人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究课题报告

人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究课题报告目录一、人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究开题报告二、人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究中期报告三、人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究结题报告四、人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究论文人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究开题报告一、研究背景意义

二、研究内容

本研究围绕人工智能教育背景下基础教育与职业教育衔接的师资队伍建设核心，聚焦三大维度：其一，师资队伍现状诊断与需求分析，通过调研两类教育阶段人工智能教育师资的学历背景、技能结构、教学经验及职业发展诉求，揭示当前衔接中师资存在的“认知偏差”“能力断层”“协同不足”等突出问题，明确衔接对师资在人工智能知识体系、跨学段教学设计、产教融合实践等方面的核心能力需求。其二，师资队伍建设模式构建，基于“双师型”教师发展理念与衔接教育规律，探索“高校培养+企业实践+学段协同”的师资培养路径，设计涵盖人工智能理论、职业场景应用、跨学段教学法的课程体系，建立基础教育与职业教育师资互聘、教研联动的协同机制，破解两类师资“各管一段”的困境。其三，能力培养教学策略研究，结合人工智能教育特点，开发项目式教学、情境化学习、虚实融合实训等教学方法，研究如何通过“基础素养铺垫—职业能力进阶—衔接实践整合”的能力进阶式培养，提升师资在衔接教学中引导学生从“人工智能认知”向“人工智能应用”转化的教学实施能力，最终形成可复制、可推广的师资队伍建设与能力培养范式。

三、研究思路

本研究以“问题导向—理论支撑—实践探索—效果验证”为主线展开：首先，通过文献研究梳理人工智能教育、教育衔接、师资发展等领域的理论基础，明确衔接背景下师资能力的核心构成要素；其次，采用问卷调查、深度访谈、课堂观察等方法，对基础教育与职业教育阶段人工智能教育师资的现状进行实证调研，精准定位衔接痛点与能力缺口；进而，基于调研结果与理论框架，设计师资培养课程体系、协同机制与教学策略，并在试点区域开展实践干预，通过“行动研究法”动态优化培养模式；最后，通过对比实验班与对照班的教学效果、师资能力提升数据、学生衔接适应度等指标，验证研究的有效性与适用性，形成兼具理论深度与实践价值的研究成果，为人工智能教育时代基础教育与职业教育的有机衔接提供师资建设的解决方案。

四、研究设想

本研究设想以人工智能教育为纽带，构建基础教育与职业教育衔接背景下的师资队伍建设与能力培养系统性解决方案，强调“问题导向—理论赋能—实践扎根—成果辐射”的研究逻辑。首先，通过深度调研两类教育阶段师资在人工智能教育中的真实困境，如基础教育师资对职业场景应用认知不足、职业教育师资对基础学段学生认知规律把握不准等，精准识别衔接痛点，为研究提供现实锚点。其次，基于教师专业发展理论与人工智能教育特性，重构师资能力模型，将“人工智能素养—跨学段教学能力—产教融合实践能力”作为核心维度，突出“衔接”视角下的能力复合性，避免传统师资培养中“学段割裂”“理论实践脱节”的弊端。在此基础上，探索“高校赋能+企业浸润+学段联动”的三维培养路径：高校侧重人工智能理论前沿与教育方法创新，企业提供真实职业场景与项目实践机会，基础教育与职业教育学校通过互聘教师、联合教研实现学段经验互通，形成“培养—实践—反馈—优化”的闭环机制。同时，针对人工智能教育的动态性与实践性，开发“基础认知—技能进阶—衔接应用”的能力培养教学策略，采用项目式学习、情境模拟、虚实结合实训等多元方式，让师资在真实教学场景中掌握引导学生从“人工智能知识学习”向“职业场景应用”衔接的转化能力。研究还将通过行动研究法，在试点区域开展培养模式实践，动态调整课程体系与协同机制，最终形成兼具理论适配性与实践操作性的师资队伍建设范式，为两类教育有机衔接提供可持续的师资支撑。

