随着人工智能技术在教育领域的深度融入与持续迭代，教育生态正经历着从传统范式向智能化范式的转变。教师作为联接智能技术前沿与一线教育实践的枢纽，其人工智能素养的培育问题已然成为推动教育数智化转型的重要议题。在此背景下，系统阐释教师人工智能素养的学理内涵具有理论必要性。

人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统^[16]。这一概念最早由约翰·麦卡锡(John McCarthy)于1956年在达特茅斯会议上提出，并逐渐成为人工智能研究领域中的共识性概念。当前，生成式人工智能(Generative AI)与各行各业的融合正在我国加速落地，并作为通用技术载体而逐渐成为支持现代社会经济与科技发展的重要力量。在人工智能技术浪潮席卷社会各领域的背景下，个体所应具备的人工智能素养正日益成为一项基础性、关键性素养。推动全民人工智能素养的提升，也因此从一项前瞻性议题转向为顺应时代发展、回应社会需求的现实课题。

随着人工智能驱动的新一轮科技革命和产业变革不断深入，数智技术愈发成为推动教育理念、实践模式和组织架构等发生根本性变革、系统性重塑的引领力量。习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培养高素质人才。完善人工智能科研保障、职业支持和人才评价机制，为各类人才施展才华搭建平台、创造条件”^[17]，深刻回应了人工智能时代为何重塑教育形态、重塑何种教育形态，以及如何重塑教育形态等重大问题。与数字教育相比，人工智能教育更侧重于构建以元认知能力培育和数智适应性提升为核心的新型教育体系，以回应新型人机交互条件下教育交往关系、知识传递方式和育人机制的系统性变革。当前，世界各国正积极推进人工智能教育的学理重构，倡导在价值规范基础上推进教育领域的系统性改革，以促进教育者和受教育者人工智能素养的同步提升，更好发挥人工智能技术在教育领域的积极作用，彰显教育的公共属性。

科学理解数字素养是精准把握人工智能素养概念的前置基础。近年来，党和国家高度重视公民素养尤其是数字素养培育问题。《提升全民数字素养与技能行动纲要》明确指出，数字素养与技能是“数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新、安全保障、伦理道德等一系列素质与能力的集合”^[18]，表明数字素养主要回应个体适应数字社会的基础能力要求。与之相比，人工智能素养更倾向于强调在基础能力之上更高阶的能力，“AI素养不仅是对技术的理解和应用，更是一种全面的、与时俱进的技能和知识体系”^[19]，在此意义上，人工智能素养是数字素养在智能时代的深化发展，体现了现代公民核心素养要求由数字工具使用向智能系统理解与人机协同参与的进一步拓展。

从能力结构的关系上看，数字素养与人工智能素养之间呈现出一种由低阶向高阶演进的动态逻辑。数字素养主要回应个体运用数字技术获取、处理和使用信息的基本要求，人工智能素养则进一步指向对算法逻辑、数据机制、系统运行、伦理风险和创新应用的理解与把握，体现出更强的复杂性、反思性和交互性。聚焦教育领域，从解释教师群体的职业属性角度看，《教师数字素养》明确将教师数字素养界定为“教师适当利用数字技术获取、加工、使用、管理和评价数字信息和资源，发现、分析和解决教育教学问题，优化、创新和变革教育教学活动而具有的意识、能力和责任”^[20]，表明数字素养在教师群体身上具有鲜明的教育教学属性。随着人工智能深度嵌入教学设计、课堂互动、学习评价和专业发展等环节，教师所需要的已不再只是数字工具使用能力，而是进一步形成理解人工智能、驾驭人工智能，并合理、规范地应用人工智能的综合素养。就此而言，教师人工智能素养正是在教师数字素养基础上的进一步深化，其核心在于推动教师由数字工具使用者走向智能教学的设计者、人机协同教学的组织者和学生成长发展的引导者。

相较于其他职业群体而言，教师群体本身的道德示范性和教学增效诉求，使其在应对数智化时代教育生态系统性变革中具有天然优势。教师作为教育教学活动的主要承担者，普遍具有较高学历。他们视野开阔且思想活跃，接受过专业的科学研究培养和理性思维训练，能够对新事物展现出较强的接受能力和适应能力，从而为其接纳并运用人工智能映射于教育领域的诸多技术优势奠定了思想认知基础，使其能够较为迅速地把握教育数智化转型中教学方式的演变逻辑。

