教师整合人工智能的学科教学知识建构

王素月， 罗生全

(1. 西南大学 西南民族教育与心理研究中心/教育学部， 重庆 400715； 2. 西华师范大学 教师教育学院， 四川 南充 637002)

当前，伴随着人工智能与人类的重新分工，以及各个行业中人工智能落地的热潮，利用人工智能推动教育教学变革已成为学界共识。“2019年3月，联合国教科文组织发布《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》(Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development)，提出了人工智能教育发展的愿景、目标、途径、挑战等”[1]，人工智能教育应用由此成为当前教育的发展背景。“以大数据、云计算、移动互联网等技术为代表的信息技术生态系统的形成和发展，推动了人工智能技术迅速发展，也促进了人工智能的教育应用和研究。”[2]由于人工智能的拟教师性、拟教学性及虚拟交互性，人工智能教育应用的推进引发了传统教师角色与教师职业的存在危机，“教师消亡论”甚嚣尘上，由此逼迫我们反思教师的专业特质究竟何在。

20世纪80年代，在教师专业化与教学专业化的发展背景之下，“为了强化教师行业标准，教师应具有怎样的知识基础作为重要议题被提了出来”[3]。“美国学者舒尔曼(Shulman)基于当时美国教学和教师教育研究中存在的弊端，基于专业项目中的知识生长(Knowledge Growth in a Profession Project)等实证研究结果提出学科教学知识(pedagogical content knowledge，PCK)概念”[4]，由此PCK作为教师专业发展的根基开始出现在学术视野。PCK是教师特有的知识领域，是教师不同于学科专家的知识所在，是教师专业知识的核心。由此，在当前人工智能教育应用背景下，PCK作为教师专业发展的内在根基与基础保障，面临着审视与重构。

一、人工智能教育应用背景下学科教学知识的必然转型

在当前人工智能教育应用背景下，因人工智能对传统知识教学工作的部分替代与学科育人工作的难以替代，PCK的成分面临更新，PCK的维度亟需扩展，PCK的水平有待升级。以人工智能教育应用为核心的教育变革推动着PCK的转型与发展。

1. 人工智能教育应用对学科教学知识的挑战

在当前人工智能教育应用的背景下，“人工智能开始扮演学伴、学生、远程呈现AI教师及课堂教师四大角色”[5]；“未来，人工智能教师有望替代传统教师的12个角色”[6]。因人工智能对传统教师角色的部分替代，传统教师专业发展的根基PCK由此也面临着新的挑战，主要体现在以下三点：

第一，因人工智能在教学场域中的广泛与深入融入，PCK的成分面临更新。当前，人工智能教育应用领域已经广泛涉及“分析与决策类、智能教学类及常规业务自动化”[7]，基于人工智能的教育大数据已然成为教师教学管理、研究的重要数字支撑，人工智能教学系统、导师系统、教育机器人等正在替代教师传统的部分知识教学工作。相关研究指出，“从整体上看，教育机器人有助于提升学生的学习效果”[8]；“智能导师系统能够显著提高学生的学习成绩”[9]。虽然在20世纪90年代，因信息技术在教育教学中的广泛应用，PCK已经转向整合技术的学科教学知识(Technological Pedagogical Content Knowledge，TPCK)[10]；“鉴于TPCK 不好读，且顺序易混，因此在一次学术会议的讨论中，其被更名为 TPACK”[11]。但“人工智能作为信息技术的制高点”[12]，其背后深度学习、知识图谱、知识工程等技术的支撑，使其不同于传统的信息技术，因此，PCK中的成分面临更新。

第二，因人工智能导致的师生认知性交互偏向，PCK的单一认知维度亟需扩展。在当前人工智能教育应用背景下，“教师—人工智能—学生之间的三维交互主要是基于数据、信息以至知识的三维认知交互”[13]。人工智能能够全程采集并分析学生学习行为数据，并对学生进行可视化的数字画像，从而为教师提供教学决策建议。由此，在教师视角下，学生被物化为一组组数据，教师主要借助人工智能与学生开展从数据到信息再到知识的认知性交互。基于知识图谱技术与知识工程的支撑，人工智能能够随时随地批改学生作业并解答学生学习过程中的知识性困惑。由此，在学生视角下，教师成为机器的构成要件，学生主要通过人工智能与教师展开从数据到信息再到知识的认知性交互。基于当前教师—人工智能—学生之间的三元交互新常态，教师与学生的交往面临“数字化”与“去人性化”的风险。但传统的PCK研究“过于重视认知维度而忽略了情感维度与道德维度”[4]，其主要关注教师如何根据学生的兴趣与能力把学科内容知识组织、表征为学生能够接受的形式。因此，在当前人工智能教育应用背景之下，为促进教师与学生之间从认知到情感再到道德的多维深度交互，PCK的维度亟需扩展。

