职教教师AI教学胜任力：核心框架与成长路径

【摘要】人工智能与教育深度融合已成定局。职业院校教师作为推动教改的核心力量，其AI教学胜任力愈发关键。文章首先界定了AI教学胜任力的内涵，对比了不同视角的能力定义；其次，解析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、测评及激励等维度提出保障体系，旨在为智能时代职教教师队伍建设提供理论支撑与实践指引。

【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格局、岗位需求及技能标准，对技术技能人才培养模式提出新挑战。特别是智能制造、智慧物流及智能服务等新业态的快速迭代，要求职业教育不能仅局限于传统技能传授，更需引导学生掌握AI相关知识、人机协作能力以及解决复杂问题的创新素养，从而实现职教与产业的深度衔接。

在此背景下，职业院校教师作为教改落地的关键主体，其AI教学胜任力日益受到重视。2022年12月，教育部发布《教师数字素养》标准，明确要“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《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，明确提出“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亦提出“推动教师人工智能教学胜任力提升，构建全员通识、专业技能与行业能力并重、校企协同的双师型团队”。可见，构建适配智能时代的教师胜任力体系，已成为职教高质量发展的核心议题。

目前，尽管国内外已有诸多教师标准框架，但多聚焦通用数字技术应用，对智能时代教育场域中的特定任务与场景关注不足。这种局限在职教领域尤为突出，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，亟须立足职教实际需求，系统构建职业院校教师AI教学胜任力框架，明确其核心维度、要素及路径，为教师培养与能力提升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”升级为“人工智能教学胜任力”，并提出了具有情境针对性与实践导向的胜任力框架。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职教教师队伍提供支持与参考。

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育中的应用，研究者开始关注教师运用信息技术开展教学的能力。例如，王为杰将信息素养迁移至教育情境，提出信息化教学能力是教师选用恰当技术工具，自主收集、判断、处理、呈现及创造信息，并解决教学问题的能力。郭绍青基于教学发生过程及目标，提出该能力是教师利用信息技术进行设计、实施与评价，以转变学习方式并培养信息素养的能力。李娟等则更关注技术对教师专业发展的影响，认为这是教师适应发展所需具备的态度、理念、技能及实施研究等理论与实践。可见，信息化教学能力侧重信息技术在教学中的应用，强调将技术作为工具融入各环节，以提高效率、优化效果并促进专业发展。

随着以DeepSeek、ChatGPT等为代表的新一代AI飞速发展及其对教育与产业的变革性影响，技术对教学的影响已超越个别环节的效率提升。AI与传统信息的不同在于，它不仅具备物理特征，更被赋予思维与社会特征，促使人机关系从外在工具使用转向内在“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融合的创新。

例如，欧盟2017年《教师数字能力框架》提出数字能力包括沟通合作、资源创建分享、方法优化、评价赋能及提升学生数字能力等。我国教育部2022年《教师数字素养》将其定义为“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”。

罗生全等认为教师数字能力表现为以审慎负责态度，运用技术解决复杂问题、达成目标的一系列特质，含理念态度、知识技能及价值观。王兆璟等认为体现为借助技术筹备活动、确定方法、革新模式、开展实践及优化管理。可见，智能时代教师需与AI协同，基于数据决策创新，以适应AI教育教学要求。

《规范》将教师能力要求从“信息化教学能力”调整为“人工智能教学胜任力”，并提出“职教教师应积极与AI协同，全面提升AI教学创新能力，实现职教理念、内容、方式、评价的革命性变革，不断提升人才培养质量和社会服务能力”。

这一术语转变体现了技术应用从工具理性向价值理性的深层演进。内涵上，信息化教学能力关注单一技术应用，而AI教学胜任力发展为整合知识、技能、态度与价值观的复合体系。过程上，前者关注部分环节辅助，后者强调AI与教育教学全要素、全流程的智能融合。目标上，前者聚焦“技术增强环节”以优化效率，后者强调以人为本与人机协同，实现人机智慧共同增长。这种演进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，为智能时代教师专业发展提供新框架。

（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，为达成目标对知识、技能、动机与人格特质等要素进行整合运用的综合能力结构，具有多维整合、情景嵌入与动态发展特征。AI教学胜任力作为其在智能时代的拓展，在继承基本结构基础上，融入AI理解、设计、协同与治理等要素，通过对教学活动全过程刻画与行为表征，实现对智能时代教师能力的系统表述与可评价。进一步，作为与产业经济联系最紧密的教育类型，职教以真实情境、任务与实践为导向，其人才逻辑与教学胜任力高度契合。因此，有必要从能力构成、教学过程与教师评价三个层面，分层解读职教教师AI教学胜任力内涵。

