中小学教师的人工智能焦虑
在教师个体层面，较多研究者认为，教师技术焦虑的出现往往与教师自身的技术信念、技术感知存在相关性：①在技术信念对技术焦虑的影响方面，Yaghi等[12]认为，教师如果缺乏对学习技术、使用技术、创新技术的足够信念，将引发教师对于计算机的焦虑与恐惧；②在技术感知对技术焦虑的影响方面，张立新等[13]指出，教师对技术易用性、技术有用性的准确感知，有助于教师产生对技术的积极态度与心理倾向，进而推动教师在教学中主动运用技术。据此，本研究提出以下假设：技术信念可对教师人工智能焦虑产生直接的负向影响（H1）；技术感知可对教师人工智能焦虑产生直接的负向影响（H2）。
在外部环境层面，学校在技术应用培训、技术整合、基础设施构建等方面支持力度的不足是引发教师技术焦虑的重要因素。例如，管益杰等[14]认为，学校提供的技术使用支持、培训等均是影响教师计算机焦虑的关键因素；Kotrlik等[15]的研究结果表明，不能从学校获取技术使用帮助与支持的教师比能够从学校获得技术使用支持的教师通常表现出更高的计算机焦虑水平。据此，本研究提出研究假设：学校支持可对教师人工智能焦虑产生直接的负向影响（H3）。
在“技术感知”、“技术信念”、“学校支持”这三个变量中，技术信念在提升教师对技术教学应用价值感知的过程中极为重要[16]，且学校提供的高质量智能教育资源与培训支持也有利于强化教师对人工智能技术实效性的准确感知[17]，故教师自身的技术信念和获取的学校支持可能是促进教师技术感知的重要因素。据此，本研究提出研究假设：技术信念可对技术感知产生直接的正向影响（H4）；学校支持可对技术感知产生直接的正向影响（H5）。
基于上述假设，本研究拟借助模型分析方法，探索“技术信念”、“技术感知”、“学校支持”对教师人工智能焦虑的影响作用，设计了教师人工智能焦虑影响因素的假设模型，如图1所示。
图1教师人工智能焦虑影响因素的假设模型
2问卷设计与发放
在教师人工智能焦虑测量工具的开发方面，本研究一方面借鉴Wang等[18]开发的人工智能焦虑量表，该量表包含个体学习（用于衡量人们在学习、应用人工智能技术和产品时的焦虑程度）、工作替代（用于衡量个人因人工智能技术和产品的发展而对自身将可能失业的焦虑程度）等维度；另一方面借鉴López-Bonilla等[19]编制的信息技术焦虑量表，该量表系统梳理并综合了多名学者开发的计算机焦虑指标，能够较为精准地评估、测量对象对信息技术的焦虑程度。在此基础上，本研究构建了教师人工智能焦虑量表，如表1所示。
表1教师人工智能焦虑量表
在教师人工智能焦虑影响因素的问卷编制方面，本研究参照刘成新等[20]编制的教师信息化焦虑成因量表和Teo[21]编制的技术接受度量表，并结合对H大学6名教育人工智能、教师教育领域的学者和W市8名中小学教师的访谈结果，最终确定了技术信念、技术感知、学校支持三个维度的测量题项。在此基础上，本研究构建了教师人工智能焦虑影响因素量表，如表2所示。
表2教师人工智能焦虑影响因素量表
除个人信息以外，量表题项均采用李克特五点量表进行计分，从“非常不符合”到“非常符合”分别赋值1～5分，分数越高，代表教师对于此题项的认同度越高。本研究选取上海、江苏、浙江、山东等地人工智能示范校、信息化应用标杆校作为调研学校，利用问卷星平台展开正式的问卷调研，并通过筛选题抽取出具有人工智能教育应用经验的教师问卷1192份。
3信效度检验
经过检验，整体量表的KMO值为0.810，Bartlett球形检验结果的p值＜0.001，说明本研究设计的问卷适合进行因子分析。通过项目分析、探索性因子分析，最终将题项AIA1、AIA4、AIA6、AIA9作为教师人工智能焦虑的测量题项，将TB1、TB2、TB5作为技术信念的测量题项，将TP1、TP3、TP4作为技术感知的测量题项，将SS1、SS4、SS5作为学校支持的测量题项。同时，本研究采用Cronbach’salpha系数、组合信度（CR）、平均变异数萃取量（AVE）来检验问卷的信效度，结果如表3所示。表3显示，各分量表的Cronbach’salpha值处于0.824～0.855之间，说明量表具有较好的内在一致性信度；各分量表的CR值均在0.8以上，说明量表的组合信度较好；各分量表的AVE值均大于0.5，说明量表的收敛效度较好。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。
