智能研修平臺下的小學教師精準畫像研究

【摘要】文章聚焦于教師的數字素養和專業發展，深入探討如何借助智能研修平臺為小學教師構建精準畫像，并提出相應的策略，總結實踐成效。研究實踐表明，構建小學教師精準畫像，能夠激發教師的研修熱情、提高教師研修成效、助力教師專業成長，有利于實現精準教研、優化教育資源配置。

【關鍵詞】智能研修平臺；教師畫像；特征標簽；數字素養；教師發展

【基金項目】本文系南京市教育科學“十四五”規劃2023年度重點課題“‘雙減’背景下小學教師職業倦怠成因及調適策略的研究”（批準號：ZD/2023/003）的階段性研究成果。

作者簡介：陳晨（1984—），女，江蘇省南京市北京東路小學分校紅太陽小學。

國家高度重視教師隊伍建設，關注教師的數字素養和專業發展，先后發布《關于實施第二批人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知》《新時代基礎教育強師計劃》《教師數字素養》等一系列重要文獻［1］。教育部副部長陳杰在2024世界數字教育大會“教師數字素養與勝任力提升”平行會議的致辭中指出，面對教育高質量發展的迫切需求和以人工智能為代表的新一代信息技術變革的挑戰，必須把數字素養與勝任力作為教師的必備素養，提升教師數字化教學能力，助推教學質量提升?？梢姡瑖抑νㄟ^人工智能、大數據等技術賦能教師專業成長，促進教師數字化教學能力的發展，助推教學質量的提升。

一、為小學教師構建精準畫像的必要性

小學教師的教研以教師自主教研、校本研修、區域教研和網絡教研為主要形式，這四種形式共同作用，促進教師的專業發展。目前，小學教師的集中教研活動普遍存在組織難度大、模式單一、需求模糊、評價反饋不精準等問題，導致教研成果缺乏深度、成效不明顯，難以滿足小學教師提高教學能力和專業水平的需求。

在數字化轉型背景下，學校的教育生態、教研形式和學習范式都將迎來新的發展。為了促進小學教師的專業發展和數字素養的提升，學校需要采用新的研修模式，為教師提供數字化教學的示范與體驗，發展教師人機融合的教學應用“大能力”。基于大數據、云計算、人工智能技術的智能研修平臺能夠為教師研修提供應用支撐服務，使教研活動具有個性化、精準化的特點，圍繞教師的備課、課堂教學等行為進行實時分析、精準畫像，幫助教師優化教學模式、提高教學效率，促進教師數字素養與專業能力的提升。為了利用人工智能等技術實現精準教研，助推教師隊伍建設，學校需要借助智能研修平臺為教師構建精準畫像，這是幫助教師適應教育數字化戰略背景下教學創新變革、促進教師專業發展的應然之舉。

二、小學教師畫像的內涵

“用戶畫像”這一概念由Alan Cooper提出。用戶畫像現已逐漸成為實現個性化資源推薦服務的基石。隨后，“用戶畫像”被引入教育領域，針對教師群體，延伸出了“教師畫像”理念。教師畫像涉及多個維度，如基礎特征、教研心理、社交互動、教研行動和教研成果。構建教師畫像需要采用聚類分析、回歸分析和預測模型等分析方法精準刻畫教師的多項特點。例如，有學者運用K-means聚類算法，深入分析教師的教學行為，從而診斷教師在教學過程中出現的問題，這有助于增強教師教研的精準性和實效性［2］。再如，在可視化方面，教師畫像能夠通過文本、圖表等工具，直觀地呈現教師的個體特征，從而精準推送個性化資源。這些探索與實踐，不僅豐富了教師畫像的理論體系，也為優化教育資源的配置提供了新思路。

目前，教師畫像的內涵主要概括為兩類：一類將教師畫像定義為“數據化”；另一類將教師畫像定義為“語義化”，即個體標簽的集合。智能研修平臺下的小學教師精準畫像主要指小學教師個體標簽的集合。具體而言，智能研修平臺下的小學教師精準畫像能夠整合、分析教師個體的基本特征、發展需求、教學偏好和教學行為等維度的特征信息，并進行精準的“表征、發現和預測”，關注個體差異、發現共性問題，為教師提供個性化服務，助力其進行自我診斷、決策干預、評價管理，從而促進教師的發展。

智能研修平臺下的小學教師畫像一方面通過畫像技術展示教師個人的教學行為概況，并通過人工智能技術采集、分類和預處理多模態數據，如特征統計、行為統計、交互統計、心理統計等特征數據，利用數據全面反映教師的基本特征和參與培訓的情況；另一方面通過特征標簽，直觀呈現小學教師的個人能力圖譜，進而生成教師畫像，精準診斷教師教學中存在的問題和不足，并通過平臺推送個性化資源。如此，能夠有效提升教師的教學水平，不斷激發教師發展的內驅力，助力他們從經驗型教師向研究型教師發展。

三、智能研修平臺構建教師精準畫像的步驟

（一）多模態數據的采集、分類和預處理

教師畫像技術作為智能研修的重要環節，通過平臺采集、視聽錄制和圖像識別等智能技術，實現對教師課堂行為的多模態數據采集、分類和預處理（如圖1所示）。智能研修平臺能夠實時獲取教師在平臺中的用戶數據與信息，并通過自動錄播技術，精準采集教師在實際授課過程中的音頻和視頻資料。此外，圖像識別技術能夠細致分析教師的面部表情、肢體動作等表現情況，以深入了解教師的教學狀態。智能研修平臺會將這些數據分成基本特征、教學需求、教學成果和研修記錄四類，并進行數據預處理，包括數據清理、數據集成和數據歸約，從而確保數據的準確性和有效性，為構建精準的教師畫像打下基礎。

