师范生教学基本技能智能实训发展报告(简-洁版)-31-32正式版-WN8

师范生教学基本技能智能实训发展报告（简洁版）The

Report

on

the

development

of

intelligentTraining

of

Basic

Teaching

Skills

of

pre-service

teachers（Compact

edition）华南师范大学

教育人工智能研究团队2024

年

8

月编写团队报告主编胡小勇

穆

肃参编成员宋东茂

张学波

张缨斌

刘

阳

赵

艺

王楚鸿

张

臣

吴

玫

刘晓红陈孝然

孙

硕

刘雪旎

张誉尹

朱敏捷

覃宗杰

李何婷

伍希琳专家指导组（姓氏拼音排名）曹培杰

中国教育科学研究院顾小清

华东师范大学马红亮

陕西师范大学刘革平

西南大学陈明选

江南大学郭

炯

西北师范大学李

芒

北京师范大学乔爱玲

首都师范大学宋冬生

教育部普通高校师范类专业认证学术委员会

沈书生

南京师范大学杨金勇

教育部教育技术与资源发展中心杨现民

江苏师范大学杨九民

华中师范大学郑燕林

东北师范大学报告研制单位

华南师范大学

教育人工智能研究院业务支持单位

华南师范大学

本科生院\教师发展中心技术支持单位

华南师范大学师范生智能实训关键技术与场景示范产学研基地北京中庆现代技术股份有限公司目录序

言

....................................................

2Preface

..................................................

4一、背景趋势

.............................................

7二、技术方案

.............................................

8（一）构建教学基本技能评价观测指标体系

.............................

9（二）研发教学基本技能的智能诊断实训系统

...........................

9（三）设计教学基本技能智能实训场景和应用模式

......................

10（四）保障师范生教学基本技能智能实训常态化实践

....................

11三、应用模式

............................................

12（一）“一站式”师范生教学技能自我训练

............................

12（二）智能诊断+教学法教师双师精准指导

.............................

13（三）数据支持下同伴结对的技能训练

................................

14（四）画像及智能诊断支持下的能力持续发展

..........................

15四、未来展望

............................................

16（一）师范生教学基本技能智能实训的价值与成效

......................

16（二）师范生教学基本技能智能实训的发展建议

........................

23结语

....................................................

25附录

....................................................

26（一）报告研制单位：华南师范大学

..................................

26（二）报告研制团队：华南师范大学教育人工智能研究院

................

27（三）技术支持机构：华南师范大学师范生智能实训关键技术与场景示范产学研基地

............................................................

28序

言教师是教育第一资源，师范生是教师队伍的源头活水。提高师范生培养质量，是建设新时代卓越教师队伍、组建高质量教师优质后备军的关键环节。“基础不牢，地动山摇”。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）强调了教学基本功和教学技能训练的重要性，并对师范生教育实践提出了新要求。尽管我国每年都有大批师范生毕业走向教师岗位，但在师范生教学基本技能培养方面仍然存在教学法师资供给不足、技能训练过程粗放、诊断重结果轻过程等供给性、效能性和发展性难题。与此同时，全球范围内新一代人工智能等新兴技术作为推动科学技术与产业变革的战略性要素，为师范生培养创新、提高教师队伍质量提供了重要驱动力。华南师范大学作为湾区教师教育排头兵，高度重视“新师范”内涵建设与特色发展，创建了全国首个教育人工智能研究院。研究院携手学校教师发展中心、本科生院、北京中庆现代技术股份有限公司基于“上云用数赋智”思路，共同开展“人工智能助力师范生教学基本技能训练的创新技术研发与应用实践”。通过评价指标构建、智能系统研发、应用模式设计、常态化实践保障、培养过程画像、协同培养机制建立等方式，研发出国内首套服务师范生教学基本技能实训的智能系统，供给上设计了教学基本技能“智学”实训模式，效能上构建了“四维度

18

项”的智能评价指标体系，发展上提出了智能实训分析方法。人工智能助力师范生教学基本技能智能实训成效显著。华南师范大学校内实训试点覆盖了多专业和学段，受训师范生教学基本技能得到有效提升。目前，该系统已在全国24

