學前教育師范生智能素養現狀與提升策略

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.22.093

摘 要 為了解學前教育師范生智能素養現狀，通過問卷對湛江某大專院校學前教育師范生進行智能素養測評，并為師范生智能教育提供借鑒性意見。研究發現，學生自主學習智能知識的興趣較低，智能知識與智能應用得分偏低，擔任（過）干部職務對智能素養有顯著的正向影響，智能素養中一級維度的權重較為一致等。提出學前教育師范生智能素養提升策略：創造人工智能學習環境，為師生與生生提供交流平臺；開設智能素養類課程，提高學生智能素養水平；拓展技術教育場地，充分發揮課外實踐的鍛煉價值；加強智能道德法律教育，增強智能技術應用的法律道德意識等。

關鍵詞 學前教育；師范生；智能教育；智能素養；智能意

識；智能知識；智能應用；智能道德

中圖分類號：G652 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）22-00-05

0 引言

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確提出“在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”。2022年3月，中國教育科學研究院、華東師范大學、騰訊三方聯手發布《中小學人工智能教師能力標準（試行）》，人工智能教育邁入新發展階段。羅梟[1]呼吁盡快出臺《學前人工智能教育行動指南》，構建學前人工智能國家、地方、園本課程體系，還把5～6周歲作為培養兒童對人工智能的興趣、習得智能素養的啟蒙和奠基階段。

學前教育以培養優秀的幼兒教師為主要目標，現有的培養體系難以適應智能教育的需求和發展。師范教育階段是教師專業發展的起步階段，是培養教師智能素養的關鍵階段。以湛江某大專院校為例，為進一步了解學前教育師范生的智能素養現狀，本文采用抽樣調查的方法展開問卷調查，并對調查結果進行分析，從而發現存在的問題，為有效提高學前教育師范生智能素養提供有力依據。

1 理論框架

1.1 智能素養的概念與維度

從技術發展的進程來看，經歷了信息素養到智能素養的多階段發展。信息素養通常包括信息意識、信息知識、信息能力和信息道德四個維度[2]；或將信息能力分為信息獲取能力和信息運用能力，形成信息素養評價的五個維度[3]。智能素養又稱為人工智能（AI）素養。素養是不斷發展的過程，是人類對技術和技術營造的環境的認知與調適。

陳一等[4]認為，智能素養應包括認知性素養、行動性素養和批判性素養。戴思源等[5]以個體的數字能力為主要標準，將智能素養分為通用智能素養和專用智能素養。鄭勤華等[6]從智能知識、智能能力、智能思維、智能應用、智能態度等五個一級維度闡述了智能素養的構成，還構建了16個二級維度的理論模型。李海勝等[7]構建了知識、思維、技能與倫理等四個一級維度和11個二級維度的高職學生智能素養框架。侯賀中[8]提出智能意識、智能態度、智能倫理、智能知識、智能技能、智能思維、智能創新等七個維度組成的中等職業學校學生智能素養框架。高宇等[9]以布魯姆認知分類理論為指導，構建出三維六層的教師智能教育素養層級金字塔模型，其中三維指智能教育素養由基礎知識、核心能力、倫理信念三個維度構成，進一步將其分為記憶、理解、應用、分析、評價、創造六個層級。鄭智勇等[10]提出包括智能教育意識、知識、技能與倫理的中小學教師智能教育素養構成框架。《中小學人工智能教師能力標準（試行）》從人工智能理解與意識、基本知識、基本技能、問題解決、教學實踐、倫理與安全等六個維度提出18項基本技能要求，為中小學人工智能教師培養、評價等工作提供參考依據。李湘[11]將教師的智能教育素養分成知識與技能、能力、倫理信念三個基本維度，以及AI本體知識、整合AI的學科教學知識、整合AI的教學能力和AI教育倫理與信念四階能力。楊俊杰等[12]從師范生的智能知識、智能意識、智能能力和人工智能素養等四個維度編制師范生人工智能自評量表。

總而言之，具備一定的現代信息技術知識是對幼兒園教師的基本要求，而學前教育師范生則是幼兒園人工智能教育行動的主要推動者、踐行者，應盡快明確學前人工智能教育目標，為培養學前教育師范生智能素養指明方向。在已有研究的基礎上，本文以學前教育師范生為例，建立智能意識、智能知識、智能應用和智能道德四個一級維度，為后續問卷調研奠定基礎。