五、研究进度

研究周期拟定为24个月，分阶段推进：前期（第1-6月）聚焦基础调研与理论建构，通过文献梳理人工智能教育、师资发展、教育衔接等领域的研究动态，结合问卷调查与深度访谈，覆盖基础教育与职业教育阶段的人工智能教育师资，完成现状诊断报告，明确能力需求缺口；中期（第7-15月）进入模型构建与实践探索，基于调研结果设计师资培养课程体系与协同机制，选取3-5所试点学校开展培养模式实践，通过课堂观察、教师反思日志、学生反馈等方式收集数据，动态优化培养方案；后期（第16-24月）侧重效果验证与成果提炼，对试点班与非试点班的教学效果、师资能力提升指标进行对比分析，总结形成可推广的师资队伍建设经验，撰写研究报告、发表论文，并探索成果向政策建议与实践指南转化的路径。各阶段任务环环相扣，确保研究从问题发现到解决方案落地的全链条衔接，兼顾学术严谨性与实践时效性。

六、预期成果与创新点

预期成果包括理论成果与实践应用成果两大类：理论层面，将构建人工智能教育背景下基础教育与职业教育衔接的师资能力模型，揭示衔接对师资在人工智能知识转化、跨学段教学设计、产教融合实践等方面的核心能力要求，形成《人工智能教育衔接师资培养体系研究报告》；实践层面，开发涵盖人工智能理论、职业场景应用、跨学段教学法的课程资源库，建立“学段互聘—企业实践—教研联动”的协同机制案例集，形成可操作的师资培训方案与应用指南。创新点主要体现在三方面：其一，视角创新，突破传统师资培养中“学段独立”的思维局限，从“衔接育人”视角重构师资能力内涵，回应人工智能教育对跨学段师资协同的新需求；其二，路径创新，提出“三维赋能”培养模式，整合高校理论优势、企业实践资源与学段联动机制，破解师资培养中“学段壁垒”与“产教脱节”问题；其三，方法创新，将行动研究法与数据驱动相结合，通过动态实践反馈优化培养策略，形成“理论—实践—迭代”的可持续研究范式，为人工智能教育时代两类教育有机衔接提供师资建设的创新解决方案。

人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究中期报告一、研究进展概述

自项目启动以来，本研究围绕人工智能教育背景下基础教育与职业教育衔接的师资队伍建设与能力培养，已推进至实践探索阶段。在前期调研中，研究团队覆盖了东、中、西部12个省市的36所基础教育学校与24所职业院校，通过问卷调查、深度访谈与课堂观察相结合的方式，收集了580份有效问卷与42份访谈记录，系统梳理了两类教育阶段人工智能教育师资的学历结构、技能水平、教学经验及职业发展诉求，形成了《基础教育与职业教育人工智能教育师资现状诊断报告》，揭示了当前衔接中师资存在的“认知鸿沟”“能力断层”“协同壁垒”三大核心问题。基于调研数据，研究团队结合教师专业发展理论与人工智能教育特性，构建了包含“人工智能素养—跨学段教学能力—产教融合实践能力”三维一体的师资能力模型，明确了衔接背景下师资能力的核心构成要素与进阶路径，为后续培养模式设计提供了理论支撑。在实践层面，研究团队选取了3所试点中学与2所试点高职院校，开展了“高校赋能+企业浸润+学段联动”的协同培养实践，通过人工智能理论研修、职业场景项目实训、跨学段联合教研等活动，覆盖试点师资126人次，初步形成了涵盖人工智能基础理论、职业场景应用案例、跨学段教学设计的课程资源库，并通过课堂观察、教师反思日志与学生反馈，收集了培养过程性数据，为培养模式的动态优化提供了实证依据。目前，项目已完成前期调研、理论模型构建与初步实践探索，正进入效果验证与模式优化阶段，阶段性成果包括师资现状诊断报告、能力模型框架、试点培养课程资源及协同机制草案，为后续研究奠定了坚实基础。

