新时代教师的使命与担当
03.
教师要在使命担当中求成长
承担社会职责、广泛参与公共生活对于教师而言不只是一种责任，其背后也蕴含着丰富的发展机会和资源。教师的工作容易陷于日复一日的工具性活动中，在教学技术化陷阱中，逐步成为只能授业解惑的经师。而传统的教师专业发展模式更多关注知识和技能的提升，只是不断帮助教师在技艺层面臻于极致，但却忽视了教师作为全人、作为知识分子的发展。
因此，使命担当本身给予教师新的生长机遇。一是教师在参与公共生活的过程中，能更为深入地探讨伦理、社会和政治尺度上的一般性、根本性问题，从而能超越一己之得失而在更广泛的制度体系层面去审视教育活动，从而浮现和彰显教师工作的德性维度；二是教师在承担社会责任过程中，能帮助其保持教育活动的开放性和创新性，并了解不同人群的教育立场，日本等国在教师专业发展活动中就安排有社会研修，目的就是让教师从社会其他部门需求来思考教育目标与功能；三是教师在践行服务国家使命过程中，能更深化对教师专业的身份认同，追问教育的意义及其终极价值。如果说教师的工作是去唤醒学生的生命感和价值感，那么使命担当则能唤醒教师的本真德性和精神主体。教师唯有在践行使命担当中不断认识自己、觉察自我并实现价值自觉，才能真正担负起学生引路人的角色。
做引领新时代教育教学的好教师
华东师范大学教师教育学院院长、教授周彬
新时代对教师提出了新的要求，教师的使命和担当也有了新的内容。成为引领新时代教育教学的好教师，需要每位教师的努力，但更重要的是努力方向是否正确、科学和有意义。在我看来，新时代教师们的追求应该是能成为一名真正的专业教师。
做一名专业教师，首先你得旗帜鲜明地为学生成长引路，也要为自己寻找到做这件事情的意义，那就是立德树人。只有当教师自己站位够高，才能够把学生成长过程看得够长远，也才不会拘泥于学生在学习过程中一时的过与错，以及暂时的得与失；只有当教师自己站位够高，才能够看到自己辛苦努力的意义所在，才不会计较眼前的大投入与当下的小产出。而且，把立德树人作为教育教学的根本任务，不仅因为立德树人在育人目标上很重要，还在于立德树人能够把我们具体的教育教学工作串连起来，具体的教学活动或者教学项目自然有着自己的教学目标，但这些教学目标一定要服务于更远大的理想或者更有意义的教育目的，否则再忙碌的教学活动与再繁杂的教学项目都实现不了更高层次与更加远大的教育目的，每堂课都有效并不等于学科系统学习就有效了；每个知识点都掌握了并不等于学科综合的问题就解决了。
做一名专业教师，你得具备不可替代的专业知识，这样的知识既不完全是学科知识，也不完全是如何上课的教学知识，而是把两者融会贯通的学科教学知识。不少教师自己会做题，但是不知道怎么教会学生做题；也有的教师课上得很精彩，但这份精彩始终属于自己，并没有在学生学习表现上显现出来。之所以出现以上两种情况，是因为不管是教师努力掌握学科知识还是教师努力实践教学知识，都只是如何让自己变得优秀起来，而教学需要的是教师如何把自己的优秀“应用”起来，这就需要教师用教学知识去转变和转换学科知识，从而让专业的、尖深的学科知识不再表现得那么“狰狞”，那么不近人情。正是通过教师对学科知识的转变和转换，让“并非专属于这一学科的学习者”（学生）能够轻松自如地进入学科知识的世界，慢慢地让自己也变成专业的“学科专家”。
做一名专业教师，你得掌握这个专业领域中最为先进的教学工具和教学技术，从而让自己的教学活动分享技术发展带来的红利，让课堂教学变得更富有现代化的气息。有的教师说，我的课堂根本不用那些花里胡哨的教育技术，也没必要用那些高大上的教学设备，同样可以让学生考出好成绩来，同样可以达成课堂教学的育人目的。话虽然这么说，但你不得不承认，通过简单的黑板等教具加讲解获得的知识，和通过现代化教学工具呈现和体验而获得的知识，可能知识的数量是一样的，甚至前者更多一点，但对学生的影响却完全不一样。而且，如果只是停留在学科知识传授和训练这个层面，可能低技术教学和高技术教学在目标达成效果上的确差不多，但如果把课堂教学的目的上升到学生高阶思维的培养，上升到学科核心素养的发展，上升到对学科美学和生活美学的培育，这时候低技术教学的劣势就显现无遗了。通过疫情期间大规模在线教学的体验和实现，大家普遍感觉到技术是服务于课堂教学的，而且技术是越使用越有利于课堂教学，从“技术畏”走向“技术控”既是对课堂教学的赋能过程，也是教学乐趣之源。
做跟上新时代的好教师对我们还有很多很多的要求，但仅仅就教学变得更加专业来讲，让我们的教学目的跟上时代的需求，让我们的学科教学知识跟上学生发展的需求，让我们的教学工具跟上教育发展的需求，这不仅仅是提高教学效率的需要，也是让我们的工作变得更有价值，让我们的人生变得更有意义的需要。
成就自己照亮学生
中国人民大学教授程方平
又一个教师节来临，看到学生和朋友的问候，心里很开心，这是其他行业的朋友们很羡慕的事。一个人的幸福感不仅来自丰衣足食，不仅来自做事成功的喜悦，不仅来自同行与社会的认同，还来自自己的理想能够扩大和延续，而后者正是当教师得天独厚的收益。因此，教师的价值不能用金钱来衡量，其地位自古以来与天地君亲并列，成为支撑社会文明不断延续和发展的柱石。
在不断升腾的物欲和虚浮之中，人们的幸福感被俗尘污染了，似乎权钱和虚名更令人羡慕。人们称教师是“红烛”或“人梯”，过去我们倍感自豪，而现今却常有叹息：照亮了别人，牺牲了自己，我们的价值何以体现？作为教师，正道而行，很难会大富大贵。但大富大贵就幸福吗？能照亮别人的红烛，就不能先照亮自己吗？可见，作为“红烛”仍然有自身的价值和优势，作为知识、技能和道德的引领者、传播者，教育者的优势和独特性首先不应被自己忽视，要使自己能够超越世俗的价值判断，成为最懂得追求幸福的一批人。否则，我们就很难给予学生正确和有益的指导，甚至会因狭隘和浅见误导后人。
作为教师，须明道、知敬业、会学习、有高于世俗的自期，故而才能有引领学子的本领，有行为世范的资本。照本宣科、执着分数、追逐虚名常会异化和扭曲我们的本心，使我们偏离学为人师的初衷。
有一首歌唱的是“长大后我就成了你”，记述了许多人选择当教师的心路历程，纯洁、美好、感人至深，体现了文明延续的希望，证明了因平凡而能铸就伟大的人类逻辑。作为教师中的一员，我们只是沧海中的一滴，但由我们聚成的大海可以承载所有的人间奇迹。
从新教师到老教师，教师的成长需要国家和社会的支持，也需要我们自己的坚守和努力。要相信，每一位普普通通的教师都可以成长为学者、教育家、科学家、艺术家，或方方面面的专家，因为，我们的特长应该就是懂得如何学习、成长和正确地规划自己，并要把这些知识和能力分享给我们的教育对象。
