校本研修是教師專業發展的核心陣地，更是滿足教師個性化發展的關鍵路徑。當下，校本研修應分層、分類、分崗培訓的理念已深入人心。但教育中“規模化、個性化、成本”的不可能三角，在校本研修中同樣存在。分層不精準、分類不精細的問題依然突出，標準化的“預制菜”式內容仍難以滿足每位教師的個性化訴求。AI技術的深度介入，讓基于動態適配的“定制餐”式校本研修成為可能。

　　AI支撐教師校本研修需求的精準畫像

　　當下，不少學校都會根據教師專業發展階段開展校本研修。比如，把教師分為新任教師、熟練教師、骨干教師、名師等多個層級，并設置相應層級的校本研修課程。事實上，即使同為一個學科、同一層級的教師，由于個人學業背景、基本素養、性格的不同，在校本研修中的需求也不完全一樣。

　　同時，由于經費、教師精力、學習空間等因素制約，校本研修中的分類，也多按專題實施通識性研修，難以結合不同學科的特性進行設計，尤其難以做到相同學科、不同學段的精細供給。

　　校本研修的“定制化”首先依賴于教師原始需求的精準診斷。精準畫像作為校本研修的首要環節，是擺脫個性化研修困境的核心前提。運用AI技術，著眼教師個體差異，通過問卷調查、訪問座談、現場觀察、成果分析等多維度數據采集，從教師專業發展“能力—知識—理念”三個維度開展智能分析，摸清每位教師成長痛點和需求，評估和勾勒教師成長畫像，為后續研修提供科學依據，確保研修供給與每位教師需求精準匹配。學校為每位教師建立個人動態成長檔案，實時更新需求變化，動態定制研修內容。

　　精準的需求畫像為“定制餐”的烹飪提供了食材。校本研修課程一般可以分為基礎必修課、專題選修課和個性定制課。必修課圍繞師德師風、教育政策、教學常規等共性內容，設置師德講堂、政策解讀、常規展示課等固定模塊。選修課針對不同學科、不同發展階段教師需求，開設課題研究、信息技術與教學融合、班主任工作藝術等特色課程。定制課為有特殊需求的教師提供一對一輔導、專項集訓等定制化內容。AI技術通過智能資源整合、內容生成與動態適配，實現研修內容豐富充足和按需供給。

　　AI賦能校本研修方式的及時調適

　　在傳統的校本研修中，由于課程內容在研修之前就研制成型，若研修過程中發現問題或者參訓教師提出新需求，由于各方面限制，回應往往是零星和片段式的，難以及時作出調整或者補充，評價也多為期末的終結性評價，缺乏過程激勵。

　　“定制餐”的優點不僅在于精準匹配需求，更在于根據“食用過程”中的便捷舒適和依據反饋實時調整口味。學校可以依托AI技術構建智慧研修生態：利用教育數據分析工具，追蹤教師研修軌跡與教學效果，提供個性化反饋；借助虛擬現實技術創設模擬課堂，讓教師在虛擬場景中演練教學技巧；搭建線上交流社區，促進教師跨學科乃至跨校經驗共享，打破地域限制，讓教師可以隨時隨地開展研修活動，真正實現技術賦能教育。

　　針對現有資源無法覆蓋的個性化需求，可以利用AI動態生成相關內容，同時，調動教師的積極性和主動性，共享研修成果，共建研修課程。為保證資源質量，要充分發揮教研組、校外專家等智力資源，嚴格審核流程，動態調整并優化課程內容，確保內容的科學性和前沿性。同時，借助在線學習平臺，利用AI技術實現資源精準匹配，滿足教師自主學習需求。

　　每位教師都可以基于已有知識儲備和教學實踐在校本研修過程中隨時反饋并生成新的需求，AI技術通過實時數據監測與智能反饋，及時作出調整，實現研修過程的動態優化。學校可以搭建校本研修智能響應平臺，建立“個體反饋—智能適配—精準支持”的機制。系統根據新的需求，隨時補充或更新研修內容，也可以自動匹配校內外骨干教師或外聘專家，開展線上專題研討，學校可通過后臺監測問題響應時效。同時，AI追蹤教師研修行為數據，發現潛在需求，針對性增加專題講座和實踐研討等活動，實現按需調適、精準賦能。而所有這些研修過程的材料，又可以自動歸入每個教師的研修空間，形成獨屬于個人的成長檔案。

　　AI優化校本研修成效的評價機制

　　“定制餐”的價值最終取決于“食用效果”，校本研修的定制化成效需要建立在科學的評估體系上。AI技術的深度介入，構建起“過程追蹤—數據診斷—精準激勵”的全程評估體系，重塑了研修評價的激勵邏輯，實現研修效果的精準量化與長效追蹤，為研修質量的持續提升提供保障。

　　AI通過研修平臺實時采集教師參與度、資源使用軌跡、互動頻率等多維數據，突破人工評估的主觀性局限。例如，在課例研磨環節，AI可精準捕捉教師修改教學設計的次數、融入新理念的占比，生成動態成長曲線，讓隱性研修成果顯性化。基于數據畫像的激勵評價機制更具針對性：對成長提速的教師推送進階任務與專屬榮譽，對參與不足的教師觸發個性化提醒與幫扶資源，實現評價的“精準滴灌”。教師研修過程中的點滴進步和收獲，都實時同步至個人的成長檔案。這種全程化的、基于數據追蹤的評估，讓教師清晰感知成長軌跡，把外部激勵轉化為內生動力，實現研修質量與教師發展的雙向賦能。

　　AI優化的激勵評價體系還能實現評價主體的多元化與評價方式的智能化結合。傳統評價多以學校管理者或教研組組長為主要評價者，視角相對單一。而AI技術支持下，可引入學生評價、家長反饋、教師自評與互評等多源數據。同時，AI驅動的智能評價系統能夠根據教師的學科特點、發展階段和研修目標，自動匹配差異化的評價指標和權重，避免“一刀切”的評價標準。這種做法讓每位教師都能在適合自己的評價標尺下感受到成長，從而更積極地投入到后續的研修活動中，形成“診斷—研修—評價—改進”的良性閉環。

　　（作者系北京教育學院石景山分院副院長）

　　作者：陳緒峰