数字循证教研：内涵、理念与推进路径

摘 要：数字化为教育转型创造新的契机，依托数字技术深化教师队伍建设改革势在必行。数字循证教研以循证为根本，以证据为基础，以人的发展为中心，将经验智慧与数字技术以“人机协同”的方式深度融合，推动教师全面、个性化和终身发展。技术影响下的教研主体、教研证据和教研情境共同构成了数字循证教研的基本结构，具有数据驱动教师发展性评价的人本理念，规模化开展个性化提升的价值理念，证据导向教研诊断与决策的过程理念，以及经验与证据有机融合的互补理念。推进数字循证教研高效实施需要开展培训提升教师数字素养与循证意识；完善平台组建教研共同体助推教师教育均衡发展；营造循证文化场落实理论与实践的双向转化；重视数字循证教研的评估监测以保证整体质量。

关键词：数字化；数字循证教研；教师专业发展

技术进步是社会发展最根本的推动力（胡姣 等， 2022），互联网、大数据、云计算、人工智能和区块链等技术革新了人们的生活，影响着传统行业的发展，也引发了教育的转型升级（陈廷柱 & 管辉， 2023；李政涛 & 吕雪晗， 2022）。在技术更迭之下，教育生态开始系统性变革（郝建江 & 郭炯， 2023），在线课程、网络学习空间、新一代人工智能教学系统促使教育教学逐步走向开放化、泛在化与个性化。同时，教师队伍建设相关政策接连发布，标志着技术对教师教育的革命性影响日趋显著。教研作为促进教师专业发展的重要途径之一，在技术与教育深度融合的背景下，其形态逐渐从主观经验型教研走向“人机融合”的数字循证教研。为此，探讨数字循证教研的内涵、理念与推进路径，是一项重要的时代课题。

一、数字循证教研的内涵

教师是教育的第一资源，是建成高质量教育体系的重要保障。教研是教师提升教育教学能力、实现专业成长的有效途径。《教育信息化2.0行动计划》（2018年）中提出要“开展信息化教学和教研”，《中共中央 国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》（2018年）中指出，“教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”，“推动信息技术与教师培训的有机融合，实行线上线下相结合的混合式研修”。数字技术蕴含巨大的变革潜能，依附循证教研的根基，融合形成了数据驱动、证据导向、人机融合的数字循证教研，理解其内涵是实现数字时代教研高质量发展的第一步。

（一）数字教研的实质

数字时代，数字化的知识和信息等新型生产要素成为推动教育生态发展的关键驱动力（祝智庭 等， 2022）。互联网诞生伊始，跨时空网络教研孕育而生。教育信息化时代，技术的广泛应用改变了包括教师在内的学习者获取知识的方式和形式（胡小勇 等， 2020），如在线教研工作坊、移动听评课系统的出现打破了传统教研的壁垒。数字时代，数据的功能愈加明显，人工智能（Artificial Intelligence， AI）的赋能让教育教学数据的存储、加工、处理都发生了系统性变革，教研因此转变为更精准、更智能的数字教研。

教研是“教学研究”的简称，最初指教师以个体或群体为单位自发地或有组织地探讨与教学相关的问题并商议改进措施，不断提升教学质量的研究活动（刘月霞， 2021）。数字教研，教研是本质和目的，数字技术为教研服务，旨在建构一种适应智能时代教师专业发展、以数据要素为基础、以促进教师全面且个性化发展为宗旨的教研新形态。通过数字技术赋能提升教研水平，推动教研理念更新、教研业务和流程再造、教研组织和文化重构，以实现教研整体优化。数字时代，教育的主要矛盾发生转化，教育发展方式发生转变（钟秉林 等， 2022），提高教育质量、优化教育结构的目标促使教育向数字化转型，以数据要素与数字技术广泛使用为标志的数字教研成为建设高质量基础教育体系的重要力量。

在数字社会中，复杂问题的解决大多以集体形式完成（钟启泉， 2018），依托数字技术的外驱与教师队伍建设的内驱，数字时代教师集体教研呈现出超越时空、资源共享、沟通联结、密切协作等基本特点，同时大数据的驱动让个性化精准教研得以发生和深化。人工智能的赋能让数据的来源更加宽泛，无论是教师的个人背景信息，教学过程中师生的行为表现、情感状态，还是教研过程中的反思话语，均可被感知、采集，成为教研的数据。为此，作为一种顺应时代发展的新型教研形态，数字教研推动着教师集群式发展，以及教师能力的个性化发展，打开了精准化教研新格局。

