教育强国战略背景下职业教育教师数智素养建设

2026年教育强国战略背景下职业教育教师数智素养建设2023年5月29日

中央政治局第五次集体学习习近平指出，教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。2024年9月9日

全国教育大会习近平指出，要深入实施国家教育数字化战略，建强用好国家智慧教育公共服务平台，探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，扩大优质教育资源受益面，注重运用人工智能助力教育变革。中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》PART 01二、塑造立德树人新格局，培养担当民族复兴大任的时代新人健康网络育生态塑造有利于青少年健康成长的网络空间和育人生态，拓展实践育人和网络育人空间和阵地，提升教育效果。三位育人新机制统筹推动价值引领、实践体验、环境营造，探索课上课下协同、校内校外一体、线上线下融合的育人机制。实践教学比增组织学生体验感悟新时代生动实践和伟大成就，增加实践教学比重，充分发挥红色资源育人功能，支持学生参加红色研学之旅。网络思政塑品牌推动思想政治工作和信息技术深度融合，打造网络思想政治教育特色品牌，加强青少年学生网络安全意识、文明素养、行为习惯等教育。（三）

拓展实践育人和网络育人空间自主教材体系打造总结新时代伟大实践，推出“中国系列”原创教材；同时开发基础教育科学教材、职业教育优质教材及本科和研究生一流核心教材。教材建设表彰奖励完善教材建设相关表彰奖励制度，规范教辅材料和课外读物管理，确保教材建设的健康发展和高水平成果的取得。教材数字化转型加快教材的数字化转型，完善教材管理体制，同时健全国家、地方、学校、出版单位分级分类负责机制，确保教材质量。教材建设国家事权落实教材建设国家事权，充分体现党和国家意志，加强新时代马克思主义理论研究和建设工程重点教材建设，推进思政课教材建设。（五）打造培根铸魂、启智增慧的高质量教材七、建设学习型社会，以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势终身学习制度建设构建终身学习制度，以资历框架为基础、学分银行为平台、学习成果认证为重点，加强教育资源共享和公共服务平台建设。学习型社会建设完善继续教育、自学考试等制度保障，建设学习型城市、社区，推进智慧校园建设，适应学习方式变革，打造公共产品。（二十四）提升终身学习公共服务水平教育数字化战略坚持应用导向、治理为基，推动集成化、智能化、国际化，建强用好国家智慧教育公共服务平台，建立横纵贯通、协同服务的数字教育体系。（二十五）实施国家教育数字化战略智慧教育平台建设开发新型数字教育资源，建好国家教育大数据中心，搭建教育专网和算力共享网络，推进智慧校园建设，主动适应学习方式变革。教育数字化国际交流打造世界数字教育大会、联盟、指数等公共产品，推动优质慕课走出去，提升我国数字教育影响力，促进全球教育资源共享与交流。课程体系与学科设置面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置，制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设。师资队伍建设打造人工智能教育大模型，建设云端学校等，建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度，加强网络安全保障。（二十六）促进人工智能助力教育变革九、深化教育综合改革，激发教育发展活力（三十一）深化教育评价改革推进信息技术赋能考试评价改革树立正确政绩观各级党委和政府需树立正确政绩观，树立科学教育评价导向，防止和纠正“分数至上”等偏差，注重全面发展。中考与高考改革有序推进中考改革，扩大优质高中招生指标到校，开展均衡派位招生试点；深化高考综合改革，构建全面发展考试体系。高校人才评价改革深化高校人才评价改革，破除人才“帽子”制约，突出创新能力、质量、实效、贡献导向，科学认定标志性成果。01020403完善义务教育机制完善义务教育优质均衡推进机制，引导规范民办教育发展，确保教育质量，促进教育公平与可持续发展。人才需求预测预警坚持总体适配、动态平衡、良性互动，完善人才需求预测预警机制，探索建立国家人才供需对接大数据平台。就业质量监测和评价强化就业状况与招生计划、人才培养联动，加强就业质量监测和评价反馈；超前布局、动态调整学科专业。高校毕业生高质量就业优化办学资源配置，完善学生实习实践制度；加快构建高校毕业生高质量就业服务体系，促进高质量充分就业。就业状况跟踪调查加强分行业分领域人才需求分析和有效对接，定期编制发布人才需求报告和人才需求目录；开展就业状况跟踪调查。（三十二）完善人才培养与经济社会发展需要适配机制01020304新一轮科技革命产业变革加速推进新质生产力发展PART 02进入21世纪以来，全球科技创新进入空前密集活跃的时期，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。2018

年

5

月28

日，习近平总书记在中科院第19次院士大会、工程院第14次院士大会上的重要讲话科技革命和产业变革带来就业结构、工作模式、技能需求的革新。阿西莫格鲁等（2017）提出现阶段工业机器人对劳动力市场的替代作用大于其创造效应，每千名工人中每多1台机器人，就业人口比例降低0.18%～0.34%，工资下降0.25%～0.5%。2021年我国制造业工业机器人密度32.2台/千人；2025年密度为47台/千人（

