教育部等六部门关于加强新时代高校教师队伍建设改革的指导意见
教育部等六部门关于加强新时代高校教师队伍建设改革的指导意见教师〔2020〕10号
各省、自治区、直辖市教育厅（教委）、党委组织部、党委宣传部、财政厅（局）、人力资源社会保障厅（局）、住房和城乡建设厅（委、管委），新疆生产建设兵团教育局、党委组织部、党委宣传部、财政局、人力资源社会保障局、住房和城乡建设局，有关部门（单位）教育司（局），部属各高等学校、部省合建各高等学校：
为全面贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神，深入落实中共中央、国务院印发的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》和《深化新时代教育评价改革总体方案》，加强新时代高校教师队伍建设改革，现提出如下指导意见。
一、准确把握高校教师队伍建设改革的时代要求，落实立德树人根本任务
1.指导思想。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实立德树人根本任务，聚焦高校内涵式发展，以强化高校教师思想政治素质和师德师风建设为首要任务，以提高教师专业素质能力为关键，以推进人事制度改革为突破口，遵循教育规律和教师成长发展规律，为提高人才培养质量、增强科研创新能力、服务国家经济社会发展提供坚强的师资保障。
2.目标任务。通过一系列改革举措，高校教师发展支持体系更加健全，管理评价制度更加科学，待遇保障机制更加完善，教师队伍治理体系和治理能力实现现代化。高校教师职业吸引力明显增强，教师思想政治素质、业务能力、育人水平、创新能力得到显著提升，建设一支政治素质过硬、业务能力精湛、育人水平高超的高素质专业化创新型高校教师队伍。
二、全面加强党的领导，不断提升教师思想政治素质和师德素养
3.加强思想政治引领。引导广大教师坚持“四个相统一”，争做“四有”好老师，当好“四个引路人”，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”。强化党对高校的政治领导，增强高校党组织政治功能，加强党员教育管理监督，发挥基层党组织和党员教师作用。重视做好在优秀青年教师、留学归国教师中发展党员工作。完善教师思想政治工作组织管理体系，充分发挥高校党委教师工作部在教师思想政治工作和师德师风建设中的统筹作用。健全教师理论学习制度，全面提升教师思想政治素质和育德育人能力。加强民办高校思想政治建设，配齐建强民办高校思想政治工作队伍。
4.培育弘扬高尚师德。常态化推进师德培育涵养，将各类师德规范纳入新教师岗前培训和在职教师全员培训必修内容。创新师德教育方式，通过榜样引领、情景体验、实践教育、师生互动等形式，激发教师涵养师德的内生动力。强化高校教师“四史”教育，规范学时要求，在一定周期内做到全员全覆盖。建好师德基地，构建师德教育课程体系。加大教师表彰力度，健全教师荣誉制度，高校可举办教师入职、荣休仪式，设立以教书育人为导向的奖励，激励教师潜心育人。鼓励社会组织和个人出资奖励教师。支持地方和高校建立优秀教师库，挖掘典型，强化宣传感召。持续推出主题鲜明、展现教师时代风貌的影视文学作品。
5.强化师德考评落实。将师德师风作为教师招聘引进、职称评审、岗位聘用、导师遴选、评优奖励、聘期考核、项目申报等的首要要求和第一标准，严格师德考核，注重运用师德考核结果。高校新入职教师岗前须接受师德师风专题培训，达到一定学时、考核合格方可取得高等学校教师资格并上岗任教。切实落实主体责任，将师德师风建设情况作为高校领导班子年度考核的重要内容。落实《新时代高校教师职业行为十项准则》，依法依规严肃查处师德失范问题。建立健全师德违规通报曝光机制，起到警示震慑作用。依托政法机关建立的全国性侵违法犯罪信息库等，建立教育行业从业限制制度。
三、建设高校教师发展平台，着力提升教师专业素质能力
6.健全高校教师发展制度。高校要健全教师发展体系，完善教师发展培训制度、保障制度、激励制度和督导制度，营造有利于教师可持续发展的良性环境。积极应对新科技对人才培养的挑战，提升教师运用信息技术改进教学的能力。鼓励支持高校教师进行国内外访学研修，参与国际交流合作。继续实施高校青年教师示范性培训项目、高职教师教学创新团队建设项目。探索教师培训学分管理，将培训学分纳入教师考核内容。