（二）循证教研的意蕴

循证的思想起源于20世纪70年代的西方现代医学，指遵循证据、观点、例证等（朱旭东 等， 2022），因其所蕴含的科学证据本位、研究结果实践转化、后效评价止于至善的循证思想（薛二勇 等， 2022），被引入人文社会科学领域。在教育领域，引入循证理念是为了解决教育研究与实践之间脱节的问题（陈露茜 & 苏艺晴， 2022），改变了“唯经验主义”的教研范式。

国内教研在很长一段时间内主要依托资深教师的经验，教研之“研”弱化甚至丧失，教研异化为浅表化、形式化的研讨式教研（吴雨宸 等， 2023）。循证教研通过科学程序与实证方法开展教学研究，桥接教师理论知识与实践知识，循证主体将个人经验与集体智慧注入证据的探寻与确定过程，通过收集与解读课堂数据来评测实践的成效和证据的有效性，重构了经验主义主导下的“实践中的知识”。循证教研是基于证据的教研，是教师主观经验、群体智慧与证据有机融合的教研形态，也是循证主体基于证据调整和改进教学设计、活动安排、教学实践的重要手段。

与其他教研形态一致，循证教研的主阵地也是课堂教学，重点在于以问题为导向、以证据为基准开展教研活动。基于问题探寻证据，遵循证据设计实践，再通过数据检验成效，以此发现新的问题，开展新一轮教研，因此“循”也有循环之意。在循证教研的多元主体对话过程中，同侪教师的精准帮扶、教研员的精准指导（李阳 & 曾祥翊， 2022）等帮助执教者进行教学反思，促使教师群体共同成长。循证教研是基于获得的最佳证据而开展教学研究和科学诊断的理论和实践活动（薛二勇 等， 2022），能够突破经验主导型教研模糊评判的限制，让教师行为改变和能力增长等变得有据可依、有理可循。同时，对问题的探究、对证据的判断和对结果的反思能够促进教师实践性知识的生成，实现教师个体与集体的主观经验、教学对象的客观实际和教学活动情境的有机融合（郑红苹 & 崔友兴， 2018）。

（三）数字循证教研的基本结构

数字教研的核心是数据，区别于传统人工记录，技术支持下的教育教学数据隐藏在社交媒体信息、多模态数据、云存储等细微处，来源更广泛，类型更丰富。循证教研的核心是证据，以问题为引探寻证据，遵循证据设计教学实践方案并采集数据进行检验，在多次的行动过程中实现证据的循环迭代。无论是政策的驱动，还是技术的革新，都同样指向实践导向的教师教育，技术赋能的循证教研也为建设高质量教师队伍注入新的活力，数字循证教研正是教育数字化转型大环境下的有机融合物。一方面，应始终坚持循证教研从问题到证据到实践与评测再循环到问题的逻辑主线；另一方面，要深刻认识数字技术与大数据对循证实践各个环节的赋能，以及对教师个性化发展的全面推动。数字循证教研以循证为根本，以证据为基础，以人的发展为中心，将经验智慧与数字技术以“人机协同”的深度融合方式融入证据产生、证据应用、证据优化等过程，在教研实践中推动教师全面、个性化和终身发展。

一般而言，教师、教研组和教研环境是构成教研生态的基本要素，形成教研的基本结构。数字循证教研强调证据的逻辑导向作用，主张教研团队通过反思对话、交流研讨等多种方式在一定的主题情境中解决教学实践中的本真问题，以循序渐进、螺旋提升的方式促进教师个体和群体的发展。据此，数字循证教研最核心的构成要素包括教研主体、教研证据和教研情境，它们共同构成数字循证教研的基本结构。

首先，教研主体是关乎教研质量的决定性力量，是由执教者本人、同侪教师、教研员、专家等多方主体参与形成的教研团队。在循证教研中，教研主体需要挖掘执教者课例中的本真问题，以问题为引搜集证据，商讨证据的可靠性和可行性并以此设计方案并实施，实践结束后，多元主体需对话共议证据效果和改进方案。在数字循证教研中，技术的介入使快速、精准定位课例问题成为可能，AI亦可帮助教师高效查询和筛选证据，评估实施效果，并在教研主体对话共议过程中提供必要的理论支持。正因数字技术的加持，才让教研主体能在精准帮扶、集体智慧中更高效地开展循证实践，更容易生成自己的实践性知识，在规模化发展中得到个性化提升。

