智能教育背景下信息技术教师胜任力探究——以A校现代教育技术专业为例

李仕阳,唐万梅,冯茱莉,唐瑶琼

(1.喀什大学 计算机科学与技术学院,新疆 喀什 844000;2.重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 400331;3.北京师范大学广州实验学校,广州 510700;4.重庆科学城南开景阳小学校,重庆 401331)

0 引言

人工智能促进了产业智能化升级,成为新一代科技革命的推动力量。世界各国纷纷部署人工智能发展战略,以期占领未来人工智能发展高地。与此同时,时代发展使社会人才需求类型发生转变,从而影响教育体系和学科结构。我国《新一代人工智能发展规划》指出,要加速不同层次人工智能人才培养,提高社会对人工智能的理解和应用水平,满足人工智能发展带来的岗位需要。实施全民智能教育项目,并在中小学阶段开展人工智能相关课程,推广编程教育。2018年1月教育部召开新课标发布会,人工智能等知识被正式纳入了新课标。同年4月《教育信息化2.0行动计划》要求完善课程方案、标准,充分适应智能时代发展需要的人工智能及编程课程内容,并启动“人工智能+教师队伍建设行动”,推动教师适应人工智能新技术变革等。《高等学校人工智能创新行动计划》中要求,在教师职前培养和在职培训中设置人工智能相关知识和技能课程。

对于信息技术课程而言,课程标准也在不断更新和完善,如《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》增加了人工智能初步等模块,体现了人工智能的时代背景,通过与时俱进的课程内容来支撑学生信息素养的发展;而《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》从“技术”到“科技”的变化,更加体现了对学生学科关键能力和思维意识等素养的重视,这些标准的制定和更新,都充分体现了学科育人的价值所在,同时也对信息技术教师的能力水平提出了更高要求。

1 提升信息技术教师胜任力的现实意义

为响应国家人工智能发展战略,相关部门积极引导智能教育的开展落实。2019年1月,在《中小学人工智能教育》项目发布会上,教育部联合北京、广州、深圳、武汉、西安五地研究院所,发布了中小学人工智能课程指南等研究成果,为中小学开展人工智能教育奠定基础[1]。同年7月,广州开展了人工智能课程改革实验区、校的遴选[2],旨在推进中小学教育与人工智能融合发展。此外,温州中学谢作如老师对编程教学进行探索研究,并开发了“智能机器人创意设计”校本课程[3]。可见越来越多的机构开始积极探索人工智能课程相关工作。目前对于大部分中小学而言,信息技术学科的落实成为智能教育的基石。教育是一个持续发展的过程,而人工智能教学在许多学校是新生事物,教学内容和方法也处于探究阶段,这也给智能教育开展带来挑战。而作为智能教育的实践者,信息技术教师的能力水平至关重要,信息技术教师是否能够胜任课程教学在很大程度上决定着学生信息素养的水平。

