完美体育103个试点、覆盖1584所实验校、累计培训教师4.9万人。12月14日，在安徽省蚌埠市举办的“人工智能助推教师队伍建设试点”交流活动上，一组数据让与会者看到教育部启动人工智能助推教师队伍建设试点工作的显著成效。
2018年，教育部启动第一批人工智能助推教师队伍建设试点工作，2021年启动第二批人工智能助推教师队伍建设试点工作，几年的时间里，57个高校试点、21个地市试点、25个区县试点借助人工智能如何赋能教师队伍建设，为区域教育发展营造了怎样的生态？
教师平均年龄32岁、教学经验亟待提升，这是2010年投入使用的安徽省蚌埠市蓝天路小学面临的现实难题。
如何借助人工智能撬动教师队伍的高质量发展，成为许多试点区、学校面临的共性问题。
为此，各试点单位结合区域实际，统筹各方力量，开发建设课堂教学分析系统、智能阅卷和智慧作业系统等，帮助教师快速诊断学情，生成学生画像，提升教师作业设计与命题能力，促进教学方式和学习方式改革，为教师减负、赋能。
北京市西城区是百年名校云集、教育人才辈出、先进教育理念持续涌现的区域，西城教育人深知拥有高素质专业化创新型教师队伍是建设高质量教育体系的动力源泉。为此，西城区升级打造“西城教育研修网”，建立以教师个体为核心的自主研修体系，即“教师AI学伴”模块，打通国家、市、区三级教师数据库，多模态、全景式收集、处理和分析教师数据，构建教师画像，记录教师成长历程，围绕助学、助研、助管三个核心，激发教师自我提升的内生动力。
“教师有了数字画像，就为教师精准培训、精准改变教学方式、精准满足成长需求提供了依据，打破‘大锅饭’培养方式，让教师专业成长有了施工图。”西城区教委主任蔡冬梅说，“下一步，我们计划在‘教师AI学伴’中引入生成式人工智能技术，开发基于问题改进的自主研修场景，引导教师与AI深度对话，实现由桌面端向移动端的拓展。”
山东省青岛西海岸新区利用智能语音评测、智能阅卷等人工智能手段，对学生知识点掌握情况进行大数据采集，帮助教师诊断学情，进而实现因材施教、以学定教。如依托智慧课堂平台全方位、动态化采集学生自主学习、随堂测验等数据，构建知识图谱，生成学生画像，优化作业推送和批改，较以往减少时间近50%，增强了教与学效能。
如今的蚌埠市蓝天路小学，通过人工智能与教研、课程改革、课堂改革、评价改革的深度融合，年轻教师井喷式产出教学成果，构建了师资培养新生态。
推进人工智能不能只靠区域教育行政部门和学校的单兵作战，无论经费支持还是研发能力等都会显得捉襟见肘。“试点单位建立了教育系统内部多部门协同推进、政企校协同推进及高校—区域协同推进等机制，为试点项目提供了政策、资源、技术等保障。”教育部教育技术与资源发展中心教师发展处处长杨金勇说。
在协同推进上，湖南省长沙市探索“U—G—C—S”教师培养模式。U代表高校（University），借助北京师范大学等高校专家力量对教师进行培训；G代表政府（Government），为项目推进提供政策保障和经费支持，近两年政府为智慧教育投入经费近2.3亿元，为人工智能试点工作安排了专项经费2000万元；C代表研修支持共同体（Community），由长沙教育学院牵头，组建市级名师工作室（站）56个、市级网络研修工作室46个、教研联盟296个，统筹教、研、训活动；S代表试点校（School），以智能助手应用为抓手开展教学、教研和培训，形成教研训“三位一体”的教师教育生态。
同样，蚌埠市创建了“UGBS”协同推进机制，凝聚高校（U）、教育管理部门（G）、企业（B）、中小学（S）等多方力量，形成教育发展合力；河北省教育厅借助河北师范大学“面向教师教育的5G+智慧教学模式创新与应用研究”项目孵化的案例、经验进行推广应用，让更多教师受益。
人工智能技术的问世和持续迭代升级，一方面丰富了智能化教育产品和服务的供给，另一方面也推动教育场景从“人际”向“人际+人机”的转变。这些变化都在为教师的知识增长、能力提升、理念革新等提供新机遇。
人工智能的基础是数据。但数据不齐全、不准确、更新不及时，成为浙江省杭州市富阳区推进人工智能助推教师队伍建设的“拦路虎”。
为解决这个难题，富阳区打造“成长宝”教师管理服务数字化应用系统，对标全国教师平台数据标准，基于教师常规业务场景，动态采集、分类存储教师学习、工作成果数据，生成教师个性化数字档案，服务教师专业成长和区域教师精准治理。
据了解，如今103个试点单位中有19个地区试点和35个高校试点开展了教师大数据建设与应用探索，地区试点应用教师大数据的业务类型数量累计79个，平均每个试点7个。高校试点应用教师大数据的业务类型数量累计303个，平均每个试点12个。
