數智時代教師專業發展的實踐路徑研究

中圖分類號：G410 文獻標識碼：A 文章編號：1673-7164（2025）19-0149-04

在智能技術快速發展、數字化轉型不斷深入的時代，教育領域正經歷著前所未有的變革。《中共中央國務院關于弘揚教育家精神加強新時代高素質專業化教師隊伍建設的意見》明確強調，“實施數字化賦能教師發展行動，推動教師積極應對新技術變革，著眼未來培養人才。\"[黨的二十大報告指出，要\"培養高素質教師隊伍\"\"推進教育數字化”。[2教育部在《教育信息化2.0行動計劃》中明確提出推動教育信息化轉型升級的戰略目標，強調了教師信息技術應用能力的提升對于實現教育現代化的重要性。[3]隨著我國高校教師隊伍不斷壯大，教師結構日益復雜，為更有效地促進教師個人成長和職業發展、健全人才支持服務體系，利用數字化賦能教師發展，以求在數智化背景下探索推動教師專業發展的實踐路徑，有效提升教師教學科研質量，提高教師綜合實力和競爭力。

一、數智技術賦能教師發展的必要性

（一）教師個性化發展需求

隨著《教育部關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》提出，對教師培訓與激勵體系提出更細致的要求，教師對個性化培訓和個人職業發展規劃需求日趨迫切。通過教師能力盤點，能提供教師的個性化的成長建議和發展路徑，幫助高校教師發展中心了解不同教師的需求與挑戰，制訂不同階段發展計劃，為不同教師匹配對應的培訓安排，助力教師更好地發揮自己的特長和潛力，實現自我價值。

（二）數智時代技術助力

數智時代，各行各業都在利用大數據和人工智能技術來優化決策過程。教育領域也不例外，通過收集和分析教師在教學、科研等方面的數據，形成客觀準確的教師專業能力盤點，為教師評價、激勵和發展提供有力支持。大數據、人工智能等技術的快速發展為更加高效地收集和分析數據提供支持。完善現有人才數據庫結構，進行更加精準、全面的教師專業能力特征盤點，助力高校教師管理和教師發展。

（三）教師發展決策驅動

近年來，教師發展工作受到高校普遍重視，各大高校通過建設“教師（教學）發展中心\"在教師專業成長方面取得良好成效，但仍存在一些問題和挑戰，如教師教學、科研能力仍有待提升、教師梯隊結構失衡、學科教師隊伍老化等。教師專業培養發展方面還有待進一步提升。為進一步提升教師教學能力、科學研究能力、數字素養技能、綜合育人能力、社會貢獻等能力，應探索數智背景下教師專業發展實踐技術路徑。

二、數智技術賦能教師發展的現實機遇

（一）拓展教師教學科研能力

在數智時代背景下，教育領域正經歷著一場前所未有的變革，教師通過利用數智技術能實現學生核心素養課程建設，科學選擇、分類、整合并融合課程內容，利用人工智能以及大數據技術使課程內容實現融通化、多樣化以及精準化。在數智技術的支持下，教師構建教學內容能力以及創新能力得到顯著提升。[4利用智能技術不僅能夠更加靈活地組織教學內容，人工智能的應用還可提高科研數據分析效率，精準挖掘有效信息，促進知識融合和創新，優化研究流程，提升教師科研能力。

（二）搭建多樣化發展平臺

數智背景下，信息技術已經融入教師發展環節，“信息技術 + 教師培訓 + 教師發展”的有效結合，能夠促進教師專業發展效率，改善培訓體驗。2022年教育部關于發布《教師數字素養》教育行業標準的通知，提出提升教師利用數字技術優化、創新和變革教育教學活動的意識、能力和責任等指導意見。因此，應積極利用技術助推，為新時代教師隊伍建設提供數智模式和方法，探索教師管理信息化、提升教師信息素養等方面多樣化的技術支持。[5]

