區域提升中小學人工智能教師勝任力的路徑研究

摘要：隨著人工智能技術的快速發展，教育領域正經歷深刻的變革。人工智能教師是人工智能教育的重要推手，提升人工智能教師勝任力對于應對教育變革、提高教學效果、促進教師專業發展等具有重要意義。本文基于文獻綜述和深入調查，系統分析了中小學人工智能教師勝任力的構成要素，并以長沙市雨花區的實際經驗為藍本，提出了區域提升中小學人工智能教師勝任力的具體路徑，以期為區域提升中小學人工智能教師勝任力提供初步的實踐指導。

關鍵詞：人工智能教師；教師勝任力；提升路徑

中圖分類號：G434" 文獻標識碼：A" 論文編號：1674-2117（2025）03-0028-04

在當前的中小學教育中，人工智能的熱度越來越高，人工智能課程作為校本課程或地方課程越來越普及。《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱“新課標”）將人工智能作為課程的六大邏輯主線之一，凸顯了人工智能在教育中的重要地位。人工智能教師是人工智能教育的關鍵力量，他們的勝任力不僅決定了自身在教育教學領域的表現，更直接影響著學生的學習體驗和成效，進而對整個教育系統的質量和效果產生深遠影響。

當前，中小學人工智能教師勝任力的提升面臨諸多問題，如區域層面教育行政管理部門對中小學人工智能教師勝任力的認識還不夠深入，缺乏清晰的規劃和有效的培養途徑等。因此，本文以長沙市雨花區近三年來提升中小學人工智能教師勝任力的實踐為基礎，探討區域提升人工智能教師勝任力的路徑。

中小學人工智能教師勝任力的概念

中小學人工智能教師勝任力是指中小學人工智能教師在人工智能時代背景下，在有效履行教育教學職責的過程中所必需具備的綜合能力。[1]這種能力不僅涵蓋了傳統教育教學中對教師的專業知識和技能要求，更強調了在人工智能技術的融合應用中，教師需展現出的新素質和新能力。

具體來說，中小學人工智能教師勝任力包括“對人工智能技術的理解和應用能力”“能夠利用人工智能技術優化教學過程、創新教學方法以及提高學生的學習效率”。[2]

同時，它還涵蓋了教師在面對智能化教學環境時，所應具備的適應能力和創新能力，能夠靈活調整教學策略，滿足學生個性化學習的需求。[3]此外，中小學人工智能教師還需要具備良好的協作能力，能夠與團隊成員、學生建立有效的溝通機制，共同推動教育教學工作的順利開展。

區域提升中小學人工智能教師勝任力的路徑研究

1.成立研究團隊

為更好地推行中小學人工智能教師勝任力的提升工作，雨花區成立了由資深教育專家、人工智能領域研究者、一線人工智能教師和教育行政管理人員組成的研究團隊。這個團隊負責全面分析當前雨花區內中小學人工智能教師勝任力的現狀，識別存在的問題和挑戰，并設計相應的提升策略和方案，確保提升工作的科學性和有效性。

2.構建區域中小學人工智能教師勝任力的結構模型

（1）文獻研究，了解中小學人工智能教師勝任力結構研究基礎

研究團隊在多個學術資源平臺進行了相關文獻的下載與收集，經過嚴格的篩選和整理，獲得了大量與人工智能教師勝任力緊密相關的論文。研究團隊初步提煉出了中小學人工智能教師勝任力結構涉及的幾個核心模塊，這些模塊涵蓋了教師開展人工智能教育所需的專業知識與能力、教學技能、教育態度以及倫理道德觀。同時，研究團隊對每個核心模塊下的具體內容進行了細致的梳理。

（2）現狀研究，分析區域中小學人工智能教師勝任力結構特征現狀及需求

研究團隊通過問卷調查、訪談等多種方式，收集了大量雨花區關于中小學人工智能教師勝任力結構的數據和信息。在此基礎上，團隊對收集到的數據進行了系統的分析和整理，歸納出當前雨花區內人工智能教師勝任力的主要特征和需求現狀。