其次，教研证据是数字循证教研的核心要素，应合理运用证据来反哺理论的优化（薛二勇 等， 2022）。证据指能够支持教师进行教学决策，并经过科学研究验证过的结论（吴雨宸 等， 2023）。在教育教学实践中，证据可以从与研究问题相关的文献中搜寻，可以从专家的学理讲座中获得，也可以从资深教师的经验指导中提取。由于证据来源丰富，无法保证其可靠性和可行性，因此要求教研主体根据执教学生的学情、课例特点等实际情况评估证据、筛选证据、整合证据，以此设计与制定新一轮的教学方案。实施教学后，教研主体会再次根据课程效果评估证据的有效性，其中最重要的就是通过AI数据评估证据和实践设计的吻合程度。经AI数据检验可以高效判断行动实践的效果，再基于专业智慧形成新证据并开展下一轮实践。

最后，教研情境是开展数字循证教研活动的必要条件。教研正在从经验导向的传统教研向数据驱动的精准教研转变（杨丽娜 等， 2021），以“人机融合”的方式突破理论与实践的鸿沟。在此背景下，数字循证教研情境充分体现了数字技术对传统教研情境的增益。一是任务情境，在数字教研平台上发布教研阶段性任务以激发教师内驱力；二是对话情境，通过在线讨论区存档教研主体的论述话语、指导话语、反思话语等；三是证据情境，利用技术辅助获得证据，通过AI数据评估检验证据，结合专家经验和群体智慧以“证据+经验”的模式开展教研；四是反思情境，执教者上传反思报告，通过证据、数据、经验的有机融合反思教学实践，与团队成员共同实现专业发展，收获实践性知识。除此之外，物理情境、心理情境、文化情境和制度情境等也是数字循证教研开展的重要载体（郑红苹 & 崔友兴， 2018）。

二、数字循证教研的理念

近年来，教育数字化转型上升为国家战略，各种“卡脖子”的关键技术被相继攻克，为解释教学现象或解决教学问题带来新的视角。数字时代的教研转型充分反映了教师顺应时代发展和技术革新对教研工作和教育教学高质量发展的价值追求。数字循证教研的核心在于教研主体依托数字教研情境、基于数字教研证据以“人机协同”方式开展教研实践，以数据驱动教师发展性评价，于规模化的教研活动中实现教师个性化发展，强调证据导向的教研诊断与决策，以及经验与证据的有机融合。因此，数字循证教研的价值蕴藏在人本理念、价值理念、过程理念和互补理念四个方面。

（一）人本理念：数据驱动的发展性评价

作为一种教研融合形态，数字循证教研在循证的基础上更强调数据的价值，证据的获取更高效便捷，证据的评估更精准智能，以自动化、可视化数据报表评估教、学、考、管、测、评等全流程（祝智庭 & 魏非， 2017），并利用数据、数字技术和数字空间充分展现教师成长过程。在数字化转型背景下，教研的目标从认知性转移到发展性，注重培养教师的实践性知识，教研的焦点转移到教师的设计思维、数据思维和评估素养，重点关注教师的教学创新能力以及面向智能时代教育的教学变革领导力（胡小勇 & 徐欢云， 2020）。数据驱动的教师发展性评价强调以数据呈现教师发展的过程，利用数字化工具（如电子档案）持续记录教师各项数据，依托数字技术建立教师周期画像模型（闫寒冰 等， 2022），始终以教师教学能力增长为核心对教师进行评价。记录的数据不仅包含教师层面的个人背景数据、课堂行为数据、教研对话数据，学生层面的学情数据，还包括学校层面的公开教育数据等（胡小勇 & 林梓柔， 2019），在不同主体的教育数据之间建立有效关联，能使画像更加丰富立体，摆脱单一视角的局限，关注数据联结之间的共同变化，以此衡量教研过程中教师教学能力提升的向度和指数。