二、研究中发现的问题

在调研与实践过程中，研究团队发现人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设仍面临多重现实挑战，亟待突破。师资认知层面，基础教育阶段人工智能教育师资普遍存在“重理论轻应用”倾向，对人工智能技术在职业场景中的具体应用路径、岗位需求特征认知模糊，导致教学设计与职业实践脱节；而职业教育师资虽具备较强的技术实操能力，但对基础教育阶段学生的认知发展规律、知识基础把握不足，教学内容往往起点过高，难以实现与基础教育的有效衔接。协同机制层面，学段间的师资互聘制度多流于形式，基础教育与职业院校在师资共享、教研联动中缺乏长效激励与考核机制，企业参与培养的深度不足，多数实训仅停留在参观见习层面，未能真正融入师资能力培养的全过程，导致“产教融合”难以落地。资源供给层面，适配衔接教育的优质人工智能教育资源匮乏，现有培训内容多聚焦单一学段需求，缺乏跨学段、跨场景的整合性课程，且虚拟仿真、项目式学习等新型教学资源的开发与应用不足，难以满足师资动态化、个性化的能力提升需求。评价体系层面，师资能力评价标准尚未统一，基础教育与职业教育对人工智能教育师资的考核指标差异显著，缺乏衔接视角下的综合性评价工具，导致师资培养效果难以量化，跨学段教学质量的协同提升缺乏有效抓手。这些问题相互交织，成为制约人工智能教育背景下基础教育与职业教育有机衔接的关键瓶颈，亟需在后续研究中针对性破解。

三、后续研究计划

针对上述问题，后续研究将聚焦“精准突破—系统优化—长效构建”主线，分阶段推进师资队伍建设与能力培养的深化实践。首先，优化培养模式，基于前期试点数据，对现有课程体系进行分层分类重构，针对基础教育师资增设“职业场景AI应用工作坊”，通过企业真实项目案例分析、岗位任务模拟等方式强化其对职业教育的认知适配；针对职业教育师资开发“基础教育学生认知规律与教学设计”专项课程，结合案例教学法提升其跨学段教学能力。同时，深化“高校—企业—学段”三方协同机制，推动建立校企学联合培养基地，明确企业在师资培养中的责任与权益，通过“双导师制”（高校理论导师+企业实践导师）实现理论教学与实践指导的深度融合，完善学段互聘师资的考核激励办法，推动教研联动从“形式合作”向“实质协同”转变。其次，开发适配衔接的优质资源，组建由高校专家、企业工程师、一线教师共同参与的资源开发团队，围绕“人工智能基础—职业场景应用—衔接教学实践”三大模块，构建模块化、可组合的课程资源包，同步开发虚拟仿真教学平台，通过模拟职业场景中的AI技术应用、跨学段教学案例推演等场景，为师资提供沉浸式学习体验。再次，构建科学的评价体系，基于三维能力模型设计衔接视角下的师资能力评价指标，涵盖人工智能知识掌握度、跨学段教学设计能力、产教融合实践成效等维度，采用“过程性评价+终结性评价”“自我评价+同行评价+学生评价”相结合的方式，建立师资能力成长档案，实现培养效果的动态追踪与反馈。最后，扩大实践验证范围，在现有试点基础上新增8所不同区域、不同类型的基础教育与职业院校，通过对比实验检验优化后培养模式的适用性与有效性，形成可复制、可推广的师资队伍建设范式，为人工智能教育时代基础教育与职业教育的有机衔接提供可持续的师资支撑。

四、研究数据与分析

本研究通过多维度数据采集与深度分析，为人工智能教育背景下基础教育与职业教育衔接的师资队伍建设提供了实证支撑。在调研数据层面，覆盖东、中、西部12省市的60所院校（36所基础教育学校、24所职业院校），共回收有效问卷580份，其中基础教育师资占比58%，职业教育师资占比42%。数据显示，基础教育阶段人工智能教育师资中，仅23%具备企业实践经历，65%对职业场景AI应用认知模糊；职业教育师资中，41%缺乏基础教育学段教学经验，78%认为需加强学生认知规律培训。访谈记录进一步揭示，两类师资在“衔接教学目标设计”“跨学段知识转化能力”“产教融合项目实施”三个维度的自我效能感评分均低于3.5分（5分制），印证了“能力断层”问题的普遍性。

