精准教研的内涵特征、价值取向与发展路径

陈锋娟 章光琼 张 思 刘清堂

一、引言

教研在指导教育教学实践、促进教师专业发展、服务学生综合素质提升、保障基础教育教学质量等方面发挥着十分重要的作用。立足新时代，面对教育数字化转型、基础教育减负增效的新形势，教研工作还存在着教研方式不科学、教研效果不理想等诸多问题。教育部高度重视以教研工作促进教师队伍建设，在《教育信息化2.0 行动计划》（教育部,2018）、《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》（中共中央& 国务院,2018）、《教育部关于加强和改进新时代基础教育教研工作的意见》（教育部,2019）等系列政策文件中均指出，要创新教研工作方式，积极探索信息技术背景下的教研改革。

中小学教师视域下的“教研”是与教学相伴随的“课堂教学研究”本身（刘月霞,2021），以教师为活动主体，以教学实践场中的真实问题为载体（赵敏&蔺海沣,2016）的活动。本文中的“教研”均指课堂教学研究活动。近些年来，随着互联网、人工智能、大数据等技术在教育领域的深入应用，数据驱动的精准教研已成为大数据时代的教研新方向。回顾已有研究，在实践和理论层面均有一定的探索，如构建精准教研模式（崔云宏,2022；李淼浩&曾维义,2019）、探索信息化教研促进教师专业发展机制（胡小勇等,2022）、构建精准教研逻辑实现框架（王超等,2021）、精准教研资源服务研究（杨丽娜等,2021）、精准教研视域下的教师画像（胡小勇&林梓柔,2019），以及听评课反馈分析模型（汪维富等,2022）等研究。相关研究在精准教研的实践探索和技术赋能等方面已有广泛涉及，但仍缺乏对大数据时代精准教研内涵的明确阐述，亦鲜见教研新要素和新特征的系统分析。有鉴于此，本文梳理了教研的发展历程，剖析了精准教研的内涵、要素和特征，并探讨了其在大数据时代的价值取向和发展路径，以期为后续精准教研的理论探索和实践研究提供参考与指导。

二、教研的发展脉络

教研在我国已有百余年的发展历程（赵敏&蔺海沣,2016），是具有历史文化性和动态情境性的教学研究活动。通过深度解析和概括教研活动在不同时间段表现的特性，并对相关文献资料进行系统性的梳理和分析，从信息技术演变和赋能教研变革的角度可将我国教研形态的演进大致划分为传统教研（韩江萍,2007）、网络教研（马立等, 2011）和精准教研（胡小勇& 林梓柔, 2019; 李阳& 曾祥翊,2022）三个阶段（如图1 所示）。新生教研形态并非旨在取代原有形态，而是在继承的基础上不断增容、发展和创新。三个阶段主要的理论、方式方法、技术、工具等不尽相同，在继承的基础上不断发展创新。

图1 教研发展脉络

（一）传统教研

传统教研的主要形式包括面对面的基于经验的听评课和集体备课。听评课主要是教研主体凭借自身感官和相关辅助工具直接从课堂情境中收集资料，评价教学；集体备课是统一进度、统一要求、统一作业等（韩江萍,2007），体现出工业时代整齐划一式教学的特征。传统听评课通常是同侪基于主观感受和个体经验对教师教学有效性进行总结性评价。20 世纪中叶，课堂观察研究方法的引入在一定程度上消解了传统听评课中经验主导的问题（崔允漷,2012），观察者有目的地进入课堂，借助特定的量表记录、分析、评价课堂教学，帮助被观察者理解、反思并改进课堂。本质上，课堂观察是遵循一定的原则、以人工方式对课堂教学进行数据化解构。但是，课堂信息复杂多样，人工采集数据存在数据不完整、主观性强的问题，且人工分析数据效率较低、反馈滞后，教研的质量和效率难以得到保障。

教师专业发展理论强调教师职业特点和发展需求随时间而发展变化。因此，在教师不同的职业发展阶段，应结合其个人发展需要和兴趣，给予专业发展的个性化支持（肖丽萍,2002）。然而传统教研缺乏对教师专业发展的科学评估，无法给予教师具有针对性和时效性的支持（张紫屏,2015,p.252）。此外，传统教研在实践过程中更偏重对学校及教师的评比，使教研异化为追名逐利的表演秀（杨开城&张慧慧,2020），难以发挥教研的真正价值。

