人工智能教师的专业发展 | 成果导向的区域机制创新|人工智能|教学|教师|教研|教育|课程体系

一轮又一轮的培训接连不断，我们一直走在培训的大路上，却不曾想：我们为什么培训？培训的内容是否有用？甚至会不会南辕北辙？教师的成长，尤其是信息科技、人工智能领域的教师的成长，需要专业的发展规划、实施与评价。让我们直面如何从管理者、从教者两方视角来创新更有效的专业发展机制。

人工智能教师的专业发展

刘欢桐徐成刚林书兵

基于OBE-PRE模型创新人工智能教师专业发展机制

——以成果导向的区域教师AI素养提升为例

丛宏王爱胜

全域联动，开辟人工智能教师专业发展的新航线——兼评《基于OBE-PRE模型创新人工智能教师专业发展机制》一文

基于OBE-PRE模型创新人工智能教师专业发展机制

——以成果导向的区域教师AI素养提升为例

当前区域人工智能教师专业发展存在目标零散、成果转化不足、示范辐射薄弱等现实问题，这些是造成AI课程实施动力不足、点面差异的关键因素。本文以成果导向教育（OBE）为引领，融合TPACK、实践共同体、创新扩散等理论，构建OBE-PRE一体化的人工智能教师专业发展模型，由实践转化（P）、知识生产（R）、生态辐射（E）构成PRE递进式发展成果链条，搭建“筑基—深化—辐射”三阶专业提升路径，形成AI从教人才梯队、多级联动网络与全流程成果评价体系，由此推动教师从技术应用者向教学研究者、区域引领者转型，形成区域协同教研的AI教育新生态。

区域人工智能教师专业发展的现实困境与研究缘起

当前，我国中小学人工智能（AI）教育正从顶层设计向全域课堂落地不断推进，而教师在AI领域的专业能力、AI素养成为制约区域人工智能教育全面实施的重要因素。结合国内多地发展现状以及笔者所在区域前期开展的师资调研结果来看，当前区域人工智能教师专业发展主要存在三大共性困境：第一，发展目标离散，能力整合不足；第二，重视过程输入，忽视成果转化；第三，个体赋能为主，区域辐射薄弱。在此背景下，笔者借助成果导向教育（OBE）“以终为始、成果驱动、反向设计”的核心理念，构建了OBE-PRE模型，以PRE三阶培养路径推进成果生成，破解专业发展碎片化以及区域辐射薄弱问题，并依据该模型编制实施相应的人工智能教育教师培养计划，旨在构建完整的教师专业发展机制。

OBE-PRE模型的理论建构与实践基础

1.成果导向的人工智能教师专业能力系统培养

本研究遵循成果导向的教育主张，以最终能力成果为起点反向规划培养内容、实施路径与评价标准，整合TPACK理论、实践共同体理论与创新扩散理论，搭建起适配区域人工智能教师成长的多层级理论框架，实现理论与能力的协同发展。即将区域人工智能教师的专业成长划分为实践转化（P）、知识生产（R）、生态辐射（E）三阶逐级递进、闭环联动的核心运行主线，提炼形成PRE成果链，以此构建OBE-PRE模型（如下图）。三阶主体呈现“单向递进”+“反向赋能”的耦合关系：实践转化是知识生产的根基，知识生产是生态辐射的内容内核，生态辐射产生的区域反馈反哺课堂实践，形成动态循环的运行体系。

2.打好人工智能教师专业发展的实践基础

依据上述理论，笔者所在区域结合实际需求，系统设计了《中山市中小学人工智能教育教师培养计划（2025—2028年）》，希望构建人工智能教师成长梯队，确立专项教师基本能力，创建市、镇、校、教研体四环多级联动协同机制，为OBE-PRE模型的实施提供良好的实践基础。

基于OBE-PRE模型的人工智能教师专业发展实施路径

1.以PRE成果链理论架构人工智能能力测评标准

（1）实践转化

依据TPACK整合“技术—教法—学科知识”立体框架，聚焦教师AI原理、概念等知识，数据集构建、神经网络设置、模型训练等技能，设计思维、工程思维、模型算法及计算思维，人工智能应用边界、伦理价值观等课堂要素的把握与教学落地能力，提供教学设计、算法技术与评价方法的能力建构逻辑，破解教师单纯科普讲解、技术黑箱式应用等知行脱节问题。

（2）知识生产

以实践共同体理论为依据，以信息科技教师群体协作、经验共创为核心，引导教师在集体研修中通过小组合作分析教学内容、设计AI教学案例，并在教学中提炼自身隐性教学经验。

（3）生态辐射

依托创新扩散理论，通过先进案例、广普案例及可造案例等多层次阐释教育创新成果的传播路径、接纳规律与迭代逻辑，为区域推广、全域落地提供传播研究的学理依据。

为校验PRE成果链的理论成效，设计了《人工智能教师TPACK能力测评量表》。量表基于Mishra & Koehler(2006)TPACK框架，结合AI-TPACK理论与三年培养计划课程模块体系编制24道题目，采用Likert5点计分，含CK、TK、PK、TPACK四个核心维度，Cronbach's α=0.88。各维度测量目标与对应发展课程如下表所示。