2021年韩国/日本/德国分别为100/39.9/39.7台/千人。）2024

年我国规模以上工业企业关键工序数控化率已达到

64.9%；江苏省达到

70.1%，形成了“设备联网

-数据贯通

-智能决策”全链条。就业结构变化数字经济比重数字经济就业岗位2018年——1.91亿2022年30.5%2.38亿2023年31.8%3.24亿2025年55%（计划值）4.27亿我国数字经济发展带来的数字化就业岗位（预估）2025年大学毕业生1222万人，仅占数字化就业岗位的2.9%。麦肯锡全球研究院（MGI）2018

年研究报告《技能转型：自动化与劳动力的未来》（Skill

Shift:

Automation

and

the

Futureof

the

Workforce）预测到2030年约

50%

的现有职业活动可能被自动化替代，但同时也将催生新的岗位需求。到

2030

年全球将有

3.75

亿劳动者需要转换职业类别；

其中中国将有

2.2

亿劳动者（占劳动力总数

30%）需职业转型。在国家出台的一系列重要文件中明确提出了“数字人才”概念发文日期文件名称重要内容2021.08国务院《十四五就业促进规划》实施现代职业技术教育质量提升计划，建设一批高水平职业技术院校和专业。探索“互联网+职业技能培训”。加大数字人才培育力度，建立多层次、多类型的数字人才培养机制。2021.11网信委《提升全民数字素养与技能行动纲要》通过打造优质精品数字教材、加强学科专业建设、完善职业等级标准等，推动数字能力培育在学历教育和职业教育中双向发力，积极构建终身数字学习体系。2021.12国务院《十四五数字经济发展规划》加强职业院校（含技工院校）数字技术技能类人才培养，深化数字经济领域新工科、新文科建设，支持企业与院校共建一批现代产业学院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、现代学徒制等多元化人才培养模式。2021.12人社部等四部委《十四五职业技能培训规划》鼓励各地依托企业、高等学校、职业院校、社会培训机构的数字职业技能培训资源，推进培训资源库开发应用，支持职业技能线上培训平台建设。加强全民数字技能培训。2030年的技能需求结构：“技术技能-社会情感-高级认知”编程、高级数据分析等技术技能的需求将增长

55%，占工作时间的

17%。领导力、同理心等社会情感技能需求将增长

24%，占工作时间的

22%；创造力、批判性思维、复杂信息处理与决策等高级认知技能需求将增长19%，占工作时间的25%。数字人才的技能结构我们要注意：无论如何，未来工作技能必将会用新的维度加以定义。这为我们重构职业教育目标、内容提出了新方向新要求。技能类型认知技能自我效能科技技能合作能力管理能力交流能力认识技能发展的阶段性特征，更新技能观1、手工技能：在农耕时代，以人力为核心强的动力，技能表现为对工具的直接操控验积累。如铁匠的锻打技艺、农夫的技巧，依赖个体肌肉记忆与感官判断，传递主要通过师徒口传心授，具有极个体依附性和经验性，与自然节律和生产方式深度融合。2、操作技能：在18世纪60年代工业革与经

命后耕作

对标技能

操作，伴随蒸汽机等机械发明，技能转向准化机械的操作与维护。如纺织工人纺织机、机械师调试机床，强调动作范性和重复性，技能培养开始依托工训与初级职业教育，技能与特定机器的适配性成为核心要求。3、控制技能:

在20世纪50年代自动化生产转型的规

如工手工厂实

以维设备

操作应急出现之后，推动技能向“人机协作”，表现为对生产系统的监控与调控。人通过仪表盘监控流水线、调整参数持设备稳定运行，技能重心从“动手”转向“系统判断”，对逻辑思维与处理能力的要求显著提升。字化工具使技能延读。如技术员通过析生产数据以提升知识与基础编程能成为核心构成要素以20世纪80年代初制造应用为标志，MES等数伸至软件操作与数据解编程优化生产流程、分效率，技能需融合机械力，“数字工具使用”。4、软件技能: 5、数字技能执行系统（MES） 工业互联网之后化协同拓展，表平台的综合运用：

自2012年通用公司提出，推动技能向全流程数字现为对物联网设备、数字。如工程师通过数字孪生技术模拟生产场景、远程监控设备状态并优化供应链，技能强调跨平台数据整合、数字模型构建与网络协同能力。6、智体技能