（二）网络教研

进入21 世纪，随着网络技术的发展，教师开始借助网络社交平台（如博客）或专用研修平台（如中国教师研修网、国家开放大学教师教育网）等开展基于数字化文本或视频的网络教研（胡小勇& 徐欢云, 2020）。网络教研是网络技术、多媒体技术等信息技术支持下的一种信息化教研形态，不单纯是信息技术的引入，还是对传统教研的变革与创新（马立等,2011），拓展了教研空间，开创了低成本、高效率、广覆盖的协作式教研（朱慕菊,2007）。基于教师共同体的协同发展模式，促使教育资源有效流通，缩小了区域之间、城乡之间教师专业水平的差距，促进教育均衡发展。

网络教研的具体形式有虚拟教研（李海,2009）、教师工作坊（张思等,2015）、教师在线实践社区（杨卉,2011）等，本质上都是基于在线学习环境，由教师、专家、助学者等组成的学习型组织。该阶段的主要理论依据有学习共同体理论和活动理论。学习共同体理论（Boyer, 1995）强调成员间持有共同愿景，在真实的学习情境中，通过经验交互和对话协商，完成知识意义的社会性建构，从而实现成员的共同发展。活动理论（Engeström, 2009）明确了活动的构成要素和运行机制，用于指导跨界活动性教师研训（戴伟芬，2016）、在线教师共同体构建（张思,2019）、同侪研修模式构建（刘清堂&卢国庆等,2021）等。

但网络教研也存在诸多问题。一方面，基于网络社交平台的教研活动往往是教师自发组织的，组织管理缺位导致该教研存在“偶发低效”的问题（郑世忠& 张德利, 2016）。另一方面，网络教研主要借助录音、录像等电子设备和网络交互平台等技术工具，尽管教师交互中的时空问题得到解决，但课堂教学视频的分析仍然有赖于人力，主观性和效率性问题未得到有效解决。此外，该阶段的课堂教学分析仅关注师生外显行为表现和浅层言语互动，对师生内隐的认知、情感等关注不够（宋宇,2020）。其根源在于缺乏足够的数据源和技术工具，难以实现科学、精准、高效的课堂教学分析。

（三）精准教研

大数据时代，人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴信息技术在教育教学中的深入应用，促逼教育数字化转型。教研契合教育的发展变化，充分应用新兴技术采集、存储、分析课堂教学和教研过程数据，解决以往教研工作中存在的数据难记录、问题难发现、效率难提升等问题，促使教研工作进一步走向精准。

精准教研注重教研生态构建。由于新兴信息技术的教育应用，出现了教师专业知识和专业能力、跨区域大规模教研和帮扶式教研等需要强有力的政策支持等问题，传统教研主体构成不足以支持精准教研实践。因此，精准教研体现出协同多方力量、打造教研生态系统的趋势，为教研提供政策保障、统筹管理、资金支持、平台搭建、专业引领、科学决策、理论指导、技术支持等全方位保障。共生理论为教研生态构建提供指导（崔云宏,2022），强调生态系统中各共生单元间信息和能量的生产与交换，即通过一定的机制进行资源互补及深度协同，协同程度越深，共生程度越大，共生能量也越大，教师对教研的认同感、参与度以及教研获得感可得到有效提升（罗江华等,2018）。

新兴信息技术促进教研走向数据化和精准化。首先，图像、语音等智能感知设备可自动识别和采集教师教学和教研过程中的多模态数据，为精准教研奠定数据基础。其次，自然语言处理、大数据、人工智能等技术可融合多模态数据高效分析课堂中教与学的发生、发展状态，挖掘课堂要素间的复杂关系，并生成可视化分析报告。最后，循证决策改进教学和教研，该过程是在数据量化及质性分析结果的基础上，通过教研共同体充分的专业对话生成干预策略，既注重数据分析的“硬证据”，又注重主体智慧的“软支撑”。

大数据时代，全过程、自动化的课堂教学及教研数据化解构，破解了人工数据分析中主体认知偏见和难以规模化应用等问题。全样本、全类型的数据采集和分析，充分还原课堂教学情境，全面分析师生的行为、情感及认知状态，使复杂教学现象进一步可解释，为教学和教研问题的诊断与改进提供更多客观依据，消解了以往教研中对课堂内隐信息洞察不足、分析不深刻、难以辨析教师个性化需求等问题，使教研从单纯关注学科教学转向关注学生学习，从碎片化研究转向全过程考量，从主观经验走向客观实证，实现教师专业个性化发展，满足学生全面发展诉求，推动教育事业走向优质均衡（李阳&曾祥翊,2022）。

