摘　要：人工智能作为新兴科技的标志性内容，在成为经济发展的新引擎、国际竞争的新焦点、社会建设新机遇的同时，也成为了促进教育变革的重要力量。目前，以元宇宙、ChatGPT等为代表的技术正在全球掀起新一轮的智能科技浪潮，也将对教育场景产生新一轮的冲击。基于此，以“人工智能促进未来教育发展：AI新热潮之下的冷思考与新出发”为主题的研讨会意图回应和探究热潮之下的技术走向，并探讨新的技术发展对未来教育的持续及颠覆性影响。围绕“智能技术支持下的教师专业发展和课堂教学”这一研究主题，来自四所不同高校的青年研究者在此次研讨会中分别基于不同的研究场景，从技术设计和实证研究等层面呈现了人工智能赋能教师专业发展的潜在探索维度和未来发展方向。希望通过介绍四个学术报告，带领大家认识人工智能赋能教师专业发展的潜在研究与实践样态，也希望引发大家对智能技术支持下的教师专业发展和课堂教学这一研究主题进行持续且更加深入的思考，为我国人工智能赋能教师专业发展的事业贡献力量。

　　关键词：基于课堂视频的智能分析技术；网络研修；智慧课堂；深度认知工具；智能助理

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2024)07-0105-09

　　作者简介：蔡慧英，江南大学人文学院教育技术系副教授，博士(江苏无锡 214122);韩冰，江南大学人文学院教育技术系硕士研究生(江苏无锡 214122);孙佳悦，江南大学人文学院教育技术系本科生(江苏无锡 214122)

　　基金项目：2023年中国教育学会教育科研重点委托课题“人工智能教育发展指数研究”(编号：202300001101WTA)

　　2023年6月10—11日，“人工智能促进未来教育发展：AI新浪潮之下的冷思考与新出发”主题研讨会在华东师范大学中北校区科学会堂成功举行。会议邀请人工智能的各领域青年学者、深耕基础教育多年的资深实践专家、人工智能教育相关企业负责人，从基础教育、产业实践、科研焦点等多个层面深入剖析了人工智能未来教育的相关问题。其中，青年学者论坛之二由华东师范大学冷静副教授主持，来自江南大学的蔡慧英，首都师范大学的王梦倩、孟青泉，北京师范大学的陈鹏鹤在研讨会上分别进行了报告分享。

　　一、课堂视频智能分析技术支持下的教研对教师教学反思能力的影响研究

　　蔡慧英博士在以《课堂视频智能分析技术支持下的教研对教师教学反思能力的影响研究》为题的主旨报告中回应了在课堂视频教研场景下智能技术如何赋能教师专业发展这一研究问题。该报告基于课堂视频的人机协同教研场景，介绍了研究团队在智能技术支持下进行课堂视频教研的实践研究案例及其研究反思，为后续开展人机协同教研提供启发。

　　教师的专业发展水平直接关系到教育的质量和未来的发展方向。在这个背景下，以课堂视频为切入点进行实证研究，探索人工智能在教师教研场景中的应用，从而寻找赋能教师专业发展的创新手段是一个具有潜力的研究方向。在教师专业发展领域，基于课堂视频的教师教研模式是指教师通过观看、分析和研讨课堂视频的方式，促使他们深入反思自己的教学实践，从而提升专业能力。课堂视频作为一种传播媒介，不仅以图像和声音的形式在时间维度上还原教学过程，展现教学的丰富性和复杂性;而且能为教师提供反复观看和学习的机会，引导教师有针对性地观察和思考，使其能够基于具体证据对教学进行判断和评价。然而，尽管课堂视频教研有助于促进教师教学反思，但在实践中仍然存在一些挑战。一方面，课堂视频的庞大和繁杂可能导致教师产生认知负荷，难以准确把握反思的关键点，使教师的教学反思难以达到促进教师专业发展的效果。另一方面，在基于课堂视频的教研过程中，教师倾向于运用已有的知识储备和认知习惯进行经验性反思。因此，缺乏外在的干预机制可能导致教师难以有效地超越个体认知的局限性，限制其在教学实践中获得新认识和发展的可能性。

