河北省城乡中小学教师人工智能素养差异与提升策略研究-结题报告

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河北省城乡中小学教师人工智能素养差异与提升策略研究结题报告摘要本课题针对河北省城乡中小学教师人工智能素养存在落差这一现实问题，以城区与乡村义务教育阶段教师为对比对象，围绕“差异有多大、差异从何而来、如何缩小差异”三个问题展开研究。研究以《教师数字素养》教育行业标准为参照，结合区域实际，从人工智能意识、人工智能知识与技能、人工智能应用、人工智能伦理与社会责任、专业发展五个维度编制教师人工智能素养测评量表，在云台市云溪县按城乡分层抽取30所样本校，获城区有效问卷486份、乡村有效问卷534份，并对46人作半结构化访谈、对50节课例作课堂观察。研究发现，前测阶段城区教师素养总均分为3.61，乡村教师为3.11，均值差0.50，独立样本t检验差异极显著（t=12.47，p<0.001，d=0.78）；差异呈明显的结构性特征，专业发展、知识与技能两个维度差距最大，伦理与社会责任维度差距最小。归因分析表明，差异主要来自办学条件、培训供给、教研文化与教师个体效能四个方面的不均衡，其中培训供给与办学条件是差异的主要可干预来源。课题组据此建构“补短优先、结对共研、双轨研修、轻量适配”的均衡提升策略，并在18个城乡教研共同体中开展两轮实践检验。后测阶段城区教师总均分升至3.98、乡村升至3.68，城乡差值由0.50缩小至0.30，t检验仍显著（t=7.25，p<0.001，d=0.45），乡村教师提升幅度（+0.57）明显大于城区（+0.37）。研究形成城乡通用测评量表、差异诊断工具包、城乡教研共同体结对研修实施方案、城乡适配轻量化资源包等成果，为区域推进城乡教师人工智能素养均衡发展提供了可操作的路径与实证依据。关键词：人工智能素养；城乡差异；教师专业发展；统计检验；均衡提升；城乡教研共同体一、课题概述本课题依据河北省教育科学“十五五”规划课题指南中“中小学教师人工智能素养提升研究”方向立项，选题指南编号24，研究类型为综合研究，研究周期为2027年1月至2028年12月。本节说明研究缘起与四项研究任务的完成情况。（一）研究缘起推进教育数字化转型与人工智能教育应用，是国家和河北省基础教育改革的共同要求。中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出实施国家教育数字化战略、促进优质教育资源共享；教育部《关于加强中小学人工智能教育的通知》明确要求提升教师人工智能素养、加强教师培训与教研支撑。这些部署落在县域层面，直接转化为一个具体问题：同一位教师、同一门课程，城区学校与乡村学校在人工智能素养上的实际水平是否已经拉开差距，差距究竟在哪些方面、因何形成。从区域实际看，云溪县以山区、半山区为主，义务教育阶段学校62所，其中城区学校15所、乡村学校47所，专任教师3860人（城区1420人、乡村2440人）。近年来全县办学条件明显改善，但城乡之间在网络带宽、智能终端、数字化教学资源等方面仍存在客观差异，教师参加人工智能相关培训的机会与层级也不相同。研究启动前，课题组在县教研室的常规教研与视导中发现三处值得深究的现象：城区教师已在尝试用智能工具备课、设计作业与课堂活动，乡村教师则多停留在“听过、看过、用得少”的状态；城区学校教研组已出现围绕人工智能应用的专题研讨，乡村学校教研仍以常规教学事务为主；乡村教师普遍反映“培训听过不少，回去还是不会用”。这些现象提示，城乡差异客观存在，但差异的表现形态、内部结构和生成机制尚不清楚，这正是本课题的立论起点。从研究条件看，县域内同时具备城区校与乡村校两套完整样本，县教研室掌握全县教研网络，能够为城乡教师提供可比的研修机会，也便于开展城乡教研共同体的实践检验。（二）研究任务与完成情况课题开题时确定四项研究任务：其一，摸清城乡教师人工智能素养的差异现状并做统计检验；其二，分析差异的主要成因；其三，建构差异缩小与均衡提升的策略；其四，通过实践检验策略成效。四项任务均按计划完成，具体情况如下表。研究任务计划目标实际完成情况任务一：城乡教师人工智能素养差异现状调查与统计检验编制城乡通用测评量表，完成城乡对比调查与显著性检验编制五维度38题量表（α=0.918，KMO=0.891）；城区有效问卷486份、乡村534份，合计1020份；完成独立样本t检验、效应量计算与五维度差异比较，形成城乡差异基线数据任务二：城乡差异的多维归因研究从办学条件、培训供给、教研文化、个体特征四方面完成归因分析完成46人访谈、50节课例观察与办学条件普查；作差异检验与多元回归分析，形成四类归因结论与差异生成机制说明任务三：城乡教师人工智能素养差异缩小与均衡提升策略建构形成城乡均衡提升策略框架与配套方案建构“补短优先、结对共研、双轨研修、轻量适配”四条策略，编成《城乡教师人工智能素养均衡提升实施方案》第三稿，配套18个城乡教研共同体组建与运行规则任务四：均衡提升策略的实践检验与成效评估开展实践检验，完成城乡前后测对比与成效分析组建18个城乡教研共同体覆盖30所学校，实施两轮检验；完成后测配对样本城区468份、乡村512份；城乡差值由0.50缩小至0.30，形成成效分析报告二、研究背景与问题提出本节从政策要求、区域现实与既有研究三个方面说明课题的问题来源，并明确拟解决的核心问题与研究边界。