有许多著名的成功者或伟大人物，都曾把教师视为再造父母。而这些被称之为再造父母的教师，很可能不是大学教授，而就是我们的中小学教师。这再造之功可能会源于我们的一次倾听、一次家访、一次指点、一次真诚的微笑、一次善良的呵护、一次严厉和认真的批评。对教师而言，这可能是平平常常的工作，而对于学生却可能是受益终身的启迪。与此同时，我们也在成长，形成属于我们自己的教育教学经验和体系。每一位教师都可以书写自己独特的教育诗篇，在诗化的教育生活中成就我们自己。
作为个体的教师，我们已经很了不起，而融入集体的教师，更有发展的条件和潜力。若能珍惜和参与教师群体的共同发展，则互助和砥砺会使我们“左右逢源”、充满活力。中国的教师自古就有见贤思齐、相观而善的优良传统，这也是中国的教师发展优于西方的独到之处。
作为教师群体的一员，我们不仅要为争取应有的社会地位、生活待遇、发展条件不断努力，更要认真负责地审视和认识我们自己，辨明属于我们自己的发展和幸福之路，方能更好地融入国家和人民的教育事业，同时能更好地成就我们自己。
只有热爱和懂得教育的人，才能懂得如何做一名合格的教师，并能在清寒和平凡的工作与生活中感受到纯粹的幸福，生发出无限的人生和教育智慧，发现自己不可限量的发展潜能。
每过一次教师节，我们的教龄又增长了一岁。每迎接一批新生，我们的生命似乎又年轻了几年。有时我们会忽略这些神奇的感受，而随着时间的延续，就会发现当教师真的很好。
社会担当：新时代教师的使命
省特级教师、杭州市天长小学校长楼朝晖
今年年初，一场突如其来的新冠肺炎疫情给教育教学带来了新的挑战：学校教育教学工作产生巨大变化，线上教学质量、网络课程建设等都引发了社会各界的讨论。复学后，教师将如何应对新时期下的教育问题，担当起筑梦育人的崇高使命？这样的命题更是对教师的专业能力、视野、胸怀提出了新的要求。
面对中国教育变革的新挑战，我们在思考——教师究竟应该以怎么样的形象为社会变革作出更大的贡献？教师应该规划怎么样的成长路径来丰盈自己的精神世界，以此来赢得社会的尊重，从而发挥更大的教育力量？杭州市天长小学一直以来把教师教育作为学校发展的立身之本，并根据每一阶段学校教师发展的需要，不断创新发展方式，健全教师发展机制，引导教师们争做“四有好老师”，全心全意做学生锤炼品格、学习知识、创新思维、奉献祖国的引路人。
1.公益行动丰盈精神
我们认为，教师的仁爱之心，体现在一件件服务社会的具体行动中。长期以来，天长小学坚守公益教育使命：80年校庆的民工子弟学校一天公开课，90年校庆特级教师公益课，差异教育成果对接省市推广，鹤峰、雷山的脱贫送教，凉山、海西的教育扶贫，景宁畲乡的结对帮扶……将天长精神和力量带到更多更远的地方，展现了天长团队的社会担当。
受疫情影响，暑期众多杭城学子面临无处可去的问题，天长小学发起了“仲夏书屋”公益阅读行动。全校多名教师策划、组织、参与了此次行动，为杭城学生打造了一处链接学校、家庭、社会资源的阅读教室，丰盈了孩子的假期生活。天长教师志愿者们也自发地参与到各种社会公益活动中。
今年教师节前，天长小学更是发出倡议：本校教师每年参与公益行动时间不少于12小时。我们相信，教师的公益行动是培育“仁爱之心”的路径之一。在承担社会责任、服务奉献的经历中，教师自身也获得了成长。
2.区域交流提升视野
让教师更好地为学生服务，如何提高水平、提升视野呢？在天长，教师们有多种路径选择——支教交流、岗位历练、教育交往。学校以提升教师教学服务品质为目的，培养了一大批深受学生和家长喜爱的好教师，并向区域教育中其他薄弱学校大量输出骨干教师，参与支教交流。
近年来，在学校先后输出的30余名骨干教师中，大部分支教教师都在各自交流的学校承担了行政管理的工作。学校还举办了校际教师风采展示活动，一方面传承了“大气开放，追求卓越”的天长精神，另一方面更将学校差异教育理念传播、推广出去。
教师的交流不局限于区域内，更走向国际。学校先后有4名教师远渡重洋，将差异教育成果远播四海。学校还通过“同步课堂”增强与农村学校的交流。只要有条件，学校就会通过“云视频”将课堂同步给千里之外的多所农村学校，实现结对帮扶、交流共享。
支教交流活动不仅为促进区域内教育均衡发展作出贡献，而且让支教教师们主动地承担起“传播教育理念，促进教育公平”的责任，增强了教师的使命感。精心教书、潜心育人，需要广大教师将社会担当的使命感融入教育教学的全过程。躬身实践，用自己的模范行动，为儿童树立榜样。30年来，天长小学一直坚守“差异教育研究”初心不改，学校教育教学工作始终围绕一个关键词“差异教育”进行实践，坚信学术改变日常，研究改变思想，创新改变行动。
来源|浙江教育报
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人工智能时代教师教育创新发展路径与趋势研究
人工智能新技术、新工具和新理念深度融合于教师教育，为教师教育创新发展提供支撑，推动了教师教育模式丰富化、教育环境智能化、教育资源多样化、教育师资多元化以及教育测评精准化。从外部来看，科学、稳定和统一的教育政策能为教师教育良性发展提供支持，良好的教师教育环境则是教师教育发展的基础；加强教师教育内涵与外延建设，在提升教师研修质量的同时，加强技术支持的教师研修的研究[7]；打造教师教育创新团队和品牌，为教师教育发展提供自下而上的牵引力，从而引领教师教育发展；以职前职后一体化的理念创新教师教育模式、课程、环境、资源、师资和评价，依托师范专业认证，加快构建新时代教师教育体系，并持续创新教师教育，从而最终实现建设高素质专业化创新型教师队伍，培养卓越师范生和专家型教师，助力教育现代化建设。
三、人工智能时代教师教育发展趋势
应用人工智能助推教师队伍建设，将智能技术与教师教育诸要素深度融合，推动教师教育发展。未来人工智能技术与教师教育深度融合，必将深度创新教师教育变革与转型，形成一种全新的教师教育生态。
(一)教师教育模式丰富化，校企协同走向深度化
人工智能时代教师教育面临转型与变革，主要体现在三个方面：第一，教师需求正从数量到结构和质量的变化；第二，教师的学习要求从学历达标到素质提升的转变；第三，教师素质从单一技能向研究型、专家型的转变。在此背景下，以终身学习、泛在学习理念和智能移动技术为支撑的教师职后教研模式，如远程同步课堂、手机课堂直播、网络名师工作室、技术支持的教师工作坊等，正逐步推动教师职后研修走向数据化和深度化。在师范生培养方面，面对职前教师实践技能不足的问题，融合高校（University）、政府部门（Government）、中小学（School）的U-G-S模式在师范生培养中得到应用[8]。在产教融合背景下，以智能技术为支撑的教师教育产业学院育人模式逐步走入教育者的视野，依托产业学院建设，加强校企协同创新人才培养，提高实践教学质量，提升师范生职业技能和素养，而这一模式正成为解决当前师范生实践技能薄弱的新途径，在高校中获得关注。
(二)教师教育环境智能化，全面支持教师专业发展