　　基于这一研究缺口，研究团队意图基于人工智能技术形成干预方案，破解教师在基于课堂视频的教研过程中遇到的问题。人工智能技术可以智能分析师生教学行为、师生话语、学生面部表情等数据，从而形成相应的数据分析报告，这能为教师提供更全面、有针对性的教学数据。在师生教学行为分析方面，运用计算机视觉技术，可以将图像中的时域信号变换为频域信号，实现对结构不规则图像的处理，从而呈现课堂视频中教师教学行为、学生学习行为、师生互动行为在单位时间内的时长占比以及变动次数。^[1]基于课堂视频中教师与学生行为数据的智能分析结果，教师可以全面了解教学中师生教学行为特点、互动模式、互动质量等，促进教师对教学行为进行反思。在师生话语分析方面，运用基于语料库的话语分析和语义分析等方法，可以提取、识别和可视化话语信息。^[2]基于课堂视频中师生话语数据的智能分析结果，教师可以从发言时长、语言启发性、提问对话次数等角度反思自己的话语教学能力、课堂谈话教学实践过程、学生的思维表达能力，帮助教师深度理解教学过程。在学生面部表情分析方面，运用深度学习、神经网络分析方法，通过人脸检测、面部表情检测、面部表情识别情绪状态等三个关键步骤，可以智能识别视频中的人脸信息等。基于课堂视频中学生面部表情数据的智能分析结果，教师可以掌握课堂中学生整体情绪状态的变化情况，帮助教师了解学习者的学习过程，分析教学方式的恰当性及其效果。这三大类智能分析技术构成了研究团队提出的课堂视频智能分析教研模式。

　　为了探究课堂视频智能分析技术对教师教研反思能力的影响，研究团队进行了准实验，招募了20名中小学教师参与实验，并设计了详细的实验步骤。通过全景教研平台，研究团队运用智能技术分析教师行为、师生话语、学生面部表情等，生成数据分析结果。为了帮助教师更好地理解和利用全景教研平台生成的数据指标，研究团队对课堂视频智能分析报告进行二次加工，从教师教学表现、师生互动情况和学生学习投入三个角度对课堂分析报告中的数据指标进行归类，并对数据指标的含义进行详细说明，增加了每项数据指标与教师教学效果或学生学习效果的关系。这不仅提高了数据的可解释性，也使教师更迅速、全面地了解自己在教学中的表现，从而进行更有针对性的反思，同时使其能够更有效地将分析结果应用于实际教学实践中。实验设计分为教研准备、教师第一次反思和第二次反思三个主要阶段。在处理实验数据时，研究团队建立教师教学反思文本编码框架对教师反思内容和层次进行编码和分类，以全面地理解教师的反思过程。为了探究人工智能辅助下基于课堂视频的教研活动对教师教学反思能力产生的影响，研究团队分别从教师教学反思内容和层次两个维度对编码结果展开认知网络分析，观察第一次和第二次反思过程中教师认知网络结构的变化。

　　在探索性的实证研究中，研究团队发现基于课堂视频的人机协同教研对教师教学反思能力的影响。研究表明，在基于课堂视频的教研活动中，无论人工智能技术是否介入，教师反思内容的广度呈现相似的认知倾向。其中，教师对教学实践的反思同教师已有的知识系统和信念系统存在一定的关联。但是，人工智能技术的介入会让教师进行更具深度的教学反思。除了描述课堂视频中发生的事件本身之外，教师还会分析和判断教学行为与教学效果之间的关系，并从教学应用的角度提出优化的教学方案，产生改进后续教学实践的意识。这种分析能力的提升使教师能够从更宏观、更系统的角度审视教学过程，从而更全面地认识教学中的问题和亮点。因此，为了激发人工智能在教师基于课堂视频的教研过程中的赋能作用，我们可以通过三个方面的实践性干预进行努力：首先，定制课堂视频智能技术方案，确保其符合教学需求;其次，科学呈现课堂视频智能分析结果，使教师能够清晰理解和利用这些数据;最后，设置教师教学反思引导性问题，以促使教师深入思考和应用智能分析结果。此外，为了更全面地激发人工智能的赋能效果，需要从外部知识供给和制度机制支持的角度出发，助力教师在基于课堂视频的教研中实现有效成长。这样的综合干预策略将有助于最大程度地发挥人工智能在教育领域的潜力。

　　二、高参与度教师网络研修活动的构型分析

　　王梦倩博士在以《高参与度教师网络研修活动的构型分析》为题的主旨报告中，运用复杂系统理论深入探讨了教师网络研修活动中高参与度活动的构型特征。该报告旨在促进更加有效和有针对性的网络研修实践，为教育数字化转型中教师专业发展提供指导。