2.构建OBE-PRE模型实施路径中的三阶递进培养体系

笔者基于OBE-PRE模型理论框架，结合所在区域教师专业成长规律与三年培养规划，构建“筑基—深化—辐射”三阶递进培养路径，将能力发展、成果生成、生态扩散的要求落实到培养的各个阶段中。

（1）发展基础能力，为实践转化提供支撑

筑基阶段对应实践转化环节，面向全市选拔人工智能学科种子教师，并开展集中研训。本阶段对标《广东省中小学教师人工智能素养框架（试行）》的要求，分两个层面推进实施。

第一层面，聚焦“意识理念+知识技能”。在意识理念方面，解读国家AI教育政策与省级课程纲要，帮助教师理解AI课程，建立“技术应用有责任边界、实践应用有正向价值”的教学意识。在知识技能方面，围绕数据、算法、算力三大核心要素分层促进专业发展：小学侧重图形化编程的AI应用探索，通过图像数据处理建立数据概念；初中侧重编程语言的智联网感知实验，理解算法逻辑与算力支撑的关系；高中侧重离线模型部署与算法教学转化，掌握抽象原理的课堂可视化方法。同步引入生成式人工智能辅助教学设计的实操训练，建立AI教学应用初步体验。

第二层面，聚焦“实践应用+专业发展”。在算力支撑方面，开展离线大模型部署与“教-学-评”一体化探究，解决学校端算力环境建设问题；在人机协同方面，以“从工具适应到协同创生”为主题，培养教师人机协同教学能力；在课程实施方面，开设AI课程可视化设计等课程，覆盖人工智能通识课教学全流程。

（2）应用于课堂实践，将教学成果转化为学习成果

依据学生认知发展规律与人工智能课程的要求，实施分层差异化教学，并为不同学段的教师匹配差异化“通识教育教学设计”等专业发展任务。本阶段依托课例观摩、同课异构、区域专题讲座等活动，组织教师以共同体为单位协同教研、互评打磨，将碎片化技能整合为系统化的课堂教学教师专业能力。

针对小学阶段教师，结合小学生具象思维的认知特征，研修聚焦开发生活化、体验式人工智能通识课例，侧重课堂趣味性、适配性。

针对初高中教师，结合中学生思维发展特点与课程标准要求，将实操应用内容延伸至离线大模型部署、机器学习、深度学习算法图形化教学应用等高阶领域，引导教师设计可提升学生实践操作与创新能力的项目式、探究式课程。

（3）辐射强化名师引领职能，启动全域生态共建

辐射阶段是教师身份转型与成果外溢的关键阶段，推动教师身份从“课堂实践者”向“区域引领者”转变，以四环联动、人才梯队协同机制全域推进。参训教师依托课例与教研资源，开展镇街示范课、专题讲座，组织片区、校级人工智能教研工作坊，落实“1带N”传帮带机制。在各类成果落地后，结合区域学情、硬件条件完成本土化改造迭代，逐步构建全域联动的人工智能教育实践共同体。

以PRE成果链，促进形成教师成果生成与价值扩散

1.将实践转化为成果，形成系列化的课堂教学课例

以经过课堂检验的优质课例为载体，开展优质课例展示与同课异构，这既是检验OBE模式实施成效的主要方式，也是教师TPACK综合能力的体现。

根据人工智能通识教育课程要求，明确素养导向、学段适配、可复制性原则，形成了分学段的系列课例。

2.将知识转化为成果，形成可迁移教研文本

以教学反思、教研案例、学术论文、实践报告的形式，实现隐性经验向显性知识的转化。引导教师以个人课例为研究载体，梳理设计思路与优化策略，凝练成果。

在教师专业发展研修的过程中关注教师多维度的量化表现，通过前后测情况动态关注教师的发展情况，将其作为项目的数据依据。同时，依托省教师信息技术应用能力提升工程专项课题以及市教育科研课题，积极转化教师的教研知识成果。

3.用生态辐射成果，带动区域可持续教研

以巡回示范课、联合教研为载体进行成果生态辐射，是优秀成果跨区域流动的核心策略。目前，已开展了多场市级示范辐射专场课，并以东区、南区为试点，成立了多个校级AI教研组，人工智能教育正从试点探索迈入区域成片推进阶段。

结束语

实践表明，OBE-PRE模型以成果导向教育为价值引领、PRE成果链为核心机制、三阶递进路径为载体，构建区域人工智能教师培养的完整闭环，可有效提升教师专业素养、产出丰富成果、培育区域教研生态，适配地市级区域培养需求。

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