在实践数据层面，试点区域126人次参与的协同培养活动产生过程性数据1,200余条。课堂观察记录显示，参与“高校赋能+企业浸润”培养的师资在跨学段教学设计能力提升显著，试点班学生人工智能知识应用转化率较对照班提高32%；教师反思日志分析表明，78%的职业教育师资在培养后能主动调整教学内容以适配基础教育学生认知水平，但仍有22%的案例出现“技术应用与教学目标脱节”问题，暴露出培养模式中“理论向实践转化”的薄弱环节。资源使用数据则显示，开发的虚拟仿真平台上线3个月累计访问量达8,600次，其中职业场景模块使用率最高（占比43%），印证了师资对职业场景适配性资源的迫切需求。

交叉分析发现，师资能力提升与“企业实践时长”“跨学段教研频次”呈显著正相关（r=0.67,p<0.01），而“区域经济发展水平”与培养效果存在弱相关（r=0.23），表明资源供给差异并非核心制约因素。关键瓶颈在于协同机制运行效率：试点院校中仅35%建立了常态化学段互聘制度，企业深度参与培养的案例占比不足20%，印证了“协同壁垒”是阻碍师资能力提升的关键结构性矛盾。

五、预期研究成果

基于当前研究进展，预期将形成三类核心成果：理论层面，将出版《人工智能教育衔接师资能力发展白皮书》，系统构建“三维一体”能力模型（人工智能素养×跨学段教学能力×产教融合实践能力），提出“认知适配—能力进阶—协同共生”的师资发展理论框架，填补该领域系统性理论空白。实践层面，开发“AI衔接教学资源包”，包含50个跨学段教学案例、20个职业场景AI应用实训项目及配套虚拟仿真平台，建立“学段互聘—企业实践—教研联动”协同机制操作指南，覆盖理论研修、场景实训、教学设计三大模块，形成可复制的师资培养范式。政策层面，拟提交《关于加强人工智能教育衔接师资队伍建设的政策建议》，提出将衔接能力纳入教师资格认证体系、建立校企学协同激励基金等具体措施，推动研究成果向制度转化。

创新性成果将聚焦三点突破：其一，首创“衔接能力雷达图”评价工具，通过动态追踪师资在六大核心能力维度的成长轨迹，实现培养过程的精准画像；其二，开发“产教融合实践学分银行”，将企业项目实践、学段教研成果转化为可量化的能力认证，破解培养效果评估难题；其三，构建“区域协同网络”，依托试点院校建立跨区域教研共同体，通过“优质师资流动池”实现资源共享，形成可持续的师资发展生态。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三重核心挑战：政策落地层面，现有教师编制管理制度对学段互聘存在制度性障碍，企业参与培养的税收优惠、成本分担等配套政策尚未完善，协同机制可持续性存疑；资源开发层面，人工智能技术迭代加速导致课程资源更新压力倍增，虚拟仿真平台开发需持续投入，而区域间数字化基础设施差异加剧资源分配不均；评价体系层面，衔接视角下的师资能力评价缺乏统一标准，跨学段教学质量的协同提升难以量化，影响成果推广的公信力。

未来研究将着力破解这些难题：政策层面，推动建立“人工智能教育衔接师资专项基金”，探索校企共建“双师型”教师产业学院，通过“编制周转池”制度化解学段互聘阻力；技术层面，构建“AI动态资源更新机制”，依托高校技术团队建立资源快速迭代通道，开发轻量化移动学习终端适配欠发达地区需求；评价层面，研制《衔接师资能力发展指数》，将学生跨学段适应度、企业项目转化率等纳入核心指标，建立第三方评估认证体系。

长远来看，本研究将致力于打造“产教研用”四位一体的师资发展生态，通过构建国家级人工智能教育师资培训中心、发起跨区域衔接教育联盟，推动研究成果向全国辐射。最终目标是形成“理论创新—实践突破—制度保障”的闭环体系，为人工智能时代基础教育与职业教育有机衔接提供关键支撑，助力教育数字化转型背景下的人才培养模式变革。

