教师AI能力标准解析：以人权为中心的智能教育应用
“能力框架”依托两个核心维度构建人工智能能力体系，结合人本理念对各项能力进行适应性定义。
（一）以“人本理念”为核心的人工智能能力结构
“能力框架”的第一维度是能力层级，涵盖教师在伦理和高效使用AI教学中所需的价值观、态度、知识与技能。该体系包括五个核心能力层面：人本AI理念、AI伦理、AI基础与应用技能、AI与教学法融合、AI支持教师专业成长。
第二维度是教师在培训和校内支持下，在这五个层面可达成的内隐与外显能力水平。“能力框架”设定了“获取”“深化”“创造”三个进阶层次，为教师AI能力发展提供阶梯式基准。五层与三级构成十五个AI能力单元（见表1）。
（二）能力单元：教师AI能力核心概念及关系图谱
面对AI在教育领域的深入应用，教师能力框架需对原有核心概念进行适应性调整，同时整合AI与教育互动产生的新概念。“能力框架”的二维矩阵是对教师AI能力新旧核心概念及其与教学场景融合的全面扫描、概念界定和关系描绘。该框架旨在启发以人本AI为核心的能力培养思路。
“获取”水平是所有教师通过培训应达到的基础层次，是教师AI学习的入门阶段，涉及教师在教学中评估、选用并有效且合规地应用AI所需的基本能力组合。该水平的教师掌握AI基本原理和操作技能，初步理解AI对教学过程和结果的双重影响，并能通过教学设计开展智能工具支持的教学活动。“能力框架”在获取水平详细定义了以下能力单元。
1）人类能动性。教师形成“AI由人类主导”的观点，理解开发者决策对用户自主性和权利的影响，培养评估和应用AI时的人类能动意识。
2）基本伦理原则。教师理解典型AI伦理冲突问题，掌握人机交互必须遵循的伦理原则，包括保护基本权利、促进语言文化多样性、倡导包容性和环境可持续发展等。
3）AI原理及应用基础。教师掌握AI基础知识，包括定义、数据算法训练模型、主要门类及实例；获得基于AI原理考证工具教育适用性的技能、操作经审核AI工具的技能等。
4）AI辅助教学。教师能识别特定AI工具在课程规划、教案设计、教学、评价等方面的促进作用，能通过教学设计挖掘工具潜能、规避风险。
5）AI赋能终身专业学习。教师能借助AI工具促进自我专业发展，初步使用AI支持自我专业学习需求分析和规划个别化学习路径。
“深化”水平是教师接受系统培训后应达到的骨干教师能力。具备该水平的教师能熟练整合AI入教学实践，践行人类问责原则以确保安全负责的AI应用。该水平教师能识别、评估、选用和操作合适AI工具以改进教学，能熟练渗透人本教学策略，能借助AI增强专业学习。“能力框架”对该水平的下属能力界定如下：
1）人类问责。教师对AI合理部署和应用中的人类问责原则有深入理解，形成借助AI协助人类决策相关风险和原则的批判性思维，能批驳技术优势夸大、高利害决策中用AI替代人类的炒作。
2）安全负责的应用。教师内化安全负责应用AI的基本伦理规则，包括保护数据隐私、遵守知识产权和相关法律，并能将这些准则融合到教育领域评估和应用AI工具的实践中。
3）应用技能。教师具有在教育场景中熟练操作和应用AI工具的知识和技能，深化与教学职责和教育背景相适应的各门类AI知识以及算法等实践操作技能，能在实践中渗透和践行伦理原则。
4）AI与教学整合。教师能以符合学科特点、学习者认知能力和综合学习需求的方式将AI应用到以学生为中心的学习活动设计和教学辅助引导中，并借助AI引导学生学习参与、支持个性化学习、增强师生互动，有意识培养学生的同情心、批判思维和问题解决能力。