1.2 智能素養提升策略研究

智能素養是智能時代對教育領域提出的新要求、新挑戰，如何提升智能素養水平成為眾多研究者關注的重點。例如：曹如軍等[13]提出培養師范生智能素養的策略包括制定師范生智能素養標準、改革人才培養方案、建設智能教學平臺、加強教師教學行為專題培訓、增強師范生自主學習激情；張先義[14]以中小學教師為調查對象，從智能研培、智能學習路網建設、智慧課堂教學新模式實踐、推進基于大數據的表現性評價等方面提出智能素養的發展策略；蘭希等[15]以高校教師為研究對象，從樹立重視教師智能素養觀念、打造精準化教師智能素養培訓模式、創設智能技術教學應用場景、開展數據驅動的教師智能素養測評四個層面提出智能素養培養路徑；張群等[16]通過文獻調研的方法，提出智能教育培訓、個性化資源提供、虛擬教研空間創設和人—機協同研修的教師智能素養培養策略。

綜上所述，培訓是提高智能素養的主要方式，制定智能素養測評標準成為研究的焦點，還包括教學模式、智能教學平臺或應用場景等研究熱點。

2 問卷設計、發放與信度、效度分析

問卷設計過程：通過查閱相關文獻，整理與主題密切相關的智能素養問卷題目；依據智能素養理論框架建立的維度，進行問卷題目整合，形成問卷；生成問卷鏈接。

2.1 問卷設計與發放

問卷分基本情況和智能素養調研兩個模塊：基本情況模塊包括性別、就讀年級、是否擔任（過）學生干部職務、大學入學考試形式等四個問題；智能素養模塊從智能意識、智能知識、智能應用和智能道德四個方面進行問題設定，采用李克特量表的問題設計方式。整合渠穎[17]、趙曉微[18]、張笛[19]和彭玉蘭[20]等設計的人工智能問卷，最后共設計26個問題。

采用隨機抽樣的調查方法，每個年級隨機選取六個班，通過問卷星網址鏈接發放試卷，發放時間為2023-11-25—12-10，最終回收問卷594份，其中有效問卷586份。

2.2 信度和效度分析

對問卷進行信度和效度分析，其樣本是序號為1～200的試卷，測試的題目有22題，包括智能意識、智能知識、智能應用和智能道德一級維度下面的所有題目。

2.2.1 信度分析

信度分析指標是Cronbach's alpha（克隆巴赫系數），該指標被用于衡量測量數據內部項（題目）之間的一致性，即它們是否在測量相同的概念時產生相似的結果。Cronbach's alpha計算公式：

其中，k是測量工具中的項數（題目數），是第i個題目的方差，是整個測量工具的方差。

分析可知，Cronbach's alpha值達到0.913，這是信度結果極佳的數值，意味著測量工具在不同被調查者之間表現出高度的穩定性和一致性，說明被調查者都在認真填寫問卷。

2.2.2 效度分析

通過對200個樣本進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）測量和Bartlett球形檢驗，得出KMO值為0.882，Bartlett球形檢驗卡方值為2 930.692，自由度為231，顯著性水平（Significance level）為0.000＜0.05，拒絕原假設，說明相關系數具有統計學意義，可以繼續進行因子分析。

3 數據分析

采用描述性數據、因子分析和熵權法分析，了解學前教育師范生智能素養各維度的表現情況，通過顯著性分析其影響因素，計算各維度的權重，從而確定各維度的重要性占比情況。

3.1 基本信息比較分析

樣本調查基本情況，總參與者有594人，其中有效樣本為586個，有效率為98.7%。性別上，男生有55人，占總人數的9.4%；女生有531人，占總人數的90.6%。年級分布上，大一有318人，占調查樣本的54.3%；大二有196人，占33.4%；大三有72人，占12.3%。擔任（過）學生干部職務的參與者有220人，占總人數的37.5%。關于大學入學方式，48.29%的學生通過高考錄取。由于篇幅有限，只列部分分析結果。

通過因子分析可知，學前教育師范生智能素養水平在不同年級和大學入學考試類型上不存在顯著差異，在性別和是否擔任（過）學生干部職務上存在顯著差異，而且男生的得分顯著高于女生的得分，擔任（過）學生干部職務的得分顯著高于沒有擔任過學生干部職務的得分。

3.2 智能素養各維度的描述性分析

3.2.1 智能意識

智能意識包括是否意識到對人工智能的需求，主動尋求人工智能的幫助，并有強烈的探究興趣。在被調查的學生中，有74.7%的學生認為智能技術給他們的學習和生活帶來很多便利，有69.6%的學生在遇到困難時嘗試借助人工智能技術來解決，有55%的學生能夠有意識地借助人工智能技術手段隨時隨地學習，有45%的學生表示對人工智能產品及其技術有強烈的探究興趣，只有37.9%的學生表示會積極通過同伴或教師了解和交流人工智能在教學應用方面的信息與知識。