　　以对教育数字化转型的深刻洞察为起点，研究团队明确了当前教师网络研修活动在教育专业发展中的显著地位。从实践角度来看，教师网络研修参与度能够反映教师网络研修活动开展的质量。已有研究表明，教师网络研修参与度受个人因素、组织因素、平台功能、活动设计、团队氛围等不同层次上的多重因素影响。这使教师网络研修活动具有VUCA的特点，是一个充满易变性、不确定性、复杂性和模糊性的复杂系统。因此，研究团队选择质性比较分析方法，从复杂系统理论的角度对数字化转型背景下教师网络研修活动的基本规律进行了深度挖掘。^[3]

　　研究团队以为期三年的大型教师专业发展项目为背景，深入研究了项目中的56个具体的教师网络研修活动。在此研究中，由于教师人员相对稳定，研究团队能够较好地控制教师个人因素的影响。所以，教师个人因素在本研究中具有同质性。同时，由于项目范围仅涵盖北京市一个区域，组织因素、平台功能因素以及整个团队的氛围在整个项目运行期间都保持较高的同质性。因此，研究团队将研究集中在唯一具有异质性的因素上，即教师网络研修的活动设计。这样的决策有利于更专注地研究异质性网络研修活动对教师网络研修参与的影响。通过深入了解这些活动在不同时间节点和设计特征下的影响机制，研究团队期望能够为高参与度教师网络研修活动的构型分析提供更深入和全面的认识。

　　为了研究教师网络研修活动的构型，研究团队将网络研修活动聚焦在一系列变量上，并对这些变量进行详细的刻画。采用内容分析法，研究对教师网络研修活动的时间阶段、开放性、反思性、交互性、真实性以及反馈性进行了深入分析。此外，通过完成率和交互率两个指标对教师网络研修的参与情况进行评估。其中，通过统计分析完成任务教师的人数与总人数之比，研究团队分析了每个教师网络研修活动的完成率。通过社会网络分析中的密度指标，研究团队衡量了教师在网络研修活动中社会互动程度。总体而言，研究团队基于质性比较分析方法，将研究分析分为必要性分析和多变量组态分析两个关键阶段。研究结果表明，教师网络研修活动高完成率的必要条件是处于学期前期的研修活动，充分条件是具有较高的交互性和真实性设计的研修活动。另外，教师网络研修活动高互动度的充分条件是处于项目前期的研修活动，且活动设计具有较高的交互性和真实性。

　　最后，研究团队提出建议和反思：一方面，高完成率和高交互度的活动呈现不同的时间特征。高完成率的活动主要在学期前期进行，揭示教师完成任务在时间上的周期性。而高交互度的活动则在项目前期和学期前期较为突出，表明教师参与互动具有时间周期性和减退性。这一发现一定程度上可以归因于教师职业的季节性特征，以及活动完成率和活动交互度对教师网络研修绩效考核的利益攸关性不同。另一方面，高完成率和高交互度的活动在设计特征上也存在差异。高完成率的活动普遍具有较高的真实性，反映了教师更倾向于完成与实际教学经历或生活相关的网络研修活动。高交互度的活动则更强调互动性，反映了教师更倾向于在有交互要求的研修活动中互动。鉴于这些发现，研究团队对教师网络研修活动的开展提出了两点建议。一是教师网络研修活动主题应避免过度理论化，需与实际教学实践紧密结合。二是教师参与网络研修的互动性较为被动，需要明确要求和支持教师在在线学习环境中进行互动。

　　三、基于深度认知工具的智慧课堂教学重构

　　孟青泉博士在以《基于深度认知工具的智慧课堂教学重构》为题的主旨报告中，剖析智慧课堂的现实问题，界定深度认知工具以重构智慧课堂教学模式，为深度认知工具在实际教学中的应用提供有力支持。

　　智慧课堂依赖大数据和学习分析等技术手段，通过实施学情诊断分析和智能资源推送，以及多元智能的评价，助力学生在全方位发展中取得优异的学业成绩。但是，智慧课堂在实践落地过程中存在一定的问题。例如，智慧课堂教学过程中学习主体意识弱化、学习方式单一化、学习评价方式片面化，仍未脱离传统教学范式这一根本性问题。^[4]与此同时，智慧课堂资源静态呈现缺乏互动性，优质学习资源匮乏，教师选择范围有限。^[5]另外，教师、家长和学生对智慧课堂整体满意度有限，且教师应用不积极等问题逐渐显露。^[6]