第三，因人工智能对低阶知识教学工作的替代，PCK的水平有待升级。舒尔曼原初提出的PCK更关注教师如何将知识以学生能够理解的方式教授给学生，其注意到教师知识与学科专家知识之间的区别，但没有关注教师PCK水平的高低。而在当前人工智能教育应用的背景下，在人工智能教育教学系统的设计与开发中，教师的低阶PCK已转移至人工智能系统。例如，由一起教育科技开发的一起作业人工智能教学平台，能够“同步学校教学进度，覆盖练习、测评等教学场景”[14]；在课前预习阶段，能替代教师帮助学生进行预习，引领学生掌握基本的初阶知识点；在课后作业阶段,能替代教师批改学生作业，引导学生进行相应知识的复习。由于庞大的知识工程支撑及自身深度学习的推进，人工智能的知识学习能力与一般知识教学能力远远优于人类。人工智能由此得以替代教师部分传统的知识教学工作，也逼迫教师学习高阶PCK。因此，为应对人工智能带来的教育变革，确立人工智能教育应用背景下教师专业发展的新特质，教师PCK的水平有待升级。

2. 人工智能教育应用带来的学科教学知识的认识论转变

当前，人工智能教育应用对PCK的发展提出了挑战，也促成了PCK的认识论转变。主要体现在以下三点：第一，PCK的主要成分应从教师的教与学生的学扩展至人工智能的教与学。基于传统教学的三大核心要素：教谁？教什么？怎么教？传统PCK的核心成分主要指向“关于教学对象的知识”、“关于教学内容的知识”和“关于教学策略的知识”[15]。但在当前人工智能教育应用的背景之下，因人工智能教学、助学系统的广泛使用，人工智能对部分知识教学工作的替代，教师不仅需要掌握人工智能背后的算法逻辑与数据逻辑，还需要掌握基于人工智能的教学设计、实施、管理、评价，以及借助于人工智能展开有效教学的相关知识。同时，伴随着人工神经网络与深度学习的快速发展，人工智能自身“能够发现高维数据中的复杂结构，取得比传统机器学习方法更好的结果”[16]；由此教师还应掌握人工智能的学习进程，明确人工智能的学习演化轨迹。因此，在当前人工智能教育应用背景之下，PCK的成分发生转变，教师不仅要掌握基于学生理解的教学表征与策略知识，更要掌握人工智能教与学的相应知识，明确人工智能教与学背后的知识逻辑。

第二，PCK的构成维度应从单一的认知维度走向认知、情感和道德等多个维度。目前，基于人工智能背后的算法模型规制与教育大数据推动，囿于人工智能当下的弱发展阶段及人类中心主义的人工智能开发原则，人工智能只能与学生展开认知交互，且这种认知交互主要是一种低阶的仅仅关注认知结果的交互。但教育从其本质上来说是 “人的灵魂的教育，而非理智知识和认识的堆集”[17]；“人只有通过人，通过同样接受过教育的人，才能被教育”[18]。囿于当前弱人工智能的发展阶段，人工智能虽具备一定的情绪情感识别能力，但其难以与学生达成情感共鸣；虽然“师德高尚的AI教师”[19]、“AI好老师”能够“实现育人问题的智能咨询，自动诊断家长或教师的育人问题，分析原因并给出相应的解决对策”[20]，但其难以引发学生的道德共鸣，难以具身地促进学生的道德发展。由此，教师要关注学生学习的情绪情感状态与道德发展，要能够通过PCK促进学生积极的情绪情感发展与道德发展。因此，在当前人工智能教育应用背景之下，PCK的构成维度发生转变，应从传统单一的认知维度走向认知、情感和道德等多个维度。