2025年被称作智能体参与生产元年，智能体（如具身智能体、AI辅助系统、大模型等）深度融入生产，技能转向“人机共智”的协作与决策。如操作员通过自然语言指令调度智能体完成复杂任务、基于AI分析结果优化生产策略，技能需具备智能系统调试、人机交互设计及创造性解决非常规问题的能力，强调人与智能体的协同创新。22技能发展的阶段性特征手工技能（农耕时代）控制技能（20世纪50年代自动化生产）软件技能（20世纪80年代初MES应用）数字技能（2012年通用提出工业互联网）（2025年是智能体参与生产元年）>80%>60%40%~60%30%~40%20%~30%10%~20%技术技能数智技能人力直接参与生产过程的占比23ⅣⅠⅡ 操作技能（18世纪60年代工业革命后）Ⅲ从教育数字化战略行动到“人工智能+教育”行动计划PART 03怀进鹏教育部部长切实以教育信息化推动教育高质量发展要聚焦数字中国，大力实施教育数字化战略行动。按照“需求牵引、应用为王、服务至上”的原则，抢占未来发展先机，切实以教育信息化推动教育高质量发展。——怀进鹏部长在国家教育行政学院举行2022年春季开学典礼上的讲话，2022年3月2018：教育部《教育信息化2.0行动计划》2019：国家标准《智慧校园总体框架》2020：教育部《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》2020：教育行业标准《职业院校数字校园规范》2021：教育部《教育部关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》2021：教育行业标准《高等学校数字校园建设规范（试行）》2021：教育部等六部门《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》2022：

教育行业标准《教师数字素养》等2023：教育部《教育部办公厅关于加快推进现代职业教育体系建设改革重点任务的通知》2024：人力资源社会保障部等九部门《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》2024：教育部教育数字化专家咨询委员会指导《职业教育教师数智素养指标体系》2025：中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》2025：教育行业标准《职业院校智慧校园规范（试行）》2026：教育部五部门《“人工智能+教育”行动计划》教育数字化的主要文件、标准规范“人工智能+”行动赋能教育数字化战略2024.1.302024世界数字教育大会怀进鹏部长：将实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学、科学研究深度融合。积极推动以智助学，以智助教，以智助管，以智助研，坚持“数字向善”“人工智能与数字伦理”平行会议：现代教育的范式是由教师和学生两部分组成，我们称之为‘二元结构’，而人工智能赋能教育发展，将形成教师、机器和学生‘三位一体’，并且是教学相长的模式“两会”答记者问怀进鹏部长：未来，我们将致力于培养一大批具备数字素养的教师，加强我们教师队伍的建设，把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节，来研究它的有效性、适应性，让青年一代更加主动地学，让教师更加创造性地教还要加大关注数字教育之下人工智能伦理、隐私保护等的规范性，来引导好、建设好我们的平台2024.3.92025.5.142025世界数字教育大会怀进鹏部长：教育已经进入改变底层逻辑、重塑教育生态，资源共创分享、消弭数字鸿沟，素质能力重构、促进全面发展，全球开放合作、推动文明互鉴的智能时代坚持以人为本，更加注重综合素养的提升，强化科技教育和人文教育协同强化应用为要，促进智能技术与教育深度融合，培育未来教师，构建未来课堂，筹划未来学校，创设未来学习中心，探索未来科教融合新范式坚持智能向善，建构有效应对潜在风险的伦理规范，引导学生合理使用人工智能《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》“全面实施人工智能+行动”2026年全国教育工作会议：“扎实推进人工智能赋能教育，加快普及全学段的人工智能通识教育。”《智能时代的教育变革与发展》（怀进鹏，2026.5.11）一个判断：迈入“奇点”时刻人工智能正以其引领性、战略性、颠覆性的力量推动教育进入“奇点”时刻。如同物理学中从“奇点”开启宇宙大爆炸，当前教育形态、模式和体系都面临着前所未有的深刻变革与全新挑战，这不仅是技术迭代，更是教育范式的根本性重塑。两大原则：“两个不能脱离”不能脱离经济社会发展与和平：教育必须服务国家战略和全球共同福祉。不能脱离人的全面发展与福祉：人工智能的应用必须回归教育“育人”的本质，服务于人的个性化成长和幸福生活。四大聚焦：中国的实践方法论聚焦教育优质公平：通过国家智慧教育公共服务平台等实现资源普惠性突破，并关注数字鸿沟等问题。聚焦人人皆可成才：利用数智技术为学生精准画像，并提供上千门“微专业”和“微课程”支撑学生个性化发展。聚焦科研创新效能：深化跨学科交叉和跨领域融合，增强科技自主创新能力。聚焦教育生态构建：完善教育数字化治理体系，组建超50万个线上教研群，并帮助困难家庭学生精准匹配就业第二期“双高计划”改革任务教职成〔2025〕1号《教育部