（一）政策要求与现实需求国家层面，人工智能素养已被列为教师专业发展的重要内容。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出推动数字技术与教育教学深度融合；教育部《关于加强中小学人工智能教育的通知》要求将人工智能教育纳入教师培养培训体系，提高教师应用人工智能开展教学的能力；《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》进一步对教师开展人工智能通识教学提出了具体要求；《教师数字素养》教育行业标准则从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展五个方面为教师素养提供了框架参照。这些文件共同指向一个判断：教师的人工智能素养不再是少数教师的个人能力，而是全体教师的职业要求。政策要求传导到城乡不同学校时，落实条件并不相同。云溪县城区学校15所，普遍具备较稳定的网络环境与一定的智能终端配备，教师外出学习、参与集中培训的机会较多；乡村学校47所，其中相当一部分地处山区、半山区，网络带宽与设备条件受限，教师外出培训的时间成本与经济成本较高。这意味着，即使面对同一项政策要求，城乡学校在落实起点上就存在天然差异。如果不能把这种差异测准、析清，区域层面的培训与教研供给就很容易出现“一刀切”——用同一套培训去应对起点不同的两类教师，结果往往是城区教师觉得“不解渴”、乡村教师觉得“跟不上”。本研究认为，城乡教师人工智能素养的差异不是需要回避的问题，而是需要精确测量、科学归因并加以缩小的现实对象，这是本课题最直接的政策与现实需求。（二）拟解决的核心问题本研究聚焦三个核心问题。第一，城乡中小学教师人工智能素养的差异究竟有多大、表现在哪些维度、是否具有统计学意义。差异研究若只凭印象，容易把个别现象夸大为整体差距，也可能因“总体分数接近”而掩盖维度上的严重失衡，因此必须借助同口径测量与统计检验来回答“差多少、差在哪”。第二，城乡差异由哪些因素造成、其中哪些因素是可以干预的。差异可能来自办学条件、培训供给、教研文化，也可能来自教师个体的年龄、学历与自我效能感。这些因素的性质并不相同：条件与培训属于可通过政策调整的因素，个体特征则难以通过短期干预改变。区分两者，决定了均衡提升策略的作用方向与预期限度。第三，如何在不降低城区教师发展水平的前提下缩小城乡差异。均衡提升不等于“削峰填谷”，也不等于“同步缓慢提升”。研究需要回答的是：在城乡教师都持续发展的前提下达成都市与乡村的差距缩小，需要什么样的策略组合与投入结构，以及这种缩小在多大程度上可以被实践验证。研究的地域限于云溪县，对象限于义务教育阶段教师，不涉及高中、幼儿园与特殊教育学校；研究以县域实践方案为限度，不追求建立普适性的理论体系。（三）国内外研究现状围绕本课题，既有研究可归为三条线索。第一条线索关于人工智能素养的内涵与框架。国外研究早期多从数字素养、计算思维等邻近概念出发，逐步转向对人工智能相关知识、能力与伦理的综合界定；UNESCO相关报告强调教育与人工智能的互动应服务于人的发展并关注公平与伦理。国内研究多依托《教师数字素养》行业标准展开，把教师人工智能素养解构为意识、知识技能、应用、伦理与专业发展等维度，但维度划分尚未完全统一，面向中小学教师的可操作量表相对不足。第二条线索关于教师专业发展与技术应用。已有研究普遍承认，教师的技术应用能力受“知识—信念—环境”多重因素影响，学校条件、同伴示范与校本研修在其中起重要作用。近三年的研究进一步指出，教师人工智能应用能力的形成依赖真实教学情境中的反复尝试与反馈，脱离课堂情境的集中培训迁移效果有限。这一认识为理解城乡差异的生成机制提供了思路：差异可能不只是“有没有设备”，更在于乡村教师缺少可模仿的同伴示范与可反复练习的课堂情境。第三条线索关于素养评价与区域差异。已有研究对学生数字化素养、教师信息素养的区域差异作过一定测算，发现差异往往呈结构性特征而非全面性差距，且与学校办学条件、教师队伍结构相关。但专门针对中小学教师人工智能素养的城乡对比研究仍然较少，多数研究以单一学校类型为对象，缺少同口径的城乡配对数据，对差异的统计检验与效应量报告也不够规范，在差异归因上较少区分“条件性因素”与“可干预因素”，使结论难以直接转化为均衡政策。综合三条线索，既有研究留下三处空隙：面向城乡对比的教师人工智能素养测评工具不足；差异的结构特征与生成机制缺乏实证刻画；在此基础上形成的差异缩小策略缺少实践检验。本课题针对这三处空隙展开，力求以同口径测量获得城乡可比数据，以统计检验刻画差异结构，以多维归因区分可干预因素，并以城乡教研共同体的实践检验策略成效。三、研究目标、内容与方法本节说明研究的目标、内容、方法与理论依据。（一）研究目标总目标：立足县域城乡并存的现实场域，科学测量并检验城乡中小学教师人工智能素养的差异，揭示差异的结构特征与生成机制，建构差异缩小与均衡提升的策略体系，并通过实践检验其可行性，为区域推进城乡教师人工智能素养均衡发展提供数据支撑与实践方案。