一方面，教师群体的道德示范性促使他们形成较强的“人工智能伦理敏感性”，简言之，教师的道德示范性本质上是教师群体的一种职业性道德敏感度和社会责任感的体现。这种特质使其在面对人工智能这种兼具强大能力和伦理风险的技术时，会本能地优先考虑其应用于教学之中的正当性、公平性和向善性，并对智能技术施加在学生身上的潜在影响保持天然的警觉，进而有边界、有温度地驾驭智能技术，而非仅仅关注其效率和便利性，最终确保技术应用不致偏离育人初心。教师的这种“人工智能伦理敏感性”是构建可信、可靠、可用的人工智能教育生态的首要防线。另一方面，教师群体的教学增效诉求促使他们对可能有助于提升教学质量的人工智能通用技术具有较强的“技术亲和性”，即只要技术工具有利于传递知识、启发思维、促进学生发展，多数教师便有内在动力去尝试和接纳这种技术。尽管这种“亲和性”可能并非源于对技术本身的热爱，而是工具理性驱动下对教学增效的追求，但在客观上，人工智能技术在个性化学习、即时反馈、资源整合、降低重复劳动等方面展现出的巨大潜力，确实契合了教师追求教学效果最优化的职业本能，使其自愿成为智能技术的积极接纳者。

在人工智能技术深刻重塑教育生态的当下，构建科学完善的教师人工智能素养框架是推动教育数智化转型的必要环节。研究基于对国内外政策法规和学术文献的系统梳理，从理论建构和实践需求双重维度出发，构建一个包含3级维度的综合评价体系，旨在为教师培训提供内容框架的同时，为教师开展自我诊断、提升人工智能应用能力明确方向。

随着人工智能加速进入教育场域，教师的角色定位与能力边界不断被调适，教师人工智能素养框架的构建体现了教育系统回应技术变革的现实要求。研究以国家互联网信息办公室《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》《新一代人工智能伦理规范》等文件中关于人工智能应用的基本要求为参照依据，以2022年11月教育部教师工作司联合科学技术与信息化司、教育技术与资源发展中心等单位共同发布的《教师数字素养》，以及2026年4月教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局等5个部门联合印发的《“人工智能+教育”行动计划》为政策导向和框架蓝本，同时充分借鉴包括《北京共识——人工智能与教育》《人工智能与教育：政策制定者指南》等国际性政策文件与能力框架，并参考联合国教科文组织发布的“全球数字素养框架”、欧盟《公民数字能力框架》、英国联合信息系统委员会《构建数字能力框架》，尝试围绕我国人工智能发展与教育数智化转型的现实境遇构建“教师人工智能素养框架”。

教师人工智能素养框架包括5个一级维度、15个二级维度和37个三级维度，见图 1。一级维度包括：人工智能认知与运用意识(A)、人工智能技术原理与通用技能(B)、人工智能的教学应用(C)、人工智能社会责任(D)，以及人工智能赋能教师发展(E)。每个一级维度由2到4个二级维度组成，每个二级维度由1到4个三级维度组成。

人工智能认知与运用意识是指教师对人工智能技术及其在教育领域应用的理解程度，以及主动将人工智能技术融入教学实践的意愿和能力。《中小学教师信息技术应用能力标准(试行)》对教师“技术素养”提出了基本要求，即“理解信息技术对改进课堂教学的作用，具有主动运用信息技术优化课堂教学的意识” ^[21]；《提升全民数字素养与技能行动纲要》主要任务的第14条中也指出，要“开展教师数字技术应用能力培训，提高教师运用数字技术改进教育教学的意识和能力”^[18]。二者为构建此维度的细化框架提供了经验借鉴。基于此，设置二级维度的细分指标如下：人工智能基本认知与价值理解维度(A1)关注教师对人工智能基本概念、教育应用图景、战略价值、价值原则，以及机遇与风险的理解；人工智能应用自觉与创新意愿维度(A2)关注教师将人工智能融入教育教学的专业自觉，包括主动学习和使用人工智能的意愿，以及开展教育智能化实践、探索、创新的能动性；人工智能技术投入主体评估维度(A3)聚焦教师在面对人工智能介入教育实践中的自我评估，包括投入时间、精力等进行技术学习的收益评估，自身任教学科或研究领域与人工智能融合的契合度评估，以及持续性投入教育智能化实践的可能性评估。指标解释见表 1。