3.2.2 智能知識

智能知識包括智能教育的基本概念、發展歷程和智能工具的基本功能與特點。從統計數據可以看出，在被調查的學生中，有57.9%的學生對人工智能發展歷程的了解表現為一般，有60%的學生對人工智能概念和含義的了解表現為一般，有56.1%的學生對人工智能展現出來的智能的了解表現為一般，有51%的學生對人工智能工具性能的了解表現為一般，說明學前教育師范生對人工智能的概念、發展歷程、技術等方面的知識較為缺乏。

3.2.3 智能應用

智能應用包括根據教育需求選擇適當的人工智能應用工具，了解人工智能教學產品特點及其適用性，能夠熟練地使用智能產品，且具備智能搭建和編程的能力。從統計數據可以看出，被調查的學生中，有58.7%的學生能熟練應用學習類智能產品；有53.6%的學生能熟練使用生活類智能產品；有54.3%的學生能借助人工智能尋找更多學習資源；有50%的學生能夠利用人工智能技術解決現實問題；有35%的學生能利用畫圖的方式幫助自己整理解決問題的思路；有26.3%的學生能夠使用一些圖像化編程工具實現程序運行，從而控制機器人做簡單的任務；有26%的學生可以自己動手或與他人合作搭建簡單的人工智能小作品。這說明人工智能被廣泛應用在學生的學習和生活中，但學生在利用計算機技術畫圖的能力、動手實踐方面表現不佳。

3.2.4 智能道德

智能道德包括能夠嚴格遵守道德規范，意識到智能安全隱私泄露問題，了解智能技術的法律法規，以及及時糾正有違倫理道德的數據收集行為等。調查顯示，超過95%的學生表示發現違反人工智能倫理規范的數據收集行為能予以糾正；97.6%的學生表示在人工智能使用過程中要嚴格遵守道德法規；超過98%的學生在使用人工智能工具時會注意隱私保護，清楚任何利用人工智能技術犯罪的行為都必須受到法律的制裁，使用不當或被非法濫用會造成嚴重的隱私泄露等安全問題。

3.3 智能素養各維度之間的相關性分析

通過描述性分析可知，各維度平均數基本不超過4.0分，即學前教育師范生智能素養達到一般水平以上；智能道德和智能意識水平偏高，平均數分別為4.0分和3.7分；智能知識和智能應用水平偏低，平均值均為3.4分。

由表1可知，智能意識、智能知識、智能應用和智能道德之間相互影響，呈顯著的正相關，說明智能意識越高，就意味著具有越高的智能知識、智能應用和智能道德水平；相關性最高的是智能知識與智能應用，表明智能知識得分越高，智能應用水平越高，反之亦然；相關性較低的是智能知識與智能道德，表明智能知識對智能道德水平的影響較弱。

3.4 熵權法分析過程

熵權法是基于實際數據的客觀賦權法，旨在比較智能素養下四個二級維度、22項指標的實際調查結果，實現對智能素養評價指標的客觀賦權。熵值理論利用系統的混亂程度表征信息量的大小，即某項指標攜帶的信息越多，影響越大，指標的權重也越大[21]。分析步驟如下。

1）計算指標的信息熵。對于每個指標Xi計算其信息熵E（Χi）：

其中，pij是指標Χi在第j個樣本中的占比。

2）計算指標的權重。對于每個指標Χi計算其權重ωi：

其中，m是指標的數量。

3）權重標準化。將計算得到的權重進行標準化，確保它們的總和為1。標準化計算公式為：

首先進行維度構建，二級維度有22項，一級維度有四項，1～5的數值分別表示為非常不符合、不符合、一般、符合和非常符合。由于篇幅有限，表格不予顯示。

4）對數據進行信息熵計算。信息熵的計算公式為：

其中，pij是指標Χi在第j個樣本中的占比：

其中，表示第i個指標在所有樣本中的標準化值之和。

對pij*pij的對數則得到每個選項的信息熵，將信息熵匯總，得到二級維度信息熵。由于篇幅有限，表格不予顯示。

5）總信息熵計算。對信息熵求和對數后做權重計算，根據二級維度的權重，計算一級維度的權重，對于每個一級維度Bj，其權重Wj為：

其中，k∈Bj表示屬于一級維度Bj的所有二級維度。

經過統計分析可得，一級維度權重為：智能意識B1（0.256）、智能知識B2（0.241）、智能應用B3（0.247）、智能道德B4（0.256）。由此可見，四個一級維度在測量學前教育師范生智能素養上處于同等重要的地位，主要原因可能是樣本的均質性，因為參與問卷的學生群體在智能素養的各個方面表現出相似的水平，這可能導致每個維度的重要性看起來相差無幾。這種情況下，權重的一致性可能反映了被調查群體的均衡發展。