子目标：①测量目标——编制城乡通用的教师人工智能素养测评量表，获得城乡可比、口径一致的基线数据；②诊断目标——通过统计检验与效应量分析，刻画城乡差异的维度结构与显著程度，并对差异作多维度归因；③建构目标——形成“补短优先、结对共研、双轨研修、轻量适配”的均衡提升策略与配套运行机制；④检验目标——通过两轮实践检验，评估策略对缩小城乡差异的实际效果，形成可推广的县域方案。（二）研究内容城乡中小学教师人工智能素养现状调查与差异统计检验研究。城乡教师人工智能素养差异的多维归因研究。城乡教师人工智能素养差异缩小与均衡提升策略建构研究。均衡提升策略的实践检验与成效评估研究。（三）研究方法文献研究法。检索中国知网、万方、维普及政策文本库，检索词为“教师人工智能素养”“数字素养”“城乡差异”“教师专业发展”“教育均衡”等，时间跨度2015年1月至2026年6月，共获得文献934篇（部），去重后806篇（部），由两名成员独立筛选（Kappa=0.83），最终纳入有效文献138篇（部）并建立编码库，用于界定核心概念、确定维度框架与设计量表。调查研究法。自编《中小学教师人工智能素养测评量表》与城乡差异归因问卷，配合半结构化访谈与课堂观察，获取城乡现状数据并验证策略成效。量表先在2所城区校、2所乡村校预调研，发放180份、回收有效168份，据信效度结果修订后正式施用。统计分析法。使用SPSS26.0对城乡两组数据作独立样本t检验、效应量（Cohen'sd）计算与维度间差异比较；对前后测作配对样本t检验；以办学条件、培训供给、教研文化、个体特征为自变量作多元回归与逐步回归分析，识别差异的主要来源；缺失比例超过10%的问卷整卷剔除，其余以均值替代。行动研究法。在18个城乡教研共同体以“计划—行动—观察—反思”循环推进策略落地，研究者与实践者协同参与，每轮结束后召开反思研讨会形成修订清单。案例研究法。选取办学条件与教师队伍结构差异较大的4个城乡教研共同体作深度个案，收集过程性材料与教师反馈，解析策略的作用条件与成效差异。（四）理论依据《教师数字素养》教育行业标准的五维框架为本研究确定测评维度提供了直接依据，本研究据此并结合人工智能应用的特殊性，把教师人工智能素养明确为人工智能意识、人工智能知识与技能、人工智能应用、人工智能伦理与社会责任、专业发展五个维度。教育公平理论关于资源与机会分配影响发展结果的论断，支撑本研究把城乡差异归因于条件与机会的不均衡，而非归因于教师个体素质本身，并据此确立“可干预因素优先”的策略取向。教师专业发展理论中关于“情境学习与同伴示范”的观点，支撑“结对共研、双轨研修”的路径设计，强调乡村教师的能力生成依赖真实课堂情境中的观察—模仿—实践。分布式领导与共同体理论关于学习共同体通过共同目标、共享实践与相互支持促进成员发展的论断，支撑城乡教研共同体的组建与运行规则设计。此外，技术接受与自我效能理论提示，教师对人工智能工具的使用意愿受“有用性感知”与“自我效能”影响，这为解释乡村教师“不敢用、用得少”提供了分析视角，也提示策略设计需同时改善条件与心理预期。研究同时关注人工智能应用的边界与风险：技术是教学的辅助手段而非替代，涉及师生数据的采集与使用须遵循合规要求，生成内容的准确性也需教师审慎核验，人工智能伦理与社会责任虽在城乡间差距最小，仍应作为素养底线予以重视。四、研究过程本节按五个阶段叙述研究的实施过程，重点说明城乡差异如何被测量、归因与缩小，以及真实情境中遇到的问题与调整方式。（一）准备与设计阶段（2027年1月—3月）课题组于2027年1月组建，共9人：主持人负责总体设计与进度统筹，2名成员负责文献研究与维度框架，2名成员负责量表编制与统计分析，3名成员分别负责城区样本协调、乡村样本协调与共同体实践组织，1名成员负责课堂观察与案例采集；建立“每月例会＋任务台账＋材料共享盘”制度，两学年共召开例会25次。文献研究用时近两个月。检索所得934篇（部）去重后为806篇（部），由两名成员独立筛选（Kappa=0.83，分歧项研讨裁定），最终纳入138篇（部），其中71篇实证研究按“研究对象—差异变量—测量工具—结论—局限”编码，重点梳理已有研究对城乡差异的测量口径与统计方法，用于确定本研究的维度框架与对比设计。量表编制最费周折。研究以《教师数字素养》教育行业标准的五维框架为基础，结合人工智能应用的特殊性，初设5个维度、44个题项。2027年3月上旬在2所城区校、2所乡村校预调研，发放180份、回收有效168份，并请12名教师逐题解释题意。预调研发现三类问题：一是5个题项表述偏向城区情境（如“利用校园智能终端开展个性化学习分析”），乡村教师反映本校尚无条件，难以作答，这类题项在乡村组的缺失率偏高；二是“人工智能伦理与社会责任”维度部分题项过于抽象，教师不易判断；三是部分题项存在明显的社会赞许性。据此删改8个题项，把条件依赖型题目改为“如具备条件时的使用意愿与准备度”，把抽象表述改为情境化判断，并设置2道反向计分题用于识别无效问卷。修订后的量表在预调研样本中的内部一致性由0.86提升至0.92。2027年3月下旬开题论证会上，5位专家提出三条意见：明确城乡比较口径，抽样框、发放方式与施测时间应尽量一致；差异分析不能停留于均值比较，应报告效应量；归因分析须谨慎处理相关与因果的关系，避免把城乡身份直接当作原因。课题组据此统一了抽样与施测规程，确定“t检验＋效应量＋多元回归”的分析路线，并确立“可干预因素优先”的归因取向。