高校教师翻转课堂教学胜任力模型构建研究*——兼及“人工智能+”背景下的教学新思考

郝兆杰 潘 林

（河南大学 现代教育研究所，河南开封 475004）

高校教师翻转课堂教学胜任力模型构建研究*
——兼及“人工智能+”背景下的教学新思考

郝兆杰 潘 林

（河南大学 现代教育研究所，河南开封 475004）

翻转课堂方兴未艾，教师的能力结构制约着翻转课堂实施的效果与质量。为此，以文献研究为基础，初步筛选出高校教师翻转课堂教学胜任力因子，再通过德尔斐法获取专家信度，对高校教师翻转课堂教学胜任力初步模型进行探索性因素分析和验证性因子分析，最终形成翻转课堂教学胜任力模型。研究认为，提高高校教师翻转课堂教学胜任力，革新高校教师教学理念是前提，培养翻转课堂教学设计能力是关键，提高高校教师教学研究能力是保障。借助人工智能技术，可以将教师从翻转课堂繁重的教学任务中解放出来，让其从事更具创造性的工作；可以为学习者提供更为精准、个性化的指导，提高因材施教的达成度；并突破翻转课堂的“认知天花板”，实现学习者的深度学习。

翻转课堂；教学胜任力模型；TPACK；高校教师；人工智能；认知天花板

一、引言

翻转课堂方兴未艾。《国家教育事业发展“十三五”规划》中明确要求，要“全力推动信息技术与教育教学深度融合……利用翻转课堂、混合式教学等多种方式用好优质数字资源”。教育部《2016年教育信息化工作要点》中更是明确指出，高校应“利用在线开放课程探索翻转课堂、混合式教学等教学方式改革”。翻转课堂无疑已成为高校课堂教学改革的模式选择，成为信息技术与高校课堂教学深度融合的突破口与切入点，越来越多的高校教师正加入到翻转课堂的教学实践中。

教师是实现翻转的“基”[1]，教师的能力结构制约着翻转课堂实施的效果与质量。翻转课堂的挑战与困难之一就是对教师TPACK水平和能力有了更高的要求[2]。要想高效实施翻转课堂，教师应具备什么样的知识与技能？这些知识、技能之间又具有什么样的结构特征？围绕此问题开展研究，既丰富了翻转课堂理论体系，又为高校教师翻转教学能力提升与评估提供有益参考。

二、相关研究综述

（一）高校教师教学胜任力相关研究综述

胜任力这一概念，由McClelland于1973年提出。对胜任力内涵的界定，主要有三种倾向：特征观、行为观、折中观[3]。持特征观的学者，包括Mc-Clelland、Spencer、McLagan、Sandberg 等。McClelland认为，胜任力是指在工作绩效或生活成就中直接相关的知识、技能、能力、特质或动机[4]。Spencer等认为，胜任力是“将工作中高绩效者和低绩效者进行区分的深层次特征。这种特征可以是动机、特质、自我形象、态度或者价值观，包括任何可以被测量或计数的，并且能显著区分优秀绩效者和普通绩效者的个体特征”[5]。McLagan则认为，胜任力是指能够匹配优秀绩效的能力，包括知识、技能与智慧技能等[6]。Sandberg认为，胜任力并不是指所有的知识和技能，而是指在工作时人们使用的可以测量的、能够帮助实现任务目标的工作习惯和个人技能[7]；行为观代表学者有Fletcher、Cockrill、仲理峰等。 Fletcher认为，“胜任力是指与工作要求相关的、具体的、能够观察到的，并且能够按照某种逻辑进行归类的行为”[8]；折中观的代表学者主要有Ledford、Byham等。Ledford认为，胜任力是个人可验证的一种特质，是能够产生优秀绩效并与优秀绩效的产生密切相关的知识、技能及行为[9]。

综上可知，胜任力与工作情境息息相关，个人绩效与胜任力密切相关，而胜任力是可以进行测量的，是不断发展的，并会随着环境以及工作的构成要素不同而改变。

高校教师胜任力是指高校教师个体所具有的、胜任高校工作要求的一种专业知识、专业技能以及专业价值观[10]。胜任力模型是指在工作中担任某一特定任务角色时，所应该具备的胜任力特征的总和[11]。