财政部

关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划（2025—2029年）的通知》紧跟产业数字化和数字产业化发展新要求，推动专业群数字化改造和智能化升级。推动人工智能融入专业教学全过程，探索基于生成式人工智能的互动式教学模式。推进智慧校园标准化建设，运用数字技术重塑教学空间，建立学生学习和教师成长数据库。推动学生学业评价、教师教学评价的数字化转型。加强新技术应用培训，提升师生数字素养。（八）构建数字化教学新生态（一）落实立德树人根本任务（二）创新产教融合机制（三）打造高水平专业群（四）建设一流核心课程（五）开发优质新形态教材（六）建设高水平双师队伍（七）建设产教融合实训基地（九）拓展国际交流与合作教育部教育数字化专家咨询委员会职业教育方面2024年调研计划职业教育数字学习证书建设调研与交流研讨会职业教育实训数字化与智能化案例调研与交流研讨会职业教育数据标准及数据治理调研与交流研讨会职业教育“大模型”应用开发调研会职业院校专业数字化建设调研与交流研讨会职业院校教师数字素养建设调研与交流研讨会职业院校网信安全人才培养调研与交流研讨会中职学校区域大数据中心建设调研会《职业教育教师数智素养指标体系》正式发布11月29日，由教育部教育数字化专家咨询委员会、山东省教育厅主办的“职业教育教师数字素养建设研讨会”在威海职业学院召开，《职业教育教师数智素养指标体系》作为一项重要研究成果在会上正式推出。2024年12月9日34背景与内涵职业教育教师数智素养指标体系PART 04是在推进国家教育数字化战略行动背景下，为完善教育信息化标准体系，提升教师利用数字技术优化、创新和变革教育教学活动的意识、能力和责任等而制订的 。5

个一级维度13个二级维度33个三级维度一、《教师数字素养》是教育行业通用标准，难以满足不同类型教育教师的需求，职业学校有强烈呼声。二、职业教育教育教师除了需要掌握教育数字化、智能化技术以改变教育教学本身之外，还需要掌握产业数字化、智能化趋势与要求，将数字职业、数字技能融入专业课程体系，培养数字技能人才。职业教育相比其他类型教育增加了“产业数字化智能化”维度。三、职业教育是产教融合的教育，行业企业等社会用人方面需要参与职业教育数智转型，在职业教育教师数智素养建设上有发言权。四、《教师数字素养》2022年颁布以来，人工智能技术、ChatGPT应用等加快在教育领域应用，“教师数字素养”内涵需要及时更新。本指标体系是第一个教师“数智素养”指标体系。有了教育部《教师数字素养》行业标准为何还要开发研制《职业教育教师数智素养指标体系》？教育通用标准职教类型标准数字素养数智素养教育数字化产业数字化职业教育教师数智素养指标体系（2024年11月29日）1.

认知2.

责任3.

技能4.

应用5.

职业性包括5个一级指标、13个二级指标和33个三级指标。根据职业教育教师分类特点，公共基础课、思政课教师适用第一到第四项一级指标（A），专业课教师适用第一到第五项一级指标（B），来自行业企业的兼职教师可参照执行。一级指标体系（A）（B）指标体系：5 13 33三维度评价框架指标体系：五大一级维度内涵解读维度核心定义关键指标举例认知对数字化、智能化技术的理解认识，以及开展教育数智化转型的主观能动性。责任在教育数智化转型中承担的责任与义务，以及必须具备的网络安全防护意识与能力。技能为适应教育数智化转型而应具备的沟通合作、问题解决等基本技能。应用使用数字化、智能化技术完成教学设计、资源建设、教学实施和教学评价的专业化应用能力。职业性将行业企业对职业数字素养和技能要求融入人才培养方案、课程标准、教学内容、就业创业等育人活动，推动职业教育特色发展、创新发展的相关能力。AI影响认知

/产业数字化趋势

/数智化教学理念数据安全

/

AI伦理

/数字版权

/网络文明意识数字资源处理

/

AI

工具应用

/

数据分析

/

数字协同能力AI

备课

/

AI

课堂互动

/

AI

评价

/

个性化教学

/

数字化实训技术更新

/跨界融合

/数字化教研

/企业实践能力1.认知对数字化、智能化技术的理解认识，以及开展教育数智化转型的主观能动性。数智基础：对数字化和智能化基础知识、技术发展现状和趋势的基本认知，以及对常见的数字化、智能化通用工具的基本应用。数智理念：对利用数字化、智能化技术提升教育公平性、包容性及其他潜在价值的理解，以及对开展教育数智化转型的态度、意愿和意志。二级指标三级指标三级指标描述数智基础基础知识能够掌握有关数字化、智能化的基本知识及常用术语，通过自主学习或参加培训及时了解数字化、智能化技术发展现状和趋势。常规操作能够掌握常见的数字化、智能化通用工具的应用操作技能，正确使用有关硬件设备。数智理念价值理解能够认识数字化、智能化技术在促进教育公平、增强教育包容性的重要价值，以及在传承劳模精神、劳动精神、工匠精神、科学精神、红色文化和优秀传统文化的重要作用。变革意愿能够接受教育数智化对教育教学带来的变化，具有主动应用数字化、智能化技术进行教学改革创新的意愿；建立教育数智化思维方式，具备迎接挑战、克服困难的信心与毅力。①②③2.

