高职教师人工智能素养提升的培训模式研究

‌摘要

随着人工智能技术的快速发展，人工智能在高职教育中的应用愈发广泛。高职教师作为教学创新的关键力量，其人工智能素养直接影响到教学质量与学生能力培养。然而，目前大多数高职教师在人工智能基础知识、应用技能和教学整合能力方面存在明显不足。本文以高职教师人工智能素养提升为研究对象，旨在探索有效的培训模式。首先，通过理论分析和文献综述，阐述人工智能素养的内涵及其在高职教师发展中的重要性；其次，从问卷调查与访谈相结合的方式，分析当前高职教师人工智能素养的现状；然后，总结存在的主要问题；最后，提出基于需求导向、分层分类、产教融合与持续发展等多维度的培训模式对策建议。研究认为，通过构建“线上线下混合—项目驱动—校企协同—持续反馈”四维一体的高职教师人工智能素养提升培训模式，可有效提升教师在人工智能时代的教学能力与专业发展水平。本文研究为高职院校开展教师培训提供了理论依据与实践指导。

关键词：高职教师；人工智能素养；培训模式；教学创新；产教融合

引言
近年来，以人工智能为核心的新一代信息技术飞速发展，正在深刻改变社会生产方式与教育教学模式。国家相继出台《国家职业教育改革实施方案（2020）》等政策文件，强调要推进职业教育数字化、智能化转型，需要高职教师具备人工智能相关理论知识和应用能力，以更好地开展新时代教学实践。然而，目前高职教师普遍对人工智能技术的认识较为浅显，信息化应用水平参差不齐，影响了人工智能与专业课程的深度融合。针对这一现状，如何构建科学、系统、可操作的培训模式来提升高职教师人工智能素养，成为当下亟待破解的问题。本文旨在通过理论与实证研究相结合，提出一套适合高职院校教师特点的人工智能素养培训模式，为高职教师专业发展与教育教学改革提供有益参考。

第一章 绪论
1.1 研究背景
随着制造业数字化转型和社会对技术技能人才需求的升级，高职教育肩负着培养应用型、技术型人才的重要使命。在人工智能浪潮下，传统教学模式和专业课程面临巨大变革。高职教师不仅需要传授专业知识，还要能够将人工智能应用于课程教学、实训项目和教学管理中，以提升学生的创新能力与实践能力。然而，目前大多数高职教师在人工智能基础知识、算法原理和应用实践等方面存在明显短板，难以满足教学改革需求。因此，研究高职教师人工智能素养提升路径，构建有效培训模式，已成为高职教育改革的重要课题。

1.2 研究意义
（1）理论意义：本文基于能力本位和教师专业发展理论，探讨高职教师人工智能素养内涵与结构，丰富了教师发展与信息化教育理论；深入分析教师培训需求，为后续培训模式研究提供理论支撑。
（2）实践意义：通过实地调研和案例分析，揭示当前高职教师人工智能素养现状与问题，并提出切实可行的培训方案，为高职院校教师发展中心和教务部门制定培训计划提供参考，助力实现教师队伍的信息化能力提升与教学质量提升。

1.3 研究目的与问题
本研究旨在系统梳理高职教师人工智能素养现状与需求，构建科学的培训模式，并通过实证与案例验证其可行性，为高职院校教师培训实践提供指导。主要研究问题包括：
（1）高职教师人工智能素养的内涵与构成要素有哪些？
（2）当前高职教师具备的人工智能素养现状如何？存在哪些主要问题？
（3）如何构建基于需求导向与校企协同的高职教师人工智能素养提升培训模式？

1.4 研究方法
（1）文献分析法：综合国内外关于人工智能教育、教师素养与培训模式研究成果，构建理论框架；
（2）问卷调查法：设计针对高职教师人工智能基础知识、应用能力与培训需求的问卷，在多所高职院校发放并回收进行统计分析；
（3）访谈调研法：对部分教学骨干与企业技术专家进行深度访谈，获取培训需求与项目经验的第一手资料；
（4）案例分析法：选取典型高职院校教师培训实例，分析其培训模式与效果，为模型构建提供实践依据；
（5）逻辑分析法：结合理论与调研结果，归纳总结高职教师人工智能素养提升的要素与路径。