2 信息技术教师能力评价量表述评

信息技术教师作为中小学教师中的一类专业人员,首先自身应努力达到国家和政府相关部门制定的专业标准。为促进中小学教师专业发展,教育部制定了《小学教师专业标准(试行)》和《中学教师专业标准(试行)》,从专业理念与师德、专业知识、专业能力三个维度对中小学教师专业能力做了要求,但专业标准是从系统角度对中小学教师做的基本要求,不能更具体地体现出胜任某一学科的教师能力发展要求。因此,构建一个针对信息技术课程的教师能力框架具有现实意义。目前,在具体课程教育教学实践和研究中,相关工作者也在构建中小学学科教师能力的评价量表方面取得一定成果,但在信息技术领域相关研究较少。从教育信息化对教师提出新要求的层面来谈,樊瑞净[4]基于Schmidt等设计的TPACK量表,构建了中学信息技术教师的TPACK水平测量量表,该量表体现了中小学信息技术教师所需要的知识和能力素质,侧重教师的信息技术教学能力,强调教师通过TK、PK、CK等因素促进学生对学科知识的学习,不能全面代表信息技术教师的能力水平,从而容易导致教师忽视学生的全面发展,不能满足我国学生核心素养发展的培养要求。基于此,从学生核心素养层面来谈,汪睦杰[5]结合相关标准和一线高中信息技术教师访谈及专家函询等提出了核心素养导向下的高中信息技术教师能力框架,形成了专业情感、专业知识、专业能力三个维度。其中专业情感维度主要是对教师意识上的要求,认为在培养学生信息技术学科素养时,所有教师至少具备计算思维、信息社会责任等意识和态度。两者以中学信息技术教师为对象,但前者在知识维度仅强调教师的学科知识水平,忽略了学生的全面发展,而后者题量较多,未进行信效度分析,且部分维度内容描述过于泛化,不能很好地切合当前信息技术学科教学,不利于对信息技术学科教师具体能力的调查研究。此外,从教师专业化层面来谈,王贤文[6]将胜任中学信息技术课程教师的能力分为教学素养、专业技能素养、心理特质三个部分,却忽视了教师的课程知识水平。张亚新[7]则基于层次分析法构建了中小学信息技术教师胜任力评价指标体系,该指标体系中将教师胜任力分为三部分,其中基本教学素养维度的权重为0.29,专业技能维度的权重为0.655,个人特质权重为0.055,并认为专业技能素养是中小学信息技术教师应具备的固有特质,而个人特质是潜在影响因素,能够影响教师的工作态度,尽管该指标难以考察,但却是选拔优秀信息技术教师的关键。

3 中小学信息技术教师能力量表研究设计

教育的首要功能是促进个体发展。教育部在《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》中提出组织研究适应终身发展和社会发展的各学段学生发展核心素养体系[8],形成了涵盖六大素养的“中国学生发展核心素养”体系。核心素养的培养需要多个学科相互协调促进,而落实到中小学信息技术学科中,体现在学科核心素养上。《普通高中信息技术课程标准(2017版)》基本理念之一就是要选择体现时代性和基础性的课程内容,支撑学生信息素养的发展。而随着人工智能技术的快速发展,编程能力、对智能化社会的认知也成为智能时代学生信息素养的重要内容。信息科技课程标准中指出该课程要培养的学生的核心素养主要包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。核心素养体系回答了现阶段我国教育培养什么样人的问题,而在信息技术学科核心素养培养中,对于教师应具备何种能力尚缺乏深入研究,特别是在人工智能背景下,信息技术教师应如何提高专业能力,进而保证智能教育有效开展的研究势在必行。

3.1 信息技术教师能力量表设计

教师胜任力是教师个人特质与人才培养目标的匹配程度,在学生计算思维培养的背景下,信息技术教师胜任力的主要影响因素是知识体系、教学模式、项目设计和合作意识,但并没有构建出完整的信息技术教师能力的评价量[9]。目前,应用最广泛的胜任力评价模型是洋葱模型和冰山模型,其中洋葱模型分层次描述胜任力特征,将知识、技能作为胜任力的外部特征,而内部特征则包含动机、人格特质、价值观等因素。尽管这两个模型在结构上有所不同,但其包含的内容元素总体相同。本研究基于已有量表,结合中小学教师专业标准和相关文献资料,设计构建了信息技术教师能力评价量表。在设计阶段,保留了樊瑞净量表中的学科知识、教学法知识、技术知识三个维度,参照《小学教师专业标准》《中学教师专业标准》、李金洲[10]等信息技术教师专业发展素质结构量表,扩充了本研究量表的一级维度,并根据《普通高中信息技术课程标准(2017版)》、汪睦杰等核心素养导向下高中信息技术教师能力框架,完善了二级维度,形成了包含意识素养、教育教学知识、学科知识、教学设计能力、技术素养、课堂教学能力、教学发展能力共7个一级维度的信息技术教师能力评价指标体系,共34个题项指标,采用李克特五点量表法。基于构建的初始量表,针对重庆市的第一中学、第十八中学、璧山中学、广州市的北大附中为明实验学校、海口市的北京师范大学海口附属学校等多位信息技术教师,以及重庆市A大学现代教育技术专业授课教师进行了咨询,根据教师提出的建议,修改了部分题项的表述,并扩充题项(表1第11、20、29、36、39题)至39项。

