面向未来教育的高校教师智能教学力提升研究

易 洋，江爱华，郭 娟，马 静

未来教育将是“智能教育”与传统课堂教学的深度融合形态，一流本科教育下的一流课程（即“金课”）和一流专业（即“金专”）建设将在智能教育新时代进入新的发展阶段。作为解决当前教育领域突出问题的关键，教师将在面向未来的教育教学改革创新实践中肩负重要的使命和责任。打造胜任“金专”“金课”建设的“金师”队伍，不断提升教师智能教育认知及综合素养，才能推动高等教育持续改进并创新，更好地应对未来教育与智能时代的挑战。

一、研究背景

1.未来教育的新工科实践，推动高校必须建设一支卓越的“金师”队伍

以新工科建设为代表的中国高等教育正迅猛发展，推动着以产教融合、跨界培养为特征的新型工科人才培养模式加速演进。作为当今世界最大体量工程教育的新工科实践，正以“塑造未来”为追求，勇立潮头，赋能未来，引领中国高等教育变革，彰显了未来教育的发展趋势［1］。教育大计，教师为本，历次工业革命与教育变革的经验告示我们，新工科实践成功与否的关键在教师。作为应对未来挑战的新工科建设高校，必须建设一支适应智能教育发展的“金师”队伍，培养教师成为智慧教学的研究者、创造者和实践者，才能支撑和保障一流本科教育改革下的“金课”“金专”建设的顺利推进。高校要更加重视教师专业发展与职业能力培训，为教师知识视野开拓、育人能力提高创设条件，引导教师树立终身学习理念，培养道德素养、情感素养、哲学素养、创新素养和审美素养，用贤师的品行和操守感染学生，强化课程思政，帮助学生形成正确的世界观、人生观和价值观，启迪学生为不可预测的未来做好准备。

2.工程教育的智能化趋向，推动教师必须适应人机共教的时代变迁

国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出实施智能教育，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［2］。智能教育是以促进人的智能发展为目的的教育［3］。工科高校与行业企业的紧密联系锻造了新产业、新技术、新业态、新范式下的新工科人才培养优势，为工程教育率先实现智能教育提供了可能。依托先进的管理创新和技术升级，智能车间、智能制造、智能管理已经成为科研院所、行业企业引领行业发展、提升质量的重要引擎。随着校企间人才的双向流动和高校智能校园的建设，行业优质资源突破时空限制进入高校育人应用场景，虚拟教室、虚拟实验室、虚拟工厂、虚拟车间成为现实和可能，这将有效促进高校课堂的互动性和教室的智能化。而智能机器、智能系统、智能场景、智能助理将在校园纷纷涌现，一个“人机共教”的教学场景终将呈现。教师应看清未来教育变化的格局与趋势，为锻造成为新时代的“金师”做好准备。在人工智能由弱到强的发展进程中，教师在知识传授等“教书”方面的重复性任务将逐步被人工智能取代，但是课程思政等“育人”方面的任务始终由自身承担。

3.智能教育的高质量革命，推动教学必须建构数据驱动的课堂生态

随着首批国家级新工科研究与实践项目的结题验收和成果推广，工程教育的“头雁”效应愈加凸显，以“四新”（新工科、新医科、新农科、新文科）建设为载体的高等教育“质量革命”走向深入，撬动并引领高等教育内涵式发展［4］。质量革命随着时代的进步而发展，高校也应将提高质量作为智能教育改革和发展的核心任务。新工科教学改革应加强顶层设计，促进智能教育快速发展［5］。拉里·库班（Larry Cuban）曾经认为“学校是一个相对稳定的系统，教育发展是一个缓慢的过程，所以技术很难在短期内彻底变革教育”。然而，人类已经进入“大数据”时代，以课堂为核心的教育教学行为越来越多地以数据的形式得以存储，数据能够为教学决策提供适应性信息，为差异化、个性化的因材施教提供依据，令人工智能技术对高等教育产生彻底变革成为可能。随着智慧教学、智慧课堂的开展，传统的课堂发生了巨大的改变，“线上+线下”“现实+虚拟”混合式、立体式课堂的出现，课前、课中、课后的深度融合，形成了基于数据驱动的课堂新生态。教师需要运用大数据驱动自身教学，为学生学习目标达成提供支持［6］。

