人机协同下，教师AI素养怎么"练"出来——给高职的落地路线

不少高职老师都有类似的落差感：课堂上AI工具明明用上了，学生却未必比AI出现前学得更好，甚至有种忙了信息技术、丢了教学重心的恍惚。教师会不自觉地把AI当成一件"显示自己跟得上时代"的道具，结果技术叠加有余、与人协同不足。当AI开始深度嵌入教育全过程，"人机协同"便不是一种时髦说法，而是一套对教师能力的新要求——它考验的早已不是"会不会点按钮"，而是教师能否与技术各司其职、共同服务于学生成长。本文依据研究者提出的相关框架与路径（见文末来源）改写，把它讲给高职教师和教务管理者听，并落到可执行的行动上。

一问：为什么很多高职教师"用着AI、却不得其法"？

这个现象几乎可以归因为三个层面上的落差，先看态度层。联合国教科文组织在教师AI能力框架中反复强调一个前提——技术进课堂当以"以人为本"为纲，教师既要拥抱人工智能，又要在价值理性上保持清醒，不让效率逻辑反过来定义教学。可现实中，有些教师一头扎进"唯技术论"，把课堂顺畅、数据好看当成了目标本身；也有些教师出于谨慎干脆抵触，让技术在教育里只停在外围。

再看知识层。真正会用AI的教师，应当对人工智能的基本概念、工作过程与教育场景中的形态（如自然语言处理、图文生成）有系统认识，更要理解它与人类智能之间"共生共长"的关系，心里装着技术的能力边界。可不少高职教师对AI的认识仍停在直观感受层面，只知道它能"生成东西"，却不清楚它为什么生成、又在哪些场景会出错。这种浅层化认知，直接导致技术与教学的结合停在表面。

这三者中最要命的其实是能力层——人机协同能力与技术叠加之间的落差。系统要求教师具备数据驱动学情分析、智能工具辅助教学设计、人机共教、智能评估乃至将AI融入育人活动的综合能力，目标是从被动的"技术使用者"变成主动的"教育建构者"。然而多数教师仍在浅层应用阶段徘徊，最常见的表现就是"直播式讲授"式的技术叠加——把AI的对话窗口放进课件，看似新颖，实则仍是我说你听的老路子。一句话概括：技术进去了，教学哲学没跟上，协同自然无从谈起。

二问：那教师该有的"能协同的素养"具体是什么？

对"素养"的界定决定培训和评价的方向。国家层面的教师数字素养、国际组织的教师AI能力框架，以及部分省级的中小学教师AI素养框架，虽然措辞各异，内核却高度一致——都离不开意识、知识技能与实践应用三大块，且始终以服务学生和教师自身发展为圆心。把这些共同点落到课堂教学上，可浓缩为一个极具操作性的"AI-TPACK"能力结构，所指即教师把技术、内容与教学法融合起来的三种核心功力：

① 智能化教学内容重构能力。 管的是"教什么"。教师要以课程标准为依据，判断AI生成内容的学科适切性与教育价值，能对智能工具产出的教案、案例、例题做筛选、改编与重构，而不是照单全收。

② 智能化教学过程设计能力。 管的是"怎么教"。教师能借智能学情诊断设计人机协同的活动，选对智能化教学策略与工具，并在课堂中根据实时反馈动态调整节奏与讲授方式。

③ 智能化教学评价与育人能力。 管的是"怎么育人"，也是三种能力中的高阶形态。教师要坚守价值理性与立德树人的本责，善用多模态学习数据诊断学生素养发展，并据此反思教学、勾画自己的专业成长。

三者并非三张独立清单，而是一条完整的链条：缺乏内容重构的功夫，再好的AI也用不回学科里；缺了过程设计的功底，协同只能停留在演示层面；缺了评价育人的眼界，"人工智能+教育"就难以真正服务于学生。下面是三者与多个主流框架的对应映照，可快速看清每种能力由哪些国内外依据支撑。

三问：素养不是听会的，那到底靠什么机制把它"练"出来？

教师能力受知识、技能与态度共同作用，指望几次集中培训一蹴而就并不现实，高效的做法是构建"智能诊断画像—多元实践研训"相互咬合的机制，并用职前职后全周期作保障。其逻辑可概括为"先看清自己，再有针对性地练，练完再回头诊断"，形成不断精进的回路，下图呈现了这条路径的运行方式。