目前，已有不少学者开展了此类研究。如，王煜运用行为事件访谈法、问卷调查法建构高校教师胜任力模型，所构建的模型包含7个维度：创新能力、获取信息的能力、人际理解力、责任心、关系建立、思维能力和成就导向[12]。汤舒俊等建构的高校教师胜任力模型包含4个维度和22个细化指标，其中4个维度为人格魅力、学生导向、教学水平和科研能力[13]。严尧构建的高校教师胜任力模型也包括4个维度，但与汤舒俊不同的是，其4个维度依次是知识、教学技能、职业态度、动机[14]。

郭春才从信息化教育环境的构成要素及相互关系的角度解析教师胜任力指标，建构的教师胜任力模型共包含4个一级指标，分别是媒介素养、组织素养、学习素养、媒传素养[15]。周榕结合国内外对远程教育教师角色定位与能力描述的相关研究成果，以行为事件访谈为核心方法，以胜任力编码词典为框架，建立包含11项通用胜任力及5项岗位序列胜任力的高校教师远程教学胜任力模型[16]。颜正恕以麦克利兰胜任力模型为理论基础，使用文献法及事件访谈法构建了包含教学人格、信息素养、晶体能力、教学影响、教学互动和教学管理6个一级指标及21个二级指标的高校教师慕课教学胜任力模型[17]。

（二）高校教师翻转课堂教学胜任力相关研究综述

基于文献分析发现，不少研究者都指出教师的能力是实施翻转课堂的关键，翻转课堂实施过程中教师的角色和定位需要发生转换，并对教师的能力提出新的要求或展望。潘炳超[18]基于“多媒体课件设计与制作”，对127名小学教育专业的学生开展翻转教学准实验研究，指出“高校教师的教学创新素养，是其中较为关键的因素”。

马秀麟[19]等在高校信息技术公共课中进行翻转课堂实践探索，指出翻转课堂对教师提出了较高的要求，包括事先构建完整的学习支持体系，构建虚拟学习环境，设置激励措施，激发学生内在动机等。马秀麟[20]等在另一项研究中也指出，翻转课堂教学模式对教师的多媒体素材的处理和集成能力、教学课件检索和设计能力、学习资源的组织与管理能力以及教师应用现有的教学平台组织有效学习活动的能力，都提出了较高的要求。

阮全友[21]认为，高校教师在TPACK框架下应具备信息技术环境下各种信息资料的输入准备、专业知识结构和综合思辨能力。胡国良[22]等在研究成人高校翻转课堂教学满意度问题时指出，在翻转课堂教学过程中需要教师转变教学理念，更多地关注线上线下的一体化教学设计，对学生加以个性化辅导和支持。

还有一些研究者关注翻转课堂中教师的角色转变。田爱丽[23]指出，翻转课堂的主要教学任务是发展学生的高级思维能力和综合素质，这就要求教师既具备较深厚的学科素养，还应具备正确的教育教学观、驾驭能力、课堂组织能力。张绍军[24]等认为，翻转课堂中的教师角色不仅仅是教学活动中的知识传授者，还是协助者和组织者。彭爱辉[25]指出，翻转课堂教学模式下的教师角色将更具多样性，教师不仅是学生学习的促进者和学生发展的评价者，还是教学的研究者和教育技术素养的学习者。卢强[26]指出，教师在翻转课堂的三个阶段分别具有不同的角色，前期是教学视频的开发和建构者，中期是教学活动的设计组织和参与者，课后则充当辅导者。容梅[27]等指出，教师应具有逻辑思维能力和扎实的技术整合能力。蒋立兵[28]等指出，教师除了为学生提供优质的学习资源外，更重要的是具备“以学生为中心”的教学理念，改变“满堂灌”的教学习惯，具有组织翻转课堂的能力与技巧。

纵观现有文献我们不难发现，当前对翻转课堂中教师应具备的能力的研究较为分散，多散述于翻转课堂理论剖析、实践反思和教师角色转换等相关研究中，不够系统与深入，尚未发现教师翻转课堂教学胜任力模型类研究，而这将是本研究的创新点之一。