7.夯实高校教师发展支持服务体系。统筹教师研修、职业发展咨询、教育教学指导、学术发展、学习资源服务等职责，建实建强教师发展中心等平台，健全教师发展组织体系。高校要加强教师发展工作和人员专业化建设，加大教师发展的人员、资金、场地等资源投入，推动建设各级示范性教师发展中心。鼓励高校与大中型企事业单位共建教师培养培训基地，支持高校专业教师与行业企业人才队伍交流融合，提升教师实践能力和创新能力。发挥教学名师和教学成果奖的示范带动作用。
四、完善现代高校教师管理制度，激发教师队伍创新活力
8.完善高校教师聘用机制。充分落实高校用人自主权，政府各有关部门不统一组织高校人员聘用考试，简化进人程序。高校根据国家有关规定和办学实际需要，自主制定教师聘用条件，自主公开招聘教师。不得将毕业院校、出国（境）学习经历、学习方式和论文、专利等作为限制性条件。严把高校教师选拔聘用入口关，将思想政治素质和业务能力双重考察落到实处。建立新教师岗前培训与高校教师资格相衔接的制度。拓宽选人用人渠道，加大从国内外行业企业、专业组织等吸引优秀人才力度。按要求配齐配优建强高校思政课教师队伍和辅导员队伍。探索将行业企业从业经历、社会实践经历作为聘用职业院校专业课教师的重要条件。研究出台外籍教师聘任和管理办法，规范外籍教师管理。
9.加快高校教师编制岗位管理改革。积极探索实行高校人员总量管理。高校依法采取多元化聘用方式自主灵活用人，统筹用好编制资源，优先保障教学科研需求，向重点学科、特色学科和重要管理岗位倾斜。合理设置教职员岗位结构比例，加强职员队伍建设。深入推进岗位聘用改革，实施岗位聘期制管理，进一步探索准聘与长聘相结合等管理方式，落实和完善能上能下、能进能出的聘用机制。
10.强化高校教师教育教学管理。完善教学质量评价制度，多维度考评教学规范、教学运行、课堂教学效果、教学改革与研究、教学获奖等教学工作实绩。强化教学业绩和教书育人实效在绩效分配、职务职称评聘、岗位晋级考核中的比重，把承担一定量的本（专）科教学工作作为教师职称晋升的必要条件。将教授为本专科生上课作为基本制度，高校应明确教授承担本专科生教学最低课时要求，对未达到要求的给予年度或聘期考核不合格处理。
11.推进高校教师职称制度改革。研究出台高校教师职称制度改革的指导意见，将职称评审权直接下放至高校，由高校自主评审、按岗聘任。完善教师职称评审标准，根据不同学科、不同岗位特点，分类设置评价指标，确定评审办法。不把出国（境）学习经历、专利数量和对论文的索引、收录、引用等指标要求作为限制性条件。完善同行专家评价机制，推行代表性成果评价。对承担国防和关键核心技术攻关任务的教师，探索引入贡献评价机制。完善职称评审程序，持续做好高校教师职称评审监管。
12.深化高校教师考核评价制度改革。突出质量导向，注重凭能力、实绩和贡献评价教师，坚决扭转轻教学、轻育人等倾向，克服唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项等弊病。规范高等学校SCI等论文相关指标使用，避免SCI、SSCI、A&HCI、CSSCI等引文数据使用中的绝对化，坚决摒弃“以刊评文”，破除论文“SCI至上”。合理设置考核评价周期，探索长周期评价。注重个体评价与团队评价相结合。建立考核评价结果分级反馈机制。建立院校评估、本科教学评估、学科评估和教师评价政策联动机制，优化、调整制约和影响教师考核评价政策落实的评价指标。
13.建立健全教师兼职和兼职教师管理制度。高校教师在履行校内岗位职责、不影响本职工作的前提下，经学校同意，可在校外兼职从事与本人学科密切相关、并能发挥其专业能力的工作。地方和高校应建立健全教师兼职管理制度，规范教师合理兼职，坚决惩治教师兼职乱象。鼓励高校聘请校外专家学者等担任兼职教师，完善兼职教师管理办法，规范遴选聘用程序，明确兼职教师的标准、责任、权利和工作要求，确保兼职教师具有较高的师德素养、业务能力和育人水平。
五、切实保障高校教师待遇，吸引稳定一流人才从教