（三）教师教育资源多样化，个性化深度学习成常态
教育中，智能技术与工具催生大量优质教育资源，有力支持资源共建共享，扩大了优质教育资源覆盖范围。学习者无须复杂的设备，使用智能移动终端即可获取智能APP工具，支持自主与合作学习；应用开放、共享的生态理念，推动市场参与教师教育资源建设，将行业、企业、政府部门纳入资源建设队伍，拓展资源供给渠道，丰富资源数量。在此基础上，借助学习分析技术、智能导师系统通过对学习进行诊断，推荐针对性的学习路径与资源，实现高度个性化的学习。例如，针对在线学习中学习者学习迷航这一问题，AI智能教师扮演个性化问题解决的智能导师，应用知识表征和知识图谱技术，为学习者推荐个性化的学习路径和符合认知特点的学习资源[12]；再比如，通过为师范生/教师进行精准画像，推荐符合其学习特点和需求的学习资源；借助大数据优势，建立一体化的学习资源库，支持职前职后一体化学习[13]。
（四）教师教育师资多元化，人机协同教学成标配
人工智能技术有助于解决教师教育师资短缺的问题，为教师职业发展提供新平台与工具。借助智能化的工具，可打破学科、专业、行业界限，将行业、企业领域优秀人才引入教师教育领域，专业人员通过远程或“虚拟”的方式走入课堂，引领教师专业成长。另一方面，余胜泉等人提出未来将是人工智能与人类教师共同协作的时代[14]，目前在国际上已有研究者进行了探索，例如：Rubio应用智能导师系统以支持学生协作学习[15]，Walkington开发了智能机器人系统，以辅助学生开展个性化的学习[16]。在人机协同育人过程中，人工智能机器可扮演出题和批阅的助教、学习过程数据的采集师与分析师、智能学习伙伴、教育决策助手[17]，而教师则扮演学习中的导演、教练、设计师的角色，对学习进行决策、指导、设计，承担需要运用人类智慧才能胜任的工作。通过人机优势互补，共同推动教师专业成长。
（五）教师教育测评精准化，助力职前职后紧密衔接
教师职前培养与职后培训相分离是教师教育中亟待解决的问题之一[18]。所谓职前职后一体化,就是解决好职前职后教育的衔接问题。依托智能技术开展教师教育精准测评，有助于推动教师教育职前职后一体化发展。一方面，建立具有连贯性和一致性的职前职后一体化机制，搭建基于云计算和大数据的教师教育云档案系统，将师范生学习特点、课程、成绩、实践项目、学习成果等数据存储于云端，依托大数据实现精准测评，找到知识和技能的薄弱点，制定具有针对性的职后培训方案，实现职前职后无缝紧密衔接。另一方面，在职后发展阶段，建立持续获取和分析教师学习数据机制，搭建职后培训学习平台，不断完善和丰富职后学习数据，通过大数据分析对教师进行画像，从而精准支撑教师职后培训。基于上述方法打造一条贯通职前职后的教师专业发展之路，推动职前职后一体化，助力教师专业化成长。
四、人工智能时代教师教育创新发展建议
（一）树立教师教育生态意识，建立智能教师教育发展愿景
教师教育是一个复杂的系统。从阶段来看，既涉及职前阶段又涵盖职后阶段，并且二者有机结合构成一个统一整体；从参与对象来看，包括教育部门、大学及科研院所、中小学、企业；从范围来看，涉及区域内的合作、区域外的协同以及区域内外的协同；从研究的角度来看，涉及教师教育理论、实践与技术。因此，推动智能时代的教师教育创新发展，首要的是建立教师教育生态意识，用开放、融合、跨界、数据化的“互联网”思维重新审视各要素的内涵及关系，运用平台思维推动教师教育顶层设计，应用跨界思维实现多方力量的高度协同，以数据思维为教师教育提供精准支持、融合用户思维真正实现以“学生为中心”“素养为基、能力为本”的教学与培训，以此建立智能教师教育发展愿景与行动。
（二）从学校、课程与课堂发力，推进人工智能真正走进教师教育
本研究认为，实现人工智能走入教师教育包括三个维度：人工智能教育进学校、进课程和进课堂。从学校层面来看，建设智能化的校园、学习平台，为智慧学习提供环境支撑，这是人工智能融入教师教育的基础。从课程层面来看，祝智庭提出智能教育包括智能技术支持的教育、学习智能技术的教育和促进智能发展的教育[19]，人工智能时代的教师教育涵盖上述三个方面。因此，在教师教育课程中将人工智能本身作为学习内容，帮助教师掌握人工智能的内涵、特点和趋势，以此推动人工智能教育融入课程。从课堂层面来看，应用智能技术支撑教学将是未来需要重点关注的方向，这是人工智能教育真正的主战场。
（三）提升教师创新设计思维，助力教师适应智能时代角色转型与变革
人工智能时代，教师角色正面临转型与变革。美国《教师标准》提出“设计者（Designer）”将是未来教师的重要角色[20]。《2019年地平线报告》（高等教育版）认为教师教育正逐渐从技术应用的取向转变为设计思维方法取向，助力教师成为更具创新力的教学设计师[21]。新时代，教师不仅需要技术整合应用的信息化教学能力，更亟须一种指向为教学变革而设计（DesigningforPedagogicalChange）的创新设计思维。对此，在职前培养和职后培训中，要以智能学习环境为支撑，创新课程内容，将设计思维的理念、方法融入其中，帮助教师掌握创造性设计教学的使能手段，以此培养面向智能时代的创新型人才和创新型教师。
五、小结
人工智能时代，新技术、新工具和新理念为破解教师教育发展困境提供了支撑，必将推动教师教育模式、环境、资源、师资以及评价的深度变革，但需要反思的是，实践中不能陷入“技术中心”的境地而盲目应用智能技术。需要指出的是，人工智能教育应用的核心是设计，把适合机器的事情交给机器做，把适合人做的事情让人去做，把人机结合起来做得更好的事让人机一起做，以创新设计的理念引领技术工具高效应用，真正实现人工智能为教育赋能的价值。
[2]赵春，卢蓓蓉，秦虎，等.数字化时代的教师教育：以“下一代互联网教师教育创新支持系统应用示范”项目为例[J].远程教育杂志，2011，29(6)：10-17.
[3][9]杜玉霞.基于“互联网+”的中小学教师信息化教学能力提升研究[J].中国电化教育，2017(8)：86-92.
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[21]ALEXANDERB,ASHFORD-ROWEK,BARAJAS-MURPHYN,etal.HorizonReport2019HigherEducationEdition[EB/OL].(2019-04-25)[2019-09-20].https://library.educause.edu/-/media/files/library/2019/4/2019horizonreport.pdf?la=en&hash=C8E8D444AF372E705FA1BF9D4FF0DD4CC6F0FDD1.
