基于AI-TPACK模型的高職教師AI教育素養現狀調查及提升策略

摘 要 基于智能技術與教育融合的教師專業發展創新理論——AI-TPACK理論，構建了適用于高職教師人工智能教育素養的三維模型，包括知識和技能、態度和價值觀、持續學習和發展能力三維度。依托該模型編制人工智能素養調查問卷，并對國內16所高職院校1138位教師進行問卷調查和量化分析。研究結果顯示，高職教師的人工智能素養總體表現一般，對人工智能教育技術持積極態度，但在知識儲備、實踐經驗和學習態度等方面存在顯著不足，并在性別、學歷等方面存在差異。基于此，提出了由制度賦能、生態重構、倫理治理構成的高職院校教師人工智能教育素養提升的三維協同發展路徑，以推動智能技術在職業教育中的深度融合與創新應用。

關鍵詞 AI-TPACK理論；人工智能教育素養；高職教師

中圖分類號 G715 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2025）08-0069-07

在第四次工業革命與教育數字化轉型的歷史交匯期，以生成式人工智能為代表的技術集群正重構全球產業生態，倒逼高等職業教育人才培養體系進行范式革新。當前，關于“人工智能（AI）+職業教育”的研究正經歷從理念倡導到實踐深化的跨越式發展階段，其中對職業院校教師AI教育素養的學理建構與職業發展賦能機制研究仍存在顯著不足。特別是2023年以來，以ChatGPT、DeepSeek、Claude等大語言模型驅動的教育智能體，通過自適應學習系統和認知增強技術，正在重塑“人機協同”的教學新圖景，這客觀上要求高職教師要實現從傳統“雙師型”向“智能雙師型”的認知躍遷。基于AI-TPACK理論框架，本研究構建了高職教師AI教育素養的三維模型，采用混合研究方法對國內16所高職院校的1138名教師作答的有效問卷樣本進行實證分析，揭示出我國高職教師AI素養發展的“能力斷層”與“認知鴻溝”，進而提出包含制度賦能、生態重構、倫理治理的協同發展路徑，以期為提高高職教師數字化素養提供學理支撐。

一、智能教育素養的概念界定與模型構建

（一）人工智能素養

近年來，關于人工智能素養的研究日益增多。有學者定義了人工智能素養，強調理解AI技術的基本原理，并具備批判性評估其在不同情境中應用的能力。此外，有研究指出，AI素養不僅包含技術能力，還涉及社會責任感和倫理意識，要求個體在使用技術時考慮其道德和社會影響。其他學者則探討了在教育環境中如何有效地教授和培養學生的AI素養，強調了技術工具和教學方法對于提升學生AI理解力的重要性[1][2]。

本研究將人工智能素養定義為個體理解、使用和評估AI技術的綜合能力。它不僅涵蓋對AI基本知識和技能的掌握，還包括能夠批判性地評估這些技術的應用效果，并能有效地將其融入各個領域中。AI素養的培養旨在確保個體在面對迅速發展的技術環境時，能夠有效地應用AI技術，同時具備評估和應對這些技術對社會、經濟和倫理影響的能力。

（二）人工智能教育素養

我國在2018年由教育部發布的《關于開展人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知》中首次提及了“智能教育素養”這一概念。現有研究主要從三個視角進行了闡釋：一是從定義與工具性的視角強調了對AI技術的理解和應用能力[3]；二是從態度與價值觀的視角聚焦于AI技術的倫理和社會責任[4]；三是從可持續學習與發展應用的視角關注AI技術在教育中的長期應用。

綜上，本研究將人工智能教育素養定義為在教育環境中培養和應用AI相關知識、技能及批判性思維、倫理意識和可持續發展能力的綜合素養[5]。它不僅要求教育者和學習者掌握AI技術的基本原理，還需具備批判性分析其教育影響的能力，并能應對AI技術帶來的倫理和社會責任問題。AI智能教育素養旨在幫助教育工作者和學習者在快速發展的技術環境中有效應用AI技術，提升應對未來挑戰的能力。

