当前，生成式人工智能技术的突破性发展不断重塑教育实践样态，尤其是以国产大模型DeepSeek为代表的技术创新凭借其强大的自然语言处理与创造性内容生成能力，为教育数字化转型注入了新动能。与此同时，有关智能技术支持下的校本教研智能化转型（或称“智能教研”）的理论研究和实践探索成果也陆续显现，但整体而言仍缺乏有针对性的系统剖析。本文立足校本教研“以校为本、问题导向”的本质属性，通过解构生成式人工智能与传统校本教研的融合方式，揭示校本教研智能化转型过程中的关键矛盾，并提出针对性解决方案，以期为中小学校的探索实践提供参考。

1. 把握生成式人工智能驱动校本教研转型的基础前提

其一，明确校本教研不同于其他教研类型的特点，是确保技术适配性的前提与关键。校本教研以学校为本，以教师为研究主体，以解决本校教学实际问题为主要目标，具有很强的实践性、实效性、针对性。其本质是通过“教学-研究-改进”的闭环，促进教师专业发展与学校教育教学质量提升。与传统自上而下的教研模式不同，校本教研更注重自下而上的问题发现与解决，课堂观察与学生作业分析是教研主题的主要来源。

其二，明确生成式人工智能的技术超越性，是理解其驱动校本教研转型逻辑的基础与核心。传统人工智能高度依赖标注数据和规则库构建，因此只能完成知识检索、习题批改、封闭式问答等程式化工作。相比而言，生成式人工智能具备的创造性内容生成能力使其能够基于上下文自主构建高复杂度知识产品而非仅执行预设规则，其强大的跨模态迁移学习和推理能力可在无明确指令情况下完成开放性任务，其采用的多模态协同机制则突破了传统人工智能单领域分析的局限，实现了文本、图像、代码等多维信息的动态整合，同时这也为其能力的形成和发挥提供了更丰富的训练数据。

2. 明确生成式人工智能对校本教研的主要促进作用

（1）纾解传统校本教研的短板

首先，课堂教学是非常复杂的系统工程，传统校本教研基于主观经验选定教研主题、推进教研过程以及确定教研决策的方式对教师的态度与水平均具有很高的要求。对于大部分普通教师而言，通过听、评、磨环节对课堂教学实际做出的判断并不一定全面和准确，很可能会忽略一些关键细节和线索。而生成式人工智能通过实时捕捉课堂多模态行为数据、进行跨维度数据关联分析及隐性规律挖掘，可以有效弥补教师课堂观察和反思中的盲区。

其次，针对校本教研成果难以推广应用的问题，生成式人工智能可以通过结构化提取、语义分析等技术，将零散的教研记录和反思整合为系统化的教研成果，并根据不同学校的实际情况生成可迁移性建议，促进校本教研成果的跨校共享。

再次，对于已习惯学科教学的教师来说，面对日益重要的跨学科教学需要，想要在短时间内打破传统教研中的学科壁垒并形成富有成效的跨学科教研，存在不小的难度。而生成式人工智能可以通过语义理解和知识关联，识别不同学科间的关联点，自动生成跨学科教研主题，并根据相关性分析向不同学科教师推送协作邀请，促进跨学科教研的顺利开展。

（2）扩大传统校本教研的优势

校本教研的优势在于针对性强、蕴含集体智慧、实践反馈及时等，在生成式人工智能的加持下，这些传统优势将得到更大程度的发挥。

首先，尽管校本教研过往依赖教师经验判断的方式存在一定主观性，但不可否认，资深教师的实践性智慧是非常宝贵的，他们不仅可以准确找出教学痛点问题，而且可以准确把握课堂中的情感表达，在面对课堂突发事件时，能将教学直觉有效转化为可操作的教学法。而生成式人工智能则可以通过对学生作业、课堂表现、测试成绩等多维数据的分析，精准识别学情中的共性问题和个性差异，并提供基于证据的教研方向建议。在经验与证据的相互印证下，校本教研的针对性将得到进一步加强。

其次，集体备课、课例研磨等活动能有效改善校本教研生态，实现教师间的优势互补，促进教师专业发展和课程建设。借助生成式人工智能，教师们可以根据教学目标和内容要求快速生成初步教案框架、教学资源建议、教学活动设计等，从而缩短资料收集、初步教案编写等前期准备时间，使集体备课的重心更多转向对教学关键点和难点的深入研讨，由此提高集体智慧的作用效率。