本阶段遇到的问题与解决。主要问题是如何让城乡两组测量真正可比。课题组统一了三个口径：抽样框上，城区按学校类型分层抽12所、乡村抽18所，均覆盖小学与初中；施测方式上，城乡均由非本校教师主持、分批错峰填写；施测时段上，两组均安排在学期中段连续两周内完成。这些安排为差异检验提供了可比基础。（二）现状调研与诊断阶段（2027年4月—7月）正式调研于2027年4月中旬至6月中旬实施。样本校按学校类型、办学条件与教师规模分层抽取，城乡共30所，覆盖城区6个街道片区与乡村8个乡镇。城区发放问卷520份、有效486份，有效回收率93.5%；乡村发放560份、有效534份，有效回收率95.4%；合计有效样本1020份，占全县义务教育阶段专任教师的26.4%。样本分布如下表。组别样本校数其中小学／初中发放份数有效份数有效回收率教师平均年龄研究生学历占比城区组128／452048693.5%36.8岁12.3%乡村组1813／556053495.4%42.3岁3.6%合计3021／91080102094.4%39.7岁7.7%访谈在问卷统计初步完成后进行，以便有针对性地追问。共访谈46人（城区教师20人、乡村教师22人、县教研与管理人员4人），每人25至40分钟，累计录音23小时，全部转写并按“条件与设备”“培训与学习机会”“教研与同伴”“使用意愿与顾虑”四个类属编码。课堂观察在城乡各选取常态课实施，城区26节、乡村24节，累计50节。数据分析使用SPSS26.0。差异检验显示，城乡教师人工智能素养总均分城区为3.61、乡村为3.11，均值差0.50，独立样本t检验差异极显著（t=12.47，p<0.001，Cohen'sd=0.78）。分维度比较发现差异呈结构性特征：专业发展维度差值最大（0.69），知识与技能、应用两个维度均为0.53，人工智能意识维度为0.43，伦理与社会责任维度差值最小（0.33）。归因分析采用“数据异常—访谈追问—情境印证”三步法。以办学条件、培训供给、教研文化、个体特征为自变量的逐步回归显示，培训供给对差异的解释力最强（ΔR²=0.21），办学条件次之（ΔR²=0.12）；控制培训供给与办学条件后，城乡分组变量的标准化回归系数由0.41降至0.17。差异归因情况如下表。归因维度具体表现数据支撑办学条件网络带宽、智能终端与数字化资源配备存在差距，部分乡村校难以稳定开展智能工具课堂应用乡村18所样本校中6所带宽不足200兆；拥有可稳定运行智能终端的乡村校7所（38.9%），城区12所全部具备培训供给乡村教师参加人工智能相关培训的学时少、层级低、内容适配不足城区教师年均人工智能相关培训18.6学时，乡村9.4学时；乡村教师反映培训案例多取材于城区大班额与优质设备情境教研文化城区校已出现人工智能应用专题教研与同伴示范，乡村校以常规教学事务为主、同伴示范缺失城区校人工智能主题教研年均8.2次，乡村2.7次；乡村教师问卷中63.4%表示“没人带着用，自己不敢试”个体特征乡村教师平均年龄偏大、研究生学历占比偏低，自我效能感相对不足乡村教师平均年龄42.3岁（城区36.8岁）；研究生学历占比3.6%（城区12.3%）；“对独立使用智能工具有信心”的乡村教师占31.2%本阶段遇到的问题与解决。一是乡村问卷中条件依赖型题项易被误答，课题组据预调研经验把此类题项改为“如具备条件时的使用意愿与准备度”，并在施测时口头说明；二是部分乡村教师对“差距”话题有所顾虑，课题组改用叙事式提问，并明确材料仅用于研究、不涉及考核；三是若干乡村课因设备故障无法使用工具，课题组据实记为“条件受限下的应对”，作为归因的情境证据而非计入使用率。（三）方案建构/工具开发阶段（2027年8月—11月）测评工具的定型用了两轮修订。量表以五维度38题定型（人工智能意识6题、知识与技能8题、应用10题、伦理与社会责任7题、专业发展7题），5点计分。在1020份正式样本上作信效度检验，总量表Cronbach'sα为0.918，KMO值0.891，Bartlett球形检验显著；主成分法提取5个因子，累积方差解释率68.4%，题项归属与理论维度基本一致，仅“应用”维度2个题项有交叉载荷，经研讨保留并作说明。为便于城乡比较，量表计分不作分组调整，确保两组使用完全相同的题项与常模。差异诊断工具围绕“看得见差异”开发：一是《城乡教师人工智能素养差异雷达图》，以五维度均分为轴、同时绘制城乡两组均值，直观呈现差异的维度分布；二是《差异归因量表》，把办学条件、培训供给、教研文化、个体效能四方面转化为判断题；三是配套的半结构化访谈提纲，用于对“异常项”作情境印证。整套工具强调“分区不排名”，只呈现组间相对位置，不对个人或学校排序，以免在乡村学校造成抵触。均衡提升策略的建构经历三轮研讨与两轮专家咨询。第一轮研讨从差异数据出发确定“补短优先”取向：专业发展（差0.69）与知识与技能（差0.53）两个维度差距最大，投入应优先指向这两类维度，而非在差距最小的伦理维度上平均用力。第二轮研讨确定四条策略的关系：以“结对共研”补同伴示范，以“双轨研修”补培训机会，以“轻量适配”补条件约束，由“补短优先”统领投入结构。第三轮研讨解决可操作性问题，把每条策略细化为活动形式、参与对象、频次与证据形式。两轮专家咨询邀请12位高校学者、教研员与城乡一线教师，重点审议是否加重乡村教师负担，据此删除3项留痕要求，把“提交材料”改为“现场观察与课堂证据”。