14.推进高校薪酬制度改革。落实以增加知识价值为导向的收入分配政策，扩大高校工资分配自主权，探索建立符合高校特点的薪酬制度。探索建立高校薪酬水平调查比较制度，健全完善高校工资水平决定和正常增长机制，在保障基本工资水平正常调整的基础上，合理确定高校教师工资收入水平，并向高层次人才密集、承担教学科研任务较重的高校加大倾斜力度。高校教师依法取得的职务科技成果转化现金奖励计入当年本单位绩效工资总量，但不受总量限制，不纳入总量基数。落实高层次人才工资收入分配激励、兼职兼薪和离岗创业等政策规定。鼓励高校设立由第三方出资的讲席教授岗位。
15.完善高校内部收入分配激励机制。落实高校内部分配自主权，高校要结合实际健全内部收入分配机制，完善绩效考核办法，向扎根教学一线、业绩突出的教师倾斜，向承担急难险重任务、作出突出贡献的教师倾斜，向从事基础前沿研究、国防科技等领域的教师倾斜。把参与教研活动，编写教材案例，承担命题监考任务，指导学生毕业设计、就业、创新创业、社会实践、学生社团、竞赛展演等情况计入工作量。激励优秀教师承担继续教育的教学工作，将相关工作量纳入绩效考核体系。不将论文数、专利数、项目数、课题经费等科研量化指标与绩效工资分配、奖励直接挂钩，切实发挥收入分配政策的激励导向作用。
六、优化完善人才管理服务体系，培养造就一批高层次创新人才
16.优化人才引育体系。强化服务国家战略导向，加强人才体系顶层设计，发挥好国家重大人才工程的引领作用，着力打造高水平创新团队，培养一批具有国际影响力的科学家、学科领军人才和青年学术英才。规范人才引进，严把政治关、师德关，做到“凡引必审”。加强高校哲学社会科学人才和高端智库建设，汇聚培养一批哲学社会科学名师。坚持正确的人才流动导向，鼓励高校建立行业自律机制和人才流动协商沟通机制，发挥高校人才工作联盟作用。坚决杜绝违规引进人才，未经人才计划主管部门同意，在支持周期内离开相关单位和岗位的，取消人才称号及相应支持。
17.科学合理使用人才。充分发挥好人才战略资源作用，坚持正确的人才使用导向，分类推进人才评价机制改革，推动各类人才“帽子”、人才称号回归荣誉、回归学术的本质，避免同类人才计划重复支持，以岗择人、按岗定酬，不把人才称号作为承担科研项目、职称评聘、评优评奖、学位点申报的限制性条件。营造鼓励创新、宽容失败的学术环境，为人才开展研究留出足够的探索时间和试错空间。严格人才聘后管理，强化对合同履行和作用发挥情况的考核。加强对人才的关怀和服务，切实解决他们工作生活中的实际困难。
七、全力支持青年教师成长，培育高等教育事业生力军
18.强化青年教师培养支持。鼓励高校扩大博士后招收培养数量，将博士后人员作为补充师资的重要来源。建立青年教师多元补充机制，大力吸引出国留学人员和外籍优秀青年人才。鼓励青年教师到企事业单位挂职锻炼和到国内外高水平大学、科研院所访学。鼓励高校对优秀青年人才破格晋升、大胆使用。根据学科特点确定青年教师评价考核周期，鼓励大胆创新、持续研究。高校青年教师晋升高一级职称，至少须有一年担任辅导员、班主任等学生工作经历，或支教、扶贫、参加孔子学院及国际组织援外交流等工作经历。
19.解决青年教师后顾之忧。地方和高校要加强统筹协调，对符合公租房保障条件的，按政策规定予以保障，同时，通过发展租赁住房、盘活挖掘校内存量资源、发放补助等多种方式，切实解决青年教师的住房困难。鼓励采取多种办法提高青年教师待遇，确保青年教师将精力放在教学科研上。鼓励高校与社会力量、政府合作举办幼儿园和中小学，解决青年教师子女入托入学问题。重视青年教师身心健康，关心关爱青年教师。
八、强化工作保障，确保各项政策举措落地见效
20.健全组织保障体系。将建设高素质教师队伍作为高校建设的基础性工作，强化学校主体责任，健全党委统一领导、统筹协调，教师工作、组织、宣传、人事、教务、科研等部门各负其责、协同配合的工作机制。建立领导干部联系教师制度，定期听取教师意见和建议。落实教职工代表大会制度，依法保障教师知情权、参与权、表达权和监督权。加强民办高校教师队伍建设，依法保障民办高校教师与公办高校教师同等法律地位和同等权利。强化督导考核，把加强教师队伍建设工作纳入高校巡视、“双一流”建设、教学科研评估范围，作为各级党组织和党员干部工作考核的重要内容。加强优秀教师和工作典型宣传，维护教师合法权益，营造关心支持教师发展的社会环境，形成全社会尊师重教的良好氛围。
教育部中央组织部中央宣传部
财政部人力资源社会保障部住房和城乡建设部
2020年12月24日