（三構建教師專業能力測評體系

人工智能技術的發展為定制精準化的教師能力測評，對高校教師專業能力進行系統分析提供了技術可能。利用大數據對教師教學、教學評價、科研成果、學生反饋等多源數據進行分析，對教師的教學科研能力進行綜合評估，明確教師在教學、科研、學生指導和專業發展等方面所需具備的核心能力和素質，根據教師所應具備的專業能力方向，確定教師專業能力盤點的主要維度，如教學能力、科研能力、學生指導能力、終身學習能力、社會貢獻能力等。在技術賦能下，專業能力盤點對教師數據采取標準化處理，可確保效率和一致性;通過人工智能對高潛人才進行個性化分析，充分發掘其潛力和特長。這樣既保證了整體的規范性，又能夠針對個體的獨特性進行精準的評估。

三、高校教師專業能力發展體系現狀

（一）教師現代化智能技術應用能力滯后

在智能技術的支持下，通過對高校教師專業能力系統分析，即在教師專業能力的各個維度上分析高校教師專業能力發展體系現狀。在個人能力素養維度上，教師現代化培訓技術掌握較少擺在突出位置。在大數據爆炸、人工智能技術快速崛起的時代，教師掌握智能技術的能力將成為未來教師發展、教育發展的關鍵因素之一。[但我國高校教師目前還處于現代化技術應用能力初期階段。首先，教師技能滯后，部分教師尤其是50歲以上教師在信息技術應用方面存在明顯短板，如在線教育平臺操作不熟練、多媒體教學資源制作能力不足等情況。其次，教培資源滯后，人工智能的快速發展在教育領域迅速迭代，普通信息技術培訓難以滿足日益變化的學習需求。最后，教師意識滯后，部分教師對信息技術對教育時代的影響及價值認識較為欠缺，導致對現代化智能技術應用能力學習的積極性和動力不足。

（二）教師長周期發展設計不科學

在我國，高校新入職教師中應屆博士、博士后比例較高，青年教師人職后亟須全面發展個人專業能力，完成從學生快速向教師身份的轉換。青年教師還需要面對繁重的教學、科研壓力，如何組建個人團隊，從同輩中脫穎而出，成為青年教師發展路徑上另一挑戰。然而，青年教師普遍對個人職業發展路徑認識并不清晰。許多高校在教師培養上往往側重于短期成效，如教學技能提升、科研成果發表等，而忽視了教師職業生涯的長期規劃和持續發展。其次，高校對教師長期發展重視程度不足。對教師在專業領域內的深度探索和創新能力培養缺乏明確、系統的教師長周期規劃設計，導致教師在不同階段的發展需求得不到重視，職業發展動力不足。最后，教師評價體系存在局限性。高校往往重視教師教學、科研能力，忽視對學生指導能力、社會服務能力等綜合指標的評價。在較單一的評價標準導向驅動下，教師過分關注那些被評價的指標，自身難以得到全面發展和成長。

（三）培訓方式單一固定

隨著智能技術的發展，國家大力推進智能技術和教育行業的深度融合，借助人工智能、大數據、云技術等手段促進各行業專業發展，但在教育領域的應用仍處于初級階段。首先，教師培訓方式仍受到時間和空間的限制。后疫情時代，各高校對線上培訓方式持開放的態度，但線下集中授課方式依舊占主流培訓手段，時間和地點固定，難以保證參與度。從個人意愿講，教師也更傾向于通過在線課程、直播等方式，通過線上方式活動培訓資源。其次，培訓設計內容較為單一。高校教師是一種實踐性很強的職業群體，如教師需要通過大量微格課堂、教學觀摩等方式在實踐中鍛煉、提升自己的教學能力。不同學科、專業的教師對專業能力、學科素養需求分配也不盡相同，標準化培訓難以滿足個體差異需求。目前部分高校依舊將大量人力、物力、財力放在參加校外集中培訓上，然而校外集中培訓早已成為教師參與意愿最低的方式。最后，培訓反饋機制不健全。部分高校在培訓前期缺乏問題靶向調研，培訓過程中也沒有進行有效的反饋機制和滿意度調查。最終，教師為完成任務而機械參與，培訓效果不理想，教師的問題需求也未能得到關注和解決。