城乡教研共同体的组建是方案落地的关键。课题组按“地域相近、学段对应、条件互补”原则，把12所城区校与18所乡村校组建成18个共同体，每个由1所城区校对接1至2所乡村校，设牵头人与轮值教研制度；基本活动为“每月一次同步教研＋常态异步研修＋学期一次课堂互访”，城区校承担示范指导，乡村校提供真实课堂情境，双方共同开发适配课例。至此形成《城乡教师人工智能素养均衡提升实施方案》第三稿，含策略说明、运行规则、活动流程、工具表单与制度参考五部分，共56页。（四）实践检验阶段（2027年12月—2028年8月）实践检验在18个城乡教研共同体、30所学校中实施，参研教师即正式样本中的1020人。启动前开展城乡联合培训6场次、累计386人次，内容含量表解读、差异归因方法、共同体运行规则与工具使用。第一轮（2027年12月—2028年4月）聚焦“诊断式培训与结对共研”，重点解决培训供给不均与同伴示范缺失。做法有三：一是把通用型培训改为“诊断式培训”，先向乡村教师反馈本组维度差异雷达图，再据差距最大的维度定制内容；二是由城区校骨干教师组成12支送教小组，赴对应乡村校送教送培24场次，覆盖备课、课件制作、作业设计与学情分析；三是乡村教师分批赴城区校跟岗3至5天，全程参与备课与授课，累计32人次。观察发现，跟岗教师返回本校后两周内的工具使用频率明显高于未跟岗教师。第一轮暴露出三个问题：一是乡村教师时间冲突突出，集中跟岗与本校教学任务相撞，部分教师只能参加半天；二是部分乡村校设备不足以支撑送教课上演示的工具，出现“城区教师讲、乡村教师看、回去用不了”的反差；三是少数城区教师把送教当作任务完成，针对性不足。课题组据此调整：跟岗改为“分批短时＋线上补学”，同步教研单次控制在50分钟以内；送教内容增加“低带宽、低配置条件下的替代做法”，把资源适配提到与培训同等位置；对送教质量由所在共同体评价，而非简单计时。第二轮（2028年5月—2028年8月）聚焦“双轨研修与资源适配”，重点解决条件约束与迁移应用。同步研修以区域教研协作平台为依托，开展线上同步教研28场、线下联合教研14场，采用“城区教师主备—城乡教师共议—乡村教师复备”的流程；异步研修以录播课例加任务单为主，乡村教师按自己的时间安排学习并完成课堂尝试任务，第二轮累计参与512人次。资源方面，开发城乡适配的轻量化资源包，含微课68个、任务单36份，微课均压缩至8分钟以内并支持离线播放，任务单中的情境案例专门取材于乡村小班额课堂，解决此前“案例不接地气”的问题；同时共同开发城乡适配课例36个，每个课例标注设备的“最低配置要求”与“可替代做法”。第二轮结束后，城乡两组同步完成后测，配对成功样本城区468份、乡村512份。均衡提升策略与干预措施对应关系如下表。策略针对的归因维度主要干预措施实施频次／规模证据形式补短优先专业发展、知识与技能差距最大按维度差距定制培训内容，投入优先指向薄弱维度贯穿全程，覆盖全体参研教师分维度前后测数据、培训记录结对共研教研文化、同伴示范缺失组建18个城乡教研共同体，城区校送教送培24场次每月1次同步教研，学期1次课堂互访共同体活动记录、课堂观察双轨研修培训供给不均线上同步教研28场、线下14场；异步研修512人次；跟岗32人次每两周至少1次研修签到、任务单完成情况轻量适配办学条件约束开发离线微课68个、任务单36份、城乡适配课例36个持续供给，按需取用资源使用记录、课堂应用证据两轮实践检验的对比情况如下表。项目第一轮第二轮时间2027.12—2028.42028.5—2028.8研究重点诊断式培训、结对共研、跟岗研修双轨研修、资源适配、课堂应用参与规模18个共同体、30所学校，送教送培24场次、跟岗32人次18个共同体、30所学校，同步教研28场、异步研修512人次发现的问题乡村教师时间冲突、设备条件不足、城区教师积极性不均异步研修的自我管理难、个别乡村校网络波动、课例迁移到本班情境需再加工修订内容跟岗改分批短时＋线上补学、送教增加低配置替代做法、建立送教质量反馈机制异步研修增设学习小组互促、微课全部改为可离线、课例增加“本地化改编提示”本阶段遇到的典型困难与解决。最突出的是乡村教师的现实约束与策略要求的矛盾。第二轮中期有乡村教师反映“研修是好事，但赶上教学任务重的时候确实顾不过来”，课题组与合作校协商，把异步研修的任务量从每月4个任务单调整为2个，并把同步教研尽量安排在乡村校的常规教研时段内，避免额外占用时间，乡村教师对研修安排的接受度由初期的58.7%升至第二轮末期的86.2%。另一困难是部分乡村校网络波动导致线上同步教研掉线，课题组据实改为“同步为主、录播兜底”，并把每次同步教研的要点整理成图文说明供回看，降低了条件差异带来的参与不均。（五）总结提炼阶段（2028年9月—12月）2028年9月至10月完成数据分析与成效评估。差异缩小程度以城乡后测差值的变化衡量，并对组内前后测作配对样本t检验；为排除个体特征干扰，以教龄、学历、任教学段为协变量作协方差分析检验分组效应；以“乡村提升幅度是否显著大于城区”作为差异缩小的关键判据。统计显示，乡村组总体提升（+0.57）显著大于城区组（+0.37），城乡差值由0.50缩小至0.30（相对缩小40.0%）。