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在教育数字化转型与生成式人工智能快速渗透的背景下，中小学教师作为课堂教学与教育治理的关键主体，其人工智能教育能力的结构化认知与可操作的提升路径直接关系到学校层面的教与学革新。然而现有研究多聚焦某一学段或单一能力维度，存在概念口径不一、能力结构边界模糊、测量工具缺乏跨学段适配性、提升策略与学校组织情境脱节等问题。基于此，本文以“中小学教师人工智能教育能力结构与提升路径”为核心议题，旨在：一是明晰“教师人工智能教育能力”的内涵与边界，构建兼具通用性与学段差异适配性的能力结构框架；二是编制并验证量表，呈现中小学教师的整体水平与群体差异；三是揭示组织—技术—个体多层因素的作用机理，形成可落地的宏—中—微三层提升路径。研究首先通过系统文献分析与专家德尔菲法，提出由“价值与伦理意识、智能教学设计与应用、数据素养与学习分析、过程性评价与反馈、协同创新与课程整合、技术治理与安全”六个一级维度与若干二级指标构成的能力结构，并在小样本预研基础上形成正式问卷。随后在不同地区、学段与学科开展大规模问卷与访谈，运用探索性与验证性因素分析检验结构效度，采用结构方程模型与多群组不变性检验考察“社会支持—学校环境—教师自我效能—行为意向—能力表现”的路径关系，并以质性扎根与fsQCA进行机理互证。研究发现：（1）中小学教师人工智能教育能力呈现“意识先行、应用滞后、评价最弱”的典型结构特征，评价与数据素养是共同短板；（2）学段、学科、教龄、学校信息化基础与培训质量在能力表现上存在显著差异，培训“质量与情境适配度”而非“时长”对能力提升更关键；（3）教师自我效能在学校技术领导力与能力表现之间发挥中介作用，数字化教学文化对能力—行为转化具有显著调节效应；（4）设备充足度与数据治理规范性通过“可用性—可控性—可评价性”的链路影响课堂整合深度。基于上述证据，本文提出国家标准与课程指南、区域与学校治理机制、教师专业发展与实践共同体相衔接的“三层四环”（标准对齐—课程与资源—实践与反馈—评价与激励）提升路径，并给出“学段差异化模块化培训”“课堂AI应用的任务—工具—证据三对齐”“数据与伦理双清单”等可操作方案。研究的创新在于：形成跨学段可比的能力结构与量表，提出面向学校情境的系统提升路径，实现量化模型与质性证据的互证整合，为中小学阶段人工智能教育高质量推进提供理论框架与实践指引。
关键词
中小学教师；人工智能教育；能力结构；量表编制；结构方程模型；教师自我效能；学校技术领导力；提升路径
提纲框架（硕士论文）
摘要
（不需英文摘要）
第一章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 国家战略与课程改革对教师人工智能教育能力的新要求
1.1.2 生成式人工智能场景下课堂教学与教育治理的能力缺口
1.1.3 既有研究的局限：概念分散、结构不清、测量工具与学段适配不足
1.1.4 本研究的核心问题与研究目标
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义：能力结构框架与作用机理的补充与整合
1.2.2 实践意义：学校层面可落地的能力提升路径与评价工具
1.3 国内外研究综述
1.3.1 教师人工智能教育能力/素养概念与框架研究
1.3.2 教师能力测评工具与验证研究
1.3.3 学校环境、技术领导力与教师能力关系研究
1.3.4 研究述评与启示：变量选取、结构维度与方法路径
1.4 概念界定与研究边界
1.4.1 人工智能教育（AI in Education）的工作定义与范围
1.4.2 教师人工智能教育能力的内涵、外延与与相邻概念区分（如信息素养、数字素养、TPACK）
1.4.3 中小学学段差异与本研究的适配边界
1.5 研究思路、内容与技术路线
1.5.1 研究思路与总体框架
1.5.2 研究内容与章节安排
1.5.3 技术路线图
1.6 研究方法与数据来源
1.6.1 文献研究与德尔菲法
1.6.2 问卷调查、访谈与课堂观察
1.6.3 数据分析方法（EFA/CFA、SEM、多群组不变性、中介/调节、fsQCA）
1.6.4 研究伦理与数据合规说明
1.7 研究创新点与可能局限
1.7.1 创新点
1.7.2 可能局限与风险控制
第二章 理论基础与分析框架
2.1 TPACK与学科教学整合视角
2.2 技术接受与使用理论（TAM/UTAUT）
2.3 教师自我效能与专业成长理论
2.4 学校改进与技术领导力理论
2.5 生态系统与社会技术系统视角
2.6 教育数据伦理与AI治理框架
2.7 分析框架构建：个人—组织—环境三层耦合模型
第三章 研究设计
