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随着人工智能（AI）技术在教育领域的广泛应用，高职院校课程建设正面临数字化、智能化转型的机遇与挑战。教师作为课程实施的关键主体，其胜任力（包括AI技术理解、教学设计能力与实践应用能力）直接影响人工智能技术融合高职课程的成效。本文基于胜任力理论与教师专业发展理论，首先阐释了“AI融入高职课程建设”与“教师胜任力”内涵；其次，通过文献综述与案例分析，剖析当前高职教师在AI技术应用与课程建设中的能力现状与制约因素；然后结合胜任力培养逻辑与高职教育特点，从“认知基础、技术技能、教学设计、校企协同与持续发展”五个维度提出教师胜任力提升的路径；最后总结研究结论，并对未来实践与研究提出建议。研究表明，通过系统化培训、实践研修与校企共建等多元路径，可有效提升高职教师将AI技术融入课程的综合能力，为高职院校课程质量提升与教师专业发展提供参考。
关键词
人工智能技术；高职课程建设；教师胜任力；能力提升路径；校企协同
引言
近年来，随着人工智能技术在制造业、服务业与信息产业的普及，国家推动职业教育智能化转型的战略不断深化。高职院校作为技能型人才培养的主渠道，需要将AI技术与专业课程深度融合，以培养既懂理论又具备智能化操作能力的高素质技术技能人才。然而，课程建设过程中往往存在“课有AI而师无能”的矛盾：教师普遍缺乏了解AI原理的基础，或无法将AI技术有效地融入教学设计与实训环节，导致课程建设成效不显著。教师胜任力提升成为AI融入高职课程建设的关键挑战。因此，深入研究高职教师在AI技术融入课程建设过程中的胜任力提升路径，具有重要的理论价值与实践意义。这不仅有助于完善教师专业发展体系，也可为高职院校课程改革与校企深度合作提供支撑。
第一章 理论基础与文献综述
1.1 胜任力理论与教师专业发展
胜任力理论最早由心理学与管理学领域提出，用于描述个体在特定岗位上表现卓越所需的知识、技能、态度与价值观等特质。胜任力框架强调三层结构：核心胜任力（价值观与动机）、专业胜任力（专业知识与技能）、职能胜任力（任务执行的具体能力）。教师专业发展理论认为，教师的专业成长不仅受个人因素影响，还需系统的培养体系与支持环境。结合二者，教师胜任力可理解为教师在教学实践中持续改进、创新和高效达成教学目标的能力结构体系，包括认知基础、教学设计、技术应用与反思发展等维度。
1.2 人工智能技术融入课程建设的特点
将AI技术融入课程建设，需满足以下几个特点：
1. 技术驱动与学科融合：不仅仅是简单地在课堂中引入AI话题，更强调AI算法、智能技术与专业领域知识点的深度交织。
2. 项目化与实训导向：通过项目任务驱动，将AI原理理论转化为可操作的实训环节，让学生在真实或仿真环境中掌握智能系统的搭建与应用。
3. 数据驱动的个性化学习：基于AI平台收集学生学习行为与绩效数据，动态调整课程进度与教学策略，注重学生个性化知识构建。
4. 持续迭代与反馈：在课程建设与实施过程中，利用AI技术收集教学效果数据，及时进行课程迭代与教师反馈，形成教学闭环优化机制。
1.3 国内外研究综述
1.3.1 国外研究动态
欧美国家较早探索AI与职业教育的融合，典型案例有美国社区学院与地方企业合作搭建的“智能制造实验室”，鼓励教师通过企业挂职参与智能工厂项目，实现AI教学与产业实践深度融合。英国、德国的“双元制”职业教育加强校企协同，多所职业技术学院开设“AI与智能制造”模块课程，并组织教师赴企业进行技术交流。研究者从教师数字素养、AI平台使用能力与教学设计能力三个维度，对教师开展系列培训，关注其AI教学能力转化效果。
1.3.2 国内研究现状
国内研究主要集中在以下几方面：第一，讨论教师信息化能力与AI技术基础知识的培养，但更侧重于理论阐释，缺乏系统化胜任力框架。第二，部分院校尝试在机电、电子信息等专业设立“智能制造”“智慧物流”等AI相关课程，关注课程建设的实践效果，但多为经验性总结，缺少对教师能力体系和提升路径的深度研究。第三，少数学者基于TPACK模型探讨教师AI教学设计能力，提出混合式教学、翻转课堂等创新方法，但未形成针对高职教师整体胜任力提升的系统路径。综上，国内外研究在AI技术融入职业教育方面已有一定成果，但对“教师胜任力”层面的剖析与路径设计仍需进一步拓展。
第二章 高职教师AI融入课程建设胜任力现状分析
2.1 胜任力维度与评价指标设计
基于胜任力理论与AI课程建设特点，本文将高职教师AI融入课程建设胜任力划分为五大维度：
1. 认知基础维度：AI技术基础知识理解、教育技术理论素养、行业应用场景认知；
2. 技术技能维度：AI开发工具与平台使用能力（如Python、TensorFlow、数据分析软件）、仿真系统操作技能；