第三，PCK的发展水平应从重视学生的低阶认知发展走向关注高阶统整性发展。囿于当前人工智能技术的弱发展阶段，其“只能够处理数据透明和规则明确的一个特定领域的问题”[21]，只能基于预设展开，难以处理开放、复杂的生成性教学问题。由此，教师高阶的学科知识教学应主要指向学生本位的、促进学生批判性思维发展的复杂开放性教学。它不再限于教师向学生传授死记硬背的知识点(已被人工智能替代)，而是要求教师在借力人工智能的基础上，基于学生的学习与发展心理、学科知识发展逻辑及相应的社会发展要求，在具体的教育教学情境中将知识以学生能够理解、思考的方式呈现给学生，并组织学生展开相应的反思与探讨，从而促进学生对于知识的理解、批判与应用。同时，因教育性教学的发展本质，以及人工智能对于教师学科育人工作的难以替代，教师高阶的学科知识教学应是“教书育人”的统一。教师不仅要关注学生学科知识的高阶学习，更要关注德育知识、社会主义核心价值观、优秀传统文化等的渗透与教学，更应注重自身教学进程的伦理性，“以善致善”，将教书与育人相结合。因此，在当前人工智能教育应用背景之下，PCK的发展水平发生转变，应从重视学生的低阶认知发展走向关注高阶统整性发展。

3. 人工智能教育应用背景下学科教学知识的发展转型

在当前人工智能教育应用背景下，因PCK面临的挑战与它的认识论转变，PCK应转型至整合人工智能的学科教学知识(Artificial Intelligence Pedagogical Content Knowledge，AI-PACK)。人工智能对教师学科知识教学工作的部分替代也为PCK转型提供了条件。相较于悲观视角下的教师消亡论，毋宁说人工智能对教师工作的部分替代使教师得以解放，使教师能够从简单重复、繁琐低效的工作域转向开放、创造、个性化的高阶工作域。马克思认为：“时间实际上是人的积极存在，它不仅是人的生命的尺度，而且是人的发展的空间。”[22]人工智能对教师必要劳动时间的节约相应地拓宽了教师专业发展的时空，从而推动教师PCK的变革。伴随着人工智能对教师知识教学工作的部分替代，为确保教师对于人工智能教学的统整与引领，教师必须要将人工智能纳入自身的学科知识教学进程之中，教师由此有了更多的时间与精力来关注自身与学生之间的情绪情感性交互，从而展开统整教书育人的高阶学科知识教学。人工智能在教育领域有其可为，也有其不可为；“科技不能取代教师，但使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”，“未来的教育将进入教师与人工智能协作共存的时代”[23]，人机协同成为教师专业成长的未来样态，由此PCK面临新的转型。

二、整合人工智能的学科教学知识的内涵、特征及其结构模型

因人工智能自身的特殊性，AI-PACK有其特有的内涵、特征及结构模型。

1. 整合人工智能的学科教学知识的内涵

AI-PACK是一种教师在具体教学情境中基于学生全面发展的目的而对教师教的知识、学生学的知识和人工智能教与学的知识之间交互作用的理解。这种知识既不同于学科专家的知识，也不同于课程专家的知识，更不同于人工智能专家的知识，而是教师在具体教学情境中对这三大知识模块的有效整合，是教师对怎样使用人工智能从而使教学更有效，更有利于促进学生个性化学习与全面发展的知识。AI-PACK以舒尔曼的PCK为基础，是对TPACK的进一步拓展。AI-PACK的主要成分从教师的教与学生的学扩展至人工智能的教与学；构成维度从单一的认知维度走向认知、情感及道德等多个维度；发展水平从重视学生的低阶认知发展走向关注高阶统整性发展。