用数据说话，人工智能改变了传统教师评价方式。针对教师评价改革难题，广东省广州市建成基于数据、面向过程、精准高效的“教师专业发展能力评价模型”。同时，研发课堂教学大数据分析系统，对近千堂课进行深度分析，为教学过程评价提供数据支持，有效助推课堂变革。
聚焦教师批改作业任务重、布置作业难分层、作业评价不精准的问题，蚌埠市建成“因材施教大数据服务中心”，实现智能扫描、云端阅卷、智慧批改。大数据服务中心通过采集日常教学过程中的作业、测练等数据，生成学情报告，智能推送基于学情的个性化作业，切实减轻了教师在阅卷、批改作业和布置分层作业方面的负担。同时，增强了教师作业设计能力和精准评价能力，辅助教师“精准教”“高效研”，帮助学校减负增效。
在人工智能时代，数据改变教育，但数据从哪里来？基于这样的需要和思考，蚌埠市第二中学构建了以“数据采集—分析呈现—教学应用”为一体的校级大数据精准教学系统，实现教师成长的“千人千面”，助推教学因材施教。“针对教师评价标准不清晰、评价主体单一、数据采集困难、反馈不及时、结果运用不精准等问题，学校建立了教师业务考核积分平台，为教师评价提供数据支撑。”蚌埠市第二中学校长钟铎说，“通过10个一级指标、33个二级指标的过程性数据采集，实现教师评价的精准画像。”
为了精准掌握教师课堂教学行为和课堂语言，蚌埠市研制了《中小学智慧课堂教学评价规范》，融合应用“因材施教大数据服务中心”实现了智慧课堂教学全流程数字化评价和教学成效智能化分析，“一键生成”教学评价报告，不断提升教师在教育理念落实、智能工具应用等方面的水平。
面对优质教师资源总体供给不足、配置不均衡，教师个性化发展需求不能得到较好满足等问题，亟待建立数据赋能教师新模式，探索利用智能技术实现精准化管理、精细化服务，推进教师管理由偏重经验和定性转向定性与定量并举。“在试点工作中，一些项目涉及大量教师数据的采集和应用，亟待建立健全信息安全保障机制。”广州市教育局一级调研员赵琼飞谈及下一步工作计划时表示。
“课堂上学生为什么不是真实体验摸扑克牌的过程，而是通过智慧教育平台进行感知；如何在平台上让学生体验有些事情的发生是确定的，有些则是不确定的……”在蚌埠市龙子湖实验学校专用研修教室内，针对刚刚结束的数学《可能性》一课，来自浙江省宁海县实验小学教育集团金桥校区的教师戴丽丽在线远程提问。
这样的异地联动教学研讨活动，在龙子湖实验学校已成为常态。这也是蚌埠市探索“云端帮扶”的新举措，蚌埠市13所优质学校利用信息化手段，联合长三角地区合作学校，与新疆皮山县结对帮扶，开展网络研修等活动500多场，实现区域联动、多点共享，促进教师协同发展。
据介绍，累计29个人工智能助推教师队伍建设试点单位开展了智能引领乡村学校与薄弱学校教师发展的探索，共覆盖2922所薄弱学校，参与教师达1.2万人。
“人工智能不仅赋能教育，教育也赋能人工智能。人工智能借助数字化手段让不同区域、不同学校的教师间产生连接、共同分享，打破时间和空间的界限，进行超级广泛的互动，最终实现抱团成长。”北京航空航天大学教授熊璋说。
人工智能助推教师队伍建设改革不仅是探索教师教育改革、促进教育教学的创新，还是推动教师治理与师资均衡的重要突破口。
四川省古蔺县积极推动教育治理数字化转型，实现智能技术支持的教育治理重点向基层转移，让教师和学校成为教育治理的实际参与者，探索以需求为导向的学校治理新路径。内蒙古包头市通过大数据精准分析城乡、学校之间教师结构和资源配置，准确快速了解城乡和地区之间的教育差异，科学推动教师流动。自2023年以来通过数据分析教育均衡结构需求，共派出支教教师198人，通过区域内轮岗、走教等方式流动教师1536人，在不断推进城乡教师队伍数字化管理的同时，促进城乡义务教育均衡发展。
“两年来，试点单位利用大数据提升教师队伍治理能力，同时利用数字化手段实现了乡村学校与薄弱学校的提质增效，打破了城际、区域、学校发展的边界。”杨金勇说。
针对区域教师队伍不均衡问题，广东省广州市实施智慧课堂应用引领工程。开展“双区联动”区域结对帮扶，通过4个实验区76所实验校强弱结对，打造一批城乡智慧课堂典型场景。同时，创新AI师训帮扶品牌，推进粤黔闽六市教师“手拉手·共成长”行动，促进与受援地教师队伍共同发展。
“各试点单位要进一步提高认识，不断加强人工智能助推教师队伍建设，在实招、硬招上下功夫，哪个地区、哪所学校早一点拥抱、融合未来的技术，哪个地区的师生就会早一点受益。”教育部教师工作司司长任友群表示，要强化数字化、智能化支撑，从业务流程和服务模式方面进行优化，加强教师队伍大数据的挖掘和使用，建立基于数据的教师评价机制、教师资源统筹调配机制，增强数据驱动的治理能力，提升教师管理服务水平。