表3问卷信效度检验结果
三数据分析结果
1教师人工智能焦虑的现状分析
教师人工智能焦虑的现状分析结果如表4所示。整体来看，中小学教师人工智能焦虑的均值水平为3.533，故可认为教师人工智能焦虑处于较高水平。
表4教师人工智能焦虑的现状分析结果
①题项“AIA1：您对于使用人工智能技术或产品（如智能题库、智能专家系统、图像识别、语音识别等）感到忧虑”的均值为3.30，体现出教师会对于使用人工智能技术或产品过程中存在的不可控风险产生担忧，这种担忧可能来自于教师对自身的人工智能技术应用能力感到不信任和对人工智能产品的怀疑。
②题项“AIA4：您担心人工智能技术与产品会取代教师职业”的均值达到3.60，这表明情感计算、自然语言处理、图像识别等人工智能技术对教育教学改进的诸多优势往往并未获得教师的深刻认同，教师甚至担心人工智能将会取缔自身角色。
③题项“AIA6：人工智能技术在教育领域的应用令您感到不适”的均值达到3.55，这表明当教师面对智能教学设备的更新和教育空间的智能转型时，往往会产生不良体验，教师通常难以在短时间内适应从传统教学环境到智能教学环境的巨变。
④题项“AIA9：当同事讨论教育人工智能时，您会产生威胁感与排斥感”的均值为3.68，这也进一步印证了教师对于人工智能技术可能威胁自身职业身份存在一定的担忧与恐慌，且这种焦虑情绪可能出现在教学过程与工作环境之中。
此外，通过不同群体教师的人工智能焦虑现状对比分析（如表5所示），可以发现：不同性别、学历、地区的教师群体所展现出的人工智能焦虑程度并不具有显著差异，而不同年龄阶段的教师对人工智能的焦虑情况存在显著差异——30岁及以下、31～40岁教师的人工智能焦虑均值水平较低，分别为3.380、3.342；50岁以上教师对人工智能技术的焦虑程度最为严重，均值水平达到3.789。由此可见，“高龄”教师群体的人工智能焦虑情况更应受到重点关注。
表5不同教师群体的人工智能焦虑现状对比
2教师人工智能焦虑的影响因素分析
为探究教师人工智能焦虑的影响因素，本研究对教师人工智能焦虑影响因素的假设模型进行检验与修正，得到修正后的结构方程模型，如图2所示。经检验，修正后的结构方程模型具有较好的拟合效果，CMIN/DF（1.906）、RMSEA（0.064）、TLI（0.954）、CFI（0.966）、NFI（0.932）、IFI（0.966）、SRMR（0.0683）等指标均达到结构方程模型的拟合要求。
图2修正后的结构方程模型
修正后的结构方程模型的标准化路径效应及假设检验结果如表6所示。可以看出：技术信念作用于教师人工智能焦虑的标准化系数为-0.365，且p＜0.05，可知技术信念能够对教师人工智能焦虑产生负向影响；技术感知作用于教师人工智能焦虑的标准化系数为-0.318，且p＜0.05，可知技术感知能够对教师人工智能焦虑产生负向影响；学校支持作用于教师人工智能焦虑的标准化系数为-0.246，且p＜0.05，可知学校支持能够对教师人工智能焦虑产生负向影响。此外，技术信念与学校支持作用于技术感知的标准化系数分别为0.271、0.602，且p＜0.05，这表明教师是否具备较强的技术信念、能否获取学校提供的人工智能技术使用支持，是决定其对人工智能技术教育应用深度感知与理解的关键。综上所述，在修正后的结构方程模型中，各研究假设均得到证实。
表6修正后的结构方程模型的标准化
路径效应及假设检验
（1）技术信念可对教师人工智能焦虑产生负向影响
本研究发现，技术信念可对教师人工智能焦虑产生负向影响，技术信念越低，教师的人工智能焦虑程度越高。缺乏技术信念的教师一般对人工智能赋能教育教学的实际功效并不抱有积极态度，且其自身能力不足、技术难度过大等因素会阻碍人工智能与学科教学的有效融合，也会影响教师对人工智能技术的使用意愿与态度。可见，技术信念是影响教师人工智能焦虑形成与变化的关键指标。值得一提的是，技术信念不仅影响教师如何利用信息技术组织课堂、与学生互动，而且影响教师的信息化教学行为[22]。因此换一个角度来看，教师技术信念越高，其在相同的条件下就越敢于利用智能技术对课堂教学进行重大改变、扩大课堂边界，在此情形下教师对人工智能的焦虑情绪也相对较小。