2. 整合人工智能的学科教学知识的特征

AI-PACK是教师在具体教学情境中对教师教的知识、学生学的知识，以及人工智能教与学知识之间交互作用的动态性理解，因此具有智慧性、交互生成性及个体性三大特征。首先，AI-PACK具有智慧性特征。基于人工智能的拟教师性、拟教学性及虚拟交互性，伴随着教师在教学场域对人工智能的创新性使用，教师不仅拥有了人工智能超越传统教师的机器智能，更因教师对学生认知发展、情绪情感发展及道德发展的统整性设计与推进而拥有了教师+人工智能的智慧性。只有基于教师的智慧性在场与发展，才有学生的智慧性发展，才有人工智能的积极教育应用，才能促推智慧教育的有效发展。其次，AI-PACK具有交互生成性特征。AI-PACK并非仅仅源于静态的知识模块获取，而是源于教师在具体教学情境中的动态生成，源于教师教的知识、学生学的知识，以及人工智能教与学的知识在具体教学情境中的交互作用；其在具体教学情境中经由教师、学生、人工智能的三元交互而得以动态生成。由此，AI-PACK既有其外显的静态知识构成成分，也有其内隐的动态知识结构生成。最后， AI-PACK具有个体性特征。在不同教师个体的AI-PACK生成进程中，因教师不同的个性特征与教学经验差异，不同教师与不同教学情境交互生成的AI-PACK结构各不相同。虽然在教师教育体系中，在职前教师培养与职后教师培训中，静态的学科教学知识模块都是由相同的知识成分构成，但因不同教师的不同教学体验与个性差异，面临不同的教学情境，其静态知识模块之间的交互作用不同导致其生成的AI-PACK具有个体差异性，从而使教师专业拥有其不可替代的高创造性特质，由此也彰显出教师工作的智慧性、交互生成性等特征。

3. 整合人工智能的学科教学知识的结构模型

在当前人工智能教育应用的背景之下，因为人工智能替代了教师传统的封闭性、精确性、复杂性及程序性的问题解决，所以教师应致力于复杂、开放及创新性问题的解决。这一复杂创新性问题解决能力来自教师对于静态知识模块的动态领悟与建构，来自教师基于复杂问题情境的智慧生成。教师这一智慧生成的根源在于教师AI-PACK的生成与应用。因此，AI-PACK的结构模型既包括静态的知识模块，也包括教师在不同教学情境中的个性化知识结构生成与应用，具体如图1所示。

图1 教师AI-PACK结构模型

在该AI-PACK结构模型中，在静态层面，首先，AI-PACK的成分主要由三大模块构成，即教师教的

知识、学生学的知识及人工智能教与学的知识。教师教的知识主要指向学科内容知识、一般教育教学知识及具体教学情境等相关知识。学生学的知识主要指向学生生理、心理发展规律知识、学生学习特征与方法知识，以及学生的个体差异、已有学习基础等知识。人工智能教与学的知识主要指向人工智能教育系统背后的教育数据层、算法层、感知层、认知层及教育应用层等知识，人工智能教育系统背后的教育设计逻辑、应用逻辑与交互逻辑，人工智能教育系统的教学优势与缺陷，以及人工智能教育系统设计伦理与应用伦理等相关知识。其次，AI-PACK的成分除了这三大独立的知识模块之外，还包括基于这三大模块交融而生成的新知识成分。因为人工智能教与学知识的融入，传统教师关于教的知识发生了变革，其不仅仅指向教师一般教的知识，更指向教师融合人工智能教与学的知识；传统教师关于学生学的知识也发生了变革，其不仅仅指向学生一般学的知识，更指向学生融合人工智能教与学的知识。由此，教师要掌握融合了人工智能的教与学促进自身的教与学生的学的统整性知识。最后，AI-PACK的维度打破了传统单一的认知维度而走向认知、情感及道德的多维发展。教师不仅要掌握基于人工智能教与学的学科内容知识的具体教学表征与策略，还要掌握有关学生学习的情绪情感状态与相应道德发展的知识，更要掌握如何基于人工智能的教与学促进学生认知、情绪情感及道德统整性发展的相关知识。