（四）職業發展支持體系不健全

在2021年政府工作報告中，教育公平被多次提及。高校在教師職業發展資源分配上往往存在“馬太效應”，即好的愈好、壞的愈壞、多的愈多、少的愈少的現象。首先，資源分配不均衡。受到“馬太效應\"的支配，高校學科和教師會像社會分層一樣形成一個精英階層，校本資源集中在某些學科和研究者群體中，優勢學科和骨干教師獲得更多資源，普通教師和非主流學科則面臨資源缺乏的困境。其次，職業發展渠道狹窄。由于校內資源緊張，為教師提供的職業發展渠道有限，普遍存在“僧多粥少\"的情況，崗位聘任普升壓力大，青年教師難以從同輩教師中突出，教師職業發展空間受限。最后，教師心理健康問題不受重視。高校教師已經成為高負荷職業之一，教師往往面臨教學、科研甚至是行政工作的巨大壓力。然而教師的心理健康問題并沒有得到足夠重視，缺乏有效的心理專業支持和干預。

四、數智化背景下教師專業能力發展路徑

（一）建設“ Al+ 教師”價值導向，培養智能素養內驅動力

提升教師人工智能素養，加強“ AI⁺ 教師\"價值導向的引領作用，確保教師專業發展與人工智能之間的有效融合。首先，以“ AI⁺ 教師\"為導向，樹立教師對數智時代的價值認知。在數據爆發的時代，新技術頻繁迭代，教育變革的齒輪已經轉動。熟練掌握在線教育平臺、智能教學軟件、大數據分析等是教師在數智時代的基本素養。以觀念為驅動，培養教師內在動力，促使教師自主提升技術應用實踐能力。其次，注重培養教師數據驅動的教學決策的能力。在教學環節中，利用教學數據進行分析反思是數智時代教師應具備的另一項重要能力。教師利用學生的學習數據，如學習成績、學習進度、教學反饋、課堂行為等方面，調整個人教學大綱設計、教學方式方法，從而實現數據驅動精準教學。最后，培養教師終身學習理念，提高教師持續學習的動力。數智時代的知識更新速度極快，教師需保持終身學習的態度，不斷更新自己的知識結構和教學技能。特別是鼓勵老教師積極學習信息化教學技術，跳出教學舒適圈，融入智慧教學環境。

（二）整合教師專業能力，優化教師發展計劃

通過大數據對教師專業能力盤點結果，整合教師能力畫像，明確數智時代背景下教師對信息化素養的急迫性、關鍵性。在數智時代的浪潮中，教師的信息化素養已成為決定教育成效的關鍵因素之一。高校不能僅僅停留在數字化工具的初級運用，更要立足高站位、大格局，提前布局未來教育場景中信息化素養的提升計劃。首先要將教師按學科、年齡段進行分類，根據大數據支持，將教師的學術興趣、教學特征、學科背景進行不同歸類，針對不同層次和類別的教師，提供個性化的培訓內容和方式，明確不同階段的教師優勢和挑戰，從而制訂成長目標和路徑。如新入職教師可以重點進行科研寫作、團隊搭建、教學方法類培訓，骨干教師注重一流課程、教學創新、教學改進類培訓，為學科帶頭人、領軍人才、杰出人才提供更多學術交流平臺、課題申報經驗分享等培訓;針對中青年教師，為其設計職業發展與家庭關系、教師心理調節等相關內容的沙龍等。

