当国家《“人工智能＋教育”行动计划》的宏图擘画，遭遇中小学课堂“为用而用”的浅层融合困境；当一线教师手握众多AI工具，却陷入“不知如何嵌入教学”的普遍焦虑；当传统培训的“听时激动、回去不动”怪圈，持续消解着教师专业发展的实效。5月14日，中山市教师发展中心举办了第44-45期“数智技术与学科教学融合”英语和语文专题研讨工作坊，9位来自各镇街一线学校的骨干代表教师进行了精彩的说播课展示，邀请了中山市三乡教体事务中心特级教师刘杰校长、广州市白云区平沙培英学校教师发展中心主任、广州市数智赋能教学“十百千万”专家教师主持人龙凤婷老师和市教师发展中心师训部副部长张娟担当点评专家，干训部夏雪景博士担当主持，来自全市的130多位老师参与了现场研讨活动。
本次活动通过多部门成员事先组成的培训与研究协同小组，以独特的“研究性策划与设计”，以学术研究逻辑重构专题工作坊流程，即工作坊不只是“听课”，而是成为“研究现场”；教师不只是“展示者”，而是成为“关键数据和信息提供者”；展示课例的价值不止于“好评”，而是转化为可量化的“AI含量”数据与可复制的“融合路径”，促使整个活动不限于一场教师专业技能培训，更是一次对“政策如何落地、问题如何诊断、路径如何构建”的系统性学术探索，为“培训即研究”这一理念提供了一个极具说服力的实践范本。
一、破题：回应时代命题，聚焦深度融合的“真问题”
（1）政策驱动与实践落地的“最后一公里”
2026年4月，教育部等五部门联合印发《“人工智能＋教育”行动计划》，明确要求“推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景”。政策东风强劲，但落地转化却面临严峻挑战。研究表明，当前中小学课堂普遍存在“有技术无融合”、“有应用无深度”的突出问题：部分课堂陷入“工具堆砌”与“功能错配”的技术炫示，挤占了师生深度互动与思维发展的时间；大量教师面临“不会用、用不好”的困境，AI的育人潜能远未释放。如何将宏观政策要求，转化为可观察、可测量、可改进的课堂实践指标，成为亟待破解的核心命题。
（2）一线实践与教师发展的“三重困境”
工作坊策划团队基于前期广泛调研与问卷分析，精准识别出教师在AI融合过程中的三大瓶颈：其一，认知困境——大多数教师表示“不知道在哪个教学环节嵌入AI”“想不到哪些环节可以融合”，普遍存在“技术猎奇”有余而“问题自觉”不足的认知偏差；其二，评价困境——“用了AI就等于融合好”的朴素认知大行其道，但缺乏科学、可操作的诊断工具来衡量一堂课的“AI含量”与融合质量；其三，生态困境——教师个体探索易陷入“单打独斗”的孤立状态，缺乏持续的专业支持与可复制的路径指引。
（3）传统培训与真实需求的“结构性脱节”
当前多数教师培训仍停留在“专家讲座＋优秀课例观摩”的离境模式，培训内容与教师日常教学的真实痛点严重脱节。教师迫切需要的不再是“技术操作说明书”或“先进理念宣讲”，而是能够在真实课堂中诊断问题、提供精准反馈、指引专业发展方向的伴随式、循证式专业支持。传统的“培训者中心”模式，亟需向“研究者与教师作为共同建构者”的研究范式转型。
基于此，本次工作坊的策划确立了三个核心目的：一是诊断现状——运用科学工具对当前教师AI融合的“深度”与“质量”进行现场测评；二是构建模型——通过扎根理论分析揭示教师实现深度融合的典型路径与关键机制；三是赋能教师——让每一位参与者在“研究性培训”中获得可直接迁移的教学策略与反思框架。工作坊因此被重新定义为：一个集“问题发现、数据采集、科学测评、理论建构、策略生成”于一体的综合性行动研究项目。
二、策划：以学术研究逻辑重构工作坊流程
这场工作坊的策划，严格遵循了混合方法研究的设计逻辑，将学术研究的严谨性嵌入到活动的每一个细节之中。
前期准备：科学工具的诞生。在研究正式开始前，项目组已完成了一项关键的基础工程——构建“课堂教学AI应用融合度评价指标框架”。该框架严格遵循德尔菲法，邀请了包括分享教师在内的16位涵盖教育技术、学科教研、一线教学及政策研究等领域的专家，历经三轮匿名函询与结构化反馈，历时15天，最终形成了包含“技术应用融合度、教学融合深度、育人成效高度、人机情感温度、智慧融合创新度”五大维度、14项二级指标及35个三级观测点的科学评价体系。通过肯德尔系数验证，评分者间信度达0.87（p＜0.01），为后续量化测评提供了坚实的“标尺”。
（1）活动设计：数据采集的精密布局
基于这一评价框架，工作坊的活动流程被设计为一个多模态数据采集体系：
说播课展示：9位来自语文、英语学科的骨干教师，严格遵循“设计意图－技术应用－实施效果－反思改进”的逻辑链进行深度解读，而非炫技展示。这为研究团队提供了丰富的质性叙事素材。每位教师的课例同时接受专家与几十位学员使用评价量规的独立评分，产出可量化的“AI含量”测评数据。
