幼兒園精準教研：生成式人工智能賦能視角

[中圖分類號]G451[文獻標志碼]A [文章編號]1674-6120（2025）07-0090-15

一、問題的提出

“教研\"是“教學研究\"的簡稱，其內涵是教師個體或群體自發地或有組織地探討解決與教學有關的所有問題，以推進教學不斷進步的研究活動[1。那么，幼兒園教研就是以幼兒園教學問題為對象，由幼兒教師個體、群體或在教研員引領下，自發或有組織地開展的研究活動。當前，在國家大力推進教育數字化轉型的背景下，幼兒園教研與其他學段的教研一樣，也開啟了網絡化、數字化、智能化的轉型[2]。精準教研作為教研數字化的新形態，即基于信息技術收集多模態數據進行分析和應用，是支持課堂教學改進、教學行為優化與教研精準決策的一種新型教研形態[3-4]。精準教研更強調\"實證主義”，即用真實數據準確論證教研問題，改變以往“經驗式”的教研形態，讓教研更加深入和科學。幼兒園精準教研的“精”指深入，“準\"指準確。幼兒園精準教研作為基礎教育階段精準教研的組成部分，與中小學段精準教研相比，在研究對象、研究內容與研究方法上都存在一定差異。幼兒園精準教研的研究對象是與3～6歲幼兒有關的教學問題，研究內容主要圍繞幼兒在園的一日生活與興趣點等，研究方法的使用也更加靈活，側重使用觀察與案例研究法，分析幼兒在游戲與學習生活中的表現。然而，3～6歲幼兒所處年齡段的復雜性，以及平時開展活動的多樣性，導致可供幼兒園精準教研使用的數據資源積攢得越來越多、種類模態越來越復雜。幼兒教師很難在如此龐雜的數據資源里，甄選出符合主題需求的支撐數據，這不僅會讓幼兒教師無法精準闡釋教研主題，更使幼兒教師在后期形成教學研究方案時，耗費更多的時間與精力，拉長精準教研時間戰線和加重教研工作負擔[5]。簡言之，教研數據資源的冗雜與零散，會導致幼兒園精準教研出現效率、精準度雙低的問題。

生成式人工智能是一種依托機器學習與深度學習對數據集進行學習，自動生成符合指令需求的文本、圖片、視頻、音頻等多模態數據的通用型人工智能[。當前，生成式人工智能已廣泛應用于教育領域，并且針對不同的教育主體有相應的應用場景[7-8] 。在學生主體應用方面，國內科技企業致力于研發智能教學應用程序和教學系統。例如：科大訊飛推出的“星火語伴”APP能提供多場景口語對話、多語種翻譯等服務；訊飛心理健康教育方案中的“AI減壓星球”，首創人機對話減壓模式，隨時為學生提供高質量的心理輔導；智能化學習系統則基于“最近發展區\"理論，根據學生以往的學習水平，自動推薦合適的學習任務和練習題。在教師主體應用方面，從課前教師智能自動備課、課中智能輔助教學，到課后智能作業批改，再到智能測試題庫，生成式人工智能雖皆嶄露頭角，但涉及教研的應用場景并不多，應用主要針對基礎教育中小學段教研，面向幼兒園教研的應用相對匱乏。

人工智能為教育變革帶來了更多的可能性，這些可能性包括教育的整個進程9。雖然教研較少應用生成式人工智能，但是生成式人工智能在幫助解決幼兒園精準教研“雙低\"問題上，擁有巨大的潛力。一方面，生成式人工智能可以憑借簡潔的人機智能對話交互界面，在上下文語境中理解幼兒園教研所瞄準的教研主題，理解幼兒教師的教研需求，通過數據挖掘與關系挖掘后，精準定位教研問題，解決精準度低的問題；另一方面，生成式人工智能依靠龐大的教研訓練數據集和快速生成式算法，能夠在較短時間內自動生成符合教研語言邏輯的教學研究內容，極大地節省教師教研檢索數據資料的時間，解決效率低的問題。因此，本文將從生成式人工智能賦能教研的視角，基于扎根理論的研究方法，總結受訪幼兒園教研主體的教研需求，再以教研需求為依據，梳理幼兒園精準教研數據的使用情況，在此基礎之上，結合生成式人工智能的訓練原理，呈現幼兒園教研方案自動生成的實現路徑，為幼兒園精準教研賦能。