二、现状调查

1.问卷设计

在系统梳理高校教师教学力的相关研究进展的基础上，我们自行设计了《工科高校教师教学力现状及影响因素调查》问卷。在问题设计中，我们将教师教学力的现状作为因变量，从教育研究能力、教学设计能力、课堂组织能力、教学评价能力四个维度进行观测；将教师教学力的影响因素作为自变量，从个人智能价值感知、高校教学激励策略、社会大众改革预期三个维度进行观测。问卷由四个模块构成：第一模块是关于教师个人基本情况的调查，设置9 个题项；第二模块是关于教师教学力的现状调查，设置18 个题项；第三模块是关于教师教学力的影响因素调查，设置19 个题项；第四模块是关于智能教学力的相关问题调查，设置6个题项。此外，我们还对部分新工科建设项目的负责人以及参加2019 全国人工智能师资研修班（南京）的部分工科高校教师进行了调研访谈。

2.调查对象

选择了全国20 所不同层级不同区域的工科高校发放问卷，其中一流大学建设高校6 所（教育部和工信部直属高校各3 所）、一流学科建设高校8所（教育部直属高校4 所、工信部直属高校2 所、地方省属高校2 所）、其他一般高校6 所（均为地方省属高校），320 位教师参加了问卷调查，收回有效问卷319 份。受调查教师的基本情况见表1。

表1 教师基本情况统计

3.数据处理及分析

运用spss25.0 软件处理了问卷数据，并开展了信效度分析。

（1）信度分析。使用克隆巴赫信度系数（Cronbach α 系数值）对问卷的二、三模块即教师教学力现状及其影响因素，分别进行信度检验后发现：对于因变量高校教师教学力现状调查量表的信度系数值为0.954，大于0.9；对于自变量高校教师教学力影响因素调查的信度系数值为0.794，大于0.7。说明问卷量表具有很好的稳定性和可靠性，表明研究数据的信度质量非常高。

（2）效度分析。采用KMO 和Bartlett 检验对问卷的第二、三模块，即教师教学力现状及其影响因素，分别进行效度检验后发现：因变量教师教学力现状调查的KMO 为0.950，大于0.6；自变量高校教师教学力影响因素调查的KMO 为0.816，大于0.6，表明因子分析的前提条件已经具备。数据通过Bartlett 球形度检验时，P＜0.05，表明调查数据可以进行因子分析。

（3）差异性分析。采用教师性别、年龄、学位、职称等个人情况变量对问卷的第四模块即教师智能教学力作差异化分析后发现：教师的海外学习背景和所在学校层次对高校教师智能教学力的影响存在显著差异；教师的性别、最高学位、技术职务对高校教师智能教学力均无显著影响。

三、影响因素分析及模型构建

1.影响因素分析

（1）教师群体感知的影响。近年来，人工智能技术的发展虽然取得了很大的进步，但人工智能教育的理论与应用研究仍大多停留在人工智能学科专业的实践探索上，而在其他学科专业教育教学实践中的应用研究进展缓慢。本次问卷调查结果显示，目前高校教师对人工智能技术在教育中的应用了解大多还处于听说过但不是很了解的状态，尤其是非“双一流”建设高校中的没有海外学习背景的教师。造成此状况的原因在于“双一流”高校和海外高校普遍对新技术、新趋势更为敏感，学校的创新氛围比较浓郁，更容易激发教师的智能感知和创新行为。因此，如何激发教师群体的智能感知，如何推动教师以“智能”驱动教学力发展是新工科实践进入“脚踏实地”阶段必须解决的难题，也是第二批新工科研究与实践项目研究的重点内容。

