本文档属于类型b，即一篇系统性综述论文。以下是针对该文档的学术报告：
作者及机构：本文由Sdenka Zobeida Salas-Pilco、Kejiang Xiao和Xinyun Hu共同撰写，分别来自华中师范大学人工智能教育学部、华中师范大学湖北教育信息化研究中心以及香港教育大学教育与人类发展学院。该论文于2022年8月发表在期刊《Educ. Sci.》上。
主题：本文系统地回顾了人工智能（Artificial Intelligence, AI）和学习分析（Learning Analytics, LA）在教师教育领域的应用研究，旨在为教师、教育管理者和决策者提供关于如何有效利用AI和LA技术支持教师教育的见解。
主要观点：
AI和LA在教师教育中的潜力
文章指出，AI和LA技术在教育领域的应用具有巨大潜力，尤其是在提升教学和学习过程方面。AI通过机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等技术，能够支持智能辅导系统、智能代理和智能协作学习系统。LA则通过收集、分析和报告学习者的数据，帮助优化学习环境和教学实践。文章强调，教师教育作为培养教师专业知识和技能的关键环节，正在逐步引入这些新兴技术，以帮助职前教师（Pre-service Teachers, PSTs）和在职教师（In-service Teachers, ISTs）更好地应对数字化教育的挑战。
研究目标与数据来源
本文通过系统性文献回顾，总结了30项相关研究，主要关注以下目标：研究教师在应用AI和LA技术时的行为、感知和数字能力；分析教育数据的来源，包括行为数据、话语数据和统计数据；探讨AI和LA技术在教师教育中的具体应用，如机器学习算法、可视化学习分析（Visual Learning Analytics, VLA）和仪表盘（Dashboards）等。文章指出，行为数据是最常用的数据来源，主要包括访问数据（如登录频率、访问时间）和社交互动数据（如网络密度、网络凝聚力）。此外，话语数据和统计数据也被广泛应用于研究中。
技术与工具的应用
文章详细介绍了AI和LA技术在教师教育中的具体应用。AI技术主要包括机器学习、自然语言处理和基于视觉的移动增强现实（Vision-based Mobile Augmented Reality, VMAR）。机器学习算法被广泛应用于自动评分、预测学生辍学风险和分类书面反思等任务。LA技术则包括仪表盘、可视化学习分析和其他工具（如应用程序）。文章特别提到，Moodle平台和MOOCs（大规模开放在线课程）是常用的在线学习平台，而R和Python等编程语言则被用于数据分析。
研究参与者
文章指出，大部分研究（18项）以职前教师为参与者，9项研究以在职教师为参与者，3项研究同时涉及职前和在职教师。这表明，AI和LA技术不仅用于培养职前教师，也被用于支持在职教师的专业发展。文章强调，教师教育需要持续关注教师的数字能力培养，以确保他们能够有效应用新兴技术。
伦理问题
文章提到，尽管AI和LA技术在教师教育中具有广泛应用前景，但伦理问题（如数据隐私和安全）仍需引起重视。在30项研究中，仅有5项研究明确提到获得了参与者的知情同意，3项研究获得了机构的伦理批准，2项研究简要提到了参与者的自愿性，而18项研究则未提及伦理程序。文章呼吁，未来的研究应更加注重伦理审查，以确保数据使用的透明性和公平性。
研究的意义与价值：
本文通过系统性回顾，全面梳理了AI和LA在教师教育中的应用现状，为教师、教育管理者和决策者提供了重要的参考依据。文章不仅总结了现有研究的主要发现，还指出了未来研究的方向，如进一步探索AI和LA技术在教师教育中的潜力，以及如何更好地解决伦理问题。本文的贡献在于，它为教育研究者提供了关于AI和LA技术应用的全面视角，并为教师教育领域的实践提供了理论支持。
亮点：
本文的亮点在于其系统性研究方法和对AI与LA技术在教师教育中应用的全面分析。通过PRISMA指南，文章筛选并分析了30项相关研究，涵盖了研究目标、数据来源、技术与工具、参与者以及伦理程序等多个方面。此外，文章还特别强调了伦理问题的重要性，呼吁未来的研究应更加注重数据隐私和安全。
总结：
本文是一篇具有重要学术价值的系统性综述论文，为AI和LA技术在教师教育中的应用提供了全面的分析和展望。通过总结现有研究的成果和不足，本文为未来的研究提供了方向，同时也为教育实践者提供了实用的指导。