二、文獻綜述

隨著大數據、人工智能等新一代信息技術的迅猛發展，教學研究開始轉向以數據為基礎、算法為核心和算力為支撐的精準教研新范式。數據驅動的精準教研通過分析教師教學行為、學生學習表現以及學習環境等多源數據，為大幅提升教學質量提供了堅實的實證依據。精準教研也成為當前學術界和實踐界共同關注的重要議題，現有文獻主要集中探討精準教研的內涵特征、應用成效以及所面臨的挑戰三個維度，本文分別對此展開論述。

精準教研的主要特征在于通過對數據的深入分析，制定具有針對性的改進措施，為精準教學的實現提供實證依據。在精準教研的要素框架中，教研主體和教研模式是精準教研的核心要素[5]。一線教師、教研員、專家等作為精準教研的主要參與者，他們的教研能力、教研需求以及教研偏好，將會影響其對教研信息的判斷是否準確深入，這是能否提升教研精準度的前提。對教師在專業發展生涯中產生的多模態數據展開分析，有助于系統化描摹其教學畫像，從而為教師開展精準教研提供數據支撐[10]，并據此支持數字時代的教師專業發展。除了理論研究，更多學者聚焦于如何發揮精準教研的應用效果。這些研究通常基于實際的教學場景，通過收集實際教學數據，分析不同因素對精準教研實施效果的差異影響，挖掘更多有效促進精準教研的支持條件。比如有學者運用QCA方法探索學校支持服務與精準教研效果的因果機制，發現在學校支持服務構成中，單一的要素不能獨自造就成功的精準教研，即精準教研的成功與否依賴多種因果關系，要更多關注學校支持服務的要素組合[1]。大部分文獻都認為信息技術與數據分析是形成精準教研模式的支撐點。一方面，信息技術的成熟拓展了精準教研模式的多維發展，從傳統面對面向智能化進階，強調教師\"參與式\"的精準教研生態[12]。例如，基于教研云平臺的\"0尺度\"精準教研模式，聯通基層學校一線教師與專家，實現彼此之間\"0距離\"對話，在關注教師獲得更為精準的專業引領的同時，還使教研資源向著集約化的方向發展[13]。另一方面，數據分析為教研實證化提供了方法支撐，推動著教研從經驗驅動范式轉向數據驅動范式[14]。數據作為精準教研的核心要素，引發眾多研究者對此展開多視角多層次分析。例如，有面向智能教學課堂多模態數據的精準教研模式[15]，有基于TPACK框架建構的精準教研資源智能推薦模型[16]，也有構建了“數據匯集一精準分析一分層聚焦一精準實施”的幼兒園精準教研全鏈條實施路徑[17]，還有對團隊組建、集體備課、同課同構與教學實踐等教學行為展開數據分析的精準教研模式[18]

由此可見，現有研究不僅關注精準教研的理論與實踐，而且展望未來精準教研的發展趨勢，以及探討精準教研在實施過程中可能遇到的風險挑戰。精準教研通過采集教師教學過程性數據，生成相關診斷性分析報告，為教師精準發現教學問題、反思教育實踐提供證據支持[19]，這將為精準教研的各關鍵環節改進注入新的實證活力。然而精準教研過于依賴多源大數據，包括學生教育背景、學習成績、教師教學行為等，這些數據的收集和分析缺乏有效的數據隱私保護措施，導致侵犯學生和教師的隱私，并且所收集的數據不完整、不準確或隱含歧視，這都會導致分析結果存在偏差，從而影響教研結果的可靠性，未來還需要對糾偏這些問題進行更加深入的分析與探討。

三、數據收集與扎根分析

（一）數據收集

本文通過半結構化訪談進行數據收集，采用線上（微信視頻、語音）的方式進行訪談。訪談對象的遴選標準為：（1）有參與幼兒園精準教研的經歷，即有利用大數據、大模型等促使教研更加精準的工作經歷；（2）能積極配合訪談工作。