在该AI-PACK结构模型中，在动态层面，首先，AI-PACK并非仅仅指向三大模块的任一单一模块，也不是这三大模块知识的简单组合，而是指向具体教学情境中经由三大模块知识交互作用而得以生成的整合性AI-PACK。脱离其中的任何一个模块，脱离具体的教学情境，都难以生成。教学情境不是一个静态的确定性情境，而是一个复杂开放的生成性情境。由此，AI-PACK并非静态的各自为界的知识模块，而是各知识模块基于具体教学情境的动态交融性生成结果。面对不同的教学对象与教学场域，拥有AI-PACK的教师能够确定是否选用人工智能、选用何种人工智能、如何使用人工智能，以及基于人工智能教与学，如何展开自身的教学进程从而得以更好地促进学生的全面发展。其次，教师的AI-PACK水平基于具体教学实践而处于从学生的低阶认知发展走向高阶教书育人的统整发展进程之中。教师只有通过具体的教学实践才能在其知识教学进程中不断廓清自身与人工智能知识教学的边界，从而不断澄清自身知识教学工作的属性与责任担当，建构独属于自身的AI-PACK。只有在具体教学实践中，教师才能明确如何基于人工智能的碎片化知识教学展开系统化知识教学，帮助学生掌握知识的内在逻辑理路，关注学生在知识学习中的情绪情感体验；只有通过具体的教学实践，教师才能明确如何基于人工智能的事实与概念性知识教学展开程序性与元认知知识教学，关注知识教学中的全方位育人渗透，推进学生基于元认知的高阶认知能力的统整性与全面性发展进程。最后，教师的AI-PACK应用能力基于个体的不同专业发展阶段处于动态的个性化发展进程之中。伴随着教师个体的专业成长，教师的AI-PACK应用能力也处于不断的发展之中。但因为每一位教师自身不同的专业成长经历，以及其所在学校人工智能教育应用硬件与软件配置的差异，不同的教师个体对于AI-PACK具有不同的认识，相应也具有不同的接受与认同度，从而也具有不同步的AI-PACK应用能力与实践智慧生成。由此，基于个体不同的专业发展经历与阶段，每位教师也拥有个性化的AI-PACK应用能力与实践智慧生成。

三、教师整合人工智能的学科教学知识的建构路径

在当前人工智能教育应用背景之下，教师AI-PACK的有效建构，不仅需要教师教育者构建系统化的理论课程体系，促进教师静态AI-PACK的习得；还需要教师教育者提供融合人工智能的一体化实践课程，促成教师动态AI-PACK的获取；更需要教师自身通过对融合人工智能的教学实践问题的反身性探究，提升AI-PACK应用的实践智慧。

1. 构建系统化的理论课程体系，促进教师静态AI-PACK的习得

在当前人工智能教育应用背景之下，教师教育者应构建职前职后一体化的新教师教育理论课程体系,促进教师静态AI-PACK的习得。第一，教师教育者应将人工智能教与学知识模块纳入教师教育总体课程设置中，从而确保从准教师到在职教师的新知识模块习得。人工智能相关课程对于教师教育课程而言是新兴内容，但也是重要模块，因此应注重人工智能课程的合理设置与有效融入。由于人工智能技术的教育性应用与开发一直处于发展进程之中，因此人工智能知识的更新相较于其他两大模块知识更为频繁与迅捷。因此，在新教师教育课程体系中，尤其应注重前沿人工智能知识的更新与补充，以确保准教师、教师的有效掌握与习得。第二，教师教育者应将基于三大知识模块交融而生成的新知识样态纳入教师教育总体课程设置之中，从而确保从准教师到在职教师的融合性知识掌握。应在传统教师教的知识、学生学的知识等相关教师教育课程设置中注重人工智能教与学知识的有机渗透与融入；应着力探讨因人工智能教与学融入所导致的教师相应教的变革与学生相应学的变革；应将因人工智能融入而导致的传统教师教、学生学的变革作为一门特设课程而纳入教师教育理论课程体系。第三，教师教育者应基于从知识到情感到道德的多重维度统整教师教育课程设置，从而确保准教师与在职教师对AI-PACK的多维度挖掘与解读，即在新教师教育课程设置中，教师教育者除了从传统单一的知识维度挖掘AI-PACK的课程内容设置之外，还应注重解读其中的情感与道德维度，从而帮助准教师、教师获得从知识到情感再到道德的多维度AI-PACK，帮助其掌握基于人工智能教与学促进学生认知、情绪情感及道德统整性发展的相关知识。

