●智慧教研体系有力地推动了教研模式从经验驱动向循证驱动转型，实现了数据驱动的精准教学范式的转变。

□杭州市长寿桥岳帅小学 施 虹 虞 佳

教师是构建高质量教育体系的核心资源，而教研作为提升教师素养的关键途径，其模式亟待转型。传统教研普遍存在主题泛化、经验主导、缺乏实证依据、迭代更新迟缓等问题，这些都在一定程度上阻碍了教师的专业成长与教学质量的提升。在此背景下，国家大力推动教育信息化，明确倡导借助信息技术开展精准化、个性化的教研活动。我校依托智能研修平台与资源库，运用大数据分析技术，有效助力教师的专业发展。

一、智慧教研体系的架构

智慧教研体系依托“数据锚定—智能协同—实证诊断—迭代优化”的四阶路径形成闭环，旨在将教师的教学经验转化为可迁移、可借鉴的教学智慧。这一教研模式特别强调技术赋能而非技术主导，教师始终是教研活动的主体，智能系统则作为认知增强工具，辅助教师进行教学决策，而非替代其作出专业判断。

二、智慧教研体系的实施路径

智慧教研体系通过“数据锚定—智能协同—实证诊断—迭代优化”的实施路径，构建起促进教师专业发展的新生态。

（一）数据锚定

我校教研团队突破以往依赖个人经验的选题模式，借助学校智能研修平台，综合运用大数据分析、在线问卷收集、教学日志挖掘等多种手段，精准捕捉教师在教学实践中遇到的难点。各校区教师围绕这些共性问题，依托线上、线下相结合的研讨平台，展开深入交流与讨论。

（二）智能协同

学校智能研修平台打破了传统备课的壁垒，构建起分层协作的备课机制。智能研修平台以学习理论知识和汲取前沿信息为切入点，鼓励教师广泛涉猎并学习国内外优质教学资源，特别是深入开展课程标准的深度解析和文献的结构化阅读。

（三）实证诊断

在智慧教研中，一方面，智能系统能够实时捕捉师生的语言、行为、表情等多模态数据，并生成可视化的分析报告；另一方面，教研组的教师可通过课堂录像回放，结合学科本质进行深入的质性分析。例如，在关于平均数课例的研讨中，数据分析显示该节课属于典型的讲授型课堂，其中73.9%的提问仅停留在记忆层面。然而，数据仅仅是分析的起点，教师们通过回看课堂录像展开深度研讨后发现，缺少大任务引领，碎片化提问导致学生思维浅表化才是问题的症结所在。这种“数据呈现现象+经验解读本质”的协作诊断模式，既避免了唯数据论的片面性，又突破了单纯依赖个人经验的局限性。

（四）迭代优化

依据教育循环改进理论，教学活动是一个不断反思、调整与提升的动态过程。智慧教研正契合了这一理论要求，教研组建立了“实践—反思—再实践”的螺旋式提升机制。仍以平均数课程的教研为例，首轮授课后数据显示，学生在迁移应用环节的表现欠佳。经进一步的数据分析发现，问题的原因在于：教师的提问指向模糊，且生活情境创设不足。针对这些问题进行改进后，课堂导入环节设置了“哪个队赢了”的探究任务，并前置了相关的调查作业。在二次授课后，数据显示，学生能正确判断的比例从0提升至38%，课堂中的深度互动次数增长了65%。这一实例充分展现了教学模式持续优化与迭代升级的显著成效。