人工智能何以赋能教师专业发展：理论模型与实践路向

      一、人工智能赋能教师专业发展的逻辑与机制

    （一）人工智能赋能教师专业发展的逻辑

    人工智能赋能教师专业发展强调能力变化和目标达成，主要表现为：通过心理赋能，解决教师专业发展的认知阻碍，提升教师专业信念；通过技术赋能，解决教师专业发展的行为阻碍，增强教师专业知识与能力；通过情景赋能，解决教师专业发展的环境阻碍创新教师专业实践样态，如图1所示。

                   图1：人工智能赋能教师专业发展的逻辑

    首先，心理赋能为教师专业发展提供持续动力。人工智能通过增强教师专业发展中的技术体验和自我决策参与，提升教师的自我效能感和专业信念，形成教师专业发展的内驱力，促进教师的角色感知、专业自主和专业自觉。

    其次，技术赋能为教师专业发展提供能力支架。人工智能可以替代教师开展大量耗时性、重复性的工作，能够提供针对性、个性化的教师发展计划、课程和资源，通过智能代理、知识表征、学习分析、数据挖掘等技术和工具增强教师的智能教育素养，提升数字化学习能力。

    最后，情景赋能为教师专业发展创新实践场景。人工智能技术及其产品通过创新教师管理平台、优化教师教育资源、完善教育教学设施，实现教师专业实践场景的优化重组与智能升级，增强教师专业发展的情景感知与智能体验。

    （二）人工智能赋能教师专业发展的机制

    教育数字化背景下，人工智能技术的赋能机制主要体现在增强、修改与重塑三个层级上。

    其一，智能技术可增强教师的专业知识。智能决策可通过图谱分析与诊断，策略化选择和组合不同层面的资源以定制教师个性化专业发展路线图；而智能推送则可针对教师不足按需推送适切资源。

    其二，智能技术可改善教师的专业实践。借助智能感知、智能助教、智能学伴等的教学应用，教师能够开展精准化教学、人机协同教学等智能化教学实践。通过对学习过程的监测、分析、干预，教师能够开展自适应学习与自主研修；借助伴随式数据采集与教学能力的智能诊断分析，能够实时生成教师数字画像以改进教学实践，智能评估教师专业发展效能。

    其三，智能技术可重塑教师的专业角色。在人工智能之维，教师转识成智，主动参与到教育人工智能应用与研究中，为人工智能系统提供有关其专业发展的数据，以及为人工智能实施（或干预）提供有关学生特征的信息等。在教师发展之维，有效的、持续的专业发展要求教师成为理解、应用、分析、评估智能技术的主动学习者；而以培养学生高阶能力为核心的教学则需要教师在人机协同中成为学生学习的促进者。

    二、人工智能赋能教师专业发展的AleTPD模型

    （一）AleTPD模型的构建

                                   图2：人工智能增强的教师专业发展（AleTPD）模型

    研究团队从人工智能技术和教师专业发展两个维度构建了人工智能增强型教师专业发展（Al-empowered Teacher Professional Development，AleTPD）模型，如图2所示。AleTPD模型由5个序列化的阶段构成，反映了教师专业发展从需求到研修学习、专业实践的历程：（1）在预期的专业发展阶段通过需求反馈、智能决策为教师制定个性化发展计划；（2）在获得的专业发展阶段，通过智能研修平台，为教师智能推送针对性研修学习资源；（3）在被接受的专业发展阶段，通过智能分析确立教师知识技能的增量与认知行为的转变；（4）在应用的专业发展阶段，通过智能感知等技术创设智能教育场景，通过智能技术的创新应用促进教学变革；（5）在对学生产生影响的专业发展阶段，依据学生学业参与、智能素养和学业成就等因素智能评价教师专业发展的有效性。在人工智能增强的教师专业发展进程中，通过AI伴随性评价实现各个发展阶段的智能分析、反馈与调控，推进阶段间的流变与演进。

