学术探讨｜人工智能时代高校师范生职业能力提升研究

转自：黑龙江日报

□宋汪洋

人工智能时代对师范生的职业能力和创新素养提出较高要求。高校可尝试以课程重构奠定智能教育胜任力的知识基础，以实践深化锤炼技术融合与教学创新的实战本领，以评价革新实现精准诊断与个性化成长引导，推动师范生从知识习得向创新实践能力跃迁，逐步成长为能够驾驭未来教育变革的新型教师。

重构课程体系，赋能核心能力。夯实智能教育通识基础。在通识教育课程和专业基础课程中，高校可设置人工智能与教育前沿必修模块，聚焦教育场景下的理解、应用以及伦理思辨。一方面，系统讲解智能评测、个性化学习路径推荐、AI学伴、课堂行为分析等常见教育应用形态的技术原理和教学价值；另一方面，强化案例教学与实践操作，引导师范生亲身体验并评估智能备课系统、作文自动评阅软件、虚拟实验室等各类AI教学工具的适用性和局限性。此外，设计独立的教育人工智能伦理与安全专题，深入探讨学生数据隐私的保护边界、算法公平性、人机协同中的师生主体性以及数字鸿沟等社会议题，培养师范生面对技术应用时的师德践行能力。推动教育技术课程转型。教育技术类课程旨在提升师范生的教学设计能力，即从单一媒体制作转向智能教学环境的规划与构建，引导师范生学会通过整合物联网、感知设备与学习平台，创设支持个性化与交互的物理和虚拟融合课堂；从简单的技术操作转向教育数据的采集、分析与解读，让师范生掌握利用学习分析仪表盘、过程性数据评估学习状态、发现潜在问题并实施干预的基本能力；从预设流程设计转向人机协同的教学设计，训练师范生合理划分教学任务，明确教师主导、AI辅助、人机交互的具体环节，以此优化教学流程，提升育人效能。

深化实践应用，锤炼实战技能。共建基地深化实践应用。高校可以与智慧教育示范校、教育科技企业建立合作关系，共同建设智能教育实践基地。师范生进入基地后，需要参与中小学正在试点的智能作业系统、个性化学习平台等AI教育产品的校本化试用工作，从师生两个方面收集使用反馈并参与可用性评估与本地化调适，锤炼教育评价能力；在真实的智能课堂中进行沉浸式观摩活动，重点分析技术如何重塑教学互动、优化组织流程，提升课堂管理能力。以项目制形式主导或者深度参与一个微型智能教学解决方案的校本实施与效果评估。例如师范生在初中语文文言文教学中，借助智能阅读平台设计分层阅读任务，跟踪学生对文言实词与特殊句式的掌握情况，并结合前后测表现与师生访谈，评估该工具在提升文意理解能力方面的作用，并完成相应的实践报告。组织创新竞赛并搭建学习社群。举办一系列智能教育创新竞赛活动，设定人机协同教学设计等主题，重点关注问题洞察深刻性、技术路线合理性与教育价值显著性。同时，建立跨校跨领域的线上专业学习社群，广泛吸纳高校学者、中小学名师、企业研发人员和优秀师范生，在社群里定期开展围绕教育大模型应用等技术前沿、智能作业适应性反馈等实践难题的专题研讨、案例剖析和线上工作坊，构建持续对话的场域，让师范生在此提出困惑、分享进展并获取多元反馈，逐步积累专业人脉。

依托数据体系，赋能精准评价。构建多元评价指标体系。构建能够覆盖传统教学基本功和智能教育胜任力的多元评价指标体系，该体系应包括智能工具选用与评估、教育数据解读与决策、人机协同设计以及技术伦理反思等评价维度。利用智能实训教室的录播系统和可穿戴设备采集模拟授课时的教学行为、语音语调、互动情况以及情感数据。通过在线学习平台记录师范生的学习轨迹、讨论贡献和项目作品迭代日志，通过实践平台获取师范生实践任务的过程性数据和协作记录。利用学习分析技术整合多模态数据，构建师范生教学设计能力、课堂管理能力、教育评价能力和师德践行能力的发展图谱，直观呈现其优势、短板以及各能力要素间的关联与发展轨迹。依据此图谱，导师可提供精准的个性化反馈与发展建议，如指出课堂提问认知层次偏低，建议结合某可视化工具设计高阶思维问题链，以此帮助师范生实现职业能力与创新素养的协同提升。建立数据治理应用机制。组建专门的数据分析团队，与教育技术中心协同起来，负责多源数据的清洗、整合、建模与可视化工作，并定期生成个人与群体的分析报告。同时，将数据洞察深度融入导师指导、课程考核与实习评价这些环节，如将能力发展图谱当作师范生阶段性成长复盘的核心依据，围绕图谱里呈现的共性短板动态调整相关课程与培训内容。

本文系广西教育科学“十四五”规划2023年度课题“新时代西部乡村教师职前职后核心素养提升研究”（2023A077）的阶段性研究成果。