所院校和区域教师发展中心落地应用。这项研究工作取得了多项高水平教科研课题、国家发明专利和学术论文等成果，并通过大会主题报告、科研论文发表、学术会议研讨、权威媒体报道等方式，得到师范院校同行和社会业界的关注肯定。未来，本团队将继续深耕“政产研学用”一体化，以人工智能助推师范生高质量培养，从系统升级、智慧生成、协同提质三方面推动师范生教学基本技能智能实训的转型升级。本报告由华南师范大学教育人工智能研究院组织实施撰写，师范生智能实训关键技术与场景示范产学研基地参与研发，北京中庆现代技术股份有限公司提供技术支持。主要参编者为胡小勇、穆肃、宋东茂、张学波、张缨斌、刘阳、赵艺、王楚鸿、张臣、吴玫、刘晓红、陈孝然、孙硕、刘雪旎、张誉尹、朱敏捷、覃宗杰、李何婷、伍希琳。报告研制过程中得到了业界专家的指导，一并致谢。PrefaceTeachers

are

the

primary

resource

in

education,

and

pre-service

teachers

are

the

vital

source

for

the

teaching

workforce.Improving

the

quality

of

pre-service

teacher

training

is

a

criticalstep

in

building

an

outstanding

teaching

team

for

the

new

eraand

forming

a

high-quality

reserve

force

of

teachers.

"Without

asolid

foundation,

the

ground

will

shake."

The

Ministry

ofEducation's

"Opinions

on

Deepening

the

Reform

of

TeacherWorkforce

Construction

in

the

New

Era"

emphasizes

theimportance

of

fundamental

teaching

skills

and

the

training

ofteaching

skills,

and

it

has

set

specific

requirements

for

theeducational

practice

of

pre-service

teachers.As

a

leader

in

teacher

education

in

the

Bay

Area,

SouthChina

Normal

University

attaches

great

importance

to

theconnotation

construction

and

characteristic

development

of"new

normal".

Founded

the

country's

first

educational

artificialintelligence

Research

Institute,

and

cooperated

with

the

school'sTeacher

Development

Center,

undergraduate

college,

andBeijing

Zhongqing

Modern

Technology

Co.,

LTD.

Based

on

theidea

of

"Using

data

to

empower

intelligence

on

the

cloud",jointly

carried

out

"Innovative

technology

research

anddevelopment

and

application

practice

of

Artificial

Intelligence

tohelp

normal

university

students'

Teaching

basic

skills

training".By

means

of

evaluation

index

construction,

intelligent

systemdevelopment,

application

mode

design,

normal

practiceguarantee,

training

process

portrait,

collaborative

trainingmechanism

establishment,

etc.,

the

first

set

of

intelligent

systemfor

the

practical

training

of

normal

college

students'

basicteaching

skills

has

been

developed

in

China,

and

the"intellectual"

practical

training

mode

of

basic

teaching

skills

hasbeen

designed.

In

terms

of

effectiveness,

the

intelligentevaluation

index

system

of

"four

dimensions

and

18

items"

isconstructed,

and

the

intelligent

practical

training

analysismethod

is

proposed

in

terms

of

development.South

China

Normal

University,

as

a

pilot

unit

in

theMinistry

of

Education’s

second

batch

of

AI-assisted

teacherworkforce

construction

initiatives,

places

great

importance

onthe

connotation

construction

and

characteristic

development

ofthe

"New

Normal

Education."

Its

Institute

of

ArtificialIntelligence

in

Education,

in

collaboration

with

the

University'sTeacher

Development

Center

and

Beijing

Zhongqing

ModernTechnology

Co.,

Ltd.,

has

jointly

carried

out

innovativetechnology

research

and

application

practices

to

assist

in

thetraining

of

fundamental

teaching

skills

for

pre-service

teachers,based

on

the

concept

of

cloud

computing,

data

usage,

andintelligent

empowerment.

Through

methods

such

as

constructingevaluation

indicators,

developing

intelligent

systems,

designingapplication

models,

ensuring

regular

practice,

profiling

thetraining

process,

and

establishing

a

collaborative

trainingmechanism,

they

have

jointly

developed

the

first

intelligenttraining

system

in

China

for

assisting

in

the

practical

training

offundamental

teaching

skills

for

pre-service

teachers.