朱龙（1988—），男，汉族，湖北黄冈人，博士，讲师，主要研究方向为信息化教学创新、教师教育信息化。返回搜狐，查看更多
人工智能赋能教师教育：基本逻辑与实践路向
近年来，自然语言处理、机器学习、人脸识别等智能技术快速发展，促使教育信息化逐渐呈现智慧特性，人工智能赋能教育创新发展已成我国教育改革的关键抓手。传统信息技术逐步实现智能升级，技术赋能教师教育的形态也实现重大变革。2018年，《教师教育振兴行动计划（2018—2022年）》推出“互联网+教师教育”创新行动，并强调应充分利用大数据、人工智能等新技术，助力教师教育理念与模式变革，推进教师教育信息化建设与应用。2022年，《教育部教师工作司2022年工作要点》指出，“推进第二批人工智能助推教师队伍建设试点工作，开发和应用教师智能助手，探索开展教师智能研修，推广完善‘双师课堂’。”基于此，本研究尝试聚焦人工智能赋能教师教育这一议题，理顺人工智能赋能教师教育的基本逻辑，并面向中小学教师群体开展问卷调研，从而进一步挖掘人工智能支持下教师教育变革所面临的现实困境，归纳提炼人工智能赋能教师教育的实践路向，以期为新技术时代教师教育变革提供有益参照。
一、信息技术赋能教师教育的历史变革
随着信息技术的不断升级与发展，一些具有“类人功能”的智能产品逐渐应用于教育教学领域，促使教育信息化样态逐渐具有智能属性。就教师教育而言，信息技术赋能教师教育的历史进程主要经历了三个发展阶段。
（一）电化教育时代：信息技术赋能教师教育的初步探索期
1978年4月，全国教育工作会议指出，应充分利用广播、电视等工具，大力培训师资。此次会议不仅有力地推动了我国电化教育的发展，也促进了广播、电视等现代化技术手段在教师教育中的应用，开启了信息技术赋能教师教育的初步探索。1981年10月，教育部颁文要求“发挥电化教育在提高师资水平中的作用”。20世纪80年代中后期，随着计算机技术和网络通信技术的不断进步，信息技术赋能教师教育的工具与方式逐步得以拓展。1996年，《中小学计算机教育五年发展纲要（1996—2000年）》指出，应面向师范生开展相关培训，提升计算机辅助教学的知识与技能，并强调教师需对计算机等电化教育教学手段予以掌握。归纳来看，在电化教育阶段，教师教育的实践理念与行动方式逐渐融入技术元素，但这一时期教师教育存在着信息共享滞后、技术应用水平低下等诸多问题，教师教育过程与投影、录音、录像、电视、计算机等传统教育技术媒体之间的融合尚处于浅层阶段。
（二）教育信息化时代：信息技术赋能教师教育的快速发展期
21世纪初，我国的教育信息化发展较为关注项目及工程建设，以远程教育、开放教育等方式为依托，致力于提供多样化的教育信息化服务。在教育信息化背景下，我国教师教育理念与方式发生重大变革，信息技术赋能教师教育也逐步从电化教育时代迈向教育信息化时代。2002年，教育部发布《关于推进教师教育信息化建设的意见》，对教师教育信息化原则、目标以及具体举措等诸多方面作了基本要求，为我国教师教育信息化快速发展奠定了行动方向。随后，我国教师教育信息化建设开始逐渐关注宏观指导与项目实践相结合的推进方式。《2009—2012年中小学教师国家级培训计划》等文件以具体的实践项目来推动教师教育信息化。随着互联网、云计算等技术的快速发展，教师教育体系也积极顺应信息技术发展趋势，致力于培养具有信息化教学技能的新型师资。但由于这一时期信息资源良莠不齐，教师教育过程的数据挖掘和分析还相对滞后，对于硬件设施投入与建设的关注高于软件设施，教师教育课程资源尚未实现有效的区域联通。
（三）“智能教育”时代：信息技术赋能教师教育的战略转型期
2017年，《新一代人工智能发展规划》中明确提出，应利用人工智能技术满足社会大众对于教育、医疗等方面的民生需求。随着机器学习、智能感知等智能技术与教育教学的整合成效逐渐凸显，2018年，《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》中更是强调应提升教师对于人工智能的胜任力与适应力。2021年4月，教育部发布《关于开展第二批人工智能助推教师队伍建设试点推荐遴选工作的通知》，强调应通过建立师范生大数据评价管理机制、创新“人工智能+教师研修”模式等手段，促进人工智能、大数据等技术与教师队伍建设的有效整合，助推教师教育理念与模式的智能转型。此外，人工智能与教师培训的整合也逐渐得到广泛关注，2021年5月，教育部、财政部发布《关于实施中小学幼儿园教师国家级培训计划（2021—2025年）的通知》，强调应推进人工智能与教师培训融合发展，形成人工智能支持教师终身学习的新机制；《教育部教师工作司2022年工作要点》亦强调应推进人工智能助推教师队伍建设，发掘推广一批人工智能助推教师队伍建设的先进典型，推进教师资源数字化建设和教师队伍数字化治理。
二、人工智能赋能教师教育的基本逻辑
在“人工智能+教师教育”生态系统中，信息技术能够对教师教育的课程设置、教育模式、评价方式、应用实践、培训和终身学习等方面产生影响，解决教师培训方式变革以及教师教育的管理问题也是推进人工智能与教师教育体系深度融合的关键。
（一）课程层面：智能资源共享赋能教师教育课程体系完善
教师教育课程是构成教师教育体系的重要内容，这也是人工智能赋能教师教育的基本着力点。人工智能在资源推荐、资源整合等方面具有智能特性，人工智能赋能教师教育的一大优势在于可通过智能资源共享推进教师教育课程体系趋向完善。首先，人工智能可为教师教育课程资源的开发与获取提供技术保障。可通过智能化资源开发平台，设计与整合海量教案、课件、课堂实录、习题等教学资源数据，且利用大数据的智能匹配与分析功能为教师筛选出最优质的课程资源并为其推荐最适切的学习资料，有助于为教师专业发展提供精准化的培训课程资源。例如，华中师范大学“现代教育技术应用”课程通过引入虚拟仿真实验和桌面VR交互一体机，促进师范生自身学科内容与新兴形式资源的融合，设计、开发和生成多种沉浸式、交互式的教学资源。其次，人工智能可助力教师教育课程管理建设。基于智慧课程管理系统为教师及教师教育者提供留言、点评、交流、反思等信息共享功能，可实现海量的教师学习行为数据的精准采集与分类，并利用数据分析与共享技术为教师教育者改进课堂教学方式与内容设计提供证据支持。归纳来看，智能资源共享本身是一种信息共享，有助于拓展教师教育课程学习的资源内容与空间场域，此为人工智能赋能教师教育的课程逻辑。
（二）评价层面：机器学习赋能教师教育质量精准改进