另外，通过文献综述亦发现，关于胜任力的研究，既有通用性胜任力研究，也有专项技能性胜任力研究，如，远程教学胜任力、慕课教学胜任力等。何齐宗也指出，“不同学科（专业）的高校教师或者处在不同专业发展阶段的教师，其胜任力也有差异，需要有针对性地进行研究”[29]，这为本研究奠定了立论基础。

三、高校教师翻转课堂教学胜任力模型初步构建及修订

（一）胜任力因子的筛选

作为一种教学方式，翻转课堂教学胜任力是教学胜任力的下位概念，高校教师教学胜任力因子，为高校教师翻转课堂教学胜任力提供了重要参考。因此，我们第一步是依据词频从相关文献中析出高校教师教学胜任力因子。以 “高校教师&教学胜任力”、“高校教师&胜任力模型”等为关键词，在中国知网进行检索，筛选出被引次数高于10的文献49篇，在通读文本的基础上，析出高校教师教学胜任力因子。

需要说明的是，因研究者对胜任力因子表述存有差异，我们在统计过程中对其进行适当的合并与重组。高校教师教学胜任力及其频次统计，如表1所示。

表1 高校教师教学胜任力因子及其频次表

综合考虑翻转课堂课前、课中、课后的教学流程和各环节的工作范畴，结合相关研究对教师素养提出的要求，归纳出高校教师翻转课堂教学胜任力因子表，如表2所示。需要指出的是，表2中的翻转课堂教学胜任力多析出于已有文献，但 “协作能力”、“平等交流意识”、“渊博知识”、“亲和力”、“奉献精神”是我们结合自身翻转课堂实践和对翻转课堂的理解所提出的。

关于“协作能力”，是指翻转课堂的顺利实施，大多需要教学团队协同完成，仅一个人很难高质量地完成翻转课堂教学实践；关于“平等交流意识”，是对“以学生为中心”的具体化与落地，是对“以教师为中心”的颠覆与超越，是在翻转课堂实施过程中促进参与、平等对话的关键；关于“渊博知识”，由于在面对面课堂中，教师需要回答学生形形色色的问题，这要求教师的知识结构尽可能地全面；关于“亲和力”，为了鼓励学习者提出问题、深入交流，教师应具有亲和力的特质，这是鼓励学习者参与课堂、提出问题的关键。关于“奉献精神”，由于实施翻转课堂的教师需要付出几倍于传统教学所花费的时间和精力，在高校重科研、轻教学的大背景下，实施翻转课堂往往需要教师有一种 “奉献精神”。当然，增补的胜任力因子是否存留，将取决于专家的研判和相关检验。

表2 翻转课堂教学胜任力因子表

以翻转课堂教学胜任力因子为核心，充分融合高校教师教学胜任力因子，通过对相关因子的融合、重组、剔除，我们从知识、技能、特质与动机、态度及价值观四个维度，构建起高校教师翻转课堂教学胜任力模型。需要说明的是，在麦克利兰的冰山模型中，胜任力是由知识、技能、特质、动机和自我概念五个要素构成的。其中，动机是指个体对某事物持续渴望并进而付诸行动的驱动力；自我概念是指一个人的态度、价值观和自我印象；特质是指个体所拥有的对情境或信息的持续反应。

为了使高校教师翻转课堂教学胜任力因子尽可能的完整，我们将表1中频次不小于2的胜任力因子与表2中胜任力因子相融合，剔除重复因子，合并相近因子，形成高校教师翻转课堂教学胜任力初步模型，如表3所示。

表3 高校教师翻转课堂教学胜任力初步模型

（二）高校教师翻转课堂教学胜任力专家调研及模型修订

为了提高高校教师翻转课堂教学胜任力模型的科学性，我们采用德尔斐法获取专家信度，依据专家意见对模型进行修订。具体做法如下：在翻转课堂教学胜任力初步模型的基础上，编制专家咨询问卷，专家之间互不通信，单独打分；收集专家意见并进行汇总分析，共进行两轮专家咨询。

1.专家调研问卷编制

在高校教师翻转课堂教学胜任力初步模型的基础上，编制专家咨询问卷。问卷针对每个胜任力因子进行描述，并设计三级评分标准：“合适”为3分；“修改后合适”为2分；“不合适”为1分。由咨询专家对胜任力因子及其描述的合适程度进行打分。另外，问卷还设计了“修改意见”一栏，当专家认为胜任力因子需要进行修改或删除时，可在“修改意见”处写上具体的修改意见。