人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究结题报告一、引言

二、理论基础与研究背景

本研究以教师专业发展理论、衔接教育理论及产教融合理论为根基，构建了人工智能教育衔接师资能力发展的多维框架。教师专业发展理论强调教师成长需经历“认知—实践—反思”的循环迭代，这为师资能力培养的阶段性设计提供了方法论指引；衔接教育理论揭示基础教育与职业教育在课程体系、教学目标、评价标准上的连续性特征，要求师资打破学段壁垒，实现知识传授与能力培养的无缝对接；产教融合理论则突出企业资源在师资实践能力培养中的不可替代作用，推动师资从“知识传授者”向“产教融合实践者”转型。

研究背景层面，人工智能技术正从单一学科渗透向教育全场景拓展，其跨学科、实践性、动态迭代特性对师资能力提出复合型要求。基础教育阶段人工智能教育普遍存在“重概念普及轻场景应用”倾向，师资缺乏对职业岗位中人工智能技术落地的深度认知；职业教育阶段则面临“技术实操与基础教育脱节”的困境，师资难以精准把握不同学段学生的认知发展规律。两类师资在人工智能素养、跨学段教学设计能力、产教融合实践能力上的结构性失衡，成为制约衔接教育质量的核心瓶颈。同时，国家政策层面密集出台《新一代人工智能发展规划》《职业教育提质培优行动计划》等文件，明确要求“推动人工智能教育贯通培养”“加强双师型教师队伍建设”，为本研究提供了政策依据与实践导向。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“问题诊断—模型构建—路径探索—机制创新”四维度展开。在问题诊断层面，通过问卷调查、深度访谈与课堂观察，系统梳理基础教育与职业教育人工智能教育师资在学历结构、技能水平、协同意愿等方面的现状差异，揭示“认知鸿沟”“能力断层”“协同壁垒”三大核心矛盾。在模型构建层面，基于教师专业发展理论与人工智能教育特性，创新提出“三维一体”师资能力模型，将人工智能素养（技术认知与应用能力）、跨学段教学能力（学段衔接设计与差异化教学能力）、产教融合实践能力（场景转化与项目指导能力）作为核心维度，明确各维度间的联动关系与进阶路径。在路径探索层面，设计“高校赋能—企业浸润—学段联动”三维协同培养路径，开发模块化课程体系，涵盖人工智能前沿理论、职业场景应用案例、跨学段教学设计方法等核心内容，配套虚拟仿真平台与项目实训资源。在机制创新层面，构建“学段互聘—企业实践—教研联动”长效机制，通过考核激励、资源整合、平台搭建等举措，破解师资协同发展的制度性障碍。

研究方法采用“理论建构—实证调研—行动研究—效果验证”的混合研究范式。理论建构阶段，通过文献分析法梳理人工智能教育、师资发展、教育衔接等领域的研究动态，提炼核心概念与理论框架；实证调研阶段，采用分层抽样法覆盖12省市60所院校，收集580份有效问卷与42份访谈记录，运用SPSS进行相关性分析与差异检验；行动研究阶段，选取5所试点院校开展培养模式实践，通过课堂观察、教师反思日志、学生反馈等方式收集过程性数据，采用迭代优化法动态调整培养方案；效果验证阶段，设置实验班与对照班，对比分析师资能力提升度、学生衔接适应度等指标，采用准实验设计检验培养模式的实效性。

四、研究结果与分析

本研究通过为期24个月的系统探索，在人工智能教育衔接师资队伍建设与能力培养领域形成系列实证成果。在能力模型验证层面，通过对试点区域126名师资的前后测对比分析显示，参与“三维一体”培养模式的师资在人工智能素养、跨学段教学能力、产教融合实践能力三个维度的综合提升率达42%，显著高于对照组的15%（p<0.01）。其中，职业教育师资在“基础教育学段认知适配能力”上的提升最为突出（平均分从2.8升至4.3），基础教育师资在“职业场景AI应用转化能力”上进步显著（案例设计优秀率从19%提升至67%），印证了能力模型对衔接需求的精准适配性。

协同机制实践成效方面，5所试点院校建立的“学段互聘—企业实践—教研联动”机制运行成效显著。学段互聘教师年均跨学段授课达36课时，联合教研活动频次提升至每月2次，企业深度参与的实践项目占比从初期的12%增至58%。课堂观察数据表明，采用协同培养模式的师资在跨学段教学设计中，知识衔接点识别准确率提高45%，学生课堂参与度提升28%。但区域差异分析显示，东部地区协同机制成熟度指数（0.82）显著高于西部（0.51），反映资源分配不均对机制落地的影响。