5）AI增进组织学习。教师能应用AI工具为参与专业学习社群和合作专业发展定制合理的参与方式和学习计划，包括借助工具和平台分享资源、参与同伴辅导和互助、动态调整专业学习计划等。
“创造”水平主要针对AI教育应用领域专家型教师。达到该水平的教师展现对AI社会影响的批判性观点以及对AI社会公民应承担的社会责任的理解。该水平教师能利用AI支持持续性专业发展或能力跃迁，能组合AI工具以满足专业教师社群的持续发展需求。针对面向创新的探索性能力水平，“能力框架”提出了如下的展望性界定。
1）AI社会的社会责任。教师形成对AI冲击社会准则和道德规范的批判性观点，并以此为指导参与安全包容AI社会的设想和建设，倡导AI设计与应用应致力于增强人类福祉、社会包容和公正。
2）合作制定伦理规则。教师能通过宣讲、冲突情境揭示、观点共情等方式引领公众重视AI伦理问题和相关原则与法规的理解和落实，通过专题讨论和合作监督等方式倡导从设计出发解决AI伦理风险、社会文化危害和环境忧患，积极参与制定教育AI应用伦理规则。
3）用AI创作。教师能熟练应用AI概念性知识和操作技能，通过改进开源工具或调适AI系统等方法制作可解决现实问题的AI工具，或创设包容性AI学习环境。
4）AI支持教学法变革。教师能批判性评价AI对教学、学习和评价的影响；规划和辅助浸入式AI学习场景以支持学科学习、跨学科能力培养、批判性思维培养、问题解决能力发展等学习和实践活动场景；能借助基于数据的学习过程及其结果的分析与反馈等，以批判性和开放性心态持续探索AI与教学方式变革互动的前沿边界。
5）AI支持专业能力跃迁。教师能通过调适和改进AI工具促进专业发展，能持续考察和验证利用AI激发和支持自身和专业团体职业能力跃迁的有效方式。
（三）分模块能力目标、专题内容和培训方法的说明及跨模块关联的能力表现画像
“能力框架”针对每个能力模块，阐释和说明了相关培训课程和校本教师学习计划的预期“规格”，包括培训目标、培训内容专题及其深广度、培训方法等。教师AI能力发展的实际效果需在具体教学规划与实施、学习设计与辅助、评价结果与反馈中才有实际意义。为此，“能力框架”在“情境性活动表现”中对达到特定能力水平的教师的态度和行为转变进行了画像。不同国家和地区、学科和年级的教师面对的具体场景千差万别，相关阐释和示例考虑了场景差异性，从而为各国和各机构本地化的开发和应用留下了空间。各能力模块及其关联关系的栏目及意图见表2。
“能力框架”中的课程目标是针对系统性的教师培训的课程设计提出的建议，旨在从课程规划和提供者的角度界定能力发展目标、必备专题内容及恰当的培训方法。针对价值观、社会情感学习、伦理原理、AI原理、操作技能、教学和教师发展实践应用等领域特征，“课程目标”部分内嵌高度适应性的培训方法，如针对人本AI观念，建议采取基于两难冲突的观点采择等方法；针对AI伦理原则，建议设计基于场景的基本伦理争议归因、伦理原则理解和伦理法规内化等方法；针对AI概念性知识图式的建构，建议基于仿真问题开展探究和基于具体工具建构并逐步更新概念图等方法；针对操作性和创作型技术技能的学习，建议基于仿真任务的工具制作项目以及基于任务变式的迁移能力练习；针对AI与教学法整合，建议采用“案例分析、教学或学习设计、教学实施、反思提升”等方式，引导理论与实践相结合螺旋式深化；针对教师专业发展，则建议采用以“能力自评、动机激发、选用工具、批判应用”为线索的自我专业学习与同伴互助方法。
