摘要：生成式人工智能的快速发展与落地应用，加快驱动教育变革与转型。教师的专业发展要适应“人工智能+教育”的模式。本文探索生成式人工智能（GenAI）技术赋能教师专业发展的必要性和实践探索，形成思想转型、体系保障、多维发力、优化教学过程的生成式人工智能赋能教师专业发展的路径，为新时代教师成长提供新思路。

关键词：生成式人工智能；数据驱动；教师专业发展

一、引言

在教育数字化转型的浪潮中，生成式人工智能（Generative AI）正以其强大的内容创作能力和个性化交互特性，深刻改变着教育生态。《中国教育现代化 2035》明确提出要 "推动人工智能与教育教学深度融合"，教师作为教育变革的核心主体，其专业发展面临着前所未有的机遇与挑战。

二、生成式人工智能赋能教师专业发展必要性

生成式人工智能赋能教师专业成长具有重要的意义。以“互联网＋”活动中远程同课异构、线上直播及混合教学为主流，其模式也相对成熟。基于学情数据的分析的教学模式相对较少。多数教师依赖教学经验和直觉教学，缺乏对学情的全面分析和把握，教学仍然是以教师为中心。在教学研讨过程中，缺乏对课堂细节数据的关注，没有以教学数据或证据作为教学的出发点及落脚点，难以诊断教学中出现的问题。目前很多教师已经意识到学情数据的重要性，并尝试将其应用到教学中。实际上，人工智能与教学的融合实践中，仅停留在将人工智能技术作为教学的工具，没能利用生成式人工智能技术将数据提前收集和分析，在教学过程中精确预设教学过程中出现的问题，从而优化教学过程。因为基于数据的分析依赖于教师专业能力、技术支持、经费投入、评价机制等，所以数据驱动教学的模式推进困难。在人工智能背景下，教师迫切需要提升自身专业水平以适应教学高质量发展的要求。

三、生成式人工智能赋能教师专业发展的实践探索

（一）做思想引领，提升教师应用人工智能的主动性和创新性

生成式人工智能发展迅猛，其作用已被教师们欣然接纳。为充分发挥其效能，学校可积极作为。一方面，开展关于 “使用生成式人工智能” 的讲座与培训，联合其他学校举办 “生成式人工智能融合教育教学” 的示范教学活动，助力教师深刻领悟其应用价值。另一方面，学校应搭建智能研修平台及师生学习平台，构建生成式人工智能数据库，采集并管理已有数据及教师教学实践新生成的数据，为教师应用生成式人工智能筑牢基础，解决无可用工具、无数据可分析的难题。此外，针对教师在生成式人工智能赋能教育教学中的薄弱环节，开展理论与实践相结合的专题培训，切实提升教师运用生成式人工智能的能力 。

（二）强体系保障，构建多维度的支持服务体系

生成式人工智能赋能教学离不开多方面的有力保障。从技术层面来看，信息化环境提供了坚实支撑，打破了教学活动在时间与空间上的限制，教育资源应用云平台为教师数据赋能教学营造了空间环境，智学网让学生能随时随地学习，拓展了应用范围，且生成式人工智能所产生的数据，为教学提供了科学依据。在教师团队方面，教师参与教学活动对其专业成长意义重大，备课组和教学组作为生成式人工智能赋能校本研修开展的组织基础，教师教学共同体构建了促进教师成长的良性生态学习组织。在此过程中，可采用 “新带老” 方式，让青年教师助力年长教师学习智能技术，减轻其技术困扰与心理压力，教师们应在教学共同体活动中，有意识地将生成式人工智能技术融入日常教学与教学场景，在实践里持续总结归纳智能技术使用经验，提升融合能力。而机制保障同样关键，生成式人工智能技术生成的数据及分析，在一定程度上反映着教师和学生的思想，GenAI 数据若泄露会对使用者造成不良影响。学校需结合自身实际，发布 GenAI 赋能教学的管理条例，细化并落实可行的激励措施，以此提升教师参与 GenAI 教学的积极性，同时强化数据安全性保障 。

（三）多维度发力，落实推进生成式人工智能与教学融合

在组织推进层面，制定循环式的数据驱动教学活动，注重在教育教学进程中实现信息的迭代更新，于循环里分析梳理出典型问题并持续改进，同时聚焦学生和教师活动的评价反馈，通过迭代修正为优化教学活动做好铺垫。在反馈评价方面，教师常面临面对大量繁杂数据却无从下手、“如何基于数据进行研讨” 的难题。对此，可从多视角切入，从课堂实施效果角度，基于数据探讨课堂教学有效性；从学生学习情况出发，探究学生学习效果及投入情况；从教师学习维度，研讨教师备课内容（教学设计）的合理性等。让教师在多角度的交流碰撞中，推动教学模式的生成、更新与系统化发展。

1.助力教学资源创作​

教案与课件生成。教师输入教学主题、目标、重难点等关键信息，生成式人工智能快速输出完整教案框架，包含教学流程、活动设计及时间分配。同时，基于教学内容教师利用人工智能创建配套课件，自动匹配合适图片、图表，甚至生成动画演示，像物理学科中复杂的电路原理、化学反应过程，都能以直观动态形式呈现，提升教学可视化效果。​

试题与作业定制。依据课程标准和教学进度，利用生成式人工智能定制多样化试题，涵盖不同题型与难度层次，满足课堂小测、课后作业、阶段性考试需求。针对学生个体差异，生成个性化作业，为学习困难学生提供基础巩固练习，为学有余力学生设计拓展提升任务，实现因材施教。​

2.优化教学过程​

创设虚拟教学情境。在语言学习中，人工智能创建逼真语言交流场景，模拟不同口音、语境对话伙伴，让学生沉浸式练习口语；历史、地理学科，生成式人工智能构建虚拟历史场景、地理环境，学生可穿越时空，身临其境地感受历史事件、探索地理现象，激发学习兴趣，提升学习体验。​

智能教学反馈与辅导。通过分析课堂互动数据、学生作业及考试结果，人工智能为教师提供即时反馈，指出教学薄弱环节和学生普遍问题。在辅导环节，借助人工智能智能答疑系统，学生随时提问，系统自动解答并提供详细解析，教师依据学生疑问，进行有针对性的个别辅导或集体强化训练。​

3.促进教师学习与成长​

专业知识拓展。生成式人工智能作为教师学习伙伴，快速检索专业文献、总结前沿研究成果，助力教师把握学科最新动态。如教育技术领域新理论、新方法，教师输入关键词，人工智能整理相关研究报告、学术论文要点，拓宽教师知识视野。​

教学技能提升。教师录制教学片段，上传至搭载生成式人工智能的教学分析平台，人工智能从语言表达、教姿教态、课堂互动效果等多维度评估，给出改进建议和优化策略。同时，教师借助人工智能进行模拟授课，提前演练教学流程，提升教学技能。​

参考文献

[1]刘邦奇，聂小林，王士进，等.生成式人工智能与未来教育形态重塑：技术框架、能力特征及应用趋势[J].电化教育研究，2024，（1）：13-20.

[2]林秀芳.人工智能赋能教师专业成长初探[J].新教师，2022（1）：20-21.

[3]李民强.“人工智能”赋能高中课堂教学实践策略研究[Z].进展：科学视界，2022（12）：112-114.