（2）高校激励策略的影响。有效的激励策略，可以激发教师教学创新的热情和动力。近几年来，人工智能技术在社会培训教育领域得到了充分开发和实际应用，但在高校的应用场景还不多，“人工智能助推教师队伍建设行动”试点高校的阶段性成果还鲜有报道，认同和接受人工智能技术改变教育教学的高校教师群体还不大。高校出台强有力的激励政策和有效举措，能够促进“金师”专业成长与人工智能发展的融合，更好地激发教师自我效能感，有利于教师教学力的提升。因此，高校在加快推进智能教室、智能实验室基础条件建设的同时，要通过课题申报、项目资助、海外培训、评奖评优等激励措施多管齐下，推动教师人人想用、人人会用、人人用好，在“金课”“金专”的建设中推进线上资源和智慧课堂建设，让学生忙起来、老师强起来、课堂活起来、效果好起来。

（3）社会大众预期的影响。调查显示，社会大众对高校开展智能教育的预期对教师教育研究能力的影响最大。只有受教者的预期强烈并合理有效，才能将需求反映给学校和教师，才能触动学校和教师根据学生需求调整运行管理和教学设计。当前，面向基础教育的“学而思”等大型培训机构，相继开发了基于人工智能技术的教学管理服务平台以及线上教学服务系统，取得了较好的经济效益与社会影响。正是机构、家长、学生等社会大众对智能教育的强烈预期，促进了人工智能技术与社会培训教育的深度融合。由于高校学生家庭对教师教学和孩子学习关注度大大降低，高校学生的学习、生活、实践等活动相对集中于校园，导致高校和教师来自社会的压力、推力不大，活用信息技术提升自我的内驱力不足，造成教师应用人工智能技术改进教学、活跃课堂的进展缓慢。

2.影响因素模型构建

采用图示法对教师教学力的现状及其影响因素进行了相关性分析，结果发现三个自变量因子对四个因变量因子，即教育研究能力、教学设计能力、课堂组织能力、教学评价能力均产生显著性影响，存在线性关系。其中：

（1）教师个人智能价值感知对教师的教育研究能力、教学设计能力、课堂组织能力、教学评价能力产生正向影响。

（2）高校教学激励策略对教师的教育研究能力、课堂组织能力、教学评价能力产生正向影响，而对教学设计能力产生负向影响，对课堂组织能力和教学评价能力的影响程度最大。

（3）社会大众改革预期对教师的教育研究能力、教学设计能力、教学评价能力产生正向影响，而对课堂组织能力产生负向影响，对教育研究能力和教学设计能力的影响程度最大。

综合上述变量之间的关系，教师教学力影响因素模型如图1所示。

图1 教师教学力影响因素模型

四、对策及建议

1.重塑智能教育理念，加快智能校园建设

理念是行动的先导，教育领域的每一次重大变革都是在新的教育理念推动下出现的。智能教育理念注重将一系列智能化知识作为教育背景，强调知识背后的价值对师生的深刻影响，以彰显教育的未来性。高校要重塑智能教育理念，思考和谋划面向智能时代的未来教育，以学校综合改革和治理能力提升为契机，管理部门需多管齐下，在完善大数据教育生态系统和教育数据信息库的基础上，促进教学环境各要素和教学各环节的智能化，实现人工智能在综合管理、资源配置、教育教学等领域的全流程应用。作为一个复杂的系统工程，智能校园规划要遵循系统化设计思维，以数据分析为主体，以信息共享为目标，在校园网中的各个物件和学校之外的各种教育资源及应用间实现互联互通。学校在做好校园智能网路、智能教室、智能实验室建设的基础上，应着力打造基于大数据智能的智慧教学服务平台，营造以学生为中心的智能教育环境，实现数据的共享和管理，为教师教育教学创新提供有力支持，为前瞻性教学设计、个性化因材施教、动态化教学过程、智能化教学评价提供坚强的保障。

2.重厘教师教学力内涵，提升教师教学能力

教育智能化为工科高校教师教学力发展提供了全新的视角和可能。传统的“教学力”已经不能全面精准地反映教师应对未来教育必须具备的教学素养和教学行为，厘清教师教学力内涵成为响应智能教育同步发展的必然。“智能教学力”系指教师利用智能技术组织实施教学活动并达成教学目标所具备的智能教育综合素养，是未来教育研究力、智慧教学设计力、生态课堂组织力和智能评价决策力在智慧教学中的四维融合，体现了教师对智能价值的感知和数据思维的养成。教师智能教学力生长模型如图2所示。