创新“人工智能+”教育新形态——人工智能助推教师队伍建设综述
原标题：创新“人工智能+”教育新形态——人工智能助推教师队伍建设综述
宁夏的学生在多维智能学习空间，智玩、智学。（资料图片）
2018年8月，教育部在宁夏和北京外国语大学启动开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作。试点旨在探索人工智能助推教师管理优化、助推教师教育改革、助推教育教学创新、助推教育精准扶贫的新路径，为在全国层面推开人工智能助推教师队伍建设行动，探索模式，积累经验，奠定基础。
宁夏将人工智能助推教师队伍建设行动列为“互联网+教育”示范区建设的重点内容之一，统筹推进教师智能助手应用、未来教师培养创新、教师智能研修、智能教育素养提升、智能帮扶贫困地区教师和宁夏教师大数据建设与应用工作，取得了明显成效。
加强顶层设计，提升人工智能基础建设
宁夏制定《人工智能助推教师队伍建设行动宁夏试点工作方案》，明确围绕六项工作内容，实施九大试点行动，在人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学创新、教育精准扶贫四个方面积极探索，形成在全国可复制可推广的工作经验和模式。遴选石嘴山市、西夏区等4个实验地区，宁夏大学、宁夏师范学院两所教师培养实验高校，银川一中、吴忠市朝阳小学等15所人工智能应用实验学校，通过先行先试，引领带动全区学校和教师主动适应信息化、人工智能等新技术，积极开展教学实践，推动教育创新变革。同时，将人工智能助推教师队伍建设纳入“互联网+教育”示范区建设的评价指标体系，通过量化考核，实行动态管理，强化督导考核“指挥棒”作用，确保试点工作规范有序开展；健全国家和自治区专家包县指导机制，推动专家入校开展教师培训、课题研究等指导工作，帮助学校基于实际发展智能教育，提升试点工作成效。
宁夏聚焦短板弱项，通过实施学校联网攻坚行动、义务教育薄弱环节改善等重大工程，实现学校互联网200M带宽接入、多媒体教学设备、在线互动课堂、“互联网+教育”达标县（区）和数字校园建设“五个全覆盖”，其中学校互联网平均带宽达到374M，超半数学校互联网带宽达到500M以上，80%的学校实现无线网络覆盖，提前两年完成教育部提出的100M互联网接入全覆盖目标，架起了互联互通的“信息高速公路”。指导实验学校建设人工智能教室、VR教室、机器人教室等现代化教学功能室，推动石嘴山市、西夏区等实验地区建设人工智能教学研修中心、实践实训基地和创新实验室等，构建以学习者为中心的智慧教学环境，为开展人工智能教育实践和研究提供条件。
普及智能教学助手，推动课堂教学创新变革
以变革传统教学模式和学生学习方式为主，推进人工智能等新技术赋能课堂教学，指导全区95%的教师积极利用宁夏教育云教学助手、云校家APP等智能教学工具和配套教育资源，开展课前导学、同步备课、互动授课、智慧检测、作业批阅等，提高教学针对性和实效性，实现课堂教学减负增效。推进人工智能情境化教学创新应用，利用AR/VR等情境设备和学习资源，探索体验式学习、探究式学习、合作式学习和个性化学习等新模式，推动课堂教学革命，促进育人方式转变。
建设远程同步智能课堂，促进优质教育资源共享共用。依托统一的宁夏教育云在线互动课堂平台，实现全区在线互动教室全部互联互通，推动86%的学校通过网络结对共建，普及应用专递课堂、名师课堂、名校网络课堂，累计开展远程同步教学和教研活动30多万节，帮助农村薄弱学校开齐开足开好国家规定课程，提升薄弱学校办学质量，缩小城乡、区域、校际差距。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”。如宁夏财经职业技术学院依托闽宁对口帮扶，与福建职业院校联合开展双师课堂、同步教学、远程实训、教师培训等活动，促进教学资源和师资队伍共建共享，助力教育精准扶贫。
深化教育大数据应用，提升教师队伍治理水平
利用大数据，支撑教师智能研修行动，升级宁夏教师网络研修平台，建设教师教育质量监测智能化和教师发展智能实验室系统，将教师管理信息系统、中小学（含幼儿园）教师继续教育网络研修等平台整合融入宁夏教育云，通过线上线下混合式研修，累计培训教师10万余人次，显著提升了教师的信息素养和智能素养；支撑教师管理优化行动，在教育云平台建立教师基本情况、专业发展及管理测评数据库，对教师教学设计、课堂组织、班级管理、教育研究等能力指标及师德师风建设情况进行测评分析，开展全程监管和有效干预，提高了教师队伍管理的科学化、规范化和精细化水平，增强了教师队伍治理效能。
