25 浏览摘要
随着互联网技术和人工智能（AI）技术的迅猛发展，高职教育逐渐从传统线下教学向线上教学延伸。在线课程开发已成为高职教师教学创新和教学模式转型的重要环节。然而，当前高职教师在在线课程开发中普遍存在技术应用能力不足、教学设计水平参差不齐、对AI辅助工具的使用缺乏经验等问题。本文基于胜任力理论和在线教育理论，探讨人工智能辅助下高职教师在线课程开发能力提升的路径。通过文献分析、问卷调研和访谈，本文构建了高职教师在线课程开发能力模型，并在此基础上提出针对性的能力提升策略，包括完善AI辅助工具培训体系、构建产学研协同创新平台、优化在线课程开发流程和强化案例驱动的实践研修机制。研究旨在为高职院校教师在线课程开发能力提升提供理论基础与实践指导，促进高职教育质量和教学效果的提升。
关键词
人工智能；高职教师；在线课程开发；能力提升；教学设计
一、引言
1. 研究背景
互联网+教育时代，在线教育模式在全球范围内高速发展，高职教育也不例外。尤其在新冠疫情期间，全国高职院校纷纷开启在线教学，在线课程开发能力成为教师必须掌握的核心技能之一。与此同时，人工智能技术在教育领域的渗透逐渐加深，智能推荐、在线测评、学习分析等AI工具为在线课程开发提供了新的技术支撑，为教师实现课程设计的智能化、资源组合的个性化和教学效果的精准化奠定了基础。
2. 研究意义
（1）理论意义：本文以胜任力理论为支撑，将AI辅助视角引入高职教师在线课程开发能力研究，丰富了在线教育与教师专业发展理论。
（2）实践意义：通过建立在线课程开发能力模型并提出AI辅助能力提升路径，能为高职院校教师培训、教学资源建设和教学管理提供实用参考，推动在线教育质量持续提升。
3. 研究内容与方法
本文主要研究内容包括：
（1）构建人工智能辅助下高职教师在线课程开发能力的理论模型；
（2）调研当前高职教师在线课程开发能力现状与AI工具应用现状；
（3）分析制约高职教师能力提升的主要问题；
（4）提出基于AI辅助的在线课程开发能力提升策略与实施路径。
研究方法包括：文献分析法、问卷调查法、访谈法与案例分析法。
二、理论基础与文献综述
1. 胜任力理论概述
胜任力理论最早来源于管理学领域，指个体在特定岗位上持续取得卓越绩效所必备的要素，包括知识、技能、态度与价值观等。教师胜任力强调教师在教学过程中的专业知识、教学能力、技术应用能力和持续学习能力。在线课程开发能力可视为教师胜任力在在线教育环境下的一种具体体现。
2. 在线课程开发理论与实践
在线课程开发是指教师利用网络技术与教学设计理念，将课程内容数字化、模块化并发布到在线教育平台，以实现学生远程学习和自主学习。主流开发模型包括ADDIE（分析Analysis、设计Design、开发Development、实施Implementation、评价Evaluation）模型与ASSURE模型。这些模型强调从需求分析到效果评估的全流程闭环，并重视学习者需求、教学策略、技术支持与评估反馈的有机结合。
3. 人工智能辅助教学的研究进展
人工智能在教育中的应用包括智能推荐系统、学习分析、大数据评估、在线测评、自动批阅、虚拟仿真实验等。相关研究表明，AI辅助工具能够显著提升教师教学效率和教学质量，促进个性化学习与精准教学。然而，教师对AI技术的采纳意愿与技术掌握程度参差不齐，成为影响AI辅助教学效果的关键因素。
4. 高职教师在线课程开发能力研究现状
国内外关于在线课程开发能力的研究多集中在高校教师的信息化教学能力与数字素养方面，对高职教师在在线课程开发领域的能力需求与提升路径关注不足。部分研究关注混合式教学与MOOC平台建设，但未将AI辅助视角系统纳入在线课程开发能力模型。高职院校教师面临资源匮乏、培训不足与实践经验缺乏等现实障碍，需要进一步探讨AI辅助下的能力培养模式。