人工智能技术原理与通用技能维度关注教师自身对通识性人工智能技术的理解和应用水平，包括对机器学习理论、神经网络与深度学习理论、自然语言处理的底层逻辑等的通识性理解，以及对国内外主流人工智能模型的基础性运用能力。《教师数字素养》在数字技术知识与技能层面明确规定，教师在日常教育教学活动中“应了解的常见数字技术知识，包括常见数字技术的概念、基本原理”“应掌握的数字技术资源应用技能，包括数字技术资源的选择策略及使用方法”^[20]，为构建此维度的指标体系提供了参鉴。基于此，设置人工智能技术原理(B1)和人工智能通用技能(B2)两个二级维度。其中，B1维度包括教师对人工智能领域的基本概念、基本原理、理论基础等的理解程度；B2维度包括教师运用主流通用大模型及相关平台进行人工智能相关活动的能力。指标解释见表 2。

人工智能的教学应用维度关注教师在教学场域中对人工智能技术的多层次应用能力。《教育信息化2.0行动计划》明确规定，要“大力提升教师信息素养”“推动教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”^[22]；《中小学教师信息技术应用能力标准(试行)》也在“组织与管理”能力层面要求教师“在信息化教学过程中，观察和收集学生的课堂反馈，对教学行为进行有效调整”“鼓励学生参与教学过程，引导学生提升技术素养并发挥其技术优势”^[21]。基于此，设置以下4项细分指标：智能化教学设计(C1)主要指教师选用人工智能技术开展学情分析、整合教学资源、设计教学活动、创设教学环境的能力；智能化教学实施(C2)指教师运用人工智能技术实施教学组织和管理的能力；智能化学业追踪评价(C3)指教师运用人工智能技术开展学业评价、学习诊断和反馈改进的能力；智能化课程思政育人(C4)指教师运用人工智能技术赋能课程思政，培养学生识别和防范人工智能意识形态风险的能力。指标解释见表 3。

人工智能社会责任是指教师在数智化教学活动中对人工智能技术运用的潜在风险、责任边界、法律要求等方面的理解、判断与遵循。《新一代人工智能伦理规范》明确了“增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养”是规范利用人工智能的6项基本伦理要求^[23]；《提升全民数字素养与技能行动纲要》第20条中指出要“强化个人信息和隐私保护”“健全个人信息和隐私保护监管机制”，在第23条中又强调“强化全民数字道德伦理规范”“加强人工智能技术治理，发展负责任的人工智能”^[18]，由此可见，人工智能伦理规范具有重要意义。基于此，设置3项细分指标：法律法规制度遵循(D1)指教师对当前我国人工智能使用的相关法律法规的了解与遵守；隐私数据安全保护(D2)指教师在人工智能教学活动中应具备的数据安全保护和网络安全防护能力，包括保护教师及学生数据隐私，维护工作数据安全等；道德伦理风险关注(D3)指教师在使用人工智能开展教学活动或学业追踪时对人工智能潜在伦理风险的预测和规避能力，包括谨防算法偏见内容误用，杜绝人工智能作弊行为，避免人工智能技术依赖等。指标解释见表 4。

人工智能赋能教师发展维度主要关注人工智能技术如何支持教师发挥专业优势，促进职业发展、教学能力提升和个人成长。《中小学教师信息技术应用能力标准(试行)》将“学习与发展”作为教师技术应用能力的核心评价指标，明确指出教师要“理解信息技术对教师专业发展的作用，具备主动运用信息技术促进自我反思与发展的意识”“积极参与技术支持的专业发展活动”“利用信息技术与专家和同行建立并保持业务联系，依托学习共同体，促进自身专业成长”“提升信息技术环境下的自主学习能力”等^[21]。基于此，将二级维度的细分指标设置如下：人工智能赋能教师自我效能感(E1)指教师通过使用人工智能工具和技术增强对自身教学能力的信心和对教学任务的掌控感；人工智能赋能教师平衡科研与教学(E2)指教师在利用人工智能进行时间管理、科研支持和教学任务分配等方面的能力；人工智能赋能教师职业发展(E3)指人工智能技术对教师短期职业适应和长远职业发展的支持和助力。指标解释见表 5。