    （二）AleTPD模型的特点

    其一，发展计划可定制。AlePD模型通过对教师发展档案中的基本信息、学习数据和教学数据的汇聚分析，结合教师自身发展需要进行智能评估、科学决策，为教师定制高度相关的个性化发展计划和目标。

    其二，发展过程可调控。人工智能对教师专业发展过程的调控，是历时性与共时性的结合。历时性表现在可形成教师发展的过程性轨迹，共时性表现在对教师发展状态的实时性画像。通过将过程性轨迹、实时性画像与发展计划对照，形成教师专业发展的关键性节点，并依此调整发展目标。

    其三，发展成效可评价。教师专业发展评价标准，可应用遗传算法、神经网络等人工智能算法改进评价指标，构建更为精准有效、灵活多样的评价体系。教师专业发展评价方法，可兼顾过程性和结果性，引导教师进行阶段性自我反思；同时汇聚教师发展数据和学生学业数据开展智能增值评价。

    三、AleTPD模型的典型实践场景

    （一）诊断式学习预测

    在专业发展阶段，将教师作为学习者的首要任务是诊断教师当前的知识状态与能力水平，为个性化学习提供参考依据。结合多源数据融合技术、认知诊断自适应测试等，对教师开展学习需求和能力水平诊断，并根据诊断结果预测学习状态、学习路径和学习结果的发展趋势。通过分析教师事实性大数据建立预测模型，诊断性分析教师学习的元认知机制，高精度预测教师学习的规律和可能结果，并针对可能的认知和行为偏差制定干预策略。

    （二）个性化在线学习

    大规模个性化在线学习将成为教师增长知识、发展能力以及寻求专业地位的新模式。因此，在任务、资源、方式与服务等在线学习要素的设计与实施上亟需借助人工智能技术从规模化走向个性化，在学习方式上从自适应走向智适应，在学习任务、学习策略和学习路径上从推送推荐走向“寻求最佳”，从而提高教师专业发展从“获得”阶段到“被接受”阶段的转化率。

    （三）混合式智能研修

    混合式研修在混合方式上主要有线上线下教育资源和教育环境的混合、教师学习与教学实践的混合、结构化培训与非结构化学习的混合等。混合式智能研修，实现教师智慧与人工智能的双向互补，最终走向技术的融合、教学的整合、教师发展的耦合。

    （四）交互式虚拟教研

    虚拟教研在网络教研的基础上融入虚拟仿真、虚拟现实、混合现实等智能技术，构建沉浸式、交互式的虚实融合环境，形成可拓展、可复用的教学资源库、教学案例库等，完成教师专业发展从“被接受”到“应用”的跨越，实现优质教育资源的深度共享和高质量教师队伍的虚拟流动。

    （五）孪生式混合课堂

    随着人工智能生成内容（AIGC）技术与虚拟现实技术的融合发展，以数字孪生为代表的新型技术将加速混合课堂的智能化升级。基于多模态智能感知、三维空间交互、AI自然交互，孪生式混合课堂将优化学习空间与教学空间整合。

    （六）智能化教学

    利用人工智能技术，教师能够获得学生学习参与度、知识掌握水平的持续反馈，实时调整教学策略；通过建立学科知识图谱与学生行为表现模型，可为学生提供个性化反馈。在连续的过程性评价中引导教师进行教学反思，有助于提高教学效能，减少师生的认知负荷。

    （七）综合化教师评价

    从外在价值标准看，基于智能算法构建的教师专业发展评价体系将增强教师评价的科学性和客观性，促进教师专业发展的规模化；基于评价指标和评价结果的教师数字画像将促进教师专业发展的个性化。从内在价值尺度看，人工智能技术在与不同发展阶段、不同角色教师的交流与融合中，为持续的、有效的教师专业发展提供了内在动力。

（摘编自《现代远程教育研究》2025年第1期  作者：黄涛 黄文娟）