此外，评价教师能力的方式是多元的，包含教师自评和教研团队成员评价这两种直接评价方式，以及以学习者为主的侧面评价。学习者身为教学活动的两大主体之一，其课堂行为、情感状态、学习积极性、学习结果，以及经过学习表现出的综合素质（如人文底蕴、科学精神等核心素养）都能进行数据采集并作为教师发展性评价的内容之一。数字循证教研充分发挥数据的驱动作用，重点关注教师在教学能力上的发展变化，强调人发展的持续性。教育以人的发展为主要目的，数字教育的本质是技术为教育所用、为人所用，充分发挥技术应用于教研评价的反馈功能和激励作用，将“以人为本”的理念深入贯彻到教师专业成长道路上，以提升数字循证教研的实践成效。

（二）价值理念：规模化开展个性化提升

数字循证教研强调教师经验、证据和AI数据的有机结合，努力塑造科学化、智能化、精准化、个性化和规模化“五化并举”的教研形态。数字循证教研重视AI数据，在运用课堂观察、问卷调查、访谈等方式收集教学实践数据的基础上（吴雨宸 等， 2023），通过智能录课设备采集课堂、教师、学生多维度数据，利用AI分析系统自动生成个人课例的数据报告，辅以多元主体的教学经验和集体智慧进行评测，在规模化开展教研活动的同时，促进教师个体专业能力的提升和教师集群式发展。学校在实操时可依据学校特性、教师群体特点、教师发展所需组建教研团队，如江苏省淮安市某小学跨年级、跨学科、跨年龄，组成了多部门协作的“三跨”研修共同体，系统性、规模化地开展教研活动。

一方面，数字时代解决复杂问题必须依靠集体力量，教研活动因教育教学的复杂属性同样仰赖教师集体智慧。以学校为单位组建的教研团队可以通过智能研修平台建立线上磨课组，开展从备课、磨课到评课的“线上+线下”“同步+异步”的规模化教研活动，聚焦教学问题开展多轮循证研讨与教学改进实践，在多元主体共同参与的对话中实现教师集群式发展。另一方面，数字循证教研重视建立教师个人电子档案，研修平台个人账号可以记录教师教龄、任教学科、学段等信息，同时，教师可在研修平台的不同教研任务中上传课程相关资料，留存备课、磨课、评课、反思、研讨等多环节数据，并且每一轮循证实践中这些数据均可以被记录且永久留存，成为教师个性化成长的宝贵财富。因此，数字循证教研需要同时兼顾教师的共性和个性化教研需求，在规模化开展教研活动的同时实现教师个性化发展。

（三）过程理念：证据导向的诊断与决策

证据简而言之就是科学验证过的结论，在教学实践中可以是受教育者的个体特征、人格特质和成长背景，也可以是课程安排的时序规律、教学环节的时长分布、教学活动的内在逻辑，以及课堂文化、师生关系、教学交往与互动等角度所得出的结论（郑红苹 & 崔友兴， 2018）。在数字循证教研中，依靠证据设计课堂教学方案，教学效果的评测依赖数据，信息化课堂中的数据来源于智能技术。自“数字中国”提出以来，智能技术推动着教育教学精准化、智能化，其中课堂分析技术被广泛用于教学实践场景。在审慎的学术研究伦理规范下，通过多种拾音设备、摄像设备、传感器类设备采集课堂中的多模态数据（杨晓哲， 2021），提取出隐含的、有潜在应用价值的、涉及教学设计等多维度的课堂数据，教研主体根据这些数据围绕课堂本真问题来评估实践设计与证据的吻合程度。

数字循证教研虽冠以“数字”之名，但仍以循证教研的过程为逻辑主线，即以教学实践的本真问题为引寻找证据，依据可靠可行的最佳证据设计教学实践方案，获得教学过程性数据评判证据是否合理有效，结合数据和经验智慧生成新的证据，实现证据的迭代，开展新一轮循证实践。在整个过程中，证据的产生是设计数字循证教研方案的基础，证据的运用是确保循证教研实效的前提，证据的评估是数字循证教研数字化的有力体现，因此数字循证教研是证据导向下对教研的诊断与决策，证据是由始贯终的。数字循证教研遵循“问题—证据—设计”的映射关系，以数字化赋能教师教研，强调证据的存在意义、指向作用和逻辑导向，以客观数据为支撑实现证据的迭代优化。因此，证据在数字循证教研过程中占据核心地位，驱动教研活动每一步的发生与发展。

