职教教师AI教学胜任力：内涵解析、框架构建与发展路径
【摘要】人工智能与教育教学的深度融合已成必然趋势。作为推动职业教育教学改革的关键力量，职业院校教师的人工智能教学胜任力愈发重要。本文首先厘清了该胜任力的内涵，对比分析了不同视角下的能力界定重点；其次，解读了包含以人为本理念、社会责任、知识技能、教学应用、职业能力及专业发展六大维度的胜任力框架；最后，从培训、测评及激励等方面提出保障体系，旨在为智能时代打造高素质、专业化的职教教师队伍提供理论支撑与实践参考。
【关键词】职业院校；智慧校园；人工智能；教学胜任力
【引用格式】李 梦，管 秀，周 潜。职业院校教师人工智能教学胜任力的内涵、框架及发展 [J].中国职业技术教育，2026（7）：27-34.
引言
当前，人工智能的迅猛发展正深刻重塑产业结构、岗位需求及技能标准，对技术技能人才的培养模式提出了全新挑战。特别是智能制造、智慧物流、智能服务等新兴业态的快速迭代，要求职业教育不能仅局限于传统技能的传授，更需引导学生掌握 AI 相关知识、人机协同实践能力及应对复杂情境的创新能力，从而实现职业教育与产业发展的深度契合。
在此背景下，职业院校教师作为落实改革的关键力量，其 AI 教学胜任力显得尤为关键。2022 年 12 月，教育部发布《教师数字素养》标准，明确提出要“提升教师利用数字技术优化、创新和变革教育教学活动的意识、能力和责任”。2025 年 7 月，教育部办公厅发布通知，要求“制定教师智能素养标准”并“建立分类分级能力体系”。教育部职业院校信息化教学指导委员会也呼吁“推动教师人工智能教学胜任力提升，构建全员通识素养、专业技能和行业能力并举、校企协同的双师型团队”。可见，构建适应智能时代的教师胜任力体系，已成为职业教育高质量发展的核心议题。
目前，尽管国内外已有一系列教师标准与框架，但多聚焦于通用数字技术应用，对智能时代特定教育场景的关注不足。这种局限在职业教育领域尤为突出，教师面临的不仅是工具使用，更是如何结合岗位标准重构教学内容与方法的问题。因此，亟须从职教实际需求出发，系统构建教师 AI 教学胜任力框架，明确核心维度、能力要素与发展路径，为教师培养提供理论依据与实践指南。
基于此，教育部职业院校信息化指导委员会在 2025 年修订的《职业院校智慧校园规范（试行）》（简称《规范》）中，将教师能力从“信息化教学能力”调整为“人工智能教学胜任力”，并提出了具有情境针对性和实践导向的框架。本文旨在解读《规范》中关于教师 AI 教学胜任力的具体内容，探讨其构成逻辑、实现机制与应用价值，以期为建设智能时代高素质专业化教师队伍提供支持。
一、职业院校教师人工智能教学
胜任力的内涵
（一）从信息化教学能力到人工智能教学胜任力
早期，随着计算机等信息技术在教学中的应用，研究者开始关注教师运用信息技术开展教学的能力。例如，王为杰提出信息化教学能力是教师选用恰当技术工具，自主处理信息并解决教学问题的能力。郭绍青认为这是教师利用信息技术进行教学设计、实施与评价，转变学习方式并培养信息素养的能力。李娟等则强调这是教师为适应专业发展所需的理念、技能及研究能力。可见，信息化教学能力侧重于将技术作为工具融入教学环节，以提升效率和效果。
随着 DeepSeek、ChatGPT 等新一代 AI 的飞速发展，技术对教育的影响已超越单一环节的效率提升。AI 与传统技术的不同在于，它不仅具备物理特征，更被赋予了思维和社会特征，促使人与 AI 的关系从“技术使用”转向“人机共生”。相应地，教师能力不再局限于技术应用，更强调基于数字技术与 AI 的融合创新能力。
例如，欧盟 2017 年《教师数字能力框架》涵盖了沟通合作、资源创建、方法优化、评价赋能及学生能力提升等。我国 2022 年《教师数字素养》将其定义为利用数字技术解决教学问题、优化变革活动的意识、能力与责任。
罗生全等认为教师数字能力是运用技术解决复杂问题所涉及的信念、知识与价值观等特质。王兆璟等则认为其体现为借助技术筹备活动、革新模式及优化管理。可见，智能时代教师需与 AI 协同，基于数据进行教学决策与创新。