（3）綜合文獻研究和現狀研究，構建區域中小學人工智能教師勝任力結構模型

結合文獻研究及現狀研究，研究團隊構建出區域人工智能教師勝任力結構模型（如下圖）。雨花區中小學人工智能教師勝任力結構模型包括4個一級指標維度，10個重要二級指標。

3.設計區域提升中小學人工智能教師勝任力的培訓內容體系

研究團隊學習分析了《中小學人工智能技術與工程素養框架》《中小學人工智能課程開發標準（試行）》《中小學人工智能教師能力標準（試行）》等專業文獻，確認了提升雨花區中小學人工智能教師勝任力的培訓內容體系主要包括21個關鍵要素，如專業理念（客觀對待人工智能技術、對人工智能教學的基本認同）、基礎知識（人工智能與社會、人工智能與人類智能、人工智能原理與技術）等。

4.設計區域提升中小學人工智能教師勝任力的培訓規劃

（1）明確培訓受眾

雨花區教育局成立了王慧中小學人工智能名師工作室，名師工作室的教師來自全區不同學校的一線人工智能教師。另外，選擇王慧中小學人工智能名師工作室的全體教師作為培訓對象，有利于形成一支專業、高效、富有創新精神的教師團隊。

（2）劃分培訓階段

研究團隊在學術資源平臺上進行了廣泛的文獻檢索和下載，通過仔細研讀和分析這些論文，研究團隊計劃將中小學人工智能教師培訓劃分為三個階段，即基礎入門、能力提升和高級應用。[4]

（3）設定培訓內容維度

為提高中小學人工智能教師勝任力培訓的針對性和實效性，研究團隊根據構建的雨花區中小學人工智能教師勝任力模型，確定了雨花區中小學人工智能教師勝任力提升的培訓內容維度，即專業基礎、核心能力、倫理道德和協同發展。后期的中小學人工智能教師勝任力提升的培訓內容將圍繞這四個維度展開。

（4）規劃培訓流程

研究團隊下載教師培訓的專題論文，結合成人學習理論和持續改進的循環模型，設計確定每個階段的環節包括研究規劃、實施培訓、實踐應用、反饋評估和迭代優化五個關鍵環節。[5]

（5）細化培訓計劃

根據設計的人工智能教師勝任力培訓內容體系，研究團隊詳細列出了培訓計劃，包括負責人、培訓時間、具體培訓內容、培訓方式等，旨在確保培訓工作的有序進行和高效執行。

5.設計區域中小學人工智能教師勝任力的評價體系

（1）明確區域中小學人工智能教師勝任力的評價指標

研究團隊對照《中小學人工智能教師能力標準（試行）》《中小學人工智能技術與工程素養框架》為雨花區中小學人工智能教師勝任力提升培訓內容體系的21個關鍵要素寫出指標說明。指標說明成為雨花區中小學人工智能教師勝任力相對應的評價指標。

（2）確定區域中小學人工智能教師勝任力評價指標分值體系

首先，研究團隊設計《中小學人工智能教師勝任力指標的重要性》的調查問卷。問卷中包含了評價體系中的4個一級指標、12個二級指標，以及21個三級指標。每個指標都設置了5個重要性等級分值。研究團隊將問卷發放給目標群體，其中包括人工智能教育專家、雨花區各學校行政領導、中小學人工智能教師等，以確保能夠從多個角度獲取對指標重要性的看法。

在收集到足夠數量的問卷后，研究團隊進行了數據分析。首先，計算每個指標的平均得分，通過比較不同指標的平均得分，初步了解各指標之間的相對重要性。為了更準確地確定各指標的權重，研究團隊采用了標準化處理的方法，將每個指標的平均得分除以所有指標得分的最大值，得到一個標準化得分。[6]這個標準化得分能夠更直觀地反映出各指標在整體中的重要程度。根據標準化得分，研究團隊確定了每個指標的權重，并以此作為設計指標分值的重要依據。研究團隊將總分設置為100分，然后根據每個指標的權重，計算出該指標應占的分值。

在確定了各指標的分值后，研究團隊將結果反饋給專家和目標群體進行驗證。根據反饋結果，研究團隊對指標分值進行了必要的調整和優化，以確保其能夠更準確地反映雨花區中小學人工智能教師的勝任力水平。

