大模型支持的教师循证实践：行动框架与案例应用
大模型支持的教师循证实践：行动框架与案例应用
大模型技术的发展为破解教师循证实践中的诸多难题带来了新的机遇。本研究构建了大模型驱动的循证实践行动框架，涵盖循证实践的五个关键阶段：提出问题、检索证据、评价证据、应用证据和后效评估，并开发了 GPT4EBP 平台，为教师提供基于自然语言交互的个性化指导、反馈和评估。研究结果表明，借助 GPT4EBP 平台，师范生能更高效、高质量地完成循证实践任务，其循证实践能力和集体效能感均得到显著提升。
循证实践的背景与挑战
循证实践（Evidence-based Practice，EBP）兴起于 20 世纪 70 年代的医学领域，强调医疗工作者在决策时需应用经过系统评价的最佳研究证据。20 世纪 90 年代，哈格罗夫斯将循证实践引入教育领域，为政策制定、课程设计、教学方法选择等提供新的实践模式。在我国，循证实践也被视为提升教育教学质量和推动教师专业发展的重要途径。
然而，教育领域的循证实践面临诸多现实困境：
教师难以有效获取和利用教育研究证据。大量研究成果分散在各类文献中，对于一线教师而言，检索和获取文献费时费力；许多证据的呈现形式过于学术化，教师难以理解其含义，更难以将其应用于教学实践中。
一线教学环境难以为循证实践提供充分支持。循证实践涉及证据检索、评价与应用等环节，很多学校尚未建立评估与支持机制，难以为教师提供循证效果的阶段性反馈。
教师缺乏循证实践的指导和支持。培训不足导致教师在实施循证实践时普遍缺乏所需的知识、技能和态度，特别是在理解和应用研究方法方面。
大模型在教育领域的应用潜力
随着大模型在教育中应用的不断深入，学界开始关注大模型在教师专业发展领域的应用潜力。研究表明，大模型可以帮助教师优化教学设计、生成多元化的教学资源、提供具体且细化的教学评价，为教师提供针对性反馈。大模型还支持教师个性化学习，帮助教师深入理解和应用各种教学理论。
大模型驱动的循证实践行动框架
本研究设计了大模型驱动的循证实践行动框架，展示大模型如何通过与教师协同交互，帮助教师解决循证实践的常见难题。
提出问题：大模型可以分析各类教学数据，识别潜在问题的微弱信号，帮助教师发现可能被忽视的问题盲点；利用其庞大的知识库，为问题的成因和实际影响提供多角度的理论解释。
检索证据：支持以自然语言对话形式检索证据，允许教师以日常语言描述查询需求，降低传统检索的技术门槛；对选定文献进行内容加工，如自动生成内容摘要等，帮助教师快速理解和筛选证据。
评价证据：大模型可依据教师需求识别单篇文献的质量和相关性，减轻教师重复处理的负担；根据编码结果，向教师推荐适当的评价方法与策略。
应用证据：大模型可以通过以下方式协助教师解决难题：引导教师深入解读证据评价结果，利用与教学实践密切相关的场景和材料，帮助教师识别和理解证据与实际教学环境之间的关联及差异；支持教师根据评价结果构建实用的教学资源框架，提供基于证据的教学设计和活动案例。
后效评估：大模型在这一阶段能够基于教师需求，设计和推荐适当的评估工具，全面捕捉方案的实施效果。
应用案例：GPT4EBP 平台
本研究邀请 H 大学教育技术学专业师范生参与循证实践，探索如何利用 GPT4EBP 平台改善师范生的循证实践质量。研究结果表明：
平台应用提升了师范生的循证实践水平，有小到中等促进作用。其中，师范生循证实践技能和知识显著提升，但循证实践态度变化并不显著。
平台应用显著提升了师范生整体的集体效能感，影响效果小到中等。这表明通过使用平台，师范生在团队内部协作和外部资源利用方面感受到了更强的支持和自信。
技术接受度调查结果显示，师范生对平台的可用性和易用性持积极态度，但长期使用意愿的评价得分较低。这表明需要考虑如何维系教师的长期兴趣和参与。
结语
大模型具有的自然语言处理、知识表征、逻辑推理等技术特性为破解循证实践中的难题提供了新的路径。本研究提出的基于大模型的循证实践行动框架，为教师循证实践提供了智能化解决方案。从理论层面看，该框架以突破循证实践落地的困境为突破口，揭示了大模型技术在优化循证实践流程、赋能教师专业决策等方面的独特价值。从实践角度看， GPT4EBP 平台为教师循证实践提供了个性化支持，使其能便捷获取证据、系统分析证据，并将证据转化为可落地的教学行动，提升了循证实践的针对性和有效性。
本文原文来自53AI