再次，生成式人工智能能够通过构建快速模拟评估机制，根据学生的历史数据和学习规律预测不同教学策略可能产生的效果，为预先优化教学设计提供依据，进一步减少教研活动通过实践进行迭代的次数，缩短迭代周期，提高教研效能。同时，生成式人工智能还可以通过追踪教学策略的实际应用效果进行实践反馈，形成教研闭环的优化。

（3）创新校本教研新模式

除了纾困和扬长，生成式人工智能对于传统教研更重要的意义在于强化了人机协同的教研范式，使教研活动的主体更加多元，主体角色发生转变，形式更加灵活，甚至教研内容也随之调整。在人机协同的模式中，“问题发现-方案生成-实践应用-效果评估-问题再发现”的闭环教研活动不再局限于固定时段的集中研讨，而是与课堂教学过程不断融合，形成常态化、伴随式教研。同时，生成式人工智能从单纯的辅助工具转变为与教师同等的参与主体，除了承担实时分析多源数据、自动识别教学潜在问题、追踪应用效果为优化迭代提供数据支持等工作，更重要的是，它们可以在与教师不断交互的过程中逐渐明确需求、聚焦主题，并基于问题特征和历史解决方案创造性地提供有针对性的改进方案。此外，在某些场景下，技术人员也可以加入教研活动，负责内容的更新与迭代。当大部分常规教研内容由生成式人工智能和技术人员完成时，教师的角色功能将逐渐转向高阶教学设计优化与创造性思维培养，同时更多负责价值判断，对生成式人工智能给出的方案进行评估、调整和优化，并形成最终方案。

当前，已有部分学校尝试在校本教研中引入生成式人工智能，并取得了一些进展与成效。但整体来看，依托生成式人工智能驱动校本教研转型仍然面临着认知、技术、机制等多方面问题。

1. 教师作为研究主体的能力存在结构性缺失

教师是校本教研的核心主体，但当前教师的智能素养普遍无法满足生成式人工智能应用的需求。调查显示，仅有四成左右中小学教师表示能根据不同教学环境和教学内容选择合适的智能技术，不足四成教师表示能够使用智能工具开展全流程教与学数据的采集与分析，并基于数据开展教与学评价；同时整体来看，教师的教龄越长、职称越高，智能素养得分相对越低。教师技术认知和技能水平的不足直接影响了其应用生成式人工智能的积极性，使其陷入“可用而不愿用”的境地。

另一种极端是部分教师“用AI代替思考”，过度依赖技术方案，由此削弱了自身的实践反思深度。如直接照搬生成式人工智能生成的教研主题和解决方案，忽略了教学内容与学生的匹配度；或看似在交互中加入了关于个性化需求的限制，但对生成式人工智能给出的内容不进行任何求证与反思；抑或完全被生成式人工智能的思考过程引导，影响自身对问题的价值判断。

尽管当前人工智能课程已成为教师培训必不可少的选题，但对于多数教师来说，想仅仅通过培训就能达到系统提升智能素养的目的尚不现实。同时，由于智能技术更新速度过快，教师能力提升速度仍远远滞后于技术发展。正如许多教师还在学习提示词撰写，但随着推理型大模型的出现，提示词工程也有了新的变化，甚至完全不同于之前的构造逻辑。这种教师赋能与技术赋能之间的不协调，成为校本教研智能化转型的首要障碍。

2. 技术适用性与校本教研特殊性匹配度不足

校本教研的一个显著特点是具有强烈的本土性和情境性，这使得通用AI模型在处理校本数据时面临适配性挑战。当前的生成式人工智能模型多为通用大模型，它们虽然覆盖了广泛的知识领域，但在面对教研特定任务，特别是面对校本教研这种高度情境化、专业化的活动时，由于未经专门训练，因此提供的支持非常有限。一方面，通用大模型对教育教学规律的理解有限。它们在处理教学设计任务时，虽然能生成形式完整的教案，但在教学策略选择、学情分析、教学环节设计等方面缺乏对教育学原理的深刻理解，生成的内容看似面面俱到，实则泛泛而谈。另一方面，通用大模型对校本教研的独特需求理解不足。校本教研强调针对学校具体情境提供研究和解决方案，但由于数据不足、训练不够等原因，通用大模型给出的回应通常难以充分考虑学校的独特文化背景、师生特点和资源条件。这种一般性与特殊性之间的矛盾限制了生成式人工智能在校本教研中的深度应用。

