冯晓英 郭婉瑢 黄洛颖
【摘要】
智能时代为教师专业发展提出了新的目标要求,也提供了新的方法手段。智能技术应从基础规律层、环境设备层、创新应用层综合着力,赋能“智能+教师专业发展”。智能时代为教师专业发展实践中长期以来存在的几个现实困境提供了新的解决方案。与此同时,也带来了新的挑战,包括“智能+教师专业发展”目标与内容的新要求、“智能+”专业发展模式设计的新挑战、智能技术与大数据应用的新难题。应对“智能+教师专业发展”的新挑战,需要做到:①转变教师培训与研修项目的目标、模式与策略,培养教师核心能力;②为教师教育者提供设计理论、方法与工具支持,促进专业发展模式创新;③提升教师教育者的信息化教学能力与数据素养;④深化教师专业发展规律挖掘的基础研究,加强智能技术工具的教育内涵,强化智能技术在教师专业发展基础规律层的赋能。智能时代教师专业发展变革必将带来教师专业发展的模式转变与范式转变。
【关键词】 智能时代;教师;教师专业发展;教师培训;智能教育;“智能+教师专业发展”;“智能+教师培训”
【中图分类号】 G451.2 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x(2021)11-0001-08
一、问题提出
习总书记在2019年国际人工智能教育大会的贺信中提出,“积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新”(新华社, 2018)。《教育信息化2.0行动计划》《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》等多个政策文件,都大力推动将人工智能、大数据等信息技术作为教育变革创新的驱动力,其中始终有两个着力点和关键词,即教学模式创新和教师专业能力提升。对教师而言,这二者密不可分。教育科技对教师的专业成长而言,既是目标要求,也是方法手段。
一方面,智能时代为教师专业发展提出了新的目标要求。《2021年地平线报告(教学版)》明确提出确保教师技能和素养与技术同步的重要性(UNESCO, 2021)。在新的教育生态中,教师面临着教与学关系的重构、教学内容的更新、教学职能的转变、智能技术的应用、教学空间的转换等新的挑战,这对教师的主体作用、教育教学能力、技术整合与应用能力、学习支持与服务能力等都提出了新的要求(赵磊磊, 等, 2021)。智能技术与教学深度融合创新,是智能时代对教师教学实践提出的新目标;智能技术与教学深度融合创新的能力提升,则是智能时代对教师专业发展提出的新目标。
另一方面,智能时代也为教师专业发展提供了新的方法手段。智能技术不仅为教师教学实践中教学模式改革与创新、“智能+教育教学”提供了新的方法手段,也为教师的专业学习、“智能+教师专业发展”提供了新的方法手段。《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》明确提出了推动人工智能与教师专业发展的融合,探索“智能+教师培训”的核心要求。
针对以上两个方面,现有文献更多从教学实践的视角出发,从“智能+教育教学”的角度关注智能时代教师的角色变化、能力要求等,而从教师自身专业学习或教师培训的视角探讨“智能+教师专业发展”的较少,但后者恰恰是帮助教师更快更好适应“智能+教育教学”要求的关键。我们不仅要关注以人工智能技术为代表的智能时代可能为传统的教师专业发展带来哪些新的契机与解决方案,同时也要思考以人工智能为代表的信息技术可能为教师专业发展带来哪些新的问题与挑战,以及针对这些新问题与新挑战的解决路径。
因此,本文从教师专业学习与成长的视角,以“智能+教师专业发展”为关注点,尝试回答四个问题:①智能技术如何赋能教师专业发展?②智能时代为当前教师专业发展的现实困境提供了哪些解决路径?③智能时代可能为教师专业发展带来哪些新的挑战?解决路径是怎样的?④智能时代教师专业发展的变革趋势是什么?
