数智浪潮下教研员角色的重塑与发展

自21世纪起，以生成式AI、大模型及多模态智能技术为代表的新一轮科技革命，正深刻重塑人类社会的生产与生活模式，教育行业首当其冲。2025年常被视作AI教育应用的“爆发起点”——以DeepSeek、ChatGPT、Claude等为代表的通用大模型迅速渗透至基础教育、高等教育和职业教育的各个层面，推动教育从“数字化”向“数智化”升级。

在国际上，联合国教科文组织（UNESCO）持续发布《人工智能与教育》系列政策指南，强调“AI应增强而非替代教师”的核心观点。美国政府自2016年以来连续发布三份AI政策报告，将教育列为AI应用的重点领域。欧盟《人工智能法案》则专门设置了教育场景的伦理规范条款。这些国际动向表明，AI与教育的深度融合已成为全球共识，但如何确保技术服务于育人本质，仍是各国面临的共同难题。

张咏梅

教育背景：2003年毕业于北京师范大学心理学院基础心理学专业，获博士学位。

研究重点：深耕教育测量与评价领域二十余年。

专业特长：聚焦于大规模教育评价、教育考试的理论与应用研究，以及教育测验工具的设计、开发与高级数据分析。

主要成果：已出版《表现性评定的理论与实践研究》《大规模学业成就调查的开发与应用》等专著。

《学业水平考试命题方法与应用：指向核心素养的评价》一书聚焦核心素养导向的学业测评，构建“理论—实操—质量—前沿”四大内容体系。从测验基础、命题蓝图与题型编制，到信效度分析、高阶思维测评，全程拆解标准化命题技术，结合新课标案例与数据，落地“教—学—评”一致性。书中“多维细目表”编制、情境化命题设计、“采意赋分”等核心内容，为教研员、教师提供可直接照搬的命题方案，是落实素养评价改革、提升测评专业能力的必备实操指南。

在国内，教育数字化已被提升至国家战略高度。2024年12月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024－2035年）》，明确指出“加快推进国家教育数字化战略”，将AI与教育融合作为建设教育强国的重要路径。2025年，教育部密集出台系列政策，推动“人工智能+教育”从试点探索走向规模化应用。

北京于2025年10月发布《教育领域人工智能应用实施导引》，系统梳理了21个典型案例，涵盖AI赋能教研全链革新、跨学科融合教学、循证教研机制建设等多个维度。广东广州黄埔区依托大模型开展“订单式教研”，实现“数据全量采集—AI智能分析—精准干预提升”的教育闭环。陕西师范大学自主研发的“AI教研员”系统已在全国29个省（自治区）及新疆生产建设兵团的83个市121个区（县）的570所学校落地应用。这些实践标志着我国基础教育正经历从“经验驱动”向“数据驱动”、从“人工教研”向“人机协同教研”的模式变革。

教研体系是中国基础教育发展的特色制度安排，教研员作为区域教育教学研究与指导的专业力量，长期以来在提升教学质量、促进教师专业发展方面发挥着不可或缺的角色。然而，AI的迅猛发展使这一传统角色面临前所未有的挑战：一方面，AI技术能够实时采集课堂多模态数据、自动生成教学诊断报告、提供个性化改进建议，部分取代了教研员传统的听课评课职能；另一方面，技术赋能也为教研员突破经验局限、实现精准教研、扩大专业影响力提供了全新机遇。

正如《光明日报》2025年8月刊文指出，面对AI应用不断丰富的新形势，教研工作需划定三条主线：以常态课质量提升为基础线，以数据赋能为增长线，以组织变革为支撑线。这一判断精准把握了AI时代教研转型的核心要义，也为教研员角色重塑指明了方向。

AI时代，教师角色正经历从“知识传授者”向“学习设计者”的根本性转变。国际研究表明，AI能够自动化许多常规教育任务，使教师得以专注于设计个性化学习体验和培养批判性思维。Zhai（2025）在《Journal of Science Education and Technology》发表的研究提出，教师（包括在职教师和职前教师）在生成式AI课堂中可划分为四种角色——观察者、采纳者、协作者和创新者，分别代表不同层次的GenAI参与水平。这一框架揭示了教师AI素养发展的阶段性特征，对教研员角色定位具有重要参考价值。

教研员作为“教师的导师”，其角色转型理应走在普通教师前列。如果说普通教师需要从“知识传授者”转变为“学习引导者”，那么教研员则需要从“经验型导师”转变为“数据驱动的专业领导者”，从“教研活动组织者”转变为“人机协同教研生态的构建者”。

