职业院校教师人工智能教学胜任力的内涵、框架及发展

当前，人工智能的加速发展正深刻影响着产业结构、岗位需求和技能标准，也对技术技能人才的培养模式提出了新的要求。尤其是智能制造、智慧物流、智能服务等新兴产业形态的快速演进，要求职业教育不能仅关注传统岗位的技能培养，还应引导学生掌握与人工智能相关的知识与技能、人机协同实践能力，以及应对复杂问题情境的技术创新能力等，从而实现职业教育与产业发展的深度对接。在此背景下，职业院校教师作为落实职业教育教学改革的关键力量，其人工智能教学胜任力的重要性日益凸显。2022年12月，教育部发布《教师数字素养》教育行业标准，并明确提出要“提升教师利用数字技术优化、创新和变革教育教学活动的意识、能力和责任”。2025年7月，教育部发布《教育部办公厅关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，明确提出要“制定教师智能素养标准”，并“建立分类分级能力体系”。教育部职业院校信息化教学指导委员会也提出要“推动教师人工智能教学胜任力提升，构建全员通识素养、专业技能和行业能力并举、校企协同的双师型团队”。可见，构建与智能时代相适应的教师胜任力体系，已成为职业教育高质量发展的核心议题之一。

目前，尽管国内外已有一系列与教师相关的标准与框架，但多数聚焦于通用的数字技术应用能力，对于智能时代教育场域中的特定任务与应用场景的关注不足。这种局限性在职业教育领域表现得尤为明显，教师面临的不仅是工具使用问题，更是如何结合岗位能力标准，重构教学内容与方法的问题。因此，亟须从职业教育的实际需求出发，系统构建职业院校教师的人工智能教学胜任力框架，明确其核心维度、能力要素与发展路径，从而为教师培养与能力提升提供理论依据与实践指南。基于此，教育部职业院校信息化指导委员会在2025年修订的《职业院校智慧校园规范（试行）》（下文简称《规范》）中，将教师能力从“信息化教学能力”调整为“人工智能教学胜任力”，并提出了具有情境针对性与实践导向性的人工智能教学胜任力框架。本文旨在对《规范》中有关教师人工智能教学胜任力的具体内容进行解读，并探讨其构成逻辑、实现机制与应用价值，以期为职业院校建设智能时代高素质专业化教师队伍提供理论支持与实践参考。

一

职业院校教师人工智能教学胜任力的内涵

（一）从信息化教学能力到人工智能教学胜任力

最初，随着以计算机为主的信息技术在教育教学活动中的应用，研究者开始关注教师应用信息技术开展教学的能力。例如，王为杰将信息素养迁移到教育情境中，提出信息化教学能力是教师选用恰当的信息技术或工具，自主地收集、判断、处理、呈现、传递和创造相关信息，并解决教育教学问题的能力。郭绍青则基于教育教学自身的发生过程及要达成的目标，提出信息化教学能力是教师利用信息与传播技术进行教学设计、教学实施与教学评价等，以转变学生学习方式，并培养学生信息素养的能力。李娟等则更加关注信息技术对教师专业发展的影响，提出信息化教学能力是教师为适应自身的专业发展所需要具备的教学态度、教学理念、教学技能，以及教学实施和研究等的理论与实践。可见，信息化教学能力侧重于信息技术在教学中的应用，强调教师如何将信息技术作为一种工具和手段，融入教育教学的各个环节，以提高教学效率，优化教学效果，促进自身专业发展。

随着以DeepSeek、ChatGPT等为代表的新一代人工智能的飞速发展及其对教育领域与产业领域的变革性影响，技术对教育教学的影响早已超越了个别教学环节的效率提升。人工智能与传统信息技术的不同之处在于，它不仅具备传统机器的物理特征，而且被赋予了人的某些思维特征和社会特征，这就使得人与人工智能的关系从外在的技术使用向内在的“人机共生”的方向发展。相应地，教师的教学能力也不再局限于对相关技术的应用能力，而是更加强调教师基于数字技术与人工智能的融合与创新能力。例如，欧盟2017年发布的《教师数字能力框架》提出，教师的数字能力包括使用数字技术开展沟通与合作、创建并分享数字教育资源、利用数字技术优化教学方法、使用数字技术赋能教学评价，以及提升学生数字能力等。我国教育部2022年发布的《教师数字素养》中将其定义为“教师适当利用数字技术获取、加工、使用、管理和评价数字信息和资源，发现、分析和解决教育教学问题，优化创新和变革教育教学活动而具有的意识、能力和责任”。罗生全等认为教师的数字能力表现为其以审慎且负责的态度，运用数字技术解决复杂问题、达成教育目标过程中所涉及的一系列个人特质，包括理念与态度、知识与技能以及价值观等。王兆璟等认为教师数字化教学能力体现为借助数字技术筹备教学活动、确定教学方法、革新教学模式、开展教学实践以及优化教学管理等。可见，智能时代的教师需要与人工智能之间进行协同合作，并基于人工智能所产生的数据进行教学决策与创新，以适应人工智能的教育教学要求。