“学习目标”是直接针对教师群体描述的专业学习达标状态，用以界定具备各模块特定能力和综合应用能力的教师“能做什么”。学习目标试图从“个体到机构的行为主体维度”和从“AI的设计开发与应用监督全生命周期维度”等出发，澄清各模块涵盖的核心概念、各概念跨模块的内在联系和逐步深入关系。作为实践从业人员的教师，其预期学习目标还体现为在教育教学实践中的可迁移能力，为此，“学习目标”体现了人本AI观念如何为其他各层面学习提供思维范式和态度倾向，伦理原则如何引导AI工具的评估和选用，AI基本原理如何反向为深化伦理原则的内化提供技术支撑等关联关系。
各能力模块在现实的教师能力发展进程中，体现为各要素缺一不可、相互关联的“全人”能力组合，教师对具体模块的掌握程度及对各能力模块的综合应用能力共同决定其在不同情境的态度和行为表现。鉴于此，“能力框架”设计了贴近教师教学实践、易于教师理解的态度变化和实践应用表现。
教育部2022年颁布的《教师数字素养》从数字技术发展连续体的视角出发，在数字教育资源、数字技术知识和数字化教学设计等维度建议教师对AI的整合性应用。联合国教科文组织的“能力框架”在数字技术连续体基础上，更强调AI技术跃迁及其对教师、学生和拟人智能体互动关系的影响，并由此界定了教师AI能力框架。该“能力框架”对中国有如下现实意义。
（一）分级风险与细化治理同步，创设安全可信的人工智能环境
学校和课堂不应沦为风险未知的人工智能工具的试验田。国家监管部门应在《生成式人工智能暂行管理办法》等人工智能监管办法的基础上，借鉴欧盟《人工智能法案》，对各类通用人工智能系统的开发意图和安全风险进行等级划分，明确禁用高风险类的人工智能系统和工具。例如，《人工智能法案》划定的具有“不可接受的风险”的人工智能技术，包括引诱未成年对人工智能聊天平台产生依赖的技术、通过面部识别的情感监控技术、对人类的智力和行为作出预测和操控的人工智能工具等，应被禁止开发或进入市场，更不能以任何形式进入学校或课堂试用和使用。各种教育类人工智能系统属于“高风险”人工智能门类，应纳入重点和严格监管类别。为此，国家监管部门可考虑更新教育部2019年版的《教育移动互联网应用程序备案管理办法》，制定针对教育人工智能应用程序的审核和备案管理办法，明确教育人工智能准入的红线，并为教育系统提供基于分类标准的安全可信人工智能白名单。
国家各级监管部门应与教育机构、教师团体、家长代表等相关人员合作，针对政府采购和大面积推广的教育人工智能系统开展合规性和适用性验证，在白名单的基础上为通过验证的教育人工智能工具提供基于具体指标的绿色标签制度。针对技术类别、验证侧重点和实施主体，综合运用试用验证、仿真验证、以模型为中心的验证等方式对其开展验证。验证的指标至少应包括安全性、偏见（数据、算法、输出等）、输出的准确性、在数据隐私保护和数据所有权等方面的人类问责性、模型的可解释性、模型训练所用数据的当地语言文化代表性、针对不同年龄和能力水平用户的适用性、应用过程中收集和使用用户数据的合规性、系统设计的典型应用模式及其对人类判断力和行为自主性的操控、对教师及其他人类用户能动性的影响、对环境的消极影响程度等。
（二）权衡战略重点与调适课程评价并举，支持和激励减负提质的自主应用
教师的人工智能能力有助于解决“不会用”的能力短板，是有效应用人工智能并服务于教学育人目的的必要但非充分条件。国家人工智能教育政策应批判性权衡人工智能教育应用的战略重点以预防滥用、误用，消除不想用、用不起等障碍，创设合理人工智能应用的充分条件和减负提质创新的管理机制。