教研员的工作对象不是学生，而是成人教师，这决定了其专业发展必须遵循成人教育的基本规律。按照社会文化学习观，教师学习是基于社会互动而进行意义建构的活动。教研员在教师学习中要发挥“指引方向、创造环境、孕育文化”的作用，在实践与理论之间搭建沟通桥梁。

在AI时代，这一理论框架需要注入新内容：首先，AI技术能够精准识别教师个体的学习需求，为教研员设计差异化培训方案提供数据支撑；其次，智能教研平台可以突破时空限制，构建虚实融合的教师学习共同体；再次，人机协同的教研模式要求教研员重新审视“人际互动”与“人机互动”的关系，在保持教育人文温度的同时提升专业效能。

循证教育强调教育决策应基于最佳可用证据，而非仅凭个人经验或直觉。2025年以来，“循证教研”已成为中国基础教育改革的高频词汇。北京师范大学AI+循证教研联盟依托AI“大先生”平台，已在20多个联盟区域和200多所联盟学校开展课例分析，汇集逾千个课例。北京东城区搭建的“一平台、四中心”区域级智慧教研系统，通过“现状诊断—现场改课—实践改进”的动态磨课机制，逐步形成“好课画像”。

循证教研理论的本土化实践，要求教研员具备三种核心能力：一是数据采集与解读能力，能够从海量课堂数据中提取有效证据；二是证据转化能力，能够将数据分析结果转化为可操作的教学改进策略；三是证据伦理意识，能够在数据使用中保护师生隐私、避免算法偏见。

基于上述理论审视和国内外实践探索，AI时代的教研员应在保持传统专业职能的基础上，实现以下六个维度的角色拓展与身份重构：

传统教研员的核心职能是凭借丰富的教学经验，通过听课评课、教学指导等方式引领教师专业发展。这种“经验依赖型”模式在AI时代面临根本性挑战——AI系统能够在短时间内分析大量课堂数据，提供超越个体经验局限的诊断结论。

2025年，南京市教研室教育质量监测中心评价教研员丁玉祥在晋城市教研人员培训中明确指出，AI时代区域教研发展趋势要求教研员必须具备“数据素养”，实现教研方式从经验主导向数据驱动的转型。教研员需要借助AI获得“课堂画像”，提升工作效率，但同时要秉持教育初心，遵循以人为本原则，避免误用或滥用技术。

具体而言，数据驱动的专业领导者应做到：第一，能够设计和实施基于数据的教研活动，如利用AI课堂分析系统开展循证听评课；第二，能够解读和转化AI生成的数据报告，将冰冷的数据转化为有温度的教学改进建议；第三，能够构建区域教学数据库，通过长期数据积累形成“区域好课”的整体画像，推动教学质量的整体提升。

AI不仅改变了教研的内容和方式，更重塑了教研的组织形态。传统教研受限于时空条件，往往存在“进不去、看不见、动不了、难再现”等困境。AI技术的介入使虚拟教研、远程协同、异步研讨成为可能，教研员需要从单一的活动组织者转变为复杂教研生态的构建者。

深圳盐田区自2021年起部署智慧研修平台与AI循证教室，组建覆盖约300名骨干教师的“学科AI数智研修共同体”，开展“AI教研员”辅助课堂反思、“人机协同”听评课、跨区域双师课堂等系列活动。北京丰台区职教中心学校构建的虚拟教研室平台，整合教研活动管理、数据分析、资源整合、个性化服务四大模块，实现线上线下教研活动的无缝衔接。

作为人机协同教研生态的构建者，教研员需要：第一，选择和配置适宜的AI教研工具，如课堂分析系统、智能备课平台、虚拟教研空间等；第二，设计人机协同的教研流程，明确何时由AI承担数据采集与分析，何时由人类专家进行价值判断与情感支持；第三，培育教师的AI教研素养，帮助教师从“畏惧技术”走向“善用技术”、从“被动接受数据”走向“主动基于证据改进”。

生成式AI的通用知识处理能力，正在消解传统学科壁垒。学生可以通过与AI对话获取跨学科知识，教师也可以借助AI工具设计跨学科项目。这一变化要求教研员突破单一学科视角，成为跨学科课程整合的引领者。