《规范》对教师的能力要求从“信息化教学能力”转变为“人工智能教学胜任力”，并提出“职业教育教师应积极与人工智能协同工作，全面提升人工智能教学创新能力，实现职业教育的教学理念、教学内容、教学方式、评价模式的革命性变革，不断提升职业教育人才培养质量和社会服务能力”。这一术语的转变体现了技术应用从工具理性向价值理性的深层次发展。具体而言，从内涵层面来看，信息化教学能力主要关注单一的信息技术应用能力，而人工智能教学胜任力已发展为整合知识、技能、态度与价值观的复合体系。从过程层面来看，信息化教学能力关注通过信息技术在部分教学环节的辅助应用，而人工智能教学胜任力则强调人工智能与教育教学全要素与全流程的智能融合。从目标层面来看，信息化教学能力聚焦于“技术增强教学环节”，通过提升技术应用能力实现教学效率和效果的优化，而人工智能教学胜任力则强调以人为本与人机协同，实现人类智慧与机器智慧的协同增长。这种演进反映了教育数字化转型中“技术赋能”向“素养重构”的范式转变，为智能时代教师专业发展提供了新的理论框架。

（二）不同视角下职教教师人工智能教学胜任力

教学胜任力指教师在特定教学情境中，为有效达成教学目标对知识、技能、动机与人格特质等要素进行整合并加以运用的综合能力结构，具有多维整合性、情景嵌入性与动态发展性等本质特征。人工智能教学胜任力作为教学胜任力在智能时代的拓展形态，在继承其基本结构特征的基础上，进一步融入人工智能理解、设计、协同与治理等关键要素，并通过对教学活动全过程的刻画与行为化表征，实现对智能时代教师教学能力的系统表述与可评价表达。进一步而言，作为一种与产业经济发展联系最为密切的教育类型，职业教育以真实工作情境、任务导向与实践导向为核心特征，其人才培养逻辑与教学胜任力在理念与结构上高度契合。基于此，有必要从能力构成视角、教学过程视角与教师评价视角三个相互关联的层面，对职业院校教师人工智能教学胜任力的内涵进行分层解读与系统阐释。

1.能力构成视角下的人工智能教学胜任力

职业教育的核心目标是培养高素质技术技能型人才，这就要求教师关注专业或学科对应的行业应用和岗位技能，注重教学与实践的结合，确保学生获得适应时代要求的关键能力。因此，从能力构成的视角来看，职业院校教师在通用的知识、技能、态度与价值观等的基础上，还需要掌握行业特定AI工具的应用，以及将AI技术与实际的工作岗位需求结合起来转换为相应的岗位技能。同时，教师还需要关注AI使用伦理，尤其是生产过程中的安全规范与数据隐私问题。

2.教学过程视角下的人工智能教学胜任力

职业教育作为类型教育要贴近经济和产业实际，适应和引领经济和产业转型，这就要求教师在教学实践中深化产教融合和校企合作，在真实的工作场景中培养高素质技能型人才。因此，从教学过程的视角来看，职业教育教学强调产教融合和理实一体化教学，在具体教学过程中涉及应用AI模拟真实的工作场景、开展虚拟仿真实训、整合企业真实的工作案例、校企合作共同开发课程等，而教师则需要在此过程中主导AI与教育教学过程的深度融合。例如，《规范》中提出教师应“依据教学目标、教学策略要求为教学活动的组织实施做好充分准备，如选择合适的人工智能教学平台或工具、准确的教学资源、设计学习任务等”。