　　基于以上背景，研究团队以社会认知理论与期望理论为基础，设计了智慧课堂存在问题的影响因素调查问卷，从学校制度安排、教师教学信念、教学能力、硬件知识等方面追寻问题成因。研究团队在全国范围内收回1424份问卷，涵盖小学、中学各年级的新手或具备经验的教师。通过对问卷结果的分析，研究团队发现：智慧课堂中学生自主学习支架的缺位导致教师沿用传统教学范式，难以发挥智能平板个性化因材施教的功能，使智慧课堂仍未脱离应试教育藩篱。

　　为了回应这一问题，研究团队认为需要在智慧课堂教学中重视认知工具的教育价值。认知工具是一种支持、指引、扩充使用者思维过程的心智模式和设备，^[7]其基本理念最早可以追溯到国外学者提出的“文化—历史”发展理论：语言工具在儿童认知发展中扮演至关重要的角色;儿童在掌握语言后，才能通过符号调节心理活动，形成间接的、随意的、高级的社会历史的心理机能。^[8]近年来，国内外学者延续了上述相关研究，一直在探讨语言作为认知工具的作用，并从定制性和量化角度验证了认知工具可以大幅度提升教学效能。^[9]经过系统梳理，研究团队在以上研究基础上提出了深度认知工具的基本理念。研究团队认为，为了提升智慧课堂中的教学效果，教师需要在教学中应用深度认知工具。一方面，深度认知工具有认知工具的基本属性，能为学习者的认知过程提供支持，在信息加工过程中发挥作用。另一方面，深度认知工具有促进学习者深度学习的属性，能帮助学习者完成分析、评价、创新等高阶思维过程。从认知负荷理论的角度看，深度认知工具通过信息存储、可视化呈现、促进反思、启发引导等方式，能减轻学习内容的认知负荷，使学习者转变为深度学习者。基于深度认知工具的课堂教学模式涵盖课堂教学设计、教学实施、教学评价三个重要方面，更加注重学生的创新和成长性评价。

　　为了探究整合深度认知工具的智慧课堂教学效果，研究团队于2021年至2023年，指导山东省淄博市某中学开展了研究。在两个配备智能平板的班级进行基于深度认知工具的智慧课堂实践，以流水思考表格作为深度认知工具，引导学生主动展示个人流水思考表格内容，分享总结和创作金句。^[10]最后，研究团队对该中学95位师生进行课堂满意度的问卷调查与访谈，学生总体评价的满意度以及对认知工具的满意度都较高，受访教师也均给予工具较高的评价。因此，基于流水思考表格这一深度认知工具的教学能有效降低学生学习的认知负荷，提升学生运用语言的能力，有效辅助教师进行智慧课堂的授课，进而打破传统的“注入式”教学模式。

　　基于智慧课堂本质的深刻剖析与实证探究，研究团队认为智慧课堂的回归包括：第一，把智慧课堂还给学生。目前的智慧课堂仍是以教师为中心的范式，把智慧课堂还给学生，才能更好地调动学生，让学生按照个性化的路径进行学习进阶。第二，深度认知工具“启智”。尊重认知规律，引导学生大量运用语言作为认知工具实现深度思考，从外在经验化为内在经验，从知识走向智能。第三，“走心”的成长课堂。在课堂中让学生结合自身的经验不断提升自己。真正走上人生的成长之路，实现“慧”的提升，而不仅仅是学习知识。

　　四、面向中小学育人实践的智能助理系统研究

　　陈鹏鹤博士在以《面向中小学育人实践的智能助理系统研究》为题的主旨报告中，介绍了利用人工智能技术，结合知识图谱中丰富的案例信息构建的智能助理系统。该报告旨在实现育人问题的自动诊断与深度分析，为中小学教育领域的育人工作提供创新性的支持。

