人工智能教师能力标准(试行)

人工智能教师能力标准(试行)一、总则为深入贯彻落实国家教育数字化战略行动，落实《教育部关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》《教师数字素养》（JY/T0646-2022）教育行业标准要求，规范人工智能（以下简称AI）在教育教学中的应用，明确AI时代教师的专业能力要求，引领人工智能教师专业发展，充分发挥AI对教育提质增效、赋能因材施教的支撑作用，制定本标准。本标准适用于各级各类学校承担人工智能课程教学的专任教师，以及应用人工智能开展学科教学融合的全体在岗教师，是开展人工智能教师培养培训、能力考核、专业发展评价的基本依据。本标准遵循四项基本原则：一是育人为本，坚持立德树人根本方向，将AI作为育人支撑工具，始终把学生核心素养发展放在首位，避免技术本位的应用误区；二是适配赋能，根据不同学段、不同学科的教学需求合理应用AI，聚焦解决传统教学难以解决的痛点问题，提升教与学的效率，避免为技术而技术的形式主义应用；三是合规伦理，严格遵守国家相关法律法规，坚守AI教育应用的伦理底线，保护学生数据隐私，防范AI应用带来的各类风险；四是开放创新，鼓励教师探索AI教育应用的新场景新模式，在实践中不断提升AI应用能力，推动教育创新。二、核心能力标准本标准将人工智能教师能力划分为7个一级维度、24个二级能力要点，具体要求如下：（一）基础素养基础素养是人工智能教师开展AI教学应用的根本前提，具体包括3个二级要点：1.思想政治与师德素养。坚决拥护中国共产党的领导，自觉践行社会主义核心价值观，落实立德树人根本任务，严格遵守《新时代中小学教师职业行为十项准则》《新时代高校教师职业行为十项准则》等师德规范，树立正确的人工智能价值观，自觉抵制错误的AI舆论导向，在教学中传递科技向善、AI服务人类的正确理念，将思想政治教育、德育内容有机融入AI教学与融合应用中。2.AI基础理论素养。AI专任教师需掌握人工智能的核心基础理论，包括人工智能发展历程、核心分支领域（机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识工程等）的基本原理，掌握支撑AI的数学基础（线性代数、概率论与数理统计、最优化方法），熟悉人工智能技术的发展趋势与社会影响；应用AI开展学科融合的教师需理解人工智能的基本概念与技术特征，掌握AI与本学科融合的核心价值与应用场景，能够准确把握AI在本学科教学中的作用边界。3.法治与伦理素养。熟悉《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《教育数据管理办法》等与AI教育应用相关的法律法规，掌握AI教育应用的基本伦理规范：严格保护学生个人敏感数据，不向未获得教育服务资质的AI平台提供学生信息；不对AI模型进行违法违规训练，不生成传播违法违规、偏见错误的AI内容；尊重知识产权，合理使用AI生成内容，标注AI生成内容的来源与修改情况，不侵犯第三方知识产权。（二）AI工具应用能力AI工具应用能力是人工智能教师开展教学的基础能力，具体包括3个二级要点：1.通用AI工具应用能力。能够熟练运用三类通用AI工具服务教学工作：一是生产力类AI工具，包括AI文档创作、AI演示文稿制作、AI数据整理分析等工具，能够利用AI压缩备课、事务性工作的时间成本，对AI生成的教学内容能够进行全面审核校验，确保内容差错率符合《图书质量管理规定》合格要求（差错率不超过万分之一）；二是生成式AI工具，掌握提示工程的基本方法，能够根据教学需求设计逻辑清晰、要求明确的提示词，获取符合教学目标的输出内容，能够甄别AI生成内容的事实性错误、价值偏差；三是多媒体创作AI工具，包括AI绘图、AI音视频剪辑、AI配音、AI动画生成等工具，能够快速生成符合教学需求的多媒体教学资源。其中，AI专任教师还需掌握至少一种主流AI开发框架（TensorFlow、PyTorch等）的基本操作，能够基于开源AI开发平台搭建、训练简单的AI模型，满足基础实践教学需求。2.教育专用AI工具应用能力。