3. 教学设计维度：课程结构设计能力、AI项目式教学方案设计能力、线上线下混合教学设计能力；
4. 校企协同维度：企业资源整合能力、产教融合项目实施能力、校企联合师资培养能力；
5. 持续发展维度：教学反思与自我提升能力、学习分析与课程迭代能力、团队协作与跨学科协同能力。
以此为基础，设计了包括20个二级指标（每维度4～5项）与若干三级可量化指标（如“参与AI项目数”“开展项目式教学次数”“在线课程平台使用频次”“企业挂职实践时长”等），构建教师胜任力评价问卷与访谈提纲。
2.2 调研方案与样本概况
2.2.1 调研设计
1. 问卷调研：面向A省与B省各两所示范高职院校共计300名在岗教师，发放胜任力自评问卷，涵盖上述五大维度的二三级指标，采用Likert五级量表进行测量；
2. 访谈调研：在问卷基础上，甄选24名代表性教师（每校6名，包括骨干教师、青年教师与校企联合培养骨干）进行半结构化访谈，重点了解教师在AI融入课程建设中的实践经验与需求；
3. 案例收集：收集4个成功“AI融入高职课程”典型案例，涵盖机电技术、电子信息、护理管理与财经会计四个专业，为实证分析提供场景参考。
2.2.2 样本基本情况
共回收有效问卷276份，有效回收率92%；其中男教师占62%，女教师占38%；职称分布：教授级及以上5%，副教授25%，讲师40%，助教30%；教龄在5年以下教师占28%，5～15年占54%，15年以上占18%；专业领域涵盖机电技术（30%）、电子信息（25%）、护理管理（20%）、财经会计（25%）。访谈教师中，企业挂职与国际合作经验占36%，校内授课经验平均10年以上。
2.3 胜任力现状统计分析
2.3.1 认知基础维度现状
AI基础知识掌握度：平均得分3.1（满分5），仅有22%的教师表示能系统理解深度学习与神经网络原理，多数教师对AI算法知识停留在入门水平。教育技术理论素养得分3.4，行业应用场景认知得分3.0，表明教师在跨学科融合与行业前沿认知上仍有差距。
2.3.2 技术技能维度现状
在AI开发工具使用能力方面，教师平均得分2.8，仅有15%的教师能够自行编写简单机器学习模型；仿真系统操作技能得分3.2，部分院校配备仿真平台，但教师使用频次及深度不够。总的来看，教师在技术技能层面普遍不足，难以独立实现AI教学资源开发与维护。
2.3.3 教学设计维度现状
课程结构与项目式教学设计能力得分3.0，只有18%的教师开展过完整的AI项目式教学；线上线下混合教学设计能力得分3.3，部分教师尝试翻转课堂与混合式模式，但大多数停留在传统课堂加线上辅助环节。教师缺乏系统化的AI教学设计方法，难以将技术应用与教学目标深度融合。
2.3.4 校企协同维度现状
企业资源整合能力得分2.9，教师对企业资源获取渠道不熟悉；产教融合项目实施能力得分3.1，多数合作项目仅限于学生实训环节，对教师专业能力提升帮助有限；校企联合师资培养能力得分2.7，仅有10%的教师参与企业挂职。校企协同深度与持续性不足，制约了教师学术与实践能力的协同提高。
2.3.5 持续发展维度现状
教学反思与自我提升能力得分3.5，教师在教学实践后会进行一定程度的反思；学习分析与课程迭代能力得分2.8，缺乏系统的数据收集与分析工具；团队协作与跨学科协同能力得分3.0，一些教师曾参与校内教研团队，但跨学科协作经验仍较少。整体来看，教师持续发展能力需结合AI技术与学科发展建立更完善的反思与协同机制。
2.4 现状小结
综合数据分析可见，高职教师在AI融入课程建设的五大胜任力维度中，均存在不同程度的能力短板：
1. 认知基础不够扎实，难以支撑深度教学设计；
2. 技术技能薄弱，制约教学资源和实训平台的开发与应用；
3. 教学设计层面缺乏系统化方法，项目式与混合式教学实施不足；
4. 校企协同深度有限，教师产教融合实践机会少；
5. 持续发展机制不完善，学习分析与课程迭代能力欠缺。
这些现状为第四章探讨教师胜任力提升路径提供了依据，亟需通过多元化路径进行针对性培养与支持。
第三章 高职教师AI课程胜任力提升存在的问题
3.1 培训体系与资源配置不均衡
1. 培训内容碎片化：现有培训多聚焦基础知识与工具操作，缺乏行业应用与教学设计层面的深度指导，无法满足教师在AI与课程融合时的综合能力需求。
2. 培训方式单一：主要以线下讲座或线上公开课为主，缺少项目化实践与企业研修机会，教师难以将培训所学转化为实战能力。
3. 资源配置失衡：部分示范院校配备AI实验室与专业研发团队，但多数中小院校缺乏相应硬件与技术支持，教师在技术技能提升上存在瓶颈。
3.2 课程设计与教学方法缺乏系统性
1. 教学设计缺乏标准流程：教师对AI课程建设的流程认识不足，往往在课程拆解、学习目标与教学活动设计等方面缺乏系统化方法，导致教学效果不理想。