　　随着社会和科学技术的发展，中小学生的心理健康问题日益凸显，这为教师的教学工作带来新的挑战。在社会现实层面，学生伤人、校园霸凌、抑郁症等心理现象频发，这说明学生心理需求没有得到满足，需要来自社会、学校、家庭的支持和关怀。教学实践层面，当前教师具备的专业知识过于单一，很难全面解读遇到的学生问题，导致归因的不准确。教师的育人能力参差不齐，尤其是新手教师和家长，缺乏育人经验，面对学生成长的问题束手无策，找不到可参考指导育人行为的方法或途径。因此，研究团队基于人工智能技术设计开发了“AI好老师”智能育人助理系统。它是一款协助教师和家长干预学生问题行为并提升育人能力的教育APP。它具有完善的理论框架支撑，并且能够运用智能数据，分析真实的育人数据，从而协助教师和家长诊断育人问题、行为问题以及行为问题背后的心理问题，达到帮助中小学教师开展育人实践工作的目的。

　　问题行为综合理论提出影响个体问题行为的社会心理因素主要包括三个系统，分别是个性系统、社会环境系统及行为系统。^[11]马斯洛需求层次理论强调人的动机是由人的需求决定的，^[12]对于中小学生而言，认知和行为能力有限的中小学生可能会在主导需求不被满足的支配下出现偏差行为。因此，在问题行为综合理论的指导下，研究团队基于学生的内部个体特征、外部环境因素以及典型问题行为三个维度，构建“AI好老师”智能育人助理系统的诊断模型。其中，问题行为框架包含外在化问题、内在化问题以及其他问题三大核心因素维度，对应八个具体因素维度。典型问题是中小学阶段常见的31种心理行为问题，如打架斗殴、辱骂嘲笑等。内部个体特征框架分为基本特征与人格两个核心因素维度，对应九个具体因素维度。外部环境因素框架包括家庭因素、学校因素、大众传媒与社会文化因素三个核心因素维度，对应11个具体因素。当用户输入以上各个维度的相关信息，“AI好老师”系统会依据需求缺失框架匹配生成学生的心理需求，具体包括生理的需求、安全的需求、归属和爱的需求、尊重的需求、认知的需求五个基本需求维度，以及对应的八个需求缺失类别。在明确了学生个性化的心理问题和需求后，系统即可生成包括学校德育、家校合作两个维度的育人对策，为教师提供育人过程中需采取的具体方法。为了有效解决育人工作存在的问题，系统具备育人问题情境化解决、育人知识个性化辅导、育人知识结构化组织、育人知识协同化管理、育人案例智能化推理五个方面的核心功能。

　　为了实现个性化干预(非统一的方法)，研究团队设计了四个重要模块：第一，育人咨询模块为用户提供诊断功能。这一模块就像医生给病人诊断一样，利用对话系统不停地询问学生问题并诊断。当教师所在班级学生中经常出现某类问题行为，而教师处理经验有限时，便可以使用这一模块抓取关键因素综合分析问题成因。教师可以输入学生所属群体状况、家庭结构类型与教养方式、同伴接纳类型等理论框架中所包含的信息，模块则会从多个维度和视角推荐有针对性的育人对策。第二，智能问答模块为用户提供干预功能。这一模块是以知识问答的形式进行交互，可以针对常见的育人难题进行解答，主要应用于育人工作中的疑问解答与期望快速高效获取解答的场景。教师输入在育人工作中遇到的相关疑问，系统则基于输入问题进行语义理解，推荐相似育人问题以及解决对策。第三，优秀案例模块为用户提供资源支持。该模块为教师提供了固定的育人案例阅读平台，主要帮助教师寻找相似案例，学习一线教师全面详细的育人技巧。教师在检索栏输入学生问题行为的相关描述，案例内容便会结构化呈现，并按照相关性排序。案例内容有详细的育人问题解决过程，并进行关键词高亮显示，便于查阅。第四，学习中心模块为用户提供知识基础。这一模块主要包括育人知识框架和理论知识的学习。教师可以根据个人需求点击查看框架内的维度标签，并了解具体的知识点含义。教师也可以在知识学习模块，基于需要了解的主题点击查看相应内容。此外，教师可以在此分享育人经验，填写问卷或回答相关育人问题，表达育人智慧。

　　为了实现系统的搭建，研究团队利用人工智能技术研发了智能育人助理系统。该系统主要是基于案例数据的大量积累，实现育人问题原因的自动诊断分析，以及育人对策和相似案例的智能推荐。案例数据来源于中国好老师等网络平台搜集抓取的8000余篇优秀育人案例，600多个育人问答数据，以及调研整理的学校德育、教育学原理、中小学学习心理、中小学发展心理、中小学心理健康五个部分的理论内容。知识图谱是实现系统构建的关键技术，从问题行为、典型育人问题、内部个体特征、心理需求、外部环境因素等五个方面出发，对领域相关知识进行了结构化整理。^[13]自然语言理解技术用于对用户输入的内容进行文本理解。^[14]系统基于自然语言处理技术，巧妙结合知识图谱的案例信息，实现对学生问题的诊断，主要用于分析育人对策和相关案例的智能推荐。