能够熟练运用所在学校配备的智慧教育平台、AI教学系统的核心功能，包括学情分析、智能作业推送、自动批改、虚拟仿真实验等工具，掌握AI智慧课堂、AI个性化学习空间等教学场景的操作规范，能够按照合规要求调用国家中小学智慧教育平台、国家职业教育智慧教育平台、国家高等教育智慧教育平台等官方平台的AI教育资源，资源合规率达到100%，不使用来源不明、不合规的AI教育资源。3.AI工具选型与整合能力。能够根据教学目标、学生学情、学科特点选择适配的AI工具，不以工具的技术复杂度作为选择标准，优先选择能够解决实际教学痛点的工具，能够整合多个不同AI工具的功能解决复杂教学问题，能够通过流程优化将AI应用带来的额外认知负荷控制在合理区间，不增加学生非学习目的的认知负担，避免技术过载。（三）AI赋能教学设计能力AI赋能教学设计是实现个性化教学的核心环节，具体包括4个二级要点：1.基于AI的学情分析能力。能够利用AI工具采集学生前置知识掌握水平、学习风格、学习动机、认知特点等多维度数据，数据采集覆盖率达到100%，能够基于多源数据生成精准的学生个人学情画像和班级整体学情报告，准确识别不同层次学生的知识薄弱点和学习需求，识别准确率不低于90%，为教学设计提供数据支撑，避免经验主义学情判断的偏差。2.教学目标与内容设计能力。能够基于学情画像，落实核心素养导向的教学要求，设计分层分类的教学目标，确保每个层次学生都能获得符合其发展水平的目标，教学目标可测量、可评价；能够利用AI工具对教学内容进行结构化重构，结合本学科核心内容，有机融入AI素养、AI伦理教育内容，其中义务教育阶段学科教师每学期至少融入2次AI素养相关融合内容，普通高中、职业教育阶段学科教师每学期至少融入4次AI素养相关融合内容；AI专任教师需按照国家课程标准要求，设计符合学生认知水平的AI项目式学习、研究性学习内容，开发难度适配的实践教学项目。3.教学活动与资源设计能力。能够基于学情画像为不同学生设计个性化学习路径，为不同学习风格的学生匹配适配性学习资源，例如为视觉型学习者提供AI生成的可视化结构、动态演示资源，为听觉型学习者提供AI生成的有声讲解、听觉梳理资源，AI生成学习资源的难度适配率不低于90%；能够设计AI支持的探究式、合作式学习活动，合理分配教师指导、AI辅助、学生自主学习的时间，其中学生自主探究与合作学习的时间占比不低于总教学时间的40%，严格避免AI包办学生思考过程，保障学生的思维发展空间。4.教学风险预判能力。能够全面预判AI应用过程中可能出现的各类风险，包括AI内容错误、学生过度依赖AI、学生数据泄露、算法偏见带来的不公平等，针对各类可能出现的风险制定对应的应对预案，风险预案覆盖率达到100%，确保教学过程平稳有序。（四）AI赋能教学实施能力AI赋能教学实施是实现教学目标的关键环节，具体包括4个二级要点：1.课堂动态调控能力。能够利用AI课堂学情采集、行为分析工具，实时掌握学生课堂注意力状态、知识点掌握情况，每10分钟至少可获得一次全班学生的实时学情反馈，能够根据学情反馈动态调整教学进度和教学方法，例如当AI监测到超过30%的学生对某个核心知识点存在理解障碍时，及时调整教学节奏，增加案例讲解、互动讨论环节，保障整体教学效果。2.个性化指导能力。能够利用AI工具为学生提供差异化的实时基础指导，对学生提出的基础性知识困惑响应率不低于95%，能够在AI辅助指导的基础上，针对学生的思维障碍、情感困惑、学习动机问题开展人工深度指导，避免AI指导的机械化、表层化，要求每周至少为每个学困生提供1次一对一的深度个性化指导，帮助学困生解决学习困难。3.AI支持的实践教学能力。AI专任教师需能够指导学生开展从问题提出到模型训练调试的完整AI实践活动，每年至少指导学生参加1次人工智能相关的学科竞赛、创新实践活动，提升学生的AI实践创新能力；学科教师需结合本学科教学内容，指导学生利用AI工具开展学科探究实践，例如语文教师指导学生利用AI开展不同文本的风格对比分析，生物教师指导学生利用AI进行蛋白质结构预测探究，物理教师指导学生利用AI开展天体运行模拟，每学期至少开展2次AI支持的学科实践活动，提升学生的探究能力。4.课堂交互组织能力。能够合理平衡AI交互、师生交互、生生交互的比例，其中师生交互、生生交互的时间占比不低于总交互时间的60%，避免过度依赖AI交互弱化师生之间的情感连接，保障课堂的育人温度，充分发挥人际交互对学生社会性发展、情感发展的支撑作用。（五）AI赋能教学评价能力AI赋能教学评价是实现以评促学的核心支撑，具体包括3个二级要点：1.