（四）互补理念：经验与证据的有机融合

传统教研中，由于缺乏充足的证据来支撑观点和看法，教研主体很难采用和维持研究者的视角，课例研究大多是“模仿照做型”（刘华， 2008），停留在浅层的“就课论课”层面（毛齐明， 2012），教师评价由个体经验主导而非思辨论证，难以对经验进行有效反思，对提升教学质量和促进教师专业发展的作用十分有限（袁丽 等， 2020）。循证教研正是在这样的背景下成为提升教研质量的一剂良方。

课堂教学是教研的主阵地，教学实践中的本真问题是循证教研的起点。执教者在授课后提出教学实践困惑，经由教研主体研讨聚焦本真问题，重视教师“如何教”的同时关注学生“如何学”。证据是数字循证教研的基础，虽具有逻辑导向作用，但由于教育本身是人与人的互动，离不开人的参与（袁振国， 2022），需要教研主体将通过多种途径获取的证据迁移至具体教学实践情境，开展审辨式研讨分析，筛选出高度契合执教者希望解决的教学问题的“最优证据”。此后，考虑学习者的学习特征和先前知识水平，执教者的教学风格和教学特色，以及课堂文化和师生关系等人文因素来设计行动方案。实施应用后虽有数据精准评估，但数据的价值只能在教师经验的融合下才能增值，数据需经过提炼和人机协同处理向智慧跃迁（蔡连玉 等， 2023）。通过数字技术和量表评分，结合教学能力矩阵和对课堂的质性分析，将定性和定量评价、自评和他评、主观评价和客观评价等融合，才能推动执教者精准反思。因此，整个数字循证教研过程强调人机协同互补，强调教研主体的经验和智慧与机器的有机融合，旨在最大化利用证据的作用和数据的价值来推进教研分析、诊断和决策。只有以人机交互、人机协同、人机融合的方式，才能将数字化赋能教师成长的真正功能发挥出来。因此，这种“人本”人工智能驱动的数字循证教研兼具了逻辑性与人文性，充分体现了经验与证据的互补融合。

三、数字循证教研的推进路径

数字循证教研立足教师全面、个性化和终身发展的立场，依托证据、数据、经验的有机融合，为教师逐步成长为高素质、专业化和创新型的智慧教师打开新路径，其中，寻找一套有规可循的推进方法是目前亟待解决的问题。推进数字循证教研需要开展培训提升教师的数字素养与循证意识，同时需要多方协同完善平台，营造文化场，构建教研共同体来助推教师教育均衡发展。此外，保证数字循证教研的质量需要建立督导评估体系，并对证据本身进行评估。

（一）引导思想：提升教师数字素养与循证意识

教研历经传统教研和网络教研，逐渐向精准教研转型，不仅是方法手段的转型，更是思想观念的转型（钱丽欣， 2016）。只有观念发生深刻变化，才会带来实践行动实质高效的转变（王艳玲 & 胡惠闵， 2019）。因此，推进数字循证教研的关键在于开展培训，提升教师数字素养，增强教师循证意识，帮助教师掌握解读数据所需要的知识，以便提升评估行动的实效，以及帮助教师全面了解循证教研的步骤与注意事项。

数字时代，教育领域的各类数据得以全面、精准地收集与挖掘（张黎 & 赵磊磊， 2022），拥有数据理论知识、数据敏锐度、数据内在感知和数据使用效能感，是教师将数字循证教研从理论推向实践的关键。由此，首先应加强相关培训，提升教师数据思维与能力、增强教师数据意识与态度以及数据使用信念（张黎 & 赵磊磊， 2022），是开展数字循证教研的先决条件。培训的首要目的是让教师明确数据的意义与存在价值，了解数据与证据的区别与联系。其次，邀请专家解读各类数据的含义，如S-T折线图、编码体系分析方法等，为教师明晰数据与教研问题之间的联系、驾驭数据实施“精准教学”从而促进学生全面发展（刘帅， 2022）打下坚实基础。最后，可以教授给教师必要的数据处理方法，提醒教师既不能对数据盲目迷信、崇拜，陷入追求数据的“黑箱”，也不能在自身知识、经验和智慧的基础上避免收集与经验相悖的数据，要充分考虑教学情境的复杂性、学生个体的差异性和人的多变性，站在经验、智慧、数据的交叉融合点上对教研效果做出更准确的判断和决策，摸索其中的平衡之道。