机器学习赋能教师教育质量精准改进可被视为人工智能赋能教师教育评价的重要环节。首先，机器学习有助于实现教师教育过程性数据的精准挖掘。长期以来，教师教育质量缺乏相对全面的评价标准，教师教育质量评估往往侧重于结业考评、期末考评等总结性评价方式，较为忽视教师教育过程的数据记录与信息采集，教师教育者可能对于自身教学过程中的潜在问题也难以发觉。其次，机器学习立足于对海量数据全生命周期的伴随式采集、深度挖掘与分析，其能够通过挖掘数据背后的潜在关系，不仅能够实现基于理性证据的科学决策，也能够为教师教育质量的精准监测与改进提供实践路径。机器学习可通过智能传感、人脸识别、图像识别等技术实现在线教师教育数据、线下教师教育数据的有效采集与智能分析，有助于以大数据分析方式来可视化呈现教师教育质量分析结果。基于质量分析结果，教师教育者能够迅速识别其教育教学的缺点，并能够有针对性地予以改进，进一步掌握当前教师教育课程、管理、实践等方面存在的实质性不足，这为教师教育质量的精准改进提供了诸多便利。例如，黄慕雄等人以广东省教师教育大数据智慧系统为例，构建了一种多源多层的教师专业发展分析模型，采用较为成熟稳定的协同过滤推荐算法综合分析并精准制订培训发展方案，是满足教师培训机构为教师智能化制订培养方案需求的部分体现，为精准评估与改进教师教育质量提供了有效支持。
（三）管理层面：智能决策助力教师教育治理机制重塑
人工智能拥有规模化数据、深度学习算法以及高度计算力，其通过科学规范的数据聚类、数据认知、决策优化等过程，挖掘数据的复杂性关联和潜在价值，使智能决策得以实现。首先，智能决策为以单向性、强制性及刚性为核心特征的传统教师教育管理模式走向科学民主式的教师教育治理模式提供了重要支撑。基于智能决策理念的教师教育治理将由经验走向循证，经由“提出问题—获取证据—评价证据—应用实践—效果评估”科学流程，自始至终指向准确和明智的最佳教育证据筛选与应用，保障教师教育决策有据可循。其次，智能决策本身体现了一种数据治理的理念，其以规模化数据和智能算法为中介，促进教师教育决策过程由单一主体决策走向基于数据智能的多主体协作，有利于教育行政部门、教师培训机构、学校等决策主体构建基于证据的教师职前职后一体化协同机制，教师教育的决策者、参与者可通过协同完成数据收集、表征、组织、分析、交流等环节，精准定位并预测教师培训的需求与供给状况，尤其是应真正关照乡村学校在职教师专业发展的个性化需求，最终生成兼具技术理性与人文关怀的教师培训与研修方案。
（四）培训层面：智能互联助力教师培训空间极速拓展
自20世纪末《中小学教师继续教育规定》颁布以来，我国教师培训的规模、经费投入、相关制度和体系建设等飞速发展。然而，不少地区的教师培训工作也暴露出一些现实难题，如对教师培训的需求分析不够细致与准确、培训内容重复与泛化、培训空间满意度不高等。随着深度学习等智能技术的发展，教师教育空间将逐步实现虚拟空间与物理空间的无缝衔接，智能互联助力教师培训空间极速拓展成为现实。首先，基于智能互联理念的教师研修平台进一步提升了教师培训的针对性与有效性，有助于创设沉浸性更强的线上虚拟研修空间与“双师课堂”教学空间，可实现对教师认知结构、教学行为、教学风格与专业能力的智能监测与精准诊断，并实现精准化的课程推送、个性化的助学支持。其次，基于智能互联的教师培训助手系统为教师培训目标的实现释放了工作空间。AI教师能够将教师培训者从琐碎的机械性行为中解放出来，教师培训者将拥有更多的“自由时间”，这使其可以在更充分的自我认知基础上，更多反思教师教育课程设计、实践应用、沟通协作等方面的教师培训问题。再者，基于智能互联的跨区域培训云平台有助于拓展教师专业学习空间。“智能+教育”模式打破了教师培训的时空局限，进一步增强了教师培训的灵活性，有助于实现跨区域的教师培训新机制，有助于打造线上线下一体化的教师培训新机制，这对于实现偏远、贫困、落后地区教师教育与发达地区协同发展具有重大意义。例如，依托统一的宁夏教育云在线互动课堂平台，宁夏尝试推进名校名师与普通教师开展线上师徒结对，组建专业成长共同体，利用在线互动课堂、名师网络工作室等，实现城乡教师“智能手拉手”。
三、人工智能赋能教师教育的现实困境
遵循前文所述的人工智能赋能教师教育的基本逻辑，本研究基于教师教育体系构建的实际现状，从课程层面、评价层面、管理层面、培训层面出发，结合对10位区域教师进修学校管理人员、教师教育领域学者、中小学校长的访谈结果，编制了“人工智能支持下的教师教育改革调查问卷”。除基本信息题项、多选题“您认为人工智能支持下的教师教育可能存在哪些问题？”之外，问卷中各题项均采用李克特五点量表形式（从非常不符合到非常符合）予以呈现。首先，选择江苏省W市90位中小学教师进行预调研施测，基于预调研样本数据，对问卷进行信效度检验。数据分析结果显示，整体量表的KMO统计值为0.95，Bartlett球形检验结果的p值＜0.001，表明问卷适合进行因子分析。对整体问卷进行探索性因子分析，抽取出4个公因子，累计方差解释率达到86.26%，表明因子结构较为可靠。依据因子载荷图可知，题项A1到A4构成课程维度，题项B1到B3构成评价维度，题项C1到C4构成管理维度，题项D1到D3构成培训维度，与本研究对人工智能赋能教师教育的基本逻辑的分析框架相一致，表明问卷具有较好的结构效度，可作为正式调研问卷。
之后，基于正式调查问卷，本研究选取浙江、江苏、上海等教育与经济发达地区的中小学作为调研学校，面向中小学教师投递电子问卷，调研结束后，回收有效问卷527份。本研究利用Cronbachsalpha、CR、AVE值检验问卷信效度。整体量表的Cronbachsalpha值为0.966，各分量表的Cronbachsalpha值在0.89与0.97之间，证明问卷具有较好的内在一致性信度；验证性因子分析结果显示，各分量表的CR（组合信度）取值范围在0.79与0.86之间，表明量表的组合信度较好。各分量表的AVE值均大于0.5，表明量表的收敛效度较好。此外，验证性因子分析结果显示，模型拟合较好，RMSEA、CFI、SRMR指标均达到测量学标准（RMSEA＜0.08；CFI≥0.90；SRMR＜0.06）。综合上述分析结果，可知问卷通过了信效度检验。
人工智能支持下的教师教育现状的描述性分析结果如下。总体而言，人工智能支持下的教师教育现状的均值水平为3.85，除评价层面以外，各子维度（课程层面、管理层面、培训层面）的均值水平均在4以下，由此可见，当前教师对于融入人工智能的教师教育、职后培训的感知情况并未达到理想程度，人工智能在推进教师教育改进方面尚存较大空间，因此，仍需进一步探索如何利用人工智能优化区域教师教育体系，提升教师教育的有效性、针对性、科学性、智慧性。在此诉求背景下，精准分析人工智能赋能教师教育变革所面临的现实困境，则成为归纳和提炼人工智能赋能教师教育实践路向的关键之举。具体而言，本研究将进一步结合调查分析结果，围绕课程、评价、管理、培训四个方面剖析人工智能赋能教师教育的现实困境（见图1）。