5. 文献评述与研究空白
综上所述，现有研究多聚焦高校教师信息化教学能力或AI辅助教学的应用案例，缺乏基于AI辅助视角的高职教师在线课程开发能力结构研究；同时，在线课程开发能力提升路径多局限于理论阐述，缺乏系统的实证研究。本文旨在填补上述空白，通过能力模型与实证调研，为高职教师AI辅助在线课程开发能力提升提供系统性方案。
三、高职教师在线课程开发能力模型构建
1. 能力维度构建思路
基于胜任力理论与在线课程开发理论，本文从教师在线课程开发的全流程角度出发，将能力划分为以下四个维度：
（1）AI基础与平台技术应用能力；
（2）在线课程教学设计与资源开发能力；
（3）课程实施与学习支持能力；
（4）数据驱动的评价与持续改进能力。
这四大维度涵盖知识、技能与态度，是教师在AI辅助环境下完成在线课程开发与教学职责的综合体现。
2. 各维度能力要素细化
（1）AI基础与平台技术应用能力
1）AI技术基础认知：掌握人工智能核心概念、常用技术（如机器学习、自然语言处理与推荐算法等）及其在教育领域的应用价值；
2）在线教育平台使用能力：熟练使用在线教育平台（如Moodle、雨课堂、超星尔雅等）、AI辅助工具（如自动批阅系统、智能推题系统与学习分析平台）的功能；
3）教学设备与软件调试能力：掌握网络直播、视频剪辑、语音识别与图像处理等技术工具的基本操作与故障排除方法；
4）信息安全与隐私保护意识：了解在线课程中学生数据采集与使用的法律法规，具备数据加密与隐私保护的基本意识。
（2）在线课程教学设计与资源开发能力
1）需求分析与学习者画像：能够通过问卷、访谈与学习行为数据，分析学习者背景、需求与学习目标，并形成学习者画像；
2）教学目标与内容组织能力：依据课程标准与职业岗位需求，结合在线教学特点，制定模块化教学目标，设计教学内容逻辑结构；
3）多媒体与数字化资源开发能力：能够开发文本、图片、视频、动画与虚拟仿真实验等多元化教学资源，满足在线学习需要；
4）交互式学习活动设计能力：具备设计在线讨论、实时答疑、课后测验与在线协作活动的能力，提升学习者参与度与学习效果；
5）智能辅助脚本与微课制作：能够借助AI辅助工具生成知识地图、知识点提取与自动化生成微课脚本，提高课程开发效率。
（3）课程实施与学习支持能力
1）在线教学组织能力：包括直播课堂组织与录播课程管理、课程时间安排与互动环节设置等；
2）学习过程监控与指导能力：通过学习分析平台对学生在线学习行为、测验成绩与学习进度进行跟踪，及时识别学习困难并给予针对性指导；
3）在线答疑与辅导能力：熟练运用在线交流工具（如教师工作室、讨论区、即时通讯工具等）及时为学习者答疑解惑；
4）学习社区与学习共同体建设能力：能够创建在线学习小组、讨论论坛与协作平台，促进学习者之间的协同学习与经验分享；
5）技术支持与教学保障能力：能够在课程运行过程中解决网络故障、平台卡顿与资源无法访问等技术问题，保障教学顺畅。
（4）数据驱动的评价与持续改进能力
1）在线测评与智能批阅能力：能够设计在线测评题型并使用自动批阅工具对学生作业与测试进行批阅与反馈；
2）学习分析与教学决策能力：通过学习分析工具对学生学习行为与成绩数据进行挖掘，提出改进教学策略的具体建议；
3）课程效果评估与报告撰写能力：能够基于学习数据与调查问卷撰写课程效果报告，为教学改进提供数据支持；
4）教学反思与迭代优化能力：具备基于数据反馈进行课程内容更新与教学方法优化的能力，实现课程持续改进；
5）教学成果传播与知识分享能力：能够将成功经验撰写为教学案例或学术论文，并参与教学交流与研讨，提高教学影响力。
3. 能力模型图示