图2 教师智能教学力生长模型

未来教育研究力反映教师教育理念的先进性和未来教育感知、变革创新意识的强烈程度以及超前研究的探索能力。智慧教学设计力凸现教师对教学目标、学生需求、学习难点的把握以及教学模式创新和教学反馈改进的能力。生态课堂组织力体现教师在设计课堂流程、采集教学数据、创新课堂氛围、构建和谐师生关系等方面的能力。智能评价决策力表征教师在对学生学习行为数据进行清洗、检测、存储的基础上，探寻和建立学习反馈与评价系统，从而精准开展因材施教、调整教学行为的决策能力。

3.重建教师发展体系，强化教学智能感知

2019年2月国务院出台的《中国教育现代化2035》，明确提出要探索基于人工智能的新型教学模式，重构教学流程，变革教学组织体系，优化教学运行机制，强化教学过程监测、学情分析和学业水平诊断。教师如果不了解智能教育下的人机协同、人机共教、人机共生，将难以真正融入到智慧教学的研究与实践中。高校要改进教师管理，优化教师服务，重建教师发展体系，坚持部门协同、校院联动、校企合作、校际共享、跨界发展，通过教师培训一体化管理平台，常态化开展智能教育培训，采集教师教学研究、教学设计、教学组织、教学评价等信息，建立教师发展数字档案，推动教师大数据挖掘和利用，帮助教师不断增强信息素养和改进教学方法、创新教学模式，强化智能感知，实现教学全环节的智能设计、分析、诊断和决策，为不同场景下的智慧教学提供最大的自由度和灵活性。总之，高校要综合运用教学、学习、实践、科研、管理等多维度大数据，通过全链数据的采集、清洗、储存、分析后形成对学生学习结果、学习过程的反馈和建议，推动教育生态向网络化、数字化和智能化发展。

4.重构课堂教学生态，激发智慧课堂活力

智能技术的迅速发展，推动了教育变革和创新。新冠肺炎疫情驱动的全国性线上教学，促使教育领域尽快完成数字化转型，昭示课堂教学改革已经到了“嬗变期”是不争的事实，再也难以回到原来的样子。高校应持续性开展教师智能研修，注重教师教学设计、组织实施、效果分析、反思完善的智慧激发，促进学生创新性思维、批判性思维、解决问题能力和判断能力的培养。随着智能校园、智能教室、智能实验室等基础设施建设的进展，线上线下的融合成为当务之急。高校的课程资源建设要实现线上教学直播、学生线上学习全链接，有效地融合、穿透线上课堂、虚拟课堂、立体课堂等多元教学应用场景。重构课堂教学，变革教学模式，依赖于智能技术的有效应用。“去中心化技术”“智能合约技术”“可追溯技术”“区块链技术”等，使得学生、教师、课堂在“人人易教、时时能教，处处能学、时时可学”中实现教师智能教学力提升、学生自主性探究、课堂有效性变革的相互依存作用。最终，课堂教学也就由浅层传递走入深层融通，从单向灌输到双向交互的智慧生态。

五、结语

习近平主席在给国际人工智能与教育大会的贺信中强调要“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育”［7］。教育部陈宝生部长也从不同角度指出了未来教育发展的方向和策略。在技术迅猛发展的时代，教师只有“活在未来”，才能引导学生更好地认识和把握现在。作为引领高等教育改革的工程教育和工科高校，在探索面向未来的智能教育实践中承担着重要的任务，教师的教育理念、教学行为如果不能随未来教育而变化，将严重阻碍智能教育的发展。未来工程教育需要因应由于人工智能技术发展而致的某些逻辑或理念变化而进行改革。［8］因此，必须厘清面向未来的智能教育、工程教育以及智能教师间相互依存、关联与共、融合共进的发展逻辑，在“人工智能+新工科”的实践中，要坚持以提升教师智能教学力为抓手，强化智能教育研究与实践，搭建智能数据平台，锻造卓越“金师”队伍，促进新工科教学范式变革，以更好地应对未来教育的挑战。