发挥试点示范作用，提炼可复制可推广的经验模式。通过举办装备博览会、企业座谈会和新技术应用示范会等，吸引国内200多家企业来宁宣传推介新产品、新技术和新成果，推动科大讯飞、阔地教育、洋葱学院等10多家企业在宁夏成立分公司，发挥企业在技术、资源、人力等方面的优势，开展人工智能应用研究和产品研发，推动试点建设和教育发展相互赋能。指导各县（区）和学校与北京师范大学、中央电教馆等高等院校和科研机构签署合作协议，开展应用研究、创新实验、人才培养等，加快形成一批科研和实践性成果，为全国提供可复制的工作模式和经验。依托华中师范大学，在全区开展人工智能条件下的教育社会实验，探索人工智能助推课堂教学模式和学校育人方式变革的有效路径。
深入研讨人工智能与教师队伍建设全面融合
下一步，将在石嘴山市召开全国人工智能助推教师队伍建设行动试点工作现场会，广泛总结在全国推开人工智能助推教师队伍建设的行动模式和成功经验，深入研讨人工智能与教师队伍建设全面融合，为实现教育现代化提供强大的人才支持和智力支撑。
一是完善人工智能教育基础环境。加强智能化基础建设，建设基于大数据、人工智能、5G等新技术的现代化智慧教室，为教师开展智能研修、智能教学等提供支撑；支持高等学校和职业院校，加快建设人工智能应用创新中心、技能实训基地、教育实验室等，提升人工智能教育研究和人才培养水平。
二是扩容升级宁夏教育云平台。以服务师生为中心，建设区块链身份认证系统、大数据中心、资源中心和指挥调度中心，优化平台总体架构，提升平台服务能力；建设教师大数据中心，利用大数据开展教师画像工作，为新时代教师队伍建设改革提供数据支撑，提升教师队伍智能化管理水平；优化升级教育云智能教学助手，丰富数字教育资源，提供多元教育服务，满足师生日益增长的个性化、精准化需求。
三是推进人工智能常态化应用。推动智能教学助手应用全覆盖，指导教师利用优质资源和教学工具，变革传统教学模式，提高课堂教学质量；加强“三个课堂”与人工智能助推教师队伍建设试点工作的全面融合，充分发挥名校名师辐射作用，引领带动普通教师专业发展；推进人工智能创新教育，探索面向未来的新型教学模式，推动教育理念更新、模式变革、体系重构，助推教育优质均衡发展。
四是提升教师智能教育素养。将中小学教师培训资金（国培和区培）的30%用于“互联网+教育”专项培训，分级分类推进全员轮训，提高教师的信息素养和智能素养；支持宁夏大学和宁夏师范学院开设人工智能课程，创新未来教师培养模式，为智能教育发展培育“种子”。以省为单位，组织全区校长、教研员和教师开展信息素养测评工作，并根据测评结果实施靶向培训，提升干部、教师的教育信息化工作能力。
五是构建“人工智能+”教育新生态。加强校企合作育人，吸引人工智能骨干企业落地宁夏，开展人工智能技术研发、应用推广、智能实训等，打造人工智能教育多边生态；完善专家落地指导机制，推动学校联合高等院校、科研机构等，开展教师培训、教学指导和教育研究工作，提升学校育人水平和教师队伍建设质量，构建人工智能创新教育新形态。（黄蔚通讯员高顺利王帅）
【专题】薛二勇 傅王倩 李健：我国教师队伍建设的突出问题与对策建议
薛二勇傅王倩李健|文百年大计，教育为本；教育大计，教师为本。党的十八大以来，党中央、国务院高度重视教师队伍建设。2018年初，中共中央、国务院发布了第一个专门面向教师队伍的文件《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》，提出加强师德师风建设、提升教师专业素质能力、深化教师管理综合改革、不断提高地位待遇、切实加强党的领导等系列举措，有力地推进了教师队伍建设。在2018年召开的全国教育大会上，习近平总书记对教师队伍建设提出了新的更高要求，也对全党全社会尊师重教提出了新的更高要求。但在实践中，我国教师队伍建设依然存在数量不足、学历不高、素养不够、结构失衡、培训无序等突出问题，严重制约教育教学质量的提升，亟需解决。