4 研究結果與建議

4.1 研究結果

本研究以湛江某大專院校為例，開展問卷調查，采用描述性分析、因子分析和熵權法等分析方法計算智能素養各維度的權重數據，以期對學前教育師范生智能素養的培養和提升提供有借鑒性的建議。整體分析來看，研究結果如下。

4.1.1 學生自主學習智能知識興趣較低

調查發現，只有37.9%的學生愿意主動與同伴、教師交流智能知識，究其原因：一是人才培養方向不明確，在學前教育專業培養過程中注重人文藝術和教師技能的培養，不注重科學技術的培養，導致學生主動學習與交流的意識較弱；二是硬件環境的制約，當前學前教育專業并未建設智能環境或智能平臺，學生缺乏在智能環境中學習智能知識的機會。

4.1.2 智能知識與智能應用得分偏低

智能知識與智能應用調查，回答“你學會/掌握什么知識”和“理論用于實踐的案例有哪些”是衡量智能素養水平的直接工具之一，而且兩者具有顯著正向相關性，即智能知識越豐富，智能應用能力越強，反之亦然。存在專業跨度是學前教育師范生智能知識和智能應用得分較低的主要原因，其次是受到學習渠道少和學習興趣低的影響。

4.1.3 擔任干部職務對智能素養有顯著的正向影響

擔任干部職務與智能素養水平有顯著相關性，尤其是智能知識和智能應用，擔任（過）干部職務的學生得分顯著高于未擔任過職務的學生。被調查的學生中有接近一半的學生擔任（過）干部職務，其類型有校系學生聯合會干部、興趣社團的干部、辦公室助理、宿舍干部、班干部等，擔任（過）干部職務對培養學生工作責任心、提高工作能力和溝通協作能力、提高智能素養能力等有一定的促進作用。

4.1.4 智能素養中一級維度的權重較為一致

問卷設計存在一定的缺漏，如問卷題目類型較為單一、缺乏質性分析的補充、無法為后續的研究提供思路等。后續研究將改善問卷設計內容，增加題目類型；增加質性調研分析，采用模型分析方法，理清各維度的權重比例，為構建師范生智能素養評價體系提供思路。

4.2 建議

針對調查中發現的問題，提出以下建議。

4.2.1 創造人工智能學習環境，為師生與生生提供交流平臺

良好的技術環境有助于激發學生的學習興趣，加強人工智能相關專業與學前教育專業結對交流，積極組織學生從參觀智能教學環境、面對面交流到動手操作、項目合作，構建專業結對學習模式，定期開展人工智能技術學習沙龍，分享最新的人工智能發展知識。結合專業特點，基于學前教育領域人工智能技術的應用與開發開展項目研究，提高學前教育師范生的學習興趣和學習信心，加強師生、生生的深度交流。

4.2.2 開設智能素養類課程，是提高學生智能素養水平的重要舉措

調查發現，增設智能素養類課程是提升學生智能素養水平的必要舉措。可以采用分層教學方法、異質化小組協作模式，將男生、女生和水平層次不同的學生進行混合組隊，通過項目驅動，加強其對基礎知識和高級應用的學習，鼓勵學生積極利用人工智能技術解決實際問題。

4.2.3 拓展技術教育場地，充分發揮課外實踐的鍛煉價值

擔任（過）干部職務對學生接受人工智能的積極態度、在學習與生活中的應用和對人工智能產品與技術的探究興趣都表現出較高的正向影響，因此應積極增加學前教育學生對課外智能技術知識的學習和實踐的機會，利用與人工智能技術相關的學前教育比賽活動、智能教學社會實踐等方式，為學生提供豐富多彩的課外體驗。

4.2.4 加強智能道德法律教育，提高學生應用智能技術的法律道德意識

智能道德是智能素養教育中的出發點和落腳點，是智能技術應用的基本前提。被調查的學生智能道德法律意識普遍比較強，具體表現為注重保護隱私、避免信息泄露，能夠有效避免違反人工智能倫理規范的數據收集行為等。但仍要增強學生的道德法律意識，避免因信息泄露而導致不可預估的后果。

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*基金項目：2022年度廣東省普通高校青年創新人才類項目“創新創業背景下高職創客教育體系的構建及實施”（項目編號：2022WQNCX233）。

作者簡介：王小金，講師；鄭曉華、陳文沛，副教授。