【摘要】本文系統梳理教師智能素養相關文獻，構建了包含智能意識、智能知識、智能技能、智能倫理4個一級指標，以及9個二級指標的中小學教師智能素養框架，編制了《中小學教師智能素養調查問卷》，對北京某集團學校教師的智能素養水平進行了調查。結果顯示，該校教師智能素養整體良好，但需進一步提升人工智能輔助教學技能。其中，11～15年教齡、碩士學歷和信息技術教師的素養較高，且成長支持對教師學習意愿的提升至關重要。文章建議教師要不斷學習并反思實踐，將技術融入教學；同時建議地方相關部門構建完善的培訓體系，強化倫理安全教育，切實提升中小學教師智能素養。【關鍵詞】智能素養；教育數字化；人工智能+教育問題提出在2024世界數字教育大會上，教育部部長懷進鵬在主旨演講中提出，將積極推動以智助學、以智助教、以智助管，并提出研發智能助教，支撐教師備授課等暢想[1]。當前，我國正大力推進國家數字化戰略，實施人工智能賦能教育行動，提升教師利用數字技術特別是智能技術，優化、創新和變革教育教學活動的意識和能力，不斷增強一線教師智能素養，這是貫徹落實戰略行動的關鍵一環。教師智能素養是教師適當利用人工智能技術獲取、加工、使用、管理和評價數字信息和資源，發現、分析和解決教育教學問題，優化、創新和變革教育教學活動而具有的意識、能力和責任。隨著以人工智能為代表的信息技術不斷發展，教師所面臨的教學環境、教學內容、教學方法以及學生的培養要求都將發生變化。教師智能素養水平的提升不可能一蹴而就，也面臨諸多挑戰，教師如何有效利用人工智能協作教學，學校的硬軟件設施是否能夠緊隨時代技術的變革而有所改善，在國家愿景不斷提高過程中教師實際素養是否能緊跟時代要求步伐[2]，這些都需要我們實時關注教師智能素養的狀態，從中挖掘分析教師智能素養的影響因素并在此基礎上找出提升路徑。研究設計1.問卷編制本研究開發問卷調查工具，調查主要有以下兩部分內容：教師智能素養水平和影響教師智能素養的因素。在教師智能素養水平調查方面，我們參考過往相關研究構建教師智能素養框架。胡小勇、徐歡云（2021）從知識基礎層、能力聚合層、思維支撐層和文化價值深化層四個維度構建K-12教師智能素養框架；肖慶順（2020）提出教師智能素養的核心素養在于信息素養、學習素養、合作素養、教育科研素養、讀懂學生的素養、創新素養六大方面；王丹（2022）認為教師智能素養的重點在于培養學生利用人工智能與數字技術思考問題、解決問題的能力，以及面對人工智能的情感、社交與倫理態度，以促進智能教育的可持續發展與生態體系構建[3]。2024年，UNESCO（聯合國教科文組織）發布了“教師人工智能能力框架”，該框架包括以人為本的思維方式、人工智能倫理、人工智能基礎和應用、人工智能教學法以及人工智能專業發展五個維度[4]。綜合上述研究成果，本研究選取“智能意識”“智能知識”“智能技能”“智能倫理與安全”四個維度作為問卷的一級指標。在此基礎上，我們參考胡小勇和徐歡云（2021）、吳茵荷等（2021）、肖慶順（2020）、徐嘉欣（2019）、王丹（2022）、鄭勤華（2021）等研究成果，構建教師智能素養框架的二級指標，得到如表1所示框架。以下是對具體指標的闡述：智能意識關注調查教師對人工智能與學科教學的關系認識，以及人工智能在教學中的價值認識和警覺意識，該維度的二級指標分別為人工智能與學科關系認識、使用人工智能產品的復核和警覺意識、人工智能應用于教學的價值判斷。智能知識維度關注教師對人工智能與學科教學相關的知識，如和本學科契合度較高的智能產品有哪些、校園環境中有哪些人工智能產品，以及這些人工智能產品如何操作使用等。智能技能維度關注教師在本學科教學和輔導學生學習方面對于人工智能的操作水平，該維度二級指標主要圍繞教師使用人工智能輔助教師“教”和使用人工智能助力學生“學”方面的操作水平調查。智能倫理關注教師對人工智能倫理沖突問題形成基本的理解，考慮到教師身份的特殊性——示范性，故本維度的二級指標主要聚焦智能產品使用安全與智能產品使用教育倫理，尤其關注教育示范性。在影響教師智能素養的因素方面，我們參考過往相關研究，梳理影響教師智能素養主要因素。武黎（2020）認為教師信息素養提升主要依靠教師自主學習、教師共同體的構建、國家政策支持以及教學工具的硬軟件建設。