图1人工智能赋能教师教育的现实困境
（一）教师教育课程体系难以适应智能时代教师专业发展
在智能时代，教师教育的内容正发生重大变革，人工智能已成为教师教育工作的得力助手，开设一系列面向教师的人工智能课程具有一定的必要性。但就我国教师教育课程体系而言，其目前尚难以适应智能时代教师专业发展。首先，在课程层面，区域教师教育课程建设缺乏较为统一且清晰的课程标准，区域教师教育的课程科目、结构和类型较为单一的现象时常出现。而且，本研究调查结果显示，55.79%的教师认为，教师教育课程内容与教师所需的智能教育素养脱节；题项“教师教育的课程内容能够满足您的实际需求”均值为3.91。由于受人、财、物等多方面资源的影响，教师教育课程理念的变革难度相对较大，即使是面对人工智能等新技术的冲击，教师教育课程建设也具有滞后性与保守性，融入人工智能教育内容的教师教育课程特色难以有效凸显。其次，在教学内容方面，目前不少地区的教师教育教材体系陈旧，教学内容未能结合智能时代所需做到有效更新。数据分析结果显示，题项“当前的教师教育课程关注如何让教师有效应用人工智能产品”及“学习教师教育课程能够提升您的智能教育胜任力”的均值水平分别为3.95与3.94，这表明教师教育课程体系与人工智能等技术知识的融合力度与成效不足。再者，在教学方面，受困于不少教师教育者、受训在职教师及师范生的技术接受与整合能力存在欠缺，教师教育课程教学缺乏具有足够信息化胜任力的教师教育师资，导致智能技术赋能教师教育课程教学的过程受到教师能力的严重制约。
（二）基于证据的教师教育质量评价有待优化
在5G、人工智能、大数据等技术的支撑下，如何构建基于证据的教师教育质量评价体系是推动人工智能时代教师教育发展的一大难题。为尽可能地减少评价过程中的标准不一与价值冲突等问题，在从事教师教育评价活动之前，需要确立相应的指导标准和价值准则。对于我国教师教育评价实践而言，基于证据的教师教育质量评价亟待进行优化，教师教育质量评价体系尚待建立健全。综合来看，我国不少地区至今仍未形成循证式的教师教育质量评价标准体系，导致我国教师教育评价活动在实践中缺乏必要的规范性与科学性，48.39%的教师认为，对于教师教育效果的多维评价有待加强。此外，我国教师教育评价普遍存在着重视运用分数、成绩等量化指标评价的倾向，仍然留有“头痛医头、脚痛医脚”碎片化的评价方式，且数据分析结果显示，题项“培训专家能够利用人工智能对您的学习效果进行分析与评价”均值为3.96，这表明人工智能尚未全方位融入循证式教师教育质量评价体系，未能充分借助人工智能等新技术立体化地搜集教师教育活动的信息从而科学全面地评价教师教育效果，进而导致教师教育评价新格局尚未完全形成。
（三）大数据赋能教师教育管理存在决策偏差
人工智能浪潮风起云涌，其与大数据之间的关系相伴而行，人工智能功能的发挥离不开数据处理与运算的支持。决策者依托人工智能的分析及预测功能，可从“基于经验的分析”转向“数据驱动决策”，这在一定程度上有助于教育管理者系统把握教师的个体诉求与行为轨迹，并据此进行信息反馈和教学激励。但需要注意的是，智能技术是一把双刃剑，在帮助实现教师教育决策科学化的同时，其也会因人技关系异化而产生一系列问题。数据分析结果显示，人工智能赋能教师教育的管理层面均值水平为3.73，表明当前人工智能在优化教师教育管理方面尚存在一定的问题及弊病。首先，人工智能算法、决策使用的数据及数据处理方式均是由“人”来创建的，不可避免带有个体主观隐含的偏见。当主观的算法设计偏见或数据处理偏见渗透到教师教育管理过程中，将会给教师教育决策带来一定的偏差与错误。其次，人工智能算法具有自主决策、学习的能力，它的设计者难以预测最终的结果，也无法完全解读它是如何得出现有结论的。因此，教师教育决策的相关主体一定程度上将会陷入算法分析结果难以解读的困境，这将削弱决策者的公信力与可信度。再者，根据数据分析结果可知，45.92%的教师认为人工智能可能无法十分准确地量化教师教育成效。处于不断完善与发展阶段的人工智能算法及其所依赖的数据很有可能具有一定的局限性，这将导致一些非数据化或难以数据化的教师教育问题被排除在决策过程之外，进而给以数据作为决策基础的教师教育决策者带来一定的决策盲区，产生大数据赋能教师教育的信息偏差现象。
（四）教师培训与智能技术的整合存在效度困境
数据质量、算法功能对人工智能应用成效影响较大，无论是数据挖掘，还是智能算法设计，均无法做到尽善尽美，数据分析结果显示，人工智能赋能教师教育的培训层面均值水平为3.64，表明人工智能在教师培训实践中的应用依然存在效度困境。首先，使用算法和预测模型对教育现象进行度量将会造成一定风险，这主要取决于计算模型和算法是否符合教育逻辑、教育过程和教育中的人是否可以被量化和计算、对教育过程的量化是否能够反映教育本真，这需要进一步反思智能技术应用于教师培训的合理性与规范性，将其应用范围限定在可控风险领域之内。其次，智能技术在教师培训中的使用效能相对较低，其在培训资源建设、助学辅导、培训成效评价等方面的应用程度受人力、物力、财力等多方面制约。调查结果显示，59.20%的教师认为，人工智能技术与教师教育的融合性不强；41.18%的教师认为，学区或学校难以投入大量资源以支持智能化教师教育体系构建；另外，42.88%的教师认为，目前人工智能支持下的教师教育指导性政策与规章尚需完善。这表明不少地区不仅缺乏具有较高智能教育素养的教师教育专家以及足够的经费支持、资源保障，而且，也缺乏人工智能赋能教师培训的指导性政策与规章，进而导致区域教师教育部门在利用智能工具开展教师培训活动时易陷入“仅加大软硬件投入”的战略误区，忽视对教师教育者技术接受与整合能力的有效训练，进而削弱了智能技术在教师培训需求满足与资源建设方面的应用空间。
四、人工智能赋能教师教育的实践路向
随着人工智能与教师教育领域的不断融合，人工智能赋能教师教育也面临着如教师教育课程体系难以适应智能时代教师专业发展、基于证据的教师教育质量评价有待优化、大数据赋能教师教育管理存在决策偏差、教师培训与智能技术的整合存在效度困境等问题。综上，为推动人工智能在教师教育领域的合理应用，人工智能赋能教师教育体系构建应关注以下实践路向。
（一）加强数字化课程建设，推进教师教育资源智能化开放共享
