生成式AI賦能高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力培養(yǎng)策略的研究

摘要：隨著AI技術(shù)取得重大突破，生成式AI在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，這對高職教師的數(shù)字化應(yīng)用能力提出了更高要求。該文分析了高職教師生成式AI輔助教學(xué)的能力現(xiàn)狀，歸納出AI工具應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、人機協(xié)同、個性化教學(xué)、教學(xué)創(chuàng)新、倫理意識、技術(shù)適應(yīng)和智能評價體系等八個方面存在的問題與不足，提出通過構(gòu)建能力培養(yǎng)體系、搭建技術(shù)治理框架和重構(gòu)教學(xué)評價體系三條路徑，系統(tǒng)提升高職教師的AI數(shù)字化應(yīng)用能力，以期提高課堂教學(xué)效率，更好地服務(wù)于高職教育教學(xué)實踐。

關(guān)鍵詞：人工智能；教師數(shù)字素養(yǎng)；數(shù)字化應(yīng)用能力；高職教師

中圖分類號：G642" " " " 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0178-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

近年來，生成式人工智能（Gen AI） 技術(shù)快速迭代發(fā)展。自2014年生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） 提出，到2022年末OpenAI發(fā)布ChatGPT，生成式AI在自然語言處理領(lǐng)域取得里程碑式突破；2024年DeepSeek的發(fā)布更是實現(xiàn)了高性能、低成本運算，加之免費及開源機制，進一步擴大了生成式AI的用戶群體與應(yīng)用范圍。生成式AI技術(shù)的快速普及和迭代更新顯著改變了傳統(tǒng)教學(xué)模式，迫切要求高職教師加強數(shù)字化應(yīng)用能力建設(shè)。

為推動教師數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，國家相繼頒布了一系列人工智能教育政策與標(biāo)準(zhǔn)。2022年教育部頒布《教師數(shù)字素養(yǎng)》標(biāo)準(zhǔn)，明確了教師數(shù)字素養(yǎng)的5個關(guān)鍵維度，并從數(shù)字化教學(xué)設(shè)計、教學(xué)實施、學(xué)業(yè)評價和協(xié)同育人4個方面對教師提出了能力要求[1]。2024年發(fā)布的《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024－2035年） 》進一步提出要深化人工智能與教育融合發(fā)展，完善師生數(shù)字素養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，助力教師隊伍數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級[2]。可見，深入探討生成式AI賦能高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力的培養(yǎng)路徑，既是推動高職教育教學(xué)質(zhì)量提升的現(xiàn)實需求，也是實現(xiàn)教育現(xiàn)代化的重要舉措[3]。

1 高職教師生成式AI輔助教學(xué)應(yīng)用能力的現(xiàn)狀分析

教師數(shù)字化應(yīng)用能力及其面臨的挑戰(zhàn)是當(dāng)前教師數(shù)字素養(yǎng)研究的重要議題。已有研究指出，伴隨智能時代的來臨，信息技術(shù)廣泛應(yīng)用于教育領(lǐng)域，高校教師的信息技術(shù)應(yīng)用能力直接關(guān)系到教學(xué)質(zhì)量與人才培養(yǎng)效果，教師應(yīng)主動適應(yīng)數(shù)字化教學(xué)改革，更新教學(xué)理念與方法，以滿足社會發(fā)展新需求[4]。但目前教師數(shù)字化素養(yǎng)研究總體不足，尤其在具體的教學(xué)設(shè)計與實施環(huán)節(jié)，信息技術(shù)的有效應(yīng)用尚存在較大困難[5]。在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，如何高效提升教師數(shù)字化應(yīng)用能力并有效轉(zhuǎn)化為教學(xué)實踐成果，成為亟待解決的問題。