1.能力构成视角下的人工智能教学胜任力

职教核心目标是培养高素质技术技能型人才，要求教师关注对应行业应用与岗位技能，注重教学与实践结合，确保学生获得适应时代的关键能力。因此，从能力构成看，职教教师在通用知识、技能、态度与价值观基础上，还需掌握行业特定AI工具应用，将AI技术与岗位需求结合转化为岗位技能。同时，教师需关注AI使用伦理，特别是生产安全规范与数据隐私问题。

2.教学过程视角下的人工智能教学胜任力

职教作为类型教育需贴近经济产业实际，适应并引领转型，要求教师在教学实践中深化产教融合与校企合作，在真实场景中培养人才。因此，从教学过程看，职教强调产教融合与理实一体，涉及应用AI模拟真实场景、开展虚拟仿真实训、整合企业案例、校企共开发课程等，教师需主导AI与教学全过程深度融合。例如，《规范》提出教师应“依据目标策略做好充分准备，如选择合适AI平台工具、准确资源、设计学习任务等”。

3.教师评价视角下的人工智能教学胜任力

职教创新发展是以应用为导向的创新，需教师在教学理念、模式、方法技术上创新，解决产业实际问题，形成符合实际的实践范式。因此，从评价视角看，职教教师不仅应具备AI教学基础通用能力，如AI基础、工具操作、应用及伦理安全等；还应具备指向创新与行业引领的能力，如定制AI工具开发、教学创新、产教融合项目设计实施、教学研究与专业发展等，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

不同组织与研究者构建了智能时代教师能力素养框架，见表1所示。

尽管框架名称与视角各异，但均指向智能时代教师应具备的多方面能力。归纳不同研究者构建的能力、素养、胜任力框架可知，智能时代教师能力基本包括以人为本理念、AI伦理与责任、AI知识与技能、AI教学应用，以及AI支持下专业发展等五方面内容。

《规范》在以上五个维度基础上，针对职教教师身份拓展了“人工智能职业能力”。该能力强调教师理解AI在行业的典型场景，具备将AI技术融入专业教学、实训指导、岗位评价与技能竞赛等环节的能力。可见，相较于普通教师，职教教师活动更紧密对接产业实践、技术发展及职业标准，体现职业教师AI胜任力“教育性”与“职业性”的融合特征。

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

职教教师AI教学胜任力框架编制遵循系统性、岗位关联性与实践适应性三大原则。

首先，坚持系统性原则，将AI教学胜任力视为涵盖理念、知识、技能、实践与发展的有机整体，力求维度间逻辑清晰、相互支撑，避免碎片化，确保结构严谨。

其次，为确保指导实践，强调与工作岗位关联性，使框架要求紧密对接产业人才需求与岗位能力标准，直接回应教师运用AI所需完成的具体任务，提升针对性与实用性。

最后，充分考虑实践适应性，设定要求时既着眼未来又立足现实，兼顾当前师资状况与技术条件，确保可操作性并为未来留空间。编制过程中，通过广泛调研获取成果与经验，结合深入访谈收集一线反馈。在此基础上，面向教育技术专家、职教专家及院校管理者教师开展多轮征询与迭代，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》面向职教教师构建了多维度AI教学胜任力框架。该框架将胜任力划分为六大核心维度，每维度下含若干具体指标，构成完整能力体系。

1.以人为本的理念

“以人为本的理念”是职教教师开展AI教学的思想基础与价值导向。《规范》中该维度含AI感知意识、价值认识和使用意愿。教师需形成正确AI价值观，理解技术对经济、产业及职教内涵提升、人才培养模式变革的推动作用，认识其在创新模式、提升质量中的价值。在此基础上，教师应持批判态度，认识保持人类能动性与师生主体性的重要，警惕过度依赖技术的负面影响。同时，教师应展现积极使用意愿，主动了解功能、关注进展，具备持续学习、筛选与应用能力。该维度确保教师在拥抱技术时保持审慎态度与正确方向。

