AI时代，如何推动教师从“被动适应AI”转向“人机协同育人”

欧卫星

当前，我国基础教育正从“基本均衡”向“优质均衡”跨越，教师队伍的数智化能力能否跟上时代步伐，直接决定高质量发展的成色。要实现教育部提出的“以教育数智化支撑引领教育现代化”目标，关键在于“赋能于人”。切实以循证评价精准分析、以数智技术锻造队伍，推动广大教师从“被动适应AI”转向“人机协同育人”，有利于为基础教育高质量发展提供坚实支撑。

以循证评价精准画像，找准教师发展强项与短板

评价是教育治理的“指挥棒”，更是教师成长的“导航仪”。加强数智化，可以变“模糊判断”为“精准画像”，为数智强师提供精准靶向。

构建教师数智素养监测体系。系统设计覆盖师德师风、数字素养、教学实绩的多维评价指标。对教师个体，建立基于课堂教学行为大数据的伴随式评价模型，精准识别每位教师的优势所在、成长瓶颈。对区域整体，依托常态化质量监测机制，对教师信息化教学能力、数字资源开发水平、人机协同素养等核心指标进行专业化监测。对具体学校，将教师数智素养发展纳入办学质量评价刚性指标，促进学校重视教师能力提升。

强化监测结果的精准运用。对教师发展需求精准画像、分层分类、按需推送，做到一师一策、靶向赋能。对教师优势潜能、教学特色、成长亮点及时识别、激励和推广，让个体经验转化为群体资源、局部优势转化为整体优势；推动监测结果与培训研修、资源配置、评优评先、团队建设有效衔接，使宏观评价结果转化为微观发展清单。

以数智技术系统赋能，锻造高素质教师队伍

教师是第一资源，是质量提升的“最后一公里”。构建“培训—教研—应用—评价”四位一体的数智素养发展新生态，有利于推动教师队伍能力素质系统性提升。

构建分层分类培训体系。依托国培、省培、市培、校培四级联动机制，实施递进式教师数字素养提升工程。对骨干教师，聚焦人工智能与学科教学深度融合、跨学科项目化设计等前沿领域开展高阶研修，培育数智型领军教师；对青年教师，强化数字工具应用、数据分析解读等实操技能训练；对乡村薄弱学校教师，通过送培送教、同步课堂等方式重点补齐数字鸿沟短板。

推广数据驱动精准教研。推广基于AI智课系统的“AI智慧研训”模式——常态课自动采集、智能分析，即时生成师生互动热力图、学生专注度曲线、教师提问认知层级分布等数据报告。教研活动从“凭感觉、论经验”转向“看数据、讲证据”，实现教研从经验主义向循证主义转变。将数据化研训纳入教师继续教育学时和校本教研考核，形成制度化运行机制。

创设资源驱动实践生态。数字素养核心在于“用”，必须在真实场景中反复锤炼。打造“我是接班人”网络大课堂、“智趣新课堂”等优质数字资源品牌，构建社会、学校、家庭协同共建共享机制。常态化开展在线集体备课、网络赛课等活动，让教师在学以致用、用以促学中实现能力跃升。建立数字资源开发激励机制，鼓励教师从资源“使用者”转变为“共创者”，培育数据驱动教学、人机协同育人的核心素养。

以闭环管理形成协同效应，构建质量提升长效机制

基础教育高质量发展是系统工程，构建“监测—诊断—赋能—改进—再监测”螺旋式上升的完整闭环，评价改革与教师发展两个轮子才能相互咬合、同向发力。

打通评价与强师制度壁垒。循证评价发现问题，数智强师破解问题，实现闭环运行必须制度化。质量监测发现某校教师在“信息化教学设计”维度存在短板，教师发展机构即组织专题研修，AI系统同步推送名师案例和设计工具；教师将研修成果应用于课堂实践，系统追踪其行为数据变化，验证改进成效；新一轮评价进行效果追踪，开启下一轮优化。只有“发现问题—循证归因—精准赋能—行为改进—效果评估”全链条贯通，才能确保教育投入精准滴灌，避免大水漫灌式资源浪费。

完善制度保障体系。将教师数智素养发展经费纳入财政预算刚性保障；完善教师信息数据采集、使用和安全管理规范，依法保护数据隐私；建立数字教育资源准入与退出机制，杜绝低质教学资源进入课堂。健全与人口变化相适应的教师资源配置机制，统筹做好师资调配、编制管理、职称评聘等工作，为教师数智化转型提供制度支撑。牢牢守住教育公平底线，加强对乡村教师、力量薄弱学校教师的关爱支持。

【作者单位：湖南省教育科学研究院。本文为第三届湖南省基础教育教学改革研究项目“‘三维四阶’数智强师创新提升基础教育质量的实践研究”（25JGZD0048）阶段性成果】

作者：欧卫星

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来源：华声在线