（2）技术感知可对教师人工智能焦虑产生负向影响
本研究发现，技术感知可对教师人工智能焦虑产生负向影响，对人工智能与教育教学整合效果持排斥与怀疑态度的教师，往往表现出更高水平的人工智能焦虑。当前，尽管人脸识别、智能题库等技术与产品在中小学的应用越来越多，但不少教师对人工智能的认识依然处于一种茫然状态，在其未真正理解人工智能的教育应用价值与优势之前，出于自我保护的目的，可能会主动排斥人工智能进入其课堂教学。此外，人工智能整体尚处于弱人工智能阶段，多种人工智能技术尚待进一步实现算法突破与算力提升[23]，其在教育教学中的应用易导致一些伦理与法律风险问题（如非法监听、隐私泄露、网络攻击等），且有关人工智能替代教师职业工作的相关新闻报道或消息频出，使教师逐渐对人工智能的教育应用价值产生不信任感与恐惧感。
（3）学校支持可对教师人工智能焦虑产生负向影响
本研究发现，学校支持可对教师人工智能焦虑产生负向影响，若学校管理者、人工智能开发商等群体未能成功履行技术监管、技术改进等方面的义务与责任，则会影响教师对人工智能的合理认知与技术期待，也会对人工智能在教育教学中的应用产生紧张感或恐惧感。当前，我国中小学教育信息化的发展虽已取得一定成效，但其技术保障往往存在一定的区域差异，偏远贫困落后地区的中小学校难以获取较为充实的智能教育平台与资源。此外，技术保障涉及人、财、物等多个方面的技术力量支持，对于不少中小学来说，如果经费较为充足，配备智能终端、智能系统等技术平台或系统并非难事，而真正的难点在于部分教师并不熟悉人工智能的应用方式与实际价值，从而导致教师在个体胜任层面持自我否定与自我怀疑的态度。
（4）技术信念、学校支持可对技术感知产生正向影响
本研究发现，技术信念、学校支持可对技术感知产生正向影响，教师对人工智能技术教育应用实效性、易用性、可行性等方面的感知与态度受教师技术信念水平和学校层面技术保障、应用指导的影响。一方面，教师对于自己是否具备合理应用人工智能的知识、技能等方面的自信心与效能感，将会影响其对人工智能与教育教学整合的态度与意愿。另一方面，学校如果能够在软硬件配置、技术指导、技术培训等方面提供有效支持，并联合技术开发商共同开展教育人工智能相关知识与技能的培训，为教师提供多样化的智能教育资源和精准化的技术应用服务，将有助于增强教师对智能技术实际效能的个人期待与合理认知，消除教师对如何操作人工智能设备、改进人工智能应用方案等诸多问题的困惑与不解。
四中小学教师人工智能焦虑的消解路向
综合上述分析，本研究从智能教育素养发展、技术效能感培育、人工智能应用成效反思、责任伦理框架构建四个角度，提出中小学教师人工智能焦虑的消解路向。
1以理解力与实践力为抓手，助推学科教师的智能教育素养发展
随着人工智能在教育领域应用的日益普及，教师智能教育素养的培育与提升成为缓解教师人工智能焦虑的关键点。一方面，智能教育素养培育的首要任务是构建教师智能教育基本知识体系，涵盖理论性知识、实践性知识和技术性知识三个方面[24]，这是智能教育素养培育的基础和前提。另一方面，教师对于人工智能的焦虑体现了一定的情境性，对此，应以情景化培育为切入点，推动教育领域中人与技术的和谐共处，培育与发展教师的智能教育素养，进而减少教师对人工智能教育应用的焦虑。此外，学校应为教师营造人工智能技术的群体学习氛围，提供智能教育知识的学习、交流与应用平台及系统支持，尤其应降低高年龄段教师对日益更新的人工智能技术的畏难情绪；教师则应不断强化将智能教育融入日常教学、管理情境的行动自觉与能力，注重提升智能教学和整合教育证据的能力[25]，主动提高数据素养、信息化教学能力和智能教育胜任力，在实践中不断积累智能技术使用经验，提升技术整合意识与技术批判力。
2聚焦技术效能感培育，增强人工智能场域下教师的技术信念