数字循证教研中循证是主线，开展循证相关培训至关重要。教育领域中的循证包含了制证与用证两个环节（任萍萍 & 李鑫， 2021），而以证据为导向开展循证教研主要有四个阶段：1）主题确定。执教者提出教学实践中的迷茫困惑，在反思对话、证据探寻过程中逐步聚焦教研问题，结合研读课标、观课感受、问卷调查、观课量规等方式确定教研主题。2）证据获取。通过查阅文献、聆听讲座等方式搜集整理与主题相关的证据，在同侪教师的精准帮扶和教研员的精准指导下审辨式判断证据可靠性与可行性。3）方案设计与实施。依据最优证据设计教学实践，收集相关教学数据判断行动是否有效、教学效果是否提升。4）证据评估与迭代。在多元主体参与的对话中，基于AI生成的教学过程性数据，结合教研主体的经验和智慧，评估实践效能，检验教学成效，完成对证据的迭代优化。

例如，在六年级上册数学课《表面涂色的正方体》授课后，W教师通过与同侪教师交流和对学生进行个别访谈，确定了教研主题——如何提升数学课学习任务设计的有效性。教研团队通过查阅文献、筛选整理得到设计小学数学课学习任务时需要遵循的原则，以此为证据进行教学设计优化。W教师最终根据“任务目标设计要体现层次性”的原则修改了三个学习任务：设计简单情形“数一数”来探究分类与位置的关系，再考虑稍微复杂的情况来计算数量，最后从特殊到一般建立数学模型。课后，W教师与教研团队共同解读智能研修平台反馈的数据报告，重点关注学习任务的时长分布，学生在完成学习任务过程中的表现度、关注度、参与度曲线等，展开深入讨论评估任务设计是否具有挑战性和适切性，学生是否得到更多参与数学学习活动的机会。最后，通过反思总结形成任务设计相关教研成果，重构得到的证据，将其作为下一次教研的起点。

（二）创新模式：多方协同组建共同体促进发展

教育的使命之一是服务于人才需求导向，数字时代需要数字技术推动教育的“适需服务”（陈良雨 & 段旭萍， 2023），教师个体的单一力量恐难实现目标，需要教师组成共同体实现“1+1＞2”的发展。数字循证教研围绕实现教师群体高质量发展的任务，通过培育路径创新和实践体系的建构，形成多方合作的“高校（U）—政府（G）—企业（B）—中小学校（S）”教师教研共同体，即一线教师开展精准教研需要依靠政府的政策调控、企业的硬件和技术支持，以及高校教师的学理素养。在教研共同体中，高校教师主要向中小学一线教师传授数字循证教研的原理、方法和技巧，其前提是教研共同体的成员具有相同的认同感（身份感）和共同的价值观，共享共同的语言范式（孟繁华， 2021）。

共同体的建立离不开平台的支持，数字循证教研的底层是数据，因此打造一个数据多维、全面高效、支持跨区域跨校共同发展的教研平台是必由之路，需要政府相关部门督促，企业加大技术供给，高校提供学理支援。建议以现有平台为基础，如教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）智能研修平台或国家中小学智慧教育平台，多方合力完善教研模块的建设，着重打造数据分析板块，拓展数据分析的维度，在现有师生行为数据分析（S-T折线图与Rt-Ch曲线）、课堂类型分析、课堂曲线分析（学生表现度、参与度和关注度曲线）的基础上，利用新技术使教师提问类型、教师理答方式、师生情感智能分析等变为现实，以此拓展循证教研之“证”的深度和广度。同时，提升通过课堂实录自动生成数据报告的智能性，尝试降低对课堂实录的限制标准，使不满足智能录播设备的学校和教师也能通过智能教研平台获取数据，从而实现“四个精准”，即精准教学反思、精准教学帮扶、精准教学指导和精准教师画像（李阳 & 曾祥翊， 2022）。多方协作搭建功能齐全的教研平台是开展数字循证教研之“研”的重要技术保障，其本质是对于教研规律、教学现象及问题的系统梳理，将教研的“隐学”变成“显学”（任萍萍 & 李鑫， 2021），助推教师集群式发展。