此外，生成式AI在教學(xué)中的實際應(yīng)用同樣存在不少挑戰(zhàn)。例如，技術(shù)工具與實際教學(xué)場景適配性不足[6]；教師與AI之間人機協(xié)同教學(xué)角色界定尚不清晰[7]；學(xué)科智能化改造過程中存在的技術(shù)倫理風(fēng)險[8]。教師對生成式AI的教學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域也較為集中，主要局限于備課資源生成、作業(yè)批改和學(xué)情分析；不同學(xué)科間AI技術(shù)融合的程度存在差異，如電子、機械類專業(yè)的AI技術(shù)滲透率相較商科更低[9]。在生成式AI內(nèi)容審查方面也表現(xiàn)出不足，部分教師在教學(xué)設(shè)計環(huán)節(jié)未明確考慮內(nèi)容審查與倫理監(jiān)管機制[10]。還有研究指出，一些中小學(xué)教師對AI生成內(nèi)容缺乏有效辨識能力[11]，對算法偏見、數(shù)據(jù)隱私等潛在風(fēng)險認知不足[12]。以上表明，當(dāng)前教師數(shù)字化應(yīng)用能力在理論認知和實踐應(yīng)用層面都亟須系統(tǒng)性強化和完善。

2 AI時代高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力主要存在的不足

盡管生成式AI技術(shù)在教育中的應(yīng)用逐步推廣，但高職教師在數(shù)字化教學(xué)的應(yīng)用方面仍面臨多重挑戰(zhàn)。盡管一些教師已開始在學(xué)情分析和個性化作業(yè)布置中應(yīng)用AI工具，但整體而言，多數(shù)教師仍停留在AI工具的基礎(chǔ)應(yīng)用層面，且在教學(xué)設(shè)計和資源開發(fā)中未能與AI系統(tǒng)進行有效協(xié)同[13]。盡管個別教師嘗試將AI應(yīng)用于教學(xué)實踐，但這些嘗試仍未普及，且整體應(yīng)用比例較低。

在數(shù)據(jù)處理與可視化方面，教師整體能力較為薄弱，尤其在實驗數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計工具的使用上存在顯著短板。這一現(xiàn)象在一定程度上受到學(xué)科背景和專業(yè)訓(xùn)練的限制[14]。此外，教師在與AI助手的協(xié)同教學(xué)中，缺乏清晰的角色認知，許多教師未能有效利用生成式AI在即時反饋和交互式學(xué)習(xí)等方面的優(yōu)勢[15]。盡管部分教師已探索采用PBL等新型教學(xué)模式，但結(jié)合AI的教學(xué)創(chuàng)新仍處于初步階段，虛擬仿真等工具的應(yīng)用滲透率仍較低[16]。

在AI教育倫理方面，教師對數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容準(zhǔn)確性及算法偏見等潛在風(fēng)險的認識較為薄弱，相關(guān)倫理培訓(xùn)體系尚未健全[17]。此外，教師的技術(shù)迭代能力尚未得到有效提升，信息化培訓(xùn)的頻率和內(nèi)容更新滯后，難以適應(yīng)AI技術(shù)的快速發(fā)展[18]。與此同時，在教學(xué)評價體系中，AI生成內(nèi)容的評估機制尚未完善，缺乏有效的過程性評價工具，導(dǎo)致人機協(xié)同的多元評價模式尚未得到有效構(gòu)建[19]。

綜上所述，高職教師在AI工具應(yīng)用、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、人機協(xié)同、教學(xué)創(chuàng)新和倫理意識等多個維度上，存在一定的能力短板。這些問題需要通過系統(tǒng)化的培訓(xùn)體系、實踐平臺和評價機制來解決，從而推動教學(xué)從“工具使用”向“深度融合”的轉(zhuǎn)型。

3 利用AI技術(shù)提升高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力的策略

利用AI技術(shù)提升高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力需從構(gòu)建能力培養(yǎng)體系、搭建技術(shù)治理框架和重構(gòu)教學(xué)評價體系三個方面系統(tǒng)設(shè)計。同時，要注意潛在風(fēng)險與挑戰(zhàn)，如教師接受度、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的投入、倫理問題的復(fù)雜性等。通過項目試點、逐步推進的方式分階段實施，結(jié)合案例研究驗證措施的有效性，確保在實際教學(xué)中的可行性。本研究提出了“三維提升路徑”整體邏輯結(jié)構(gòu)，設(shè)計了生成式AI賦能高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力培養(yǎng)策略的示意圖。