三、精准教研的理论探索

对精准教研的基本内涵、特征与要素进行探讨和阐释，有助于指导精准教研的具体实施。

（一）精准教研的内涵

教研是教师个体或群体自发地或有组织地探讨解决与教学有关的问题以推进教学不断进步的研究活动（赵敏&蔺海沣,2016）。课堂教学研究是中小学教研的主要内容之一。课堂教学是以师生为核心的多要素构成的复杂动态系统，对其全面且深入的认识，特别是对学生在课堂中的学习发生发展机制的认识，一直是教研面临的重大挑战。新兴信息技术可实现课堂教学全过程、全样本、全类型数据伴随式采集与分析，细致刻画师生在课堂中的外显行为及内隐认知和情绪，为教师理解学生学习、诊断和解决教学问题提供丰富的证据和数据，帮助提升教师专业知识和专业能力，服务学生全面发展。

精准教研是基于一定的价值导向，在信息技术赋能下，结合数据和证据精准诊断、有效解决真实教学问题的反思性研究活动。精准教研以教师为核心，以课堂教学问题为主要研究对象，通过新兴信息技术量化解构课堂各要素及要素间的关系，精准刻画课堂中师生的行为、认知、情感等状态，帮助教师深度反思教学、精准诊断问题、深挖问题背后的复杂影响因素及关系，进一步理解学生的学习状态、学习的发生发展规律和学科教学的内在规律，服务教学质量提升、教师专业成长、学生全面发展和教育管理决策。

（二）精准教研的主要特征

1.循证反思性

反思是一种对活动过程及结果的批判性思考（张菁, 2004），是实现教师专业发展的关键，体现在教学反思和教研反思两个方面。教学反思体现在教学各要素组织与教学活动执行的评价过程中，具体包括分析学生学情、设定教学目标、选择组织教学内容、创设教学环境、设计与执行教学活动、评价反馈等。教学反思促进教学问题的发现与解决，促进具体经验的抽象概念化，融合多模态数据的课堂智能解构，全面且客观地解释课堂运行状况，为教学反思提供丰富的证据和数据，促进教学反思走向纵深，不仅依据基本的价值和规范进行经验性总结，更基于客观证据和数据进行科学化论证。教研反思指教师对自身专业发展过程和结果的诊断和评估。大数据时代，网络技术和人工智能感知技术等可获取教研过程的多模态数据，包括心理状态、社会交互、教研行为、教研成果等（胡小勇&林梓柔,2019）。通过对这些教研大数据进行分析和挖掘，可勾勒教师群体及个体的数字画像，客观表征学校或区域教师教研的群体特征和个性化特征，准确发现教师教研的需求及存在的问题。教师以自身教研数字画像为抓手，可了解自身专业发展的不足与差距，并依据数据结果和相关证据进行客观、深层的反思与改进。大数据实现了教学和教研的过程数据化及数据处理的智能化，保障了教学和教研评估的客观性以及改进的实证性，使教研从基于主观经验的反思走向数据驱动的循证反思。

2.平等协作性

从协作性来看，多元教研主体间协作是教师专业发展的基础。“互联网+”技术打破时空壁垒，推动实现教研的协作主体更加多元，协作范围更加宽广，协作方式更加深入。教师基于共同的发展愿景，遵循共享规则，分解任务，互利互惠，密切协作。例如，在组织协作层面，在中小学和教研机构之外纳入高校、教育企业及教育行政部门作为协作主体，组织间功能互补，从专业引领、组织管理、技术支持等方面全方位保障精准教研高质量开展。在协作文化层面，协作是一种包容冲突的互动过程，冲突的产生和有效消解可使教研团队保持活力和创造性。在大数据驱动下，所有参与主体都可以基于丰富、客观的数据和证据，结合个体实践经验和专业知识，从不同视角对教学实践进行协商、讨论、反思和改进，共同建构教育智慧。因此，精准教研中各个主体的地位和权利是平等的，不论是高校专家和学科带头人，还是教育企业人员，不存在“知识权威”和“技术权威”的单向度传输。