北京八十中开展的“智能发酵装置设计”“校园规划优化”等跨学科项目式学习，学生借助AI工具完成数据采集、模型构建和方案设计，显著提升了实践与创新能力。人大附中在道德与法治、美术、体育、心理健康等学科中引入生成式AI、虚拟现实等技术，开展跨学科课程实践，形成了可推广的教育创新样态。

教研员作为跨学科课程整合的引领者，应当：第一，自身具备跨学科知识结构和AI应用能力，能够示范设计跨学科主题学习方案；第二，引领教师团队利用AI工具开展跨学科教研，如通过大模型生成跨学科问题链、构建项目式学习资源包；第三，建立跨学科教研共同体，打破学校、学段、学科之间的壁垒，形成协同创新的课程开发机制。

AI技术使教学评估从“抽样检测”走向“全过程伴随式采集”，从“终结性评价”走向“过程性诊断”。这一转变极大提升了评估的精准度和时效性，但也带来了数据隐私、算法偏见、技术依赖等伦理风险。

教研员作为区域教育质量评估的专业力量，在AI时代需要承担“伦理守护者”的特殊职责。一方面，要确保数据采集的合法合规，尊重教师和学生的数据权利；另一方面，要警惕算法可能带来的“数字霸权”，避免将复杂的教育过程简化为可量化的指标。

正如陈大伟在《福建教育》2025年第17期撰文指出，教研员对教师进行AI培训，应从“理念认知、技术应用、伦理规范”三个维度进行引导。这意味着教研员自身必须具备扎实的AI伦理知识，能够在推广技术应用的同时，建立相应的伦理审查机制，确保技术始终服务于人的全面发展而非相反。

传统教研员的辐射范围主要限于本行政区域，优质教研资源难以跨区流动。AI打破了时空壁垒，使“全域协同、人机共生”的教研新范式成为可能。教研员需要从“区域教研员”转变为更大范围教研网络的“节点连接者”。

北京教科院基教研中心数字教研室建立的“北京教研”数字平台，已形成覆盖政策、资源、教学、治理的全链条改革路径，在全市14所学校试点，累计分析9385节课，774位教师参与。北京师范大学AI+循证教研联盟汇集全国20多个省市自治区的实践案例，构建起跨区域的研究共同体。

作为节点连接者，教研员应当：第一，主动接入更大范围的教研网络，分享本地经验、吸纳外部智慧；第二，利用AI平台建立“教研数字孪生”，使本地教研活动可记录、可分析、可传播；第三，推动优质教研资源的智能化匹配与推送，让偏远地区教师也能享受高质量的专业指导，促进教育公平。

长期以来，教研员被定位为教育政策的执行者和传达者。AI时代，技术迭代速度远超政策更新速度，教研员不能仅满足于“上传下达”，而应成为教育创新的行动研究者，在实践探索中生成新知识、建构新理论。

邵巧治在《福建教育》2025年第17期提出，数智时代教研员应锤炼教研“四力”——思辨力、实践力、创新力、反思力，持续保持并充分发挥自身在教研共同体中的引领作用。这与国际学界对教师研究者角色的期待高度契合。教研员需要将属于熟悉教材、安排教学程序的经验型研究，上升到关注教与学基本特征一般性命题的理论建构，从经验型研究逐渐转型为基于数据的实证研究。

尽管AI教育应用蓬勃发展，但教研员群体的技术素养参差不齐。部分资深教研员长期依赖经验判断，对数据驱动教研存在畏难情绪；部分年轻教研员虽熟悉技术操作，但缺乏深厚的学科教学功底和教育理论修养。这种“技术—学科—理论”三维能力的失衡，构成教研员角色转型的首要瓶颈。

2025年，晋城市组织的教研人员专业能力提升培训中，南京市建邺区教师发展中心校长叶旭山指出，提升区域教研品质需要“教研管理定位、人员专业自觉、项目驱动机制”三方面的系统推进。这表明，技术素养的提升不能仅依靠个体努力，而需要制度层面的系统支持。

AI系统能够基于海量数据生成教学诊断，其“客观性”和“全面性”往往超越个体教研员的判断能力。这种技术能力的“碾压”，容易引发教研员的专业认同危机——当机器能够比我做得更好，我的价值何在？