“三維提升路徑”示意圖

3.1 構(gòu)建能力培養(yǎng)體系

從技術(shù)應(yīng)用和教學(xué)創(chuàng)新兩個層面，構(gòu)建“AI工具應(yīng)用—數(shù)據(jù)素養(yǎng)—個性化教學(xué)”的進階能力鏈，建立教師AI能力認證體系。該體系可分為基礎(chǔ)應(yīng)用（如智能備課工具） 、中級分析（學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)診斷） 、高級創(chuàng)新（自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)） 三級認證標(biāo)準(zhǔn)。同時，開發(fā)虛實結(jié)合的實訓(xùn)平臺，支持教師進行教學(xué)決策模擬訓(xùn)練。

（1） 培養(yǎng)AI工具深度應(yīng)用能力

分層次、系統(tǒng)地開展生成式AI教學(xué)應(yīng)用專項培訓(xùn)，邀請行業(yè)專家、教育技術(shù)研究者分享前沿AI技術(shù)與實用技巧。組織教師創(chuàng)設(shè)基于“DeepSeek+工具”的沉浸式工作坊，開發(fā)學(xué)科專用提示詞庫、創(chuàng)建學(xué)科專用知識庫，開展“AI+學(xué)科”融合示范課程研究，搭建教師AI創(chuàng)意工坊，培養(yǎng)二次創(chuàng)新能力。

（2） 培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)據(jù)處理能力

構(gòu)建分層數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)體系，依據(jù)教師現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與教學(xué)實踐需求，劃分初、中、高三個層級。初級著重普及數(shù)據(jù)基本概念，讓教師理解教育數(shù)據(jù)的類型、價值與常見來源，使教師可熟練運用Excel進行數(shù)據(jù)錄入、清洗、排序、篩選等簡單處理；中級聚焦SPSS數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)，利用SPSS完成描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析等，為教學(xué)決策提供初步數(shù)據(jù)支撐；高級階段則引入Python數(shù)據(jù)分析，憑借Python強大的數(shù)據(jù)分析庫，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，實現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)建模與深度可視化，助力教師從海量教育數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)挖掘關(guān)鍵信息。

（3） 創(chuàng)新“師—AI—生”三維人機協(xié)同教學(xué)模式

探索雙師型教師能力重構(gòu)計劃，實現(xiàn)“雙師三環(huán)”的教學(xué)模式，即教師（校內(nèi)教師+企業(yè)導(dǎo)師） 主導(dǎo)教學(xué)設(shè)計→AI智能助手（實時監(jiān)測學(xué)習(xí)軌跡） →師生協(xié)同反思改進。制定教師與AI協(xié)同的標(biāo)準(zhǔn)操作流程，組織專業(yè)團隊開發(fā)對話式教學(xué)反饋評估工具，以虛擬教研室為依托整合各校資源，開展AI教學(xué)案例研究。

（4） 提升個性化教學(xué)實施能力

學(xué)校需要統(tǒng)一構(gòu)建學(xué)習(xí)者數(shù)字畫像標(biāo)準(zhǔn)體系，部署智能學(xué)情分析系統(tǒng)，從而實現(xiàn)個性化生成學(xué)生課上習(xí)題和課后作業(yè)。創(chuàng)設(shè)AI智能體，實現(xiàn)精準(zhǔn)對接課程和學(xué)生個體的虛擬助教和智能學(xué)伴功能。

（5） 培養(yǎng)智能教學(xué)創(chuàng)新能力

學(xué)校出臺實施教學(xué)創(chuàng)新相關(guān)的激勵計劃，設(shè)立AI教學(xué)創(chuàng)新孵化專項基金，開展生成式AI支持的PBL設(shè)計大賽，支持教師開展AI賦能的跨學(xué)科項目式學(xué)習(xí)（如AI輔助的STEM） 課程開發(fā)，分專業(yè)建設(shè)虛擬仿真教學(xué)資源庫和虛擬實驗平臺等。

3.2 搭建技術(shù)治理框架

（1） 推動國家、地方政府和學(xué)校建設(shè)智能教育倫理監(jiān)管體系，構(gòu)建三級動態(tài)治理機制

基礎(chǔ)層：建立教育數(shù)據(jù)采集負面清單，明確生物識別數(shù)據(jù)等禁區(qū)；算法層：推行教育AI算法備案審查制度，重點監(jiān)控推薦系統(tǒng)的“信息繭房”效應(yīng)；應(yīng)用層：建立AI教學(xué)事故追溯機制，設(shè)置算法決策的人工否決權(quán)。

