長期以來，需求議題並未成為教師教育領域的焦點，然而，當下教師教育中的供需問題逐漸由“隱性命題”轉變為“顯性命題”，如何應對就顯得尤為關鍵，其關乎著教師教育的實施效果。

　　教師教育傳統方案的“供需錯配”

　　近些年來，關於教師教育供給側與需求側的探討持續升溫，原因可概括為三方面：隨著教師教育受到重視，相關資源的供給與需求亦獲得了更多的關注；作為受教育者的教師不再是被動的知識接受者，而是具有主觀能動性的學習者；進入新世紀以後，經濟合作與發展組織發起了多輪教師教學國際調查（簡稱TALIS），其中就涉及到教師教育供給與教師教育需求。

　　供需問題的持續升溫，不僅折射出社會對於提升教師教育品質的客觀要求，還隱約透露出當前教師教育供需之間所出現的錯位情形。最新一輪TALIS調查發現，教師教育領域中資源錯配問題主要表現在兩個維度：就教師教育方式而言，儘管多數教師將“建立於先前的知識基礎”“具有貫通的結構”等視作有效教師專業發展活動的重要特徵，但大多數教師卻未參加過定期的、連貫的教師教育活動；就教師教育內容來説，在教師教育活動實際開展過程中，佔比最高的分別是“學科領域的知識和理解”和“學科領域的教學能力”，但在教師的心目中，“教授有特殊需要的學生”以及“使用信息與通信技術進行教學的技能”反而是需求量最高的。

　　面對供需錯配問題，多數學校主要採取了三類措施。一是關注大部分教師的共性需求，並盡可能地在供給側作出調整。這類做法在實踐場域中較為普遍，具有覆蓋面廣、操作性強等優勢，但忽視了個性化需求。二是重視所有教師的全部需求。此類舉措看似“完美”，實則忽視了客觀需求，且未能考慮供給側的承受能力。三是過分迎合外部評價，僅滿足學校管理者等的相關需求。這可能促進了“表面的繁榮”，實則未能從根本上解決教師教育的供需錯配問題。

　　人工智能賦能“需求側管理”的意義

　　三類傳統方案存在著明顯缺陷，我們不禁思考“什麼樣的方案才是相對合理的”。針對這一問題，眾多學者給出了自己的答案，主要可以劃分為兩類。第一類為“補足式”方案，即通過明確教師的不足之處，來找到教師教育供給的側重點。第二類為“發展式”取向，即關心教師自主的專業發展需求，以之為依據改善供給。鋻於“需求側管理”涵蓋了主觀需求與客觀需求兩個維度，因而在教師教育管理實踐中，應當考量教師的客觀不足與主觀需求。

　　然而，兼顧上述兩者並非易事，以人工智能為代表的新興技術的介入就顯得尤為關鍵。首先，在互聯互通的智慧環境中，供需信息的獲取與發佈變得更加容易，信息傳遞的“壁壘”逐漸消失，大大降低了信息不對稱的概率。其次，人工智能所營造的智慧環境有助於捕捉教師教育的客觀需求，即通過網羅教師評價、專業發展標準、學校規劃等多類材料以及分析教師的實際表現，綜合判斷客觀需求的“面貌”。其次，所呈現出來的主觀需求與客觀需求實質上可被視作智慧情境中的重要數據，為後續需求的預測、分析與引領提供重要的基礎。最後，在多輪需求分析之後，智慧技術也能夠推測供需錯配的可能原因，盡可能地避免相關問題的發生。

　　邁向“精準教師教育”的可能方案

　　當下，人工智能技術已經被越來越多地用於促進教育管理活動，較為常見的主要有以下幾類情況：跟人進行模擬對話的教育聊天機器人，主要用於促進招生、作業管理等；利用大數據確定有失敗風險的學生的OU Analysis應用，其旨在幫助後進生完成學業；基於人工智能技術的排課系統，提升時間管理等。當然，人工智能與教育管理的聯結不止於此，未來兩者之間必將産生更為奇妙的“化學反應”，智慧賦能的“觸角”或可延伸至教師教育的需求側管理，為緩解供需錯配困境、提升教師教育品質提供技術支撐。

　　相關技術如何助推教師教育領域中的需求側管理？可以從以下四方面構建“智慧助推方案”。

　　第一，依據每位教師的主觀需求，繪製個性化需求側“畫像”。這不僅有利於呈現需求的歷史變化，還有助於預測需求的未來“走向”，構建個體意義上的智慧化需求管理。第二，利用人工智能對主觀需求的“群像”做出分析，即在收集某個群體的需求數據後，獲知其中多數主體關切的內容，據此可以嘗試群體意義上的需求管理。第三，除主觀需求外，人工智能技術還有助於管理客觀需求。換言之，新興技術一方面能夠協助我們找到社會、學校等對於教師的要求，另一方面也可以讓我們更為清楚地了解教師的表現，發現外部期待與實際狀況之間的差距，掌握並管理“客觀需求”。第四，對需求側的管理絕不能離開對供給側的探討，人工智能恰能推動需求與管理的聯動，在各類需求發佈之後，智慧系統可輔助查找對應的供給資源，或針對需求整合已有的資源。

　　“智慧助推方案”借助新興技術的力量，為邁向“精準教師教育”提供了關鍵的技術支持。因此，我們必須高度重視人工智能的作用，借助智慧的力量推動教師教育的高品質發展。(作者 李陽傑 係杭州師範大學經亨頤教育學院講師)