清除信息壁垒 捕捉教师需求
长期以来,需求议题并未成为教师教育领域的焦点,然而,当下教师教育中的供需问题逐渐由“隐性命题”转变为“显性命题”,如何应对就显得尤为关键,其关乎着教师教育的实施效果。
教师教育传统方案的“供需错配”
近些年来,关于教师教育供给侧与需求侧的探讨持续升温,原因可概括为三方面:随着教师教育受到重视,相关资源的供给与需求亦获得了更多的关注;作为受教育者的教师不再是被动的知识接受者,而是具有主观能动性的学习者;进入新世纪以后,经济合作与发展组织发起了多轮教师教学国际调查(简称TALIS),其中就涉及到教师教育供给与教师教育需求。
供需问题的持续升温,不仅折射出社会对于提升教师教育质量的客观要求,还隐约透露出当前教师教育供需之间所出现的错位情形。最新一轮TALIS调查发现,教师教育领域中资源错配问题主要表现在两个维度:就教师教育方式而言,尽管多数教师将“建立于先前的知识基础”“具有贯通的结构”等视作有效教师专业发展活动的重要特征,但大多数教师却未参加过定期的、连贯的教师教育活动;就教师教育内容来说,在教师教育活动实际开展过程中,占比最高的分别是“学科领域的知识和理解”和“学科领域的教学能力”,但在教师的心目中,“教授有特殊需要的学生”以及“使用信息与通信技术进行教学的技能”反而是需求量最高的。
面对供需错配问题,多数学校主要采取了三类措施。一是关注大部分教师的共性需求,并尽可能地在供给侧作出调整。这类做法在实践场域中较为普遍,具有覆盖面广、操作性强等优势,但忽视了个性化需求。二是重视所有教师的全部需求。此类举措看似“完美”,实则忽视了客观需求,且未能考虑供给侧的承受能力。三是过分迎合外部评价,仅满足学校管理者等的相关需求。这可能促进了“表面的繁荣”,实则未能从根本上解决教师教育的供需错配问题。
人工智能赋能“需求侧管理”的意义
三类传统方案存在着明显缺陷,我们不禁思考“什么样的方案才是相对合理的”。针对这一问题,众多学者给出了自己的答案,主要可以划分为两类。第一类为“补足式”方案,即通过明确教师的不足之处,来找到教师教育供给的侧重点。第二类为“发展式”取向,即关心教师自主的专业发展需求,以之为依据改善供给。鉴于“需求侧管理”涵盖了主观需求与客观需求两个维度,因而在教师教育管理实践中,应当考量教师的客观不足与主观需求。
然而,兼顾上述两者并非易事,以人工智能为代表的新兴技术的介入就显得尤为关键。首先,在互联互通的智能环境中,供需信息的获取与发布变得更加容易,信息传递的“壁垒”逐渐消失,大大降低了信息不对称的概率。其次,人工智能所营造的智慧环境有助于捕捉教师教育的客观需求,即通过网罗教师评价、专业发展标准、学校规划等多类材料以及分析教师的实际表现,综合判断客观需求的“面貌”。其次,所呈现出来的主观需求与客观需求实质上可被视作智能情境中的重要数据,为后续需求的预测、分析与引领提供重要的基础。最后,在多轮需求分析之后,智能技术也能够推测供需错配的可能原因,尽可能地避免相关问题的发生。
迈向“精准教师教育”的可能方案
当下,人工智能技术已经被越来越多地用于促进教育管理活动,较为常见的主要有以下几类情况:跟人进行模拟对话的教育聊天机器人,主要用于促进招生、作业管理等;利用大数据确定有失败风险的学生的OUAnalysis应用,其旨在帮助后进生完成学业;基于人工智能技术的排课系统,提升时间管理等。当然,人工智能与教育管理的联结不止于此,未来两者之间必将产生更为奇妙的“化学反应”,智慧赋能的“触角”或可延伸至教师教育的需求侧管理,为缓解供需错配困境、提升教师教育质量提供技术支撑。
相关技术如何助推教师教育领域中的需求侧管理?可以从以下四方面构建“智慧助推方案”。
第一,依据每位教师的主观需求,绘制个性化需求侧“画像”。这不仅有利于呈现需求的历史变化,还有助于预测需求的未来“走向”,构建个体意义上的智能化需求管理。第二,利用人工智能对主观需求的“群像”做出分析,即在收集某个群体的需求数据后,获知其中多数主体关切的内容,据此可以尝试群体意义上的需求管理。第三,除主观需求外,人工智能技术还有助于管理客观需求。换言之,新兴技术一方面能够协助我们找到社会、学校等对于教师的要求,另一方面也可以让我们更为清楚地了解教师的表现,发现外部期待与实际状况之间的差距,掌握并管理“客观需求”。第四,对需求侧的管理绝不能离开对供给侧的探讨,人工智能恰能推动需求与管理的联动,在各类需求发布之后,智能系统可辅助查找对应的供给资源,或针对需求整合已有的资源。
“智慧助推方案”借助新兴技术的力量,为迈向“精准教师教育”提供了关键的技术支持。因此,我们必须高度重视人工智能的作用,借助智慧的力量推动教师教育的高质量发展。
(作者李阳杰系杭州师范大学经亨颐教育学院讲师,本文系国家社科基金项目“未来学校组织形态与制度重构的理论与实践研究”[VFA210006]研究成果)
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