3.规模个性统一

精准教研促进教师专业发展规模化与个性化的统一。从规模中的个性化来看，一方面，互联网技术支持跨时空、跨地域的大规模教研活动，提高了“以研促教”的辐射范围，依托人工智能装置强大的算力和算法，可同时服务大规模用户教学、教研数据的存储、解析和可视化反馈（李阳&曾祥翊,2022）。更多的一线教师能够参与到优质高效的教研活动中，实现教师专业规模化发展。另一方面，精准教研突出针对教师的发展需求和个性特征提供精准的支持服务和专业指导，实现了教师的个性化专业发展。从个性中的规模化来看，精准教研为教师提供了开放、多元、平等的教研环境，打破了校园围墙的局限和“经验权威”的限制，促使教师积极能动、全面深入地反思教学、反思自我，发现个体专业发展中的不足，积极弥补短板，在“实践—反思—发展”的循环中实现教师整体素养的螺旋提升。

（三）精准教研的要素框架

在如图2 所示的精准教研的要素框架中，教研主体和教研模式是精准教研的核心要素，教研文化是精准教研的引领性要素，教研资源和技术环境则是精准教研的支持性要素。

1.教研主体

教研主体指参与教研活动的全部人员。精准教研主体构成具有动态性、多元性和开放性等特点。动态性指成员构成、专业化水平、发展需求等是动态变化的。随着教研活动的开展，教师专业水平不断提升并产生新的发展需求，他们可加入不同教研团队以满足个体专业发展需要。多元性指教研主体来源及角色从单一走向多元。从来源看，教研主体由原来的教研员、教师、学科专家等教育领域人士的封闭性构成，逐渐转向教育管理者、教育企业人员、社会人士等利益相关者均可平等参与的开放性构成，各主体均可发挥个体专长，贡献个体智慧。从角色看，教研主体承担着多元化角色，如教育企业人员兼具技术服务、教学理解与指导等多重角色。开放性指教研团队对外界是开放的，各教研团队间可不断进行信息和资源的交流，持续保持教研共同体活力。

2.教研模式

教研模式指基于一定的教育理念，为实现某种预期教研效果或目标而逐渐形成相对稳定的系统化操作样式，并对其加以抽象化和理论化而形塑的理论模式。教研模式丰富多样且具有层级性。根据支撑环境的不同，教研模式可划分为面对面教研、在线教研和线上线下混合式教研，每种教研模式按照不同的分类标准又可细分为多种类型。面对面教研是基于实体空间开展的教研活动，根据教研目标不同又可划分为听评课、集体备课、课后反思等。在线教研是基于网络环境的教研活动，按组织形式又可划分为教师工作坊、名师课堂等。线上线下混合式教研是整合线上与线下教研协同共进的教研模式。按研究内容的不同，教研模式可划分为课例研修、主题研修、课题研修等；按组织规模的大小，又可划分为校本研修、区域研修等。大数据时代，尽管教研模式丰富多样，但总体上体现了信息技术与教研工作深度融合的特征。一是技术环境的基础支撑作用。技术环境已然成为各类教研模式的要素之一，支持教研环境走向网络化和智能化（胡小勇&曹宇星, 2019）。如基于教研云平台的“0 尺度”精准教研模式，联通各级各类教研主体实现无距离、无隔阂、无障碍的研讨交流，以及教研资源的有效整合和流通（崔云宏,2022）。二是数据分析贯穿精准教研。数据已成为教研新模式的关键要素之一（郝建江& 郭炯, 2023），如基于经验学习圈的教师研修模式（刘清堂&郑欣欣等,2021）、面向“互联网+”的教研模式（胡小勇&曹宇星,2019）等，教学设计环节的学情分析、课堂教学的数据化解构、教研效果评估等均涉及了多模态数据的收集与分析，以支持教学的精准改进和教师的精准成长。

3.教研资源

资源的共建共享和精准推荐是精准教研的基础。教研资源包括预设资源和生成性资源。预设资源是由教研主体共同建设的教研资源，如优质课例、教学设计及课件、差异化作业设计、考卷等。生成性资源指在教研过程中动态生成的教研资源，如教师的教学反思、教育叙事、话题资源等。精准教研还应考虑教研资源的精细化管理和动态生成性供给，即教研资源不再是固化资源，而是“内容”与“结构”松耦合的适应性生成资源（王琦等,2022），可针对教师特征和需求，选择适合的内容要素和结构要素，并通过精细的组织处理生成适应性资源，支持教师的个性化发展。