2.人工智能社会责任

在技术应用伦理边界日益受关注的当下，“人工智能社会责任”尤为重要。《规范》中该维度含AI伦理道德和安全意识。教师使用AI技术时应自觉遵守数智社会价值观、道德责任与行为准则，遵循正当必要、知情同意、目的明确、安全保障原则，尊重知识产权，避免侵权，理性参与网络传播。同时，教师需具备AI安全意识，采取措施防止隐私泄露，处理学生家长数据时注重安全保护，安全健康使用工具，有效辨别应对网络风险。“人工智能社会责任”将技术应用的规范性与安全性内化为教师基本素养。

3.人工智能知识与技能

“人工智能知识与技能”是教师进行AI教学的基础。《规范》中该维度含AI基础知识和基本技能。知识层面，教师需了解高素质人才培养对AI技术需求，理解利用AI开展教学的基本概念理论，掌握AI环境下教学设计模式，熟悉专业相关AI资源工具，理解教学评价理论与方法。技能层面，教师需熟练操作常用数智化硬件及AI工具、软件、平台，具备构建知识库、数据处理分析、训练调试优化模型能力。“人工智能知识与技能”为教师有效应用AI提供必要理论支撑与操作能力。

4.人工智能教学应用

“人工智能教学应用”是教师在技能人才培养实践中应用AI开展创新教学的外在体现，涉及AI与教育教学全要素、全流程深度融合。该维度含教学设计、实施、评价和协同育人四个核心环节，涉及创设智能环境、获取开发智能资源、组织人机协同活动、选择运用智能工具采集数据分析，实现数据可视化、解释与决策，以及开展校企合作、协同育人等复杂人机协同过程。“人工智能教学应用”是框架中最实践部分，直接体现教师将AI融入教学的能力。

5.人工智能职业能力

“人工智能职业能力”将AI能力与教师职业角色、专业领域紧密结合，是《规范》回应职教产教融合特殊要求的具体体现。该维度含AI职业知识和职业技能。教师不仅需掌握AI技术与专业知识、教学理论有机结合方法，及技术融入教育教学活动方法，还要将行业企业对从业者智能素养与技能要求融入专业标准、课程标准、内容、就业创业等要素，培养适应未来岗位的高素质人才。“人工智能职业能力”强调教师不仅要懂技术，更要懂技术与自身专业、职业发展的结合点。

6.人工智能支持下的专业发展

“人工智能支持下的专业发展”是职教教师持续更新教育教学AI应用理念、知识与技能，提升应用水平的关键策略。该维度含基于AI的教学研究、创新、终身学习和专业发展。当前，教师能力发展取向正从外部培训转向自我驱动、技术增强的持续性学习。教师不仅需“用好AI教学生”，更需借助AI增强自我迭代与创新实践能力，从而“借助AI成为更好的自己”。“人工智能支持下的专业发展”的提出，体现了《规范》以教师为中心的价值导向，将教师视为基于AI教育变革中最能动、核心的资产。

《规范》提出的六大维度并非技术能力堆砌，而是价值判断、实践智慧与学习韧性在职教智能场景中的深度融合。“以人为本的理念”与“人工智能社会责任”是教师在智能教育实践中“为何用”和“为谁用”的价值判断基础，确保技术服务育人而非取代人，也是其他维度正当化、合理化的前提。在此价值边界基础上，“人工智能知识与技能”是基本前提，“人工智能教学应用”是实现“怎么用”的实践转化，“人工智能职业能力”强调职教场景下的能力深化，三者层层递进，构成实践能力矩阵。“人工智能支持下的专业发展”指向能力动态更新与自我超越，不仅能巩固上述五维，也能确保教师主动应对外部技术变迁与内部发展需求。六大维度形成完整闭环，任何缺失或失衡都可能导致智能教育陷入技术异化或伦理失序风险。

三、职业院校教师人工智能教学

胜任力的发展保障

《规范》构建的AI教学胜任力框架为职教教师专业发展描绘蓝图。同时，框架有效落地与能力实质性提升，离不开健全的发展保障体系。《规范》在“教师发展服务”章节中，明确指出培训体系、测评机制和激励措施等方面的保障机制。

（一）完善的培训体系：赋能教师能力提升的基础工程

面对AI技术快速迭代与教学应用多元需求，教师能力提升是持续过程。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》明确指出，应“深化人工智能助推教师队伍建设行动，将数字素养融入教师教育课程体系”。《规范》进一步结合职教教育性与产业性双重属性，构建“分层培训+产教融合”培训体系。

一方面，分层培训应充分考虑教师专业背景、技术基础和教学需求差异，通过多样化内容与形式提升基础素养与专业技能。例如，设置面向全体教师的基础素养培训，帮助建立AI意识、掌握基本操作；同时，针对不同专业、技术水平教师，提供面向教学应用场景的针对性培训。