表1 量表各题的公因素共同度、因素负荷值

3.2 量表信效度分析

随后以电子问卷的形式进行了测试,回收问卷147份,有效问卷106份,问卷有效率72%,参与测试的对象来自现代教育技术专业学生和一线信息技术教师,其中男性33名,女性73名。

3.2.1 结构效度分析

3.2.1.1 一级维度因素分析

在设计的过程中,量表维度较多,且对参考的量表内容做了调整。为保证量表维度的有效性,首先对量表的一级维度进行了因素分析。按照Kaiser[11]的观点,因素分析的准则是KMO值,KMO值大于0.9表示非常适合,0.8表示合适,0.7表示一般,0.6表示不太适合,0.5以下表示极不适合。经分析发现KMO值为0.925,显著性为0.000,因此非常适合做因素分析。然后利用主成分分析法提取公因素,使用最大方差法进行直交转轴,提取特征值大于1的主成分为公因素,发现7个一级维度仅提取出一个主成分,且公因素共同度处于0.777～0.885范围内,均大于0.2,因此,这7个一级维度能够有效反映信息技术教师能力这个因素构念。

3.2.1.2 二级维度因素分析

在二级维度中,使用同样的主成分分析法对题项进行筛选。筛选标准[12]为:①各维度题目保留一个公因素,当一个维度出现多个公因素时,删除部分题目进行降维;②删除公因子共同度小于0.2(即因素负荷值小于0.45)的题目。经过因素分析发现7个部分均只抽取出一个公因素,且公因素共同度分布范围处于0.519～0.875之间,均大于0.2(如表1所示),表示7个部分的题目均能有效反映因素构念。因此未对题目进行增删,后续内容效度和信度分析均以这39道题目为依据。

3.2.2 内容效度分析

采用双变量相关性分析法,利用各题项得分与总分(该维度平均分)的皮尔逊积差相关系数、显著性水平检测量表中各维度的内容效度。题目筛选规则[12]为:删除①相关系数<0.4的题目;删除②相关显著性程度>0.05的题目。结果如表2所示,各题得分与所属维度分数的皮尔逊积差相关系数分布在0.724到0.933之间,且均为0.000(双侧)上的显著相关。这表明量表具备良好的内容效度,因此保留全部题项。

表2 量表内容效度统计结果

3.2.3 内在信度分析

采用可靠性分析,统计得出量表中7个维度和总量表的内部一致性数值,其中7个维度的克朗巴哈α系数的分布范围处在0.881～0.950之间(0.881、0.932、0.902、0.934、0.927、0.950、0.919),每个维度的内部一致性较高。而整份量表的克朗巴哈α系数为0.983,大于0.9,说明量表信度理想,因此保留全部题项。

最终量表涵盖7个维度,共计39题。其中意识素养维度5题,教育教学知识维度6题,学科知识维度5题,教学设计能力维度4题,技术素养维度6题,课堂教学能力维度6题,教学发展能力7题。