深度访谈与互动研讨：研究团队在活动间隙对多位展示教师实施一对一半结构化访谈，聚焦“起点故事－决策过程－关键事件－反思归因”四个环节；同时，面向全体学员设计基于扎根理论编码的多个开放式互动问题，引导其书写自身融合起点、关键转折与障碍归因。这一设计使工作坊同时产出可供开放式编码、轴心式编码与选择性编码的质性文本近3万字。
（2）现场：当“培训”成为“研究”的生动实践
5月14日的工作坊现场，处处体现着“研究”的痕迹。
上午的英语专场，梁淑贤、贾海琳、许若屏、吴沛如、江澄璐五位教师依次登台。他们不仅展示了AI在词汇教学情境创设、数字人跨文化导入、情绪教育AI陪练、农场主题语篇整合以及爱心跳蚤市场项目式学习中的精妙应用，更坦诚地分享了技术适配的困惑与课堂生成的意外。例如，吴沛如老师在利用豆包AI进行人机对话时，发现AI生成的语言超出了四年级学生的认知水平，她现场展示了如何通过二次对话引导AI“学乖”，用更简单的语言来回答问题。这种“失败案例”的呈现，恰恰是研究团队最珍视的数据——它揭示了教师融合过程中的真实堵点，也为后续编码中的“实施障碍”与“工具适配性”范畴提供了鲜活素材。
下午的语文专场，欧阳诗卉、张琦、廖欣颖、张倩四位教师分别聚焦AI如何赋能低段朗读与科学探究、绘本读写融合、异域文化散文教学以及古诗词意境体悟。其中，张倩老师展示了如何利用AI生成“晴川历历汉阳树”的古诗意境图，并引导学生反推“景这么美，诗人为什么这么愁”，从而自然破解“乐景写哀情”的教学难点。这一环节直接回应了研究框架中“认知思维促进度”的核心指标——AI生成的乐景成为学生分析哀情的最佳反衬，而非被动接受的画面。同时，这一设计也在学员互动数据中引发了关于“技术是否会压缩想象空间”以及“如何防范思维外包”的热烈讨论。
贯穿全场的互动研讨，不再是泛泛的“这堂课很好”，而是基于评价量规的精准诊断与扎根理论引导的认知碰撞。学员们被要求凭直觉回应：“刚才的AI应用是‘非它不可’还是‘锦上添花’？”“您观察到学生是在主动思考还是等待答案？”“从‘完全不用’到‘开始尝试’，您经历的最关键转折点是什么？”——这些问题不再是一般的课堂反馈，而是为扎根理论三级编码直接提供原始文本的关键数据点。
（3）产出：从“数据”到“理论”的闭环构建
工作坊的结束，并非研究的终点，而是成果产出的起点。研究团队将基于当天采集的多模态数据，开展系统性的分析工作，包括通过量化分析上百份评价量规数据进行描述性统计与潜在剖面分析，识别出教师的“AI融合类型”（如“工具展示型”“问题驱动型”“人机协同型”等），验证评价框架的信效度，并揭示不同类型教师的分布规律与特征差异，通过质性建模的方式对多份深度访谈录音与开放式互动文本进行严谨的扎根理论三级编码。并围绕“触发－决策－实施－反思－整合”五阶段构建起包含关键调节变量的“教师AI赋能学科教学融合路径模型”。
整个活动策划希望以课例打磨与展示形式作为教师专业支持的一种方式，通过活动前的磨课，课例展示过程中的专家点评，到活动后的深入调整，为分享教师提供各类成果输出渠道，打通了教研培创一体化设计的多维通道。同时，这场专题工作坊的深远意义，远不止于9节精彩课例的展示与研讨。它最核心的成果，是产出了一套经过16位专家、三轮德尔菲法严格验证的“课堂教学AI应用融合度评价指标框架”，为衡量一堂课的“AI含量”提供了科学标尺；同时，基于对近3万字教师叙事文本的扎根理论三级编码，将构建揭示教师如何从“技术驱动”走向“问题自觉”的“五阶段融合路径模型”，让教师专业成长从“经验判断”走向“循证建构”，后期研究团队将进一步将其发表为学术研究成果。更为重要的是，它还将形成一份可直接服务于一线教师的差异化技术融合路径建议指南，真正实现从“诊断现状”到“指引未来”的闭环。
结语：让培训成为教师专业发展的“研究实践场”
从经验分享走向循证建构，从被动接受走向主动参与，从个体探索走向生态共创。本次活动从开场到离场，每一个环节都不是孤立的“活动”，而是研究链条中不可或缺的一环。这场工作坊证明，当培训被赋予研究的内核，当每一项活动都指向对“真问题”的诊断与解答，它便不再是知识的单向传递，而成为一个涵盖问题发现、数据采集、科学测评、理论建构与策略生成的闭环系统。教师在其中不再是被动的学习者，而是研究的参与者、数据的贡献者和理论的验证者。工作坊本身，也从临时的“展示舞台”，转变为一个可持续的“研究实践场”。这或许正是未来教师专业发展的方向：让每一次培训，都成为一次严谨的教育研究；让每一位教师，都在研究中实现真正的专业成长。教师发展中心的这次探索，无疑为应对“AI＋教育”时代教师发展挑战，提供了一个极具价值的参考坐标。
附：数智技术与学科教学融合评价量规
撰稿：林书兵
一审：倪唯蓉
二审：巩辉
三审：刘欢桐
