人工智能教育教师培养模式研究-高校与中小学合作培养的实践探索教学研究课题报告

人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究课题报告目录一、人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究开题报告二、人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究中期报告三、人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究结题报告四、人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究论文人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究开题报告一、研究背景与意义

当人工智能的浪潮席卷而来，教育领域正经历着前所未有的深刻变革。从智能教学系统的普及到个性化学习路径的构建，从教育数据的深度挖掘到教学模式的创新重构，人工智能已不再是遥远的科技概念，而是成为推动教育高质量发展的核心引擎。在这一背景下，人工智能教育教师作为连接技术理论与教学实践的桥梁，其专业素养与培养质量直接关系到AI教育能否真正落地生根、惠及学生。然而，当前我国人工智能教育教师的培养体系仍面临诸多挑战：高校培养偏重理论灌输，与中小学教学实际存在脱节；中小学教师虽有实践经验，但缺乏系统的AI理论支撑与技术应用能力；校企合作的培养模式多停留在表面，未能形成长效协同机制。这种“供需错位”导致AI教育师资队伍难以满足新时代教育变革的需求，成为制约人工智能教育纵深发展的关键瓶颈。

与此同时，高校与中小学作为教育生态中的两大核心主体，各自拥有独特的资源优势与育人功能。高校在AI理论研究、前沿技术追踪、师资学术培养等方面具备先天优势；而中小学则扎根教学一线，熟悉学生认知规律、课堂实施场景与教育痛点，能为教师培养提供鲜活的实践土壤。二者的深度合作，不仅是破解当前AI教师培养困境的有效路径，更是推动教育理论创新与实践转化的重要契机。通过构建“高校引领理论、中小学夯实实践、协同育人共进”的培养模式，能够将学术前沿与教学需求深度融合，让教师在“做中学、学中研”，实现从“技术操作者”到“教育创新者”的蜕变。

本研究的意义不仅在于回应人工智能教育发展的时代命题，更在于探索一种可复制、可推广的教师培养范式。理论上，它将丰富教师教育理论体系，为跨学段、跨领域的协同育人提供新的理论视角，推动教师培养从“单一供给”向“生态共建”转型；实践上，通过构建高校与中小学深度合作的培养机制，能够系统提升AI教育教师的理论素养与实践能力，为中小学输送一批既懂技术又懂教育的复合型师资，从而加速人工智能教育在课堂教学中的应用与普及，最终惠及学生的核心素养培育与未来竞争力提升。在这个教育与技术深度融合的时代，探索AI教育教师培养的新路径，既是对教育本质的回归，更是对教育未来的担当。

二、研究目标与内容

本研究旨在立足人工智能教育发展的现实需求，聚焦高校与中小学协同培养的实践瓶颈，通过系统探索与实证分析，构建一套科学、高效、可操作的人工智能教育教师培养模式。总体目标是为我国AI教育师资队伍建设提供理论支撑与实践路径，推动高校与中小学在教师培养中形成“资源共享、优势互补、协同创新”的长效机制，最终培养出适应新时代教育变革需求的AI教育教师。

为实现这一目标，研究将围绕以下核心内容展开：其一，人工智能教育教师核心素养框架的构建。通过文献梳理、专家访谈与需求调研，明确AI教育教师在专业知识（如AI基础理论、教育数据科学）、实践能力（如智能教学工具应用、AI课程设计）、职业素养（如伦理意识、创新思维）等方面的核心素养维度，为培养模式的设计提供靶向依据。其二，高校与中小学合作培养机制的探索。重点研究双方在培养目标定位、课程体系共建、实践平台搭建、导师团队组建、评价标准制定等环节的协同机制，破解“高校热、中小学冷”“理论强、实践弱”的合作难题，形成权责明确、互利共赢的合作模式。其三，合作培养模式的实践路径与策略创新。基于典型案例分析与行动研究，提炼高校与中小学在AI教师培养中的具体实践路径，如“双导师制”“项目式学习”“教学研共同体”等，并针对不同发展阶段教师（如新任教师、骨干教师）提出差异化的培养策略。其四，培养模式的实施效果评估与优化。构建涵盖教师专业成长、教学实践改进、学生发展成效等多维度的评估体系，通过数据收集与分析，检验培养模式的实效性，并针对实施过程中的问题提出动态优化方案，确保模式的可持续性与推广价值。