2.专家遴选

本研究选取上海、湖北、四川、吉林、河南等多个地区14名高校教师作为咨询专家。遴选出的专家中，男性7人，女性7人，其中，教授6人，副教授5人，讲师3人，均具有博士学位。咨询专家对翻转课堂均有着深入的学术研究和实践经验，具有一定的权威性。

3.第一轮专家咨询问卷调查结果分析

问卷采取邮件发放和纸质问卷发放两种方式。校外专家主要采用邮件发放，校内专家主要采用纸质问卷发放。第一轮问卷回收14份，有效问卷14份，回收率和有效率均为100%。对回收问卷进行均值、方差等统计分析，并用均值判断专家对胜任力因子意见的集中度，以均值大于2.25为基准（3分量表的百分之七十五等级值）。当然，为了反映专家对胜任力因子以及其行为特征描述认可度的离散程度，我们还考查了其变异系数（CV=标准差/均值）。变异系数评判标准是，低于0.15则数据分布均衡，高于0.5则数据分布明显不均衡[30]。当然，综合评判时还会考虑专家填写的反馈意见，具体统计结果如表4所示。

（1）知识维度。在知识维度的六个胜任力因子中，“渊博知识”得分仅为1.64，差异系数达到0.45，接近0.5，说明专家对该胜任力因子的整体认可度较低，且存在较大分歧。从反馈意见来看，专家认为“教师从事翻转课堂主要涉及的仍是学科类知识”、“渊博知识是翻转课堂的充分条件而不是必要条件”。基于上述考虑，将“渊博知识”删除。

还需要指出的是，虽然其余五项胜任力因子得分均大于2.25，但专家认为 “信息化教学知识”与“教师条件性知识”之间存在叠加、交叉。条件性知识是指教师具有的教育学和心理学知识[31]，而信息化教学知识指信息化环境中的教育学、心理学知识，结合研究对象，我们将“教师条件性知识”合并至“信息化教学知识”中。另外，关于“技术知识”，专家认为其表述过于宽泛，在此，接受专家建议并将其改为“信息技术知识”。

（2）技能维度。技能维度包含13项胜任力因子。从得分上来看，其中12项的得分均在2.36-2.93之间，说明专家对本维度胜任力因子较为认可。其中，咨询专家主要对胜任力因子及其行为特征描述是否准确，提出了意见或建议。关于“系统化的教学设计能力”，多数专家认为其表述不够准确，且和“教学活动设计能力”交叉，综合专家意见，将二者合并为“翻转课堂教学设计能力”；关于“微视频设计制作能力”，多数专家认为微视频的设计与制作是两项技能，应区分开来。因此，将该胜任力指标分解为“微视频设计技能”和“微视频制作技能”；关于“角色定位”，专家认为表述不够清晰，借鉴于天贞[32]的观点，将其表述为“教师作为导演的角色定位”。

需要特别指出的是，尽管 “注重教学研究”一项得分不高，仅为2.07，多数专家选择了“修改后合适”，但考虑到高校里“重科研轻教学”的风气，并未将该项删除，而是改为“教学研究能力”，留存并接受专家的第二轮评判。另外，依据专家建议，本维度还增加了与翻转课堂密切相关的“设计教学任务单技能”、“学习过程数据收集处理技能”和“反思性实践”三项胜任力因子。

表4 两轮专家咨询问卷调查结果分析

（3）特质与动机维度。在特质与动机维度中，各胜任力因子得分在2.5-2.8之间，均大于2.25，从离散程度来看，各胜任力变异系数均介于0.15-0.25之间，样本数据分布较为均衡，说明专家们的意见相对集中，对该维度胜任力因子设置较为认可。在专家提出的“修改意见”中，多数专家认为，若想有效实施翻转课堂，高校教师还应具备“善于接受新事物”这一特质。因为，翻转课堂属于新生事物，“高校教师首先要愿意接受新事物，尔后方能挑战自我，有效实施翻转教学，创新教学实践”。基于此种原因，在此维度上增加了“善于接受新事物”这一胜任力因子。