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一、教师队伍建设面临的突出问题1.教师队伍学历层次不高
《2017年全国教育事业发展统计公报》（2018年）显示：全国共有义务教育阶段学校21.89万所，专任教师943.96万人。全国普通高中1.36万所，普通高中教职工（含完全中学、十二年一贯制学校）266.51万人。普通高等学校2631所（含独立学院265所），普通高等学校教职工244.30万人。中小学教师学历提升过程经历了由高中和专科学历为主的“两级”，到由专科、本科和高中学历为主的“三级”，再到由本科和专科学历为主的“新两级”三个阶段。2017年数据显示，教师学历层次有所提升，93.7%的小学教师取得专科以上学历，82.5%的初中教师取得本科以上学历，分别比五年前高出8.7和10.9个百分点。虽然教师学历在不断提升，但现有教师队伍的学历仍明显偏低，小学教师在2015年之前均以专科学历为主，2016年之后本科学历才略微超过专科学历；初中教师则多为本科学历，约占82%。发达国家（如美国、英国等）对于小学教师的学历基本要求为本科，我国基础教育教师队伍的学历还有待进一步提升。
高等教育教师队伍也存在学历不高问题。近20年来，我国高校专任教师学历层次呈上升趋势，表现为博士、硕士学历专任教师人数及所占比例逐年上升，本科、本科以下学历专任教师所占比例逐年下降；但2017年高校专任教师中本科学历仍占了38.03%，居于最高，硕士学历占36.51%，博士学历为24.37%。高校教师队伍学历也需进一步提升。
表1中小学教师各类学历获得者所占比例（2001-2017年）2.教师队伍的结构不合理
我国教师队伍的结构失衡表现在两大方面，一是学科结构失衡。小学科教师缺乏，美术、音乐、体育教师尤甚。数据显示，从英语、音乐、体育、美术学科的生师比看，无论是小学阶段还是初中阶段，其比例都非常高。2016年英语、音乐、体育、美术学科的生师比分别为232.54:1、461.50:1、318.14:1、495.01:1。尽管自2012年开始，小学科教师数量不断增加，各学科生师比保持持续减少的趋势，但小学科教师仍然极为缺乏。
二是分布结构不合理。我国小学应有教职工编制5101149人，实际为5489441人（2015年），超编388292人，超幅7.07%。但是，我国农村地区存在代课教师70443人，城镇地区存在代课教师76240人，代课教师现象的出现意味着缺编较为严重，也就是说，在学龄人口的流出端和流入端同时出现了严重的结构性缺编。
图1小学和初中小学科生师比变化态势（2012年-2016年）3.教师队伍的素养偏低
教师的专业对口率与教师的教育教学质量高度正相关，乡村地区教师专业不对口、所教非所学问题十分突出，初中、小学学段的比例分别为44%和52%。农村薄弱学校教师调查显示，80%的教师仍然采用传统授课方式，对新理念、新技术应用于教学不屑一顾；14.8％的教师认为教师的任务是传授知识，学生成绩好就可以了。由此可见，由于教师的知识和能力问题，推行教育改革、变革教学方式十分困难，严重影响教育教学质量。
4.教师的培训差强人意
“国培计划”实施以来，各种教师培训计划纷纷实施，如省级培训、地区培训、校本培训、委托培训等，教师培训种类繁多，教师培训范围之广、规模之大、人数之多前所未有。教师培训对于提高教师素养发挥了重要作用，但随着培训的深入，问题愈发凸显，严重影响培训质量，亟待改进。第一，教师培训机会不够均衡，有些教师培训过多、有些教师培训过少，导致需要培训的教师没有得到满足、不需要培训的教师应付培训。第二，教师培训质量有待提升，培训课程设置不够科学、内容重复，培训问题突出、培训计划安排不够合理，短时培训多、长时培训少，培训内容和教师工作实际差距较大等问题影响了培训效果。第三，教师培训缺乏有效的质量监测，除了程序上的自我评估之外，第三方评估严重缺乏，导致培训质量无从监测。第四，教师培训计划的设置存在交叉重复、资源浪费问题。
二、教师队伍建设的对策建议
建设教育强国，实现教育现代化，离不开高素养的教师队伍，为此，应根据当前形势，从顶层设计上加快修订《中华人民共和国教师法》、出台和完善系列关于教师队伍建设的专项政策或者计划；鼓励以县（区）级政府为主、学校为辅的基层探索与创新；加大省级政府、市级政府的统筹力度，形成教师队伍建设改革的联动机制。