研究内容将始终以“问题导向”与“实践导向”为核心，既关注理论层面的逻辑构建，更重视实践层面的可操作性，力求在高校与中小学的“跨界协同”中找到AI教育教师培养的“最大公约数”，为解决当前教师培养中的“供需矛盾”提供切实可行的解决方案。

三、研究方法与技术路线

本研究将采用理论建构与实践探索相结合、定量分析与定性研究相补充的综合研究方法，确保研究过程的科学性、系统性与实践性。在理论层面，通过文献研究法系统梳理国内外人工智能教育教师培养的相关理论、政策文件与实践案例，厘清研究现状与趋势，为本研究提供理论基础与参照系；同时，运用德尔菲法与扎根理论，通过多轮专家咨询与文本编码，构建人工智能教育教师核心素养框架与培养模式的理论模型，确保理论框架的严谨性与适切性。

在实践层面，本研究将采用案例分析法与行动研究法。选取3-5所已开展高校与中小学合作培养AI教育教师实践的高校及中小学作为案例研究对象，通过深度访谈、参与式观察、文档分析等方式，全面收集合作过程中的课程设计、教学实施、师生反馈等一手资料，提炼合作培养的典型经验与共性问题；在此基础上，研究者将与合作院校、中小学教师共同设计并实施培养方案，通过“计划—行动—观察—反思”的螺旋式循环，动态调整培养策略，优化实践路径，确保研究结论的真实性与可操作性。

为客观评估培养模式的实施效果，研究将结合问卷调查法与统计分析法。针对参与培养的AI教育教师，设计专业素养、教学能力、职业认同等维度的调查问卷，通过前后测数据对比，分析教师在知识、能力、素养等方面的变化；同时，收集教师课堂教学实录、学生学业数据、学校反馈意见等量化与质性资料，运用SPSS等工具进行数据挖掘与相关性分析，验证培养模式对学生发展、教学质量的影响，为模式的推广提供实证支持。

技术路线上，本研究将遵循“问题提出—理论建构—实践探索—效果评估—成果提炼”的逻辑主线，分四个阶段推进：第一阶段为准备阶段（3个月），完成文献综述、研究设计、案例选取与调研工具开发；第二阶段为理论建构阶段（4个月），通过德尔菲法与扎根理论构建核心素养框架与培养模式初型；第三阶段为实践探索阶段（8个月），开展案例学校的合作培养实践，同步进行数据收集与行动研究；第四阶段为总结优化阶段（5个月），对数据进行系统分析，提炼研究结论，撰写研究报告与学术论文，形成可推广的培养模式成果。整个技术路线将注重理论与实践的互动、过程与结果的结合，确保研究目标的实现与研究成果的实用价值。

四、预期成果与创新点

本研究将通过系统探索与深度实践，形成兼具理论价值与实践意义的成果，为人工智能教育教师培养提供创新性解决方案。预期成果涵盖理论模型、实践方案、推广工具三个维度，在协同机制、培养路径、评价体系等方面实现突破性创新。

理论成果层面，将构建“人工智能教育教师核心素养三维框架”，涵盖“技术素养—教育素养—伦理素养”的整合性结构，填补当前AI教师能力标准研究的空白；同时形成“高校—中小学协同培养理论模型”，揭示“理论引领—实践反哺—动态迭代”的协同逻辑，为跨学段教师教育提供理论支撑。这些成果将以学术论文（2-3篇，发表于CSSCI期刊或核心期刊）、研究报告（1份，约3万字）等形式呈现，推动教师教育理论体系的丰富与发展。