（3）制訂區域中小學人工智能教師勝任力的評價體系

研究團隊根據前面的研究基礎，結合雨花區對教師教學能力評價的相關文件，整理、設計出雨花區中小學人工智能教師勝任力評價體系。

6.進行區域中小學人工智能教師勝任力提升培訓及評價

（1）按培訓規劃進行培訓

培訓分為基礎入門、能力提升、高級應用三個階段。研究團隊選取了雨花區王慧中小學人工智能名師工作室的33位教師進行中小學人工智能教師勝任力的提升培訓。每個階段都經過了研究規劃、實施培訓、實踐應用、反饋評估、迭代優化這五個環節。每個階段對中小學人工智能教師勝任力培訓內容體系中的4個維度下的21個點均設計了針對性的培訓或實踐。

（2）進行提升培訓階段效果分析

為全面了解各階段中小學人工智能教師參培后勝任力的提升情況，研究團隊在基礎入門階段、能力提升階段、高級應用階段這三個階段的末期，對參培教師的勝任力進行了全面評測，并建立了人工智能教師勝任力成長檔案。經過對1～33號人工智能參培教師在基礎能力、能力提升、高級應用三個階段中專業基礎、核心能力、倫理道德、協同發展這四個維度的分數匯總與分析，得出了以下結論：

從基礎入門階段到能力提升階段再到高級應用階段，1～33號參培教師的人工智能教師勝任力總分呈現出逐步上升的趨勢。教師勝任力的平均分從基礎入門階段的72.76分提升到能力提升階段的79.94分、高級應用階段的89.97分，整體平均分有了明顯提高。

“區域提升人工智能教師勝任力的路徑”實施效果

1.破解了雨花區人工智能教師隊伍教學困境

研究團隊通過研究中小學人工智能教師勝任力結構模型，設計、迭代人工智能教師勝任力提升的培訓內容體系，培訓構建人工智能區域教研共同體，為雨花區提供了優質的人工智能師資隊伍。

通過培訓，每位參培教師都能進行人工智能教育教學工作。在研究期間，參培教師實現人人參與、個個成長。

2.為后期快速培養人工智能教師提供有效借鑒

研究團隊總結提煉出的培訓策略和方法，具有可操作性和可復制性，能夠為后期快速培養人工智能教師提供有力支持。通過三年的研究培訓和實踐，研究團隊成功整理出人工智能課堂教學優秀案例、人工智能教學經驗總結論文、人工智能教師勝任力提升培訓活動設計方案集、中小學人工智能教師勝任力提升培訓內容資源，這些都能為后期人工智能教師的培訓系統提供可參考的、有效的借鑒。

3.成果效益顯著，實踐成果多級輻射

三年的研究成果輻射到了各個層級，參培教師承辦的全國優質課例直播展示數據累計超25萬人次。研究團隊的經驗得到介紹、推廣，撰寫的案例獲評全國人工智能教育應用典型案例。

結語

通過雨花區的實踐研究不難發現，“成立研究團隊、構建區域中小學人工智能教師勝任力的結構模型、設計區域提升中小學人工智能教師勝任力的培訓內容體系、設計區域提升中小學人工智能教師勝任力的培訓規劃、設計區域中小學人工智能教師勝任力的評價體系、進行區域中小學人工智能教師勝任力提升培訓及評價”的路徑是一條區域提升中小學人工智能教師勝任力的有效路徑。展望未來，期待更多地區能夠借鑒雨花區的成功經驗，結合本地實際，探索出更多具有創新性和實效性的提升路徑，共同推動中小學人工智能教師勝任力的全面提升，為培養更多具備創新精神和實踐能力的新時代人才貢獻力量。

參考文獻：

[1]柏宏權，王姣陽.中小學人工智能課程教師勝任力現狀與對策研究[J].課程·教材·教法，2020，40（12）：123-130.

[2]馬濤，趙峰，王有學，等.海淀區中小學人工智能教育發展之路[J].中國電化教育，2019（05）：128-132.

[3]余勝泉.人工智能教師的未來角色[J].開放教育研究，2018，24（01）：16-28.

[4]許應華，林長春.中小學綜合實踐活動課程“三階段”教師培訓模式探索[J].當代教育論壇：校長教育研究，2007（02）：104-105.

[5]余新.影響教師培訓有效性的五個基本環節[J].北京教育學院學報，2009，23（06）：67-71.

[6]徐建平.教師勝任力模型與測評研究[D].北京：北京師范大學，2006.

本文系湖南省教育信息技術研究課題2022年立項課題“區域教師智能教育素養提升策略研究”（立項編號：HNETR22044）階段性研究成果。