教师人工智能焦虑的产生，在一定程度上缘于教师人工智能技术效能感的不足以及缺乏在人工智能时代进行角色转型的自觉意识与期望。因此，学校应聚焦技术效能感培育，帮助教师深刻理解与把握其在人工智能时代的角色属性，进而增强人工智能场域中教师的技术信念。首先，在人工智能时代，教师需理解并把握其在课程教学方面的多重角色。教师需基于自觉意识与角色期望的激发，积极学习、了解教育人工智能技术的优缺点，自觉提升技术效能感，增强将人工智能技术有效应用于日常教学、管理情境的主观信念与信心。其次，教师需理解并明确其对于人工智能及其教育应用的领导角色。尽管人工智能可凭借超强算力与自适应决策大幅提升教育教学的效率与精准程度，却难以匹敌教师对学生精神世界和道德行为的影响。教师应成为人工智能与教育教学整合的领导者，这正是人工智能时代教师角色期望中“人”之主体性的坚守和教师技术信念产生的来源。
3侧重技术价值评价，助力教师情景化反思人工智能应用成效
教师人工智能焦虑的产生，在一定程度上来源于人工智能教育应用效果的模糊性特征，故学校应侧重技术价值评价，推进基于循证的技术接受与整合成效研判，在校内形成人工智能对学校发展与教学改进的共同愿景，减轻教师对人工智能之技术价值的不确定性感知，从而进一步消解教师人工智能焦虑。具体来说，一方面学校应注重构建基于数智融合的课程教学监测系统，研判教师人工智能教育应用的成效，以促进教师对技术价值的感知与认同；同时，鼓励教师使用大数据、人工智能等技术有效观测学生的成长状况与学习进程，并为学生提供学习效果的可视化反馈。在此基础上，学校可利用教师课堂行为、教学结果、学生学习状态等多维数据，实现基于数据证据的人工智能技术应用成效研判，帮助教师明确人工智能是否适用于特定的教育环节。另一方面，学校应尝试利用智能技术挖掘与分析教学、管理等多类教育数据，分析教师在人工智能应用方面的实际诉求，优化智慧教育装备的性能[26]，助力教师了解人工智能与教育教学整合的现状、困境及提升路径，推动教师反思如何在教育教学中合规化地应用智能技术。
4以责任伦理为理论框架，构建学科教师智能教育应用工作指南
当教师将人工智能应用于不同学科的教学实践时，不可避免地会产生一些问题与风险，而人工智能焦虑在一定程度上便来自于对这些未知风险的隐忧与惧怕。因此，学校可尝试构建基于责任伦理框架的教师智能教育应用工作指南，规避人工智能教育应用可能带来的潜在性风险，进而消解教师的人工智能焦虑，具体包括：①基于责任伦理框架的教师智能教育应用工作指南应强调责权统一，通过明确责任和义务来约束、规范责任主体。也就是说，既应明确教师人工智能教育应用的权利范围和内容，也应对教师的责任意识、责任范围予以明确和界定。②从问题与风险的规避层面着手消解教师人工智能焦虑。在教育人工智能产品的设计与规划、研发、运行、管理与升级等环节，管理者与技术服务者需要全程跟踪与负责，为教师智能教育素养的提升提供多元支持[27]。③针对人工智能教育应用中存在的隐私泄露、人格侵害、伦理失范等技术风险，需要明确不同主体的风险治理责任，设立技术风险治理责任框架，培养治理主体对人工智能技术风险的识别、预测与治理能力，进而缓解教师的人工智能焦虑。
五结语
近年来，“人工智能进校园”的说法日益引起社会公众的关注，不少教师在迎接超级人工智能到来的同时，也已经预料到了其潜在的威胁和可能发生的灾难，甚至担心教师职业将被机器人或其它智能产品所淘汰，从而产生极强的人工智能焦虑。然而，人类是有机生命体，其与人工智能相比具有一定的道德与情感优势。教育是高度情感化的活动，现阶段人工智能机器取代的是那些机械性、重复性工作，并不能完全取代教师角色，教师需正确看待人工智能技术并消解非理性的技术焦虑。就目前的发展趋势而言，人工智能是一场不可逆的革命，人工智能的存在与应用可为教育创新发展提供新的动力。教师如何成为人工智能时代的技术领导者与技术改进者，并从朋友关系视角看待人工智能在教育中的应用，以其道德与情感优势为支撑，在技术迅猛发展的同时坚守教师职业的独特性，将是未来教育教学改革进程中的一个重大课题。返回搜狐，查看更多