责任在教育数智化转型中承担的责任与义务，以及必须具备的网络安全防护意识与能力。道德规范：在教育数智化发展中应承担的责任和应遵守的道德规范，以及合法合规使用数字化、智能化技术的自觉性。安全防护：保护网络安全、数据安全的意识和能力。二级指标三级指标三级指标描述道德规范伦理道德能够认识教师在教育数智化发展中的关键角色、主要责任和权利义务，自觉践行教育数智化伦理道德要求。行为规范能够遵守《文明上网自律公约》和相关法律法规，示范和指导学生合法合规、安全负责地使用数字化、智能化产品和服务，自觉保护知识产权和数据隐私。安全防护安全意识能够树立网络主权意识、网络法制意识、意识形态安全意识、个人信息安全意识；掌握网络安全的基本原则、风险防范和数据保护知识；认识网络对人的心理活动的影响，能自我调节心理状态。防护能力能够采取必要措施防范网络受到攻击、侵入、干扰、破坏和被非法使用，使网络处于稳定可靠运行状态，保障网络数据的完整性、保密性、可用性。3.

技能为适应教育数智化转型而应具备的沟通合作、问题解决等基本技能。沟通合作：利用数字化、智能化技术进行沟通交流、团队合作以及在专业学习社区中在线互动的能力。问题解决：根据教育教学需要合理选择、安装、使用网络教学平台和软件，指导学生在线学习和解决问题的能力。二级指标三级指标三级指标描述沟通合作与人沟通能够利用常用数字化、智能化技术工具，在专业学习社区中与他人交流信息、分享观点，开展有效沟通。团队合作能够参与线上研讨、教研活动，参加数字课程或人工智能课程的备课或讲授；在数字化学习、研究等共同体中完成工作任务、开展团队协作。问题解决平台选用能够选择网络教学平台及其他教学应用软件，指导学生完成平台安装、注册、登录等在线学习准备，解决在平台选用中遇到的技术问题。在线指导能够指导学生制定在线学习计划，使用数字教学资源，解决各类在线学习问题；在职责范围内解决学生在学习、实习、科研、创业、就业等方面的问题，建立教育教学问题台账。跟踪反思能够跟踪教育数智化平台、工具的应用情况，反思应用中存在的问题，及时进行优化调整。4.应用使用数字化、智能化技术完成教学设计、资源建设、教学实施和教学评价的专业化应用能力。教学设计：应用数字化、智能化技术或工具确定教学目标、制订教学方案、形成教学模式的能力。资源建设：利用数字化、智能化技术搜集资源、转化资源、利用资源、制作资源以及开发数字教材的能力。教学实施：依据教学目标和计划，进行教学准备、组织教学活动以及支持学生课内外自主学习的能力。教学评价：使用数字工具采集教学数据、研判教学质量、分析教学问题及持续改进优化教学的能力。二级指标三级指标三级指标描述教学设计1目标确定能够落实立德树人根本任务，运用教育目标分类法或职业教育目标分类法设计教学目标，确定教学标准，并应用知识图谱、能力图谱、思维导图等方式予以呈现。2方案制订能够运用教育数智化工具进行学情分析，了解学生需求差异，设计分众化、个性化教学方案；在方案中体现大中小学思政教育一体建设、知识体系连贯构筑、技术技能持续提升、职前职后接续培养、职教普教纵横相通等理念。3模式运用能够依据教学目标选择数字化、智能化教学模式，如线上线下混合式教学、翻转课堂、虚拟仿真、数字人辅助教学等，设计数智化教学技术路线；在教学实践中推陈出新，探索建立个性化的数智教学模式。资源建设4资源转化能够根据教学需要搜集线上数字资源，转换数据格式，建立储存本地或云端的多模态、专业化教学“资源池”。5资源甄选能够使用国家智慧教育公共服务平台、职业教育专业教学资源库等国内外资源库或信息平台，从中甄别选取优质的在线教学资源，纳入教学计划、融入课程教学、列入学习菜单。6资源制作能够制作符合教学目标要求的课件、图表、动画、视频、虚拟仿真等教学资源；使用生成式人工智能软件准备教学资料，辅助编制教案（大纲）；建设在线考试测评题库，制作电子试卷。7教材开发能够依据教学目标整合相关数字资源，开发数字教材；在数字教材开发中落实思政课程、课程思政、网络思政等要求，促进思政教育、通识教育、专业教育深度融合。教学实施8教学准备能够以教学目标和计划为依据，进行真实的、虚拟的或混合式的教学环境准备，包括且不限于教学平台、教学软件、多媒体教室或其他数字化教学环境的准备工作；与授课对象进行沟通，安排课前课后学习任务等。9教学组织能够运用选定的数字化、智能化教学模式开展理论教学或实践教学（包括实验、实习、实训）；组织在线学习、在线讨论、在线考评，确保信度、效度与公平。10学习支持能够指导和组织学生在课内外利用数字化、智能化技术工具开展自主学习，指导学生自主管理学习进度，在线监测学生自主学习情况，将自主学习纳入教学计划、成果纳入考评范围。教学评价11数据采集能够合理选择与使用平台或数字化测评工具采集教学过程中形成的多模态行为数据，并进行分类、储存和管理。12分析研判能够选择和应用数据分析模型开展教学数据分析评价，对学生学习行为、教师教学行为、课程目标达成度等进行研判、解读，可视化呈现教学进程中的学生画像、教师画像和课程画像。13持续改进能够在分析研判基础上对学生进行个性化反馈和指导；及时优化调整教学内容、方案和环境等，解决教学问题，更新教学理念，改进教学方法，保障教学目标达成。5.职业性将行业企业对职业数字素养和技能要求融入人才培养方案、课程标准、教学内容、就业创业等育人活动，推动职业教育特色发展、创新发展的相关能力。岗课融通：将数字职业标准、数字技能引入课程，使课程与岗位融通、教学活动与生产活动同步。产教融合：根据产业发展需求建设专业，加强人才供给与需求对接，实施协同育人，开展社会服务，鼓励和支持学生在数字岗位就业。科教融汇：根据企业发展需要开展数字化、智能化技术的应用研究、中试服务等，实施技术成果转化，培养数字技能人才，服务新质生产力发展。二级指标三级指标三级指标描述岗课融通数字职业能够了解本专业相关行业数智化发展趋势，及时将相关数字职业标准转化为专业教学标准、课程标准；基于数字化工作岗位开展教学，创新育人方式。数字技能能够了解本专业相关行业对数字技能的具体要求，将专业化软件或平台的应用能力纳入培养目标、数字技能证书纳入教学评价；培养学生在生产或工作现场的数据信息、系统应用、过程控制及解决问题等相关能力。产教融合供需对接能够借助数字工具绘制专业对接产业的谱系图，反映专业（群）、课程与行业企业用人结构、岗位要求的逻辑关系；结合专业开展就业创业教育，鼓励和支持学生在数字化工作岗位就业。协同育人能够使用数字化、智能化技术或平台与企业共同开发课程、合作教学，与企业导师、学生家长等进行常态化沟通，促进家、校、社会协同育人。社会服务能够通过大型开放式课程、在线精品课、公开课等扩大优质教育资源覆盖面；发挥教育数智化优势，针对社会人群的不同需求开展职业培训、职业指导等在线服务；参与行业新标准、职业新标准、专业新标准研发。科教融汇科技创新能够承接企业技术或工艺改进、生产流程优化再造、新产品新型号论证研发和中试服务等；应用数字化、智能化技术在行业数据分析、生产或科研过程仿真、“大模型”应用等方面解决实际问题，融入行业企业创新生态。成果转化能够运用数字化、智能化工具调查科技成果的市场前景，实施专利申请保护，推动科技成果转化和产业化；促进科研反哺教学，探索将科技创新成果转化为教学资源，更新课程内容，提高学生的数字技能和创新应用能力。孙善学.