3.教师评价视角下的人工智能教学胜任力

职业教育的创新发展是以实践应用为导向的创新，这一目标的实现离不开教师教学理念、模式、方法和技术的创新，通过解决产业真实的实践问题，形成符合产业实际和未来发展的实践范式。因此，从教师评价的视角来看，职业院校教师不仅应具备开展人工智能教学必备的基础性和通用性的能力，如AI基础知识与工具操作、AI教学应用、AI伦理与安全意识等；还应具备指向创新性和行业引领性的能力，如定制化AI工具开发能力、教学创新能力、产教融合教学项目设计与实施能力、教学研究与专业发展能力等，这也是区分普通教师与优秀教师的核心竞争力。

（三）职教教师人工智能教学胜任力的构成要素

不同组织和研究者构建了智能时代教师的能力素养框架，见表1所示。虽然这些框架的名称和提出视角有所差异，但均指向智能时代教师应该具备的不同方面的能力。通过对不同研究者所构建的能力、素养、胜任力等框架进行归纳可以发现，智能时代的教师能力基本包括以人为本的理念、人工智能伦理与责任、人工智能知识和技能、人工智能教学应用，以及人工智能支持下的专业发展等五方面的内容。

表1 智能时代教师能力框架

《规范》中对职业院校教师人工智能教学胜任力的要素界定在上述五个维度的基础上，还针对职业院校教师这一特定身份的群体拓展了“人工智能职业能力”。这一能力强调教师能够理解人工智能在行业中的典型应用场景，具备将AI技术有效融入专业教学、实训指导、岗位能力评价与技能竞赛组织等环节的能力。可见，相较于普通教师，职业院校教师的教学活动更紧密地对接产业实践、技术发展与职业标准，从而体现出职业教师的人工智能胜任力所具备的“教育性”与“职业性”的融合特征。

二

职业院校教师人工智能教学胜任力的标准框架

（一）标准编制的原则与方法

职业院校教师人工智能教学胜任力框架在编制过程中遵循系统性、岗位关联性和实践适应性三大原则。首先，框架的编制坚持系统性原则，将人工智能教学胜任力视为一个涵盖理念、知识、技能、实践与发展的有机整体，力求各维度之间逻辑清晰、相互支撑，避免能力要求的碎片化，确保框架内部结构的严谨性。其次，为了确保框架能够真正指导实践，框架的编制强调与工作岗位之间的关联性，对职业院校教师人工智能教学胜任力的要求紧密对接产业的人才培养需求与岗位的工作能力标准，使框架中的各项要求直接回应教师在教学中运用人工智能所需完成的具体任务，从而提升其针对性和实用性。最后，框架在编制过程中还充分考虑实践适应性原则，在设定能力要求时，既着眼未来也立足现实，兼顾当前教师队伍的实际状况和学校的技术条件，确保具有可操作性，并为未来的发展留下了空间。在具体的编制过程中，编制组通过广泛的调研获取了充分的研究成果与实践经验，并结合深入的访谈，收集了一线教师与专家的宝贵反馈与建议。在此基础上，还面向由教育技术专家、职业教育专家，以及来自职业院校的管理者与教师组成的专家组开展多轮意见征询与迭代优化，最终形成了当前这一系统、关联且实用的人工智能教学胜任力框架。

（二）框架结构与核心内容

《规范》面向职业院校教师构建了一个多维度的人工智能教学胜任力框架。该框架将人工智能教学胜任力划分为六大核心维度，每一维度下又包含若干具体的指标，共同构成了一个完整的能力体系。

1.以人为本的理念

“以人为本的理念”是职业院校教师开展人工智能教学的思想基础和价值导向。《规范》中该维度包括人工智能感知意识、价值认识和使用意愿。教师需要形成正确的人工智能价值认识，理解人工智能技术对经济、产业发展以及职业教育内涵提升和人才培养模式变革的推动作用，认识到其在创新教学模式、提升教育质量中的价值。在此基础上，教师应对人工智能的应用持批判性态度，认识到保持人类能动性与师生主体性的重要性，并警惕过度依赖技术可能带来的负面影响。同时，教师还应展现出积极的人工智能使用意愿，主动了解技术功能，关注技术进展，具备持续学习、技术筛选与应用的能力。这一维度确保了教师在拥抱技术的同时，保持审慎的态度与正确的方向。

