“学研共同体”对话④ | 如何提升教师人工智能素养？

人工智能技术的快速演进正推动教育生态的深层次变革。教师的人工智能素养提升已成为推动人工智能与教育深度融合的关键要素。近年来，从《教师数字素养》行业标准到《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，再到《“人工智能+教育”行动计划》，一系列政策文件明确了教师人工智能素养提升的战略意义和路径要求。政策指向清晰，但如何落地，仍是摆在每一位教师和教研工作者面前的现实问题。

本期对话，邀请到教研员、大学教师、中学校长和中学教师，围绕教师人工智能素养“为何重要—是什么—怎么评—怎么提升”四个问题展开讨论，希望能为广大读者提供可参照的思考框架与实践方向。

学研共同体视域下的

教师人工智能素养提升

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如何提升教师人工智能素养？

如何提升教师人工智能素养？

金万莲：综合几位老师的分析可以看出，影响教师人工智能素养的因素呈现出一个多层次的结构。从外部来看，管理者领导力、学校智慧化建设水平和组织氛围构成环境基础；从个体层面看，学历、年龄、学生的需求与参与，以及教师在新资源开发、技术影响认知、安全规范使用和教学创新等方面的能力水平，共同作用于教师人工智能素养的发展。

在明确评价标准和分析相关因素的基础上，大家能否针对以下问题谈谈具体的对策：如何系统设计培训内容体系，以回应不同教师群体的起点差异和成长需求？不同岗位的教师分别需要什么样的支持？如何通过典型课例开发和专题化教研活动，帮助教师将理念转化为可操作的教学行为？

翁恺：不同教师群体的起点和需求差异较大，培训内容体系的构建应立足于这一现实，采用分层分类、模块化、进阶式的设计思路。

具体而言，可依据教师的发展阶段设置不同层级的培训内容。通识培训面向全体教师，通过梳理人工智能技术的基本概念与发展脉络、演示常见教学工具的操作方法、解读数据隐私与伦理规范等，帮助教师建立人工智能基础认知。基础知识与核心原理的讲解应注重深入浅出，借助大量贴近教学实际的案例剖析机器学习、神经网络等技术原理。在通识培训基础上，应用培训面向学科骨干教师，聚焦人工智能支持下的教学设计方法、典型应用场景的实践，以及人工智能融合课堂的互动策略等内容。

分层培训的价值在于使处于不同发展阶段的教师都能在自身起点上获得适切的支持：基础层教师通过培训建立“敢用”的信心，应用层教师通过培训获得“善用”的方法。这一过程推动教师从“不敢用”“偶尔用”向“敢于用”，“常态用”转变，在认知深化和技能提升两个维度上同步促进人工智能素养的发展。

浦银海：分层分类培训主要回应教师群体在水平维度上的差异，但在实际推进中，不同岗位的教师面对的场景和任务各不相同，所需能力也有所侧重，因此还需考虑角色差异。

随着人工智能课程逐步进入中小学课表，学校需要配备专任教师来承担教学任务。这类教师不仅要让学生掌握人工智能的基础概念、原理和应用，更要培养学生的计算思维、算法意识和创新能力，因而对其技术理解力和课程设计能力的要求更高。用人工智能进行教学的学科教师并不需要成为人工智能专家，只需将人工智能作为教学工具和学习伙伴融入日常课堂教学。而学校管理者需具备前瞻性的视野，能够判断哪些人工智能技术适合本校实际，制订校本化的人工智能素养提升规划，营造鼓励创新的文化氛围。

通过这种分类支持，让每位教师都能获得与自身岗位相匹配的支持，从而在各自工作维度上同步提升人工智能素养。

李伟：我经常遇到这样一个现实问题，就是培训时专家讲得再好，教师回到课堂后往往仍然不知道从何入手。问题的症结不在于理念的缺失，而在于缺少可借鉴、可迁移的实践样例。

为此，我认为组织教研团队和种子教师共同开发覆盖各学段的人工智能典型课例，是一项切实可行的重要举措。每个课例应包含教学设计方案、课堂实录、教学反思与改进建议，形成一套可供参考的完整素材。典型课例的价值不仅在于直接使用，更在于支持教师的二次开发，鼓励教师根据本班学情和本校资源进行个性化调整。通过“复制—修改—创新”的递进路径，教师得以从模仿起步，逐步走向改编，最终实现自主设计。