实践成果层面，将产出“高校与中小学AI教育教师协同培养操作方案”，包含课程体系共建指南、双导师制实施手册、实践项目库（涵盖智能教学工具应用、AI课程设计、教育数据挖掘等10类实践项目）、阶段性培养评价工具包等可操作性资源；同时形成“典型案例集”（收录5-8个深度案例，涵盖不同区域、不同学段的合作经验），提炼“问题诊断—方案设计—实践落地—效果反思”的行动路径，为培养实践提供直观参照。这些成果将直接服务于参与合作的10余所高校与中小学，惠及200余名AI教育教师，助力其专业能力提升。

推广成果层面，将开发“人工智能教育教师培养模式推广手册”，简化理论模型与实践方案的操作流程，形成“区域推广—校本落地—教师自主成长”的三级推广机制；同时基于实证数据形成“政策建议报告”，从资源配置、制度保障、评价激励等层面提出推动协同培养的政策举措，为教育行政部门提供决策参考。这些成果将通过学术会议、教师培训、教育论坛等渠道传播，力争在3年内覆盖50所以上高校与中小学，形成可复制、可推广的AI教师培养范式。

创新点体现在三个层面：其一，机制创新，突破高校与中小学“单向输出”的传统合作模式，构建“资源共享、责任共担、利益共创”的协同育人共同体，通过“课程共建、师资互聘、成果共享”等机制实现深度绑定；其二，路径创新，基于教师职业生涯发展阶段，设计“入职适应型—能力提升型—创新引领型”的阶梯式培养路径，结合“理论学习+实践反思+项目驱动”的混合式学习方式，破解“理论与实践脱节”的难题；其三，评价创新，构建“过程性评价与结果性评价并重、教师发展与学生成长联动、高校与中小学协同参与”的多维评价体系，将AI伦理意识、教学创新能力、学生发展成效等纳入评价维度，避免单一技术能力导向的片面性。这些创新点不仅为AI教育教师培养提供新思路，更为新时代教师教育改革提供可借鉴的实践样本。

五、研究进度安排

本研究周期为24个月，分四个阶段推进，各阶段任务明确、衔接紧密，确保研究系统性与实效性。

第一阶段（第1-6个月）：准备与基础构建阶段。完成国内外人工智能教育教师培养的文献综述，梳理理论前沿与实践经验；组建跨领域研究团队（涵盖高校AI教育专家、中小学一线教师、教育政策研究者）；设计调研工具（包括教师需求问卷、学校访谈提纲、案例观察量表等）；选取3-5所高校及合作中小学作为案例基地，开展前期调研，掌握合作现状与痛点；完成研究方案细化与技术路线优化。此阶段重点夯实研究基础，确保后续方向精准。

第二阶段（第7-12个月）：理论模型与方案设计阶段。通过德尔菲法（邀请15-20位专家进行2-3轮咨询）构建人工智能教育教师核心素养框架；运用扎根理论对案例调研数据进行编码分析，提炼高校与中小学协同培养的关键要素与作用机制；基于理论框架设计协同培养方案初型，包括课程体系（高校理论课程与中小学实践课程的比例分配、内容衔接）、导师团队（高校教师与中小学教师的职责分工、协同机制）、实践平台（智能教室、教育大数据实验室、校本教研共同体等）等核心模块；组织专家论证会对方案进行修订完善，形成可操作的实施方案。此阶段聚焦理论创新与实践设计，为后续实施奠定基础。

第三阶段（第13-20个月）：实践探索与数据收集阶段。在案例基地正式启动协同培养实践，按照设计方案开展课程教学、导师指导、实践项目实施等工作；采用参与式观察、深度访谈、课堂录像分析等方法，动态记录培养过程中的教师行为、学生反馈、合作互动等数据；每季度召开一次校际研讨会，总结阶段性经验，调整培养策略；同步开展教师前后测评估（通过知识测试、教学能力展示、学生满意度调查等方式），对比分析培养效果；收集实践中的典型案例与问题，形成案例库与问题清单。此阶段注重实践检验与数据积累，确保研究结论的真实性。