11月完成研究总报告撰写与修改，共5稿：初稿由主持人执笔，第二稿由3名成员分头审读并提出意见32条，第三稿提交5位专家审读，第四稿补充案例与证据，第五稿完成数据核对与格式统一。研究期间撰写论文4篇（1篇公开发表并标注本课题标识），形成《城乡教师人工智能素养差异调研报告》与《均衡提升实施方案》各一部；共征集实践案例63篇，按真实性、过程完整性、证据充分性、反思深度四条标准评分排序，收录22篇。研究未发生延期与重大变更，仅就乡村样本校调整（原定19所，1所小学因教师规模过小并入相邻学校）作书面说明。五、研究成果本节呈现研究形成的认识性成果、操作性成果与实践成效，并说明成果的应用与推广情况。（一）认识性成果第一，城乡教师人工智能素养的差异是结构性差异，而非全面落差。研究以同一套量表、同一施测规程对城乡教师作测量，前测总体均分城区3.61、乡村3.11，差异0.50，差异显著；但五个维度的差异并不平均：专业发展维度差值0.69，知识与技能、应用两个维度均为0.53，人工智能意识维度0.43，伦理与社会责任维度仅0.33。这说明城乡差异集中在与专业成长和实践应用相关的维度上，而在基本认识与伦理判断方面差距相对较小。这一认识的方法论意义在于：仅看总体分数会掩盖维度层面的失衡，均衡提升必须建立在分维度差异数据之上，并据此确定投入的优先次序，否则容易出现“总体差距不大、关键能力差距很大”的误判。第二，城乡差异的生成遵循“条件—培训—文化—效能”的链式作用机制，其主体部分具有可干预性。办学条件约束了乡村教师的实践机会，培训供给不足限制了其能力生成，教研文化中同伴示范的缺失削弱了其尝试意愿，三者共同作用于教师的自我效能感，最终影响素养水平。多元回归显示，培训供给对差异的解释力最强，办学条件次之；当控制培训供给与办学条件后，城乡分组变量的标准化回归系数由0.41降至0.17。这意味着城乡差异中相当一部分并不能归因于城乡身份本身，而是资源与机会分配不均衡的结果，因此可以通过改进培训供给与补齐条件短板加以缩小。这一结论也提示，把差异简单归因于“乡村教师基础差、不愿学”缺乏证据支持。第三，“差异缩小”不等于“同步提升”，均衡提升应确立“提升底线＋缩小差额”的双重目标。在城乡教师素养均上升的情况下，只有当乡村教师的提升速度显著快于城区教师时，绝对差值才会缩小。本研究前测城乡差值为0.50，后测缩小至0.30，原因不在于城区教师停滞，而在于乡村教师提升幅度（+0.57）显著大于城区（+0.37）。据此，均衡提升的成效判断不能只看“乡村是否进步”，而应看“乡村进步是否快于城区”；相应地，区域在配置资源时应保持城区教师的正常发展通道，同时把增量资源优先投向乡村，形成“城区不失速、乡村加速度”的格局。（二）操作性成果研究形成四项操作性成果，构成一套可直接使用的工具与方案，其构成与适用条件如下表。序号成果名称形式核心内容适用条件1中小学教师人工智能素养城乡通用测评量表量表5维度38题，5点计分，α=0.918，KMO=0.891，附城乡两组常模参照适用于城乡教师同口径测量，可直接用于区域诊断；城乡施测须统一规程2城乡教师人工智能素养差异诊断工具包诊断工具含五维差异雷达图模板、差异归因量表、半结构化访谈提纲供县教研机构与学校诊断使用；只呈现组间位置，不作个人或学校排名3城乡教研共同体结对研修实施方案方案文本含18个共同体的组建规则、轮值与评价办法、“同步＋异步”双轨研修流程面向县教研机构与结对学校；需配1名县级统筹人与每校1名牵头人4城乡适配轻量化资源包与课例集资源包微课68个（均≤8分钟、可离线）、任务单36份、城乡适配课例36个面向网络与设备条件受限的乡村校；课例标注最低配置与替代做法测评量表的核心价值在于提供了城乡可比的口径。量表不作分组调整，城乡教师使用完全相同的题项与计分方式，避免了“为照顾乡村而降低标准”导致的不可比问题；同时附上城乡两组常模参照，使某个教师或某所学校的得分能直接对照本组常态位置，便于诊断。差异诊断工具包强调使用方式：雷达图只用于呈现两组在同一维度上的相对位置与差距大小，归因量表用于定位差异的可能来源，访谈提纲则用于对异常项作情境印证，三者配合使用才构成完整的诊断，单独使用任一工具都可能产生误读。结对研修方案解决了“差异如何缩小”的操作问题。方案把“城区校带乡村校”从一般号召细化为可执行规则：每个共同体设牵头人与轮值教研制度，明确“每月一次同步教研、常态异步研修、学期一次课堂互访”的基本节奏；同步教研采用“城区主备—城乡共议—乡村复备”流程，确保乡村教师不是被动接受而是参与再设计；异步研修以录播课例加任务单为载体，允许教师按自己的时间完成。方案同时内置“减负”要求，明确不得以提交材料代替课堂证据，研修任务量以乡村教师可承受为限。城乡适配资源包针对的是条件约束这一硬性归因。资源包在设计上遵循“低门槛、可离线、贴情境”三条原则：微课时间压缩至8分钟以内并支持离线播放，适配带宽不足的学校；任务单中的情境案例专门取材于乡村小班额课堂；每个课例均标注最低配置要求与无智能终端条件下的替代做法，使条件不足的学校仍能开展同类教学。这样处理的目的，是避免出现“城区示范、乡村观摩、回去无法复制”的反差。（三）实践成效总述研究期间，18个城乡教研共同体覆盖30所学校、1020名教师，累计开展同步教研28场、线下联合教研14场、送教送培24场次、跟岗研修32人次；开发城乡适配课例36个、微课68个、任务单36份。