扎根理論是社會科學研究中的一種系統方法論，通過有條理的數據收集和質性分析來構建理論[20-21]。按照扎根理論的實踐操作要求和步驟，類屬需要達到理論性飽和，即當屬性基本齊全時再繼續收集資料就會出現重復[22]，為避免無效勞動，此時便沒有必要繼續增加訪談人數。因此，本文基于扎根理論的理論飽和原則，在對每份訪談資料進行編碼整理時，都會與之前的訪談記錄進行對比，最終在梳理第23名受訪者記錄時發現不會再有新的、重要的信息出現，決定終止訪談活動，且認為此時的訪談已達到理論飽和。綜上所述，本次訪談共計有23名受訪者參與，受訪者包括高校幼教領域專家、幼兒園教研員、有一定教齡的專家型教師以及剛入職的新手教師。預訪談工作在2023年10月開展，2023年11月－12月為正式訪談，訪談歷時三個月，出于受訪者個人隱私保護的需要，對受訪者進行 p1?p2 ……·p23 編號，受訪者信息見表1。

表1受訪者信息統計

（表1續表）

訪談開始前向受訪者講明本次訪談的主題與目的，訪談過程嚴格遵循質性訪談的要求與程序。經受訪者同意，對訪談全程錄音，訪談結束后將訪談資料向受訪者反饋，以免遺漏信息。之后，通過“訊飛聽見”APP，將訪談錄音轉譯為文字。手工校對后，最終得到23份高質量訪談記錄，隨機選取20份記錄，錄入軟件NVivo12.0進行扎根分析，其余3份作為理論飽和度檢驗樣本。

（二）扎根分析

扎根理論被廣泛應用于理論機理的研究，并且適合對問題進行探索性研究，其編碼流程包括開放式編碼、主軸編碼與選擇式編碼[23-24]。對生成式人工智能的應用如何形成精準教研目前尚未達成共識，如果僅局限于形而上的理論探討，可能對日新月異的教育數字化轉型實踐無益，而不需要精準指標測量的扎根理論就比較適合對這類正處于發展過程中的新問題進行探索性研究。因此，本文利用扎根理論以幼兒園實際開展的教研活動為研究對象，通過對教研需求與教研數據使用之間關系的梳理，探究教學研究方案自動生成的實現路徑。

1.開放式編碼

開放式編碼是對原始資料（初始概念）逐句分析、編碼，隨后將其概念化命名，并抽象化為基本范疇的過程。本階段的全部受訪者回答經訪談者梳理后，雖共提取72個初始概念，但存在范疇重復的情況，因此，訪談者進一步根據相似性、相關性原則，對初始概念進行對比以合成基本范疇，最終得到10個基本范疇，詳見表2。

表2開放式編碼與基本范疇

（表2續表）

注：由于原始資料內容篇幅過長，此處只展示一個樣本作為開放式編碼示例。

2.主軸編碼

主軸編碼是以基本范疇為基礎，觀察、分析每一個基本范疇以確定彼此之間的聯系，進而形成主范疇的過程。在本階段，將知識儲備、問題發現、教研能力等10個基本范疇進行歸類，共劃分為認知需求、能力需求、情感需求、教研負擔、教研數據使用5個主范疇，詳見表3。

表3主軸編碼過程

（表3續表）

3.選擇式編碼

繼開放式編碼和主軸編碼后，選擇式編碼是把多個主范疇以“故事線”的形式串聯起來，該階段深度分析5個主范疇后整理出兩條故事線。第一條“故事線”是關于情感需求和教研負擔。由于課題壓力和教研倦怠，幼兒教師在某種程度上會感到一定的教研負擔，為了減輕負擔，其期望能有更多專業的、精確的以及使用便利的教研數據資源可供使用，從而提高教研效率。第二條“故事線”是關于認知需求和能力需求。這兩種需求通過因果和調節路徑差異化影響教研數據的使用。根據兩條“故事線\"的梳理，最終將“教研數據使用\"確定為核心范疇，并確定核心范疇與主范疇二者之間的關系，詳見表4。

表4選擇式編碼及關系結構

（表4續表）

4.飽和度檢驗

飽和度檢驗是確保在資料分析中不會再產生新的概念和范疇的過程[25]。本文對剩余三份訪談文本繼續編碼后，沒有得到新的概念標簽和范疇。因此，根據飽和度檢驗的判斷依據，可以認定訪談已達到飽和。

四、生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的運行架構

幼兒園教研需求與教研數據準確適配、教學研究方案精確自動生成、教研變得更有效率和更加精準是生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的核心要義。本文基于扎根理論分析結果，厘清幼兒園教研主體的教研需求和教研數據的使用情況，以此規范教研訓練數據集，并確定與之匹配的生成算法模型，為幼兒園教學研究方案自動生成的運行架構作出學理闡釋。