第二章 理论基础与文献综述
2.1 人工智能素养概念与内涵
2.1.1 人工智能素养概念界定
人工智能素养（AI Literacy）是指个体在人工智能环境下，所需具备的基础知识、应用技能、价值观与社会责任等综合素质。对于教师而言，人工智能素养不仅涉及对AI基础概念、常用算法与应用案例的理解，还包括将AI技术与教学内容、教学方法相结合的能力，以及对AI伦理与教育安全的关注。国际上，OECD在《人工智能素养框架》中提出，人工智能素养涵盖概念理解、技术技能、数据素养与伦理思辨等维度。结合高职教师特点，人工智能素养应包括三大层面：
（1）认知层面：理解AI发展历程、核心技术（如机器学习、深度学习、计算机视觉等）与行业应用案例，具备批判性思维能力；
（2）技能层面：掌握常用AI工具与平台（如Python编程、TensorFlow、AI实验室等）基本应用，能够参与人工智能项目规划与教学设计；
（3）价值与伦理层面：关注AI对教育公平、数据安全与隐私保护的影响，树立正确的AI价值观与教育责任。

2.1.2 高职教师人工智能素养的构成要素
基于认知-技能-价值三层面，可进一步拆分为以下能力要素：
（1）AI基础认知能力：掌握人工智能概念、发展趋势与行业需求，能够准确识别AI技术在专业领域的应用场景；
（2）AI技术应用能力：具备使用AI开发工具与平台的能力，如搭建简单的机器学习模型、设计AI实验项目与实训案例；
（3）教学整合能力：能够将AI技术融入课程教学与实训项目，设计体现AI思维与方法的教学活动，提升学生的技术视野与实践能力；
（4）AI伦理与安全意识：理解AI应用过程中可能带来的伦理问题与数据隐私风险，能够引导学生树立合法合规和社会责任意识；
（5）学习与创新能力：具备持续学习和技术迭代的意识，愿意主动跟踪AI技术发展和教学创新模式，不断更新自身技能与教学方法。

2.2 教师专业发展与培训模式研究
2.2.1 教师专业发展理论
教师专业发展理论强调教师需要在实践中不断学习与反思，以适应教育改革与技术变革需求。范畴包括个体自我发展、团队协作发展与制度支持体系。杰罗姆·布鲁纳（Jerome Bruner）的建构主义学习理论指出，教师应在“做中学”，通过探究与合作实现专业成长。科尔布（David Kolb）的体验式学习循环强调了反思与行动在教师学习中的重要性。在高职教育领域，教师专业发展还需关注“双师型”能力，即既要具备扎实的专业实践经验，又要具备教学与教研能力。

2.2.2 培训模式分类与评价指标
常见的教师培训模式包括集中讲授式、示范引领式、校本研修式、校企协同式与在线混合式等。集中讲授式着重理论培训，示范引领式通过名师引领提升示范效应；校本研修式强调教师自主研究与校内协作；校企协同式则通过与行业企业深度合作，实现实践导向培训；在线混合式整合线上资源与线下实践，具有灵活性与持续性。有效培训模式需具备以下评价指标：针对性（满足教师需求）、实用性（能在教学中落地）、持续性（提供持续支持与跟踪）、反馈性（及时调优与改进）与协同性（促进教师间与校企间的合作）。

2.3 人工智能素养培训相关研究综述
2.3.1 国际研究动向
国际上，许多国家开展了针对不同群体的人工智能素养培训研究。美国MIT与Stanford等高校推出面向教师的AI在线课程，帮助教师了解AI基础及教育应用；芬兰等国实施全国性AI教育项目，通过在线学习平台为教师提供AI课程与实践案例；欧盟发布《教师人工智能能力框架》，明确教师AI素养培养目标与分级路径。相关研究指出，教师在AI素养培训中最常见的障碍为缺乏时间、缺乏技术支持与培训内容与自身需求脱节。

2.3.2 国内研究现状
国内对人工智能素养培训最早集中在中小学阶段，研究多聚焦于AI编程与STEAM教育。近年来，高职院校也开始关注教师AI素养提升，典型项目包括某省职业教育教育厅与科技企业联合开展的“职业教育教师AI研修计划”，通过“线上学习+线下实践+企业实训”模式提升教师AI技术应用能力。研究发现，高职教师在参与AI培训后，对AI教学工具的掌握与应用意愿显著提高，但在融合AI与专业课程的教学方法上仍需进一步探索。总体来看，国内对高职教师AI素养提升培训模式的系统研究尚不充分，多停留在经验总结与模式探索层面，缺乏具有普适性和可推广性的系统化培训模式设计与实证研究。