二、智能技术赋能教师专业发展的着力点
智能技术支撑下的教师专业发展是一个系统工程,智能技术助力教师专业发展,其着力点不仅仅在环境设备层,还可以在基础规律层和创新应用层。其中基础規律层为教师专业发展提供理论基础,帮助理解智能时代“教师怎样学习最有效、怎样教学最有效”的问题;环境设备层是智能时代教师专业发展的基础设施,也是支持基础规律探索和创新应用的保障;创新应用层是智能时代教师专业发展的实现样态,也是促进教师专业发展的变革点和落脚点。智能技术在基础规律层、环境设备层、创新应用层综合着力,赋能“智能+教师专业发展”。
(一)环境设备层
智能技术赋能教师专业发展的第一个着力点是环境设备层。互联网、大数据、学习分析、人工智能技术等能够为教师专业发展创设新环境、提供新工具,如专业研修环境、教学实践环境、教师发展评价工具、知识管理工具等。
1. 线上线下混合的专业研修环境,不仅为教师专业发展创设灵活开放的专业学习空间,更为解决真实情境下的教学问题搭建了真实的、与教学贴近的研修场景(冯晓英, 等, 2021)。
2. 多元技术支撑下的教学实践环境,为促进教师理论知识与实践知识的结合,探索更加个性化、高质量教学的教学模式创新提供实践平台。
3. 数据驱动的教师发展评价工具,不仅能够在教师工作实践场景中为教师专业成长提供全工作流的伴随式数据采集、成长记录与发展评价,也能够在教师培训与专业学习场景中提供全过程的数据采集、专业学习电子档案、教师成长画像、专业发展评价等。
4. 云技术支持的知识管理工具,能够支持教师优质实践知识的提取、管理与共享。
(二)基础规律层
智能技术赋能教师专业发展的第二个着力点在基础规律层。大数据、人工智能为代表的智能技术能够为深度挖掘和解释教师专业发展的本质规律和内在机理提供支撑,如教师的专业学习规律、教与学规律、教师的知识生成规律、教师专业发展的组织进化规律等。
1. 专业学习规律。大数据分析、人工智能技术能够深度揭示教师专业学习的发生机制和影响要素的内在关系逻辑,通过采集和挖掘教师专业学习数据对教师个体和群体的专业学习过程和效果进行精细化分析,对认知、情感、动机、行为等影响要素进行系统性挖掘,实现对教师专业学习发生规律的证据式呈现,推动对教师专业学习影响因素的整体性理解。
2. 教与学规律。对于教与学规律的探索,需有限定的教育情境,将教师、学生、环境、资源及其教学的各种影响因素作为有机共同体来探索(郑永和, 等, 2021)。智能技术转变了认识教与学规律的方式,拓展了教与学规律的认知范畴,如学习分析技术、人工智能技术通过对测试、试卷、文本、语言、表情、行为、视频等的自动识别与分析,能够帮助教师对教学互动规律、协作学习规律和学生认知发展规律等形成更加全面、深入的认识。
3. 知识生成规律。一方面,以互联网为代表的智能技术加速了知识的流转,促进了知识观的变革,推动了教师专业知识的生产趋向于碎片化、境域化、个性化、群智协同,也因此催生了新的教师知识生成规律;另一方面,以学习分析、自然语言处理等为代表的智能技术又为深入分析、挖掘教师的知识生成规律提供了新的方法和路径。
4. 组织进化规律。智能技术既催生了教师专业发展多元主体的专业管理和治理体系、网络化的协同架构以及多元化专业发展协同形式,同时又为深入挖掘智能时代教师专业发展组织进化规律提供了新的方法手段。
(三)创新应用层
智能技术赋能教师专业发展的第三个着力点是创新应用层,推动教师专业发展应用模式的创新,如教师培训模式创新、教师教研模式创新、教师发展评价模式创新、教师专业发展组织模式创新等。
1. 培训模式。智能技术能够创设多元异步的专业学习空间,促进非正式学习与正式学习的融合,推动线上学习、线下学习与工作现场学习(校本研修)融合的混合式培训模式创新。
2. 教研模式。智能技术促进了教研模式结构的变革,创建了协作互通的教研氛围,发挥社会的协同力量,促进了教研模式的协同化、专业化和精准化,催生了网络教研、混合式教研、教研共同体、协同教研、数据驱动的精准教研等新的教研形式。
3. 评价模式。智能技术促进了教师专业发展评价的目标取向、评价方式和评价范式的变革,促进专业发展评价由结果性评价向过程性评价转变,由传统的经验驱动的评价向数据驱动的循证式评价、精准评价转变。
4. 组织模式。智能技术催生了新的专业发展组织样态,如汇聚草根教师的知识与经验的知识服务模式、专业研修社区等,为不同学科、学校、区域的教师搭建了沟通协作的桥梁,为教师提供了群智协同、经验汇聚的平台。
三、教师专业发展的现实困境与解决路径
我国高度重视教师培训,为教师提供了各级各类的教师培训项目。作为促进教师专业发展的重要方式,教师培训在助力教师专业发展提质增效的同时也仍存在一些发展中的问题(冯晓英, 等, 2021)。长期以来,教师培训实践存在几个典型的困境和难点。那么,智能时代能够为这些现实困境提供怎样的解决方案?