以往教师教育资源虽然也包括微课、短视频、精品课等信息化形式，但随着新课标的颁布与新教材的逐步使用，教师教育数字化资源动态性缺位、资源建设质量不高、资源建设区域协同性差、资源建设针对性不强等问题逐渐凸显。在人工智能时代，教师培训课程、教师研修资料等均可被表征为较易传播与计算的数字形态，教师教育资源建设应加强数字化课程建设，推进教师教育资源智能化开放共享。首先，区域教育行政管理部门、各级各类教师培训机构及中小学校应携手打造智能化区域教师教育课程资源库，立足教师群体的数字画像以及教师培训专业标准，积极利用虚拟现实、增强现实、智能云等智能技术，关注教师教学技能网络模拟实训与教育理论在线学习，充分整合微课、慕课、直播课、公开课等数字化课程资源，推动数字化教师教育课程资源系统化建设。例如，首都师范大学聚焦于人工智能时代下的教师发展，由高校导师团队设计面向教师专业发展的在线课程，师范生制作开发课程，并且在课程开设期间与在职教师开展全程陪伴式的互助共学，师范生为在职教师解答与技术应用有关的困惑，而在职教师可以为师范生在教学方面提供经验分享。其次，构建数字化教师教育课程资源监管体系。地方教育行政管理部门、学科教研员、教育督学及督导专家等多方人员应组建数字化教师教育课程资源审查小组，确保数字化教师教育课程资源开发经过开发测试、内部评价、外部评价等严格流程，应利用机器学习、数据挖掘等智能技术，及时对参训在职教师或师范生的课程资源使用记录、共享渠道与心得体会予以电子存档。再者，应创设数字化教师教育课程资源的智能推送与共享机制。地方教育行政管理部门可依托“国培计划”“区域教师发展计划”等各级各类教师教育项目，着手建立优质数字化课程资源开发与遴选机制，遴选优质数字化资源，明确数字化教师教育资源流通标准与准入门槛，利用大数据分析与智能画像技术，通过智能筛选、提取和整合教师专业学习需求信息，基于在职教师专业学习的数字画像，有针对性地为教师推送定制化课程资源。
（二）立足评价改进，构建基于证据的教师教育质量监测体系
如前文所述，在评价层面，基于证据的教师教育质量评价机制还有待完善。评价对于教师教育质量的提升来说具有导向与指引作用，随着数据智能理念的不断深化，教师教育评价愈发关注数据式证据，如何利用数据信息呈现教师教育评价证据成为热点议题。因此，有必要立足于当前教师教育评价存在的现实问题，构建基于证据的教师教育质量监测体系。一方面，应基于智能数据挖掘，构建教师教育质量监测方案。从教师教育评价主体来看，教师教育质量评价受其主观判断影响，若教师教育评价所依赖的数据信息不够客观，将导致教师教育的评价结果有失公允。因此，应基于教师教育评价的实际诉求，智能挖掘与提取师范生、职后教师、教师教育者等评价利益相关者的数据信息，建立教师管理信息化系统，构建教师学分管理机制，建立教师数据的“驾驶舱”，对教师教育过程进行精准预警与监测。另一方面，创设基于证据可视化的教师教育质量分析机制。基于大数据分析、生物信息识别、图像识别、视频分析等技术，可从教师教育投入、过程、产出、背景等方面进行教育质量观测，动态采集教师教育行为和环境信息，严格落实数据筛选、数据比较、数据整合、数据呈现等一系列证据可视化流程，及时向主管部门、教育工作者、师范生、教师公开教师教育质量观测结果，注重教师教育质量评价结果与改进方案的可视化呈现，以便进一步明确教师教育质量的改进方向与提升路径。例如，宁夏充分利用大数据支撑教师智能研修行动并建设教师教育质量监测体系，为提升教师在教学设计、课堂组织、班级管理、教育研究等方面的综合能力，将教师管理信息系统、教师继续教育网络研修等平台整合融入宁夏教育云，基于教育云平台实现对教师专业发展状态的监管、测评与干预。
（三）聚焦数智融合，优化教师教育决策偏差调节机制
如前文所述，在管理层面，大数据赋能教师教育管理存在决策偏差。以往的教师教育决策存在主观判断、决策流程过于僵直与落后、决策技术过于单一等问题，人工智能时代教师教育决策虽可实现基于证据的教师教育决策，但其并不意味着教师教育决策绝对的合理化与准确化，教师教育决策仍有可能存在偏差问题（如决策偏见、决策失误等）。因此，应聚焦数智融合，优化教师教育决策偏差调节机制。首先，应构建基于数智融合的教师教育决策咨询服务体系。以师范教育、在职培训等多种形态为主体的教师教育体系涉及多个决策主体，且以往区域层面教师教育决策可能在师范教育与在职培训对接层面存在信息鸿沟，而且区域层面可能在城乡教师发展规划方面存在决策偏差。为此，可通过创设区域教师管理与发展服务平台，动态汇聚不同决策主体的建议与反馈意见，为地方教师教育管理者改进教师发展计划、教师研修项目管理服务、教师专业发展学分银行服务等提供信息支持与路向导引。其次，应关注教师教育决策偏差诊断与调节机制的创设。人工智能时代教师教育决策不仅应体现智慧化特性，而且应秉承基于证据的科学主义取向。应提升教师教育决策者的智能教育素养与数据素养，打通教师教育利益相关者间的决策信息共享通道，及时诊断区域教师培训与研修实践的主要问题与产生根源，智能分享与整合来自地方教师发展学院或中心、教育行政管理部门及高校教师教育基地的反馈信息，构建协同化地方教师教育决策咨询服务体系，有效提升区域教师教育决策的科学化和民主化。
（四）关注智能研修，创设基于分层分类的精准化教师培训体系
如前文所述，在培训层面，教师培训与智能技术的整合存在效度困境。以往师资培训一般采用讲座、讨论、观摩、进修、线上刷课等多种方式，但大多数培训方式属于短期行为，难以长期针对特定教师群体（如位处偏远的农村地区教师）开展教师专业培训。人工智能赋能教师网络研修平台与模式创建为教师终身学习与持续发展提供了重要支持。由此，为进一步推进人工智能赋能教师教育，满足不同类型教师群体的学习诉求，加快教师队伍数字化建设进程，推动教师数字化发展，有必要关注智能研修，创设基于分层分类的精准化教师培训体系。首先，教师培训部门或机构应着手建立研修专区，组建区域智能研修共同体，对参与在线研修的教师群体进行合理分类，以研修问题与实践案例为抓手，满足不同类别、层次、岗位的教师需求。教师教育者应基于教师研修数据进行智能追踪，尝试捕捉不同类型（如农村教师、城镇教师）、不同层次（如教学新秀、教学骨干、教学专家）教师参与智能研修的学习需求，以便构建线上与线下、必修与选修相融通的精准化教师研修模式。其次，应注重探索建立基于分层分类的教师发展测评系统，创设智能化教师培训成效评价模式。最后，应基于大数据融合，探索建立分层分类的教师发展测评系统，创设智能化教师培训成效评价模式。具体而言，应关注教师在学科、年龄、教龄等方面的实质性发展差异，评价方案的设计与实施应关注教师发展的过程性与阶段性数据的提取与筛选。也应着重提升教师教育者的信息化评价素养与智能技术胜任力，尝试通过教师个体发展画像的智能分析与评价，为受训教师后续的专业学习以及教师教育者的教学实践提供改进方向。
五、结语与展望
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华南师范大学人工智能时代教师角色再造路径