基于上述能力维度与要素，本文构建了“人工智能辅助下高职教师在线课程开发能力模型”，如图1所示。该模型以AI技术应用为基础，以内置过程能力（教学设计与资源开发、课程实施与学习支持）为核心，以数据驱动评价和持续改进能力为提升闭环，强调四大维度能力的协同作用。
图1 人工智能辅助下高职教师在线课程开发能力模型
（此处插入模型示意图：四个维度以圆圈呈环形，中心为数据驱动的持续改进能力，外围各维度相互连接形成闭环。）
本章在理论与实践视角下，系统提炼了AI辅助下高职教师在线课程开发所需的四大能力维度及关键要素，并构建了能力模型，为后续现状调研与策略设计奠定了坚实基础。
四、当前高职教师在线课程开发能力现状与问题分析
1. 调研设计与数据来源
1.1 调研方案
为了准确把握高职教师AI辅助在线课程开发能力现状，本文设计了包括四大能力维度在内的《高职教师在线课程开发能力现状问卷》。问卷共计40道题目，涉及AI技术应用、教学设计、课程实施与学习支持、数据驱动评价与改进等方面。采用Likert五级量表（1=非常不同意，5=非常同意）进行测量。此外，本文还对部分院校教学管理人员和骨干教师进行了半结构化访谈，以获取定性信息。
1.2 样本基本情况
本次调研选取A省、B省、C省各两所示范高职院校，涵盖工科、信息技术、护理、财经管理与艺术设计等主要专业领域。问卷共发放600份，回收有效问卷532份，有效回收率88.7%。受访教师中，男性占64%，女性占36%；职称结构为教授5%、副教授22%、讲师40%、助教33%；教龄分布：1—5年18%、6—10年46%、11—20年28%、20年以上8%。访谈对象包括12名教学管理人员和16名骨干教师。
2. 描述性统计与信度分析
2.1 描述性统计结果
（1）AI基础与平台技术应用能力维度得分均值3.18，标准差0.79，说明教师对AI技术应用认可度较高，但实际掌握程度一般；
（2）教学设计与资源开发能力维度均值3.05，标准差0.82，反映教师在教学设计与资源开发方面有一定基础，但创新与智能化程度有待提升；
（3）课程实施与学习支持能力维度均值2.98，标准差0.85，显示教师在在线教学组织与学习支持方面能力相对薄弱；
（4）数据驱动评价与持续改进能力维度均值2.87，标准差0.88，表明教师对数据驱动评价认识不足，反思与改进能力亟需增强；
综合四大维度，教师在线课程开发总体能力水平中等偏下，存在较大提升空间。
2.2 信度与效度分析
采用SPSS 26.0对问卷进行信度检验，各维度Cronbach's α值分别为：
（1）AI技术应用能力0.83；（2）教学设计能力0.85；（3）课程实施能力0.81；（4）数据驱动能力0.80；整体问卷信度0.89，均高于0.70，具有较好的一致性。
采用AMOS 24.0进行验证性因子分析，模型拟合指标：χ²/df=1.96，RMSEA=0.045，CFI=0.952，TLI=0.946，表明模型结构与数据较好契合，验证度较高。
3. 高职教师在线课程开发能力现状分析
3.1 AI基础与平台技术应用能力现状
（1）AI技术认知：约75%的教师了解人工智能基本概念，但仅有28%的教师能阐述机器学习、自然语言处理等核心算法原理；
（2）在线平台使用：68%的教师能熟练使用在线教学平台进行课件上传与管理，只有34%的教师会使用AI辅助工具（如自动批阅系统、智能推荐模块）；
（3）设备调试与维护：57%的教师遇到在线直播或平台故障时需寻求技术人员支持，说明技术维护能力不足；
（4）信息安全与隐私：仅有42%的教师关注学生数据隐私保护问题，对相关法规与合规要求认识有限。
3.2 教学设计与资源开发能力现状
（1）需求分析与内容组织：约60%的教师能够根据专业教学目标设计课程模块，但仅有30%的教师基于学习者差异进行需求分析与学习者画像；