4.技术环境

技术环境是精准教研的保障，具体包括物质工具和软件技术，如智慧教室、智能研修平台等。精准教研技术环境应为教研提供“全过程、一站式”的支持服务，其集成环境应具备共享工具、分析工具和决策工具。共享工具应具备主体间同步或异步的交互功能、主体与资源的交互功能，以促进优质教育资源共享。分析工具应具备智能采集课堂多模态数据功能、融合多模态数据的课堂解构功能以及教研数据的存储与分析功能，以支持课堂的精准解构、教师专业发展的精准刻画以及教研效果的精准评估。决策工具应具备教研资源智能推荐功能和数据分析结果可视化呈现功能，前者是基于教师专业发展数据分析的智能决策，后者则通过帮助用户理解、洞察数据的意义和价值，为解决复杂教学教研问题提供决策依据，从而科学制定精准干预策略。

5.教研文化

文化环境对教研活动起着引领和保障作用，主要包括制度文化和精神文化。制度文化涉及教研的组织机制、管理评价、保障机制等规章制度。制度文化的建设应遵循阶段性发展规律，充分考虑教研活动和教研主体的实际需求，逐渐形成从“控制”到“服务”的组织机制和制度保障（秦磊,2013），打造以人为本、具有校本特色和区域特色的制度文化，营造浓郁的协作教研氛围，从根本上唤醒教师的教学研究意识，使教研活动从制度压迫下的“被动参与”转向文化驱动下的“主观意愿”。精神文化的核心内容是价值取向（金春兰,2007）。精准教研的价值取向更加突出人的发展，不仅指对教师的专业幸福感和生命幸福感的追求，更强调服务于学生全面发展的价值追求。精神文化指导制度文化建设，制度文化彰显、践行精神文化，二者相辅相成，共同引领和保障精准教研活动的有效开展。

四、精准教研的价值取向：走向工具理性与价值理性的融通

价值取向是一定主体所持的基本价值立场、价值态度以及所表现出来的基本价值倾向。在社会实践中，价值理性为工具理性指明方向，工具理性则为价值理性提供支撑，二者统一是社会实践的内在追求。精准教研亦是如此，应走向工具理性与价值理性的融通。

传统教研关注教师的“教”，以教师教学能力提升为基本价值追求（张爱军,2010）。随着时代的发展和技术的赋能，教研工作要不断发展和创新，向符合时代需要的教研转变，向“以人为本”的教育教学需求转变（田慧生,2014）。笔者从教研的实质及时代诉求出发，总结了精准教研的三种价值取向：专业取向方面，赋能教师专业发展是教研的本体功能；社会取向方面，助推基础教育均衡发展是教研的时代使命；生命取向则是教研超越工具理性，指向教师和学生生命发展的价值立场。

（一）专业取向：精准教研赋能教师专业高质量发展

教师是教育发展的第一资源，教研是教师专业发展的重要途径。促进教师专业高质量发展，是教研的本职所在。站在新时代，精准教研应以促进教师专业集群化高质量发展为根本遵循。集群化高质量既是对教研过程的要求，也是对教研结果的要求。就过程而言，依托人工智能技术的支持，精准教研可有效消解规模化与个性化不可兼顾的难题，应持续以大规模、高效率、高质量的教研促成教师专业集群化发展。就结果而言，精准教研应凸显时代要求，促进教师专业发展由“知识本位”的专业知识和技能的积累转向“能力本位”的实践反思教学能力的提升，进而转向“德性本位”的教师素养（包括专业核心素养、信息素养和跨学科素养等）的全面提升（孙兴华等,2019）。

（二）社会取向：精准教研助推基础教育均衡发展

“公平而有质量的教育”是当前我国教育的新使命，教研应承担关键角色，助推基础教育均衡发展。乡村教师专业水平提升帮扶是教育公平理想的一种具体实践（廖宏建&张倩苇,2018）。同侪帮扶式教研（如名师课堂）是提升乡村教师专业化水平的重要途径。新兴信息技术支持下的精准教研，名师或专家可根据乡村教师课堂教学的数据化分析结果和教研大数据挖掘结果，迅速诊断课堂教学问题及教师专业能力缺陷，并针对问题开展精准指导，使优质教师资源价值在较大范围内得到高效率发挥。因此，以精准教研为抓手，开展乡村教师专业水平精准帮扶行动，打通教师智力资源流通途径，扩大优质师资力量辐射范围，缩小区域、城乡教师专业水平差距，在一定程度上可破解中西部地区、城市和农村优质教师资源不均衡的难题。帮扶式精准教研从教师队伍建设方面促进教育起点公平，彰显了教研助力基础教育事业均衡发展的使命担当。

