教师教育2023.03＞2021年教育部提出“统筹规划、突出重点、按需施训、精心组织、确保质量”的培训组织实施原则，要求加强教师培训需求调研，基于需求分析进行精准教师培训。这些充分说明了教师培训需求分析的重要性，也反映出在实际培训工作中，需求分析依旧是一个工作难点，针对这个问题，河南师范大学进行了长时间的探讨，从需求调研的维度、阶段及教研方法和工具入手，在实践中创建了基于人工智能的TSDS多维需求调研模型，并在教师自主选学项目培训中进行实践，收到了较好的效果。一、搭建基于人工智能的TSDS多维需求调研模型（一）教师培训需求调研的流程培训前我们根据项目要求确定调研区域范围、确定调研对象，接下来选用问卷调查法、课堂观察法、访谈法等调研方法，然后由专家团队设计调查问卷、课堂观察量表、访谈提纲、SWOT自我分析表等，并制定调研计划；最后实施调研行动，得出多维调研数据。（二）建构基于人工智能的TSDS多维需求调研模型本模型将四个维度（教师、学校、区域、学生）、三个阶段（训前、训中、训后）、十种方法（“SWOT”自我分析、问卷调查、课堂观察、研修日志、测评法、小组研讨、访谈法、自我分析、专家法、档案分析）相结合，在人工智能数据平台的支持下进行动态数据收集。该模型的核心是应用互联网、大数据、人工智能等现代信息技术，使用多维关联分析、协同过滤等数据挖掘和大数据分析技术，建立教师模型和研修资源间的映射关联，实现高匹配度优质资源精准推送，充分保障教师自主选学项目的顺利开展，并给教师提供有效的成长数据，助推教师专业成长，服务精准培训，全面提升教师研修成效。在培训前由承训单位主导实施，通过“SWOT”自我分析模型、问卷调查、课堂观察、访谈、试卷分析等科学的方法进行调研，收集数据，基于人工智能大数据进行分析，发现具体教育教学中的问题，精准定位教师的培训需求。在培训过程中，基于教师的培训日志，培训作业的完成情况由培训单位结合测评法、小组研讨法和访谈法进行数据收集，进一步深化、检测前期需求是否精准；培训后通过跟踪指导，结合自我分析法、专家法、档案（包括学生成绩）法进一步收集数据，并和训前需求、训中数据结合，发现教师的实际问题，以确定需求的精准性，也为下一次培训做好对比数据支持。下面我们以训前需求调研数据收集为例进行详细说明。训前需求调研围绕四个维度、六种方法进行有效数据收集和对比分析。维度一：参训教师（Teacher）。承担培训的单...