（一）生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的核心要素

數據和算法是人工智能的核心要素[26]，因此生成式人工智能應用下幼兒園精準教研的結構分析主要涉及教研訓練數據集和生成式算法模型。

1.訓練數據集

為生成式人工智能提供幼兒園教研訓練數據集，是實現教研方案精準自動生成的前提，數據集不僅要求量大，而且還需要有高質量的標注數據[27-28]，以提高算法的準確性和魯棒性。然而，目前以ChatGPT為代表的生成式人工智能所使用的訓練集主要來自國外，這在數據標注和參數調校上存在思想文化偏差29，特別是教研作為中國本土化的教育理念[30]，能否直接采用國外關于教學工作的數據進行計算，值得商榷。基于對“教研數據的使用\"分析，發現幼兒園教研數據分為行為數據、互動數據和資源數據三類。

首先，行為數據包括幼兒活動行為和教師教學行為兩大方面。幼兒活動行為數據主要統計幼兒在活動中的興趣表現以及每個幼兒的成長記錄袋等，教師教學行為數據則記錄了教案、教學課件、教師上課時的言行舉正等。師幼在課堂中的行為是洞悉教學過程和學習本質的重要依據，是實現精準教研的關鍵證據[31]。隨著數字化行為采集設備的迭代升級，教學行為數據由傳統的單模態向多模態發展，外顯行為數據的采集也越來越全面[32]。例如，幼兒教師組織活動時的語音語調、面部表情和肢體動作都可以通過傳感設備形成數據，除此之外還有活動組織的錄播和視頻回放數據。其次，互動數據來源于教學共同體產生的數據資源，主要由師師之間、師幼之間、人機之間的互動數據構成，不同的互動數據在差異化的標注規則下進行標注，其中蘊含著不同的教學研究價值。最后，資源數據的覆蓋面最為廣泛，傳統的資源數據只占其中的一小部分，占比更多的是數字化的網絡資源，比如國家“智慧教育\"平臺的教研資料，知網、萬方等大型知識庫中的教研學術成果[33]

2.算法模型

生成式人工智能主要依靠機器學習與深度學習為教研主體提供服務[34]。傳統上，機器學習分為監督式學習、非監督式學習、強化學習三種類型[35]，旨在讓機器自動學習教研訓練數據集。監督式學習雖通過訓練帶有標注的數據，使輸入、輸出數據之間有一定的映射聯系，但這樣自動生成的文本存在明顯的人為痕跡。非監督式學習則不需要對數據進行標注，通過直接訓練數據發現其內在的相關關系，使生成的文本盡量貼近輸入的教研關鍵詞或主題。強化學習源于“生成一反饋一再生成”的學習機制3，借助人為干預使機器學習結果更加符合教研主體的偏好和語言習慣。深度學習是機器學習的新方向，其核心在于構建深度神經網絡[37]，通過模擬人腦多層神經網絡來發現數據之間的復雜規律，由卷積神經網絡、循環神經網絡等方法構成。精準教研對數據來源的科學性、內容生成的準確性與教研需求的適配性有更高的要求，需要采用經教研數據集訓練后的專用大語言模型。通用大語言模型由于應用場景的適配性過于廣泛，可能存在算法偏誤問題，將直接影響幼兒教師對教學問題的判斷和決策。

（二）生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的主要流程和內容

在教研訓練數據集與算法模型完備的基礎上，依照數據采集、數據預處理、模型訓練、內容生成、評估優化等流程規范，能促進生成式人工智能賦能幼兒園精準教研應用的順利落地，具體流程如圖1所示。

1.數據采集階段

數據采集是實現幼兒園教研方案自動生成的基礎，數據采集的范圍和質量直接影響后續模型訓練的結果。為確保數據的專業性與科學性，應盡可能全面整合幼兒園教研單模態與多模態數據。不同類型的幼兒園教研數據的采集方法會有所區別，如行為數據的采集以人工記錄和傳感感知為主，互動數據的采集以記錄日志和交互記錄為主，資源數據的采集則以專門建設和動態建構為主。

2.數據預處理階段

數據采集階段會不可避免地囊括一些重復無效、不精確或異常的數據，一般不能直接供模型訓練使用。這需要對采集的數據進行預處理，先對教研訓練數據進行清洗以排除無效數據，之后再實施數據標準化和向量化處理，目的在于統一數據格式并以向量的方式呈現采集數據，便于下一步模型分析與處理數據分布使用。簡言之，數據預處理包括數據清理、數據集成、數據變換、數據歸約等流程[15] 。

