该文档属于类型a，即报告了一项原创研究。以下是针对该研究的学术报告：
一、研究作者及发表信息
本研究由华东师范大学教师发展学院的李宝敏教授和东胜区伊克昭中学的张杨紫棋共同完成，通讯作者为张杨紫棋。研究发表于《中国电化教育》2024年6月第449期，文章编号为1006—9860(2024)06—0070—008。研究得到了2023年度国家社会科学基金教育学一般课题（课题编号：BHA230123）的资助。
二、学术背景
在“互联网+”时代，在线研修（online training）成为促进教师专业发展的重要途径。随着国家智慧教育云平台的推广，参与在线研修的教师人数逐年增加。然而，如何评价在线研修中教师的深度学习（deep learning）成为亟待解决的问题。深度学习在教育领域关注学习者的学习状态和本质，强调批判性思维、知识迁移和问题解决能力。教师深度学习则更注重学习过程与教学实践的联系，是培养高质量教师的重要保障。
本研究旨在构建教师深度学习评价模型，开发测评工具，探究在线研修中教师深度学习的现状及其影响因素，并提出促进教师深度学习的策略与建议。
三、研究流程
1. 研究设计与模型构建
研究基于比格斯（John Biggs）的学习一般过程模型（3P模型）、布鲁姆认知目标分类、辛普森动作技能目标和克拉斯沃尔情感目标分类体系，构建了教师深度学习评价模型。模型从教师个人因素、学习动机与策略、学习结果三个阶段考察教师深度学习，并提取了价值认同、理解迁移、系统建构、反思批判与问题解决五个核心评价要素。
测评工具开发
研究编制了“教师深度学习评价量表”，量表由四部分组成：教师基本信息、教师先验知识测评、教师学习过程量表和教师学习结果量表。量表采用五点李克特量表形式，经过专家验证和小范围试测后确定最终版本。量表的信度系数Cronbach’α为0.925，KMO度量为0.968，表明量表信效度良好。
数据收集与样本选择
研究以国家智慧教育云平台上参与在线研修的中小学教师为研究对象，采用随机抽样方法选择样本。通过问卷星在线发放量表，共回收1057份问卷，剔除无效数据后，最终纳入分析的样本量为917，有效率为87%。
数据分析
研究采用单因素方差分析、相关性分析等统计方法，从教师先验知识、学习过程和学习结果三个阶段对数据进行分析，探究教师深度学习的现状、群体差异及影响因素。
四、主要研究结果
1. 教师深度学习现状
研究发现，参与在线研修的教师中，64%为浅层学习，36%为深度学习。学习过程深度与学习结果深度存在不一致现象：69%的教师在学习过程中采用深度学习方式，但最终只有48%的教师达成深度学习目标。
群体差异
不同教龄和先验知识的教师在深度学习中存在显著差异。教龄在“4-6年”和“26-33年”的教师深度学习比例较高，而“3年及以下”和“34年及以上”的教师比例较低。先验知识水平越高的教师，越容易达成深度学习目标。
影响因素
成就动机与元认知策略是影响教师深度学习的关键因素。成就动机对深度学习的影响最大（相关系数为0.707），其次是刺激动机和知识动机。元认知策略的相关系数为0.572，高于认知策略的0.546。
核心能力发展不均衡
教师在价值认同、理解迁移、系统建构、反思批判与问题解决五大核心能力上发展不均衡。具体表现为：
五、结论与意义
本研究构建了教师深度学习评价模型，开发了测评工具，揭示了在线研修中教师深度学习的现状及影响因素。研究结果对优化在线研修设计、促进教师深度学习具有重要指导意义。具体建议包括：
1. 关注教师的学习起点与需求，设计个性化学习路径。
2. 利用人工智能技术生成教师数字学习画像，完善实时反馈与评估系统。
3. 创设联系型、创新型问题解决情境，促进学用研展融通。
4. 加强情感与动机支持，提升教师对在线研修的价值认同感。
六、研究亮点
1. 创新性评价模型：研究结合比格斯3P模型和四位一体深度学习评价体系，构建了教师深度学习评价模型，为教师深度学习研究提供了理论框架。
2. 综合性测评工具：开发的“教师深度学习评价量表”具有较高的信效度，为教师深度学习测评提供了实用工具。
3. 实证研究价值：研究通过大规模数据分析，揭示了教师深度学习的现状及影响因素，为优化在线研修提供了实证依据。
七、其他有价值内容
研究还强调了深度学习对教师专业发展的重要性，指出教师深度学习不仅是提升教学能力的关键，也是促进学生深度学习的前提。此外，研究提出的策略与建议对教育管理者、培训设计者和教师自身均具有实践指导意义。
本研究在理论构建、工具开发和实证分析方面均取得了重要成果，为促进教师深度学习提供了科学依据和实践指导。