3. 校本教研数据特性制约技术适配效能

从形式上看，除了计算机采集和管理系统中已有的一些格式化数据，校本教研数据中还包含大量非结构化数据，如教师手写笔记、校本课程方案、特色教育活动记录、工作群沟通记录等，它们术语多样、格式各异，通常难以被通用AI模型直接使用，需要预先进行识别和处理。从内容上看，校本教研中的问题表征往往是碎片化的，如各学科组独立形成的教研记录、不同年级段分散的教学问题描述等，导致算法难以构建系统性的解决方案。从体量上看，单个学校的校本教研数据量相对有限，通常不足以支撑大模型海量数据训练的需求，且由于存在隐私保护问题，难以支持大模型的深度适配和个性化调整。这种数据规模与技术需求之间的矛盾，使得许多学校难以充分发挥生成式人工智能的潜力。

4. 传统教研组织运行机制削弱智能教研的自主性

校本教研的组织方式和运行机制在很大程度上决定了智能教研的实施效果。一方面，在实践中，校本教研或多或少还存在着自上而下的任务分配机制，与生成式人工智能更适合支持教师自主发现问题并形成教研主题的特性存在矛盾。一旦教研主题由学校领导或教研组长预先确定，教师参与的主动性和创造性就会受到限制。从现实看，许多学校在引入生成式人工智能技术后，仍维持原有的教研组织方式不变，导致技术应用停留在表面，未能触及教研的深层机制改革。另一方面，传统校本教研的评价体系也难以适应智能教研的需要。当前的教研评价大多聚焦于教研活动的次数、规模、形式等显性指标，而对于教研质量和实际教学效果提升这种主观性的感受，则还缺乏可量化的科学评价。这种评价导向使得学校和教师在应用生成式人工智能技术时，更关注技术的形式创新而非实质变革，如何真正依托智能教研促进教学改进和学生发展，仍缺乏有效的激励和评估机制。

5. 技术介入引发主体消解等伦理新挑战

正如许多研究指出，技术的深度介入不仅引入了技术层面的问题，也引发了一系列伦理挑战，其中最突出的是技术“压迫”下教师主体性的潜在消解。具体而言，泛化的生成式人工智能技术将教师裹挟于技术洪流中，使之无法全面、客观、正确地审视技术之困，并令其陷入职业疲倦、生存消解、自我怀疑的三重困境，表现为技术负担过重、亲身互动减少和思考能力弱化。另一项挑战是对教育数据的隐私保护。校本教研中涉及大量教师和学生数据，其中对于未成年学生的数据权益保护尤为重要。此外，算法偏见也是容易被忽视的一点。与传统人工智能技术一样，依赖数据驱动学习的特性使得生成式人工智能也存在明显的算法偏见，尤其是当校本教研数据代表性不足、在模型设计与训练过程中迭代使用存在偏见的数据或在交互中给予隐含偏见的提示时，生成式人工智能可能会进一步继承和放大已有数据中的偏见，使得教研目标和育人导向发生偏离。

基于上述分析，校本教研的智能化转型需要在技术、人力、机制等多维度寻求突破。借鉴已有的实践探索成果，可以采取以下措施推动生成式人工智能在校本教研中的广泛与深度应用。

1. 构建校本教研数据驱动的轻量化AI模型

针对校本教研数据特殊性与通用AI模型适配性不足的问题，应在技术层面聚焦校本场景的特殊性，构建学校专属的知识库和轻量化AI模型。一是建立学校专属知识库，通过对学校现有的教案、课件、教研记录等资源进行数据化整理和结构化标注，整合形成校本教研知识库，为智能教研奠定数据基础。二是利用知识图谱技术整合多源数据，将备课记录、听评课记录、学生作业、测试成绩等多源数据通过知识图谱技术进行关联分析，形成对本土教学过程的全景描述，帮助生成式人工智能理解教研所针对的具体教学情境。三是训练适配本校实际的轻量化AI模型，利用参数高效微调技术，在通用大模型基础上针对校本教研数据进行微调，构建既具备通用大模型强大能力又适应校本特点的轻量化模型。这种模型还需支持小样本学习，能够基于有限的校本教研数据实现模型适配。