把其中关键拆开看，第一步是精准画像。学校基于上述三类能力制定可量化诊断指标，同步采集教师在校内外的文本、音视频与操作日志等多模态数据，提炼其备课、师生互动与提示词使用等行为特征，借助大语言模型的推理能力描绘出每位教师的成长画像，从而为"一人一策"提供依据。

第二步是多元研训。一句话，就是不能只有大课。理想的安排应包含系列课程、课例、工具包、专题教研与实践共同体等多种形态，并以画像结果为导向推送匹配资源；同时提供AI协作备课、智能授课、智能教研等应用与智能体，让教师在近似真实场景里反复演练，把操作练到形成肌肉记忆。文中还提到一种实践共同体的做法，通过组建跨校、跨领域的智能教研共同体，让教师在切磋中共享方法、相互激发，把别人处学到的经验搬到自己的课堂验证，收效常优于单打独斗式的自学。

第三步是职前职后贯通。师范与非师范背景的青年教师处在职前阶段时，就应系统接触AI通识、AI教育应用与智能教学法课程，在校期间通过"校内导师+实践教师+智能实训平台"三方联动，实现既有平台指导"怎么教AI"、又有双导师带教"教好智能课堂"的双向融入；走上讲台后的在职阶段，教师更需持续参加研训，紧跟工具迭代，让"用AI教"与"教学生用AI"贯通起来。

四问：落到高职，这套机制怎么才不会"叫好不叫座"？

翻译成高职的日常，有几件容易被忽视却至关重要的事。

其一，画像要解决"画得起、画得准、画了有用"。智慧画像依赖数据积累，院校不必一步到位建庞大系统，可先用一次轻量摸底结合日常课堂教学数据，形成可研判的初步画像，再逐步加厚数据源，避免一上来就背上重资产。

其二，研训要贴着专业场景走。高职的专业千差万别，同一套通用AI技巧放进财经商贸和放进智能制造，落点截然不同。研训内容应尽量绑到具体专业的真实任务上，示范"在电商运营里怎么用AI""在实训排故里AI能干什么"，教师的代入感与技术迁移能力才能起来。

其三，舍得在"持续"上加投入。教师素养是慢变量，短期看不出效果，需要形成常态机制而不是一阵风。建议把教师AI研修逐步纳入年度发展计划与考核，给骨干预留专门项目时间，靠"前面有人带、后面有数据催"来维持热度。

在时间精力普遍吃紧的高职里，还有一条省力的思路值得管理者掂量：素养提升最怕卡在工具与数据跟不上。若院校缺少配套的实验环境或多维学情数据，即便理念到位，教师也难以把"协同"落实为可见的课堂产出。已有多种实践表明，依托"我在学"等覆盖学练评用的智能实践内容平台，把备课、实验、评测与学情分析串在一条线上，可以让画像与研训在一个系统中闭环流动，教师学练有处、评测有据、进步可见，改造周期也更容易被压缩到一两个学期内。对基础相对薄弱、却想让AI真在课堂上落地的高职，这往往比各处分散摸索更能见效。

附：给不同起点教师的投入参考（供测算）

不管机制多精巧，最终都要落到每个教师身上。参照相关框架的进阶思想，不同起点的教师可匹配不同的研训重心；同时，教师人力有限决定了投入必须讲性价比，一次精准的专项训练往往胜过若干场泛泛的讲座。

对一位想从当下就启动的教师，也可以先迈小步：① 给下节课备一版"人机对话初稿"。 让AI先产出教案或案例，你再从学科角度做取舍与改写。 ② 记录一场真实课堂中的应用。 事后回看对比，"技术有没有挤占思考"往往一眼便知。 ③ 把一次成功的小改动讲给同事。 教出去是检验掌握程度的最高效方式。这三步不占用整块时间，却能让协同从概念落到手边。

结语：让技术之用安放在育人之本上

把这三个问题连起来看，核心其实落在同一点上：教师AI素养的提升，本质是一场从"技术叠加"走向"人机协同乃至生命对话"的转身——技术永远走在前面，重要的不是教师追得多紧，而是能否始终让技术服务于学生成长这一原点。对高职而言，与其焦虑于工具的迭代速度，不如把诊断、研训与评价这套基础机制搭稳，让不同起点的教师各有路径、各得长进；对每一位教师来说，守住育人初心、善用技术之力的同时持续锤炼专业智慧，终会让人工智能教育从图纸走向真实的教室。这不只是一次能力升级，更是一段值得用很长时间去走、也走得很稳的专业修练。

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观点参考来源： 穆肃等《基于人机协同的教师人工智能素养提升研究》，原载《中小学信息技术教育》2026年第7期。