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人工智能在网络教研中的应用

摘要：在教育过程中，课堂教学作为核心环节对学生的学习效果具有至关重要的影响。要实现高质量的课堂教学，需要从教学和教研两个维度共同发力。因此，本文从人工智能与教研相结合的视角出发，聚焦于基于课堂的教研活动和基于教师专业成长的教研活动，深入探讨如何利用人工智能赋能网络教研，以实现基于文本、基于视频和基于虚拟的教研，为教师创新教研模式提供启发与指导。

中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674-2117（2025）02-0084-05

人工智能赋能网络教研研究现状

网络教研是在传统教研技术的基础上不断发展而成的一种新型的教研形式。从教研目的上讲，陈忠德等学者认为，网络教研作为一种促进教师专业发展的教研模式，利用现代信息技术，以发现、研究和解决问题为核心，优化和改进学校教研的方式、过程和结构，从而提高教学质量。[2]而尹洪辉等学者认为，网络教研的核心目标在于有效促进课堂教学的实施，通过利用网络平台和资源，支持教师在教学过程中的优化和创新，以提高学生的学习效果和成就。[3]从教研的形式上讲，李拥军等学者提出网络教研的活动形式包括听课、评课、集体备课、个案研讨、专题研讨等。[4]肖正德学者也提出网络教研的形式有专家引领、网络课程培训、专题研讨以及实践中的总结与反思等形式。[5]通过梳理不同学者对网络教研的定义，可以看出，网络教研通常采用集体备课、听评课、开展专题或个案研讨、课后反思、远程培训等教研活动形式，其目的是提升教师的教学水平，从而更有效地推动课堂教学实施。

人工智能在基于课堂的网络教研活动中的应用

1.传统的网络教研流程

经验学习圈理论是由大卫·库伯（DavidKolb）提出的循环学习模式，该理论包括具体体验、观察反思、抽象概念、积极实践四个循环阶段。[6]该理论描述了学习过程中实践与理论相互作用、转化的模式，被广泛应用于教学、培训等领域。[7]

依据该理论，传统的教研流程通常包括教学设计与实施、课堂观察与反思、课后交流与研讨、教学改进与优化。其中教学设计与实施，即教师根据教学目标和学科特点，进行组内备课和教学资源等准备工作，最后制成设计方案并在课堂上进行实施。课堂观察与反思，即授课教师在实际教学过程中负责指导学生的学习，观课教师进行课堂观察，以获取学生的实际表现和反应。课后交流与研讨，即教师与同事进行沟通，分享彼此的教学方法和策略，共同针对课例进行研讨，从中获取新的教学启示，形成概念。教学改进与优化，即教师根据教学诊断对自己的教学设计进行相应的调整和优化，以提升教学质量和效果。

然而，传统网络教研存在诸多问题。首先，课前备课不精准。由于受时间与资源限制，教师难以精准把握学生需求与教学目标，从而影响教学的有效性。其次，在课堂实施环节，课堂观察主要依赖于教师的主观经验和直观印象，这种评判可能受到主观偏见和个人经验的影响。最后，课后诊断环节依赖教师的个人回忆和主观感受，教师较难全面客观评估自己的教学效果。

2.智能技术支持下的网络教研流程

（1）课前教研，为课堂教学打好基础

①教育知识图谱能够帮助实现精准备课。教育知识图谱是知识图谱在教育领域的一种应用，其以知识元为节点，根据知识元之间的多维语义关系（如上下位关系、关联关系、因果关系）进行关联，在知识层面和认知层面表示学科领域知识和学生认知状态，可用作知识导航、认知诊断、资源聚合、路径推荐的知识组织与认知表征工具。[8]

通过教育知识图谱，教师能清晰地了解各个知识点之间的联系以及学生的认知状态，从而优化备课方案。

②利用生成式人工智能生成个性化备课方案。生成式人工智能是一类可生成具有创造性与独特性内容（如文本、图像、音频等）的人工智能系统。其中，ChatGPT作为教师的智能助手，借助深度学习和自然语言处理技术构建语言模型，依据教师所输入的学生信息、教学场景以及教学目标，可以生成契合不同学生需求与教学场景的个性化备课方案，其步骤如图1所示。这种个性化备课方案的生成方法不仅能够满足不同学生和教学场景的个性化需求，还可以提高备课效率，减轻教师的工作负担。

（2）课中观察，实现机器智能与人的智能相统一

课中观察有两种方式：一种是定性观察法，它主要是通过使用观察者的口头陈述或对课堂进行实时录像的方法还原真实授课活动。在运用定性观察法观察课堂时，观察者的观察以及描述课堂过程的能力都对观察结果产生重要影响。另一种是定量观察法，这种方法是按照一定的框架或规则进行记录的，并且需要将观察到的信息转化为具体的数值进而量化，观察者需要使用如自制的观察量化的观察工具进行记录。但是，如果仅依靠观察者人为进行量化的观察记录，存在三个问题：一是教师在观察过程中仅能抓取少数几个角度进行记录，容易疏漏掉其他的课堂信息；二是主观性较强，可能会导致遗漏和偏差[9]；三是课后的评分结果不易