这一困境的实质是“工具理性”对“价值理性”的冲击。华中师范大学周洪宇教授在2025年中小学高质量发展研讨会上强调，AI并非教育的“颠覆者”，而是需要理性驾驭的“赋能工具”，务必守住“以学生为中心”的底线。教研员需要认识到，AI可以替代的是“可编码”的技术性工作，而“不可编码”的教育智慧——如对教学情境的敏锐洞察、对师生情感的细腻理解、对教育价值的深刻把握——仍是人类教研员不可替代的核心竞争力。

AI技术使课堂数据采集从“稀缺”走向“丰裕”，但也带来了“数据过载”的新问题。当教研员面对海量数据报表时，如何提取关键信息、如何避免被数据淹没、如何防止“为数据而数据”的形式主义，成为现实挑战。

北京十二中构建的“三色预警与分层导航”智慧教学模式，通过“红黄绿”对应不同得分率区间，以简洁可视化的方式辅助教师快速把握学情。这一案例启示我们，数据赋能的关键不在于数据量的大小，而在于数据呈现方式的友好性和数据解读框架的科学性。教研员需要具备“数据策展”能力，将复杂数据转化为教师可理解、可行动的信息。

我国东中西部、城乡之间在数字基础设施、AI教研工具、专业人才储备等方面存在显著差距。当发达地区已经开展“人机协同”听评课、构建“虚拟教研室”时，部分欠发达地区可能连基本的网络教研条件尚不具备。

陕西师范大学“AI教研员”系统计划逐步覆盖边境国门学校，为促进基础教育优质均衡发展发挥积极作用。这一举措体现了技术赋能教育公平的潜力，但也提示我们：教研员角色转型必须考虑区域差异，避免“一刀切”的技术推广加剧教育不均衡。

面对上述挑战，教研员的专业发展需要从个体自发成长转向系统支持的阶梯式培养，从单一技能培训转向综合素养的整体提升。

参照教师专业发展的一般规律，教研员的专业成长可划分为新任期、胜任期、专家期三个阶段，每个阶段对应不同的AI素养要求和发展重点。

新任期（1-3年）：重点在于“认知建构”与“基础应用”。新任教研员需要系统学习AI教育应用的基本原理，掌握常见教研工具的操作方法，理解数据驱动教研的基本逻辑。此阶段的培训应以集中式、标准化课程为主，帮助教研员建立“技术—教学—研究”整合的基本框架。

胜任期（3-8年）：重点在于“实践创新”与“证据转化”。胜任期教研员已熟悉常规教研工作，需要通过开展自我研究、行动研究，在真实教研场景中探索AI技术的有效应用。此阶段应鼓励教研员开展小课题研究，如“基于AI课堂分析的听评课模式改进”“智能备课工具支持下的教师协作机制”等，形成个性化的实践性知识。

专家期（8年以上）：重点在于“理论建构”与“生态引领”。专家期教研员应具备系统思考和思想凝练能力，能够在教学专业指导、培训课程开发、教育测评、学习领导等方面提出新思路、总结新模式。此阶段应推动教研员与高校研究者合作，将实践经验上升为理论成果，并通过学术发表、政策咨询等方式扩大专业影响力。

教研员AI素养培训应突破单一的技术操作层面，构建理念认知、技术应用、伦理规范、创新实践四个维度的融合体系。

理念认知维度：帮助教研员理解AI的本质特征、教育应用的潜力与局限，建立“人机协同”而非“人机替代”的基本立场。可引入国际前沿研究成果，如Edwards等（2025）关于AI增强教师角色的研究，拓展教研员的理论视野。

技术应用维度：培训教研员熟练使用AI教研工具，包括课堂分析系统、智能备课平台、学情诊断工具、虚拟教研空间等。培训形式应注重实操演练，如北京龙岩市教研员培训中设置的“主题工作坊”，让教研员在真实任务中掌握技术。

伦理规范维度：系统讲授AI教育应用的伦理原则，包括数据隐私保护、算法偏见识别、技术依赖防范、数字公平维护等。可结合具体案例开展伦理审议，培养教研员的伦理敏感性和决策能力。

创新实践维度：鼓励教研员将所学应用于真实教研场景，开展AI赋能的教研项目。如重庆高新区推行的“教研员牵头+学科协作”双路径，以秋季AI应用优质课竞赛、专项课题申报为抓手，推动教研员在“做中学”。