王明娣、冀曉雨（2024）在其調查研究中提出，教師專業素養提升需要依靠政策和機制的頂層設計、創建教師協作網絡、搭建教師自主學習平臺、加強教師培訓等方式。張黎、趙磊磊（2022）在其實證研究中得出教師數據素養的提升有賴于學校數據文化、教師協作網絡、教師主動探索、學校硬軟件設施以及管理制度保障等措施。總結來看，教師素養的提升受政策制度、學校組織氛圍、教師個體的學習投入、針對性的教育培訓等因素影響。同時，教師智能素養水平與調查對象的人口學（性別、所在地、年齡等）特征可能呈現相關關系，這也是本次調查研究需要關注的內容之一。依據上述教師智能素養框架以及影響因素，我們編制六點量表初稿，再根據預測試結果對問卷進行了修正，最終確定正式問卷“中小學教師智能素養調查問卷”。問卷一共有41個測度項，分為3個部分：第一部分是人口統計學變量，包括性別、年齡、教齡、所教學段等；第二部分是中小學教師智能素養自測量表調查，包括智能意識、智能知識、智能技能、智能倫理與安全4個一級指標9個二級指標共23個測度項；第三部分中小學教師智能素養水平影響因素量表調查，分別是教師自我學習投入、教育培訓支持、教師管理制度、組織文化氛圍4個維度共10個測度項。2.方法與樣本本研究以北京市中小學一線教師為研究對象，邀請北京市某集團學校各科教師（語文、數學、英語、信息技術等15門學科）填寫問卷，回收問卷180份，其中有效問卷180份，有效率100%。本次調查對象女性占比較大（76.7%），最高學歷以本科和碩士為主，教齡多在10年以內，且職稱主要集中在二級和一級。3.信效度檢驗本研究運用SPSS27.0軟件分析問卷信度和效度。在信度方面，進行問卷Alpha系數可靠性檢驗，得到Alpha系數為0.967（gt;0.8），存在非常好的內部一致性。在效度方面，進行KMO和Bartlett’s球形檢驗，調查問卷KMO度量數值為0.940（gt;0.8），研究數據非常適合提取信息；在Bartlett’s球形檢驗中，差異顯著性（sig值）為0.000lt;0.05，說明各題項之間具有良好的效度和相關性。調查結果分析1.教師人工智能素養整體情況總體來說，教師整體的人工智能素養水平良好。4個維度得分的均值主要在3.6～4.8之間，在這4個維度中，人工智能意識的得分最高（4.77±0.81），均值較低的是人工智能技能（3.46±1.34）和人工智能知識（3.71±1.17），具體數據見表2。進一步分析子維度發現（表3），在智能意識維度中，教師對于人工智能有比較充分的認知，能夠意識到人工智能與教學可以密切關聯。相較而言，在價值意識上（4.63±0.94）得分較低，對智能產品與教學結合的意義并沒有深刻的認識。在智能知識維度中，教師對已有人工智能產品功能都有基本的了解，但在拓展認識智能教學產品上（3.71±1.17）還需要加強。在智能技能維度中，教師對于利用人工智能輔助“教”的認識（3.44±1.33）低于利用人工智能輔助“學”的認識（3.51±1.40）。人工智能倫理得分良好（4.21±1.45）。2.不同群體的人工智能素養水平差異分析此問卷對于不同性別的人工智能素養進行獨立樣本T檢驗，發現不存在顯著差異。將年齡、教齡、最高學歷、所教學段、任職所在地、所教學科和目前職稱作為人口學變量，人工智能素養作為因變量進行ANOVA分析。結果顯示，人工智能素養在教齡、最高學歷和所教學科上出現顯著差異，而在年齡、所教學段、任職所在地和目前職稱上并沒有顯著差異。具體分析數據得出，在教齡上，擁有11～15年教齡的教師群體人工智能素養得分最高，最低的是30年以上教齡的教師群體；最高學歷上，碩士學歷的教師群體人工智能素養得分最高，最低的是專科學歷的教師群體；所教學科上，信息技術教師的人工智能素養最高。3.基于人工智能素養的聚類分析研究首先基于人工智能5個子維度得分均值將樣本聚類為3類，結果顯示，第2類中的4個維度得分整體較高，人數占比25.00%，如表4所示。分析3類群體的個人與家庭特征可以發現，人工智能素養各項得分最高的是第2類。該類樣本的主要特征有：女性占比最高（80%），20～30歲占比較高（37.3%），研究生學歷占比較高（62.2%），所教學科為語文（17.7%）和信息技術（15.5%）占比較高。4.多元線性回歸分析根據研究假設，教師所在學校提供的教育培訓資源與機會、學校及學科小組的氛圍、該校的管理制度和個體主動的學習投入等會對教師智能素養產生影響。