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课程简介人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能领域当前的热点。通过6天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入机器学习和深度学习的知识殿堂。
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人工智能时代，教师会被彻底取代吗
不止数据统计分析，大量权威研究及名人言论都表明教师这个职业很难被人工智能替代。乔布斯也曾说出他对“计算机”在“教育”领域影响力的困惑：
那么，教师为什么会成为人工智能难以取代的职业之一呢？
教育非常特殊，它有“教”和“育”两部分内容。“教”指知识传递，教授学生已知的知识，这部分工作AI可以比人做得更好；“育”指品格培养，鼓励学生去探索未知，去发现、去创造、去爱，这部分工作很难被AI所替代。
教育不是培养流水线上的产品，无论技术如何发展，教师的言传身教、面对面的沟通交流都是育人必不可少的环节。因为面对面沟通最能解决实际问题，如果是线上沟通会存在很多难以解决的问题。就像我们平时用言语就能很快解决问题，打字或者隔空对话就是会特别麻烦。
一、教育的本质不会变
所谓，“师者，所以传道授业解惑也”，也就说明教师除了要教授学生知识外，还有更重要的使命，就是“育人”，而“育人”这件事，教师拥有着人工智能所无法替代的特质，教师是富于感情和智慧的，懂得在潜移默化中将优秀的品质融入教育。
人工智能只是替代教师的部分劳动，并不能取代教师的角色。这是因为虽然机器人也有对话、动作等交流功能，但和人类丰富细腻的感情相比差距甚远，更不用说达到教师以情育人的大爱境界了。
二、人工智能无法主观判断
如果将人工智能教育运用到实际中来，那么学生的评判肯定也就交给了机器。edX创始人阿南特·阿格瓦尔关于对学生的打分曾经做过一个有趣的实验，他在edX平台上让机器人通过人工智能技术对10万份论文进行打分，虽然速度很快，但是最终的打分结果让老师和学生都感到莫名其妙。
因为机器在识别能力上还不够完善，打分的标准非常死板，看不到学生论文中的闪光点，只是按照一些特定标准打分。所以人工智能教育想要真的应用到现实中来，怎样准确对学生做出判断还值得研究，不然还得专门配备一个师资团队去评判学生的成绩。
三、人工智能缺乏创新能力
就目前的技术而言，人工智能还没有达到可以不断创新的地步，在许多行业从事的也只是机械性的工作。虽然人工智能教育有取代教师的可能性，但是它背后还是需要模仿人类的智力行为，在人类智慧的基础上建立各种模型。
虽然也能够通过一定的方式去探索，但是没有人类的智慧模型和行为方式供它参考的话，人工智能教育还是没有任何创新的能力。并且在叙事能力上，人工智能教育也会有所欠缺，它表达的方式是整合人们日常对话形成的，对于一些套话和说话技巧，人工智能教育目前还没有办法实现。
2
未来一定是人机共教
借力科技方不被淘汰
目前的形势，不是人工智能与老师争夺饭碗，而是让老师有更多的精力去研究和细化自己的工作，从而把饭碗端得更稳更牢，甚至端出艺术感。
包括识字软件、英语口语APP、在线课堂、一对一网络教室等，在技术与数据的支持下，教师可以更为直观的获取学生的学习数据与学习能力分析报告，解放大量精力，不再把时间用于完成基本教学任务的大锅饭式教学，而是有针对性的因材施教，从教育的“初级阶段”更快的过渡到“高级阶段”。
同时，在政府的倡导下，作为个性化教育发展基础的教育信息化，近年来取得了长足进步，这也是未来不可逆的趋势。据《教育信息化“十三五”规划》统计：我国中小学的互联网接入率达到87%，多媒体教室普及率达到80%；优质数字教育资源日益丰富，信息化教学逐步普及；教师及学校管理者的信息化意识与能力显著增强。随着教育信息化应用的普及与推广，传统的教育教学模式发生了很大的改变，促进了教育公平并提高了教育教学质量。
因此，未来一定是“人机共教”的时代。教师作为一种职业不会被取代，但这并不意味着所有教师都不会被淘汰。重复性、机械性工作以后都可以交给人工智能，而教师需要不断学习，及时关注最新技术进展，掌握如何运用人工智能技术来分析教学过程中的案例和问题，更好的帮助学生们及时掌握新知识。