3.模型訓練階段

將預處理后的教研數據導入教育專用大模型，通過學習和訓練促使生成式人工智能具備幼兒園教研“思維”。具體的模型訓練階段分為三層：基礎能力層要求基于大語言模型的通用算法，在沒有預設幼兒園教研主題的情況下，對教研數據集展開計算，以精準預測多樣化的教研任務需求；專業能力層基于教育場景模型庫，側重特定的教育場景，比如行為分析模型、互動分析模型、情感計算模型等；應用服務層是人機交互界面，基于基礎能力層和專業能力層的計算結果，供教研主體依據自身需求靈活自由調用。

圖1教研方案自動生成機制

4.內容生成階段

基于應用服務層提供的人機智能交互界面[38]，將幼兒園教研主題直接鍵入后，生成式人工智能會調用對應的數據集與算法模型，根據指令自動生成目錄和文本。以“幼兒對編程課程的興趣表現\"報告為例，將主題鍵入應用服務層后，經“幼兒”“編程課程\"\"興趣表現”等關鍵詞的識別，生成式人工智能將直接調用與之關聯的訓練數據集，根據數據模態類別采用相應的模型進行建模計算。比如，視頻分析模型就用來分析幼兒編程活動的視頻錄課，經模型計算結束后自動生成研究報告。

5.評估優化階段

評估優化階段雖是整個流程的最終階段，但也是一個持續改進的階段。教研方案自動生成后，可以使用專家評估、用戶反饋等方式評估生成內容的準確性和科學性，再以評估結果為基礎，進一步思考如何優化調整數據和模型，形成更加切合幼兒園教研實際需求的生成式人工智能模型，

質言之，本文在梳理幼兒園教研主體需求與數據使用情況的基礎上，經教研訓練數據集與算法模型規范，系統呈現了一套完整的生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的流程規范。研究結果認為，生成式人工智能將破解幼兒園精準教研效率低、精準度低、教研內容零散等問題，在幼兒園進行精準教研的不同階段，為其帶來新的支持。在幼兒園精準教研的準備階段，幼兒教師可以根據本園教研計劃，借助生成式人工智能，從海量的數據中提取有價值的信息，收集整理相關的教學資料、案例及以往研究成果，為后期精準教研提供有力的支持。在幼兒園精準教研實施階段，幼兒教師能借助生成式人工智能技術，在理論學習、集體備課、案例分析與專題研究多種情況下，快速搜索更加科學、客觀的依據，了解自己認識范圍以外的信息，打破“信息繭房”，輔助精準教研實施。在精準教研總結與評估階段，教師更是可以利用生成式人工智能高效的文本處理能力，生成個性化、精準化的教研成果，這些成果直接應用于幼兒園教學活動實踐，為教師今后提供更有針對性的教學。

五、對生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的反思與建議

（一）對生成式人工智能賦能幼兒園精 準教研的反思

幼兒園精準教研的目的就在于，讓研究對象更具有整體性，研究主題更加準確。而幼兒園精準教研要想做到既“精”又“準”，首先，幼兒教師要對所研究的問題非常熟悉，全面了解該問題的現狀發展后，才能讓教研更加深入。其次，幼兒教師手中要有足夠的教研數據，才能為后期準確解釋研究問題做支撐。在有了生成式人工智能的輔助之后，幼兒教師現在只需將教研主題鍵入智能交互界面，系統便會調用數據集與模型，精準定位教研問題，并在較短時間內按步驟生成一份具有一定參考價值的教研報告，幫助教師從前期繁重的文獻檢索和綜述撰寫中解放出來，大大減輕教師的教研負擔，以騰出更多的時間和精力進行更高水平的教學活動思考，從而提高幼兒園教研的效率和精準度。然而，生成式人工智能在帶來技術賦能效應的同時，也會由于“技術利維坦\"的客觀存在對幼兒園精準教研產生新的挑戰。