数字教研平台不仅让跨区域经验借鉴发挥更大效用，而且能加强同一地区不同学校之间的理解与合作。目前，我国教育因地理、历史、经济等影响呈现出教育发展水平、教育资源配置、师资队伍建设等不均衡的特点，城乡差异、文化差异和政策支持差异制约了教师的群体成长。但同一地区教师之间的差异和冲突却不大，即使是城市教师也能理解当地乡村教师的实际困难，能实现更精准的指导和帮扶。因此，依托平台组建同一地区教研共同体，助推教师均衡发展具有现实价值。如甘肃省兰州市利用教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）智能研修平台组建跨校、跨区域的教研小组，建立了“教学设计→教学研磨→教学实施→教学评价→教学反思→教学改进”的循环迭代闭环磨课机制，以“同步+异步”“线上+线下”相结合的方式开展研修活动。

建议各地区定期组织开展数字循证教研案例征集活动、优秀成果汇报分享活动等，挖掘、吸纳和推广优秀案例，同时将教研共同体中的突出教师纳入培训师资，带动同侪教师和周边教师共同成长。此外，启动领航计划，通过评估数字循证教研质量，遴选领航试点工作区（校）、创新团队、卓越教师和卓越教研员（李阳 & 曾祥翊， 2022），划分片区与其他学校组成“一带N”教研共同体，实现教师集群式发展。通过开展学科教学评议会、教研经验交流会，加强校与校之间的沟通交流、资源共享、信息互补，推广优质校的成功经验，结合不同学校的实际情况，将高校教师的理论指导落实到每一所学校的一线教学实践中，真正实现教师教育均衡发展。例如，江苏省淮安市某小学依托教研平台，建立了具有学校特色的“三用两跟”教研模式，打造了数据证据与学生学习成效双向作用的数据循证模型，充分反映了教育大数据的应用，丰富了教研的想象力、创造力和执行力，通过借鉴优质校经验，促进学校教研系统的良性运行。

教研共同体的建立为数字循证教研文化场的生发创造条件，而这种文化场能加速教师专业发展中理论与实践的双向转化。从实践论角度看，教研实践是站在马克思主义实践哲学的立场上强调“实践—认识—再实践—再认识”的循环往复和螺旋上升的形式（崔允漷 等， 2021），这与证据、数据、证据迭代的过程是相匹配的。站在场域的视角来看，数字循证教研包含个体文化场域、群体文化场域和环境文化场域（朱春晓， 2020），三者之间有着错综复杂的联系，共同推动着数字循证教研文化场的形成和发展。

个体文化场域以教师的个体主观意愿为驱动力。在教研实践中，一线教师将个体现实的教学问题作为观察和把握教育本质的出发点，经过理论学习掌握原理、方法与技能，通过循证实践外化知识，收获新认知改进教学活动，完成知行合一的学习，生成实践性知识。

群体文化场域因数字循证教研规模化开展的特点而形成，教研团队拥有共性的教研需求和价值诉求，在技术的支持和良好的教研氛围感染下充分交流，资源共享，并集合政府、企业、高校等多方力量协同参与“实践—认识—实践”的循环迭代，实现持续、终身的发展（祝智庭 等， 2023）。

环境文化场域是数字循证教研高效实施的另一重要保证。从时间和空间的角度，数字技术和教研平台提供技术和场所等物质保障，让知识在现实和虚拟两大“场”中得以使用、分享和创造；从态度和心理的角度，教育信息化等政策方针和教师数字素养等目标导向，共同促进教师理念的更新；从规章和制度的角度，教研需要制度的约束，制度的合理化关乎群体教研文化场域的形成，以理论与实践相结合，让数字循证教研落地落实。

（三）评估监测：全面提升数字循证教研的质量

评价对教育高质量、高成效、高效益发展起到重要导向作用（牟智佳 等， 2022），加强教育督导评价和第三方评估（赵小红， 2022）是保障数字循证教研合理开展和提升数字循证教研整体质量的重要抓手。一方面，要完善数字循证教研督导评价制度。探索教育管理部门督导、学校内部行政督导和学科督导相结合的数字循证教研督导评价制度。依托教育科学研究院专业智库力量，发挥第三方评估具有公正性与相对独立性的优势（赵小红， 2022），建立以政府为主、以无利益关系的第三方机构或专业组织为辅的多元评价制度，以评促建，以评促教。同时，学校与学校之间可以开展互评交流学习，以一对一或多对一的互评方式汲取针对性的改进建议。另一方面，要出台数字循证教研的评估指南。立足现有的教研质量评价指标，借鉴国际经验，结合我国数字循证教研开展的具体情况，以证据为本位，从教研问题和主题是否明确，证据获取和筛选是否科学，数据解读分析是否准确，循证过程是否合理，决策诊断是否有效，数字循证教研的时间、资金成本等多个方面，构建兼顾过程性与结果性、基础性与发展性、共性与特殊性的评估指标框架（赵小红， 2022）。