The

supplyaspect

has

designed

an

intelligent

training

model

of

"GuidedLearning

·

Self-Learning

·

Intelligent

Learning,"

theefficiency

aspect

has

constructed

an

intelligent

trainingevaluation

index

system

of

"Four

Dimensions

and

18

Items,"and

the

development

aspect

has

proposed

intelligent

traininganalysis

methods.The

practice

of

AI-assisted

training

of

fundamentalteaching

skills

for

pre-service

teachers

has

achieved

remarkableresults.

The

training

within

South

China

Normal

Universitycovers

multiple

majors

and

all

school

levels,

with

significantimprovements

in

the

basic

teaching

skills

of

the

trained

students.This

system

has

been

implemented

in

24

universities

andregional

teacher

development

centers

nationwide,

receiving

highpraise.

The

AI-assisted

training

of

pre-service

teachers

has

led

tothe

formation

of

several

high-level

teaching

and

researchprojects,

national

invention

patents,

and

academic

papers.Through

academic

presentations,

paper

publications,

academicconferences,

and

news

reports,

these

achievements

have

gainedrecognition

and

attention

from

society

and

industry.

In

the

future,to

integrate

intelligent

pre-service

and

in-service

teacher

training,our

team

will

continue

to

delve

into

the

integration

of"government,

industry,

research,

education,

and

application"

inAI-assisted

high-quality

teacher

training,

driving

thedevelopment

and

upgrading

of

intelligent

training

forfundamental

teaching

skills

in

three

aspects:

system

upgrades,intelligent

generation,

and

collaborative

quality

improvement.This

report

was

organized

and

written

by

the

Institute

ofArtificial

Intelligence

in

Education

at

South

China

NormalUniversity,

with

participation

from

the

University

’s

TeacherDevelopment

Center

and

the

Pre-service

Teachers’

IntelligentTraining

Key

Technologies

and

Scenario

Demonstration

Basefor

Industry-University-Research

collaboration.

BeijingZhongqing

Modern

Technology

Co.,

Ltd.

provided

technicalsupport.

The

main

contributors

include

Hu

Xiaoyong,

Mu

Su,Song

Dongmao,

Zhang

Yingbin,

Liu

Yang,

Zhang

Xuebo,

ZhaoYi,

Wang

Chuhongchu,

Zhang

Chen,

Wu

Mei,Liu

Xiaohong,Chen

Xiaoran,

Sun

Shuo,

Liu

Xuenyi,

Zhang

Yuyin,

Zhu

Minjie,Qin

Zongjie,

Li

Heting,

and

Wu

Xilin.

Thanks

for

the

guidanceof

industry

experts

during

the

development

of

the

report.背景趋势把加强教师队伍建设作为建设教育强国最重要的基础工作来抓，健全中国特色教师教育体系，大力培养造就一支师德高尚、业务精湛、结构合理、充满活力的高素质专业化教师队伍。习近平，中共中央政治局第五次集体学习，2023强国必先强教，强教必先强师。教育部《新时代基础教育强师计划》指出“改进教学方法手段，强化教育实践环节，提高师范生培养质量”；两批《人工智能助推教师队伍建设试点工作通知》倡导以大数据、数字画像等创新师范生评价管理机制与培养方式。教学基本技能是师范生培养的必要环节，在实施过程中却普遍存在着突出的疑难问题。（1）供给性难题：教学法师资供给短缺和配比严重不足，微格教学指导负担重，无法满足技能训练的规模化指导需求。（2）效能性难题：训练中缺少过程性数据分析和及时个性化诊断，学生难以将自身水平和培养目标动态对标，训练水平的精准化程度不高。（3）发展性难题：传统技术手段难以改进和优化技能训练方式，亟需以新技术支撑教学基本技能训练的数据分析与评价创新。习近平同志指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。”当前，人工智能技术不仅正在加速第四次工业革命产业结构重组与经济社会转型，而且在促进师范人才培养和教师教育方面也发挥着巨大潜力。7技术方案推进师范专业教学实验室、师范生教育教学技能实训教室和师范生自主研训与考核数字化平台建设，强化师范生教学基本功和教学技能训练与考核。《教育部关于实施卓越教师培养计划

