教育部部署教师AI素养测评

近日，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》的相关通知，提出要建立教师智能素养标准，进一步明确教师应具备的人工智能素养与能力要求。通知还强调要搭建情境化测评体系，研制智能化、分层次的测评方案，鼓励各地各校有序推进规模化教师素养测评，并依据测评结果对教师素养与能力进行更有针对性的提升。

毋庸置疑，教师的AI应用能力正日益成为其职业成长中的关键因素之一。不过结合当前实践，高校教师在人工智能应用方面仍然存在一定差距。

《中国科学报》刊发的《AI大发展，大学上哪个专业还重要吗？》一文中，复旦大学教授马臻指出，高校学生对AI的使用普及程度已显著超过教师。他表示，当前高校教师学习与应用AI的进度明显滞后，尤其是年龄较大的教师群体在观念更新上更为保守，接受新技术的节奏相对缓慢。部分教师仍沿用多年前的讲义与课件，仅对内容做简单调整后继续投入教学。

麦可思研究此前发布的关于中国高校师生生成式AI应用情况的调查也显示，师生在生成式人工智能工具的使用频率上呈现出差异。具体而言，在“经常使用”维度，大学生占比为64%，高于教师的56%；在“偶尔使用”层面，教师占比为34%，反而高于学生的28%；在“从未或很少使用”方面，教师占比同样略高于学生。

同时，研究还发现高校教师群体中，年轻教师对新技术的接受度普遍更高。麦可思研究显示，“90后”和“80后”教师经常使用生成式AI的比例分别为68%和60%；而“70后”和“60后”相对较低，分别为47%和30%。

不同岗位教师的生成式AI使用频率也存在较明显的分化。数据显示，教学科研人员经常使用生成式AI的比例为72%，而“很少或从未使用”的仅占5%。相较之下，行政管理人员与教辅人员的经常使用比例偏低，分别为41%和56%。

从教学科研型教师所属学科类别来看，农业科学方向教师经常使用生成式AI的比例最高，为82%；其后依次为自然科学、工程与技术科学、人文与社会科学，经常使用生成式AI的比例分别为79%、78%和63%。

在高校教师AI应用水平存在差异的背景下，单一且同质化的培训模式已难以满足教师发展的真实需求，因此亟需以更精细的方式对教师能力进行识别与分层支持。

在高校层面，已有部分院校开始尝试面向全体教师开展数字素养或AI素养测评。

例如，南通职业大学发布《关于开展职业教育教师数智素养测评的通知》，明确要求全校专任教师（含专业课教师、公共课教师）均须参加测评。该测评由教育部教育数字化专家咨询委员会指导，依托“职业教育教师数智素养测评平台”实施，测评结果将用于梳理教师发展需求，并进一步服务于后续培训与教研活动。

内蒙古工业大学也曾发布《关于开展2025年度我校教师数字素养测评工作的通知》，面向全体专任教师开展数字素养测评，从数字化意识、技术技能、应用能力、社会责任以及专业发展五个维度实施综合评价。

此外，还有高校探索将测评结果纳入教师发展与管理相关机制之中。

《厦门工学院数字化教育实施条例》明确，在教师数字化素养培育方面，学校推行分层分类、常态化的培训机制，并建立“基础能力、应用成效、成果贡献”三维评价体系，分别从教师对数字化工具的掌握、工作中的应用实效以及数字化建设贡献度等方面进行综合衡量。对评价不合格者，需要参加研修培训；仍不合格的，将调整岗位、暂缓职称评聘与评优评先，以此引导教师提升数字素养。

信阳师范大学日前发布《关于开展教师“人工智能素养与能力提升”全员培训工作的通知》，要求各学院通过综合评议与考核，对教师人工智能素养等级进行认定。总体上教师应达到基础级要求，45岁以下教师原则上要达到熟练级及以上水平。与此同时，考核结果将作为教师发展、年度教学质量考评、职称评定、资源配置及激励评优等工作的参考依据。

总体来看，随着当前教师评价体系的持续完善，智能技术应用能力正在成为其中的重要构成，并逐步贯穿教师职业发展的全过程。

需要特别注意的是，在导入评价机制的同时，高校普遍强调“以评促建”的导向，即通过评价识别不足、推动改进，而不是仅凭结果进行简单区分。

以厦门工学院和信阳师范大学的做法为例，虽然相关规定使素养评价与绩效考核、职称评聘存在一定关联，但学校更强调通过培训与研修等途径来支持教师能力提升，从而体现出较强的发展性评价取向。

在数字化时代推进教育改革，所面临的困难性与复杂性不断上升，教师人工智能素养的培养过程中也势必会出现各类新问题。

南方科技大学未来教育中心副主任赵建华曾撰文指出，教师人工智能素养的培育离不开持续投入与支持，需要构建长效机制与良性循环，形成教师人工智能素养可持续发展的生态体系。

一方面，应完善评价与考核机制。将数字素养纳入教师评价考核体系，细化人工智能素养在教师年度考核、职称评定以及专业发展评估中的评价标准与权重；对于在人工智能领域表现突出的教师，在评优评先、骨干教师选拔等方面给予优先考虑。同时要充分认识到，人工智能素养的提升是一个渐进、相对缓慢的过程，因此考核办法的制定应具备动态性与科学性，做到全面覆盖，并通过大数据开展实时监测，实现以成果为导向的评价考核。例如，宁夏通过完善教师专业发展数字画像，构建“以评促学、以评促用、以评促优”的机制，使教师素养测评的优秀率显著提高。

另一方面，应建立伦理与安全监管制度。要坚持“数字向善”的原则，制定更为细化的人工智能教育应用规范，明确教师在使用人工智能技术时应享有的权利与应承担的义务；同时设立专门的监管委员会，对教师的应用行为开展定期检查与评估，并对人工智能伦理相关风险进行预防、监督、检测与惩戒。此外，应积极引导人工智能技术的合理应用，强化人工智能伦理宣教工作，使技术进步更好造福师生。

人工智能重塑高等教育的序幕才刚刚开启，这场即将到来的规模化测评，不应被视作悬在教师头上的“达摩克利斯之剑”，而应成为推动大学教师跨越数字鸿沟、实现专业成长再次焕发生机的重要契机。高校应把测评当作改进教学与提升能力的起点，而不是单纯用于结果划分的工具；通过持续培训与实践支持，引导教师稳步提升人工智能应用能力。