困境一:教师的专业发展需求难以满足,缺少精准性与个性化。
我国教师培训与研修项目越来越重视需求分析。然而长期以来,教师培训实践中存在两个错位:其一是简单、静态的训前需求调查与教师专业发展需求的境域性、动态性、复杂性之间存在错位;其二是“千人一面”的培训内容与“千人千面”的教师发展需求之间存在错位。这两个错位导致了教师培训缺少精准性与个性化。
针对第一个错位,在培训前的需求调查、能力测评基础之上,智能技术能够记录并分析教师的专业成长数据,如近年的教学视频、教学成果、研究成果等,深度挖掘教师专业发展的境域性需求;能够记录并分析教师专业学习数据,通过过程追踪挖掘教师专业发展的动态性需求;能够通过成效评价和伴随式学习诊断发现教师知识与能力短板,挖掘教师专业发展的精准需求。
针对第二个错位,智能技术能够在精准识别教师发展需求、构建教师专业发展需求画像的基础上,为教师提供动态化学习内容、多选择学习路径,以及伴随式学习诊断和自适应学习推荐。
总而言之,“智能+教师专业发展”通过智能技术支持下的动态、持续、境域化的需求分析,以及需求驱动下培训内容、资源、活动的动态生成与个性化推荐,实现教师专业发展需求的精准识别和供需适配,从而为这一现实困境提供了解决路径。只有基于动态、持续的需求分析所形成的动态生成课程,其生成性培训内容、活动和资源才能越来越贴近教师的真实需求,才能有吸引力和生命力(冯晓英, 等, 2019)。
困境二:教师的专业学习投入难以高质量维持,学习低效。
如何激发教师的学习兴趣与动机,吸引并激励教师持续、深度参与专业发展活动,一直是教师培训和研修项目的难点。这在很大程度上是由于绝大多数培训和研修项目仍然采用集中大班讲授、知识灌输式的培训模式,即“外部灌输类的专业发展课程”(陈向明, 等, 2013)。只有让教师深度参与、主动学习,才能真正提升教师专业学习的成效;参与式学习能够变被动学习为主动学习,从而显著影响教师知识水平、教师实践技能、教师自我效能感(冯晓英, 等, 2020)。
那么,如何才能激發教师深度参与和有效学习呢?针对这一困境,“智能+教师专业发展”的解决方案包括情境、支架两个关键词。
关键词一:情境。陈向明等(2013)指出,教师的学习应当是情境依赖的,本质上是一种社会文化活动,是发生在实践共同体中的。基于真实教学情境、真实教学任务、真实教学问题的学习,才能激发教师的深度参与和有效学习。智能技术能够为教师专业发展创设基于真实教学情境的、线上线下与教学现场融合的全时域的学习空间,真实任务驱动的问题解决式学习,以及沉浸式的学习体验,从而激发教师的内在动机与深度参与。例如近年来颇受教师欢迎的多地多校教师远程同课异构活动,就是通过网络视频会议和直播技术将线上线下与教学现场融合、为教师创设真实教学情境、帮助教师解决真实教学问题的混合式研修活动。
关键词二:支架。相比集中讲授时的被动学习,教师在开展基于真实教学情境、真实任务驱动的主动学习过程中也将面临更多挑战和困难;能否有效解决这些困难和挑战,可能影响教师的后续参与,也会影响教师最终的学习成效。因此,有效维持教师的深度参与,还需要为教师提供持续性的支持和指导,包括知识性支持、工具性支持、社交性支持、情感性支持等(杨琴, 等, 2020)。智能时代的教师专业发展项目,能够在智能技术支持下,持续关注每位教师的最近发展区,并为教师提供动态的支架式指导与支持,如基于网络的专家引领与同伴互助、共享式实践知识库、全过程的智能化学习引导、即时的学习激励等。