2.0

的意见》，2018上云用数赋智，创新教学基本技能智能训练。为加强我国师范院校“新师范”内涵建设，应对教育数字化转型和人工智能技术对高质量师范人才培养的机遇与挑战，凸显师范大学特色和人工智能赋能特征，华南师范大学教育人工智能研究院联合北京中庆现代技术股份有限公司合作共建“师范生智能实训关键技术与场景示范产学研基地”，创新研发了全国首个师范生教学基本技能智能实训分析系统：开展了师范生教学能力智能实训系统的应用场景搭建硬件环境建设、关键技术研发和系统平台开发，并提出四类教学基本技能“智学”实训模式，为师范生教学基本技能培养注入新动能。图

2-1

创新师范生教学基本技能智能训练解决思路8userid:529794,docid:172666,date:2024-08-22,技术方案（一）构建教学基本技能评价观测指标体系依据《高等师范学校学生的教师职业技能训练大纲(试行)》（1994）和《普通高等学校师范类专业认证标准》“2.4[学会教学]具备教学基本技能”“3.4[课程实施]合理应用信息技术提高师范生学习效果”要求，研制了四维

18项微技能的教学基本技能评价体系。表

2-1

师范生教学基本技能评价观测指标体系（二）研发教学基本技能的智能诊断实训系统依托国家社科基金课题《人工智能视域下教师画像及应用研究》，利用多模态数据感知分析技术申请多项国家专利，校企合作研发了国内首套面向师范生教学基本技能培养的智能诊断及实训系统，系统模型包括理论基础层、数据获取层、挖掘分析层、实训应用层四层架构（图

2-2）。9技术方案图

2-2

师范生教学基本技能智能实训分析系统模型（三）设计教学基本技能智能实训场景和应用模式基于智能诊断及训练系统，面向师范生教学基本技能训练、诊断、管理等应用场景，构建教学基本技能“智学”实训模式（图

2-3），包括：“一站式”师范生教学技能自我训练、智能诊断+教学法教师双师精准指导、数据支持下同伴结对的技能训练、画像及智能诊断支持下的能力发展。图

2-3

师范生教学基本技能“智学”实训模式10技术方案（四）保障师范生教学基本技能智能实训常态化实践师范生教学基本技能智能实训的常态化，主要从提高系统设备适应性与建立使用及运维相关管理规范两方面提供保障：一是以云服务端传输训练数据，应用环境覆盖微格教室、智能实训静音舱、智慧教室等空间（图

2-4）。二是提供智能实训指导手册、应用指南与管理规范（图

2-5）。图

2-4

师范生教学技能智能实训静音舱和模拟课堂环境图

2-5

保障师范生教学基本技能训练的使用手册、应用指南与管理规范文件11应用模式“积极推进人工智能、大数据、第五代移动通信技术（5G）等新技术与教师队伍建设的融合，形成新技术助推教师队伍建设的新路径和新模式。”《教育部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》，2021设计师范生教学基本技能四类“智学”实训应用模式，为智能实训平台应用提供可供借鉴的实践操作指南。（一）“一站式”师范生教学技能自我训练“一站式”师范生教学技能自我训练要求师范生在微格智能实训室或智能实训静音舱等环境中展开自学训练，基于智能实训平台画像和诊断报告，反思并迭代锤炼，以提升各项教学基本技能。图

3-1

“一站式”师范生教学技能自我训练进行“一站式”自学训练通常经过四个阶段。第一阶段是技能评估与基础训练阶段；第二阶段是技能深化与实践准备阶段；第三阶段是系统学习与技能提升阶段；第四阶段是技能整合与教学实践。师范生需要在每个阶段开始和结12应用模式束时，通过实训平台进行能力评估，以检测自学训练的效果，判断自己的教学技能是否已达到预期水平。评估后，师范生依据系统生成的报告进行反思，明确不足并据此调整训练计划，确保训练的针对性和有效性（如图