职业教育教师数智素养指标体系构建[J].

中国职业技术教育,

2025,

(05):

87-96.51职业教育教师数智素养测评情况PART 05教育部教育数字化专家咨询委员会《职业教育教师数智素养指标体系》为有关部门加快出台相应标准奠定了基础，为职业院校教育数智化建设提供了新航标。下一步还将组织力量开发教师数智素养公共测评平台和在线课程资源，向广大职业教育教师提供公益化服务，做好指标体系的推广和应用。学校认识到指标的重要性，面临不知道如何落实的问题“认识不到位、分层不清、培训无靶向”的难题。测评是“指标”转化为“具体能力”

的第一步，是学校落实政策与资源投入的重要依据。认不清找不准用不好指标很重要测评是第一步测评怎么做：流程、模式与适配机制一览国家/地区测评依据（框架）测评工具测评特点欧盟（EU）DigCompEdu（教育工作者数字能力框架SELFIEforTEACHERS（欧盟官方在线自评）平台）-

六级能力等级（A1–C2）-

强调教师教学融合能力-

提供个性化能力反馈与发展建议西班牙DigCompEdu

国家级本地化版本自评问卷

+

教学表现观察-

教育部统一组织，结合教师发展档案-

测评与培训、绩效挂钩-

地方教育局定期开展普查葡萄牙DigCompEdu

本地框架

+

ICT

教师标准在线自评

+

校级观察问卷-

校本参与为主，嵌入教师成长记录-

注重教学中的工具融合与学习效果新加坡ICT-in-EducationCompetencyFramework教师电子能力档案

+

教学表现评价-

分三级能力（基础/熟练/专家）-

关联教师评估和专业发展课程-

教育部定期复审指标内容澳大利亚AITSL

教师专业标准中嵌入数字能力州级标准化评估工具（部分线上）-

不统一平台，由各州结合师范教育开展-

数字素养为教师资格认证基本项之一韩国TISE（教师信息素养评估）框架在线自评平台

+

电子学习档案-

教育部主导实施，覆盖全体公立教师-

与职称晋升挂钩-

强调数据处理与教学整合能力智利《Marco

Orientador

de

CompetenciasDigitales

Docentes》（教师数字能力框架）国家统一在线测评系统（Ciudadanía

Digital）-

三大能力维度（教学/公民/发展）-

五级能力分级（起步

-

基础

-

中级

-

高级

-

引领者）-

测评报告推荐个性化学习路径芬兰教师

ICT

能力发展指导标准职前阶段能力验证

+

校内实训考核-

教师毕业必须通过数字能力任务型考核-

教学设计、仿真实训、AI使用等融入实际教学美国ISTE

教育技术标准（州为单位落实）多州采用ISTE自评、项目评估、学习档案分析-

测评方式多元（项目制

+

数据分析）-

与师范教育和教师继续教育深度绑定-

更重视“教学设计+学生技术支持”能力加拿大各省教师教育技术指南教师数字教学档案

+

案例任务提交-

强调实践应用与数字公平意识-

以案例/项目式评估为主，非统一考试、建立职业教育教师数智素养画像梳理教师对AI工具、数字教学平台、智慧实训设备的掌握程度、使用频率与应用场景偏好；形成可量化、可对比的素养评估标准，为教师能力分层、精准匹配发展路径提供数据支撑。发现教师数智化发展问题定位教师在数智技术与教学场景融合中的痛点，并挖掘深层制约因素，如技术认知不足、培训供给错位，考核激励机制缺失等；对比不同院校、不同专业群体的差异问题，识别普适性瓶颈与个性化挑战。为学校培训提供依据基于画像与问题调研结果，精准匹配分层分类培训内容，并优化培训形式，提升培训转化率；为学校搭建教师数素养成长路径提供参考，支撑学校建立配套的能力考核与激励机制。为政策制定提供支撑汇总行业层面的共性人才缺口与能力短板，为教育主管部门出台数智素养提升专项政策提供实证数据；支撑区域层面的教师数智化培训资源统筹、校企合作人才共育机制的政策设计；为职业教育数智化转型的配套标准制定、资源投入分配、效果评估体系建设提供决策参考。01020304测评目的：四个目标测评工具：智能化测评系统测评工具：编制两类问卷适配不同场景编制两类问卷适配不同场景：1诊断型问卷 50题培训前素养诊断，采用李克特五点量表2测评型问卷58题培训后效果评估，各维度题目按指标权重分配测评式问卷一级指标（5个）二级指标（13个）题量1.认知1.1数智基础31.2数智理念22.责任2.1道德规范22.2安全防护23.