2.人工智能社会责任

在技术应用的伦理边界日益受到关注的当下，“人工智能社会责任”显得尤为重要。《规范》中该维度包括人工智能伦理道德和安全意识。教师在使用人工智能技术时应自觉遵守数智社会的价值观念、道德责任和行为准则，遵循正当必要、知情同意、目的明确、安全保障的原则，尊重知识产权，避免侵犯他人权益，并理性参与网络传播。同时，教师还需具备人工智能安全意识，能够采取措施防止隐私泄露，在处理学生、家长数据时注重安全保护，并安全、健康地使用人工智能工具，有效辨别和应对网络风险。“人工智能社会责任”将技术应用的规范性和安全性内化为教师的基本素养。

3.人工智能知识与技能

“人工智能知识与技能”是教师进行人工智能教学的基础。《规范》中该维度包含人工智能基础知识和基本技能两个层面。在知识层面，教师需要了解高素质技术技能人才培养对人工智能技术的需求，理解利用人工智能开展教学的基本概念和理论，掌握人工智能环境下的教学设计模式，熟悉专业相关的人工智能教学资源和工具，理解教学效果评价的理论与方法。在技能层面，教师则需能够熟练操作常用数智化硬件设施和人工智能工具、软件、平台，具备构建知识库、进行数据处理与分析、训练并调试优化模型的能力。“人工智能知识与技能”为教师有效应用人工智能技术提供了必要的理论支撑和操作能力。

4.人工智能教学应用

“人工智能教学应用”是教师在技能人才培养的实践过程中应用人工智能开展创新教学实践的外在体现，涉及人工智能与教育教学的全要素、全流程的深度融合。该维度包括教学设计、教学实施、教学评价和协同育人四个核心教学环节，涉及创设智能学习环境、获取与开发智能教育资源、组织与实施人机协同教学活动、选择和运用智能工具采集数据并进行学业分析，实现学业数据可视化、分析解释和教学决策，以及开展校企合作、协同育人等复杂的人机协同教学过程。“人工智能教学应用”是框架中最为实践性的部分，直接体现了教师将人工智能融入教学实践的能力。

5.人工智能职业能力

“人工智能职业能力”将人工智能能力与教师的职业角色和专业领域紧密结合，是《规范》回应职业教育产教融合特殊要求的具体体现。该维度包含人工智能职业知识和人工智能职业技能两个层面。教师不仅需要掌握人工智能技术与专业知识、教学理论有机结合的方法，以及技术有效融入教育教学活动的方法，而且要将行业企业对从业者的智能素养与技能要求等融入专业标准、课程标准、教学内容、就业创业等教学要素中，从而培养真正能够适应未来工作岗位的高素质技术技能人才。“人工智能职业能力”强调了教师不仅要懂技术，更要懂技术与自身专业、职业发展的结合点。

6.人工智能支持下的专业发展

“人工智能支持下的专业发展”是职业院校教师持续更新教育教学中AI应用的理念、知识和技能，提升AI应用水平的关键策略。该维度包括基于人工智能的教学研究、教学创新、终身学习和专业发展等四个方面。当前，教师能力发展的取向正在从外部培训转向自我驱动、技术增强的持续性学习。教师不仅需要“用好AI教学生”，更需要借助AI增强自我迭代与创新实践的能力，从而“借助AI成为更好的自己”。“人工智能支持下的专业发展”的提出，体现了《规范》以教师为中心的价值导向，是将教师视为基于AI的教育变革中最能动、最核心的资产。

《规范》提出的人工智能教学胜任力的六大维度并不是技术能力的堆砌，而是价值判断、实践智慧和学习韧性在职业教育智能场景中的深度融合。“以人为本的理念”与“人工智能社会责任”是职业院校教师在智能教育实践中“为何用”和“为谁用”的价值判断基础，确保技术服务于育人而非取代人，也是其他能力维度得以正当化、合理化的前提。在这一价值边界的基础上，“人工智能知识与技能”是基本前提，“人工智能教学应用”是实现“怎么用”的实践转化，“人工智能职业能力”则强调教师在职业教育场景下的能力深化，三者层层递进，共同构成了人工智能教学胜任力的实践能力矩阵。“人工智能支持下的专业发展”指向教师能力的动态更新与自我超越，不仅能够进一步巩固上述五大能力维度，也能够确保教师主动应对外部技术变迁与内部能力发展的需求。六大能力维度形成了一个完整的闭环，任何维度的缺失或失衡，都可能导致智能教育实践陷入技术异化或伦理失序的风险。

