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基础教育参考

基础教育参考

2026年04期

本刊直面我国基础教育改革与发展的热点和难点问题；大力推介国内外办学经验和教改动向，及时介绍国内外基础教育的最新动态和办学经验，专门服务于基础教育各级行政领导、中小学校长、教育教学研究人员和一线教师的国家级刊物。

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本期关注 | 专门教育与专门矫治教育的法律适用区分：规范逻辑与实践矫正

本期关注 | 专门教育与专门矫治教育的法律适用区分：规范逻辑与实践矫正

摘要：2020年修订的《中华人民共和国预防未成年人犯罪法》构建了以有严重不良行为的未成年人为核心适用对象的保护处分体系，并创设了矫治教育、专门教育与专门矫治教育三项保护处分措施。然而，新制度在法理基础的清晰度、规范文本的可操作性以及实践执行的统一性方面仍面临显著挑战，亟需立足于法律解释与适用逻辑，对专门教育、专门矫治教育进行严格的法教义学厘清与制度性区分。专门教育与专门矫治教育在规范渊源、制度目的、权力属性及干预强度上存在本质差异，二者系并列而非从属的独立法律措施。实践中的主要风险在于对二者界限的混淆，具体表现为适用程序违法、干预对象误判以及行为性质定性错误。未来制度的发展和完善，有赖于通过精细化立法解释、构建科学评估机制、强化程序性保障以及完善跨部门协同，推动其从原则性规范走向具有可操作性且符合法治精神的成熟制度。
学生发展研究 | 美国高中学业风险学生学习行为循证干预策略与争议

学生发展研究 | 美国高中学业风险学生学习行为循证干预策略与争议

摘要：学习行为是影响高中学生学习成效与学业表现的关键因素，也是关系高中学校人才培养质量与学生管理水平的重要现实议题。美国高中学业风险学生普遍存在课前缺勤、课堂违纪、课后拖延等不良学习行为，此类行为提升了学业风险的生成概率，增加了学生学习转化的认知成本并削弱了其学习成效。对此，美国高中针对性采取课前解决学生缺勤问题、课上精准规范学生课堂行为、课后科学改善学生拖延行为等循证干预策略，帮助高中学业风险学生形成良好学习行为习惯。但是这一干预范式也存在争议，包括高中毕业至上文化引发学校不正当内卷，高中教师基于数据对学生进行干预的技能亟待强化等问题。近年来，美国各州正在尝试多种办法进一步规范高中学业风险学生循证教育干预流程。
学生发展研究 | 日本中小学劳动教育目标定位、实施路径与保障机制

学生发展研究 | 日本中小学劳动教育目标定位、实施路径与保障机制

摘要：劳动教育作为推进人类可持续发展的教育活动之一，是全面发展教育体系的重要组成部分。日本自明治维新以来一直重视中小学劳动教育，积淀了丰富的实践经验。在目标定位方面，日本中小学劳动教育强调培养学生科学的劳动观与职业观、增强公共精神与社会责任感、促进学生全面而充分地发展。在实施路径方面，提供多样化劳动教育课程，注重加强劳动体验学习，开展探究式课堂教学实践，持续推进劳动教育深度开展。在保障机制方面，以健全法律政策为根本，以构建家校社协同育人共同体为抓手，以建立科学完善的劳动教育评价为核心，引导劳动教育规范发展和育人目标的有效实现。
教师发展研究 | 新时代我国中小学教师发展监测框架探析

教师发展研究 | 新时代我国中小学教师发展监测框架探析

摘要：在中国特色社会主义进入新时代的背景下，教师评价亟需回归立德树人根本任务。构建中小学教师发展监测体系，是深化教师评价改革的关键举措。研究通过系统梳理相关理论方法与实证成果，结合我国教育法规政策及本土实践，借鉴国际相关经验，提出我国中小学教师发展监测基本框架的初步构想。这一监测系统应以教育现代化目标为引领，融合政策导向、专业发展规律与技术赋能逻辑，运用多维度评价模式进行系统建构；应重点聚焦专业知识基础、教学能力发展、职业素养提升和实践创新能力四个方面的核心内容，建立多层次、全过程的动态监测系统，精准追踪教师队伍发展态势，为教师专业成长和教育管理决策提供支撑与参考。
人工智能教育研究 | 中小学教师人工智能培训参训意愿与影响因素研究

人工智能教育研究 | 中小学教师人工智能培训参训意愿与影响因素研究

摘要：在人工智能加速融入教育教学的背景下，教师作为技术落地的关键节点，其参与培训的意愿与行为将直接影响人工智能在教育领域应用的推进成效。为探明中小学教师参与人工智能培训的现状及其动因机制，研究基于近五万份有效问卷数据，以教师主观动机为切入点，系统分析教师参与人工智能相关培训的意愿、影响因素及偏好结构。结果显示：中小学教师人工智能参训意愿整体较强，但在性别、职称、学科上存在结构性分化；感知有用性与感知易用性显著影响教师参训意愿，对人工智能的理解程度与使用频率成为驱动教师培训参与意愿提升的重要维度；教师在培训内容、形式和支持系统方面展现出多元化偏好，现有培训供给与教师真实需求之间存在偏差。基于分析结果，建议通过构建分层分类的路径匹配机制、重构实践导向的内容设计逻辑、完善弹性多元的培训供给体系三项措施，优化中小学教师人工智能培训。该项研究结果为区域教育管理者与培训组织者提供了决策参考与行动指引。
人工智能教育研究 | 从数据画像到主体回归：基于80节小学AI数字化课堂观察的思考

人工智能教育研究 | 从数据画像到主体回归：基于80节小学AI数字化课堂观察的思考

摘要：在教育数字化转型与新课程改革背景下，课堂教学中的学生主体性仍面临浅层化和形式化的现实困境。为探索技术赋能视角下提升学生主体性的有效路径，研究者基于AI数字化课堂观察工具的技术结构与识别机制，结合试点学校的80节课例，分析人工智能技术在学生主体性识别与重构方面的应用潜力与局限。结果显示，该工具可高效、客观地完成课堂教学数据的采集与分析，但在甄别“虚假繁荣”和“主体绝对化”课堂方面仍存在局限。研究发现，工具的精准数据分析与智能建议可为教学改进提供支持，但仍需教师立足智能时代的教学需求进行针对性调适与价值引导。由此建议，从课堂观察模式转型、分析范式优化、推动深度探究、学习方式变革四个维度，构建AI赋能下学生主体性回归的课堂实践路径。

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