另一方面，面向职教教师的能力培训可引入行业企业专家力量，通过搭建产教协同虚拟教研室等校企双向交流平台，重点围绕AI教育应用场景开发、课程资源共建等核心领域，推动专职教师与行业专家深度合作。例如，定期举办讲座、工作坊、研讨会，组织课堂观摩，鼓励教师参与各类AI教学能力提升活动。“分层培训+产教融合”体系有助于将产业最新动态、技术标准融入培训，培养适应产业需求的“双师型”团队，促进校企协同育人。

（二）科学的测评机制：精准把脉教师能力现状的标尺

科学测评机制是了解教师AI教学胜任力现状、评估培训效果和识别发展需求的关键。《规范》提出建立“数据驱动的教师成长数据库”和“教师人工智能教学应用的动态评估机制”，为测评提供方向。从测评内容看，AI教学胜任力测评应基于框架六大维度全面评估，不仅考察技术掌握程度，更关注教学理念、社会责任感、应用能力、职业能力及专业发展情况等。

这种多维度评估能更真实反映教师整体胜任力水平。从测评方式看，不应仅是结果导向静态评价，更应是伴随发展全过程、记录成长轨迹、提供个性化反馈的动态过程。收集多模态教学过程数据、学生学习数据及教师专业发展活动数据，构建教师成长档案，实现对AI教学胜任力发展状况的持续跟踪与精准诊断。

职教院校还应建立动态评估机制，将教师AI教学胜任力纳入评价考核范畴。这种机制不仅有助于检验能力发展成果，更能为教师提供个性化改进建议，并为院校优化培训策略、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

健全激励机制是激发教师学习热情、主动投入AI教学实践、持续提升胜任力的关键。《规范》明确指出要“建立健全激励机制”，鼓励教师积极参与各类AI教学实践与研修。除传统物质奖励、职称倾斜外，还应提供更多参与高水平教学竞赛、学术交流、校企合作项目机会，提供更多自主探索、创新教学的时间和空间。

例如，“鼓励教师将企业项目经验转化为教学案例”，本身即是对实践探索的认可与激励。激励机制还应与评价结果结合，将教师AI教学胜任力发展情况与考核评估挂钩，对突出者给予重点支持，对落后者提供针对性帮扶，形成“评价—反馈—激励—改进”良性循环。

职教院校还应营造良好环境氛围，积极宣传AI教学先进理念与成功案例，组织经验分享会，让教师感受学习创新氛围，减少尝试新技术顾虑。此外，提供必要支持服务也是激励重要组成部分。例如，面向教师日常教学，提供数智化资源制作、课程设计、实施与评价等方面的指导、支持和服务制度安排，能有效降低AI教学门槛，增强成功体验，从而起到间接激励作用。

四、结语

在产教融合持续深化和产业智能化转型加速推进下，提升职教教师AI教学胜任力已成为职教服务新质生产力发展和现代化产业体系建设的重要支点，其价值不仅限于教师个体技术能力提升，更在于为教育系统整体转型提供人力与专业基础。

《规范》面向职教教师构建的AI教学胜任力标准框架，是在产教融合与教育数字化背景下推进职教高质量发展的基础性举措。该框架通过系统界定智能时代职教教师核心能力结构，为教师培养、评价改革与实践改进提供共同遵循，有助于将AI要求与职教类型特征及产业智能化需求有机衔接。

然而，框架实际应用过程中，仍可能面临深层次张力与矛盾。首先，标准化能力结构与高度差异化产业场景间存在适配性问题，即如何在保持框架稳定性同时，回应不同行业、专业与岗位对教师能力的差异化需求，仍有待探索。其次，能力结构整体建构与教师个体发展阶段差异间存在矛盾，需处理好统一标准与个体分层发展需求关系。最后，职教院校还需在胜任力导向下的评价理念与现行绩效考核、职称评定制度间建立制度性衔接，将教学实践中的过程性、发展性证据转化为可操作评价机制。

因此，未来研究有必要进一步从情境化细化、协同机制构建与发展性评价等方向展开，将职教教师AI教学胜任力框架深度嵌入真实产业场景、校企协同育人机制与多元发展性评价体系之中，为职教内涵式提升和现代化产业体系建设提供持续人才与能力支撑。(李梦，博士，中国教育科学研究院，助理研究员)