困境三:教师的专业学习成果难以转化落地,存在能力短板。
教师专业学习的最终目的是促进教师理论与实践的结合、提升实践能力(Borko, et al., 2010)。然而研究表明,当前我国教师培训促进教师观念和知识提升的成效较高,而能力的培训成效最低(冯晓英, 等, 2021; 骆舒寒, 等, 2021)。如何促进教师专业学习成果转化落地、促进教师能力提升,一直以来是教师培训实践的难点和痛点。其主要原因有二:一是能力测评的困难;二是能力培养的困难。Korthagen(2017)指出,教师专业发展已经由强调理论知识掌握的1.0阶段和实践性知识学习的2.0阶段转向强调理论与实践结合的3.0阶段,但在实践过程中往往以强调专家知识传递的1.0阶段和技能培训的2.0阶段为主,以专家讲座和技能培训为表现形式,而这种把理论与实践切割开的专业发展模式造成了培养目标和发展模式的脱节,教师很难把知识、技能的理解直接转化为能力。
智能时代的教师专业发展正是从能力培养和能力测评两个维度,即能力为本的教师专业发展模式和数据驱动的多模态能力测评,为教师专业学习成果转化落地、教师能力提升提供了解决方案。
维度一:能力为本的教师专业发展模式。促进教师能力提升的有效专业发展模式均强调帮助教师开展基于教学场景的迭代改进,如Koellner等人(2014)提出的教师专业发展的问题解决循环模型和Ebaeguin等人(2014)提出的专业学习循环模式。然而,这些模式仍是主要基于教学实践场景,强调设计、实施、改进的单循环迭代模式。智能技术能够将这种传统的单环模式进一步发展为迭代与场景融合的双环模式(如图2所示)。能力为本的教师专业发展双环模式,不仅强调教师设计、实施、改进的循环迭代(此为内循环),更强调通过线下工作坊、线上研修、跟岗实践的无缝衔接与循环迭代,实现教师实践场景与专业学习场景的融合(此为外循环),扩展并优化教师知识学习、专家指导、同行交流的范畴。能力为本的教师专业发展双环模式,通过促进教学实践与专业学习的综合场域中内外双环多个环节之间的充分交叉和融合,更好地促进教师能力螺旋式发展与实践改进。
维度二:数据驱动的多模态能力测评。在线研修、混合式研修都使得教师教学和专业学习的过程性数据可记录,基于过程的教师学习成效评价成为可能;多模态学习分析技术使得对复杂、动态的教师能力测评成为可能;大数据技术、人工智能技术能够帮助教师实现基于证据的教学改进、基于行为分析的教学规律挖掘,促进教师的能力提升和教学改进。例如,利用人工智能技术对教师课堂教学视频的智能分析(孙众, 等, 2021),能够将长期以来依靠专家经验的教师听课、评课、磨课,由经验式、粗放式转变为更加智能和精准的、基于证据的教学改进。
四、智能时代对教师专业发展的新挑战
任何一种新技术,在带来新机遇的同时,也可能带来新的挑战。那么,智能时代可能对教师专业发展带来哪些新的挑战呢?