（2） 健全技術(shù)迭代適應(yīng)機制

針對高職教師AI技術(shù)迭代適應(yīng)能力不足的現(xiàn)狀，健全科學(xué)務(wù)實的迭代機制、建立持續(xù)學(xué)習(xí)支持體系是關(guān)鍵。學(xué)校應(yīng)為教師提供豐富的線上線下學(xué)習(xí)資源，涵蓋前沿AI技術(shù)理論與實操案例。實施教師技術(shù)能力動態(tài)認證，推行“微認證+學(xué)分銀行”制度，教師完成小模塊學(xué)習(xí)并通過考核可獲微認證，學(xué)分存入學(xué)分銀行，可兌換培訓(xùn)機會或獎勵，激發(fā)學(xué)習(xí)動力。建立技術(shù)更新預(yù)警機制，及時推送行業(yè)AI技術(shù)變革信息，據(jù)此開展行業(yè)技術(shù)同步培訓(xùn)，讓教師緊跟技術(shù)潮流，全方位提升教師AI技術(shù)迭代適應(yīng)能力。

3.3 重構(gòu)教學(xué)評價體系

建議學(xué)校教學(xué)督評部門將教師AI教學(xué)能力納入教師考核，創(chuàng)建“技術(shù)效能+教學(xué)創(chuàng)新+倫理合規(guī)”三維評價體系。

（1） 技術(shù)應(yīng)用效能維度

研發(fā)智能教育分析平臺，實時采集并結(jié)構(gòu)化處理課堂互動數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)行為軌跡等多元信息，驗證學(xué)習(xí)者知識圖譜的準(zhǔn)確率、教學(xué)決策建議的科學(xué)性，動態(tài)診斷反饋作業(yè)批改的智能糾錯能力與個性化學(xué)習(xí)建議生成效率。

建立“人機協(xié)同”教學(xué)效果監(jiān)測機制，通過AI工具評估知識傳遞速度、重點難點突破效率的提升幅度，個性化學(xué)習(xí)資源推送的及時性與適配度，以及不同教學(xué)場景數(shù)據(jù)整合與可視化呈現(xiàn)能力。

構(gòu)建知識掌握、能力發(fā)展、情感態(tài)度、元認知水平“四維一體”的學(xué)生智能評價體系，實施人機協(xié)同評課機制，配備AI督導(dǎo)員與學(xué)科專家聯(lián)合評審小組等。

（2） 教學(xué)創(chuàng)新實踐維度

學(xué)校應(yīng)采用多渠道、多角度綜合評價教師借助AI開展的創(chuàng)新實踐，如創(chuàng)設(shè)虛擬教學(xué)場景、個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計和分層教學(xué)方案的整合運用等。同時，通過考查學(xué)生參與度、創(chuàng)造力激發(fā)情況，判斷教學(xué)形式與內(nèi)容創(chuàng)新是否切實提升教學(xué)質(zhì)量。

建立教學(xué)創(chuàng)新過程性和結(jié)果性評價相結(jié)合的評價模式，從學(xué)生課堂參與度、高階思維激活度、協(xié)作學(xué)習(xí)的效度進行過程性評價，結(jié)果性評價可以包括知識遷移應(yīng)用能力、創(chuàng)新作品產(chǎn)出質(zhì)量、學(xué)習(xí)效能增益等。

（3） 倫理合規(guī)保障維度

學(xué)校應(yīng)根據(jù)法律法規(guī)和上級文件，嚴格審查AI使用過程中數(shù)據(jù)隱私保護狀況，確保學(xué)生數(shù)據(jù)不被濫用。評估AI算法是否公平無偏見，避免對特定群體產(chǎn)生歧視，保障評價體系在倫理與合規(guī)框架內(nèi)運行。