（4）态度与价值观维度。从得分情况来看，在本维度现有的6项胜任力因子中，有5项的得分较高，介于2.50-2.79之间，仅有“奉献精神”一项得分较低，均值为1.93，差异系数达到0.42，表明专家们对该项胜任力因子的认可度低，且意见不集中。不少专家反馈，在翻转课堂中“教师的付出会在工作量上得到认可”，“尚达不到奉献的高度”。综合考虑专家意见，将“奉献精神”删除。

对于其余5项胜任力因子，专家们虽认同其内容，但对其表达的准确性、分类的合理性等提出了修改意见。针对“树立以学生发展为中心的理念”，专家认为此条表述不够准确，学生发展是一个内涵和外延都相当丰富的概念，与翻转课堂契合度并不高。为此，考虑到高校教师对翻转课堂的感知易用性[33]和翻转课堂的核心特征，将该项修订为 “教学改革意识”和“因材施教理念”两项；针对“尊重学生、平等交流”，专家们认为其表述的意义重叠，尊重学生是指作为尊重者的教师对作为尊重对象的学生所持的一种中立且富有包容性的态度，平等交流是指交流过程中师生双方的平等性，属尊重的一种表现形式，综合专家意见，将该项修订为“尊重学生”。

针对“注重学生品格的养成与培养”，专家认为此处表达亦不明晰，且与翻转课堂契合度不高，为此，结合翻转课堂倡导的深度学习、自主学习，将其分解成“注重学生高阶思维培养”、“注重学习者自主学习能力培养”两项。另外，关于“责任感”，考虑到责任感的宽泛内涵和已经删除的“奉献精神”，充分借鉴专家意见，将该项改为“敬业精神”。

第一轮专家咨询后，高校教师翻转课堂教学胜任力因子，由原来的30项变为32项，如表4所示。

4.第二轮专家咨询问卷调查结果分析

依据调整后的胜任力因子重新制定调查问卷，进行第二轮专家咨询。第二轮问卷采取电子邮件的方式向专家发送，发送14份，回收14份。从统计结果来看，专家对各项胜任力因子评价的平均分、标准差，全面优于第一轮专家问卷结果，专家对胜任力因子的意见趋于一致，仅对个别胜任力因子的行为特征描述进行了修订，如表4所示。

需要特别说明的是，第二轮问卷中有专家建议，胜任力因子在纵向上可按照知识、技能、特质与动机、态度与价值观四个维度进行架构，在横向上则可分为通用胜任力和核心胜任力。原因在于专家认为，“模型中的翻转课堂教学胜任力有些属于通用能力，有些属于翻转课堂专属能力”，且已有将教师胜任力分为通用胜任力和核心胜任力[34]的先例。高校教师翻转课堂教学胜任力最终模型，借鉴了此项建议。

四、高校教师翻转课堂教学胜任力模型的验证

（一）探索性因素分析

1.问卷调查设计与发放

为了获得更为稳定的高校教师翻转课堂教学胜任力模型，我们基于第二轮胜任力因子编制了调查问卷，对实施过翻转课堂或对翻转课堂有较多了解的高校教师进行调研，基于调研数据，对胜任力模型进行验证。问卷题项采用李特克五点式量表，“非常不符合、不符合、一般、符合、非常符合”依次用 1、2、3、4、5 表征。 为了统计方便，知识维度各题项用A1-A4表示，技能维度各题项用B1-B15表示，特质与动机维度各题项用C1-C6表示，态度及价值观维度各题项用D1-D7表示。调查问卷通过问卷星网络发放，共回收128份问卷，其中有效问卷105份，有效率为82.03%。问卷调查对象来自华中师范大学、东北师范大学、湖北大学、河南大学、河南师范大学等多所高校。