1.自動生成內容的可解釋性較弱

自動生成內容的可解釋性弱是指人們難以理解生成式人工智能為何生成此特定內容。在幼兒園精準教研中，從教師輸入教研關鍵詞，到自動輸出教研方案，整個過程都是機器訓練和學習數據，這些過程往往非常復雜，且缺乏直觀的表示方式，此過程可能連算法工程師都無法洞悉，被稱為“算法黑箱”。由于生成式人工智能的計算過程仍然是“黑箱”，模型只是對訓練數據進行相關性而非因果關系分析，所以還是難以清晰揭示教研信息之間的內在邏輯。這種不確定性的分析可能導致生成的內容不符合精準教研預期，生成的教研內容存在邏輯上甚至是知識方面的錯誤，這將會誤導一部分學前教育知識儲備較弱的幼兒教師，有違技術賦能的初衷。

2.可能固化幼兒教師的教研思維生成式人工智能的強擬人性，給教師在

教研活動中的主體性與能動性帶來了沖擊，可能導致幼兒教師教研思維的固化。具體來說，這種固化表現為以下兩個方面。

一方面，思維固化表現為幼兒教師過度依賴生成式人工智能所生產的內容。生成式人工智能強大的任務處理能力，使幼兒教師只需要簡單輸入幾個關鍵詞，便可在短時間內獲得一份結構較完整、內容較豐富的教研方案。倘若經常使用該技術生成教研方案，不僅會出現許多雷同的教學活動，更重要的是可能導致教師不愿再主動思考教學問題，忽視了對教學本質的探究、缺乏對幼兒年齡階段特點的深入思考。簡言之，過度依賴生成式人工智能，容易讓教研失去創造性和藝術性，最終僵化了教學思維。

另一方面，限制了幼兒教師的批判性思維發展。生成式人工智能雖然能夠模擬人類的思維方式，但是在情緒情感等方面仍與人類有一定差距。生成式人工智能自動生成的教案可能會忽視幼兒與同伴、教師之間的情感互動表現，而幼兒教師假如不對自動生成內容進行審慎評估，只是盲目地直接使用，容易導致教學活動失去鮮活的人性根基。長此以往，便會削弱教師對教學問題的敏銳捕捉能力和批判性思考能力，這最終會致使幼兒教師教研能力下降，沒有發揮生成式人工智能的賦能作用。

（二）對生成式人工智能賦能幼兒園精準教研的建議

基于生成式人工智能賦能幼兒園精準教研可能產生的挑戰，本文有針對性地提出以下兩點建議。

1.增強對自動生成內容的可解釋性解讀增強生成結果的可解釋性解讀，要確保“數據透明”與“算法公正\"貫穿整個教研方案的自動生成過程。“數據透明”在確保數據收集源頭可追溯的前提下，增強用戶對輸入數據的知情權，以應對生成過程中的信息不對稱問題。例如，IBM推出了AIFactShe-ets360網站，提供關于數據集等方面的“情況說明書\"組裝方法，盡可能地提升數據采集的透明性；谷歌引入“LASSI\"表征學習方法來驗證高維數據的個體公平性，使用戶以更加公平的方式處理數據。“算法公正”旨在消除“算法歧視”，由于算法是一項高精尖的前沿技術，其不僅運算過程存在較強的復雜性，連最終形成的推算結果也包含著許多不為人知的自然語言，這對算法工程師來說也是一項具有挑戰性的理解難題[39]。因而，在一開始設計算法的時候，應秉持公正、透明、非歧視的原則，以期為用戶提供無差別的自動生成文本。

2.提高教研主體的人工智能素養

人工智能素養是一個綜合性的概念，具體涉及與數據、算法密切相關的知識儲備、倫理道德和應用能力。教師的人工智能素養是指教師對待人工智能的認知、交互和情感素質[40]，該素養的提升有助于幼兒教師在生成式人工智能時代，更好地適應幼兒園精準教研的新機遇和新挑戰。隨著數字浪潮的深入推進，教育數字化轉型已是必然，為推動教育高質量發展急需與之相適配的教研新形態[4I]。其中，提升教師的人工智能素養至關重要，對幼兒教師個體而言，可從認知和行動層面做出努力。第一，在認知上，教師要積極主動學習生成式人工智能的相關知識，從多角度反思自己的教研，才能在生成式人工智能廣泛應用的大環境下堅守正確的教研觀念。第二，在行動上，教師要學會甄別生成式人工智能的“為”與“不為”，批判性吸收生成式人工智能自動生成的內容，將這些內容只作為精準教研的參考，而不是全盤接受生成式人工智能對教研問題所作出的判斷。換言之，幼兒教師需要明確哪些教研環節可以借助生成式人工智能完成，哪些教研環節必須由教師親自進行。就幼兒園層面來說，應著力強化幼兒教師培訓，鼓勵開展創新性、個性化教研活動。舉辦以強化人工智能素養為主題的教師專業培訓、研討會等，提升幼兒教師對生成式人工智能的認知和應用能力，尤其是在真實的教研活動中，要引導幼兒教師正確、合理地使用生成式人工智能，帶著獨立的思考去批判性使用生成式人工智能所生成的內容，避免陷入算法推送所帶來的“信息繭房”困境。“人機協同\"才能有效發揮幼兒教師和生成式人工智能的雙方優勢，切實賦能幼兒園精準教研。