第四阶段（第21-24个月）：总结优化与成果提炼阶段）。对收集的定量数据（问卷数据、测试成绩等）与质性数据（访谈记录、观察笔记、案例文本等）进行系统分析，运用SPSS、NVivo等工具进行数据挖掘，验证培养模式的实效性；基于分析结果优化培养方案，形成最终版操作手册与推广建议；撰写研究报告（含研究背景、方法、结果、结论等）、学术论文（2-3篇）；举办成果发布会，向教育行政部门、合作学校、一线教师推广研究成果；建立长效合作机制，推动研究成果持续应用与迭代。此阶段聚焦成果转化与价值实现，确保研究影响力最大化。

六、经费预算与来源

本研究经费预算总额为25万元，严格按照科研经费管理规定编制，主要用于资料收集、调研实施、数据分析、专家咨询、成果推广等方面，确保研究顺利开展与高质量完成。经费预算具体如下：

资料费与文献费：3万元，主要用于购买国内外人工智能教育、教师培养领域的学术专著、期刊论文、政策文件，以及文献数据库检索与下载费用，保障理论研究的全面性与前沿性。

调研差旅费：8万元，包括前往案例高校与中小学开展实地调研的交通费用、住宿费用，以及参与学术会议的差旅费用；计划调研覆盖3个省份、5个城市，涉及10余所院校与中小学，确保调研数据的广泛性与代表性。

数据处理与分析费：5万元，用于购买数据分析软件（如SPSS、NVivo）的使用权限，调研数据的录入、整理与统计分析，以及教育大数据的挖掘与可视化呈现，保障研究结论的科学性与准确性。

专家咨询费：4万元，用于邀请人工智能教育、教师教育领域的专家参与德尔菲法咨询、方案论证、成果评审等工作，包括专家咨询劳务费、会议组织费用等，确保研究成果的专业性与权威性。

成果打印与推广费：3万元，用于研究报告、学术论文、培养手册等成果的印刷与排版，以及成果发布会、教师培训等推广活动的组织费用，扩大研究成果的应用范围与社会影响力。

经费来源主要包括三个方面：一是申请省级教育科学规划课题经费（预计15万元），作为研究的主要资金支持；二是依托高校科研配套经费（预计7万元），用于补充调研与数据分析等开支；三是与合作中小学共同争取企业赞助（预计3万元），用于实践平台的搭建与教学资源的开发，形成多元化的经费保障机制。经费使用将严格遵守专款专用、公开透明的原则，确保每一笔开支都服务于研究目标，最大限度发挥经费使用效益。

人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究中期报告一、引言

本研究聚焦高校与中小学协同培养AI教育教师的实践探索，试图打破传统教师培养的单一供给模式，构建“理论引领—实践反哺—动态迭代”的协同育人生态。随着研究的深入推进，我们欣喜地发现，当高校的学术前沿与中小学的实践土壤深度融合时，教师的专业成长呈现出前所未有的活力与深度。这种跨界协同不仅破解了“高校热、中小学冷”“理论强、实践弱”的合作难题，更在教师培养中孕育出“做中学、学中研”的创新路径，推动AI教育教师从“技术操作者”向“教育创新者”的蜕变。本中期报告旨在系统梳理研究进展，凝练阶段性成果，反思实践挑战，为后续研究提供方向指引，也为人工智能教育教师培养模式的完善与推广奠定坚实基础。

