AI赋能背景下高职教师核心素养能力结构研究

　　摘要

　　在人工智能技术迅猛发展的背景下，高职教育面临着教学模式智能化转型的机遇与挑战。高职教师作为教学改革的主体，其核心素养能力的结构直接影响着职业教育质量的提升与人才培养目标的实现。本文旨在构建“AI赋能背景下高职教师核心素养能力结构”模型，首先从理论视角阐释AI赋能与教师核心素养的内涵与关系，进而通过文献分析和案例访谈，归纳出高职教师在AI环境中需具备的核心能力维度，最终构建包括“数字素养能力”、“AI教学应用能力”、“教学设计与创新能力”、“数据驱动决策能力”、“职业伦理与信息安全能力”以及“终身学习与跨界协作能力”的结构体系。本研究在明确各能力维度内涵后，进一步探讨了不同维度之间的内在逻辑关系与层级次序，揭示了AI赋能背景下高职教师核心素养能力的构建路径。最后，提出了针对校企协同、师资培训、评价机制与组织支持等方面的改进建议，为高职院校在AI时代背景下培养高素质“双师型”教师提供理论参考与实践指导。

　　关键词：人工智能；赋能；高职教师；核心素养；能力结构

　　一、引言

　　AI技术的兴起正在深刻改变社会生产方式和学习场景，高职教育作为技能型人才培养的重要环节，也迎来了智能化、数据化、个性化教学的转型契机。高职教师不仅需要掌握专业技能与教学方法，更需具备在AI驱动下的智能教学设计、数据驱动决策与动态维护教学环境的核心素养能力。然而，国内外针对高职教师在AI环境中能力结构的系统研究尚不充分，相关培训与评价机制也亟待完善。为响应国家“加快推进职业教育数字化转型”的号召，本文旨在从理论与实证相结合的角度，构建“AI赋能背景下高职教师核心素养能力结构”模型，并提出有针对性的培养与支持对策，以期推动高职教学创新与教师专业发展。

　　二、理论基础与研究现状

　　（一）AI赋能与核心素养的概念解析

　　AI赋能指利用人工智能技术对教育生态进行深度改造，实现教学资源智能化、教学过程个性化与教学决策数据化。高职教师在AI赋能背景下，其核心素养能力应包括对AI技术的基础认知、教学场景的智能应用以及数据驱动教学优化等要素。核心素养则来源于教育学与教师专业化研究，常被定义为教师在复杂情境中有效解决问题所需的知识、技能与情意态度的集合。

　　（二）国内外研究现状

　　国内针对高职教师数字素养与信息化教学能力已有初步探讨，但多集中于线上教学平台使用与微课制作方法，缺乏系统性能力框架。国外部分研究关注STEAM教育与AI在职业教育中的应用，提出教师需具备编程思维与数据分析能力等，但对高职环境下“双师型”教师核心素养能力结构的研究尚不完整。综观现有文献，亟需结合中国高职院校实际，构建匹配AI时代特征的教师能力体系。

　　三、研究方法与框架构建

　　（一）研究方法

　　1. 文献分析：梳理国内外关于教师信息化素养、AI赋能教育以及核心素养模型等研究成果，为能力维度提炼提供理论依据。

　　2. 个案访谈：选取5所具有AI教学实践经验的高职院校，访谈20余位骨干教师与教学管理人员，收集第一手资料。

　　3. 专家咨询：邀请教育技术、职业教育与人工智能领域专家，对提出的能力维度和模型进行多轮修订与完善。

　　（二）研究框架

　　基于上述方法，本文构建了四步研究流程：第一步，界定AI赋能背景与高职教师核心素养概念；第二步，通过文献与访谈提炼能力要素；第三步，归纳汇总形成能力维度并构建结构模型；第四步，结合专家反馈完善模型，并提出培养路径与对策建议。

　　四、“AI赋能背景下高职教师核心素养能力”维度分析

　　（一）数字素养能力

　　1. 基础数字技能：教师需掌握常用办公软件、在线教学平台、虚拟仿真工具与AI接口的基本操作，包括MOOC、SPOC课程管理与虚拟实训环境使用。

　　2. 数字信息辨识：教师能够甄别网络与AI资源的可信度，评估数字资源对教学的适用性与价值，避免虚假或低质量信息误导教学。

　　3. 数字沟通与协同：教师在在线协同场景中能够利用视频会议、在线讨论区与AI协作工具，实现与学生及同行的实时沟通与协同研究，促进教学资源共享。

　　（二）AI教学应用能力

　　1. 教学场景智能设计：教师需根据课程目标与学生特征，选择并灵活运用AI工具（如智能题库、自动批改系统、AI助教机器人）设计混合式或翻转课堂教学，实现教学过程智能化。

　　2. AI辅助互动与支持：教师能够在课堂与线上平台中使用AI问答、实时测评与知识图谱技术，为学生答疑解惑，并通过自动化反馈帮助学生及时纠正问题。

　　3. AI技术集成创新：教师不仅是AI工具的使用者，还需具有基本的AI技术原理认知，能够参与AI教学系统的功能需求制定，与技术团队协作开发教育应用，实现教学场景的本土化定制。

　　（三）教学设计与创新能力

　　1. 数据驱动课程设计：教师能够基于学生学习数据分析结果，动态调整课程结构与教学内容，将AI生成的学习画像贯穿于教学设计全过程，实现精准化教学。

　　2. 项目化与案例教学能力：教师能够利用AI辅助系统为学生搭建真实情境模拟与项目实践平台，设计项目驱动学习任务，加强学生职业技能与岗位胜任力训练。

　　3. 教学资源可持续创新：教师具有持续开发与更新教学资源的能力，能够结合产业需求与技术发展，快速迭代教学案例与实训素材，保证教学内容前沿性。

　　（四）数据驱动决策能力

　　1. 学情诊断与预警：教师能够利用AI学习分析平台对学生在线学习、虚拟实训与课堂互动数据进行归纳与预测，及时发现学习滞后学生并给予个性化辅导。

　　2. 教学效果评估：教师通过AI评测工具对学生知识掌握度与技能操作水平进行实时评估，并结合多元化评价指标（包括合作能力、创新思维），形成全面的教学效果评价报告。

　　3. 决策与改进：基于数据分析结果，教师能够制定针对性的教学干预策略并持续监控效果，形成“诊断—计划—实施—反馈—改进”的教学循环，以数据驱动教学质量提升。

　　（五）职业伦理与信息安全能力

　　1. AI伦理与教学规范：教师需具备AI伦理意识，掌握AI在教育应用中的伦理风险与隐私保护原则，确保AI系统算法的公平性与透明度，维护学生权益。