过程性学习数据采集能力。能够利用AI工具全场景采集学生学习过程数据，覆盖课前预习、课中参与、课后作业、单元检测、实践活动、项目学习等全学习环节，过程数据采集覆盖率不低于90%，严格遵守数据采集规范，只采集与学习评价相关的数据，不采集与学习无关的学生隐私数据，保障学生数据安全。2.“AI+人工”综合评价实施能力。能够利用AI工具开展自动化的客观性评价，完成客观题自动批改、作文评分修正、口语发音测评、作业完成度统计等重复性评价工作，将教师从重复性批改工作中解放出来，AI自动化评价可提升教师批改效率不低于70%；针对AI难以准确评价的核心素养维度，包括思维品质、创新能力、情感态度、价值观、合作能力等，开展人工深度评价，核心素养维度的人工评价占比不低于40%，形成数据支撑、育人导向的综合评价体系，避免单一AI评价的片面性。3.评价结果应用能力。能够基于AI生成的综合评价报告，分析每个学生的学习进步轨迹、存在的核心问题，为每个学生生成个性化的学习改进建议，改进建议的适配率不低于90%；能够基于班级整体评价结果，反思自身教学设计、教学实施存在的问题，调整后续教学方案，每学期至少基于AI评价结果开展2次全面的教学反思，持续提升教学质量。（六）AI育人引导能力AI育人引导能力是防范AI应用风险、落实立德树人的关键，具体包括4个二级要点：1.AI素养培育能力。能够系统向学生传授AI应用的基本规范，培育学生正确的AI伦理观和AI素养，引导学生树立学术诚信意识，明确要求学生不得利用AI完成作业、抄袭论文、代考替学，每学期至少开展1次AI伦理与学术诚信主题教育活动，提升学生的合规意识。2.过度依赖AI行为干预能力。能够通过学习数据、作业特征识别学生过度依赖AI的行为，例如全程使用AI生成作文、直接复制AI生成的习题解答、所有问题都求助AI等，行为识别准确率不低于85%；对存在过度依赖AI行为的学生，及时开展思想引导和行为矫正，通过分层任务设计、过程性考核等方式帮助学生养成合理使用AI的习惯，干预转化率不低于70%。3.批判性思维培育能力。能够在教学中设计针对性环节，引导学生对AI生成内容进行批判性分析，每节课至少设计1个需要学生甄别、修正AI生成内容的开放性任务，引导学生提出AI无法直接解答的原创性问题，培育学生的批判性思维、创新思维，避免学生成为AI的执行工具。4.数据安全与隐私引导能力。能够教育学生掌握AI应用中的安全规范，引导学生不随意向AI平台泄露个人、家庭的敏感信息，能够识别深度伪造、算法偏见、AI诈骗等AI应用风险，提升学生的信息安全素养和风险防范能力。（七）AI时代专业发展能力AI时代专业发展能力是教师持续适应技术发展的保障，具体包括3个二级要点：1.终身学习能力。能够主动跟踪人工智能技术和AI教育应用的最新发展，主动学习AI新工具、新方法，每年完成不少于30学时的AI教育相关培训，其中线下实践操作培训不少于10学时，持续更新自身的AI知识和能力结构。2.AI教育研究能力。能够结合自身教学实践中的AI应用问题开展行动研究，总结AI教育应用的经验，反思存在的问题，每三年至少参与1项校级及以上AI教育相关的研究课题，或者撰写1篇AI教育应用相关的研究论文、教学案例，提升AI应用的理性水平。3.协同创新能力。能够主动与其他学科教师、教育技术人员、AI技术研发人员协同合作，共同开展AI教学设计、资源开发、问题解决，每年至少参与2次跨学科AI教育融合教研活动，共享AI应用经验，共同提升AI应用水平。三、实施要求（一）分层分类推进能力提升。各级教育行政部门需结合本区域教育发展实际，根据本标准针对不同学段、不同类型教师制定分层分类的能力提升方案：对中小学人工智能专任教师，要求全面达到本标准的所有能力要求；对学科融合应用教师，重点考核基础素养、AI工具应用、AI融合教学设计、AI育人引导等核心能力；对职业院校和高等学校教师，结合专业人才培养、科研需求，增加AI赋能科研创新、产教融合的能力要求。（二）建立能力考核认证机制。建立人工智能教师能力等级认证制度，分为初级、中级、高级三个等级：初级要求能够熟练应用常用AI工具开展常规教学，满足基本AI教学应用需求；中级要求能够独立设计开发AI融合教学方案、生成适配性教学资源，开展个性化教学；高级要求能够带领团队开展AI教育创新研究，形成可推广的AI教育应用模式