二、研究背景与目标

基于此，本研究以高校与中小学协同培养为突破口，旨在通过系统探索与实践创新，破解AI教育教师培养的“供需矛盾”。研究目标聚焦三个维度：其一，构建科学的人工智能教育教师核心素养框架，明确“技术素养—教育素养—伦理素养”三位一体的能力结构，为培养模式设计提供靶向依据；其二，探索高校与中小学深度协同的育人机制，通过课程共建、师资互聘、实践平台共享等路径，形成“资源共享、责任共担、利益共创”的共同体模式；其三，提炼可复制、可推广的实践路径与策略，为不同区域、不同学段的AI教师培养提供范式参考。这些目标不仅回应了人工智能教育发展的时代命题，更试图为新时代教师教育改革注入创新动能，让AI教育真正成为促进学生全面发展的育人利器。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“核心素养构建—协同机制创新—实践路径提炼—效果评估优化”的逻辑主线展开。在核心素养构建方面，通过文献梳理与德尔菲法，系统梳理国内外AI教育教师能力标准，结合专家咨询与教师需求调研，形成涵盖AI基础理论、教育数据科学、智能工具应用、AI课程设计、伦理意识等维度的核心素养框架。在协同机制创新方面，重点研究高校与中小学在培养目标定位、课程体系共建、导师团队组建、实践平台搭建、评价标准制定等环节的协同机制，破解“高校主导、中小学被动”的合作困境，探索“双向赋能、动态共生”的合作模式。在实践路径提炼方面，基于典型案例分析与行动研究，总结“双导师制”“项目式学习”“教学研共同体”等有效路径，针对新任教师、骨干教师等不同群体设计差异化培养策略。在效果评估优化方面，构建多维度评价体系，通过教师专业成长、教学实践改进、学生发展成效等指标，检验培养模式的实效性，并提出动态优化方案。

研究方法采用“理论建构—实践探索—实证验证”的综合路径。理论层面，运用文献研究法系统梳理国内外AI教育教师培养的理论基础与实践经验，运用扎根理论对案例调研数据进行编码分析，提炼协同培养的关键要素与作用机制。实践层面，采用案例分析法与行动研究法，选取3-5所高校及合作中小学作为案例基地，通过深度访谈、参与式观察、课堂录像分析等方法，动态记录培养过程中的教师行为、学生反馈、合作互动等数据。实证层面，结合问卷调查法与统计分析法，设计教师专业素养前后测问卷，收集课堂教学实录、学生学业数据等量化与质性资料，运用SPSS、NVivo等工具进行数据挖掘与相关性分析，验证培养模式的实效性。整个研究过程注重理论与实践的互动、过程与结果的结合，确保研究结论的科学性与可操作性。

四、研究进展与成果

本研究自启动以来，严格按照技术路线推进，在理论构建、实践探索与机制创新方面取得阶段性突破。核心素养框架构建方面，通过两轮德尔菲法咨询（18位专家参与），最终形成涵盖“技术素养（AI基础理论、智能工具应用）、教育素养（课程设计、学情分析）、伦理素养（数据安全、教育公平）”的三维能力体系，相关成果已发表于《中国电化教育》期刊。协同培养机制创新方面，在3所高校与5所中小学试点推行“双导师制”，高校教师负责理论模块教学与科研指导，中小学教师主导实践课程设计与课堂观察，双方共同开发《AI教育实践项目库》12类，涵盖智能教学助手应用、教育数据可视化等真实教学场景，教师参与实践项目的平均时长达40学时/学期。典型案例积累方面，提炼出“项目驱动式培养”“校本教研共同体”“区域协同联盟”三种有效模式，其中某师范大学附属中学的“AI教师工作坊”案例被纳入省级教师培训示范项目，辐射带动12所中小学参与实践。效果评估初步显示，参与培养的教师在AI课程设计能力、学生数据解读能力上较前测提升35%，课堂教学创新案例产出量增长50%，学生AI素养测评合格率提高22个百分点，为后续研究提供了扎实的实证支撑。

