基于大数据+人工智能的教师继续教育模式研究

摘要：大数据和人工智能技术相结合，为我国教师继续教育改革开辟了一条新的途径。以四川省渠县教师进修学校为研究对象，通过智能诊断、分层教学、动态评价等机制，建立“数据驱动-智能适配-协作共生”的新型教师持续教育新模型。

关键词：大数据；人工智能；教师继续教育

引言：随着教育信息化与“AI+教育”的叠加，我国教师继续教育正从过去的“经验驱动”走向“数据驱动”。四川省渠县作为一个农业大县，师资水平参差不齐，培训资源较为缺乏，教学手段缺乏创新。

一、大数据与人工智能赋能教师继续教育的核心逻辑

（一）技术驱动下的模式变革

大量的数据分析，优化了教师素质评价体系，并结合行为记录、学习轨迹、教室交互等数据，融合形成教师能力地图，挖掘出教师利用信息技术、教学设计、教室管理等方面的优缺点，为个性化培训提供了支撑。

以机器学习算法为基础，将智能推荐和分级教学相结合。针对教师的不同发展时期，有针对性地向他们提供有针对性的培训课程，给他们的教学基本功和 IT入门课程进行针对性的开发，为他们提供更高层次的课程开发和教育研究。与此同时，还对学习进度、作业质量和实习结果进行了实时监控，并构建了一个动态评价和反馈的优化机制，对训练战略进行了适时的调整，有针对性地解决了教师在专业成长上的不足，从而有效地提高了培训的有效性。

（二）县域教师继续教育的现实需求

渠县中学教师的素质有较大的差距，且年龄构成较大，有些教师的数位教学水平较低，不能满足混合教育的需要。目前，我国的优质教育资源分布较为零散，缺少一个统一的集成平台，存在的资源形式单一，交互性差等问题。传统的训练侧重于理论的传授，缺少实践的转化途径，这使得教师很难把所学到的知识运用到教育实践中去，而且训练的效果评价也缺少有效的方法，需要进行系统的改善。

二、基于大数据与人工智能的教师继续教育模式构建

（一）模式架构设计

构建“数据采集、智能诊断、层选匹配、协同实践、动态评估”的五环节一体化模型，支撑教师全方位能力提升。数据采集层采集教师基本信息、教学行为、学习痕迹、学生评价，形成能力库；智能诊断层采用机器学习的方式在数据挖掘的基础上进行自主学习，分析查找老师短板，形成诊断报告。层选匹配层根据诊断结果，精准推送个性化课程资源，包括微课、虚拟仿真、案例等；协同实践层开展校际互研、虚拟仿真教学、人工智能教学助手应用，加强理论与实践联系；动态评估层通过过程评估和过程评估的方式，对训练效果进行动态反馈，并优化模型参数，实现“数据驱动-智能诊断-精准匹配-协同实践-动态评估”的模型闭环开发。

（二）关键技术实现

运用多种科技手段，建立教师专业发展支撑系统；采用K-means聚类方法，将教师分为初学者、成长者、成熟者和专家者四种类型，并有针对性地制定了不同的训练计划，以达到精确训练的目的。提出了基于协作滤波的智能课程推荐系统，并将其与教师的历史学习资料和同类群的学习喜好相结合，实现对适合自己的课程进行准确的推送，针对语文教学水平较高但信息化水平较差的老师，将“语文微课的设计与制作”等专业课程作为推荐。建立了能够模拟实际教学情景的虚拟课堂平台，辅助教师进行教学设计、班级管理和学生评估等方面的能力培养。还将智能批改、学习行为分析和个性化学习推荐相结合的 AI教学助手，在对训练过程进行优化的同时，也能有效地降低老师的工作负担，提高训练的效率和品质，帮助老师们的职业素质得到充分的发展。

三、实践案例与成效分析

（一）案例背景

渠县教师进修学校针对县域教师信息技术应用能力不足问题，开展“人工智能赋能教学创新”培训项目，覆盖全县3000余名中小学教师。

（二）实施路径

建立“数据驱动、精确培育、实践深入、动态反馈”的教师专业成长机制。通过问卷调查、课堂观察和教学平台日志等多种方式，收集了教师的能力资料，并通过智能分析产生了个性化的诊断报告，以满足学生的发展需要。在此基础上，根据诊断结果，对教师进行分类，并对其进行分类，并对其进行个性化的教学，例如：信息技术基础、微电影制作概论等基础课程。在跨校教研和虚拟仿真教学平台的基础上，利用人工智能教学助手进行教学设计和执行，加强了理论和实际的结合。将在线学习时间、互动次数、作业完成情况等信息通过学习平台进行实时记录，并生成动态的过程评估报告，对训练战略进行不断优化，建立闭环的教师职业发展路径。

（三）实施成效

教师的专业化水平得到了明显的提高。教师对微电影制作和虚拟实验的掌握程度较高，85%的老师在教学中实现了人工智能辅助教学，提高了教学效果。目前，已有12套校本教材已完成12套，校外教材500多套，建立了多方面的课程资源库。另外，训练实习的转化率也有了很大的提升，老师把学习到的知识有效地转换到了教育实践中，92%的学生的道德行为都得到了显著的提高。

四、实践反思与优化方向

（一）现存问题

在实际推进中，还存在三个方面的不足：师资力量的信息容易造成隐私泄露，亟需加强数据的加密和授权管理；年龄层次较大的教师不能够很好地接受新科技，要有针对性地进行技能上的训练和引导；课程资源的更新速度较慢，需要建立一套具有时效性、适应性的动态更新机制。

（二）优化策略

从三个方面入手结合区块链技术，构建保障数据安全机制，实现对数据的确权与追踪；开展人工智能概论计算机基础知识等培训班，提升教师的计算机应用水平；在此基础上结合人工智能、大数据等学科知识，对其进行动态更新，并对其进行定期淘汰，保持其先进性与实用性。

结论

大数据与人工智能以数据驱动、智能适配等机理赋能教师可持续发展，在精准化训练、个性化发展等方面提升教师职业素质。最终形成“数据收集－智能诊断－层域匹配－协作实践－动态评价”的五维融合模型，为以大数据与人工智能为我国县域教师教育信息化变革实践探索提供可复制的范式。在今后实现元宇宙、区块链等新科技拓展，创设沉浸式学习环境；加强师资队伍的建设，提升师资队伍质量；组建县级教师成长共同体，实现优质资源共建共享，推动区域教育均衡发展。

参考文献

[1]以行业需求为导向的高校继续教育人才培养模式探索——以中国石油大学（华东）为例[J]. 卢志同;高小军;刘少伟.中国成人教育，2018（01）

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