（二）提取特征標簽

提取特征標簽是構建教師畫像的關鍵環節。特征標簽富含的語義既易于他人理解，又便于計算機的提取與聚類。為保障教師畫像的科學性、精準性，智能研修平臺主要應用兩種分析技術：基于AI的課堂教學行為分析和基于量表評價的教師能力矩陣分析。其中，S-T圖像用于反映課堂師生互動的情況；Rt-Ch分析用于判斷課堂教學模式是講授型、互動型還是混合型；參與度、表現度和關注度三種曲線，用于反映學生參與互動和教學開展的有效性；“教師能力矩陣”和“雷達圖”，能夠以直觀、形象的評價結果（可視化圖表）對教師的研修行為進行翔實記錄，并將其作為重要參考指標納入教師標簽指標［3］。

此外，智能研修平臺還會綜合分析教師的個人基本信息、外部環境等要素，從而最終形成包括基本特征、教學需求、教學成果、研修記錄四個維度的小學教師畫像標簽體系（見表1）。平臺通過統計、建模、預測等方式方法，生成三種標簽：事實、模型和預測。其中，事實標簽是基于自然語言處理技術，統計智能研修平臺中教師的學歷、教齡、學科等信息，生成教師的基本特征標簽；模型標簽是通過智能研修平臺的AI教學行為分析和能力矩陣分析，得到研修數據標簽，歸納該教師的研修主題、教學內容等信息；預測標簽是在前兩個標簽的基礎上，進行預測、推薦。

（三）生成教師畫像

基于標簽特征分析的深度挖掘，利用標簽可視化工具（如Tagul、Wordle、Tagxedo等），智能研修平臺能夠為每位小學教師精心構建多維度的精準教師畫像。該畫像以人物肖像與標簽詞云相結合的形式直觀展現。為了更全面地表征教師特征，智能研修平臺采用結構化的文本描述，結合柱形圖、折線圖等可視化手段，對教師畫像進行5f89940b870d532e122fa8c99743b23339684da9391c94a870c8d2372094d2b7多維度展示。同時，智能研修平臺會定期更新數據，確保畫像的準確性和時效性。隨著新興技術不斷更迭，3D建模、虛擬現實等不斷涌現，這不僅能夠為教師畫像技術的發展注入活力，還為教育領域的數字化轉型和智能化發展提供有力支撐。

（四）提供個性化推薦的服務

精準畫像能夠動態預測需求變化，為小學教師提供個性化的研修資源和服務。以學科研修資源推送為例，智能研修平臺基于教師的學科專長、教學風格及學生偏好，實現精準匹配，推送形式豐富的個性化教學資源，助力教師數字素養與專業能力的持續提升。

四、智能研究平臺構建教師精準畫像的成效

（一）AI技術賦能，創新教研范式

構建教師精準畫像是促進智能時代教育發展和滿足教研需求的應然之舉。聚焦大數據、人工智能、學習分析等技術，創新教研范式，推動教研的手段、理念和方式發生轉變。AI技術賦能的精準教研，能夠創新教研成果展示方式，通過可視化、標簽化的教師畫像，直觀展示教師教學特色與問題癥結，從而增強教研活動的針對性，提高教研活動的信度與效度，構建精準教研新樣態。

（二）激發教師動力，提升研修效果

精準畫像使小學教師感受智能研修平臺的人文關懷，增強其參與研修的積極性和創造力。同時，智能研修平臺建立了教師發展智能測評系統，為每一位教師建立專屬賬號。教師每一次參評與使用的數據都會被記錄保存在專屬賬號里，為教師課堂教學能力的評價提供科學、客觀的依據，并形成分析記錄教師專業能力水平及發展動態的數據庫，有助于教師對自己的教學進行自我診斷及反思，根據相關數據快速、準確地評估課堂，優化課堂教學模式，實現“教—學—評”一致性，提升研修效果。

（三）構建精準畫像，賦能專業成長

智能研修平臺可以自動統計和分析每位教師在周期范圍內的教學行為數據，深度剖析教師專業活動的基本特征、主要薄弱環節和能力發展的平均軌跡，生成精準畫像，有助于小學教師發現自身優勢和不足，為教師的自我診斷提供參考依據，方便其對下一步課堂教學計劃做出改進，從而使教學更具針對性，助力教師構建屬于自己的“智慧”課堂，促進教師專業發展。

（四）個性化推薦，優化資源配置

智能研修平臺通過教師的個性化特征精準定位教師專業發展的需求與偏好，從而為教師推薦個性化研修資源，確保資源與教師的需求精準匹配。這種自適應的推薦機制，能夠有效支持教師的研修活動，促進他們的專業發展；同時，提升研修平臺的資源利用率，促進教育領域的數字化轉型與智能化發展。

結語

綜上所述，為了深入推進教育數字化轉型，打造卓越的教師團隊，廣大教育工作者應積極借助智能研修平臺，深入研究人工智能技術支持下的小學教師精準畫像的生成與個性化推薦的服務，從而滿足教師的個性化研修的需求，增強教師研修的積極性，提升教師的教研能力與數字素養。

【參考文獻】

［1］蔣宇瑛，謝玉曉，張燕明.基于教育大數據的教師專業發展策略研究［J］.教育科學論壇，2022（1）：63-66.

［2］胡小勇，孫碩，穆肅.基于畫像技術的教師研修路徑智能推薦研究［J］.電化教育研究，2024，45（2）：106-112.

［3］顧思葦.智能教研平臺中的教師畫像研究［D］.揚州：揚州大學，2023.