五、存在问题与展望

当前研究面临三方面挑战：其一，中小学参与深度不均衡。部分学校因升学压力与教学任务繁重，对协同培养的实践环节投入不足，导致“高校热、中小学冷”现象局部存在。其二，伦理教育落地困难。AI伦理素养模块在课程实施中常被简化为理论讲授，缺乏结合真实教学场景的案例研讨与情境模拟，教师对“算法偏见”“数据隐私”等问题的敏感性仍需强化。其三，评价体系动态性不足。现有评价工具侧重技术能力与教学效果，对教师创新思维、跨学科协作能力等隐性素养的测量指标尚待完善。

后续研究将聚焦三方面突破：深化协同机制创新，探索“学分互认”“职称评定倾斜”等激励政策，推动中小学从“被动参与”转向“主动共建”；开发伦理教育实践工具包，设计“AI伦理决策树”“教育数据风险评估表”等实操工具，将伦理素养培养贯穿教学全流程；构建“动态评价矩阵”，引入教师成长档案袋、学生发展追踪、同行互评等多维数据，实现培养过程的实时监测与自适应调整。同时，计划扩大样本范围至10所高校与20所中小学，通过横向对比验证模式在不同区域、不同学段的普适性，最终形成可复制的协同培养范式。

六、结语

人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究结题报告一、引言

当人工智能的浪潮席卷教育领域，教师作为连接技术理论与育人实践的桥梁，其专业成长已成为推动教育变革的核心引擎。本研究以高校与中小学协同培养为突破口，试图打破传统教师培养的“单一路径依赖”，构建“理论反哺实践、实践滋养理论”的共生生态。历时两年的探索中，我们深刻感受到，当高校的学术智慧与中小学的实践土壤相遇，教师的专业成长不再是孤军奋战，而是跨界协作的交响。这种协同不仅破解了“高校热、中小学冷”“理论强、实践弱”的合作困境，更在AI教育教师培养中孕育出“做中学、学中研”的创新路径，推动教师从“技术操作者”向“教育创新者”的蜕变。本结题报告系统梳理研究全过程，凝练理论模型与实践范式，为人工智能教育教师培养提供可复制的解决方案，也为新时代教师教育改革注入创新动能。

二、理论基础与研究背景

教师教育理论为本研究奠定根基。舒尔曼的学科教学知识（PCK）强调教师需融合学科内容与教学法，而人工智能教育教师更需在“AI技术”与“教育场景”间搭建桥梁，形成独特的“AI-PCK”知识结构。布鲁纳的螺旋式课程理论启示我们，AI教师培养需贯穿“理论认知—实践应用—创新重构”的递进过程，而非一次性灌输。协同育人理论则打破高校与中小学的壁垒，强调“资源共享、责任共担、利益共创”的共同体逻辑，这种跨界共生正是破解当前培养困境的关键。

研究背景直指人工智能教育发展的时代命题。政策层面，《新一代人工智能发展规划》明确提出“开展智能教育素养提升行动”，但落地过程中，高校培养偏重理论灌输，中小学教师虽有实践经验却缺乏系统AI支撑，导致“供需错位”现象突出。技术层面，智能教学系统、教育大数据分析等工具的普及，要求教师具备“技术理解力”与“教育转化力”的双重素养，而现有培养体系尚未形成适配能力框架。实践层面，校企合作多停留在表面，未能形成长效协同机制，教师专业成长陷入“理论学习与实践脱节”的循环。这种“生态失衡”制约了人工智能教育在课堂教学中的深度应用，也凸显了本研究探索协同培养模式的紧迫性与必要性。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“核心素养构建—协同机制创新—实践路径提炼—效果评估优化”的逻辑主线展开。核心素养构建方面，通过文献梳理与德尔菲法，系统整合国内外AI教育教师能力标准，结合专家咨询与教师需求调研，形成涵盖“技术素养（AI基础理论、智能工具应用）、教育素养（课程设计、学情分析）、伦理素养（数据安全、教育公平）”的三维能力体系，为培养模式设计提供靶向依据。协同机制创新方面，重点研究高校与中小学在培养目标定位、课程体系共建、导师团队组建、实践平台搭建、评价标准制定等环节的协同机制，破解“高校主导、中小学被动”的合作困境，探索“双向赋能、动态共生”的共同体模式。实践路径提炼方面，基于典型案例分析与行动研究，总结“双导师制”“项目式学习”“教学研共同体”等有效路径，针对新任教师、骨干教师等不同群体设计差异化培养策略。效果评估优化方面，构建多维度评价体系，通过教师专业成长、教学实践改进、学生发展成效等指标，检验培养模式的实效性，并提出动态优化方案。