4 結(jié)束語

本研究通過分析生成式AI背景下高職教師數(shù)字化應(yīng)用能力的現(xiàn)狀及存在的主要問題，提出了構(gòu)建能力培養(yǎng)體系、搭建技術(shù)治理框架和重構(gòu)教學(xué)評價體系的“三維提升路徑”，期待有效促進高職教師對生成式AI的深度應(yīng)用和教學(xué)創(chuàng)新。在后續(xù)的研究中，將進一步探索不同學(xué)科教師對生成式AI應(yīng)用的差異化需求，結(jié)合跨區(qū)域、跨校的實踐案例，構(gòu)建更具普適性和針對性的教師數(shù)字化能力提升策略，為高職教育領(lǐng)域教師隊伍建設(shè)提供更堅實的理論支撐與實踐經(jīng)驗。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國教育部.教育部關(guān)于發(fā)布《教師數(shù)字素養(yǎng)》教育行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的通知[EB/OL].（2022-11-30）[2023-02-14].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202302/t20230214_1044634.html.

[2] 中共中央 國務(wù)院.教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年） [EB/OL].（2025-01-19）[2025-03-22].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202501/t20250119_1176193.html.

[3] 年立輝，郭紅軍.數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下高職教師信息化教學(xué)能力及提升策略[J].繼續(xù)教育研究，2024（12）：26-31.

[4] 米勝國，孫素云.新形勢下高職院校教師提升數(shù)字化能力的策略研究[J].天津職業(yè)院校聯(lián)合學(xué)報，2024，26（7）：34-37，57.

[5] 魯國強.中學(xué)數(shù)學(xué)教師數(shù)字素養(yǎng)現(xiàn)狀分析與影響因素研究[D].西安：陜西理工大學(xué)，2024.

[6] 徐東華.生成式人工智能在教師專業(yè)發(fā)展中的作用：以提升教師獨立備課能力為例[J].廣州開放大學(xué)學(xué)報，2024，24（5）：40-44，109.

[7] 劉愛琴.人工智能視域下“雙師型”教師職業(yè)能力提升途徑分析[J].中國信息界，2025（2）：191-193.

[8] 查昶瑋.生成式人工智能賦能Python編程在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2025，15（6）：1-5.

[9] 劉豫章.生成式人工智能賦能高職電子技術(shù)基礎(chǔ)課程教學(xué)策略探析[J].電腦知識與技術(shù)，2025，21（3）：151-153.

[10] 楊真.人工智能時代高職教師角色轉(zhuǎn)變與能力提升研究[J].數(shù)字通信世界，2024（11）：220-222.

[11] 何文濤，龐興會，朱悅，等.人工智能時代中小學(xué)教師信息化教學(xué)能力發(fā)展現(xiàn)狀與提升策略[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，32（3）：92-101.

[12] 陳妍彥.人工智能時代應(yīng)用型高校教師職業(yè)能力提升路徑[J].龍巖學(xué)院學(xué)報，2025，43（1）：109-115.

[13] 王佑鎂，張?zhí)锾铮斅?全球職業(yè)教育領(lǐng)域生成式人工智能的應(yīng)用場景、風(fēng)險挑戰(zhàn)及對策[J].中國職業(yè)技術(shù)教育，2025（6）：27-33.

[14] 柳云.我國職業(yè)教育新商科人才關(guān)鍵能力培育探究[J].湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2023，21（3）：53-58.

[15] 鄧麗群.教師-人工智能：互利共生的選擇[J].繼續(xù)教育研究，2025（1）：30-35.

[16] 趙學(xué)廳，楊高雪兒.職業(yè)教育教師面向未來社會發(fā)展的必備能力與提升路徑[J].繼續(xù)教育研究，2024（6）：66-71.

[17] 肖藝能.數(shù)字經(jīng)濟時代人工智能的倫理風(fēng)險及治理[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2023，45（S2）：77-79.

[18] 張向平，柳士彬.數(shù)字化視域下高職教師實踐教學(xué)素養(yǎng)：現(xiàn)實挑戰(zhàn)、結(jié)構(gòu)模型及其生成路徑[J].成人教育，2024，44（9）：73-79.

[19] 梁慧怡，鄭芳媛，尹栩如，等.基于人機協(xié)同的師幼互動評價路徑研究[J].廣州開放大學(xué)學(xué)報，2024，24（6）：6-13，108.

【通聯(lián)編輯：代影】