4 人才培养工作

人才培养方案指明专业培养目标和课程体系,是学校落实党和国家对人才培养的总要求,也是学校组织开展教学活动、安排教学任务的规范性文件。根据培养方案,重庆市A大学现代教育技术专业的培养目标是培养高素质的基础教育学校的信息技术专任教师,因此在学校教学实践中要注重培养学生胜任信息技术教师的能力。课程体系如图1所示(虚线为未开设),课程门类和课时数相对较少,在有限的教学时间内课程不仅要兼顾学科专业知识的深度和广度,还要兼顾传统知识和前沿知识的学习。其课程体系分为学位基础课、专业必修课和专业选修课。学位基础课包括政治理论、英语和教育理论及研究方法类课程。专业必修课程紧跟中小学校信息技术教学改革的步伐,开设了信息技术课程与教材分析、信息技术教学设计与案例分析、信息技术教育测量与评价等理论课程。专业选修课凝炼了学科特点,形成三个研究方向,每个方向选择1门课程,使学生能够了解自身的优势和特点,培养学生立足于较高的起点和学科发展前沿。学院要求教师根据培养目标、课程的性质及内容,选择恰当的教学方式方法,如案例教学、小组合作、模拟教学等方式;在教学中关注学生,注重实践和反思;注重课内外教与学相结合,充分利用互联网等现代教学技术手段开展有效教学。让学生在高效的教学活动中获得知识和能力的提升,从而在多个学科教学的协作下,全面提升现代教育技术专业学生未来的信息技术教师胜任力。

图1 课程体系设置

对A校该专业的人才培养工作进行梳理分析,形成了如图2所示的人才培养模式。该模式面向国家和社会需求,以公共基础知识为起点,以人才专业核心技能为目标,通过多种手段依赖相关平台开展人才培养工作。①课程知识与能力体系。公共基础教育包括英语、政治理论以及教师职业道德,能够延展课程内容,平衡设置人文自然科学三类学科课程设置,为学生提供更加全面的培养。更重要的是通过对政治理论和教师职业道德的学习,能够更好地落实立德树人的中国特色社会主义教育事业的根本任务,符合时代发展和当代新国情的内涵。核心技能的培养主要包括专业知识、技术素养以及专业技能。专业知识涵盖的课程大体可分为三类:教育专业知识、信息技术学科专业知识、人工智能基础知识,知识结构体系较为完善。专业能力的培养由现代教育技术教育硕士学位的性质和培养方案的教育目标决定,可概括为教育教学能力、科研创新能力、学习发展能力。此外,在智慧教育的背景下,学校非常重视学生技术素养的培养,如资源开发能力、语言编程能力、网络及多媒体教学技术,技术素养能够有效促进教育改革,提高教育质量与效益。②培养手段与平台。由于课程体系中课程门类和课时数相对较少,使得学生从繁重的课程教学中脱离出来,从而提供了较丰富的时间使学生能够进行自由充分的发展。同时学校提供了多样化的培养手段,学生除了常规的教育教学实践手段外,还可以通过专业竞赛、科研项目、学术会议交流、参与导师学术研讨等手段掌握更全面的专业知识,获得更开阔的学术视野,从而为专业技能的提升奠定良好的基础。学校还围绕专业课程体系和人才培养工作建设了相关支撑平台,可分为通用教学平台和专业平台。其中通用教学平台能够支持学生校内外的教育教学实践,而专业平台则为学生提供了机器人与智能装备工程中心和VR实验室,能够较好地支持学生进行专业相关技能的实践和发展。

图2 现代教育技术专业人才培养体系

5 人才培养效果分析

向重庆市A大学现代教育技术专业共计28名硕士研究生发放问卷,其中男生6名,女生22名。通过前后测量表对学生入学前和入学后信息技术教学能力情况进行调查,取各维度下所有题目的平均分为该维度的总分,采用均值比较中的配对T检验方法,分别对8个维度总分的变化和39项题目得分的变化进行了统计。

5.1 7个维度总分变化对比及分析

从表3中可以看出,在经过完整的专业课程学习后,现代教育技术专业硕士生在各个维度上的得分均有上升,且除意识素养维度外,各维度标准差均变小,显著性低于0.05,表明课程体系设置下的教学实施有助于学生的教师能力水平提升,且得分更集中,即离散度变小。意识素养维度的得分由4.20变为4.33,且显著性为0.199,说明学生在课程学习后,该维度变化不大,且不显著。

