2026年是教育数字化转型的关键之年，温州市已明确要求中小学教师AI赋能教育教学覆盖率达100%，作为名师工作室，AI辅助教研正从理念走向常态——课堂分析报告、循证教研已成为教师成长的新引擎。

一、 指导思想

工作室将聚焦"AI赋能"与"常规教科研提质"双轮驱动作为主旨思想。秉持"科研引领、技术赋能、成果导向"的工作理念，在巩固上学期科研理念与方法培训成果的基础上，探索"AI+教科研"的新范式。

二、 工作目标

1. AI素养全员达标：工作室成员100%掌握主流AI工具（大模型、学科智能体）在文献综述、数据分析、论文润洗等场景的应用，打造"懂AI、精教学、善创新"的骨干团队。

2. 常规教研深化：完成"文献综述—课题研究—论文写作"的系统化训练，实现"人人有课题、人人有成果"。全年新增省市以上课题立项不少于3项，发表或获奖论文不少于5篇。

3.辐射引领增效：通过"AI知识库"建设沉淀团队智慧，开展跨区域联合教研，打造可复制、可推广的"AI+教科研"典型案例。

三、 重点任务与实施路径

本年度工作围绕 "AI赋能" 与 "常规深耕" 两大主线，双线并进、深度融合。

（一） AI赋能教科研行动：从"工具"到"伙伴"的进阶

针对上学期"高阶研究方法欠缺"的短板，引入AI技术作为突破口，重构科研流程。

1. 构建"AI+文献"智能工作流**

举办"AI辅助文献综述"专题研修，培训学员利用大模型（如Kimi、文心一言）进行文献摘要提取、核心观点归纳、研究脉络梳理。引导学员建立个人"文献知识库"，实现"分钟级"文献研读。

每位学员完成1篇高质量的文献综述报告，作为课题申报的前置基础。

2. 推行"AI循证教研"模式

改变传统听评课"凭经验说话"的弊端，用数据支撑教研。引入课堂智能分析工具，对学员的公开课进行AI课堂观察，生成课堂分析报告（如师生互动频次、提问层级分布、学生参与度曲线）。基于数据开展"切片式"诊断与反思。

每位学员每学期至少提交1份基于AI课堂分析报告的教学反思，形成"数据诊断—行为改进—效果追踪"的闭环。

3. 建立"AI应用伦理"共识

开展"AI时代的科研自主性"主题活动，学习借鉴中国计算机学会论坛关于"人机协同边界"的思辨成果。明确工作室AI使用规范：AI可用于数据处理、语言润色、灵感激发，但"提出真问题、验证假说、把握逻辑边界"的主权必须掌握在人手中。学员需对AI生成内容进行"深度加工"并署名负责。

（二） 常规教科研提升行动：从"规范"走向"精深"

继续夯实上学期开启的科研基本功训练，聚焦"深度"与"转化"。

1. 课题研究"全流程"深耕

实现从"会申报"到"会研究"的跨越。推行"课题研究双师制"，为每个在研课题配备"科研导师+技术导师"（拟邀请高校专家或教研员担任）。重点加强量化研究方法（如SPSS数据分析）培训，补齐学员在数据统计上的短板。定期开展"课题中期诊断会"，确保研究不跑偏、不空转。

在研课题高质量完成中期汇报或结题，形成包含数据报告、案例集的研究档案。

2. 教学主张"结构化"提炼

解决"实践丰富、提炼不足"的问题，帮助学员形成个人教学风格。开展"个人教学主张工作坊"，引导学员在大量课例实践的基础上，梳理自己的教学关键词，尝试构建具有个人标识的教学模式或变式。鼓励学员从课堂、阅读、乡土文化中汲取写作灵感。

每位学员完成1篇高质量的教学论文或教学案例，工作室汇编形成《年度优秀成果集》。

3. 青年教师"梯队化"培养

发挥名师辐射作用，构建"学习共同体"。

以省级课题《35周岁以下青年教师教科研素养提升》为导向，将科研方法传承纳入考核。结合名师工作室经验，要求每位核心学员结对帮扶1-2名青年教师，在课题申报、论文写作上给予全程指导。培育1-2名县级教坛新秀或骨干教师，实现青年教师科研入门全覆盖。

四、 预期成果

1. 教师发展：学员AI应用素养显著提升，100%能熟练运用AI工具辅助科研，形成"人机协同"的新型工作方式。

2. 科研成果：新增3项以上省市课题，发表/获奖5篇以上论文，形成1本年度成果集。

3. 辐射效应：工作室AI赋能教研的经验在县级及以上层面交流推广，吸引更多教师加入"学习共同体"，真正成为县域教科研的"智囊团"与"加速器"。