　　总的来说，“AI好老师”智能育人助理系统具有“教师—学生—家长”三个维度的实际意义。^[15]对于教师而言，该系统可以成为他们的得力助手，帮助教师树立育人意识、解决育人问题、提高育人知识。对于家长而言，该系统可以成为他们的专业导师，帮助家长更好地了解孩子、处理孩子问题、改善亲子关系。对于学生而言，该系统可以成为他们自我诊断的贴心顾问，帮助学生敢于、乐于进行自我诊断，勇于面对个人情绪。

　　五、总结

　　通过四个研究案例可以发现，人工智能介入教育教学场景会为教师专业发展、课堂教学的理论与实践带来新的发展空间，提供新的干预方式并创造新的发展样态。^[16]

　　从教师专业发展角度看，一方面，人工智能可以通过数据分析技术，帮助研究者更深入且全面地洞察教师专业发展的规律。具体地，人工智能可以智能分析与教师专业发展相关的大量数据，通过分析教师的教学风格、学科专长以及学生群体的特点，诊断教师专业发展的状态，从而挖掘教师专业发展的规律。另一方面，人工智能可以通过使能技术，为教师专业发展提供新的干预手段。具体地，人工智能可以分析大量教育数据，这些数据可以成为教师专业发展过程中的重要辅助性资源，帮助教师精准了解其教学方法的效果，引发教师进行教学反思，从而引导教师调整和改进教学策略。^[17]而且，通过在线平台和社交媒体，人工智能可以促进教师间的虚拟合作和知识交流，搭建专业社群，助力教师分享经验、互相启发，促进共同的专业成长。^[18]

　　从教师课堂教学的角度看，人工智能技术可以为教师创新教学方式和解决新的教学问题提供手段支撑。在教育教学场景中，人工智能在教育领域的应用可以包括深度认知工具、智能教学软件、自适应学习系统、虚拟实验室、智能教学助手等。它们可以对教育数据进行智能化分析，为教师的课堂教学提供诊断信息，从而为教师改进教学服务。^[19]

　　总的来说，人工智能为教师专业发展和教师课堂教学的理论研究与实践样态带来新的发展前景和可能性。教育研究者需要怀揣人工智能赋能教师专业发展和教师课堂教学的愿景，扎根当前的教育教学，运用创新且全面的视角对教师专业发展和课堂教学中的关键问题进行科学探究。

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Classroom Teaching and Teacher Professional Development Supported by Smart Technology: 

Summary of Young Scholars ForumⅡ of the Seminar

“Cold Thinking and New Start under the New Boom of AI”

Huiying CAI, Bing HAN, Jiayue SUN

(Jiangnan University, College of Humanities Department of Educational Technology, Wuxi 214122, Jiangsu)

　　Abstract: As the icon of emerging technologies, artificial intelligence has become a new engine for boosting economic development, a new focus of international competition, and also a new opportunity for social construction. It has also become an important force in promoting educational reform. Currently, technologies represented by Metaverse, ChatGPT, GPT-4, etc. are setting off a new wave of smart technology around the world, which will also have a new impact on the education scene. Based on this, the seminar with the theme of “Artificial Intelligence Promotes Future Education Development: Cold Thinking and New Start under the New AI Boom” is intended to respond to and explore the technological trends under the boom, as well as the continued impact of new technological development on future education or disruptive impact. Focusing on the research theme of “Classroom Teaching and Teacher Professional Development Supported by Intelligent Technology”, young researchers from four different universities presented in this seminar based on different research scenarios, from the aspects of technical design and empirical research. This paper explores the potential exploration dimensions and future development directions of artificial intelligence empowering teachers’ professional development. Through the description of four academic reports, the purpose is to lead everyone to realize the possible research and practice of artificial intelligence empowering teacher professional development, and also hope to trigger everyone to have more in-depth thinking about the artificial intelligence empowering teacher profession, and make contributions to development research and practice in China.

　　Keywords: Classroom video intelligent analysis technology; Online training; Smart classroom; In-depth cognitive tools; Intelligent assistant

　　编辑：王天鹏　校对：王晓明