2.4 文献综述小结
综上所述，人工智能素养的构建涉及认知、技能与价值等多个层面；教师专业发展理论为培训模式设计提供了方法论支撑；国内外AI教师培训实践各具特色，但高职教师AI素养具体需求与培训模式研究仍有待深入。本文将在此基础上，结合高职教学特点与调研数据，系统构建高职教师AI素养提升的培训模式，并提出相应实施路径与保障措施。

第三章 现状分析
3.1 调研对象与方法
本研究采用问卷调查与访谈相结合的方式，对A省、B省和C市共6所高职院校的300名教师进行问卷调查，回收有效问卷280份，并对其中30位教学骨干教师进行半结构化访谈，以了解其人工智能素养现状与培训需求。

3.2 高职教师人工智能素养现状
3.2.1 AI基础知识掌握情况
问卷结果显示，约70%的教师对人工智能概念有初步了解，能简单描述AI发展历程与应用场景；但只有30%的教师能解释基本算法原理（如机器学习、神经网络）；仅有25%的教师了解常用AI开发工具（如Python、TensorFlow）的基本使用方法，说明教师在AI基础知识层面仍存在较大差距。

3.2.2 AI技术应用能力表现
仅有20%的教师在教学中尝试使用AI辅助工具（如自动批改系统、智能问答机器人）；15%的教师曾参与过AI项目研发或企业实训；约40%的教师能够进行基础的AI软件安装与调试，但缺乏基于AI技术设计教学案例与实训项目的能力。可见，高职教师在AI技术应用层面整体表现偏弱，教学实践与行业应用脱节明显。

3.2.3 教学整合与创新能力现状
调查中，只有18%的教师在课程设计中引入AI元素，如结合AI技术设计创新实验或案例；22%的教师表示曾在线上平台发布AI相关微课；大部分教师仍沿用传统教学模式，缺乏针对专业课程与AI技术融合的教学资源与方法。教师教学创新实践主要集中于教材更新和课件多媒体化，对AI赋能教学缺少系统性思路。

3.2.4 AI伦理与安全意识状况
约60%的教师对AI数据隐私与伦理问题有一定关注，能够意识到学生数据保护的重要性；但只有10%的教师在课堂教学中主动引导学生讨论AI伦理与技术风险，表明教师在AI伦理与安全教育方面的参与度较低。

3.3 高职教师AI素养培训实施情况
3.3.1 培训组织与内容
在调研院校中，仅有一半学校开展过AI相关培训，培训内容多集中在AI基础理论与工具演示，缺乏结合专业教学的案例研讨与项目实践。培训形式以一次性集中授课为主，缺少持续跟踪与评估，培训效果难以保持。

3.3.2 教师参与度与培训需求
调查显示，约75%的教师愿意参加AI素养培训，但因工作压力与时间冲突，大部分教师只能选择短期培训；仅有20%的教师能在校外或企业进行实地研修。教师最迫切的培训需求集中在“AI基础技术与工具应用”“AI与专业课程融合教学方法”“AI教学项目设计与案例开发”三个方面。

3.4 典型案例：X职业技术学院AI教师培训实践
X职业技术学院近年来与当地智能制造企业合作，建设了“数字化与智能化教学培养中心”，组织教师参加“企业+高校”联合培训项目。培训包括：
（1）在线预学环节：教师通过学习平台自主学习AI基础知识模块，并完成在线测试；
（2）集中面授环节：邀请企业工程师和高校AI专家进行理论讲解与工具演示；
（3）实践研修环节：教师在企业实训基地参与项目实战，将项目成果带回学校应用于课堂；
（4）教研分享环节：教师定期在校内开展交流会，分享教学案例与实践经验。

实践结果表明，参与培训的教师在AI基础知识掌握与工具应用能力上有显著提升，其中40%的教师将AI技术融入专业课程，并设计了基于AI的创新实验；同时，通过校企联合模式，教师主动参与企业项目，行业视野与教学创新能力明显增强。

第四章 存在问题
4.1 教师AI认知与能力发展不足
4.1.1 AI基础理论理解不深
调研显示，多数教师对AI概念停留在感性认识，对算法原理与模型训练缺乏系统学习，导致在教学中无法深入讲解AI技术机理，仅能介绍表面应用，影响学生对AI知识的全面理解。

4.1.2 AI应用技能水平参差不齐
教师在AI工具应用方面表现不均，有的教师能熟练进行AI开发与实验设计，但更多教师因缺乏编程基础与实践经验，对AI平台操作生涩，无法将AI技术与专业课程有效结合。