2. 利用技术手段重构校本教研流程

充分利用生成式人工智能重构校本教研流程，是克服传统校本教研普遍存在的时间固定、形式刻板、参与不均等问题，进而提升教研效能的关键路径。为此，学校应主动引入生成式人工智能作为教研活动的参与主体，使其成为与教师们探讨教研内容的协作伙伴而非简单的工具。在此基础上，可以构建基于生成式人工智能的去中心化教研协作网络，形成更为灵活的教研组织形式，支持每位教师根据实际教学需求自主参与不同教研项目，实现“问题驱动、人机共研”的新型教研共同体；还可以利用生成式人工智能技术建立教研主题自动生成机制，并匹配教研任务与教师能力，在推动教研范式从“人找题”转向“题找人”的同时，充分发挥每位教师的专业优势。在此过程中，教师应作为教研活动的决策者，判断技术生成方案的价值并学习借助其来确定或调整研究方向，使教研工作更加聚焦真实教学难点。

3. 构建分层递进培训体系提升教师智能素养

针对教师能力结构性缺失的问题，学校应将教师智能素养提升作为校本研修的核心内容之一，并设计分层递进的培训体系。在培训内容上，应包括从生成式人工智能基础应用到教学场景深度融合的进阶；在培训方式上，可结合具体教研任务，引导教师从教研实际需求出发，通过“做中学”的方式提升生成式人工智能使用的核心能力，包括问题诊断能力、数据解读能力、方案批判能力以及人机对话能力，由此帮助教师克服技术焦虑，形成对生成式人工智能的正确认知，实现从被动适应到主动驾驭的转变，最终提升在智能教育环境中的专业自主性和教研效能。此外，针对生成式人工智能的人机对话特性，应重点培养教师的提示词工程能力和对话反思能力，使教师具备有效引导其辅助教研并持续优化人机协作的能力。

4. 构建校本教研成果动态评价体系

为激励和引导教师积极参与智能教研，学校需构建更科学的校本教研成果动态评价体系，将过程性数据与结果性评价相结合。在评价内容方面，学校应将人机协同效能作为评价教研活动质量与效能的重要内容，避免仅关注教研形式而忽略教研实质；将人机协同能力作为教师能力评价的重要方面，鼓励教师积极开展智能教研实践，引导教师将生成式人工智能视为专业发展的重要工具而非威胁。在评价过程方面，学校应注重对教研过程性数据的多重价值挖掘。生成式人工智能在参与校本教研的过程中，能够记录教研活动从问题发现、方案生成与调整到实践应用和效果评估等全过程数据。学校除了可以将这些数据用于教研闭环优化，还可以通过构建数据中台，将其应用于评估教研活动质量、展现教研共同体成长轨迹以及为教师提供专业发展画像等。

5. 积极融入技术支持的跨校教研知识共享网络

校本教研作为学校内部的教学研究活动，在具有针对性强等特点的同时也具有相对封闭性，导致优质教研成果难以实现更大范围的价值共享。借助生成式人工智能对不同学校的校本教研数据进行分析和整合，可从中有效挖掘教学共性问题和创新解决策略，为不同学校的相似教学难题提供智能化支持。同时，生成式人工智能能够在保留已有教研成果核心逻辑的基础上进行基于校本情境要素的适应性调整，或通过对多校教研数据的聚合分析生成更具普适性的教学方案。通过技术支持的跨校知识共享，既能保留校本教研的情境针对性，又能实现经验的增值共享和创新应用，从而形成立足校本、面向区域的开放型智能教研新生态。

6. 确保校本教研的数据主权与育人立场

在推进校本教研智能化转型的过程中，必须高度重视数据主权和育人立场的保障，避免技术异化教育本质。对此，学校在构建专属大模型时应确保自身对关键参数具有微调权限，保证技术应用与学校育人理念相符；需建立完备的校本教研数据治理体系，明确界定数据收集、使用和保护边界；在构建人机协同的教研模式时，明确生成式人工智能作为参与者但非决策者的角色定位，保持教师在教研中的主体地位和最终决策权，形成以人为本的技术赋能教研模式。

总之，生成式人工智能驱动下的校本教研智能化转型不仅是技术与教育的深度融合，更是对教育本质和学校发展的重新思考。技术为校本教研提供了从经验积累到数据洞察、从封闭改进到开放协同的转型契机，但智能化转型并非简单的技术替代，而是一项复杂的系统工程，需要在技术、人才、机制、伦理等多维度协同推进。从本质上看，智能化转型并非借助技术手段改变“学校作为改革实验室、教师作为反思实践者”的校本教研本质，而是通过技术强化、理念创新，使校本教研的实践性和针对性得到更好的发挥。为此，面对大步向前的技术提升，我们应积极拥抱变化，科学应对现实困境，大胆探索突破路径，构建一种既保持本土特色又富有未来活力的校本教研新形态，为教育质量的整体提升提供有力支撑。