（三）AI-TPACK理論視角下高職教師AI教育素養模型構建

1.理論基礎：AI-TPACK模型

2006年，美國密歇根州立大學的米什拉（Mishra）和科勒（Koehler）提出了教育技術整合理論（Technological Pedagogical Content Knowledge，TPACK）。該理論將教師在教學中的三個核心知識領域，即技術知識（Technological Knowledge，TK）、教學知識（Pedagogical Knowledge，PK）和學科知識（Content Knowledge，CK），進行了相互結合和關聯，衍生出整合技術的教學知識（Technological Pedagogical Knowledge，TPK）、整合技術的學科知識（Technological Content Knowledge，TCK）以及學科教學知識（Pedagogical Content Knowledge，PCK），這三類知識的融合構成了TPACK理論模型[6]。TPACK為研究前沿技術、教學方法與學科內容之間的關系提供了理論基礎，也為教師在信息化社會中實現職業成長、提升專業能力指明了方向。

AI-TPACK模型是對原始TPACK框架的擴展，旨在幫助教育工作者有效地整合人工智能技術于教育教學中。當AI成為TK的核心技術知識內容，TPACK理論模型就需要更新為整合人工智能技術的學科教學知識模型。閆志明等在TPACK理論框架中注入AI內涵，提出了AI教育技術整合（AI-TPACK）模型，見圖1[7]。

AI-TPACK模型包括七個核心要素：除了原有的TK、PK、CK外，還包括融合AI的技術知識AI-TK、教學知識（AI-TPK）、學科知識（AI-TCK）、學科教學知識（AI-TPACK）。AI-TPACK模型為構建高職教師AI教育素養提供了理論框架，它不僅要求教師掌握AI技術的基本操作，還要求教師能夠批判性地反思和應用這些技術以支持和增強學生的學習效果。通過結合AI技術，教師能夠更好地適應快速變化的技術環境，設計個性化學習體驗，并解決在傳統教學中難以應對的復雜問題。

2.AI教育素養評價模型構建

AI-TPACK模型理論不僅能有效指導人機協同思維下智能技術與學科內容及教學方法之間的融合，且蘊含著構成教師AI教育素養的核心要素，因此，本研究針對當下現代職業教育數字化的新要求，以AI-TPACK為基礎，借鑒勝任力的洋蔥模型，演繹、歸納和析取AI教育素養的核心維度及構成要素，提出了數字時代背景下高職院校教師AI教育素養評價模型，該模型包含3個一級指標和12個二級指標，見表1。

在知識與技能維度，主要強調教師運用AI技術的施教能力，旨在通過技術優化教學效率和學生體驗，對提升教學質量和學生學習效果有直接影響。主要評價教師掌握AI的基本概念、核心原理及其在教育中的應用能力，以及是否能夠熟練運用AI工具進行教學設計、實施和評估等。在態度與價值觀維度，強調教師在整合AI技術過程中的價值引導和倫理監管，對保障AI在教育中的健康發展至關重要。主要觀測教師應對AI技術持積極態度、是否認可其在教育中的價值，以及是否具備處理AI技術相關倫理問題的能力。在持續學習與發展能力維度，強調教師的自我驅動力和成長潛力，確保其在AI技術方面的勝任力得以持續提升。主要評估教師是否保持持續學習的動力，并不斷更新自己的AI知識和技能，以適應快速變化的技術環境。

3.高職教師AI教育素養評價模型驗證

為驗證該模型的有效性，本研究采用專家意見咨詢法征詢相關領域專家對模型的修正意見。將上述構建的教師AI教育素養模型的評價指標體系作為問卷題項，編制了《基于AI-TPACK理論的教師AI教育素養模型專家咨詢問卷》。采用分層隨機抽樣方法，對32位專家、教師的問卷調查數據進行量化分析。采用結構方程模型（SEM）構建測量模型和結構模型，測量模型用于驗證各指標的信度和效度，包括三個潛變量，即知識與技能、態度與價值觀、持續學習與發展能力，每個潛變量由若干觀察變量（問卷中的具體題項）測量。結構模型則用于檢驗潛變量之間的因果關系，假設知識與技能、態度與價值觀、持續學習與發展三個變量對高職教師AI教育素養有正向影響。通過AMOS軟件進行SEM分析，模型擬合度指標（χ2/df=2.1，CFI=0.93，TLI=0.92，RMSEA=0.04）均在可接受范圍內，表明模型擬合良好。路徑系數表明，知識與技能（β=0.45，plt;0.001）、態度與價值觀（β=0.37，plt;0.001）和持續學習與發展能力（β=0.41，plt;0.001）均對AI技術應用效果有顯著正向影響，支持研究假設。