资源开发与应用成效上，构建的“AI衔接教学资源包”包含52个跨学段案例、23个职业场景实训项目及虚拟仿真平台，累计服务师资1,200余人次。平台数据显示，职业场景模块使用率持续保持43%以上，学生虚拟实训完成率达89%，较传统教学方式提高37%。但资源更新压力显现，人工智能技术迭代导致30%的案例需在6个月内迭代更新，暴露动态资源供给机制的不足。

六、结论与建议

研究证实，人工智能教育背景下基础教育与职业教育衔接的师资队伍建设需突破传统学段割裂范式，构建“三维一体”能力模型与“协同共生”发展路径。能力模型实证表明，人工智能素养、跨学段教学能力、产教融合实践能力三者存在显著正相关（r=0.71），共同构成衔接师资的核心竞争力。协同机制实践验证，“高校赋能—企业浸润—学段联动”三维路径能有效弥合师资断层，但需破解区域发展不平衡、企业参与深度不足等结构性矛盾。

基于研究发现，提出三点核心建议：其一，构建国家级人工智能教育衔接师资认证体系，将跨学段教学设计能力、产教融合实践成效纳入教师资格认定核心指标，推动衔接能力标准化建设；其二，建立“人工智能教育衔接师资专项基金”，通过税收优惠、编制周转池等政策工具，激励企业深度参与学段互聘与项目实训，破解协同机制可持续性难题；其三，开发“AI动态资源更新联盟”，依托高校技术团队建立快速响应机制，配套轻量化移动学习终端，实现优质资源跨区域精准供给。

七、结语

本研究通过理论创新与实践探索，为人工智能时代基础教育与职业教育的有机衔接提供了系统性师资解决方案。三维能力模型揭示了衔接师资的核心能力构成，协同培养路径验证了产教研用融合的有效性，资源开发实践为师资能力提升提供了工具支撑。研究成果不仅回应了人工智能教育对师资转型的迫切需求，更为教育数字化转型背景下的人才培养模式变革提供了可复制的范式。未来研究需持续关注人工智能技术迭代对师资能力的新要求，深化区域协同机制创新，推动研究成果向政策制度与实践应用转化，最终构建起支撑终身学习与产教融合的师资发展生态，为人工智能时代教育高质量发展奠定坚实基础。

人工智能教育在基础教育与职业教育衔接中的师资队伍建设与能力培养教学研究论文一、摘要

二、引言

当人工智能技术从单一学科渗透向教育全场景拓展，其技术迭代速度与产业需求变革对教育系统提出了前所未有的挑战。基础教育阶段人工智能教育普遍陷入“重概念普及轻场景应用”的困境，师资对职业岗位中技术落地的认知模糊；职业教育阶段则面临“技术实操与基础教育脱节”的窘境，师资难以精准把握不同学段学生的认知发展规律。两类师资在人工智能素养、跨学段教学设计能力、产教融合实践能力上的结构性失衡，成为制约衔接教育质量的核心瓶颈。国家《新一代人工智能发展规划》与《职业教育提质培优行动计划》等政策密集出台，明确要求“推动人工智能教育贯通培养”“加强双师型教师队伍建设”，为本研究提供了政策导向与现实紧迫性。在此背景下，探索人工智能教育衔接背景下师资队伍建设的有效路径，成为破解教育断层、支撑终身学习体系构建的关键命题。

三、理论基础

本研究以教师专业发展理论、衔接教育理论及产教融合理论为根基，构建人工智能教育衔接师资能力发展的多维框架。教师专业发展理论强调教师成长需经历“认知—实践—反思”的循环迭代，这为师资能力培养的阶段性设计提供了方法论指引；衔接教育理论揭示基础教育与职业教育在课程体系、教学目标、评价标准上的连续性特征，要求师资打破学段壁垒，实现知识传授与能力培养的无缝对接；产教融合理论则突出企业资源在师资实践能力培养中的不可替代作用，推动师资从“知识传授者”向“产教融合实践者”转