技能3.1沟通合作43.2问题解决64.

应用4.1教学设计64.2资源建设84.3教学实施64.4教学评价65.职业性5.1岗课融通45.2产教融合35.3科教融汇6测评报告：个人报告调查样本：教师大样本测评测评数据统计截止时间2026.5.560+院校覆盖全国职业院校21000+教师在职教师参与测评覆盖全国19个省份、60余所职业院校，兼顾重点与非重点院校、职业本科与高职院校。2万多名在职教师参与，覆盖400多专业，包括专业课老师、公共课老师、辅导员、职能人员，具有广泛行业代表性。陕西广东浙江湖南安徽四川江西福建河南湖北山西青海江苏宁夏甘肃西藏新疆内蒙古黑龙江吉林辽宁广西贵州云南海南北京天津河北山东重庆上海整体测评结果分析一级维度分数标准差最小值中位数最大值认知73.2517.18083.33100责任74.0512.38076.92100技能70.0415.26070.00100应用76.9312.61080.77100职业性70.3114.74069.23100平均分72.4411.93073.7299.61我国职业教育教师数智素养总体平均分达到72.44分，整体已进入“

数字化普及向智能化应用转型

”

的关键阶段。其中，“

应用”维度得分最高，说明多数教师已经具备一定的数字化教学与平台应用能力；而“

职业性”

和“

技能

”维度相对偏低，反映出教师在产业数字化理解、AI场景应用及真实岗位融合方面仍存在提升空间。同时，“

认知

”维度标准差最高，说明教师之间对人工智能时代职业教育变革的理解存在明显差异。80757065认知 责任 技能 应用 职业性一级维度平均分72.4一、职业教育教师数智素养结构性特征分析从一级指标相关性分析看，“应用”与“职业性”“技能”“认知”均呈现较高相关性，说明教师数智素养提升的核心，正在从单纯技术掌握转向真实教学场景中的融合应用。其中，“职业性”与“应用”相关性达到0.68，表明职业教育教师越理解产业数字化、岗位变化和产教融合，其数智化教学应用能力越强；“技能”与“应用”相关性达到0.64，说明技术能力仍然是推动教学数字化转型的重要基础。相比之下，“责任”维度与其他维度相关性相对较低，反映出当前教师在数据安全、AI伦理、隐私保护等方面的意识尚未完全融入教学实践。一、职业教育教师数智素养结构性特征分析从指标相关性分析可以看出，当前职业教育教师数智素养的发展，已经从“数字工具普及”进入“智能化教学融合”阶段。教师数智化能力的核心，正在从简单技术使用转向利用数字技术解决真实教学问题、重构课堂教学和服务产业发展的综合能力。未来职业教育教师数智素养建设，应更加突出产业场景、AI应用、教学重构与数据治理能力，推动教师从“数字技术使用者”向“智能化教育变革者”转变。二、全国职业教育教师数智化发展全景东部沿海、京津冀、部分中部省份，整体表现较高。部分西部地区、边远地区，整体仍存在提升空间。从全国区域分布情况看，我国职业教育教师数智素养已经呈现出明显的区域梯度特征。教师数智化发展水平，正在越来越深刻地受到区域产业数字化水平、职业教育改革力度和教育数字化生态的共同影响。在人工智能加速重构职业与岗位的背景下，教师数智素养已经不仅是教师个人能力问题，而正在成为区域产业竞争力和职业教育高质量发展的关键支撑。高水平区域大多具有几个共同特点：数字经济发展较快制造业智能化程度较高职业教育资源集聚产教融合基础较强AI与产业应用场景丰富三、区域差异分析71.7172.3672.2572.1473.4173.6874.3574.6875.7276.79687072747678四川省河北省山西省天津市安徽省浙江省江苏省湖南省北京市河南省总分排名TOP10