3-2）。图

3-2

“一站式”师范生教学技能自我训练模式应用流程图（二）智能诊断+教学法教师双师精准指导将智能实训平台的智能分析和教学法老师的专业指导相结合，汇聚“师机”协同合力来促进师范生教学基本技能的提升。在该模式下，教学法老师具备双重角色：一是凭借自身深厚的教学素养和丰富的教学经验的教学指导者。二是平台智能诊断结果的分析解读者。人-机协同合作，充分发挥各自独特优势，形成双师指导模式，为职前和职初教师教学基本技能改进提供精准指导。“智能诊断+教学法教师”双师精准指导应用流程如图

3-3

所示，分训练阶段、专业指导阶段、反思阶段和技能提升阶段，帮助师范生根据系统生成的分析报告和老师指导改进个人教学基本技能上存在的问题、改进教学设计，在实训空间和平台的支持下反复练习与迭代。13应用模式图

3-3

智能诊断+教学法教师双师精准指导应用流程（三）数据支持下同伴结对的技能训练智能实训平台具有“实训小组”功能，为师范生提供同伴结对的训练与互学环境。通过“智能匹配与组队-共同学习与训练-AI

分析报告指导-在线讨论与互评-反馈可视化与跟踪”的同伴结对式教学基本技能训练，达成师范生互助、技能水平集体提升的目的。数据支持下同伴结对的教学基本技能训练应用的

5

环节，智能匹配与组队、共同学习与训练、AI

分析报告指导、在线讨论与互评和持续记录练习数据与跟进发展，如图

3-4

所示。图

3-4

数据支持的同伴结对技能训练模式14应用模式（四）画像及智能诊断支持下的能力持续发展结合

AI

分析报告和数字画像的实训模式意在促进师范生能力持续提升。在人工智能技术的支持下，平台对师范生的实训视频进行智能分析后形成分析报告，整合学生历次训练数据，可生成师范生教学基本技能数字画像、专业学生教学基本技能数字画像和学校师范生教学基本技能数字画像，形成个人反思-专业同培-学校共促的教学基本技能持续发展路径。该模式能够从师范生个人、专业和学校三个层面，分别提供教学基本技能诊断与管理服务，对师范生教学基本技能进行过程性评价，形成

AI

赋能学生个人-专业-学校一体化协同助训的训练方式。（图

3-5）。图

3-5

平台支持的人工智能诊断助学训练模式15未来展望师范生是教师队伍的源头活水，以人工智能技术助推师范生高质量培养为导向，开展师范生教学基本技能智能实训的框架模型、技术方法、场景设计和数字画像，能够提升师范生实训效果。华南师范大学教育人工智能研究团队（一）师范生教学基本技能智能实训的价值与成效教学基本技能，是师范生入职为师的必备基础性能力。针对师范生教学基本技能培养过程中的难题，构建的教学基本技能智能实训分析系统模型和国内首套师范生教学基本技能智能诊断及实训软硬件平台环境，支持了四类“智学”教学基本技能训练实践，应用成效显著。1.

人工智能助力师范生教学基本技能训练实践成效显著华南师范大学校内实训覆盖多学科全学段，师范生教学基本技能广泛提升。实训覆盖小学、初中、高中、中职等全学段，语文、数学、英语、物理、化学、地理、历史、生物、科学、思想政治、信息技术等

15

个学科（图

4-1）。系统服务学校

13

个学院师范生及研究生院部分教育硕士的教学技能训练，不同专业学生进行教学基本技能智能实训在访谈反馈：“系统可以录制教学视频并快速自动生成分析报告”“系统反馈较为智能和详细”“这可以让我们更清楚地了解自己在教学基本技能训练方面还存在什么问题”。部分师范生在训练后参加师范生技能大赛，在“为了明天”师范生技能大赛等获得若干奖项。16未来展望图

4-1

全学段不同学科实训示范资源服务

2024

年粤港语言教师培训项目“普通话教学深造课程”的

12

位中国香港地区教师。来访教师们利用智能实训系统，对教学基本技能和普通话进行训练，通过智能实训数据分析及诊断，提供专业性、针对性与精准性报告，切实帮助香港教师学员提升教学技能，支持了粤港两地在教师教育领域相向而行的实践。图

4-2

香港教师教学基本技能和普通话训练校外，已推广至吉林师范大学、江口县江口中学、南京建邺区教师发展中心等全国

24

所高校、区域教师发展中心和学校落地使用（表

4-1）。17未来展望表

4-1

教学技能智能诊断与训练系统平台推广使用名单2.