（三）生命取向：精准教研服务师生群体生命发展

教研直接服务于教师专业发展。通过改进教师教学间接服务于学生的全面发展，也是教研的旨归。因此，精准教研应从关注“教”或“学”二元对立的思维走向关注“教”和“学”的辩证统一，不仅关注师生在教学过程中的行为和认知，同时关注师生作为完整的人的意义。

诊断问题、优化教学是教研最基本的动机，促进教师专业发展是教研“形而下”的基本价值追求（张爱军,2010）。精准教研还应追求“形而上”的价值，关注师生在教学过程中的意义。精准教研应通过教学研究，不断提升教学生活的意义，建构教师的专业使命和职业价值，并在专业使命和职业价值的践行中体验专业幸福感乃至生命幸福感。同时，精准教研也强调服务于学生全面发展。关注学生是教研的内生需求，大数据时代新兴信息技术为深度理解学生学习、挖掘学生学习状态提供了外部支持。在内生需求和外部支持的双重动力下，为学生提供公平而优质的教育，满足学生求知、求智、求全面发展、求价值实现的需求是精准教研应有的价值追求。

五、精准教研的发展路径

（一）政策支持：强化精准教研政策的导向与保障作用

政策正在成为引领教师队伍建设及教研工作变革的重要力量。政策为精准教研落地实施提供了战略导向和支持保障（胡小勇&曹宇星,2019）。教育部高度重视教育数字化转型，人工智能与教研的深度融合也是其重点部署工作之一，相关文件均强调积极探索人工智能背景的教研模式改革（教育部,2019），开展智能研修助推教师专业发展。在强化政策的导向和保障方面，各地可以：制定更加具体的分解任务表，将教研工作落到实处；设置精准教研专项资金，构建精准教研的优势基础环境；建立区域协作机制，推动跨区域教研的不断创新，持续扩大教研辐射范围；完善组织间的常态化协调机制，保证各单位的深度协作；健全精准教研监管机制，完善精准教研质量监测与评估体系。

（二）生态营造：构建纵向联动、横向协同的生态系统

精准教研机构体系建设以共生理论为指导，营造纵向联动、横向协同的生态系统。在纵向上，应建立以国家、省、市、区（县）、校五级教研机构为共生单元，以“对下指导、对上支持”为共生模式，形成上下联动、运行高效的教研生态系统。在横向上，可建立以教育行政部门、教研机构、高校、中小学、企业、电教馆等单位为共生单元（李阳&曾祥翊,2022），以“合理分工、深度协作”为共生模式的教研生态，其中教研机构、专家、高校、教育行政部门等要充分发挥组织、引领、指导、服务和评价等功能，企业则可以提供技术和资源支持，“五位一体”全面保障精准教研活动质量。精准教研的共生环境包含教育政策、经费投入、技术环境、文化环境等外部因素。共生环境是教研生态系统平衡的重要因素，各共生单元应充分考虑自身与外部环境的关系，不断进行适应性调整，以调控共生关系，实现共生单元的融合共生。如学校要营造促进教师群体教研能力正向生长的教研文化共生环境，保障教师对教研活动的参与程度、互动热度和结果效度（赵敏&蔺海沣,2016）。

（三）数据驱动：构建数据驱动的精准教研支持体系

教学、教研过程数据化是精准教研的基础，强有力的数据驱动支持体系是精准教研实施的关键。参考美国实施教育大数据驱动个性化学习的保障措施，可考虑从物力、人力和财力三方面发力（但金凤&王正青,2022）。数据要素是新兴信息技术赋能教师专业发展的关键（郝建江&郭炯,2023）。因此，在物力方面，一是要全面采集教师课堂教学、专业学习、教研活动等的过程性数据和结果性数据，建设教研数据资源库，形成个体教师、教研团队、中小学校、区域等不同层面的教研数据包，为数据驱动的精准教研奠定坚实数据基础。二是要开发并持续优化数据分析与访问工具。利用大数据技术对教研数据进行分析、挖掘和可视化处理，生成课堂教学、教研活动、教师个体以及教师群体的数字画像。要持续加强大数据的理论探索和技术应用，促进数据分析工具功能从浅层数据聚合呈现向支持教学全过程深度探索跃迁（郑娅峰等,2021）。访问工具能够支持所有教研利益相关者便捷访问用户权限内的数据或资源，以开展精准教学诊断或教研评估。在财力方面，各级政府及教育管理部门需加大资金投入力度，资助大数据驱动精准教研的项目，加强教研数据的研究和建设，促进教研数据工具的开发和应用。在人力方面，应建立多元主体协同体系，积极开展“统筹部署—具体实施—监督评估—优化改进”的精准教研迭代实践，持续提升教研之价值。