二、研究設計

（一）調查工具

本研究所使用的調查工具是基于開發的AI教育素養模型進行題項編寫、測試、因素分析、信效度檢驗等問卷編制程序后生成的有效問卷[13]。本調查問卷分為三個部分，共有30道題。第一部分（1～8題）主要包括調查問卷對象的性別、年齡、學歷、職稱等基本信息，用于后期的交叉分析。第二部分（9～28題）是主體部分，參照AI教育素養模型對高職教師AI教育素養水平開展調查，共編制了20個題目。每個問題設計四個層級選項，采用4分制正向計分，分數越高說明表現越好，見表2。第三部分（29～30題）是在上述20個題項基礎上，設置了兩個開放性問題，旨在調查高職教師對AI在教育領域未來發展的預期、態度及對AI技術教學能力提升的培訓需求。

本研究通過軟件SPSS25.0檢驗問卷的信效度。AI教育素養調查問卷的總維度及三個子維度的Cronbach’s α值均大于0.8，問卷信度較高，見表3。此外，使用KMO檢驗對調查問卷進行效度檢驗，KMO值為0.864，表明問卷的效度適合開展因子分析。綜上，該問卷的信效度較理想，可用于高職院校教師AI教育素養現狀的調查分析。

（二）調查對象與變量設置

本研究調查對象為分布在浙江、山東、江蘇、陜西、云南、貴州、重慶、湖南、江西等省份的16所高職院校的校領導、中層干部和一線教師。此次調查，共有1138位教師通過“問卷星”參與問卷調查。

本研究的潛變量是AI教育素養的三個維度，即“知識與技能”“態度和價值觀”“持續學習和發展”。其中，設置了關于調查對象個體特征的性別、年齡、教齡、學歷、職稱等七個自變量。調查對象基本信息統計見表4。

三、研究結果分析

（一）調查結果分析

1.高職教師AI教育素養表現水平的描述性統計分析

為把握高職教師AI教育素養現狀的總體情況，本研究在對總體效果進行描述性統計分析的基礎上分別對知識與技能、態度與價值觀、持續學習與發展能力三個維度指標進行了描述性統計分析，見表5。

高職院校教師在AI教育素養總體得分均值為2.915，標準差為0.46。這一結果與理論均值2.8分比較，作單樣本t檢驗，發現教師的AI教育素養表現水平超過了預期值（t值為37.464，P值小于0.001）。在所有調查者中，得分低于理論均值2.8分的教師有143名，占總人數的12.57%，高于平均分的教師有605人，占比53.16%。這表明受訪教師的AI教育素養總體表現較好。

從三個維度的指標來看，態度和價值觀素養的平均得分最高，為3.028分；其次是持續學習和發展能力，平均得分為2.920分；而知識和技能素養的平均得分相對較低，為2.796分。由此可見，高職院校教師在態度和價值觀、持續學習和發展兩個維度的表現水平偏高，而知識和技能維度的水平表現偏低，未到達理論均值。說明高職院校教師普遍對AI技術的重要性認識到位，對AI教育素養的提升持積極態度，但對AI技術的知識掌握和實踐應用效果不佳。通過皮爾遜相關性分析來探究AI教育素養三個維度的關聯性，結果顯示，這些維度之間存在顯著的正相關性。態度、價值觀和知識技能、持續學習與發展之間相關程度較高（相關系數分別為0.750和0.807），說明具備良好態度和價值觀的教師與其更好地學習和應用AI技術呈正相關，見表6。

2.不同個體特征教師AI教育素養表現水平的差異分析

（1）性別差異

以高職教師AI教育素養表現為潛變量，以性別為自變量做獨立樣本t檢驗，結果顯示，不同性別對AI教育素養表現存在顯著影響（t=4.879，p=0.000＜0.01），無論是對AI教育素養的總體均值，還是在知識和技能、態度和價值觀、持續學習和發展三個子維度的具體表現上，性別差異均較為顯著。總體而言，男性教師的AI教育素養水平整體高于女性教師，見表7。