形成课题项目、发明专利、高水平学术论文等多类学术成果第一，孵化

4

项高水平教科研课题和项目。如

2022

年国家社科基金教育学一般项目《人工智能视域下的教师画像及应用研究》、2022

年度教育部信息化教学应用实践共同体项目《“众智行远”智能教研技术及应用实践共同体》、2023

年教育部“教师智能教育素养研究”虚拟教研室建设项目、2023

年广东省学位与研究生教育改革研究项目《人工智能赋能教育硕士教学基本技能训练研究》等。图

4-2

教科研课题第二，授权或受理共

9

项国家方法类发明专利。含《基于教研数据的教师画像构建方法》《基于云服务的教学姿态及表情应用技能评估方法、系统、装置和存储介质》等方法类发明专利共

9

项。18未来展望图

4-3

国家发明专利第三，学术论文在国内外权威期刊发表。发表高水平学术论文

8

篇，其中CSSCI

期刊文章

6

篇，SSCI

期刊文章

2

篇，如《师范生教学基本技能智能实训模型及应用研究》（CSSCI）、《Exploring

the

collective

process

of

classroomdialogue

using

sequential

pattern

mining

technique》（SSCI）等（表

4-2）。表

4-2

部分相关学术论文19未来展望3.

智能实训相关研发成果受到社会和业界的关注好评师范生教学基本技能智能实训的系列成果，通过学术主题报告、同行专家交流、新闻报道等方式，受到社会和业界关注好评。第一，研发成果在高等教育博览会和相关学术研讨会上展示。师范生教学基本技能智能实训相关研发成果亮相2023重庆（58、59届）、2024福州（61届）的中国高等教育博览会，研究院团队负责人应邀参会并作主题报告分享成果（图4-4），阐述了学校“师范生智能实训关键技术与场景示范产学研基地”在人工智能助推师范生智能实训方面所做的原创性工作和系列技术研发成果，获与会人员普遍关注和好评。研发负责人在教育技术国际论坛（2023）、全国学科教育联盟第三届年会（2024）、教育部“教师智能教育素养研究”虚拟教研室学术研讨会上进行分享，辐射在线人数累计超百万人次。又如研究院与学校教务处2023年共同承办“人工智能助推湾区新师范高质量建设”学术研讨会并举行“师范生教学基本技能智能实训系统”鉴定会，辐射粤港澳数十所高校，成果研发价值受到鉴定专家组好评（图4-5）。图

4-4

学校师范生教学基本技能系列相关成果在第三届云端教学发展大会展示图

4-5

人工智能助推湾区新师范高质量建设学术研讨会20未来展望第二，大批领导和高校同行、中小学教师发展中心到师范生智能实训关键技术与场景示范产学研基地考察调研。如2023年6月时任教育部教师工作司任友群司长实地考察指导，给出了好评；2023年12月以华中师范大学校长郝芳华为组长的教育部本科审核评估专家组莅临基地进行场景考察，并给予充分肯定；2024年6月香港特别行政区教育局组团专程到访。近两年来基地共接待各级各类教育行政部门、各师范院校同行、各地中小学教师发展中心、全国专家和研究同行160余批次近2000人次参访（图4-6），得到广泛认可。图

4-6

国内业界同行调研与考察交流（部分）第三，专家高度认同，认为填补了国内同类系统的空白。以教育部师范专业认证委员会委员宋东生教授为组长的专家组对师范生教学基本技能智能实训系统进行了鉴定：“该智能实训系统具备较好的功能性和稳定性，专家组一致认为该智能实训系统的研发和推广，对于提高师范生教学基本技能水平、提升21未来展望指导教师工作效率、大数据生成的长期发展具有积极意义，兼具体系推进和规模化应用潜力，填补了国内同类系统的空白”（图4-7）。图