表3 7个维度总分变化情况

上述数据说明,现代教育技术学生经过专业课的学习后取得了一定的效果,促进了职前信息技术教师能力水平的整体提升,尤其是教育教学知识、学科知识、教学设计能力、技术素养、课堂教学能力、教学发展能力等维度。

5.2 39道题目总分变化的对比与分析

5.2.1 平均分显著上升的题目

由前后测的39道题目的平均分变化情况发现,34道题目的分数显著上升,且均在4分以上。其中,有8道题目的平均分上升幅度较大,如表4所示。

表4 平均分上升显著的8道题目

从表4中可以看出,平均分上升幅度最大的题目来自教育教学知识、学科知识、技术素养、教学发展能力维度,这与其维度总分的显著变化的结果相一致。说明学校专业课程在促进学生某些维度下的能力确实有较好的效果。

5.2.2 平均分未显著上升的题目

在后测中有5道题目没有显著上升,如表5所示。5道题目全部来自意识素养维度,题目得分增长幅度较小,甚至部分有所下降,且显著性全部大于0.05。推测这5道题目得分变化甚微的原因可能在于:师生往往注重学科理论知识和技能的学习,而意识素养方面的内容较为抽象,师生对其概念、重要性、实施路径及评价标准没有清晰的认识。此类知识内容的传授在教师的课堂实践中或者教学设计中缺乏生动具体的内容来支撑。同时仅靠“言传”的方式,学生接收到的这类知识较为浅显,结果也显示后测中这5道题目得分增长甚微,甚至下降。

表5 平均分未显著上升的5道题目

6 研究总结与建议

本研究通过文献分析、专家咨询等方法构建了中小学信息技术教师能力量表,经过验证和修改,形成了信效度较好的评价指标体系。对A校的调查结果发现学生在经过完整专业课的学习后,在教育教学知识、学科知识、教学设计能力、技术素养、课堂教学能力、教学发展能力等6个能力维度获得了显著的提高,这得益于不同课程对学生多种能力的协同培养。课程不足之处在于学生意识素养维度得分未得到显著提高,该维度前测均值中除题项四外,得分均较高,说明学生在该维度下的能力已处于较高水平,只需继续保持学习即可。题项四包含信息技术学科教学所需的科学精神,如批判思维、创新思维、计算思维、终身学习意识等,该题项前测均值只有3.89,因此应着重加强此方面内容的学习。对比张波[13]等人智能教育型人才培养模式——BAES模式。发现该模式将教育技术专业与人工智能学科特点融合,构建了素养加技能的建设路径,以基础素养为起点,人才核心技能为目标,实现了专业课程体系重构,形成了基础素养培育类课程群、基础技术课程群、教育技术实验课程群、新工科交叉基础实验群,并为学生提供了多种创新实践平台,课程体系设置充分体现了智能时代人工智能教育人才培养特色,而A校课程体系设置稍显不足,缺乏对意识素养的重视。

育人先育己,高校教师首先要提高自身的思想政治修养,增强对自身职业的认同感和责任感。然后,从立德树人的教育理念出发,加强课程思政意识,在爱国情怀、文化自信、职业道德等层面充分挖掘与课程内容可以结合的育人元素,在教学设计中将其与课程内容进行有机结合,提高课程中蕴含的人文精神。同时,在教学实践中要采用适当的教学模式和方法,将内容生动深刻地呈现给学生,实现在传授知识的同时发挥育人功能的良好效果。