魏雄鹰：课例是静态的，但素养的提升需要动态的、持续的研修活动来支撑。为此，应围绕人工智能素养提升，设计专题化、序列化的教研活动，构建有结构的研修体系。

浙江省将人工智能通识教育融入信息科技国家课程，是经过反复论证的务实做法。信息科技教师是承担人工智能通识教育的主力军，省教研室组织研训活动是落实人工智能通识教育的一项具体举措，旨在为全省信息科技教师搭建一个互学互通、答疑解惑的专业平台，帮助教师深入研习人工智能教育。研训活动每半天都安排了现场互动问答环节，上课教师与参训代表围绕教学实践中的真问题开展深度对话，即时回应对方关切的问题。这一环节“有真问题、有真回应、有真收获”，为教师后续的课堂教学和教研工作提供了明确的方向和可操作的策略。

金万莲：培训解决认知输入的问题，角色分类解决精准匹配的问题，课例开发解决实践参照的问题。但三项策略要真正落地，都离不开一个共同的前提——教师需要持续的实践支撑和同伴支持。魏老师，您在多年的教研实践中，逐步构建了学研共同体的组织架构，通过课题引领、区域联动和校本实践，将教师组织起来，形成持续协作的专业群体。那么，学研共同体在整个提升策略中扮演什么角色？它对教师人工智能素养的提升具有哪些作用？它可以从哪些层面推进素养落地？最终又指向什么目标？

魏雄鹰：学研共同体的活动主要围绕教师的教学实践展开。例如，课堂观察共同体的教师借助人工智能教研平台进行课例切片和行为编码，对一堂人工智能融合课进行切片分析；课堂备赛共同体则围绕教学竞赛和优质课评比，组织集体磨课、模拟演练、同课异构，让教师在真实的说课和答辩情境中接受同伴和专家的即时诊断；课堂研究共同体以真实课堂为载体，开展“三轮两反思”课例研究，即由一位教师执教第一轮课，共同观课后反思研讨，提出改进建议，该教师在另一个班级执教第二轮课，再进行第二轮反思，经过两至三轮迭代，提炼出可迁移的教学模式；人工智能课程建设共同体则直接面向校本课程开发任务，教师分工协作，完成课程框架设计、具体课例开发和配套资源建设。

李伟：在魏老师表述的基础上，我补充一个具体案例来说明学研共同体的作用。浙江省在备战全国人工智能教学基本功比赛的过程中，五名参赛选手依次进行说课展示，内容涵盖神经网络、机器学习、RAG检索增强生成、循环神经网络等主题。在每位选手说课后，由来自不同地区的多位专家评委进行提问和点评，评委的问题覆盖了知识准确性、教学逻辑、技术原理、情境合理性等多个层面。这个过程的实质，是学研共同体通过“模拟演练+精准诊断”，帮助教师暴露知识盲区和表达短板，获得即时反馈和具体改进方向。

金万莲：这样看来，学研共同体对人工智能素养提升的具体作用可以归纳为以下几点：将培训所学转化为教学实践，将个体经验转化为共享知识，为教师提供持续的同伴支持，为管理者提供决策依据。正是在持续对话、协作和实践中，教师完成了从“知道”到“做到”、从“会用”到“创用”的素养跃升。

今天围绕“学研共同体视域下的教师人工智能素养提升”，我们的讨论形成了一条完整的逻辑线：政策指明了意义，概念厘清了内涵，评价提供了标尺，策略给出了路径。贯穿这条逻辑线的，是学研共同体的持续支撑。谢谢各位老师的分享，也感谢《中国信息技术教育》杂志搭建的交流平台。

文章刊登于《中国信息技术教育》

2026年第18期

引用请注明参考文献：

魏雄鹰,翁恺,李伟,等.学研共同体视域下的教师人工智能素养提升[J].中国信息技术教育,2026(18):4-12.

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