4-7

鉴定书部分内容第四，师范生教学基本技能智能实训的创新示范性受多家权威媒体报道。相关成果被学习强国转载（《人工智能助推师范生高质量培养》）、中国教育新闻网（《“人工智能助推湾区新师范高质量建设”学术研讨会举办》）、南方日报（《华南师范大学打造五个“一体化”的“新师范”体系，用数字化智能化培养卓越教师》）、羊城晚报（《新科技革命浪潮中，华师探索师范生高质量培养创新》）等报道（图4-8），充分展现了相关理论实践一体化融合工作对人工智能技术赋能师范生高质量培养的重要示范作用。图

4-8

相关探索及应用成果被多家媒体报道22未来展望（二）师范生教学基本技能智能实训的发展建议提高师范生培养质量，是建设新时代卓越教师队伍、组建高质量教师优质后备军的关键环节。2022

年以来，以人工智能助推师范生教学基本技能提升的创新研发与应用实践已取得了突出影响与成效。本团队将继续深耕人工智能助推师范生高质量培养，从系统升级、智慧生成、协同提质三方面深化师范生教学基本技能智能实训的发展建议。图

4-9

师范生教学基本技能智能实训发展建议1.从平台应用迈向系统升级下的技能与素养养成（1）标准引领：构建分层分类的教学基本技能评价参数细化标准为提高平台教学基本技能分析的科学性和准确性，构建面向不同学科、不同学段、不同课型的分层分类教学基本技能评价参数细化标准，为师范生教学基本技能和数字素养的发展提供更为精准的“数字画像”。（2）虚实共生：借助沉浸式实训提升师范生教学技能训练的临场感后续可在数字人、虚拟现实、元宇宙等技术的支持下，为师范生提供沉浸式、具身化的课堂教学模拟场景，培养师范生的临场应变能力、问题解决能力和情感交流能力等，促进其全面养成未来从教为师所必备的素养。采集师范生的训练生理数据以加强对师范生技能和素养水平的智能感知。23未来展望2.从资源集成流转，迈向生成式智慧实训（1）探索师范生实训资源共建共享机制，构建优质资源库将积极探索师范生实训资源共建共享机制，构建优质教学资源库。第一，以区域为单位，政府主导、学校、企业、研究机构多方参与，设计开发符合区域发展需求的师范生教学基本技能训练资源。第二，面向全国开展师范生教学基本技能智能实训的应用培训，并共享成效显著的应用模式与优质课例。第三，探索多样态的资源共建共享模式，实现合作共赢。以政府为主导，以学校为主体，搭建以师范生智能实训为纽带的跨校跨区域新师范合作。（2）研发专属多模态大模型，实现生成式智慧实训研发面向师范生培养的专属多模态大模型，实现扩展自然语言与其他模态数据的交互，执行诸如根据文字生成图片、观看视频并发表“观点”等任务。对大模型进行微调等训练优化，生成对教学设计教案、课件、教学基本技能的分析，提升分析诊断的灵活性和专业性，也能够缓解教学法教师专业化个性化指导精力不足的问题。3.从师范生个体发展，迈向群体协同提质（1）构建协同互助机制，组建师范生教学技能提升共同体通过高校、教师发展管理部门、中小学校三方合作协同，组建“职前-职后”一体化的未来教师教学技能提升共同体。借助互联网、大数据、人工智能赋能，扩大未来教师教学基本技能的服务规模、变革创新教学技能训练的场景、改变实训主体关系，以此推动师范生群体的规模化协同发展。（2）探索教学技能培养的最佳实践路径，确保技术应用的有效性期待更多的学校参与应用平台，在数据脱敏后，综合分析结果可以呈现跨校，跨区域的师范生教学基本技能培养情况及技能发展水平，为师范生群体提供针对性的发展建议与策略，促进群体协同优化与整体提升。同时，通过数据分析发现共性问题与优秀案例，为师范教育改革提供有力支持。24结语百年大计，教育为本；教育大计，教师为本。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。提升师范生培养质量，是打造卓越教师队伍，为高质量教师队伍提供优秀合格后备军的关键环节。没有高水平的