挑战一:“智能+教师专业发展”目标与内容的新要求。
以人工智能、虚拟现实、大数据等为代表的新兴信息技术推动社会走向智能社会,引发人才需求的变化(李欢冬, 等, 2018),智能时代教师的角色定位和能力要求也发生了转变(郭炯, 等, 2021; 张优良, 等, 2019)。智能时代改变了知识的创造方式,改变了“以教师为中心”的权威知识观,教师的核心功能也不再是知识传递,而在于“育人”,即如何引导学生学会学习。这也就对智能时代教师专业发展的目标和内容提出了新的要求。“智能+教师专业发展”的核心目标将转变为培养教师的创新能力、设计能力、导学能力、自主学习能力。
创新能力。智能技术把教师从繁杂的教学工作中解放出来,使教师能专注于创造性的教学工作。如何创造性地培养学生,应用智能技术创新教学资源、教学策略、教学模式,特别是信息技术与学科教学融合的教与学模式创新,是对教师创新能力的核心要求。
设计能力。智能时代技术的应用会更加复杂化和多元化,要求教师在更复杂的教育情境下完成人机协同的教学任务,这对于教师的教学设计能力提出了更高的要求。教师需要具备设计智能教育环境下有效教学的能力,能够恰当选择、应用智能技术,为学习者创设真正参与性、个性化、探究式的学习环境,促进学生深度学习和能力提升。
导学能力。智能时代教师需要由“教”的专家转变为促进学生“学”的专家,要求教师能够在在线教学、课堂教学、混合式教学等不同学习方式下恰当运用导学技能,“从旁协助”,给予学生有效的支持、引导、激励、反馈,促进学生深度学習与能力发展。
自主学习能力。智能时代的教师专业学习融合了在线和传统学习方式,融合了正式和非正式学习形式,这对教师的自主学习能力、自我调节学习能力都提出了更高的要求。要求教师能够自主确定自己的专业发展需求和目标,规划自己的学习节奏和路径,主动选择和参与学习社区,反思并调整学习。
挑战二:“智能+”专业发展模式设计的新挑战。
教师专业发展新的目标要求必然意味着需要新的培训模式和研修模式。随着大数据、云计算、人工智能在教师教育领域的应用,教师教育正走向精确化、个性化、定制化的“智能研修”新阶段(李栋, 2020)。然而在实践中,一方面欣喜于智能技术为教师专业发展带来新机遇,另一方面又面临着巨大的困难和挑战,如何真正有效设计“智能+”教师培训/研修模式?
目前实践中存在两种典型的设计误区。设计误区一是替代式设计,即将传统的教师专业发展模式照搬到新的技术平台和环境中,其实质是应用信息技术替代或辅助部分传统专业发展活动。设计误区二是拼盘式设计,即过度关注技术应用和技术丰富度,为了“智能”而“智能”,为了“混合”而“混合”,其实质是形成了专业发展活动的“技术拼盘”。
这两种设计都在一定程度上突破了传统的教师培训或研修模式,应用信息技术拓展了教师专业学习的时空、体现了技术的便利性和灵活性。然而遗憾的是,这两种设计都没有充分发挥不同智能技术的优势,且由于本质上仍然是传统的“先知后行”专业发展模式的延续,因此难以适应“智能+教师专业发展”对教师能力培养新目标的需要。由此可见,“智能+教师专业发展”对教师培训与研修项目的设计理念与设计模式创新提出了极大的挑战。
挑战三:智能技术与大数据应用的新难题。
智能技术与教育大数据技术的应用为教师专业发展带来了新的可能。然而,当前智能技术的多样性和局限性,以及教师专业发展的系统性、复杂性和模糊性,也为智能时代的教师专业发展带来了智能技术与大数据应用的新难题,如技术选择与数据应用的困难、数据分析与科学解释的困难和数据安全与隐私保护的困难。
技术选择与数据应用的困难。如何从诸多的工具平台中为教师培训或研修项目选择恰当的技术工具?为了支持对教师专业发展的智能化评价,我们需要采集哪些数据?现有的技术工具和数据不能满足我们的需要怎么办?等等。
数据分析与科学解释的困难。如何对采集到的教师专业发展数据进行科学的建模和分析?基于智能工具和大数据的智能分析结果是否可信?如何科学解释数据分析结果?如何基于数据分析结果进行教师专业发展决策或干预?数据分析结果不可靠或无法解释怎么办?等等。
数据安全与隐私保护的困难。学校和机构应该如何在使用教师专业发展数据的同时确保教师的隐私安全?应该如何在使用教师个人数据的同时不违背隐私伦理?