教师人工智能素养框架的应用，重点在于将素养指标转化为教师培养、教学改进和教育治理的行动依据。基于框架的功能指向，其应用场景可归纳为5个方面。第一，用于师范教育课程建设。框架可为师范院校优化教师教育课程体系提供内容坐标，将人工智能基础认知、技术理解、教学应用、伦理规范和专业发展要求转化为课程模块，推动师范生在入职前形成必要的技术理解能力、教学转化能力和责任判断能力。第二，用于教师培训与校本研修。框架可为教师培训项目设计和校本研修实施提供内容依据，支持培训者根据教师所处学段、任教学科、岗位职责和发展阶段等因素确定差异化研修重点，推动培训内容由一般性的智能工具操作讲解，转向面向真实教学问题的课堂改进、数据分析和评价反馈。第三，用于教师人工智能素养诊断。框架可作为教师人工智能素养测评、诊断的参照标准，帮助学校识别教师个体在人工智能认知基础、技术技能、教学应用、伦理意识和发展需求等方面的差异、短板与发展需求。第四，用于教学实践改进与教育质量评价。框架可为教师开展智能化教学设计、课堂实施、学情分析、学业评价、反馈解释和课程思政融合提供实践参照和评价依据。第五，用于学校智能教育治理。框架可为学校制订教师人工智能素养发展规划、配置培训资源、完善激励机制和开展质量监测提供依据，促进教师个体素养提升、课堂教学改进和学校治理能力提升相互支撑。基于此，构建教师人工智能素养框架的更深层价值还在于，它能将“教师应具备什么素养”进一步转化为“课程如何设置、培训如何开展、能力如何诊断、教学如何改进、学校如何支持”等现实问题，为智能时代教师队伍建设提供清晰、系统、可落实的行动框架。

在完成对教师人工智能素养学理内涵的深入阐释和框架体系的系统建构后，如何将理论成果转化为切实可行的培育策略，成为本研究需要解决的关键问题。基于前文对人工智能技术应用生态、教师人工智能素养内涵特征与结构维度的分析，本研究提出从认知建构、实践赋能、生态共建、伦理内化4个层面协同发力，推动教师人工智能素养培育工作从理论建构走向实践落地。

了解人工智能的基础原理和运作逻辑是人工智能应用意识萌发的基础和前提，认知建构旨在通过系统化的培养机制，从根本上深化教师对人工智能技术的价值认同，促使其实现从被动接受人工智能到主动应用人工智能的思维转变，引导其从“工具使用者”向“智能化教学设计者”转变。“对教育系统来说，人工智能是把‘金钥匙’。” ^[24]对于教师而言，“金钥匙”就体现为对人工智能原理知识的储备和教学应用的自觉。教师人工智能知识体系的形成与持续迭代，需要通过系统化培养加以实现。首先，系统化培养强调知识结构的更新与重构，因此培养内容体系须涵盖从人工智能基本原理、教育大模型功能到人机协同教学理念的认知框架，通过分层课程体系帮助教师建立起与自身学科教学深度融合的人工智能知识图谱，理解人工智能技术在促进教育变革中的战略价值，认识人工智能发展对教育教学带来的机遇与挑战等。其次，系统化培养要注重激发教师的内生动力与应用自觉，针对部分教师存在的“不会用、不敢用”等痛点，以及可能因思维惯性产生的防御心理，需要通过案例示范、理念引领等方式揭示人工智能在赋能教学设计、教学实施、学业追踪评价等方面的深层价值，从而有效激发教师尝试应用人工智能的意愿。最后，系统化培养旨在通过长期的思想浸润，使教师把人工智能作为重构教学逻辑不可或缺的工具。只有当教师真正理解并认同人工智能在教育中的深层价值，其应用才能从形式化的技术堆砌，转向与新时代学校育人目标深度融合的教学创新，为教师利用人工智能技术赋能教学实践奠定坚实的思想基础。