3.1 研究框架与模型假设
3.1.1 变量与路径设定（社会支持、学校环境、技术可用性、教师自我效能、行为意向、能力表现）
3.1.2 研究假设提出（含中介与调节效应假设）
3.2 能力结构与指标体系构建
3.2.1 指标初选：文献归纳与扎根编码
3.2.2 专家咨询与德尔菲法修订
3.2.3 结构框架（一级维度—二级指标—可观测条目）
3.3 工具开发与测量检验
3.3.1 量表编制与题项设计原则
3.3.2 预测试与条目筛选（项目分析、信度初检）
3.3.3 正式量表的信度、效度与共同方法偏差检验
3.4 样本与数据
3.4.1 样本构成（地区/城乡、学段、学科、教龄、职称）
3.4.2 数据收集过程与质量控制
3.4.3 研究伦理、隐私与数据治理
3.5 数据分析策略
3.5.1 EFA/CFA与结构方程模型
3.5.2 多群组不变性检验与差异比较
3.5.3 中介与调节效应检验
3.5.4 质性访谈的编码流程与fsQCA配置分析
第四章 中小学教师人工智能教育能力结构的建构与测量
4.1 能力结构维度界定
4.1.1 价值与伦理意识
4.1.2 智能教学设计与应用（含生成式AI应用）
4.1.3 数据素养与学习分析
4.1.4 过程性评价与反馈
4.1.5 协同创新与课程整合（跨学科/项目化）
4.1.6 技术治理与安全（含数据合规、风险防控）
4.2 指标体系与操作化定义
4.3 量表结构验证与测量等值性
4.3.1 探索性与验证性因素分析
4.3.2 学段与学科的测量不变性检验
4.4 能力等级划分与判别标准
4.4.1 等级划分方法
4.4.2 典型画像与证据样例
第五章 中小学教师人工智能教育能力的现状与差异
5.1 样本特征与学校信息化画像
5.2 能力总体水平与结构特征
5.3 群体差异与影响因素的初步比较
5.3.1 学段、学科、教龄、职称差异
5.3.2 城乡、区域与学校层面差异
5.3.3 设备与平台可用性、培训经历与质量差异
5.4 课堂应用与情境要素
5.4.1 任务—工具—证据对齐度
5.4.2 常见应用场景与痛点分析
第六章 影响机制与路径效应分析
6.1 结构方程模型检验
6.1.1 模型拟合与修正
6.1.2 直接效应与总效应
6.1.3 中介效应（教师自我效能、行为意向）
6.1.4 调节效应（技术领导力、数字化教学文化）
6.2 质性访谈与课堂观察
6.2.1 研究样本与过程
6.2.2 开放式/主轴/选择性编码
6.2.3 关键母题与机制解释
6.3 fsQCA配置视角的多重因果
6.3.1 条件变量设定与校准
6.3.2 高能力表现的充分配置
6.3.3 低能力表现的风险配置
6.4 综合研究发现
6.4.1 共性短板与关键杠杆
6.4.2 学段差异的机制解释
6.4.3 组织情境对能力转化的作用
第七章 提升路径与实施方案
7.1 宏观层面：标准与政策供给
7.1.1 完善国家教师能力标准与课程指南（分学段模块化）
7.1.2 构建教育数据治理与AI伦理规范体系
7.1.3 区域协同与资源均衡（乡村学校支持计划）
7.2 中观层面：学校治理与制度设计
7.2.1 校长技术领导力与数字化教学文化营造
7.2.2 “新基建+新平台”：可用性、可控性与可评价性提升
7.2.3 校本教研与共同体：任务—工具—证据三对齐机制
7.2.4 评价与激励：课堂证据驱动与实践学分制
7.3 微观层面：教师专业发展与课堂实践
7.3.1 学段差异化与学科定制化培训路径
7.3.2 以课例为核心的设计型研究与同伴互助
7.3.3 自我效能提升策略：小目标递进、即时反馈与作品化评价
7.3.4 课堂AI使用“十条规范”与情境化风险防控清单
7.4 “三层四环”行动方案与实施路线图
7.4.1 标准对齐—课程与资源—实践与反馈—评价与激励
7.4.2 时间表、责任人、关键里程碑与成效指标（KPI）
第八章 实证案例与验证
8.1 小学案例：生成式AI支持的过程性评价改进
8.1.1 设计、实施与证据收集
8.1.2 学习成效与教师能力变化
8.1.3 反思与优化
8.2 初中案例：AI赋能项目化学习的跨学科整合
8.2.1 任务设计与工具选型
8.2.2 合作学习与学习分析
8.2.3 产出评价与迁移
8.3 外部效度讨论与可复用模板
8.3.1 校际推广边界与条件
8.3.2 课程包与操作手册要点
第九章 结论与展望
9.1 主要结论
9.2 理论贡献与实践启示
9.3 研究局限
9.4 未来研究方向（能力纵向发展、课堂证据自动化采集、跨区域比较等）
参考文献
附录
附录A：中小学教师人工智能教育能力量表（正式版）
附录B：访谈提纲与课堂观察记录表
附录C：能力等级判定与课堂证据清单
附录D：课堂AI使用规范与数据伦理指引