（三）健全教師發展支持服務體系，借助科技減輕教師工作負擔

在現代社會中，信息技術以及人工智能不光能為教師的專業發展提供大量的資源，還能實時檢測教師的成長規律，使教師的學習場域更加豐富，以促進教師專業的良好發展。現階段，大多數教師在成長服務的學習中面臨管理機制滯后、單一的供給方式以及有限的資源等問題，因此，應當對教師成長服務的智能模式進行更新從而減輕教師的工作負擔，是建設教師成長服務體系的最終目標。首先，發揮人工智能自主性以及便捷性等優勢，輔助完成材料收集、報表填寫等教師工作，減少紙質文件的傳遞和審批流程，提高工作效率。其次，整合各類教學資源，包括課件、教案、試題、教學視頻等，通過人工智能進行快速分類管理，教師可以快速找到所需資源，減少備課時間。最后，引入智能AI助手，為教師提供案例分析、知識點梳理等功能。教師在教學科研過程中可以參考建議，輔助制訂教學計劃和教學大綱。

（四）打破學科壁壘，整合教師數智化培訓資源

在數智時代背景下，打破學科壁壘在數據融合助推下絕不是一句口號，學科間呈現開放包容、百家爭鳴的態勢，各個學科間也不再是割裂分散狀態，將以大文科共同體的形式協同發展。在此背景下，整合國內外優質的學科資源，與海內外高校交流合作，共同建設在線學習平臺，將知識與教師有效鏈接在一起。在教師發展共同體中，教師不再被時間、空間分隔為孤立的個體，而是跨越學科、跨越地域、跨越國別相互合作、相互支持的伙伴。開發數智化培訓案例，結合實際教學場景，幫助教師更好地理解和應用數智化技術。教師共同開展教學研究項目，探索新的教學模式和方法，同輩間相互進行微課評價，提高教學水平。

（五）優化數智化教師評價制度，促進教師能力持續發展

優化科學有效的教師評價體系對于促進教師能力持續發展至關重要，利用大數據模型輔助，制訂科學合理的數智化教師評價指標，打破唯學術論指標，重視教師的教學能力、科研能力、學生指導能力、社會貢獻能力、終身學習能力、運營管理能力等各項指標。借助數據模型，將教師職業成長過程中各項能力和成果代人能力模型中，對教師能力進行全方位綜合評價。既不過分看重某項成果，也不輕視某項能力。建立教師個人發展檔案，詳細記錄教師的成長歷程，包括參加的培訓課程、獲得各級別教學獎項、發表學術成果、獲批的各級科研項目、社會兼職等專業發展成果。一方面，教師可以通過回顧自己的發展檔案，回顧成長軌跡，增強自信心和成就感，激勵自身不斷追求卓越。另一方面，高校管理者可以依據教師發展檔案，為教師提供更有針對性的職業發展規劃和支持，促進教師的持續進步。

參考文獻：

[1]中共中央國務院關于弘揚教育家精神加強新時代高素質專業化教師隊伍建設的意見[EBOL].（2024-08-06）[2025-06-01].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202408/t20240826_1147269.html.

[2]中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》[EB/OL].（2019-02-23）[2025-06-01].htps：//www.gov.cn/zhengce/2019-02/23/content_5367987.htm.

[3]教育部關于印發《教育信息化2.0行動計劃》的通知[EB/O].（2018-04-18）[2025-06-01].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[4]朱媛媛，黃海濤.高校教師專業發展的校本培訓體系構建與實踐[J].繼續教育研究，2023（09）：41-45.

[5]教育部關于發布《教師數字素養》教育行業標準的通知[EB/OL].（2022-12-02）[2025-06-01].ttp：//www.moe.gov.cn/src-site/A16/s3342/202302/t20230214_1044634.html.

[6]胡偉．人工智能何以賦能教師發展：教師人工智能素養的構成要素及生成路徑[J].教師教育學報，2024，11（02）：39-47

[7]袁曉杰．地方高校教師專業發展存在的問題及解決對策研究[D].長春：東北師范大學，2012.

[8]鞠雪楠，金潔瑩，何毅，等．高等教育研究中的馬太效應及其應對策略[J].中國電化教育，2018（04）：12-16+34.

（薦稿人：王蔚，教授）（責任編輯：葉柳）