《规范》将能力要求从“信息化教学能力”转变为“人工智能教学胜任力”，提出“职教教师应积极与 AI 协同，全面提升教学创新能力，实现理念、内容、方式及评价的变革，提升人才培养质量与社会服务能力”。
这一转变体现了从工具理性向价值理性的深化。内涵上，从单一技术应用发展为整合知识、技能、态度与价值观的复合体系；过程上，从部分环节辅助转向全要素、全流程的智能融合；目标上，从“技术增强”转向“以人为本与人机协同”，实现人类与机器智慧的共同增长。这反映了教育数字化转型中“技术赋能”向“素养重构”的范式转变。
（二）不同视角下职教教师人工智能教学胜任力
教学胜任力指教师在特定情境中，为达成目标整合运用知识、技能、动机等要素的综合结构，具有多维性、情境性与动态性。AI 教学胜任力作为其智能时代的拓展，融入了 AI 理解、设计、协同与治理等要素，是对教师能力的系统表述。鉴于职业教育以真实情境、任务导向为核心，其人才培养逻辑与教学胜任力高度契合。因此，需从能力构成、教学过程与教师评价三个层面解读其内涵。
1.能力构成视角下的人工智能教学胜任力
职教核心是培养高素质技术技能人才，要求教师关注行业应用与岗位技能，注重理实结合。因此，教师除通用素养外，还需掌握行业特定 AI 工具，将 AI 技术与岗位需求结合，并关注 AI 伦理，特别是安全规范与数据隐私。
2.教学过程视角下的人工智能教学胜任力
职教需贴近产业实际，引领转型，要求教师深化产教融合，在真实场景中培养人才。因此，教学过程中涉及利用 AI 模拟场景、开展虚拟仿真、整合企业案例及校企开发课程等，教师需主导 AI 与教学的深度融合。如《规范》指出，教师应依据目标选择合适平台、资源及设计任务。
3.教师评价视角下的人工智能教学胜任力
职教创新以实践为导向，需通过解决产业问题形成新范式。因此，评价视角下，教师不仅需具备 AI 基础、应用及伦理等通用能力，更需具备定制化开发、教学创新、产教融合项目及教研发展等引领性能力，这是区分普通与优秀教师的核心竞争力。
（三）职教教师人工智能教学胜任力的构成要素
不同组织构建了智能时代教师能力框架（见表 1）。
尽管名称与视角各异，但均指向智能时代教师应具备的多方面能力。归纳发现，智能时代教师能力基本包括以人为本理念、AI 伦理责任、AI 知识技能、AI 教学应用及 AI 支持下的专业发展五方面。
《规范》在上述基础上，针对职教教师群体拓展了“人工智能职业能力”。该能力强调教师理解行业 AI 应用场景，具备将 AI 融入专业教学、实训、评价及竞赛的能力。相比普通教师，职教教师的 AI 胜任力更紧密对接产业实践，体现“教育性”与“职业性”的融合。
二、职业院校教师人工智能教学
胜任力的标准框架
（一）标准编制的原则与方法
该框架编制遵循系统性、岗位关联性和实践适应性三大原则。
首先，坚持系统性，将胜任力视为涵盖理念、知识、技能、实践与发展的整体，确保各维度逻辑清晰、相互支撑，避免碎片化。
其次，强调岗位关联性，要求紧密对接产业人才需求与岗位标准，使框架回应教师在教学中运用 AI 的具体任务，提升针对性与实用性。
最后，考虑实践适应性，既着眼未来也立足现实，兼顾队伍现状与技术条件，确保可操作性并为未来留空间。编制组通过调研、访谈收集一线反馈，并组织专家多轮征询与迭代，最终形成系统、关联且实用的框架。
（二）框架结构与核心内容
《规范》构建了多维度 AI 教学胜任力框架，划分为六大核心维度，每维度含若干指标，构成完整体系。
1.以人为本的理念
这是开展 AI 教学的思想基础。包括 AI 感知意识、价值认识和使用意愿。教师需正确理解 AI 对产业及教育的推动作用，批判性看待技术应用，保持人类能动性，警惕过度依赖，并展现出积极学习与应用的意愿，确保技术服务于育人。
2.人工智能社会责任
在伦理边界受关注的当下，社会责任尤为重要。包括伦理道德和安全意识。教师应遵守数智社会价值观，遵循正当必要、知情同意等原则，尊重知识产权，理性传播。同时需具备安全意识，防止隐私泄露，安全使用工具，有效应对网络风险，将规范内化为素养。
3.人工智能知识与技能