1.引导、鼓励高等院校毕业生进入教师队伍
受多方面因素影响，部分高校毕业生面临较大就业压力，近些年累积的未就业大学生有250多万，全国共有860万大学毕业生等待就业。大学毕业生人数不断增加，2014年首次突破700万之后，2015年增长到749万，2016年增长到765万，2017年增长到795万，2018年增长到820万人，突破800万大关（见图2）。
图2大学毕业生人数（2014年-2018年）中国社会科学院发布的《社会蓝皮书：2014年中国社会形势分析与预测》显示，毕业两个月后的应届毕业生失业率为17.6%。按此比例，2018年高校毕业生失业人数约为144万。不就业，毕业大学生的个人能力无法施展，无法发挥所受教育的社会和个人价值。因此，需要采取组合举措、多渠道吸收应届毕业生进入教师队伍，包括适当放宽教师资格考试中对小学科的限制、允许其他专业的学生选修师范课程、提供免费的教师就业培训等。这样做一方面可解决部分大学生就业问题，另一方面有助于快速提高我国高学历教师数量。
需要指出的是，这些人员成为正式教师之前必须完成特定的教育、培训，以获取教师资格证书。教师资格制度是国家依法治教，使教师的任用、管理走向科学化、规范化和法制化轨道的前提，是依法管理教师队伍，把住教师队伍关口，保证教师队伍整体素质的基本标准。尽管吸纳应届高校毕业生能有力解决教师队伍数量问题，但为保证教师队伍质量，仍要以职前有效培训和教师资格制度相结合的方式选择适合的人才从事教育工作。
2.全面提升在职教师的学历，提高教师素养
学历是提升教师素养的基本要求，应全面、有序提升在职教师的学历。国家应出台专项计划，专门提升在职教师的学历水平。对于中小学在职教师，开放多种学历提升途径，如开设专门学历班，专门面向在职教师招生，假期的集中学习和平时的分散学习相结合，以使其达到相应学历的要求；设立学分银行，实现普通高校之间、普通高校与继续教育之间学分的互认与转换，教师培训课程学习转化为相应的学分，让教师可以通过多种学习方式获得学分。
对于高等学校在职教师，尤其是本科以上院校教师，应提升学历要求，规定为博士学历。在具体措施上，一方面我国高水平大学要进一步扩大教育博士等专业学位的招生名额，增加定向招生和委培招生名额，促进高校在职教师学历提升；另一方面大力引进境内外博士毕业生，提高高校任教岗位的吸引力，吸引并留住高层次人才，促进创新人才培养。
3.创新教师管理的体制机制，优化教师配置
针对教师配置结构不平衡问题：
(1)进一步加强教师资源的省级统筹。在教师资源供给上，省级政府应充分利用教师数据资源，合理确定市级地区教师供给总量。
(2)进一步强化教师资源的市级调配。市级政府在省级政府确定的教师供给总量的基础上，根据所辖区县的人口变动、经济水平、教育规模、特殊情况等科学配置不同区县的教师数量。
(3)进一步增强教师资源的县级主导。县（区）级政府根据所辖区域人口变动、学校布局、特殊情况等科学配置不同学校的教师数量，严格落实“县管校聘”政策，打破教师隶属于某一学校的传统管理方式，实现县域范围内教师的统一、有序、科学调配。
(4)县级政府统筹调配“特岗计划”“公费师范生计划”“银龄计划”等教师补充项目，实现统一管理、统一配置、统一考核。
针对教师学科结构不合理问题：
(1)进一步引导、鼓励有关专业大学毕业生从事教师职业。2017年本科就业中失业人数较多，就业率、薪资和就业满意度综合水平较低的专业包括音乐表演、美术学等。其中，音乐表演、美术学连续三届是“红牌”专业，而音乐、美术等都是教师队伍中学科结构严重不足的专业，要加强引导这部分大学生进入教师队伍。
(2)以政府购买社会服务的方式解决小学科教师短缺问题。优质、可选择的社会教育机构和教育资源越来越多，其中不乏具有音乐、美术、体育等专长的教师，政府可以通过购买教育服务的方式，有效补充小学科教师队伍的不足，科学促进小学科教师供给策的改革。
4.统筹、监测、改进各级各类教师培训计划
第一，中央和地方联动，设立教师培训计划优化小组，进一步完善教师培训计划项目的顶层设计，做到定位不同、内容不一、形式多样、标准各异，增加教师培训项目的有效性。
