信息技术教师人工智能教育专业发展现状研究

　　摘要

　　在教育数字化战略与生成式人工智能加速渗透的背景下，信息技术教师既是学校人工智能课程建设与技术整合的关键执行者，也是推动学生计算思维、数据素养与AI伦理意识培养的核心力量。然而，现有研究多以“中小学教师”或“学科教师”为总体对象，缺乏对信息技术教师这一专业群体在人工智能教育专业发展上的系统性刻画，表现为能力结构边界不清、培训内容与课堂情境脱节、测量工具跨学段适配不足、校本教研与评价激励缺位等问题。基于此，本研究以信息技术教师为直接调查对象，聚焦其人工智能教育专业发展的现状、影响机制与改进路径。研究通过系统文献梳理与专家德尔菲法，构建“AI教育价值与伦理意识—AI学科知识与课程整合—智能工具与平台应用—数据素养与学习分析—过程性评价与证据生成—技术治理与安全”六维能力—发展框架，并据此编制量表；在东中西部不同地区和城乡学校实施多层抽样问卷与半结构化访谈，辅以课堂观察与校本资料分析，以SPSS和AMOS开展信度效度检验、探索性与验证性因素分析、结构方程模型与多群组不变性检验，并以质性扎根与fsQCA进行机制互证。研究发现：（1）信息技术教师的AI教育专业发展总体呈“意识领先、评价滞后、数据素养与学习分析薄弱”的结构性特征，课程整合与课堂证据生成能力成为共性短板；（2）学段（小学/初中/高中）、办学层次、教龄与职称、学校技术领导力与设备可用性、培训方式与质量在专业发展水平上存在显著差异，其中“培训的情境适配与实践化程度”较“培训时长”更能预测能力提升；（3）教师自我效能在“学校支持—专业发展表现”的路径中发挥中介作用，数字化教学文化与同伴互助对“能力—课堂转化”具有显著调节效应；（4）数据治理规范与AI伦理校本规则通过“可用—可控—可评价”的链路影响课堂整合深度。基于证据，研究提出“宏观—中观—微观”三层四环（标准对齐—课程与资源—实践与反馈—评价与激励）的系统提升路径：在宏观层面完善课程与师资标准、强化区域资源共建与伦理规范；在中观层面通过校长技术领导力、校本共同体与“任务—工具—证据”对齐机制提升教研效能；在微观层面以课例为载体推进设计型研究、微证据收集与作品化评价，构建分学段、分主题、分任务的模块化专业发展方案。研究的创新在于面向信息技术教师群体形成跨学段可比的AI教育专业发展测评工具，提出嵌入学校情境的实证路径模型，并实现量化—质性—配置三重互证，为学校层面高质量推进人工智能教育提供理论框架与操作指引。

　　关键词：信息技术教师；人工智能教育；专业发展；能力结构；TPACK（AI）；教师自我效能；技术领导力；数据素养；过程性评价；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 人工智能时代的课程改革与信息技术教师角色重构

　　1.1.2 学校数字化转型与AI教育落地的“最后一公里”问题

　　1.1.3 既有研究的不足：对象泛化、结构不清、测评与情境脱节

　　1.1.4 本研究的核心问题、研究目标与研究假设概述

　　1.2 研究意义

　　1.2.1 理论意义：AI教育专业发展框架与作用机理的整合与补充

　　1.2.2 实践意义：可迁移的测评工具与校本可操作的提升策略

　　1.3 国内外研究综述

　　1.3.1 教师AI教育能力/素养的概念、结构与标准研究

　　1.3.2 信息技术教师专业发展与TPACK整合研究

　　1.3.3 学校技术领导力、数字化文化与教师发展的关系

　　1.3.4 AI教育伦理、数据治理与课堂评价研究进展

　　1.3.5 文献述评：变量选择、结构维度、研究方法与不足

　　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 信息技术教师人工智能教育专业发展之内涵与外延

　　1.4.3 相邻概念区分：数字素养、信息素养、计算思维、TPACK-AI

　　1.4.4 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 总体研究思路与逻辑链条

　　1.5.2 研究内容与章节安排

　　1.5.3 技术路线图与数据流程

　　1.6 研究方法与数据来源

　　1.6.1 文献研究与德尔菲专家咨询

　　1.6.2 问卷调查、访谈、课堂观察与文件分析

　　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、隐私保护与数据合规

　　1.7 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AI增强的学科教学整合视角（TPACK-AI）

　　2.2 技术接受与使用理论（TAM/UTAUT）

　　2.3 教师专业发展与自我效能理论

　　2.4 学校改进、技术领导力与数字化教学文化

　　2.5 教育数据伦理、算法透明与技术治理框架

　　2.6 社会—技术—教育生态系统视角

　　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 变量界定：社会支持、学校环境、技术可用性、教师自我效能、行为意向、专业发展表现