2. 提供一体化的实践课程，促成教师动态AI-PACK的获取

在当前人工智能教育应用背景之下，教师教育者应提供融合人工智能的一体化实践课程，促成教师动态AI-PACK的获取。第一，在职前教师培养中，高校教师应注重准教师基于人工智能教学的全学段教学见习、试讲、实习的整体实践课程设置，应注重人工智能教与学理论课程学习与教学实践经验获取之间的交互动态生成，即基于人工智能教学的见习、实习与试讲应整体贯穿大一至大四的全学段，而非仅仅只是在大四的实践任务阶段。在人工智能教与学理论课程学习模块之后,应配合相应教学实践体验;在教学实践之后，也应有相应的理论分析与反思，促进理论与实践之间的交互生成，这样才有利于准教师对教师整合人工智能的动态学科教学知识的感受与领悟。高校教师教育者还可通过对比准教师基于一般教育技术与基于人工智能的教学实践来增强准教师对AI-PACK的深层理解与动态领悟。第二，在职后教师培训中，教师培训者应通过受训教师基于人工智能教学的同课异构促成受训教师对AI-PACK的动态性领悟与建构。在当前的职后教师培训中，理论与实践的主体性整合出现了偏移。理论是高校教师的理论，实践是一线教师的实践。受训教师接受理论培训之后，理论难以转化为受训教师自身的实践。公开课依然是他人的公开课，优秀公开课的观摩对于受训教师而言只是一种对他人动态知识结构的叹服与感受。要形成自身的动态知识结构，最重要的是自身直接的教学实践经验。因此，在职后教师培训中，为促成一线教师AI-PACK的动态获取，教师培训者应组织受训教师展开基于人工智能教学的同课异构的教学竞课，并聘请一线优秀教师与高校人工智能教育应用专家进行分析与点评，从而帮助受训教师建构其整合人工智能的动态知识结构。第三，教师教育者应借助人工智能与虚拟、增强、混合现实技术等技术手段,促进准教师、教师虚实交融的教学实践体验生成。动态知识结构的生成需要准教师与教师基于不同教学情境的直接教育经验生成。教师教学经验的养成与学生优质教育的获取之间固有的矛盾因当下人工智能与虚拟、增强、混合现实技术等的创新性整合而得以解决。在人工智能与虚拟现实技术的支撑下，准教师与新手教师能够拥有更为丰富多样的教学体验，从而有利于其动态AI-PACK的有效获取。

3. 反身性探究教学实践问题，提升教师AI-PACK应用的实践智慧

在当前人工智能教育应用背景之下，教师应通过反身性探究融合人工智能的教学实践问题来提升自身AI-PACK应用的实践智慧，从而促成AI-PACK的转型与建构。教师AI-PACK应用实践智慧的提升,不仅需要丰富的教学实践经验，还需要教师基于自身经验的深度反思与重构，而这一反思与重构有赖于教师的反身性探究。为促进教师自身对融合人工智能的教学实践问题的反身性探究，首先，教研员应积极参与一线教师关于融合人工智能的教学实践困境的课题研究。教研员作为中国教育教学改革中的特殊群体，“承担着基础教育教学研究、业务管理与教学秩序维稳等重要任务”[24]。由此，教研员应积极协助一线教师就其融合人工智能的教学实践困境展开相应的行动研究、个案研究、叙事探究及对比实验研究等，从而帮助和引导教师对自身AI-PACK的反思与重构，提升教师AI-PACK应用的实践智慧。其次，教研室应积极组织教师就自身融合人工智能的教学实践中的常态化困境展开相应的课题申报与研究。“教研制度和教研室的运行被认为是我国基础教育由弱到强、取得举世瞩目成就的重要原因之一。”[25]因此，学校应积极授权、组织各教研室就教师融合人工智能的教学实践常态化困境展开相应的课题申报与探究，从而借助专业共同体的力量促进教师对自身AI-PACK的反思与重构，提升教师AI-PACK应用的实践智慧。最后，教师个体应积极反思与探究自身融合人工智能教学实践中的困境。所有的外力只有基于教师自身内在的认可与努力才能转化为助推教师专业发展的动力。只有教师自身认识到AI-PACK转型的重要性，着力于提升AI-PACK应用实践智慧，才能将外力转化为自我专业成长的动力，才有其对融入人工智能的教学实践困境的反思，以及基于反思与困境的反身性教学研究展开。

综上，在当前人工智能教育应用背景下，伴随着人工智能在教学场域中的广泛与深度融入，教师的PCK有必要也有可能转向AI-PACK。AI-PACK是超越传统TPACK技术视角的PCK再构，其不仅仅关注PCK中的技术成分，更关注情感与道德维度(人工智能难以替代)与基于情境的动态性与个性化建构(人工智能难以建构)。教师AI-PACK的建构不仅有利于确立教师对人工智能教学的统整与价值引领，避免人工智能在教育教学场域的僭越，更有助于厘清新时代教师作为专业得以存在的特质所在。