五、应对智能时代教师专业发展新挑战的建议
(一)转变专业发展目标、模式与策略,培养教师核心能力
在信息技术加速推动教育教学变革的智能教育时代,学校和教师教育机构在规划设计教师专业发展项目时需要主动应对“智能+教师专业发展”的目标要求,通过教师培训/教师研修项目的目标转变、模式转变、策略转变,积极帮助教师发展新能力、适应新要求。
目标转变。一方面,学校和机构需要主动转变教师专业发展项目的目标,由认知取向转变为能力取向,将智能时代教师创新能力、设计能力、导学能力、自主学习能力等核心能力素养作为教师专业发展的关键目标。另一方面,充分发挥智能技术的优势作用,精准识别教师专业发展的境域化需求、动态性需求、个性化需求,设计更加精准、个性化的细化目标。
模式转变。一方面,学校和机构需要积极转变教师专业发展模式,采取能力为本的教师专业发展模式。要满足高素质、专业化、创新型教师队伍建设的时代需求,真正提升教师专业化能力,我国教师培训必须由传统的理論导向的培训观、“知而后行”的培训方式,向实践导向的培训观、“知行融合”的培训方式转变(冯晓英, 等, 2021)。另一方面,充分发挥智能技术的作用,深化教师专业发展模式创新,积极探索线上、线下与教学现场深度融合的教师专业发展新模式。
策略转变。一方面,学校和机构需要针对具体的能力目标设计和选择恰当的专业发展策略,为教师能力发展搭建支架。例如,为提升教师的设计能力与素养,可以采用“设计性学习”的策略;为提升教师的导学能力、创新能力,可以采用“角色示范”的策略,等等。另一方面,教师专业发展项目需要发挥教学示范性作用(朱沛雨, 等, 2020; 周成海, 2019),采用“智能+”的方式设计与组织教师专业发展项目,方能促进“智能+”教师能力目标的达成。
(二)提供设计理论、方法与工具支持,促进专业发展模式创新
智能时代的教师专业发展模式应当是以教师专业学习需求为设计起点,以教师专业学习规律为设计基础,以智能技术为方法手段的新的专业发展模式。实践中在设计“智能+”教师培训/研修模式上的困难,很大程度上是因为教师教育者在设计时缺少 “智能+”教师专业发展项目设计的理念与方法,主要依靠个人经验“摸着石头过河”。因此,学校和机构需要为教师教育者提供理论支持、方法支持、工具支持,帮助教师教育者实现教师专业发展设计理念与设计模式的创新。
理论支持。为了应对“智能+教师专业发展”设计模式创新的新挑战,教师教育者首先需要掌握智能时代教师专业发展的新理论,从而建立对“智能+教师专业发展”的正确认识,更新其设计理念。例如,教师教育者需要理解混合式教师研修并不是网络研修与面对面研修的简单拼盘,需要正确理解混合式教师研修的价值逻辑、学理逻辑、设计逻辑(冯晓英, 等, 2021)。教师教育者还需要了解和掌握教师专业学习的规律,充分认识教师专业学习的实践性、参与性、反思性等特征,并指导其对教师专业发展项目的设计。
方法支持。教师教育者迫切需要有效设计“智能+”教师培训或研修项目的方法指导,如混合式教师研修的设计模式、设计方法,促进教师能力提升的支架策略,以及“智能+”教师专业发展创新模式的典型案例等。
工具支持。为实现“智能+”专业发展模式创新,教师教育者还需要智能工具的支持,不仅需要支持项目实施的平台工具(如网络研修平台),还需要教师专业发展数据采集与存储的工具、个体或群体专业学习特征与规律挖掘的工具(如基于大数据的教师研修智能评价工具),以及支持教师教育者设计并改进研修项目的设计工具、设计分析工具等。
(三)深化基础规律研究与教育内涵,助力数据驱动专业实践的落地
为应对智能时代带来的教师专业发展项目技术选择与数据应用的困难、数据分析与科学解释的困难、数据安全与隐私保护的困难,学校和机构需要提升教师教育者的信息化教学能力与数据素养,平衡数据应用与隐私保护。同时,需要深化教师专业发展规律挖掘的基础研究,加强智能技术工具的教育内涵。