生成式人工智能賦能的精準教研不能只是停留在理論探討層面，而應積極在教育場景中進行推廣和實踐。精準教研在實踐中可能產生的不公平，主要是由數據代表性不足、數據濫用、隱私泄露等引致，破解這些難題的根源在于如何確保輸入給算法的數據是可信的。區塊鏈技術被視為價值互聯網的基石，憑借其防篡改、可追溯、去中心化、數字化信任等特征在促進數據可信流通領域中有著至關重要的應用價值。因此，未來精準教研平臺的打造，應積極在生成式人工智能技術框架中引入區塊鏈，為確認數據來源（提高數據代表性）界定數據使用范圍（避免數據濫用）、防范數據安全風險（保護數據隱私）等提供技術解決路徑，最終形成高質量的精準教研。

參考文獻：

[1]劉月霞.追根溯源：“教研”源于中國本土實踐[J].華東師范大學學報（教育科學版），2021（5）：85-98.

[2]李傳英，余琳，劉玉梅，等.縣域學前教育精準教研：內涵、特征與實現策略[J].學前教育研究，2023（11）：79-82.

[3]林梓柔，胡小勇.精準教研：數據驅動提升教師教研效能[J].數字教育，2019（6）：42-46.

[4]張思，張津銘.數字循證教研：內涵、理念與推進路徑[J].中國遠程教育，2024（9）：54-64.

[5]陳鋒娟，章光瓊，張思，等.精準教研的內涵特征、價值取向與發展路徑[J].中國遠程教育，2024（3）：68- 78.

[6]趙雯.生成式人工智能生成內容治理研究：以ChatGPT為視角[J].通信與信息技術，2024（2）：95-99.

[7]鄭蘭琴，高蕾，黃梓宸.基于生成式人工智能技術的對話機器人能促進在線協作學習績效嗎？[J].電化教育研究，2024（3）：70-76，84.

[8]楊宗凱，王俊，吳砥，等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023（7）：26-35.

[9]顧小清.人工智能促進未來教育發展[J].教育與教學研究，2021（4）：1-2.

[10]胡小勇，林梓柔.精準教研視域下的教師畫像研究[J].電化教育研究，2019（7）：84-91.

[11]鄭欣欣，曾媛，曾祥翊，等.智能精準教研中學校支持服務對教研效果影響的組態研究：基于定性比較分析方法[J].中國電化教育，2023（10）：111-119.

[12]胡小勇，曹宇星.面向“互聯網 + ”的教研模式

與發展路徑研究[J].中國電化教育，2019（6）：80-85.

[13]崔云宏.基于“云\"背景下的“0尺度”精準教研模式探索實踐[J].教育理論與實踐，2022（5）：

32-35.

[14]章敏，周坤亮.基于數據分析的精準教研：數字化時代教研轉型的一種探索[J.人民教育，

2023（2）：71-73.

[15]王超，顧小清，鄭隆威.多模態數據賦能精準教研：情境、路徑與解釋[J].電化教育研究，

2021（11）：114-120.

[16]楊麗娜，陳玲，張雪，等.基于TPACK框架的精準教研資源智能推薦研究與實踐[J].中國電化教育，2021（2）：43-50.

[17]孫楊，熊壯.智慧賦能：構建基于保教數據分析的精準教研[J].教育科學論壇，2024（8）：42

-46.

[18]張曼.基于教學行為分析的精準教研模式研

究及應用[D].黃岡：黃岡師范學院，2020，

[19]黃榮懷.人工智能正加速教育變革：現實挑戰與應對舉措[J].中國教育學刊，2023（6）：26-

33.

[20]卡麥茲K.構建扎根理論：質性研究實踐指南[M].邊國英，譯.重慶：重慶大學出版社，2009：12-13.