这是教学基础。包含基础知识和基本技能。知识层面需了解人才需求、掌握设计理念、熟悉资源工具及评价方法；技能层面需熟练操作硬件软件，具备构建知识库、数据处理及模型调优能力，为有效应用提供支撑。
4.人工智能教学应用
这是创新实践的外在体现，涉及全要素、全流程融合。包括教学设计、实施、评价和协同育人。涉及创设环境、开发资源、组织人机协同活动、数据分析决策及校企合作等，是框架中最具实践性的部分。
5.人工智能职业能力
这是将 AI 能力与职业角色紧密结合的体现。包含职业知识和职业技能。教师需掌握技术与专业结合的方法，将行业智能素养要求融入教学内容，培养适应未来岗位的人才，强调懂技术更要懂技术与专业的结合点。
6.人工智能支持下的专业发展
这是持续更新理念、知识与技能的关键策略。包括教学研究、创新、终身学习和专业发展。教师需从外部培训转向自我驱动，借助 AI 增强自我迭代能力，体现以教师为中心的价值导向，将其视为变革的核心资产。
六大维度非技术堆砌，而是价值、智慧与韧性的融合。“以人为本”与“社会责任”解决“为何用”和“为谁用”；“知识技能”是前提，“教学应用”是转化，“职业能力”是深化；“专业发展”指向动态更新。六者形成闭环，缺失任一维度均可能导致技术异化或伦理失序。
三、职业院校教师人工智能教学
胜任力的发展保障
《规范》描绘了教师发展蓝图，其落地离不开健全保障体系。《规范》在“教师发展服务”章节明确了培训、测评与激励等机制。
（一）完善的培训体系：赋能教师能力提升的基础工程
面对技术迭代与多元需求，能力提升是持续过程。《意见》指出应深化 AI 助推行动，将数字素养融入课程。《规范》结合职教双重属性，构建“分层培训 + 产教融合”体系。
一方面，分层培训需考虑教师差异，通过多样化内容提升基础与专业技能，如全员基础素养培训及针对特定场景的进阶培训。
另一方面，引入行业专家力量，搭建校企交流平台，围绕场景开发、资源共建等核心领域，推动深度合作。如举办讲座、观摩及竞赛，培养适应产业需求的“双师型”团队，促进协同育人。
（二）科学的测评机制：精准把脉教师能力现状的标尺
科学测评是了解现状、评估效果及识别需求的关键。《规范》提出建立“数据驱动成长数据库”和“动态评估机制”。内容上，应基于六大维度全面评估，关注理念、责任、应用、职业及发展等。方式上，不应仅是静态结果评价，更应是记录轨迹、提供反馈的动态过程。通过多模态数据构建成长档案，实现持续跟踪与精准诊断。
院校还应建立动态评估机制，将胜任力纳入考核，提供个性化建议，为优化培训与资源配置提供依据。
（三）健全的激励机制：激发教师内生动力的重要杠杆
健全机制是激发热情、主动投入及提升胜任力的关键。《规范》鼓励参与实践与研修。除物质奖励与职称倾斜外，还应提供高水平竞赛、学术交流及项目机会，给予探索创新的空间。
如鼓励将企业经验转化为教学案例，即是对实践的认可。机制应与评价结合，挂钩考核结果，对突出者重点支持，对落后者帮扶，形成“评价—反馈—激励—改进”良性循环。
院校还应营造氛围，宣传先进理念与案例，组织经验分享，减少尝试顾虑。同时，提供资源制作、课程设计等支持服务，降低应用门槛，增强成功体验，起到间接激励作用。
四、结语
在产教融合深化与产业智能化转型加速下，提升职教教师 AI 教学胜任力已成为服务新质生产力与现代化建设的重要支点，其价值不仅在于个体技术提升，更在于为教育系统转型提供人力与专业基础。
《规范》构建的框架是推进职教高质量发展的基础性举措。通过系统界定核心能力结构，为培养、评价及实践改进提供遵循，有助于将 AI 要求与职教特征及产业需求有机衔接。
然而，实际应用仍面临张力与矛盾。首先，标准化结构与差异化产业场景的适配问题，如何平衡稳定性与差异化需求有待探索。其次，整体建构与个体发展阶段差异的矛盾，需处理好统一标准与分层发展的关系。最后，需在胜任力导向评价与现行考核、职称制度间建立衔接，将过程性证据转化为可操作机制。
因此，未来需从情境细化、协同机制及发展性评价等方向展开研究，将框架深度嵌入真实场景、协同机制与多元评价体系，为职教内涵提升与产业建设提供持续支撑。(李梦，博士，中国教育科学研究院，助理研究员)
（文章