智能研修平台下的小学教师精准画像研究

【摘要】文章聚焦于教师的数字素养和专业发展，深入探讨如何借助智能研修平台为小学教师构建精准画像，并提出相应的策略，总结实践成效。研究实践表明，构建小学教师精准画像，能够激发教师的研修热情、提高教师研修成效、助力教师专业成长，有利于实现精准教研、优化教育资源配置。

【关键词】智能研修平台；教师画像；特征标签；数字素养；教师发展

【基金项目】本文系南京市教育科学“十四五”规划2023年度重点课题“‘双减’背景下小学教师职业倦怠成因及调适策略的研究”（批准号：ZD/2023/003）的阶段性研究成果。

作者简介：陈晨（1984—），女，江苏省南京市北京东路小学分校红太阳小学。

国家高度重视教师队伍建设，关注教师的数字素养和专业发展，先后发布《关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》《新时代基础教育强师计划》《教师数字素养》等一系列重要文献［1］。教育部副部长陈杰在2024世界数字教育大会“教师数字素养与胜任力提升”平行会议的致辞中指出，面对教育高质量发展的迫切需求和以人工智能为代表的新一代信息技术变革的挑战，必须把数字素养与胜任力作为教师的必备素养，提升教师数字化教学能力，助推教学质量提升。可见，国家着力通过人工智能、大数据等技术赋能教师专业成长，促进教师数字化教学能力的发展，助推教学质量的提升。

一、为小学教师构建精准画像的必要性

小学教师的教研以教师自主教研、校本研修、区域教研和网络教研为主要形式，这四种形式共同作用，促进教师的专业发展。目前，小学教师的集中教研活动普遍存在组织难度大、模式单一、需求模糊、评价反馈不精准等问题，导致教研成果缺乏深度、成效不明显，难以满足小学教师提高教学能力和专业水平的需求。

在数字化转型背景下，学校的教育生态、教研形式和学习范式都将迎来新的发展。为了促进小学教师的专业发展和数字素养的提升，学校需要采用新的研修模式，为教师提供数字化教学的示范与体验，发展教师人机融合的教学应用“大能力”。基于大数据、云计算、人工智能技术的智能研修平台能够为教师研修提供应用支撑服务，使教研活动具有个性化、精准化的特点，围绕教师的备课、课堂教学等行为进行实时分析、精准画像，帮助教师优化教学模式、提高教学效率，促进教师数字素养与专业能力的提升。为了利用人工智能等技术实现精准教研，助推教师队伍建设，学校需要借助智能研修平台为教师构建精准画像，这是帮助教师适应教育数字化战略背景下教学创新变革、促进教师专业发展的应然之举。

二、小学教师画像的内涵

“用户画像”这一概念由Alan Cooper提出。用户画像现已逐渐成为实现个性化资源推荐服务的基石。随后，“用户画像”被引入教育领域，针对教师群体，延伸出了“教师画像”理念。教师画像涉及多个维度，如基础特征、教研心理、社交互动、教研行动和教研成果。构建教师画像需要采用聚类分析、回归分析和预测模型等分析方法精准刻画教师的多项特点。例如，有学者运用K-means聚类算法，深入分析教师的教学行为，从而诊断教师在教学过程中出现的问题，这有助于增强教师教研的精准性和实效性［2］。再如，在可视化方面，教师画像能够通过文本、图表等工具，直观地呈现教师的个体特征，从而精准推送个性化资源。这些探索与实践，不仅丰富了教师画像的理论体系，也为优化教育资源的配置提供了新思路。

目前，教师画像的内涵主要概括为两类：一类将教师画像定义为“数据化”；另一类将教师画像定义为“语义化”，即个体标签的集合。智能研修平台下的小学教师精准画像主要指小学教师个体标签的集合。具体而言，智能研修平台下的小学教师精准画像能够整合、分析教师个体的基本特征、发展需求、教学偏好和教学行为等维度的特征信息，并进行精准的“表征、发现和预测”，关注个体差异、发现共性问题，为教师提供个性化服务，助力其进行自我诊断、决策干预、评价管理，从而促进教师的发展。

智能研修平台下的小学教师画像一方面通过画像技术展示教师个人的教学行为概况，并通过人工智能技术采集、分类和预处理多模态数据，如特征统计、行为统计、交互统计、心理统计等特征数据，利用数据全面反映教师的基本特征和参与培训的情况；另一方面通过特征标签，直观呈现小学教师的个人能力图谱，进而生成教师画像，精准诊断教师教学中存在的问题和不足，并通过平台推送个性化资源。如此，能够有效提升教师的教学水平，不断激发教师发展的内驱力，助力他们从经验型教师向研究型教师发展。

三、智能研修平台构建教师精准画像的步骤

（一）多模态数据的采集、分类和预处理

教师画像技术作为智能研修的重要环节，通过平台采集、视听录制和图像识别等智能技术，实现对教师课堂行为的多模态数据采集、分类和预处理（如图1所示）。智能研修平台能够实时获取教师在平台中的用户数据与信息，并通过自动录播技术，精准采集教师在实际授课过程中的音频和视频资料。此外，图像识别技术能够细致分析教师的面部表情、肢体动作等表现情况，以深入了解教师的教学状态。智能研修平台会将这些数据分成基本特征、教学需求、教学成果和研修记录四类，并进行数据预处理，包括数据清理、数据集成和数据归约，从而确保数据的准确性和有效性，为构建精准的教师画像打下基础。