随着自然语言处理、机器学习、人脸识别等智能技术的快速发展，人工智能与教育教学的融合不断显现其独特优势，在教师专业发展与自我身份建构中不断释放其革新力量。基于数据与算法的人工智能技术易将教师的教学活动及专业发展框定在刻板的程序化结构中。在不断追求计算理性的过程中，传统教师职业角色受到了强烈冲击，致使教师在职业工作、知识传授、立德树人、管理决策等方面丧失角色优势，转变教师自身角色认知、重塑教师身份属性与内在意蕴的诉求日益强烈。
人工智能挑战教师角色独特性
教师角色指社会对教师职能和地位的期望与要求，而教师职能的复杂性注定了教师具有多种身份角色。随着人工智能在教育实践中的广泛应用，教师角色的独特性将面临重大挑战，主要包括以下四个方面。
一是教育工作者的角色淘汰挑战。随着人工智能技术的发展，虚拟教师、智能导师、智慧学伴等逐渐普及应用，教师的大量工作将逐渐由智能机器人完成，教师职业身份面临着“淘汰挑战”。首先，作为一种被视为提高教学效率的“教育工具”，人工智能的教育应用在一定程度上受当前愈演愈烈的功利主义教育价值观影响，使得教师与人工智能技术间的“人—技”关系有可能走向对立格局。其次，人工智能在动态采集教育数据、开展精准化教学、定制高效学习方案等方面明显具有一定的独特优势，其在教学实施、课堂管理、知识存储等方面所体现出的精准性与高效性，使人们对于人工智能将会在何种程度上取缔教师职业身份的恐慌与焦虑日益增加。
二是知识权威者的角色拆解挑战。传统的教学方式以教师的课堂知识传授为主，学生获取知识的途径较为单一，教师作为知识权威的身份较为稳固。基于人工智能的系统、机器等具有远超人脑的知识存储量以及强大的数据分析能力，海量的信息与知识涌现在终端设备与交互媒体上，学生获取知识的时间和空间不断拓展，师生之间非对称的知识占有关系受到巨大冲击。受个人精力有限、专业素养不足、教学环境与模式固化等因素限制，教师知识的获取速度远远落后于智能时代知识的创生与传播速度，教师的知识更新速度和存储容量在智能机器与大数据面前显得微不足道。由此，在人工智能时代，教师将不再是学生获取知识的主要渠道，教师传统的知识权威角色将逐渐遭受淡化与拆解。
三是立德树人者的角色失位挑战。师生双方之间的情感互动与心灵交流是教师贯彻立德树人教育理念的关键，而人工智能支持下的新型学习格局无疑会给师生交互带来新的困惑与挑战。相比于传统教育，过度依赖程式化与数据化的技术工具，会在一定程度上忽视品德与人性培育中的情感互动与关爱。在情感捕捉、智能语义识别等技术的支配下，师生交往看似是人与人之间的交往，实际却是人与数据、算法之间的交往，基于人工智能技术、大数据分析的教学与管理弱化了师生交往中的人性之维。由此，人工智能驱动的在线交往压榨了师生情感对话的行动域，师生对话过程难以持续彰显师生双方的生命价值与人性立场，教师在扮演立德树人角色的过程中逐渐成为“旁观者”，面临尴尬的“失位”窘境。
四是管理决策者的角色依赖挑战。教师在教学设计与实施、班级管理、课程开发与执行过程中，总会面临着诸多行动抉择与事项厘定，即教师亦具有管理决策者的身份。随着教育决策过程的智能升级逐渐成为不可避免的教育变革趋势，部分教师开始过度依赖教育大数据与算法分析结果，丧失了教师作为行动决策者的主体性价值、主观能动性与职业敏感性。久而久之，人工智能可能会成为部分教师决策的主要依据，更多的行动决策问题将被交予人工智能算法处理。由此，人工智能技术有可能逐渐遮蔽教师对所处环境的认知和判断能力，导致教师在管理决策过程中忽视自身独有的教育实践智慧，甚至过度遵从或依赖基于智能技术的教育决策与管理方案。
再造教师角色的行动路径
面对人工智能时代的教师角色挑战，亟须重新审视技术哲学视域下教师与人工智能技术的“人—技”关系，厘清人工智能时代教师角色的存在价值。具体而言，人工智能时代的教师角色重塑可关注以下四个方面的行动路径。
一是在职业工作方面，教师应从恐惧技术走向胜任技术。教育是人的灵魂的教育，这注定人工智能与教师职业不是替代与被替代的关系，而是一种“人—技”协作关系。因此，教师需转变对人工智能的恐惧心理与抵触情绪，主动将智能技术胜任力要素纳入自身专业素养框架之中，增强对人工智能技术的驾驭能力与协作能力，积极建构人工智能教育应用的创新路径，充分发挥人工智能运用于教育的种种优势，实现技术理性与价值理性之间的良性平衡。例如，教师可依托数据采集与分析技术、智能化学习测评工具等，从程序化的常规教学工作中解放出来，从而将更多精力置于非预设、非线性的教学工作之中，形成与人工智能技术优势互补的人机协同架构。
二是在知识地位方面，教师应从传递知识走向建构知识。一方面，教师知识权威的重构需建立在专业知识建构性认同的基础之上，故教师应摒弃传统的知识传递者角色，正确审视与适应人工智能时代知识的产生与流通方式，基于智慧教育环境下的在线会话、交流、共建和共享，为学生知识学习与联通提供方法、工具与资源支持。另一方面，为有效应对人工智能时代知识属性的多变性，教师需树立终身学习理念，主动学习包括学科专业知识、人工智能应用知识在内的理论知识与实践技能，不断提升自身智能教育素养，不断激发自身对于人工智能时代知识生成、筛选与共享的理解力与创造力，促使自身成为知识建构的引导者。
三是在立德树人方面，教师应从算度立场走向人文立场。从育人角度而言，虽然计算机等技术手段取代了教师的部分工作，但学校教育的本质并没有发生变化，教育是富有人性的活动，教师与学生之间的关系重在对话与沟通。相对于人工智能而言，教师所具有的反思能力、批判能力、直觉思维、同理心等天赋特质，使其能够超越“教书”的行动边界，更多地担负起“育人”使命。因此，面对人工智能可能带来的师生关系异化、价值观偏移、伦理风险等现实难题，具备“立德树人者”身份的教师亟须在被数据与算法影响的师生交互空间中探寻品性培育之道，铸牢教育立德树人的人文立场，成为学生德育的引导者。
四是在管理决策方面，教师应从行动依赖走向理性能动。当教师的管理决策完全受制于人工智能算法与大数据分析结果时，其行动主体性与角色能动性将逐渐被基于数据智能的个性化管理决策体系所侵蚀。因此，教师的管理决策与人工智能的关系应从过度依赖转向有机互融，即教师应该从“算法数据的奴役者”成长为“理性能动的自决者”。尽管人工智能具备强大的分析与自适应能力，但归根结底依然是人类能力的自我延伸，在教育行动决策中所扮演的只是辅助角色。由此，教师仍需基于自身经验，在依托人工智能技术对学情数据、教学数据进行智能分析的基础上，充分发挥自身创造性、想象力、教育智慧与专业素养，制定能够彰显自身教育理念与价值取向的精准化管理决策方案。
（本文系中国高等教育学会专项重点课题“高校信息化安全风险防范与化解研究”（2020XXHD04）、江苏省教育科学“十三五”规划课题“中小学学校教育竞争力提升研究”（D/2020/01/23）阶段性成果）
（作者单位：江南大学教育学院；华东师范大学教育学部）