省份省份职业性应用技能责任认知四川省75.2182.2667.2473.2983.55河北省74.3479.9772.8375.6578.33山西省72.9179.4973.0674.8176.42天津市71.9578.5171.2076.6376.41安徽省72.2778.3972.0175.0874.37浙江省71.2278.4870.7175.6473.83江苏省70.7677.3570.0475.1071.87湖南省70.6776.2169.1273.9274.20北京市70.8377.1668.2475.1272.53河南省69.6676.4669.2273.3973.46西部领先:

四川省以76.79分位居首位，应用和认知维度表现突出华北地区:

河北、山西、天津均进入前五，各维度均衡发展长三角地区:浙江、江苏排名中上，整体水平稳定待提升地区:

重庆市（67.43分）、江西省（68.03分）相对较弱三、区域差异分析从区域测评结果看，我国职业教育教师数智素养发展已经呈现出明显的区域结构特征。当前多数地区已经完成了数字化工具普及和平台建设，但教师数智化发展仍存在“重应用、轻认知”“重技术、轻变革”的现象。未来职业教育数字化转型的关键，不再是简单的信息化建设，而是推动教师从“数字技术使用者”向“智能化教育变革者”转变。四、教师数智化发展的群体结构特征从二级指标箱线图可以看出，当前我国职业教育教师数智素养发展已经进入明显的“结构分化阶段”。教师群体之间的差异，已经不再只是简单的数字工具使用差异，而正在演变为AI应用能力、教学重构能力和数据治理能力的深层差异。特别是在人工智能快速发展的背景下，教师队伍正在出现明显的“数智化代际分层”现象。一部分教师已经开始进入AI协同教学阶段，而另一部分教师仍停留在传统信息化阶段。未来职业教育教师数智素养建设，必须从“大规模普及”转向“精准化、分层化、持续化发展”。五、学校维度分析学校类型典型特征建议策略高分标杆院校（80+）教师应用和认知维度表现突出、制度健全建立“经验输出机制”，参与示范校共享计划领先稳健院校（73~80）能力较强但部分维度尚存短板制定维度专项提升方案，如加强职业性/技能实践等稳步中坚院校（70~73）教师素养分布均衡但整体不突出聚焦优势维度打造特色，推动一体化素养系统建设临界弱势院校（<70）素养水平偏低或两极分化严重制定“校本诊断+分层培训+外部帮扶”三步走提升路径测评得分TOP16考虑建议建立“区域标杆院校+共建协作学校”提升机制，推动强校带动弱校；通过教师能力大数据分析，构建“定向培训推荐—自我画像—成长跟踪”服务闭环；引导各校将测评结果纳入教师发展规划、专业群建设、双高培育等政策场景中。五、学校维度分析理工类、财经类院校表现领先，优势明显艺术类院校技能维度得分最高（76.97分），但认知维度短板突出医药、林业类院校整体得分偏低，需重点扶持不同类型院校维度表现分化，需定制化提升方案学校类别职业性应用技能责任认知总分理工类71.8078.4770.5374.5475.1473.68财经类72.1178.3969.5174.4675.1973.41综合类69.3975.5869.7273.8272.5971.60政法类68.6876.2266.2874.5870.1170.52林业类65.3973.3964.8472.5869.0368.03医药类65.3172.0063.9774.2265.2967.45艺术类58.1575.4376.9776.1243.9666.81六、教师属性维度分析核心发现专业课教师以

62.79

分位居首位，与职业性维度要求高度契合，整体表现最优。差异分析公共课教师与辅导员得分接近，分别为

59.90

分和

59.32分；职能人员与其他岗位得分偏低，均低于

56

分。不同岗位类型间最大分差达

8.98

分，反映出教学一线岗位在职业性维度上的明显优势。1.专业课教师表现显著领先53.8155.8759.3259.962.794550556065其他职能人员辅导员公共课老师专业课老师六、教师属性维度分析2.职称与得分正相关，无职称群体明显薄弱核心发现职称与得分呈现明显的正相关趋势，教授级别以

66.56分位居首位。关键差距无职称教师得分仅

59.38

分，与教授群体差距达

7.18