[21]陳向明.質的研究方法與社會科學研究[M].

北京：教育科學出版社，2000：332-338.[22]陳向明.扎根理論在中國教育研究中的運用探索[J].北京大學教育評論，2015（1）：2-15，

188.

[23]朱德全，曹渡帆.高等教育場域“底層文化資本”是否可行？：基于對農村籍大學生學業生涯的質性分析[J.河北師范大學學報（教育科學版），2022（2）：33-42.

[24]吳毅，吳剛，馬頌歌.扎根理論的起源、流派與應用方法述評：基于工作場所學習的案例分析[J].遠程教育雜志，2016（3）：32-41.

[25]魏瑞斌，李博文，田大芳.扎根理論在國內人文社會科學應用現狀分析[J].科技情報研究，2023（2）：1-12.

[26]劉三女牙.人工智能 + 教育的融合發展之路

10.[27]李陽，曾祥翊.人工智能賦能教研高質量發展：智能精準教研的理論框架、實踐藍圖與發展脈絡［J].中國電化教育，2022（11）：99-107，122.

[28]于浩，張文蘭，楊雪瓊.生成式人工智能在教育領域的應用、問題與展望[J].中國成人教

育，2023（7）：30-36.

[29]荊洲，楊啟光.生成式人工智能賦能教育研究 范式變革：機理、風險與對策[J].中國電化教

育，2024（3）：68-75.

[30]程介明.教研：中國教育的寶藏[J].華東師范

大學學報（教育科學版），2021（5）：1-11.[31]張雪，王麗麗.教育大數據驅動的精準教研模

式研究[J].中國成人教育，2021（2）：27-33.[32]胡小勇，徐歡云.“互聯網 + 教研”形態研究：

內涵、特征與趨勢［J].電化教育研究，2020

（2）：10-16，31.

[33]穆肅，譚梓淇，駱玉秀，等.面向精準教研的立體知識圖譜構建方法研究[J].電化教育研究，

2023（5）：74-81.

[34]盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等.生成式人工智能的教育應用與展望：以ChatGPT系統為例[J].中國遠程教育，2023（4）：24-31，51.

[35]劉邦奇，聶小林，王士進，等.生成式人工智能與未來教育形態重塑：技術框架、能力特征及應用趨勢[J].電化教育研究，2024（1）：13-20.

[36]馮軒聞，袁新瑞，孫霞，等.結合強化學習和

DenseNet的遠程監督關系抽取模型[J].計算

機應用與軟件，2024（2）：138-144，208.[37]劉婧鞾，劉一萌，顧小清.指向核心素養的智能化深度學習系統框架[J].遠程教育研究，2023（6）：112-120.

[38]李金鵬，張闖，陳小軍，等.自動文本摘要研究

綜述[J].計算機研究與發展，2021（1）：1-21.[39]張雙志.虛擬教研室：數字時代教研知識的共同生產[J].黑龍江高教研究，2023（7）：155-

160.

[40]胡偉.人工智能何以賦能教師發展：教師人工

智能素養的構成要素及生成路徑[J].教師教育學報，2024（2）：39-47.[41]陳婷，甘夢蝶.教育信息化促進基礎教育高質量發展：邏輯、困境與路徑J.教育與教學研究，2022（9）：120-128.

（責任編輯：張蕾）

Abstract：Generativeartificial intellgence，with its technologicaladvantageofautomaticallygenerating content，providesatechnical solutiontotheproblemoflowaccuracyandeficiencyfacedbycurrentkindergartenteachingresearch. Tothisend，basedonthegroundedtheory，theinterviewcontentofmultipleprescholteachers，researchers，andsubject expertswasanalyzed，anda\"structure-mechanism\"analysisframework wasconstructedtoprovidetheoretical explanations forempoweringprecise teachingesearchinkindergartenswithgenerativeartificialinteligence.Certainly，whilegenerative artificial intelligencehasanimprovingefectontheaccuracyandefciencyofkindergartenteachingresearch，italso brings\"technologicalLeviathan\"challenges.Tobetteradressthechallngesofweak interpretabilityofautomaticallyeneratedcontentandrigidteachingresearch thinkingamong teachers，furthersupport isneededinenhancingtheinterpretability of generated content and enhancing the artificial inteligence literacy of preschool teachers.

Keywords： kindergarten teaching research;precise teaching research;generative AI;grounded theory