提升信息素养与数据素养。教师教育者需要把握教师专业学习特征,促进专业学习理论与智能技术的深度融合,按“教育的逻辑”考量“技术”的适用性(安富海, 2020)。因此,需要提升教师教育者的信息化教学能力与数据素养,促进教师教育者作为设计者、研究者和促进者三重身份的发展,培养教师教育者对教育数据的解释和分析以及基于数据的决策能力,找到专业学习干预的着力点、制定干预方案以促进教师专业学习。
深化规律挖掘与基础研究。当前“智能+教师专业发展”面临的数据分析与科学解释的困难,一方面是由于现有技术工具本身的局限性,特别是一些技术工具“重形式、轻内涵”,注重技术形式,缺少对教师专业学习特征与规律的内在理解,如一些技术工具缺少教育理论模型支持的“智能”评价结果,其有效性和可解释性存疑。另一方面则是由于我们对智能时代教师专业发展新特征与新规律的认识与理解尚且不够。当前实践中智能技术支持教师专业发展主要着力于环境设备层和创新应用层,而在基础规律层着力不够。因此,“智能+教师专业发展”迫切需要深化教师专业发展基础规律的挖掘与研究,同时也迫切需要加大智能技术工具的教育内涵,强化智能技术在教师专业发展基础规律层的赋能。
平衡数据应用与隐私保护。当前需要创建基于大数据的隐私道德准则,开展教师教育者和专业发展机构的隐私道德教育,提升隐私理念,将保护教师隐私的功能设计在“智慧研训”“智能学习平台”中,对涉及个人的隐私信息进行干预。
六、智能时代教师专业发展的变革趋势
“智能+教师专业发展”为实践中长期以来的一些现实困境提供了新的解决方案、带来了新机遇,同时也提出了新要求、带来了新挑战。这些都必将推动智能时代教师专业发展的变革,也必将带来教师专业发展的模式转变与范式转变。
(一)模式转变
智能技术赋予了教师专业学习、教与学和知识生产新的内涵特征,同时为教师构建了新的专业学习环境和教学实践环境,并能够为深度挖掘和解释教师专业发展的本质规律和内在机理提供支撑,最终必将撬动教师培训模式、教师教研模式、专业发展评价模式、教师专业发展组织模式的创新和变革。实践中正在涌现的一些“智能+教师培训”新模式,通过新的学习空间、新的评价技术、新的学习支持技术,带来培训设计、培训组织、培训支持、培训评价的改革与创新,满足教师对能力为本、真实情境、弹性学习、专业导学的专业发展需求。“智能+教师专业发展”通过模式的变革解决长期以来教师专业发展领域中“理论与实践张力”的问题,真正把教师“知”与“行”、理论与实践由两条并行线转变为紧密交织的双螺旋。
(二)范式转变
长期以来,教师专业发展主要采用自上而下的理论驱动或经验驱动的范式。例如,教师培训、教师研修项目多采用专家讲座、理论指导、先知后行的理论驱动范式;教师教研、教师教学实践改进则主要依靠专家经验、同行经验或个人经验,是经验驱动范式。
“智能+教师专业发展”必將促进教师专业发展由自上而下的理论驱动或经验驱动的范式向自下而上的数据驱动的范式转变。这种基于数据驱动的范式是循证教研和教学的重要支撑,能够基于证据支持教师专业发展全过程,为决策提供了有力的支持依据,其中包括对教师专业学习过程性数据的采集、智能化专业学习数据的表征和分析,从而为教师专业学习需求的挖掘、专业学习过程的支持以及教师教学过程的改进提供决策与实践的依据,促进了教师专业发展的科学性、客观性和真实性。因此,智能时代教师专业发展将通过范式转变,通过数据驱动的范式,使得“知行合一”的教师培训与教师研修以及基于证据的教学改进成为可能。
[参考文献]
安富海. 2020. 教育技术:应该按照“教育的逻辑”考量“技术”[J]. 电化教育研究,41(9):27-33.
