力等，以確保實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的教研需求分析、教研過程管理、教研實施效果預測，提高教研平臺的數(shù)據(jù)服務效能。

在教研活動中，教師希望能夠客觀認知自己的教研軌跡，教育決策者希望能夠準確了解教研的總體情況，如參與教研的教師具備什么樣的群體特征、有哪些教研行為習慣等?？陀^數(shù)據(jù)能夠為教研評價和決策提供依據(jù)，也是精準教研的前提。教師希望教研平臺能推薦符合自身需求和興趣的資源與服務，涵蓋教師感興趣的、近期關(guān)注的以及不擅長但重要的教研主題，以降低教師的主動檢索成本。數(shù)據(jù)能夠準確發(fā)現(xiàn)教師的教研需求和偏好。在海量教研數(shù)據(jù)的基礎上，能夠預測和預警教師的教研行為，是精準教研在大數(shù)據(jù)時代的新需求，為多模態(tài)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展提供了可能。決策者基于預測或預警結(jié)果可以有效管理和監(jiān)控教研活動，為教師提供更加優(yōu)化的教研服務。

采納新技術(shù)開展教研分析，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動、教研行為編碼、社會網(wǎng)絡分析等技術(shù)，多源采集和科學分析各類教研數(shù)據(jù)，如教研行為、教研關(guān)系及教研盲點等，能夠?qū)崿F(xiàn)對教師信息化教研素養(yǎng)的有效幫扶。建立教研資源設計、開發(fā)和應用的評價標準，構(gòu)建優(yōu)質(zhì)教研資源的分類框架和服務體系，并借鑒生態(tài)學視角和開源眾籌機制，通過跨界融合來有效整合社會資源，為教師教研提供“規(guī)?；?個性化”的優(yōu)質(zhì)服務，實現(xiàn)教研資源、活動及支持服務的智能化推薦，將成為未來發(fā)展的一個重點。

本刊編輯：您提到了教師數(shù)字畫像。大數(shù)據(jù)時代，教學要朝個性化和精準化的方向發(fā)展。依托大數(shù)據(jù)支持的教師畫像技術(shù)，為教研和教學的精準實施提供了有力支撐。您能詳細說說您的團隊在教師數(shù)字畫像方面的研究嗎？

胡小勇：教師教研能力的提升能夠優(yōu)化教學效果，推動教師自身的專業(yè)發(fā)展。教師作為教學實施者，往往會遇到諸多教育教學難題，需要有意識地結(jié)合理論思考問題產(chǎn)生的原因并尋求解決方案，提高自身解決問題的能力，這也相應促進了教師教研能力的提升。教師數(shù)字畫像是數(shù)字化賦能教師專業(yè)隊伍高質(zhì)量發(fā)展的有效手段，是人工智能助推教師隊伍建設的重要內(nèi)容，也是教育數(shù)字化的具體應用。2018年和2021年，教育部先后兩次發(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，強調(diào)依托多維動態(tài)數(shù)據(jù)（如教學、科研、管理等方面的信息）形成教師畫像，以支持學校決策、教師管理與評價等方面的優(yōu)化和改革。教師數(shù)字畫像在教研、教學、管理、評價等各場景下的應用潛能已經(jīng)顯現(xiàn)。

教育是一個復雜的育人系統(tǒng)工程，而教師是構(gòu)建高質(zhì)量教育體系的第一資源，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的教師畫像需要科學且精準。參與教研只是教師的眾多社會屬性之一，指向精準教研的教師畫像需要聚焦與教研活動緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)，相比數(shù)據(jù)體量的絕對大小，我們更重視數(shù)據(jù)的“教研相關(guān)屬性”和“價值密度”。

教師數(shù)字畫像能夠?qū)崿F(xiàn)對教師特征、需求、偏好和行為的描述，具有輔助診斷、評價、決策、干預等功能。近年來，各種在線平臺與智慧空間投入教學使用，進一步豐富了數(shù)字畫像的技術(shù)支撐和應用場景。在理論層面，教師具有多重角色，需要具備多維能力，對其進行個性化數(shù)字表征具有必要性；在實踐層面，教師數(shù)字畫像成為多個場景中促進教師發(fā)展的重要手段，實現(xiàn)多場景融合的教師畫像服務體系具有現(xiàn)實意義。在數(shù)據(jù)驅(qū)動下，教師發(fā)展過程趨于個性化與自主化，這就需要教師具備數(shù)據(jù)循證意識，基于數(shù)據(jù)等客觀證據(jù)支持的相關(guān)概念或策略能促進教學、評價與管理從基于感知向基于證據(jù)轉(zhuǎn)變；借助數(shù)據(jù)處理技術(shù)，收集、梳理和分析所需的證據(jù)，服務教學研究和個人發(fā)展。因此，教師數(shù)字畫像需要注重教師發(fā)展的多元性，全面刻畫教師特征，關(guān)注教師教學、教研、培訓、自主發(fā)展等的綜合協(xié)調(diào)發(fā)展。