為驗證這一假設，作者采用多元線性回歸方法，以學習投入、組織氛圍、管理制度、教育培訓為自變量，以總體智能素養為因變量，構建回歸方程，得到如表5所示結果。數據顯示，本回歸模型的擬合度調整R2=0.543，擬合度好，意味著自變量能夠有效解釋因變量變化原因的54.3%，即中小學教師智能素養的總體水平有54.3%是由教育培訓、組織氛圍、學習投入、管理制度所影響的。其中，教育培訓、管理制度、學習投入可以顯著影響教師的智能素養水平，組織氛圍（p=0.275）不能顯著影響教師的智能素養水平。另外，教育培訓、學習投入、管理制度三個自變量的回歸系數均為正數，意味著這三個自變量顯著正向影響教師的智能素養總體水平，即說明教師教育培訓機會越多、學習投入越高，教師的智能素養水平就會越高；教師智能素養在學校的管理制度中越是被正式提及，越有利于教師智能素養的提高。組織氛圍這一自變量的回歸系數為負數，與事實不符，推測可能原因是研究人員和一線教師對相關量表題的表述理解存在差異，后續將對該類教師進行追蹤調查。本回歸模型通過殘差（觀測值與預測值之差）正態分布診斷和樣本序列相關診斷，在自變量多重共線性診斷中，學習投入、管理制度、教育培訓這三個自變量的VIF值全部小于5，意味著這三個變量之間不存在多重共線性。組織氛圍變量VIF值為6.059，可能會對模型構成輕微影響，但其數值小于10，本回歸模型仍具備相關效應。結論與建議本研究通過梳理中小學教師人工智能數據素養的內涵與構成，提出智能意識、智能知識、智能技能、智能倫理與安全四個維度構成的人工智能數據素養評價指標體系。以此為依據，我們編制了中小學教師智能素養問卷，調查了北京市某集團學校全體教師的人工智能素養。調查結果顯示，教師人工智能數據素養整體良好，個別處于一般，總體來說，認知大于行為，且人工智能技能中教師“利用人工智能輔助‘教’”的得分低于“利用人工智能輔助學生‘學’”的得分，這進一步說明提升教師的人工智能技能的重要性，更進一步說明本次調研的必要性。通過對不同類型教師之間的差異比較，發現人工智能素養在教齡、最高學歷和所教學科上出現顯著差異，其中11～15年教齡、碩士學歷、信息技術教師三個群體得分相對較高。聚類分析顯示，可將數據樣本分為優秀、良好、一般三類，性別上，女性在人工智能素養上相對較高，且所教學科為語文和信息技術的教師在人工智能素養得分較高的集群2中占比較大；在教育背景上，研究生學歷人工智能素養相對于其他學歷人工智能素養較高；在所教學段上，所教學段為高中的教師人工智能素養較高；職稱上，高級職稱教師人工智能素養較高；在年齡教齡上，處于20～30歲教師人工智能素養較高。通過相關性分析和多元線性回歸分析，研究表明人工智能素養與人工智能意識、知識、技能、倫理和成長支持之間存在顯著的正向關系。具體來說，人工智能素養的提高與這些因素的增強呈正相關，意味著教師的人工智能素養越高，他們在這些領域的意識、知識、技能和倫理水平也越高。此外，多元線性回歸分析進一步揭示了人工智能成長支持是影響教師學習投入意愿的關鍵獨立因素，表明人工智能成長支持的增加能顯著提升教師的學習投入意愿。因此，學校應提供更多的人工智能成長支持，以促進教師的專業學習和發展。依據上述結果，本文對提升全學科教師人工智能素養提出以下建議。1.提高終身學習意識在“人工智能+教育”實踐中，教師急需提升智能技術素養以應對教育挑戰[5]。調查顯示，盡管中小學教師對人工智能持積極態度，但在相關知識和技能上存在不足。在多元回歸分析中，教師自我學習投入對于教師智能素養的影響數值為0.187，僅次于學校教師管理制度。由此可見，教師自我學習投入對于教師智能素養水平的提高具有重要意義。因此，教師需加強智能教育素養，整合學科與信息素養，利用技術促進學生智能素養提升[6]；同時應關注人工智能發展，掌握相關軟件和設備，熟悉人工智能解決問題的方法，并與學科知識融合；教師還需運用現代教育工具，創新教學方法，培養計算思維和數據分析能力，以優化教學實踐[7]。同時教師必須同時關注教學改革的現有“難點”和未來技術發展的可能風險，實現風險治理的關口前移，提高通用人工智能（AGI）賦能教師教育教學改革的效能[8]。2.完善人工智能素養培訓體系2024年，教育部確定了184個中小學人工智能教育基地，通過在各省市學校試點，人工智能教育在中小學已然邁入“