（四）人机协同：形成精准教研人机协同的运行机制

人工智能与教研深度融合，使教研进一步走向精准。然而，人工智能的强势介入，容易挤压教师的主体性（李芒& 易长秋, 2022）。因此，要建立人脑智能和人工智能的双智能协同机制，实现主体智慧与人工智能的有效融合。在宏观层面，要在规范和生态等方面建立人机共生机制。应用人工智能使教研提质增效的同时会引发数据隐私、伦理、偏见等问题（罗江华等,2022），因此，要明确人工智能的“何能”与“何不能”，参考人类尊严、自主、责任、可持续性等伦理原则（European Group on Ethics in Science and New Technologies, 2018,pp.16-19），制定教研领域数据的伦理规范和制度，支持营造人机共生的教研生态。在微观层面，要形成认知和协作创新机制。加强教研主体对人工智能的理解和认同，做到知其然，并知其所以然，充分发挥人类智慧弥补机器工具的缺陷并解决其带来的新问题，形成人机认知互补机制，实现双智能协同。比如，课堂教学作为教师连续性教学中的一个片段，需以历史性、发展性视点瞻前顾后、综合分析（钟启泉,2012），并且，教学机智只有通过个体反思和同伴交流才得以挖掘和提炼，这是人工智能技术的局限所在。因此，教研主体要能够结合专业知识、教学情境、教学经验等理解数据信息，并将其内化为知识，用以解决现实的教学问题，最终形成教师的独特智慧（彭晓玲&吴忭,2021）。

（五）素养提升：提升教研主体基于数据的评价素养

精准教研的有效实施有赖于教研利益相关者基于数据的评价素养。精准教研实质上是数据驱动的、以“反馈”为目标的课堂教学分析评价活动。相关研究表明教师对应用数据改进教学缺乏理解（Gelderblom et al., 2016）。因此，在课堂教学评价层面，领域专家及一线教师要增强应用数据来评价、改进教学的意识、认识和技能，并能够深度介入课堂核心问题的表征指标和量化方法的选择，充分理解算法设计和决策制定的过程，规避“算法歧视”和“算法黑箱”风险（罗江华等,2022）。教师对技术过程的参与和理解，可确保课堂解构的科学性、合理性及合伦理性，并能够帮助其正确理解和解读数据结果，发现课堂教学潜在问题，基于证据提出课堂教学改进策略。在教研效果评估层面，教育管理人员要能够应用教研常态数据，协助相关技术和人员，构建个体层面、学校层面和区域层面的教师专业发展电子档案袋，通过可视化仪表盘整体把握、洞察不同层面的教师专业化水平，并将数据信息转化为教研决策，做到靶向发力服务教师专业发展。这就需要其具有较高的数据素养和评价素养，通过建设、引领、推广、评价等行为，将数据驱动的精准教研从理念层面落地到一线教研。

（六）示范引领：发挥精准教研示范区（校）的引领作用

精准教研创造了精准、高效、规模、个性的教师专业发展场景，同时也对传统教研和网络教研的观念、结构、工作机制等产生了较大冲击。精准教研具有推广应用价值，但也面临着诸多困难和挑战。可以在各省、市、区（县）建立试点单位，辅助其打造可行、可推广、可持续发展的教研生态运行机制。考虑到教师对社会影响和绩效的期望能显著积极作用于其专业发展学习行为（张思等，2016），可从试点单位中遴选一批示范性基地，结合一定的激励机制，对其典型经验、创新教研成果进行广泛宣传、推广。已有实践效果显示，通过示范区（校）的引领，能够激发广大教师积极参与精准教研的外部热情，通过“切身体验收获成长”催生教师专业发展的内在需求，使更多教师自主地、积极地参与精准教研（李阳&曾祥翊，2022）。此外，精准教研还需在推广应用中，结合教研实践持续研究、完善课堂智能解构及可视化表征的技术、方法和评价视点，使人工智能和教研活动双向赋能，使教研不断走向科学化、专业化和规范化。