（2）學歷、學科背景差異

運用單因素方差分析方法，針對不同學歷和學科背景的高職教師，在AI教育素養的表現上進行比較分析，以識別這些群體間可能存在的差異。結果顯示，不同學歷的教師在AI教育素養的總體水平，以及在知識和技能、態度和價值觀、持續學習和發展三個子維度的具體表現均無顯著差異，見表8。學科背景不同的教師在知識和技能、持續學習和發展兩個子維度的表現水平上P值均小于0.05，存在顯著差異，而在總體水平、態度和價值觀方面差異不顯著。通過多重比較可以看出，工科類和理科類在各個維度上均表現出較高的水平，說明在AI教育素養上具有學科優勢，見表9。

（3）年齡、教齡、職稱的交叉分析

采用單因素方差分析法對四個年齡階段、四個教齡階段和四個職稱等級的高職教師的AI教育素養表現水平進行差異性分析。結果顯示，年齡段不同的教師在AI教育素養和三個子維度的表現水平上均沒有顯著差異，見表10。教齡段不同的教師在態度和價值觀維度上P=0.006lt;0.01，表明存在顯著差異，而AI教育素養總體水平、知識和技能、持續學習和發展子維度的表現水平上均沒有顯著差異，見表11。職稱不同的教師在AI教育素養總體水平、知識和技能、持續學習和發展子維度的表現水平上均存在顯著差異，見表12。正高級職稱教師在各個維度上均表現出最高水平，其次是初級職稱教師，而副高級職稱教師的AI教育素養最低。

綜合年齡、教齡、職稱變量的多重比較分析表明：年齡、教齡偏大且職稱等級較低教師的AI教育素養普遍偏低，教齡在11～15年的職稱結構中，講師及以下占比49.16%，副高級占比40.11%，這部分教師的總體素養M（SD）值最低，主要原因是這部分教師的職業成長進入瓶頸期和倦怠期，表現為持續學習和發展的動力不足。而正高級職稱教師的AI教育素養處于高位，教齡在16年以上的職稱結構中，正高占比83.56%，這部分教師的總體素養值最高，說明正高級職稱教師在業務能力提升等方面，仍是發揮積極示范引領作用的主力軍。

（4）地域差異

運用單因素方差分析來探究不同地域的教師在AI教育素養方面是否存在表現差異。在進行方差齊性檢驗時，所有p值均超過了0.05，這表明各組數據的方差是齊性的。基于這一發現，采用了LSD方法對各組的平均值進行了進一步的多重比較分析，具體見表13。結果顯示，不同地域的教師在AI教育素養的總體水平，以及在知識和技能、態度和價值觀、持續學習和發展能力三個子維度的具體表現均無明顯差異。但進行多重比較時發現，中部地區高職教師的AI教育素養水平明顯低于西部和東部地區。

（二）調查結論

第一，高職教師對AI技術的態度整體保持積極，并充分認識到其在教育中的重要性。描述性統計結果顯示，高職教師普遍認可AI技術在教育領域的重要性，并希望通過學習AI技術推動教學創新。態度與價值觀勝任力的平均得分為3.028，反映教師對AI技術持積極態度，且具備良好的倫理意識和價值觀。這與AI-TPACK中強調的教師技術接受度和應用意愿相一致。

第二，高職教師AI技術應用的實踐經驗和能力水平不足。SEM分析顯示，知識與技能（β=0.45，plt;0.001）對AI技術應用效果具有顯著正向影響。然而，知識與技能勝任力的平均得分為2.796，說明高職教師在AI技術知識和技能方面普遍存在不足，仍需在AI技術的知識和技能方面開展持續學習和提升。持續學習與發展能力的平均得分為2.920，表明教師具有較強的學習意愿，但在實際應用中的能力仍需提高。

第三，職稱對教師AI教育素養的影響顯著，呈現“中間懈怠”現象。數據分析顯示，正高級職稱教師在知識與技能、態度與價值觀和持續學習與發展能方面均顯著高于中級職稱教師，而初級職稱教師由于職業危機感更強，對新技術更加包容和接納，更愿意積極學習AI技術來提升自身的教學能力。正高級職稱教師的領導角色和初級職稱教師的職業發展需求共同導致社會學領域中的“中間懈怠”現象。

第四，東部和西部地區的高職院校教師在應用AI技術和接受學習新技術方面普遍高于中部地區。比較分析顯示，東部和西部地區的高職教師在知識與技能、態度與價值觀和持續學習與發展能力方面均高于中部地區教師。具體來說，東部地區教師的AI技術應用技能得分最高，為3.054，而中部地區教師的得分最低，為2.963。這表明東部和西部地區的教師有更強烈地參與AI教育素養提升的培訓意愿。