证据是数字循证教研的核心和基石。证据的本质为信息，高质量的信息收集、分析和运用（薛二勇 等， 2022）决定了数字循证教研的质量。面对类型多样、内容庞杂的教研证据，为了有效筛选和利用证据建立证据链支持教研决策，需要了解证据的分级，并对证据的实用性进行评估。美国循证教育体系按照所采用的研究方法将证据从高到低分为一级到六级，分别对应随机对照实验（真实验）、对照组实验、前后对照组实验、相关研究、案例研究、传闻（徐文彬 & 彭亮， 2014）。但这样严格的分级标准在循证教研中如何应用还需进一步探索。

美国心理学会（American Psychological Association， 2002）提出两个判定标准来评判证据的实用性：一是疗效（efficacy），即判断一种干预方案是否能有效地解决某一问题，亦称为“效能”；二是实效（effectiveness），即判断一种干预方案是否能推广到真实的应用场景中，亦称为“效果”。最优证据一定同时具有高疗效和高实效。就数字循证教研中的证据评估而言，在“效能”上应关注通过此证据设计出的行动方案的实践是否有效解决了教学困惑；在“效果”上则应考虑该证据对应的教研决策是否可以衍生到其他教学情境中，提高课堂教学质量。例如，在“如何提升小学语文阅读教学”教研主题下，通过多种途径筛选得到证据：“主体式”教学模式能够有效提升教学质量，已有研究探讨此模式在英语课和美术课中的应用。安徽省合肥市某小学根据这一证据在两个班之间开展“主体式”阅读教学模式的对比教学，最终依据数据反馈得到此模式能够有效提升语文阅读教学质量的结论。此案例中，最初筛选得到的证据能够解决相应教研问题，具有效能；并且能够推广到语文阅读教学中，兼具效果。

四、结语

数字技术打破了传统教研的壁垒，为教师专业发展开创了新的未来。多方协同打造更智能化的教研平台，充分利用AI数据开展数字循证教研是目前正在探索并将持续探索的教研新形态。在此背景下的教师群体需要充分认识数字循证教研的内涵，理解数字循证教研的理念：数据驱动教师发展性评价的人本理念，规模化开展个性化提升的价值理念，证据导向教研诊断与决策的过程理念，以及经验与证据有机融合的互补理念。同时，推进数字循证教研开展需要提升教师的数字素养，强化循证教研方法；多方协同完善教研平台，为教研共同体助推教师均衡发展提供物质条件，让教研理论与实践在“三合一”的循证教研文化场中实现更充分的转化；建立完整详细的评估监测体系，全面提升数字循证教研的质量。

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Digital Evidence-based Teaching and Research： Connotation， Philosophy and Promotion Path

Abstract： As digitization creates new opportunities for educational transformation， it is imperative to rely on digital technology to deepen the reform of teacher team construction. Based on evidence and centered on people， digital evidence-based teaching and research integrates empirical wisdom with digital technology in a man-machine collaborative way， and promotes the comprehensive， personalized and lifelong development of teacher. The technology-influenced subject， evidence and situation together constitute the basic structure of digital evidence-based teaching and research， which has the humanistic concept of data-driven teacher developmental evaluation， the value concept of conducting personalized improvement at scale， the process concept of evidence-oriented teaching and research diagnosis and decision-making， and the complementary concept of experience and evidence. To promote the efficient implementation of digital evidence-based teaching and research， it is necessary to carry out training to enhance teachers’ digital literacy and evidence-based awareness， improve the platform to form a teaching and research community to promote the balanced development of teacher education， create an evidence-based cultural field to implement the two-way transformation of theory and practice， and pay attention to the evaluation and monitoring of digital evidence-based teaching and research in order to ensure the overall quality.

Keywords： digitization; digital evidence-based teaching and research; teacher professional development