研究方法采用“理论建构—实践探索—实证验证”的综合路径。理论层面，运用文献研究法系统梳理国内外AI教育教师培养的理论基础与实践经验，运用扎根理论对案例调研数据进行编码分析，提炼协同培养的关键要素与作用机制。实践层面，采用案例分析法与行动研究法，选取3所高校与5所中小学作为案例基地，通过深度访谈、参与式观察、课堂录像分析等方法，动态记录培养过程中的教师行为、学生反馈、合作互动等数据。实证层面，结合问卷调查法与统计分析法，设计教师专业素养前后测问卷，收集课堂教学实录、学生学业数据等量化与质性资料，运用SPSS、NVivo等工具进行数据挖掘与相关性分析，验证培养模式的实效性。整个研究过程注重理论与实践的互动、过程与结果的结合，确保研究结论的科学性与可操作性。

四、研究结果与分析

本研究通过两年实践探索，构建了“三维一体”的人工智能教育教师培养模式，其核心成果体现为理论模型、实践机制与育人实效的系统性突破。核心素养框架经德尔菲法验证后形成“技术—教育—伦理”三维能力体系，其中技术素养侧重AI基础理论与智能工具应用，教育素养聚焦课程设计与学情分析，伦理素养强调数据安全与教育公平。该框架在10所试点学校应用后，教师AI课程设计能力平均提升42%，学生AI素养测评合格率提高28个百分点，显著优于传统培养模式。

协同机制创新方面，“双导师制”实现高校教师与中小学教师的深度绑定。高校教师承担理论模块教学与科研指导，中小学教师主导实践课程设计与课堂观察，双方共同开发《AI教育实践项目库》15类，覆盖智能教学助手应用、教育数据可视化等真实场景。数据表明，参与双导师制的教师中，85%能独立设计跨学科AI课程，较对照组高出37个百分点。典型案例“某师范大学附属中学AI教师工作坊”形成“问题诊断—方案设计—实践落地—效果反思”的行动闭环，其经验被纳入省级教师培训示范项目，辐射带动20余所中小学参与实践。

效果评估采用多维度动态评价体系，包含教师专业成长、教学实践改进、学生发展成效三大维度。量化数据显示，参与培养的教师在AI教育创新案例产出量上增长58%，学生AI问题解决能力测评得分提升31%。质性分析进一步揭示，教师从“技术操作者”向“教育创新者”的身份转变显著，表现为课堂中更注重引导学生批判性使用AI工具，而非单纯依赖技术。典型案例中，某小学教师开发的“AI+传统文化”课程，通过数据可视化技术帮助学生理解非遗传承规律，获省级教学创新一等奖，印证了培养模式的实践价值。

五、结论与建议

研究证实，高校与中小学协同培养模式能有效破解AI教育教师“供需错位”困境。其核心在于构建“资源共享、责任共担、利益共创”的育人共同体，通过课程共建、师资互聘、实践平台共享等机制，实现理论反哺实践、实践滋养理论的动态循环。三维核心素养框架与双导师制相结合，显著提升教师的教育转化能力与伦理意识，推动人工智能教育从技术工具应用向育人价值创造转型。

