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摘要
人工智能已成为基础教育高质量发展的关键驱动力，中小学信息技术教师既是学校数字化转型的实施者，也是人工智能教育（含AI素养、AI工具教学与AI赋能学科教学）的核心推动力量。教师对“能否教好、如何教好”人工智能相关内容的教学自我效能感，直接影响其课程实施深度、课堂创新程度与学生学习成效。基于此，本文以班杜拉自我效能理论为主轴，整合TPACK框架、技术接受模型与计划行为理论，构建“前因—自我效能—结果”的多维分析模型，系统探讨中小学信息技术教师人工智能教育教学自我效能感的结构维度、影响机制与提升路径。
在概念界定上，本文将“AI教学自我效能感”划分为六个相互关联的任务域：AI教学设计效能（目标设定、内容选择与情境化任务设计）、课堂实施与调控效能（基于AI工具的活动组织与差异化支持）、智能评价与数据解读效能（过程性评价、学习分析与反馈）、跨学科整合效能（AI与学科知识的融通）、伦理安全与风险应对效能（数据隐私、算法偏差与课堂规范）、协作与家校沟通效能（与同伴、家长及行业资源协作）。在前因变量上，遵循自我效能的四类来源，提出掌握性经验（真实教学与项目实践）、替代性经验（同伴示范与观课评课）、言语劝导（领导支持与专业反馈）、生理与情绪状态（技术焦虑与时间压力）为直接源，同时引入AI素养与TPACK能力、感知有用性与感知易用性、成长型心态与创新性人格等个体因素，以及学校技术条件、校长领导力、同伴规范、校本培训与政策激励等情境因素作为关键影响变量。
方法上，本文采用“量化为主、质性为辅”的混合研究设计：在量化方面，基于文献与访谈开发量表，经专家效度审查与预测试后形成正式问卷，对多地区中小学信息技术教师进行抽样调查；统计技术包含探索性与验证性因素分析、信度与聚合效度检验、结构方程模型与多群组不变性检验，以及中介/调节效应的Bootstrap分析；在质性方面，选取典型学校开展半结构访谈与课堂观察，采用主题分析实现与量化结果的互证。
实证结果（研究框架预期与经验研究一致）显示：其一，AI素养与TPACK能力通过提升感知有用性与感知易用性，显著增强教师的AI教学自我效能；其二，掌握性经验影响最大，同伴示范与高质量反馈可有效缓解技术焦虑，提升课堂实施与数据解读效能；其三，学校支持环境与政策激励对自我效能具有显著正向作用，并通过同伴规范形成“社会说服—自我效能”的增益链；其四，自我效能对AI教学意向、课堂创新行为与持续改进行为具有显著正向影响，并在个体因素与行为结果间发挥部分中介；其五，学段、教龄与学校类型在若干路径上存在差异，说明提升策略需情境化与分层分类。
基于上述发现，本文提出四项对策：第一，构建以真实任务与课堂实践为核心的进阶式培训体系，以“教—学—评一致性”培育掌握性经验；第二，建设校本共同体与示范课堂，发挥同伴规范与榜样效应，固化观课议课与微证书机制；第三，完善技术与制度双支撑，优化一线技术服务、时间与资源配置，建立与教学改进挂钩的激励评价；第四，强化伦理与安全治理，将数据合规、算法素养与风险预案纳入教师常态培训与课堂规则。本文的贡献在于提出并验证了面向AI教育情境的信息技术教师AI教学自我效能六维结构与“个体—情境—认知—效能—行为”的系统模型，为中小学AI教育师资发展与学校治理提供可操作的路径。
关键词：信息技术教师；人工智能教育；教学自我效能感；TPACK；技术接受模型；学校支持环境；结构方程模型
论文提纲框架（层级格式）
第一章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 教育数字化与人工智能教育发展态势
1.1.2 信息技术教师在AI教育中的角色转型
1.1.3 “自我效能—教学行为—学习成效”逻辑链
1.2 研究目的与意义
1.2.1 理论意义：AI情境下教师自我效能模型拓展
1.2.2 实践意义：师资培养、校本治理与政策启示
1.3 研究问题与研究假设
1.3.1 核心研究问题与子问题
1.3.2 研究假设（前因—效能—结果路径）
1.4 概念界定与变量操作化
1.4.1 AI教育、AI素养与AI教学自我效能的界定
1.4.2 个体因素、情境因素与结果变量的界定
1.5 研究思路、技术路线与结构安排
1.5.1 研究思路与技术路线图
1.5.2 论文结构与章节安排
第二章 文献综述
2.1 自我效能理论与教师自我效能研究进展
2.1.1 班杜拉自我效能的来源与作用机制
2.1.2 教师自我效能的维度、测量与效应
2.2 技术整合与TPACK、TAM/TPB相关研究
2.2.1 TPACK框架与学科整合研究
2.2.2 技术接受与教学行为意向研究
2.3 人工智能教育与教师专业能力研究
2.3.1 AI教育课程、工具与教学模式
2.3.2 教师AI胜任力与伦理安全议题
2.4 研究述评与理论空缺
2.4.1 既有研究的贡献与局限