教研员角色转型的最终落脚点在于工作机制的创新。基于国内外实践经验，可重点探索以下机制：

AI辅助的循证听评课机制：利用课堂分析系统无感采集教学数据，生成包含师生互动频次、提问深度、学生专注度等多维指标的报告。教研员基于数据报告开展“靶向”指导，既提升听评课的科学性，又保留人类专家的价值判断。如奥威亚AI循证教研系统通过边缘算力终端实时采集课堂行为、语音、课件、板书、作业等多模态数据，从80种分析维度构建立体的课堂循证档案。

智能支持的精准教研机制：借助大模型技术，实现教研需求的智能识别、教研资源的精准推送、教研过程的智能辅助。广州黄埔区依托学业智能监测大模型，实时生成多维度学情报告，精准定位知识盲点与能力素养提升点，累计生成学情报告100多万份。教研员可基于此类系统，开展“订单式”精准教研，回应学校和教师的个性化需求。

数据驱动的教研决策机制：建立区域教研数据库，通过长期数据积累分析教学质量趋势、识别教师发展需求、评估教研项目成效。北京东城区通过多轮“现状诊断—现场改课—实践改进”的动态磨课，借助平台提供的多模态数据实时跟踪教学优化成效，逐步形成“好课画像”。这种基于证据的教研决策，能够提升教研工作的科学性和针对性。

虚实融合的协同教研机制：构建虚拟教研室、云端教研社区等新型组织形态，支持跨校、跨区、跨省的教研协作。北京丰台区职教中心学校的虚拟教研室平台，集成线上会议、常态化话题讨论、即时通讯等功能，实现优质资源的高效共享。教研员作为此类平台的“主持人”和“催化剂”，需要具备线上线下融合的教研设计能力。

教研员角色转型不仅是个人能力提升的问题，更需要组织层面的制度支持和文化营造。

明确角色期待：教育行政部门应清晰界定AI时代教研员的角色定位，将其从“事务性工作”中解放出来，赋予其更多的专业自主权和创新空间。如重庆高新区明确教研室承担“统筹者”角色，教研员发挥“引领者”作用，中心组做好“示范者”表率，学校履行“实施者”职责，形成分工明确、协同高效的工作格局。

建立激励机制：将AI教研创新纳入教研员绩效考核和职称评审，设立专项课题和成果评选，激发教研员的创新动力。如北京东城区将AI驱动的循证教研体系在市级重点课题中立项，并形成跨区推广的研究共同体。

构建学习共同体：搭建教研员跨区域、跨学科的交流平台，促进经验分享和协同创新。北京师范大学AI+循证教研联盟、龙岩市教研员专业领导素养提升项目等，均为教研员提供了高质量的边界学习机会。

提供技术保障：加大AI教研基础设施投入，确保教研员能够便捷地获取和使用先进技术工具。同时，建立技术支持团队，及时解决教研员在技术应用中遇到的问题，降低技术使用的门槛和焦虑。

AI迅猛发展所引发的教育变革，既是挑战也是机遇。对于教研员这一肩负着中国基础教育质量保障重任的专业群体而言，角色定位与发展路径的重新审视，关乎教育数字化转型的成败，更关乎立德树人根本任务的落实。

回顾全文，AI时代的教研员，应当实现从“经验型指导者”到“数据驱动的专业领导者”、从“教研活动组织者”到“人机协同教研生态的构建者”、从“学科知识权威”到“跨学科课程整合的引领者”、从“教学质量评估者”到“教师发展数据的伦理守护者”、从“区域教研员”到“全域协同教研网络的节点连接者”、从“政策执行者”到“教育创新的行动研究者”的多维身份重构。这一转型并非对传统角色的否定，而是在继承基础上的拓展与升华——教研员的核心使命始终是“成人达己，成己为人”，是引领教师专业发展、促进学生全面成长。

未来，人机协同将成为教育教研的常态。教研员需要以开放的心态拥抱技术，以批判的眼光审视技术，以人文的情怀驾驭技术。正如《光明日报》所言，教研需划定三条主线：以常态课质量提升为基础线，以数据赋能为增长线，以组织变革为支撑线。这三条主线相互交织、相互支撑，共同构成AI时代教研工作的基本框架。

最终，技术无论多么先进，始终是手段而非目的。教育的本质在于培养完整的人，教研的价值在于提升育人的质量。教研员在拥抱AI的同时，务必坚守育人初心，让技术成为托举师生共同成长的云梯，而非遮蔽教育本质的迷雾。唯有如此，才能在AI迅猛发展的历史浪潮中，找准定位、行稳致远，为中国基础教育高质量发展贡献不可替代的专业力量。

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