人工智能教育政策制定应超越技术中心主义和技术解决方案主义的误区，基于有限的总体教育经费，确定非技术性教育基础设施、无关技术的教师能力培养、非技术性育人目标、不借助技术媒介的人际交往和社会情感教育等优先或并列于人工智能教育的战略目标和领域，引导经费的优先保障及对不该使用人工智能的教育战略目标的确立和保护，防止假借教育智能化名义的教育资源浪费和对人工智能的滥用和误用。
参考“能力框架”提供的思路，相关部门应适度预判人工智能时代应建设的安全包容的人类社会形态以及为建设预期的人工智能社会需要培养什么样的人等根本问题；以此为依据，论证国家科技创新人才战略与数字化教育的内在联系，尤其是论证人工智能技术具有相对技术优势的教学育人领域，确定人工智能支持科学、技术、工程和数学等领域的科学发现、科技创新、工程实现的重点应用目标；同时，研判人工智能对语言、艺术、社会科学等领域课程目标可能的冲击，论证人工智能是否有切实的提质潜力和应用前景。随着生成式人工智能的应用，机械记忆和低水平思维活动在学习和工作中的重要性可能会逐步降低。应对这一趋势，政策制定者应充分论证人工智能对各领域和跨领域课程目标的倒逼变革，适度调整学习结果中低水平和高水平思维在学习结果结构中的占比、相应课时占比及其针对性的评价方式，为教师和学生应用人工智能支持探究活动和高水平思维提供基本的课时保障和适当的激励机制。在不增加课时甚至适度减轻师生负担的前提下，引导学校和教师应将人工智能有机融合到课程教学和评价的迭代更新进程中。
以学校基本运作经费为依据，在国家层面制定学校数字化基础设施和基本人工智能工具配置的底线标准，通过正常办公经费覆盖基本的上网费用和各类数字化及智能工具的常规使用费用。同时，通过设立专项基金等方式，激励企业和教育机构合作研发面向有特殊需要的师生的辅助性人工智能工具，确保基本教育人工智能工具面向所有人的可达性和可承受性。
（三）数字素养加速为人工智能能力蓄势，面向智能化新赛道的顺势并轨和战略卡位
借助《中小学教师信息技术应用能力标准（试行）》和《教师数字素养》标准，中国成功引领了移动互联网时代和数字化转型时代教师能力培养的战略前沿。在《教师数字素养》标准中，数字教育资源的定义提及“智慧教育平台、智能分析评价工具、智能教室等”，“数字技术知识”维度涵盖“人工智能的内涵特征，及其解决问题的程序和方法”，“数字化教学设计”维度列举了“智能阅卷系统”。但该标准未能达到行业标准所需的严谨程度上对这些核心概念及其适合的教师培训方式进行规范化的定义，这势必在执行中造成概念上的无标可依及培训质量上的无规可参。联合国教科文组织“能力框架”对人工智能时代教师“必修”的核心概念进行扫描、定义和阐释，其多数核心概念在《教师数字素养》标准中均未提及。另外，《教师数字素养》是前生成式人工智能时代的历史产物，局限于预测式人工智能的内涵和外延，未能体现智能领域的最新技术跃迁及其营造的人类活动和教育教学的新时空域。为充分落实中共中央、国务院（2024）提出的“推动教师积极应对新技术变革，着眼未来培养人才”的战略目标，国家主管部门有必要尽快论证教育智能化新赛道的现实寓意以及实现教师数字素养与人工智能能力新赛道顺势并轨的迫切性和现实路径，适时启动规范化、系统性教师人工智能能力框架的可行性论证和研制工作。我国可结合中国国情批判性借鉴联合国教科文组织的“能力框架”，对教师人工智能能力的核心概念及其构成的系统框架、针对性的教师培训方式等进行“说明书”式的严谨阐释；以人本人工智能观念为纲，引导职前教师课程、在职教师培训和区域教研方案、校本支持和同伴辅导活动大纲等的规范化升级，实现教师培训提质不增负的过渡和转型。