（二）提取特征标签

提取特征标签是构建教师画像的关键环节。特征标签富含的语义既易于他人理解，又便于计算机的提取与聚类。为保障教师画像的科学性、精准性，智能研修平台主要应用两种分析技术：基于AI的课堂教学行为分析和基于量表评价的教师能力矩阵分析。其中，S-T图像用于反映课堂师生互动的情况；Rt-Ch分析用于判断课堂教学模式是讲授型、互动型还是混合型；参与度、表现度和关注度三种曲线，用于反映学生参与互动和教学开展的有效性；“教师能力矩阵”和“雷达图”，能够以直观、形象的评价结果（可视化图表）对教师的研修行为进行翔实记录，并将其作为重要参考指标纳入教师标签指标［3］。

此外，智能研修平台还会综合分析教师的个人基本信息、外部环境等要素，从而最终形成包括基本特征、教学需求、教学成果、研修记录四个维度的小学教师画像标签体系（见表1）。平台通过统计、建模、预测等方式方法，生成三种标签：事实、模型和预测。其中，事实标签是基于自然语言处理技术，统计智能研修平台中教师的学历、教龄、学科等信息，生成教师的基本特征标签；模型标签是通过智能研修平台的AI教学行为分析和能力矩阵分析，得到研修数据标签，归纳该教师的研修主题、教学内容等信息；预测标签是在前两个标签的基础上，进行预测、推荐。

（三）生成教师画像

基于标签特征分析的深度挖掘，利用标签可视化工具（如Tagul、Wordle、Tagxedo等），智能研修平台能够为每位小学教师精心构建多维度的精准教师画像。该画像以人物肖像与标签词云相结合的形式直观展现。为了更全面地表征教师特征，智能研修平台采用结构化的文本描述，结合柱形图、折线图等可视化手段，对教师画像进行5f89940b870d532e122fa8c99743b23339684da9391c94a870c8d2372094d2b7多维度展示。同时，智能研修平台会定期更新数据，确保画像的准确性和时效性。随着新兴技术不断更迭，3D建模、虚拟现实等不断涌现，这不仅能够为教师画像技术的发展注入活力，还为教育领域的数字化转型和智能化发展提供有力支撑。

（四）提供个性化推荐的服务

精准画像能够动态预测需求变化，为小学教师提供个性化的研修资源和服务。以学科研修资源推送为例，智能研修平台基于教师的学科专长、教学风格及学生偏好，实现精准匹配，推送形式丰富的个性化教学资源，助力教师数字素养与专业能力的持续提升。

四、智能研究平台构建教师精准画像的成效

（一）AI技术赋能，创新教研范式

构建教师精准画像是促进智能时代教育发展和满足教研需求的应然之举。聚焦大数据、人工智能、学习分析等技术，创新教研范式，推动教研的手段、理念和方式发生转变。AI技术赋能的精准教研，能够创新教研成果展示方式，通过可视化、标签化的教师画像，直观展示教师教学特色与问题症结，从而增强教研活动的针对性，提高教研活动的信度与效度，构建精准教研新样态。

（二）激发教师动力，提升研修效果

精准画像使小学教师感受智能研修平台的人文关怀，增强其参与研修的积极性和创造力。同时，智能研修平台建立了教师发展智能测评系统，为每一位教师建立专属账号。教师每一次参评与使用的数据都会被记录保存在专属账号里，为教师课堂教学能力的评价提供科学、客观的依据，并形成分析记录教师专业能力水平及发展动态的数据库，有助于教师对自己的教学进行自我诊断及反思，根据相关数据快速、准确地评估课堂，优化课堂教学模式，实现“教—学—评”一致性，提升研修效果。

（三）构建精准画像，赋能专业成长

智能研修平台可以自动统计和分析每位教师在周期范围内的教学行为数据，深度剖析教师专业活动的基本特征、主要薄弱环节和能力发展的平均轨迹，生成精准画像，有助于小学教师发现自身优势和不足，为教师的自我诊断提供参考依据，方便其对下一步课堂教学计划做出改进，从而使教学更具针对性，助力教师构建属于自己的“智慧”课堂，促进教师专业发展。

（四）个性化推荐，优化资源配置

智能研修平台通过教师的个性化特征精准定位教师专业发展的需求与偏好，从而为教师推荐个性化研修资源，确保资源与教师的需求精准匹配。这种自适应的推荐机制，能够有效支持教师的研修活动，促进他们的专业发展；同时，提升研修平台的资源利用率，促进教育领域的数字化转型与智能化发展。

结语

综上所述，为了深入推进教育数字化转型，打造卓越的教师团队，广大教育工作者应积极借助智能研修平台，深入研究人工智能技术支持下的小学教师精准画像的生成与个性化推荐的服务，从而满足教师的个性化研修的需求，增强教师研修的积极性，提升教师的教研能力与数字素养。

【参考文献】

［1］蒋宇瑛，谢玉晓，张燕明.基于教育大数据的教师专业发展策略研究［J］.教育科学论坛，2022（1）：63-66.

［2］胡小勇，孙硕，穆肃.基于画像技术的教师研修路径智能推荐研究［J］.电化教育研究，2024，45（2）：106-112.

［3］顾思苇.智能教研平台中的教师画像研究［D］.扬州：扬州大学，2023.