并且，从目前国内外教育机构启动人工智能教育的实践来看，所谓面向K12人群的人工智能教育并不是绝对意义上的人工智能课程，而是更为涉及面更广、普适性更强的计算机科学。其中，有几个严肃的问题面临解决：
第一，教育不平等问题。目前的AI专业教师人才稀缺和教材昂贵，如何保证偏远地区儿童的AI教育公平是一个难题。
第二，专业化和标准化问题。在美国，少儿STEAM教育和计算机教育正在快速接近标准化，比如美国成立了CSTA。而国内虽然已经引入了STEAM教育，但是目前仍然缺乏相关的标准以及规则，如何防止教育企业内的乱象，同时保证相关教育人员的专业素质，同样是一个亟待解决的问题。
第三，教育产品问题。目前我国的AI教育大部分还停留在理论阶段，尤其是中小学教育，几乎很少有专门面向教育的编程产品，大部分老师也只是按部就班的进行一些理论教育，学生本身参与甚少，实践内容也大多是演示，对于人工智能这样实践为主的学科，这样的教育方式似乎很难培养出能够真正的“人才”。
因此，了解到了这一点，广大教师应做的，不是抵制技术，也最好不是以逸待劳的顺应技术，主动拥抱、甚至引导技术才是我们最应该做的。
面对人工智能的挑战，教师应该主动适应信息技术变革，认真反思、评估那些“机器无而人类有”的能力，从而有针对性地改进教育教学方式。唯有如此，才能将人工智能带来的挑战转变为传统教育的机遇。教师也可以利用人工智能、大数据等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。人工智能、大数据，还可以作为教师的有力助手。
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我校教师教育迈出时代步伐 就人工智能开展全员培训
为适应人工智能飞速发展给高等教育带来的巨大变革，助推我校教师教育紧跟时代潮流，夯实办学定位，实现高质量发展，根据学校党委工作部署，2月19日，我校面向全体专任教师进行了“人工智能与教师教育”专题培训。
党委书记戴建兵在我校新学期中层干部会议上的培训动员讲话强调，要牢牢抓住教师教育这个主责主业，努力探索人工智能与师范人才培养的有效路径，培养更多符合时代要求和社会需要的师范人才。过去的两年，我校积极探索人工智能与教师教育的结合点，成功获批了三个国家级人工智能+教师教育发展项目，即国家发改委、教育部、人社部“十四五”教育强国推进工程项目—人工智能教育研究与应用中心建设项目、教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点项目和工信部、教育部2021年“5G+智慧教育”应用试点项目。学校要以此为契机，面向未来和挑战，因势而谋、顺势而为、乘势而上，努力开拓教师教育发展新局面。全体教师要主动加强信息技术学习，努力提升人工智能素养，为我校教师教育的模式变革和高质量发展做出新贡献。
本次培训会特邀教师教育学院田宝军、刘静、李川老师，计算机与网络安全学院赵书良老师，教育学院王润兰、李嵬、段春雨老师，数学科学学院王永刚老师，信息化中心田亮老师等九位专家主讲。
培训会首先播放了学校人工智能与教师教育宣传视频短片，使参训教师初步了解人工智能在社会发展中的应用、挑战以及我校在人工智能与教育建设方面的现状。随后九位专家分别从人工智能概述、人工智能关键技术、人工智能教学环境、人工智能与学生学习、人工智能与教师教学、人工智能与学校管理、人工智能与教育评价、人工智能与教师发展、人工智能助推教师教育发展的理念与设想等不同视角做了报告。
参训教师纷纷表示，本次培训紧扣人工智能与教师教育这一主题，多角度、深层次地讲解了人工智能推动教师教育的发展，在日后教学活动中，要立足新时代，面向未来，积极探索适合我校的人工智能教育路径，促进我校“人工智能+教师教育”一体化建设。
本次培训由学校办公室、高师培训中心、教师教育学院共同举办，通过钉钉平台面向全校专任教师在线直播。全校共计1400余名专任教师在线参加了培训。
（供稿：学校办公室、高师培训中心、教师教育学院；编辑：网络新闻编辑部）