數(shù)據(jù)的最終價值不在于通過算法或技術(shù)挖掘出的規(guī)律數(shù)量的多少，而在于人們對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的規(guī)律的有效理解與運用程度。教師數(shù)字畫像作為數(shù)據(jù)可視化的產(chǎn)物，其應用價值應該在多主體視角中得到體現(xiàn)。教師可通過將自身畫像與教師同儕畫像進行對比，發(fā)現(xiàn)自身的缺陷與不足，借鑒同儕的經(jīng)驗促進自身發(fā)展。對教研員、區(qū)域教育管理者而言，為加強教育教學質(zhì)量，可以綜合分析教師個體畫像與群體畫像，設計和組織具有針對性的培訓活動，促進教師協(xié)同發(fā)展。對教育政策制定者而言，為促進教師隊伍高質(zhì)量建設，可關(guān)注教師群體畫像反映出的整體特征，從而科學和客觀地制定政策。個體畫像重在發(fā)現(xiàn)個性問題，群體畫像重在發(fā)現(xiàn)共性問題。教師數(shù)字畫像的應用場景多樣化，場景之間存在嵌套或并列的關(guān)系，要建立多元貫通的畫像應用機制，幫助各級各類應用主體把握教師發(fā)展的個性與共性問題，在場景中解決實際問題。

本刊編輯：生成式人工智能大模型是最近比較熱的話題。您怎么理解大模型對教研和教學的推動作用？

胡小勇：ChatGPT、Sora、星火、文心一言等大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，生成式大模型技術(shù)路線正成為一種主流，并產(chǎn)生了現(xiàn)象級影響。它們展示出了人工智能技術(shù)從分析式向生成式的加速度發(fā)展，是新一代人工智能的能力升級，將對教研教學產(chǎn)生強力的滲透性和顛覆性影響。

一是加速智能化、交互式的教研教學模式創(chuàng)新。以生成式大模型為代表的新一代人工智能，正改變著教師在傳統(tǒng)教研教學中的角色定位，帶來了豐富的個體發(fā)展啟示。大模型所具備的“智能對話”功能為教師提供了專業(yè)發(fā)展的“智能導師”。通過智能對話，教師可與人工智能深度互動，探索人機協(xié)同的深度教研與創(chuàng)新生成式、個性化的教學模式。

二是推動生成性和個性化的教研教學資源建設。生成式大模型雖處于起步階段，但已使人們原有的“搜索式思維”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩υ捠剿季S、生成式思維”，這將革新多媒體資源與數(shù)字化場景的生成方式，提高教研教學資源的匹配度。大模型可動態(tài)生成與教研教學場景高度契合的資源內(nèi)容，提升教研活動的針對性和有效性。與此同時，教師在教學實踐中積累形成的優(yōu)質(zhì)資源，也可反哺于大模型的再訓練與能力升級，有助于高質(zhì)量資源的再生成和智慧流轉(zhuǎn)。

三是加速實現(xiàn)高精度、高效能的教研教學評價。基于生成式大模型，集成數(shù)字畫像等技術(shù)，系統(tǒng)收集、精細分析教與學過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，進而科學診斷和生成可視化分析報告。在此基礎上，通過人機協(xié)同方式形成具備數(shù)據(jù)理性與人文屬性的教學解讀，精準發(fā)現(xiàn)教研問題，推動“經(jīng)驗型”教研向“智能型”教研演進。

在探索大模型助推教研教學發(fā)展的過程中，我們還需重視教育的系統(tǒng)復雜性和文化價值屬性。平衡好工具理性和價值理性，以人為本去駕馭人工智能，而不是“以機器替人”以致喪失了育人為本的內(nèi)核要求。此外，出于教育領域獨特的價值觀屬性、場景化特點、育人規(guī)律和專家知識，如何進一步建設高質(zhì)量、有針對性、“大力出奇跡”的教育專屬大模型，仍需研究者們高度關(guān)注和超前布局。