　　3.1.2 路径设定与研究假设（含中介与调节）

　　3.2 指标体系与量表编制

　　3.2.1 维度构想与条目生成（文献归纳+扎根编码）

　　3.2.2 专家咨询与条目修订（德尔菲两轮及一致性检验）

　　3.2.3 预调查与项目分析（区分度、相关度、信度初检）

　　3.3 测量检验与共同方法偏差处理

　　3.3.1 正式量表结构效度验证（EFA/CFA）

　　3.3.2 信度（Cronbach’s α、复合信度）与收敛/区分效度

　　3.3.3 共同方法偏差检验与控制策略

　　3.4 样本与数据收集

　　3.4.1 抽样策略与样本结构（地区/城乡/学段/职称/教龄）

　　3.4.2 数据收集流程与质量控制

　　3.4.3 研究伦理审查与数据治理说明

　　3.5 分析策略与质性设计

　　3.5.1 结构方程模型与多群组不变性检验

　　3.5.2 中介与调节效应检验

　　3.5.3 半结构化访谈的编码流程与信度保障

　　3.5.4 fsQCA配置分析与量化结果互证

　　第四章 信息技术教师人工智能教育专业发展能力结构的建构与测量

　　4.1 六维能力—发展框架界定

　　4.1.1 AI教育价值与伦理意识

　　4.1.2 AI学科知识与课程整合（含生成式AI与学段定位）

　　4.1.3 智能工具与平台应用（任务匹配与工具选型）

　　4.1.4 数据素养与学习分析（数据采集、清洗、解释与可视化）

　　4.1.5 过程性评价与证据生成（微证据、学习档案与作品化）

　　4.1.6 技术治理与安全（数据合规、算法偏见与风险预防）

　　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结果

　　4.3.2 学段与办学层次的测量不变性检验

　　4.4 能力等级划分与典型画像

　　4.4.1 分级标准与阈值

　　4.4.2 典型教师画像与差距诊断

　　第五章 信息技术教师人工智能教育专业发展现状分析

　　5.1 样本特征与学校信息化画像

　　5.1.1 基本信息与培训经历

　　5.1.2 学校设备可用性与平台栈

　　5.1.3 校本制度与评价激励现状

　　5.2 专业发展总体水平与结构特征

　　5.2.1 各维度均值、差异与短板识别

　　5.2.2 “意识—应用—评价—治理”的链路断点分析

　　5.3 群体差异比较

　　5.3.1 学段、教龄、职称、城乡与区域差异

　　5.3.2 培训方式（工作坊/课例研究/MOOC/共同体）的影响差异

　　5.3.3 技术领导力与数字化文化对发展的差异性影响

　　5.4 课堂应用与痛点

　　5.4.1 任务—工具—证据三对齐度测评

　　5.4.2 常见应用场景与落地障碍（时间、评价、资源、伦理）

　　第六章 影响机制与路径效应分析

　　6.1 结构方程模型结果

　　6.1.1 模型拟合与修正指数

　　6.1.2 直接效应与总效应分析

　　6.1.3 中介效应：教师自我效能与行为意向

　　6.1.4 调节效应：技术领导力与数字化教学文化

　　6.2 质性互证：访谈与课堂观察

　　6.2.1 样本与流程

　　6.2.2 开放式/主轴/选择性编码与主题提炼

　　6.2.3 关键母题与机制解释（支持、规范、效能、转化）

　　6.3 fsQCA配置分析

　　6.3.1 条件变量设定与校准

　　6.3.2 高水平专业发展的充分配置

　　6.3.3 低水平专业发展的风险配置

　　6.4 综合研究发现

　　6.4.1 共性短板与关键杠杆

　　6.4.2 情境差异与机制解释

　　6.4.3 证据导向的改进要点

　　第七章 信息技术教师人工智能教育专业发展的提升路径

　　7.1 宏观层面：标准与政策供给

　　7.1.1 完善课程标准与教师专业标准（分学段、分主题模块化）

　　7.1.2 区域资源共建与优质课程包推广

　　7.1.3 AI伦理与数据治理校际协同规范

　　7.2 中观层面：学校治理与制度支持

　　7.2.1 校长技术领导力与数字化文化营造

　　7.2.2 “新基建+新平台”与可用性、可控性、可评价性

　　7.2.3 校本共同体与“任务—工具—证据”对齐机制

　　7.2.4 实践学分与证据型评价激励体系（课例—微证据—成果包）

　　7.3 微观层面：教师专业成长与课堂改进

　　7.3.1 以课例为核心的设计型研究与同伴互助

　　7.3.2 数据素养与学习分析的项目化训练

　　7.3.3 过程性评价工具箱与作品化评价清单

　　7.3.4 自我效能提升策略：小目标递进、即时反馈与公开展示

　　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、责任分工、关键里程碑与成效指标

　　第八章 实证案例与校本验证

　　8.1 高中案例：AI赋能算法与数据主题教学改进

　　8.1.1 设计、实施与证据收集

　　8.1.2 学习成效与教师发展变化

　　8.1.3 反思与优化

　　8.2 初中案例：生成式AI支持的信息检索与信息伦理教学

　　8.2.1 任务设计与工具选型

　　8.2.2 学习分析与过程性评价

　　8.2.3 可迁移模板与边界条件

　　8.3 小学案例：图像识别项目化学习的跨学科整合

　　8.3.1 课例流程与学生作品

　　8.3.2 课堂证据与学习成就

　　8.3.3 推广路径与适配建议

　　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 研究局限与改进方向

　　9.4 未来研究：纵向追踪、自动化证据采集与跨区域比较

　　参考文献

　　附录

　　附录A：信息技术教师人工智能教育专业发展量表（正式版）

　　附录B：半结构化访谈提纲与课堂观察记录表

　　附录C：专业发展等级判定与课堂证据清单

　　附录D：校本AI伦理与数据治理操作指引