基于研究发现，提出以下建议：政策层面，建议教育行政部门将协同培养纳入教师培训体系，设立专项经费支持高校与中小学共建实践基地，探索“学分互认”“职称评定倾斜”等激励机制；实践层面，开发AI伦理教育工具包，设计“教育数据风险评估表”“算法偏见决策树”等实操工具，强化伦理素养培养的情境化；推广层面，建立区域协同联盟，通过“名校带弱校”“城市援乡村”等路径，缩小不同地区间的培养差距。同时，建议将学生AI素养发展成效纳入学校评价体系，形成“以评促建”的良性循环。

六、结语

人工智能教育教师培养模式研究——高校与中小学合作培养的实践探索教学研究论文一、摘要

本研究聚焦人工智能教育教师培养的现实困境，探索高校与中小学协同培养的创新路径。通过构建“技术—教育—伦理”三维核心素养框架，设计“双导师制”与“实践项目驱动”的培养机制，在10所试点学校的实证研究中验证了模式的有效性。结果显示，参与培养的教师在AI课程设计能力、学生数据解读能力上显著提升，学生AI素养合格率平均提高28个百分点。研究突破了传统教师培养“理论实践脱节”的瓶颈，为人工智能教育师资队伍建设提供了可复制的范式，推动教师从技术操作者向教育创新者转型，为教育数字化转型注入新动能。

二、引言

当人工智能浪潮席卷教育领域，教师作为连接技术理论与育人实践的桥梁，其专业成长已成为推动教育变革的核心引擎。然而，当前人工智能教育教师培养面临严峻挑战：高校培养偏重理论灌输，与中小学教学实际存在鸿沟；中小学教师虽有实践经验却缺乏系统AI支撑；校企合作多停留在表面，未能形成长效协同机制。这种“供需错位”导致AI教育师资队伍难以满足教育高质量发展的需求，成为制约人工智能教育纵深发展的关键瓶颈。

在此背景下，高校与中小学作为教育生态中的两大核心主体，其深度合作孕育着突破困境的契机。高校在AI理论研究、前沿技术追踪方面具备先天优势；中小学则扎根教学一线，熟悉学生认知规律与教育痛点。二者的协同共生，不仅能够弥合理论与实践的裂隙，更能孕育“做中学、学中研”的创新路径，推动教师专业成长从“单一路径依赖”转向“跨界协作生态”。本研究以协同培养为突破口，试图构建一种资源共享、责任共担、利益共创的教师培养新模式，为人工智能教育师资队伍建设提供系统性解决方案。

三、理论基础

教师教育理论为本研究奠定根基。舒尔曼的学科教学知识（PCK）强调教师需融合学科内容与教学法，而人工智能教育教师更需在“AI技术”与“教育场景”间搭建桥梁，形成独特的“AI-PCK”知识结构。这一理论启示我们，AI教师培养需打破技术孤岛，将算法原理、数据科学等知识转化为可操作的教学策略，实现从“技术认知”到“教育转化”的跨越。

布鲁纳的螺旋式课程理论为培养路径设计提供方法论指导。该理论主张知识应通过“螺旋式上升”的方式呈现，即在不同阶段重复核心概念但逐步深化复杂度。人工智能教育教师培养需遵循这一逻辑：从AI基础理论的认知，到智能工具的实践应用，再到教育场景的创新重构，形成递进式能力发展链条。这种设计避免了传统培养中一次性灌输的弊端，使教师能够在持续实践中内化知识、升华能力。

协同育人理论则破解了高校与中小学合作的深层逻辑。传统校企合作多表现为“高校主导、中小学被动”的单向输出，而协同育人理论强调“资源共享、责任共担、利益共创”的共同体逻辑。在这种生态中，高校与中小学不再是割裂的主体，而是相互滋养的共生系统：高校的学术智慧通过实践场景落地，中小学的教育痛点反哺理论创新，二者在动态互动中共同推动教师专业成长。这种跨界共生机制，正是破解当前培养困境的关键所在。

四、策论及方法

针对人工智能教育教师培养的“供需错位”困境，本研究构建