人工智能技术的教学应用能力是衡量教师人工智能素养的重要标准之一，也是培育教师人工智能素养的实践归旨。实践赋能的目标在于通过场景化的协同教研，将抽象的人工智能技术认知转化为具体的智能化教学工具应用能力，从而破解教师对人工智能赋能教学实践“知易行难”的困境。习近平总书记在致国际人工智能与教育大会的贺信中强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”^[25]。其中，教师发挥着不可替代的枢纽性作用。以场景化协同教研激活教师人工智能的教学应用能力，是将“推动人工智能和教育深度融合”的宏观目标落实到“课堂教学”这一微观场域，以确保目标能够精细化落地的重要策略。具体而言，首先，创造一个压力与支持并存、个体实践与集体智慧共振的专业发展平台，让不同背景的教师在人机协同备课、观课、议课中碰撞思路，让教师在协同共研的实践中，快速实现从认知到行动、从技能掌握到素养生成的根本性跃迁。其次，利用场景化研讨，使教师的教学尝试能较为迅速地得到同行或专家的反馈，这种即时性的专业干预有利于纠正偏差，提升学习效率，使教师的能力成长路径更为清晰和高效。最后，通过真实的教学工作情境提升教师能力，将抽象的“人机协同思维”“数据驱动教学设计”等能力要求转化为教师看得见、摸得着、可操作、可改进的具体任务，使能力提升有的放矢，最终实现“做中学、学中研、研中授”的能力培养闭环。

智能化的支持服务体系是推动教师将人工智能技术应用于教学实践的重要保障。生态共建旨在通过构建一个智能化、协同化的支持服务体系，为教师的人工智能教学应用提供良好环境。《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》就明确提出，要“优化教师发展服务”“充分应用人工智能、大数据技术，建立教师教育大模型，加强对不同学科、不同学段教师需求的监测、预测”“依托国家智慧教育公共服务平台，建强教师发展综合服务管理功能”^[26]，从顶层设计层面明确了依托大数据技术和智慧教育公共服务平台，实现对教师需求的精准监测与响应。而以智能化支持服务体系涵育教师人工智能教学应用土壤的策略，恰可通过打造智能化学习平台、开发智能助教系统、开展普及性应用培训，为教师提供个性化、伴随式的专业发展支持，从而为宏观政策要求向微观教学实践的有效转化提供重要支撑。与此同时，构建智能化支持服务体系还须强调生态共建，即“建立多部门协同工作机制”“推动财政投入、技术研发、产业开发、学校应用的协同联动，强化社会多元参与”^[26]，最终形成一个充满活力的良性循环生态系统。通过构建这样一个政策引导、技术支撑、实践赋能、文化浸润的良性生态，可确保政策、资金与技术资源的有效整合，避免碎片化推进，为教师创造一个稳定的、可持续的应用环境。教师在这一生态中获得持续支持与服务，可以便捷地将人工智能技术嵌入日常教学设计之中，推动其实现从“技术使用者”向“教育变革者”的角色转变。

常态化人工智能伦理风险关注是教师社会责任的具体体现，也是其践行为党育人、为国育才使命的本质要求。当前，人工智能已经凭借其强大的内容生成与逻辑推演能力成为驱动教育现代化的重要动力，但也随之引发了一系列伦理失范问题，需要教师在日常教学中加以经常性地关注。2023年9月，联合国教科文组织发布《教育与研究领域生成式人工智能指南》，“呼吁各国政府通过制定法规、培训教师等，规范生成式人工智能在教育中的应用”^[27]，反映出人工智能的伦理风险问题已经受到国际社会的广泛关注。聚焦人工智能的教学实践，教师只有清晰、准确地识别出人工智能使用过程中的伦理风险，才能在实践中有效规避。一方面，教师要增强对智能工具在教学应用中引发的伦理问题的关注，在课程中加入有关人工智能伦理问题的讨论，教导学生如何负责任地使用人工智能工具，避免学生在日常作业中形成对人工智能的依赖，或是学术研究中利用人工智能实施学术不端的行为。另一方面，教师要有意识地对“非国产”智能工具保持警觉。技术本身并不自带价值中立性，其设计、开发和应用环节都可能隐含着设计者的主观判断和价值取向。例如，在ChatGPT的训练过程中，其数据集的主导语言无疑是英语，而由于人工智能具有趋仿人类思维与意识形态的行为逻辑，就可能导致ChatGPT的生成内容会趋近于以英语为母语的人群的认知、文化和价值观，同时附加其中的意识形态也会倾向于体现西方国家的价值取向。因此，教师需不断提升自身对意识形态风险的鉴别、判断和阻断能力，严格审查人工智能的生成内容，避免人工智能在辅助教学时生成可能误导学生价值判断的内容，筑牢人工智能教学应用的价值底线。