四、高職院校教師AI教育素養提升的三維治理路徑

（一）制度賦能：構建AI教育素養培育的治理框架

一是創新AI教學能力認證體系。將AI教育素養納入教師準入標準，建立“基礎級（教師應用AI工具開展有效教學的能力[14]）+專業級（教師在產教融合項目中開發AI教學資源整合的能力）+專家級（教師利用AI開展技術研發與轉化的能力）”的階梯式評價體系。重點推進職稱評聘制度改革，在專業技術職務晉升中單設AI教學創新成果評價指標，對成功開發AI教學案例庫或實現技術轉化成果的教師實施優先晉升機制。二是完善智能教育新基建投入機制。構建“政府主導—企業參與—院校共建”的AI教育資源供給機制，重點建設產教融合型智能化實訓基地。政府、學校應設立專項資金，用于AI教育設備的迭代，同步建立校本資源動態更新機制。

（二）生態重構：搭建產教聯動的AI教育共同體

一是打造校企智聯育人生態圈。學校可以依托有資質的龍頭企業，分專業領域建設“大語言模型+行業技能圖譜”的教學資源開發中心。推行“企業AI工程師+院校教學團隊”的雙導師制，聯合開發具有行業適切性的智能教學案例庫，實現技術迭代與教學創新的同頻共振。二是構建教師發展數字生態系統。學校亦可搭建教育數字化技術發展平臺，集成AI教學診斷、AI研修課程、實踐共同體等模塊。運用學習分析技術建立教師數字畫像，針對“發展性倦怠”群體推送個性化成長方案，形成“需求診斷—精準供給—效果評估”的閉環支持體系。建立“企業工程師—骨干教師—新銳教師”的傳幫帶機制，將定期培訓轉化為“AI教學能力學分銀行”制度，要求教師每學年累計不少于固定學時的AI教育專項研修。

（三）倫理治理：建立AI教育應用的倫理規范體系

一是構建AI教學倫理指導框架。將AI倫理教育納入教師繼續教育必修模塊，重點培養教師對算法偏見、數據隱私、知識產權等問題的辨識與應對能力[15]。成立校級AI教育倫理委員會，建立教學應用倫理審查制度，對涉及學生數據采集的AI教學實驗實行分級備案管理。二是創新人機協同的課堂治理模式。制定《職業院校AI教學應用指導手冊》，明確教師在AI教學環境中的主導地位與責任邊界。開發AI教學行為分析系統，對“機器替代傾向”“技術依賴癥”等異化現象進行預警干預，保障“人類教師智能增強”的技術應用方向。

參 考 文 獻

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Investigation on the Current Situation of AI Education Literacy of Higher Vocational College Teachers

Based on the AI-TPACK Model and Strategies for Improvement

Chen Liting， Huang Lei

Abstract" Based on the innovative theory of teacher professional development integrating intelligent technology and education， the AI-TPACK theory， a three-dimensional model for the artificial intelligence education literacy of vocational college teachers was constructed， including three dimensions： knowledge and skills， attitudes and values， and continuous learning and development capabilities. Relying on this model， an artificial intelligence literacy survey questionnaire was compiled， and a questionnaire survey and quantitative analysis were conducted on 1138 teachers from 16 higher vocational colleges in China. The research results show that the overall performance of higher vocational college teachers’artificial intelligence literacy is average. They hold a positive attitude towards artificial intelligence educational technology， but there are significant deficiencies in knowledge reserves， practical experience and learning attitudes， and there are differences in gender and educational background. Based on this， a three-dimensional coordinated development paths for improving the artificial intelligence education literacy of higher vocational college teachers， consisting of institutional empowerment， ecological reconstruction， and ethical governance， are proposed to promote the deep integration and innovative application of intelligent technology in vocational education.

Key words" AI-TPACK theory; artificial intelligence education literacy; higher vocational college teachers

Author" Chen Liting， PhD candidate of College of teacher education of East China Normal University， professor of Taizhou Vocational College of Science amp; Technology （Taizhou 318000）; Huang Lei， professor of Taizhou Vocational College of Science amp; Technology