2.项目分析

项目分析用以检验量表的结构效度，通过删除区分度、效度较低的题项，来提高量表的可靠性。项目分析主要对题项与总分的相关性、同质性进行检验。相关性检验一般以0.400为标准，即相关系数≥0.400时考虑保留，＜0.400时则考虑删除。同质性检验主要考察共同性和因子负荷量。考察标准是，共同性≥0.200的题项考虑保留，＜0.200的题项需要删除；因子负荷量≥0.450的题项保留，＜0.450的题项删除。综合运用上述评判标准，“表达沟通能力”（B1）、“设计教学任务单技能”（B9）、“微视频制作技能”（B10）、“信息化社交工具的使用能力”（B11）、“学习过程数据收集处理技能”（B14）等五项因子因对技能维度的贡献值低而需要删除。各题项项目分析摘要表，如表5所示。

表5 项目分析摘要表

需要解释的是，“微视频制作技能”被多位研究者视为实施翻转课堂的必备技能，但却未得到本次调查对象的广泛认可。美国“翻转课堂”运动先锋人物之一亚伦·萨姆（Aaron Sams），在《第四届国际教学论坛：寻找更高效益“翻转”方式》会议中所说的话或许说明了答案：“在‘翻转课堂’中，技术不是关键，它只是扮演一个工具的角色。‘翻转课堂’不只是视频录制，而是有效的课堂管理”[35]。更有学者明确指出，“微课并不是翻转的充要条件”，“没有微课也能实现课堂翻转”[36]，微课是翻转课堂的“优选项”而非“必选项”[37]，翻转课堂对教师最大的挑战，是“如何创造鼓舞人心、面对面的课堂学习”[38]。

再者，课前呈予学习者的学习材料可以是教学视频，也可以是其他先导性学习资料，再加上精品资源共享课、慕课等优质资源的持续建设，以及微视频可请人代为制作等原因，“微视频制作技能”对于翻转课堂的实施，就显得没那么重要了，但“微视频设计技能”却得到实践者的认同而予以保留。“设计教学任务单技能”被删除的原因在于，其隶属于“翻转课堂教学设计技能”。“学习过程数据收集处理技能”被删除的原因在于，其隶属于“教学研究能力”。

3.效度检验

效度检验能够测量出问卷量表中属于相同理论及概念的问题是否可以落在同一因子上，本研究采用探索性因子分析来预测量表的结构效度。在进行探索性因子分析时，首先要对样本数据能否做探索性因子分析进行判断，判断方法通常是以KMO值是否大于0.6为标准[39]。经检测发现，知识分量表、技能分量表、特质与动机分量表、态度与价值观分量表的KMO值依次为0.753、0.915、0.870、0.927，均大于 0.6，符合进行探索性因子分析的条件。同时，在Bartlett球检验的数据分析中，近似卡方分布依次为 227.527、1199.333、391.338、779.286， 自由度依次为 6、105、15、21，P 值均小于0.001，达到了显著水平，各分量表所有题项的因子负荷量均＞0.45。综合研判可知，问卷具有良好的结构效度。

4.信度检验

信度检验反映问卷量表的可靠性，指采用相同的方法，对同一研究对象进行重复测量时所得到的结果一致性的程度。本研究以Cronbach α信度系数为考量标准考察问卷的内部信度。通过对剩余题项的信度分析，发现各知识、技能、特质与动机、态度与价值观分量表的信度Cronbach α值依次为0.858、0.940、0.904、0.955， 问卷量表的总信度 Cronbach α值为0.974，分量表及总量表的Cronbach α值均大于0.7，说明问卷具有较好的信度。

（二）验证性因子分析

为了对高校教师翻转课堂教学胜任力模型进行验证，我们利用结构方程模型方法对其进行验证性因子分析。整体适配度摘要表，如表6所示。

表6 结构方程初始模型的整体适配度摘要表

由表6可知，卡方自由度比值（X2/df）为1.635＜2.00，RMR （残差均方和平方根）值为0.043＜0.05，RMSEA 值为 0.064＜0.08，GFI（适配度指数）、TLI（非规准适配指数）、CFI（比较适配指数）的值均＞0.9。这表明，我们所设计的高校教师翻转课堂教学胜任力模型与实际数据可以契合，模型整体达到了较为理想的适配程度。

（三）修正后的高校教师翻转课堂教学胜任力模型

基于修正后的高校教师翻转课堂教学胜任力因子构建胜任力模型，在建构时充分吸收专家意见，将胜任力分为通用胜任力和核心胜任力。通用胜任力是教师教学必须的胜任力特质，是一种基准性特质，也是翻转课堂教学中不可或缺的胜任力；核心胜任力是高校教师实施翻转课堂所必须的关键胜任力。高效实施翻转课堂，需要教师兼具通用胜任力和核心胜任力，具体如表7所示。