成效集中体现在三个方面：一是城乡差异实质性缩小，前测总体差值0.50、后测0.30，缩小0.20；二是乡村教师的薄弱维度改善最明显，专业发展维度差值由0.69缩小至0.39，知识与技能维度由0.53缩小至0.33；三是城乡教师的研修机会趋于均衡，乡村教师年均人工智能相关培训学时由9.4增至22.1，与城区教师的学时差由9.2缩小至4.3。（四）成果的应用与推广县域应用方面，18个共同体的活动流程与工具表单已在30所样本校常态运行，测评量表与诊断工具包被纳入县教研室常规教研与视导工作。区域推广方面，通过县级专题教研活动、成果介绍会与现场观摩等形式，向全县其他义务教育学校及邻近县4所学校交流，累计参与教师680余人次；县教研室据此把“城乡教师人工智能素养差异监测”列入年度教研计划。课题组还向县教育行政部门提交《关于改进乡村教师人工智能相关培训供给的几点建议》，其中“增设城乡联合研修学时认定”“优先保障乡村校网络与终端条件”两条建议进入县域相关工作讨论。六、研究成效分析本节从教师素养、教师专业行为、学校与区域三个层面分析研究对象的变化，并以典型案例佐证。（一）教师人工智能素养的变化教师素养变化的判断以《中小学教师人工智能素养城乡通用测评量表》的城乡前后测数据为主线，以课堂观察记录、教师访谈与共同体活动记录为交叉印证。后测配对样本城区468份、乡村512份（前测有效样本中因调动、退休等原因未能配对的样本单独分析，结果显示其前后测变化与配对样本无系统差异）。城乡前后测对比结果如下表。维度城区前测城区后测乡村前测乡村后测前测差值后测差值差值缩小人工智能意识3.854.123.423.860.430.260.17人工智能知识与技能3.313.742.783.410.530.330.20人工智能应用3.443.862.913.550.530.310.22人工智能伦理与社会责任3.683.953.353.740.330.210.12专业发展3.794.213.103.820.690.390.30总均分3.613.983.113.680.500.300.20数据显示，城乡两组教师素养均显著提升（城区配对t=14.07、d=0.65；乡村配对t=21.24、d=0.94，均p<0.001），但乡村组的提升幅度明显更大，从而使城乡差值由0.50缩小至0.30，后测差异虽仍显著（t=7.25，p<0.001，d=0.45），但已由“高度显著的中等差异”转为“较小差异”。以教龄、学历、任教学段为协变量作协方差分析后，城乡分组效应仍显著，但效应量较前测下降约四成，说明差异缩小并非样本结构变化所致。分维度看，差值缩小幅度最大的是专业发展（0.30）与应用（0.22），符合“补短优先”的政策预期；伦理与社会责任维度差值缩小最小（0.12），一方面因其原本差距最小、存在一定的天花板效应，另一方面也说明本研究把投入集中在专业发展与知识技能维度，伦理维度未获同等强度的干预。这一结果提示后续应在保持薄弱维度投入的同时，兼顾伦理维度的持续提升。（二）乡村教师专业行为与教研方式的变化乡村教师的专业行为变化首先体现在课堂应用上。课堂观察显示，乡村教师常态课中使用人工智能工具的比例由研究前的18.8%升至后测阶段的56.5%，且使用方式从“仅用于备课查资料”扩展到“课堂情境创设、作业分层设计与学情分析”。能独立设计人工智能融合课例的乡村教师比例由15.7%升至41.3%，同期城区由34.2%升至52.6%，城乡比例差由18.5个百分点缩小至11.3个百分点。访谈中，一位乡村初中数学教师说：“以前觉得那些工具是城区老师的‘新花样’，跟岗看了几天才发现，就是备课的另一种办法，学会了就能用。”研修方式的变化同样明显。乡村校人工智能主题教研年均次数由2.7次增至6.8次，城区由8.2次增至9.6次，城乡差距由5.5次缩小至2.8次；乡村教师年均人工智能相关培训学时（含城乡联合研修）由9.4增至22.1，与城区的学时差由9.2缩小至4.3。更值得关注的是教师心理预期的变化：认为“没人带着用、自己不敢试”的乡村教师比例由63.4%降至28.9%，对独立使用智能工具有信心的乡村教师比例由31.2%升至66.5%。这表明，结对共研与跟岗研修在改善条件的同时，有效缓解了乡村教师的畏难情绪。（三）学校与区域层面的变化学校层面，18个城乡教研共同体覆盖的乡村校均建立了与城区校的常态化联系，其中15所乡村校把人工智能应用列入新学期教研计划，9所乡村校在教研组内设立了人工智能应用联系人；7所此前缺少可稳定运行智能终端的乡村校通过共同体协调与县内调配，改善了课堂应用条件。学校对教师人工智能素养的定位也发生变化，从“少数骨干教师的事”转为面向全体教师的研修内容。区域层面，县教研室建立起“城乡联合测评—差异诊断—精准供给”的工作机制：以城乡通用量表定期测量两组教师素养，以差异雷达图呈现维度差距，据此调配培训与资源供给。研究期间形成的《均衡提升实施方案》与差异诊断工具包，为县域后续推进城乡教师数字素养均衡发展提供了可直接借用的工具；三项县域工作举措（城乡联合研修学时认定、乡村校网络与终端条件优先保障、城乡教研共同体常态化运行）进入相关工作讨论，其中前两项已开始试行。