第二，有效甄别教师的培训需求，包括培训意愿、学习内容等，可以在全国采用并推广教师培训券制度，教师选择到某一机构参加培训时，递交培训券，培训承担机构根据培训券的多少获得政府或者学校对应的培训资金。
第三，进一步加大教师培训、教师研修，脱产培训、就地应用，外地学习、本地指导的结合力度，脱岗学习、在岗学习、在线学习、面授学习、影子学习等多种形式相结合，使教师培训真有用、真好用、能真用、有真用。
第四，大力开展教师培训评估，培育有资质的第三方评估机构，依据评估结果，决定是否、何时、怎样调整培训项目或者终结培训项目，培训项目设计时应包含监测指标和评估办法，做到项目设置与项目评估同步设计、同步开展、同步调整或者同步终结。
作者简介：
薛二勇：北京师范大学中国教育政策研究院教授，博士，博士生导师，教育部长江学者青年学者。
傅王倩：北京师范大学中国教育政策研究院博士后。
李健：北京师范大学中国教育政策研究院讲师，博士。
文章来源：
2019年11期《中国教师》
原标题：《【专题】薛二勇傅王倩李健：我国教师队伍建设的突出问题与对策建议》
全面推进高质量教师队伍建设
百年大计，教育为本；教育大计，教师为本。前不久，教育部等八部门联合印发《新时代基础教育强师计划》（以下简称《计划》），力求破解教师队伍建设的深层次矛盾，构建一套全口径、完整链条的教师队伍建设政策体系，系统提升我国教师的教书育人能力，全面推进高质量教师队伍建设。
教师是教育的第一资源，是建设高质量教育体系、实施高质量教育的根本力量。当前，我国基础教育教师1586万人，占专任教师总数的86%，教师数量、规模问题得到历史性解决，教师职业吸引力有所增强，教师队伍建设卓有成效。同时也应看到，在一些地区，违反师德师风事件仍时有发生，培养层次不高、培训针对性不强、管理体制机制不够顺畅、待遇保障不够有力等问题依然存在。解决难点问题，需要聚焦深层次矛盾，进行系统谋划、顶层设计。《计划》出台的重要着眼点，正在于夯实教师队伍建设这个教育工作的基础，推动形成优秀人才竞相从教、广大教师尽展其才、好老师不断涌现的良好局面。
强师计划是一项系统工程，关键在于统筹教师培养、使用、服务保障全过程，聚焦重点环节、筑牢强师之基。要强培养，健全中国特色教师教育体系；要重引领，完善高层次教师人才培养机制；要促均衡，强化欠发达地区乡村教师队伍建设；要抓改革，提升教师队伍治理水平；还要赋动能，推进教师队伍数字化建设。《计划》以高素质教师人才培养为引领，以高水平教师教育体系建设为支撑，以提升教师思想政治素质、师德师风水平和教育教学能力为重点，提出新时代基础教育教师队伍筑基提质、补短扶弱、做优建强的思路举措，有助于推动教师队伍建设创新。
加强后备力量，提供源头活水，是事关教师队伍建设成效的“牛鼻子”。《计划》提出，支持一批师范院校加强教学科研设施建设，建设一批国家师范教育基地，打造师范教育高质量发展的排头兵、领头雁，推进职前培养和职后培训一体化。《计划》推动面向师范院校和师范专业建设加大投入，将提升师范院校“以师为本”的意识，改善师范院校办学条件，在师范生招生、培养、输送到教师职后支持的全流程中，系统性提升教师人才队伍水平。
当前，我国中小学教师拥有研究生学历的占比仍相对较低，与新时代教育事业改革发展需求仍不相适应。《计划》有针对性地提出，实施高素质教师人才培育计划，深化本硕整体设计、分段考核的人才培养模式改革，继续实施农村学校教育硕士师资培养计划，扩大教育硕士培养规模。提高基础教育阶段教师的学历层次，培养一大批具备创新能力的高素质复合型教师人才，是提升中小学教师素质水平、增强职业吸引力的重要抓手。大力提升中小学教师学历水平，不仅将满足国家教育现代化对于创新性师资的需要，也能为造就基础教育领域的教育家、“大先生”打牢基础。
习近平总书记强调：“有高质量的教师，才会有高质量的教育。”在新发展阶段，中国基础教育肩负时代重任，迫切需要在新的历史起点上全面推进高质量教师队伍建设。在《计划》的实施推动下，一大批高素质的“大国良师”将持续涌现，为建设高质量教育体系，为我国从教育大国迈向教育强国提供坚实的人才支撑。（赵婀娜）
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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