总之，高校教师翻转课堂教学胜任力模型的构建，至少具有以下三方面作用：

其一，为高校教师相关培训提供参考。在进行翻转课堂培训设计时，可参考该胜任力模型并结合教师需求确立培训目标、设计培训方案、遴选培训内容、精细化知识点。在此基础上，通过对相关胜任力聚类后制成微课群，培训方式亦由集中讲授改为讲授与自学相混合，由专家讲授宏观引领，基于微课的自学，让培训更为个性化与精准化。

表7 高校教师翻转课堂教学胜任力模型

其二，为高校教师翻转课堂教学能力评价提供工具。依据本模型中的胜任力因子，可编制高校教师翻转课堂教学能力评价量表，为高校教师翻转课堂实施能力的测量提供工具。

其三，为高校教师自我发展提供参考。高校教师课堂教学具有自主性[40]，对有意从事翻转教学改革的教师，可与该模型中的翻转课堂教学胜任力因子进行自我比对，查漏补缺，有针对性地进行自我培养与提升。另外，在原本包含10项通用胜任力和17项核心胜任力的模型中，若想切实提升高校教师的翻转课堂教学胜任力，革新高校教师教学理念是前提，培养翻转课堂教学设计能力是关键，而提高高校教师教学研究能力是保障。

五、在“人工智能+”背景下翻转课堂的教学新思考

随着传感技术、大数据、云计算、移动互联网、物联网等技术的突飞猛进，发轫于上世纪50年代的人工智能 （AI）在经历了近四十年的停滞和曲折发展后，进入到“高速发展阶段”[41]，即进入《第四次革命》中所提到的“野蛮生长期”。当前，人工智能在交通、医疗、教育、公共安全、社区等许多领域的应用日益深入，其应用者也正 “从精英小众开始走向普罗大众”[42]，人类正逐渐步入“人工智能+”时代。

2017年7月8日，国务院颁布的《新一代人工智能发展规划的通知》明确指出，要加快人工智能深度应用，拓展广度，在教育领域要“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”，实施智能教育[43]。翻转课堂正引发课堂教学的一场变革，但“教师任务繁重”、“存在认知天花板”等问题却成为制约其深入发展的掣肘，人工智能可在一定程度上破解上述难题，成为推动翻转课堂实施的新型动力。

（一）人工智能技术将教师从繁琐低效的工作中解放出来，让其从事更具创造性的翻转教学活动

对于翻转课堂会增加教师的工作量，业界的认知基本一致。在科研压力颇大的高等教育领域，时间和精力成本成为影响教师翻转课堂使用意向的关键因素，利用人工智能则可以破解此类难题。人工智能可发挥主体性作用，替代教师做一些知识性、程序性、事务性工作，将教师从琐碎、低效、重复性工作中解放出来。如，基于语音识别、自然语言处理等技术可以替代教师开展语言教学与测评；基于图像识别技术可替代教师实施智能评卷与作业批改[44]，并智能化汇总、分类学习者的问题；基于智能问答系统、智能决策支持系统，可替代教师完成在线回答或决策制定等。

被解放出来的教师，将更多的时间和精力致力于高品质互动课堂、探究课堂的创设，致力于弥补翻转课堂与人工智能在“情感、态度、价值观”目标达成上的“短板”，促进全人发展。人工智能一方面打消了高校教师实施翻转课堂的“时间顾虑”，吸引更多的“翻转课堂实践者”；另一方面，让教师从事创造性的教学活动，全面提升翻转课堂的实施质量。而此时，教师的教学创造力将被置于愈发突出的位置[45]。

（二）人工智能技术为学习者提供更为精准、个性化的指导，让翻转课堂在因材施教的道路上走得更远

“因材施教”语出清代郑观应的《盛世危言》，但其实践案例的文字记载可追溯至孔子的《论语》。在极具工业时代特色的班级授课制中，因材施教基本是一句空话。尽管变革教学流程的翻转课堂从理论上讲可实现因材施教，但从实施情况来看，由于班级人数较多，以及“教学平台在学习效果监测和学情监控功能上的缺失”[46]等原因，导致教师对学生的了解程度有限，以及“信息技术赋予翻转课堂的优势——及时的学习反馈功能丧失”[47]，因材施教的达成程度大打折扣。

