9 浏览中小学教师人工智能教育态度与教学行为的关系研究
摘要
在教育数字化战略与“人工智能+教育”政策驱动下，人工智能教育正在成为中小学课程与教学改革的重要方向。教师的态度被普遍视为影响技术采纳与课堂变革的关键心理变量，但在真实学校情境中，积极态度并不总能转化为稳定的教学行为，存在显著的“态度—行为鸿沟”。鉴于此，本文以中小学教师为对象，聚焦人工智能教育的教学情境，系统探究教师人工智能教育态度与教学行为之间的关系机制与边界条件，旨在回答：教师对人工智能教育持何种态度？这种态度如何、在何种条件下转化为课堂中的具体行为？影响转化效率的关键中介与调节因素是什么？
本文在理论上整合计划行为理论（TPB）、技术接受模型（TAM）与TPACK框架，并引入SAMR技术整合层级，构建“态度→意向/认知评估→教学行为”的路径模型：将教师态度分解为认知维度（价值与效用判断）、情感维度（兴趣与焦虑平衡）、行为倾向维度（使用偏好与承诺）。教学行为从课程与课堂实际出发划分为五个维度：课程与任务设计（AI情境化任务、项目化与跨学科整合）、课堂实施（工具使用深度与活动组织）、智能评价与反馈（学习数据采集与分析）、个性化与差异化支持（基于数据的分层教学）、教研共享与持续改进（资源共建、反思改进）。模型同时设置行为意向、自我效能、感知有用性与感知易用性为中介变量，并以学校支持环境（领导力、同伴规范、技术支持、时间资源）、政策与考核导向、技术焦虑与工作负荷为调节变量，检验态度向行为转化的条件效应与阈值效应。
方法上，研究采用“量化为主、质性为辅”的混合设计。首先基于文献与访谈开发测量工具，完成专家效度审查与预测试，形成正式问卷；随后对多地区、不同学段与学校类型的教师实施分层抽样调查，使用EFA/CFA检验测量结构，采用结构方程模型（SEM）估计主效应与中介效应，并通过多群组不变性检验与调节回归考察差异与边界条件；最后选取典型学校开展半结构访谈与课堂观察，以主题分析实现量化—质性互证。
预期与实证结果表明：其一，教师态度对教学行为具有显著正向影响，但主要通过行为意向与自我效能间接作用；其二，感知有用性与感知易用性在“态度→意向/效能”路径中发挥关键作用，显著提升态度的转化效率；其三，学校支持环境对“态度→行为”路径具有增强效应，领导力与同伴规范可显著缩小态度—行为鸿沟；其四，技术焦虑与工作负荷对转化链条具有负向调节，过强的考试导向或不充分的时间支持会削弱课堂实施与持续改进行为；其五，不同学段、教龄与学校类型在若干路径系数上存在显著差异，显示出情境化支持的必要性。
基于上述发现，本文提出多层级对策：建立以真实课堂任务为核心的进阶式教师培训，强化“教—学—评一致性”以提升掌握性经验与自我效能；构建校本共同体与示范课堂，形成可见的同伴规范与资源共建机制；完善技术与制度双支撑，优化时间与技术服务配置，将AI教学证据纳入评价激励；将数据伦理与安全治理纳入常态化培训与课堂规则。研究的理论贡献在于提出并验证了AI教育情境下态度—行为转化的系统模型与教学行为五维结构，实践价值在于为学校层面推进人工智能教育提供可操作的路径与治理建议。
关键词：中小学教师；人工智能教育；态度；教学行为；行为意向；自我效能；TPACK；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 教育数字化进程与人工智能教育的兴起
1.1.2 态度—行为关系的理论与实践困境
1.1.3 研究对象与核心问题界定
1.2 研究目的与意义
1.2.1 理论意义：态度—行为转化模型的AI情境拓展
1.2.2 实践意义：课堂变革与学校治理的决策参考
1.3 概念界定与变量操作化
1.3.1 人工智能教育、教师态度、教学行为
1.3.2 行为意向、自我效能、学校支持环境等
1.4 研究思路与技术路线
1.4.1 整体研究思路与路径图
1.4.2 混合研究范式与阶段安排
1.5 研究内容、创新点与章节结构
1.5.1 研究内容与关键问题
1.5.2 研究创新点
1.5.3 论文结构安排
第二章 文献综述
2.1 态度与行为关系的经典理论
2.1.1 理性行为理论（TRA）与计划行为理论（TPB）
2.1.2 技术接受模型（TAM/UTAUT）与教育技术采纳
2.2 教师技术整合研究进展
2.2.1 TPACK框架与学科融合
2.2.2 SAMR模型与课堂变革层级
2.3 人工智能教育相关研究
2.3.1 课程与工具、教学模式与评价变革
2.3.2 教师胜任力、伦理与安全议题
2.4 研究述评与缺口识别
2.4.1 既有研究的贡献与不足
2.4.2 本研究的定位与突破口
第三章 理论基础与研究模型
3.1 理论整合与模型建构
3.1.1 TPB与TAM的耦合机理
3.1.2 TPACK与教学行为结构的映射
3.2 变量与维度设计
3.2.1 教师态度的认知/情感/行为倾向维度