陈向明,王志明. 2013. 义务教育阶段教师培训调查:现状、问题与建议[J]. 开放教育研究(4):11-19.
冯晓英,宋琼,张铁道,高勤丽,张晓. 2019. “互联网+”教师培训NEI模式构建——基于扎根理论的研究[J]. 开放教育研究,25(2):87-96.
冯晓英,宋琼,吴怡君. 2020. “互联网+”教师培训与专业发展:深度质量评价的视角[J]. 开放学习研究,25(3):1-7.
冯晓英,郭婉瑢. 2021. “互联网+”时代的混合式教师研修:理念与实施路径[J]. 教师发展研究,5(1):33-40.
冯晓英,林世员,骆舒寒,王冬冬. 2021. 教师培训助力教师专业成长提质增效——基于国培项目的年度比较研究[J]. 中国电化教育(7):128-135.
郭炯,郝建江. 2021. 智能时代的教师角色定位及素养框架[J]. 中国电化教育(6):121-127.
骆舒寒,林世员,冯晓英,王冬冬,马小强. 2021. 教师培训助力教师信息化教学能力提升——基于培训成效的年度比较研究[J]. 中国电化教育(6):128-134.
李栋. 2020. 人工智能时代的教师发展:特质定位与行动哲学[J]. 电化教育研究(12):5-11.
李欢冬,樊磊. 2018. “可能”与“不可能”:当前人工智能技术教育价值的再探讨——《高等学校人工智能创新行动计划》解读之一[J]. 远程教育杂志,36(5):38-44.
孙众,吕恺悦,施智平,骆力明. 2021. TESTII框架:人工智能支持课堂教学分析的发展走向[J]. 电化教育研究,42(2):33-39,77.
新华社. 习近平:推动我国新一代人工智能健康发展[EB/OL]. http://www.xinhuanet.com/politics/201810/31/c_1123643321.htm,2018- 10-31.
杨琴,蒋志辉,何向阳,余剑波. 2020. “5G+智慧教育”视域下的教师支持服务模式构建与行动路径研究[J]. 远程教育杂志,38(1):87-94.
朱沛雨,刘欢. 2020. 论教师教育者的教学示范性[J]. 中小学教师培训(10):11-13.
周成海. 2019. 论示范教学法在职前教师教育中的应用[J]. 中国教育学刊(4):78-83.
郑永和,王杨春晓,王一岩. 2021. 智能时代的教育科学研究:内涵、逻辑框架与实践进路[J]. 中国远程教育(6):1-10,17,76.
张优良,尚俊杰. 2019. 人工智能时代的教师角色再造[J]. 清华大学教育研究,40(4):39-45.
赵磊磊,马玉菲,代蕊华. 2021. 教育人工智能场域下教师角色与行动取向[J]. 中国远程教育(7):58-66.
Borko, H., Jacobs, J., Koellner, K. (2010). Contemporary approaches to teacher professional development [J]. International Encyclopedia of Education, (7):548-556.
Ebaeguin, M. & Stephens, M. (2014). Cultural challenges in adapting lesson study to a Philippines setting. Mathematics Teacher Education and Development, 16(1): 43-64.
Koellner, K., & Jacobs, J. (2014). Distinguishing models of professional development: The case of an Adaptive Model‘S Impact on teachersknowledge, instruction, and student achievement [J]. Journal of Teacher Education, 66(1): 51-67.
Korthagen, F. (2017). Inconvenient Truths About Teacher Learning: Towards Professional Development 3.0 [J]. Teachers and Teaching: Theory and Practice, 23(4): 387-405.
UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policymakers. [EB /OL]. [2021-07-14]. https: //unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf00003 76709
收稿日期:2021-08-12
定稿日期:2021-08-20
作者簡介:冯晓英,博士,教授,博士生导师,北京师范大学学习设计与学习分析重点实验室主任(100875)。
郭婉瑢,博士研究生;黄洛颖,博士研究生。北京师范大学学习设计与学习分析重点实验室(100875)。
责任编辑 刘 莉