借助人工智能将使上述情况大为改善。基于大数据智能的在线教学平台，能测量、收集学习者在学习过程中产生的数据，据此研判学习者的认知水平、学习风格、兴趣爱好。通过实时跟踪与智能测评、学习分析与学习者数字画像等技术，动态调整服务方式与服务内容，为翻转课堂学习者提供精准的、个性化的自适应服务与支持[48]。借助人工智能技术，可以让翻转课堂在因材施教的道路上走得更远。

（三）人工智能技术可突破翻转课堂的“认知天花板”，提高学习者的学习深度

安德森将布鲁姆的认知目标层次修订为记忆、理解、应用、分析、评价和创造[49]，其中，“记忆、理解、应用”对应于浅层次学习，“分析、评价、创造”属于深层次学习。祝智庭教授认为，当前翻转课堂实践在“记忆、理解、应用”浅层次学习方面表现良好，而在“分析、评价、创造”深层次学习方面则力不从心，出现“认知天花板”[50]。

我们认为，基于人工智能技术可突破翻转课堂的“认知天花板”，提高学习者的学习深度。一方面，人工智能通过“智能引导、自适应学习环境的创设、实时记录追踪、监控与反馈、资源推荐和知识共享”[51]等多种方式，让学习者在“自主学习”环节，既可获得与个体学习需求匹配度高的学习资源，亦可实施跨学科的深度探究，还可开展学生与学生、学生与教师、学生与资源、学生与环境间的多元交互，拥有较高的学习参与度和沉浸度，获得良好的学习体验；另一方面，被技术解放的教师，会创设多种支持深度学习的“面对面的课堂”，以“共在”的方式共同地促进认知行为从“记忆、理解、应用”的初级层次向“分析、评价、创造”的高级认知层次转变，不断提高学习者的学习深度。

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Construction of Teaching Competency Model of College Teachers in Flipped Classroom:Also Reflection on the Teaching in“Artificial Intelligence+”Background

Hao Zhaojie&Pan Lin
（Institute of Modern Education，Henan University，Kaifeng Henan 475004）

Flipped classroom is in the ascendant.Teachers’ ability restricts its implementation effect and quality.On the basis of literature research，the competency factors of flipped classroom are preliminary screened，and then the expert reliability is obtained by Delphi method.After the exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis，the flipped classroom teaching competency model of college teachers is eventually formed.To improve college teachers’ competency of flipped classroom， reforming teachers’teaching idea is the prerequisite，cultivating teachers’ instructional design ability of flipped classroom is the key， and promoting teachers’teaching research ability is the guarantee.The artificial intelligence can emancipate teachers from the hard word in the flipped classroom，to engage them in more creative work.It can provide more accurate and personalized guidance for learners，to make the teaching more individualized.It can also help to break the ceiling of cognition， to promote learners’ deep learning.

Flipped classroom;Teaching competency model;TPACK;College teacher;Artificial intelligence;Ceiling of cognition

G420

A

1672-0008（2017）06—0066—10

本文系2016年度河南省哲学社会科学规划项目“高校教师翻转课堂胜任力模型构建与提升策略研究”（项目编号：2016BJY003）；2015年河南省教育厅人文社会科学研究项目“‘翻转课堂’在高校课堂教学中应用的理论分析与实证探索”（项目编号：2015-ZD-075）；2014年全国教育科学“十二五”规划教育部重点项目“‘翻转课堂’在高校课堂教学中应用的理论与实践研究”（项目编号：DCA140235）的研究成果暨2014年河南大学教学改革项目“翻转课堂在大学教学中应用的实证研究”的研究成果。

郝兆杰，河南大学教育科学学院副教授，博士，研究方向：现代教育技术原理、信息技术与教育教学融合；潘林，河南大学教育科学学院在读硕士研究生，研究方向：信息技术与教育教学融合。

2017年9月18日

责任编辑：吕东东