对于批判性思维的培养,现代教育技术任课老师可通过加强课堂的讨论交流活动。在讨论交流中,每个学生的知识结构存在一定的差异,合作性的学习活动得以展开。在这个知识交换的过程中,学生个体知识得到加工、检验和修正,破除思维定势,有效促进认知的深化,学生便具有了发现问题的能力,这有利于促进学生创新思维的形成。大学生创新思维的培养涉及多方面因素,李存金[14]等人通过实证分析充分说明了学校教育对学生创新思维能力的影响。学校首先需要搞好学科建设,为学生创新思维能力的提高打好基础[15]。从哲学角度讲,培养学生的创造性与弘扬学生的主体性有密切的关系,在教育教学中学生不仅是教学的对象,而且是学习活动的主体,传统的教学模式中的集体教学在照顾学生个性特点和学习差异方面有很大局限性,刻板的教学限制了学生学习的主动性和积极性,不利于创造性人才的发展。因此,教师需要在传统的集体教学形式外增加小组讨论等活动,这可以促进知识的交流传播,促进学生共同进步。在此基础上,教师应拓展课外活动,课外活动可以综合运用学生所学知识和技能,从而发挥他们的主动性和创造性。培养学生的学习兴趣,鼓励学生积极参加相关专业竞赛、科研活动,拓宽学生的眼界,提高问题发现意识,并为学生提供个性有效的学习支持,从而推动学生通过构思、推理和实践等过程促进问题解决,将问题发现的意识转化为问题解决能力,这对学生创新思维能力的提高非常重要。

具有创造思维,对信息的捕捉、吸收、运用也需要运用新的思维方式[16]。在信息社会背景下,计算思维将深度渗透到我们的生活,成为智能时代公民的重要技能。它是利用计算机学科领域知识,形成问题解决方案过程中的一系列思维活动,是信息技术课程标准中阐明的学科核心素养之一。它涵盖问题分解、模式识别、抽象、算法思维、迁移等一系列思维活动[17]。对于中小学生来说,计算思维的培养离不开可视化编程和实体编程教育[18]。作为现代教育技术专业学生同样要具备可视化编程和实体编程的能力。但A校该专业并没有单独开设编程语言的课程,如Python语言是以“信息技术教学设计与案例分析”课程为载体,通过混合式教学的方法进行学习,尽管拓展了学习时间,但学习效果得不到保证,同时也增加了学生的学习压力。因此,在课时充足的情况下,可单独设置编程教育课程,创设丰富的教学情境,更好地保证学生编程语言的学习效果,促进计算思维的养成。而单纯具有计算思维是不够的,更重要的是要具有计算思维教学能力。教师是影响计算思维落实和推广的重要因素,但目前教师大都缺乏计算思维的教学经验,在信息技术教学过程中对如何培养学生的计算思维存在困惑。因此,如何提高职前教师计算思维教学能力成为关键。计算思维属于抽象的概念,在具体教学过程中缺乏可操作性,需要培养学生对计算思维形成清楚的认识,针对能够根据计算思维分解的一系列思维活动进行相应教学设计。在教学实施过程中,为学生创造良好的学习氛围,促使中小学生将工具使用内化为利用信息技术解决问题的意识习惯,从而通过具体的学习活动有效地落实中小学生计算思维的培养。此外,通过访谈发现,大部分学生对于人工智能知识的学习大都停留在对基础知识、通识的了解层次,对于深层的程序实现和应用上缺乏系统深入的学习,归因为两点:一是该专业学生没有较稳固的对应专业的学习基础,二是学校只开设了普及人工智能知识的基础课程,缺乏创意编程、深度学习等实践应用类的入门课程,当学生踏入教学岗位后不利于人工智能课程的落实和推进,对其未来职业发展也是不利的。

7 结语

本研究的不足之处在于样本数量相对较少,但信效度分析的结果良好。基于学生核心素养,尝试构建了中小学信息技术教师能力量表。基于对前后测数据的分析发现,学生在经过专业课的学习后,大部分维度的能力得到了显著提高,但也暴露出问题,即学生的意识素养没有得到显著提高。但量表打分由学生自己评估,缺乏统一的标准。因此,分数只能代表学生自身的相对水平,学生走上教师岗位后才能真正发现自身水平和不足之处。研究本身旨在基于学生视角进行调查反馈,在小范围内揭示现代教育技术专业学生培养的现状和不足,并提出建议,以期为现代教育技术专业任课教师或学生提供教与学的经验,从而提高现代教育技术专业学生的信息技术教师胜任力,满足智能时代中小学生的发展需求。