（一）主要理念
项目组融合人机协同和共同进化两个方面的理论思想，提出“融智”教师自主学习培训模式，如图1。“融智”教师自主学习培训作为AI大模型融入中小学教师培训的新兴形态，是碳基生命和硅基生命以对话为渠道，持续共创新知，敏捷实现培训结果向业务结果转化的培训模式。在“融智”培训中，AI大模型惠及教师培训价值链上的每一个人，让每一个人都可以通过整合数据、理解自然语言，将非结构化数据转化为切实可行的觉察，实现师生、生生、师机、生机的高效互动与智能反馈，从而积累知识、有效学习、提高创造力与培训效益。
（二）主要做法
为更好地促进AI大模型与教师培训的融合，项目组以真实需要为出发点，以培训效益提升为导向，针对不同的培训角色设置不同的AI大模型应用场景，各角色与多个硅基数字生命体进行双环知识共创，形成新型的智能团队作业模式。
1. AI大模型支持下的培训训前准备
（1）基于“个性规划”的训前需求分析
精准培训的一个关键词是“个性化”。传统培训“一刀切”的方法，忽视了每位教师的个体需求，项目组在AI大模型的辅助下对参训教师的起点技能，认知水平，区域特点、岗位要求等要素进行全面考量、系统分析，并根据教师个体的理解力和学习进展调整培训内容，确保每个教师都能以自己的速度学习，充分掌握知识，如图2。
（2）基于“按需定制”的培训课程开发
有足够满足教师自主学习的课程视频是自主学习项目成功的关键核心要素，然而传统自主学习课程视频制作方式耗时多、效率低、花费大，难以快速响应教师在学习过程中随时提出的课程学习需要，自主学习指导团队的学员在项目组的引领下尝试使用即梦和有言AIGC一站式3D视频创作平台，并结合真实的录制环境，快速创作课程所需的授课素材，编辑符合教师自主学习需求的课程视频，如图3。
图3 学员使用“即梦”生成《自主选学价值与意义》素材
2.AI大模型支持下的培训教学实施
在AI大模型的支持下，项目组从基于“课堂教学画像”的精准选学，基于“远程课堂教学研究”的精准指导，基于“对话群体智能（CSI）”的协同创造，找到自主学习试点培训教学质量提升的增长点。
（1）基于“课堂教学画像”的精准选学
培训学员先使用手机、摄像机等通用设备采集自己的课堂教学素材，然后将素材和培训目标上传到AI大模型“通义”去分析、比对，生成精准的教学行为分析报告和培训建议报告，让学员能够更好地发现个人能力现状与培训目标之间的差距，学员依据报告在西南大学智慧研训平台上精准选择学习资源，在返岗实践过程中持续使用AI大模型检验自己的学习成果在工作中的应用成效，在AI大模型的精准反馈下，改进自己的教育教学行为，如图4。
图4 语文教师马红芳使用“通义”做教学分析
（新疆布尔津县杜来提乡寄宿制中心小学）
（2）基于“远程课堂教学研究”的精准指导
西南大学学科教学专家和新疆本地自主选学指导团队专家共同使用“远程互动视频会议系统”跨越空间，介入选学教师返岗后的真实课堂，即时交流与指导。在交流与指导过程中，专家团队使用会议系统的AI小助手实时提炼当前议程下的讨论内容，浏览指导的重点；并在交流与指导结束后通过自动提炼的纪要来自动整理重点跟进事项、跟进人及完成时间等信息，帮助专家团队高效明确待跟进的工作，如图5。
图5 选学指导团队实操演练“远程课堂教学研究”指导
（重庆市北碚区西南大学-新疆阿勒泰市第三中学）
（3）基于“对话群体智能（CSI）”的协同创造
项目组引导培训学员将人类创造力与AI大模型结合在一起，形成了对话群体智能（Conversational Swarm Intelligence, CSI）（如图6），以获得更好的返岗转化结果。在返岗期间，AI大模型化身为既有条理、又耐心无比的头脑风暴伙伴，工作坊内的教师与多个AI模型（DeepSeek、Kimi、豆包等）利用群体智能的原则，组织更高效、更具协作性和更具效率的头脑风暴会议，共同寻找学习成果在地转化的方法。在这里，人工智能不仅仅充当一个被动工具，而是作为积极参与者，放大和组织坊内教师的贡献。
图6 学员与多个大模型开展头脑风暴
3.AI大模型支持下的培训效果评估
培训效果评估是培训活动的重要组成部分，能够全面反映培训学员知识掌握和能力提升情况，然而传统的培训评估效率低下、信息不足、反馈滞后，难以及时发现培训中的问题。因此，项目组尝试使用Coze快速创建并部署培训效果评估Bot（如图7），自动化评估学员的培训效果，培训效果评估Bot实时监测学员的表现，并为每位学员提供专业、实时的培训效果评估与反馈，借助Bot的评估结果，项目组持续迭代学员自主学习内容，推动自主学习培训的精准性，确保培训目标的实现。
图7 项目组使用Coze创建“培训评估（小学语文）”Bot
图8 学员使用“培训评估（小学语文）”Bot进行自我评测