（四）典型案例案例一：从“旁观者”到“设计者”——一位乡村数学教师的专业发展变化背景与问题。孙老师（化名）任教于云溪县板桥乡初级中学，教龄17年，数学骨干教师，但在研究启动时的测评中，其人工智能素养总分为2.94，其中专业发展维度仅2.71，为所在组偏低水平。访谈中她提到，此前参加过的几次培训都以城区教师的演示为主，而本校网络与设备条件有限，学完之后便搁置下来。干预过程。她的变化从两次跟岗研修开始。第一次跟岗，她全程参与结对城区校数学教研组的备课，发现教师主要用智能工具完成学情分析与变式题设计，而这些环节恰好是她日常最耗时的工作。回到本校后，她在共同体异步研修任务的推动下，尝试用智能工具生成一组分层练习并作了本地化改编。第一次改编并不顺利，生成的题目情境与乡村学生生活经验距离较远，她在第二次同步教研中提出这一问题，城区校教师建议她提供本地素材再作生成，她据此调整了做法。此后，她主动申请在共同体内部开设一次微型讲座，介绍“如何用乡村生活情境改造生成内容”，并被推选为送教小组的乡村方代表，在3所乡村校作经验分享。变化证据。后测中，孙老师的人工智能素养总分升至3.76，专业发展维度由2.71升至3.64，知识与技能维度由2.63升至3.50；她能独立设计的融合课例从0个增至4个，其中1个在县级教研活动中展示。课堂观察记录显示，她在常态课中使用智能工具的比例由0升至62.5%。她在反思笔记中写道：“过去以为要先有设备才能用，现在明白先要把它接到自己真实的备课任务上。”反思与分析。该案例说明，乡村教师的素养提升未必始于条件改善，而往往始于“接到真实任务上的第一次成功使用”。跟岗研修之所以有效，不在于传授了多少工具用法，而在于让教师看到这些工具能解决自己日常工作中的具体困难。该做法对教师的时间投入有一定要求，若缺少共同体任务的持续推动，容易中途中断。案例二：一个城乡教研共同体的运转——从“单向示范”到“双向共研”背景与问题。城区云溪县朝阳小学与西岭乡中心小学、马家峪小学组成一个城乡教研共同体。共同体初建时，活动基本是城区校教师单向示范：城区教师上示范课、讲工具用法，乡村教师观摩记录。实施两个月后，课题组发现乡村教师的使用率提升并不明显，一位乡村教师坦言：“看的时候明白，回自己班就不行了，班额、学生基础和条件都不一样。”干预过程。课题组据此调整共同体运行方式，把“单向示范”改为“双向共研”。具体做法有三：一是同步教研改为“城区主备—城乡共议—乡村复备”，乡村教师必须完成复备并提交一份本地化改编说明；二是在异步研修任务单中增设“本班适配”栏目，要求教师说明哪些环节在本班无法照搬、如何替代；三是设置“乡村经验分享”环节，由乡村教师介绍在条件受限情况下如何达成教学目的，城区教师从中了解真实约束。一次同步教研中，城区教师分享了一个基于智能终端的课堂互动设计，乡村教师指出本班只有一台教师机，经共议改为“教师机演示＋小组纸质任务卡”的替代方案，该方案随后被收入城乡适配课例集。变化证据。共同体运转一年后，两所乡村校教师能独立设计人工智能融合课例的比例由12.5%升至45.8%，人工智能主题教研年均次数由2次增至7次；城区校教师在该共同体内部完成“适配乡村条件”的课例设计6个。两校教师对该共同体的满意度由初期的55.6%升至88.9%，城区校4名骨干教师中有3名表示“在共研中重新理解了教学条件的多样性”。反思与分析。该案例说明，城乡教研共同体的价值不在于把城区经验搬到乡村，而在于通过双向共研产出适配乡村情境的方案。单向示范之所以效果有限，是因为它传递的是“结果”而非“生成结果的方法”；当乡村教师被要求完成本地化改编与复备时，经验才真正转化为能力。此类共研对组织者的协调能力要求较高，且需要稳定的时间保障，否则容易流于形式。七、研究反思与后续研究方向本节如实说明研究的局限、尚未解决的问题与后续研究方向。（一）研究的主要局限第一，样本的代表性有限。样本集中于云溪县30所样本校，地域以山区、半山区为主，城乡二分的抽样方式虽便于对比，却简化了城乡内部的差异——不同城区校之间、不同乡村校之间在条件与队伍结构上同样存在不小差别。因此，结论向平原地区、城市主城区或高中阶段推广时需谨慎；县域内城乡学校之间的教师流动与经验互通，也可能影响差异的真实幅度。第二，研究周期偏短。两年研究可以在一定程度上观察到城乡差值的缩小与乡村教师行为的变化，但人工智能技术本身处于快速迭代之中，测量所依据的具体应用场景可能随技术变化而调整，测量内容的时效性存在局限；同时，差异缩小能否长期维持、乡村教师的能力提升能否转化为稳定的教学常态，需要更长时间的追踪才能回答。第三，方法上存在若干局限。研究未采用严格的随机对照设计，18个城乡教研共同体的组建是基于地域、学段与条件互补的现实安排，而非随机分配，虽以协方差分析控制部分变量，仍不能完全排除选择性偏差；量表以教师自评为主，社会赞许性偏差难以彻底消除；前后测之间的差值变化可能包含一定的统计回归效应，本研究通过对照分析与访谈证据作了部分排除，但未能完全消除；教师调动、退休等造成的样本流失也可能带来轻微偏差。第四，成效归因存在不确定性。研究期间县域内同时推进其他教师研修项目，乡村教师的部分提升可能来自同期硬件条件改善；本研究只能通过关键指标的时间序列对照与访谈证据作合理推断，尚不能精确分离各项措施的独立贡献。（二）尚未解决的问题一是城乡二分之内的层次差异尚未细分