三

职业院校教师人工智能教学胜任力的发展保障

《规范》所构建的人工智能教学胜任力框架为职业院校教师的专业发展描绘了蓝图。同时，框架的有效落地与教师能力的实质性提升，离不开健全的发展保障体系。《规范》在“教师发展服务”章节中，明确指出了培训体系、测评机制和激励措施等方面的保障机制。

（一）完善的培训体系：赋能教师能力提升的基础工程

面对人工智能技术的快速迭代和教学应用的多元需求，教师能力提升是一个持续的过程。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》明确指出，应“深化人工智能助推教师队伍建设行动，将数字素养融入教师教育课程体系”。《规范》进一步结合职业教育的教育性与产业性的双重属性，构建了“分层培训+产教融合”的培训体系。一方面，分层培训应充分考虑教师专业背景、技术基础和教学需求的差异，通过多样化的培训内容与形式提升教师的基础素养与专业技能。例如，设置面向全体教师的基础素养培训，帮助其建立人工智能意识、掌握基本操作；同时，针对不同专业、不同技术水平的教师，提供面向教学应用场景的针对性培训。另一方面，面向职业院校教师的能力培训可以引入行业企业专家的力量，通过搭建产教协同虚拟教研室等校企双向交流平台，重点围绕人工智能教育应用场景开发、课程资源共建等核心领域，推动专职教师与行业专家深度合作。例如，定期举办讲座、工作坊、研讨会，组织课堂观摩，并鼓励教师参与各类人工智能教学能力提升活动。“分层培训+产教融合”的培训体系，有助于将产业界的最新动态、技术标准融入培训内容，培养适应产业需求的“双师型”团队，促进校企协同育人。

（二）科学的测评机制：精准把脉教师能力现状的标尺

科学的测评机制是了解教师人工智能教学胜任力现状、评估培训效果和识别发展需求的关键环节。《规范》提出建立“数据驱动的教师成长数据库”和“教师人工智能教学应用的动态评估机制”，为测评工作提供了方向。从测评内容来看，人工智能教学胜任力测评应基于框架的六大维度进行全面评估，不仅要考察教师对人工智能技术的掌握程度，更要关注其教学理念、社会责任感、教学应用能力、职业能力以及专业发展情况等。这种多维度的评估能够更真实地反映教师的整体胜任力水平。从测评方式来看，测评不应仅是结果导向的静态评价，更应是伴随教师发展全过程、能够记录成长轨迹、提供个性化反馈的动态过程。收集多模态的教学过程数据、学生学习数据以及教师专业发展活动数据，可以构建教师成长档案，实现对教师人工智能教学胜任力发展状况的持续跟踪与精准诊断。职业院校还应建立动态评估机制，将教师人工智能教学胜任力纳入教师评价考核范畴。这种机制不仅有助于检验教师能力发展成果，更能为教师提供个性化的改进建议，并为职业院校优化培训策略、资源配置提供依据。

（三）健全的激励机制：激发教师内生动力的重要杠杆

健全的激励机制是激发教师学习热情、主动投入人工智能教学实践、持续提升自身胜任力的关键。《规范》中明确指出要“建立健全激励机制”，鼓励教师积极参与各类人工智能教学实践与研修活动。除了传统的物质奖励、职称评定倾斜，还应包括提供更多参与高水平教学竞赛、学术交流、校企合作项目的机会，提供更多自主探索、创新教学的时间和空间。例如，“鼓励教师将企业项目经验转化为教学案例”，本身就是一种对教师实践探索的认可与激励。激励机制还应与评价结果相结合，将教师人工智能教学胜任力的发展情况与考核评估结果挂钩，对表现突出的教师给予重点支持，对暂时落后的教师提供针对性帮扶，形成“评价—反馈—激励—改进”的良性循环。职业院校还应营造良好的环境氛围，积极宣传人工智能教学的先进理念与成功案例，组织经验分享会，让教师感受到学习与创新的氛围，减少其尝试新技术的后顾之忧。此外，提供必要的支持服务也是激励的重要组成部分。例如，面向教师日常教学，提供数智化资源制作、课程设计、教学实施与评价等方面的指导、支持和服务的制度性安排，能够有效降低教师应用人工智能教学的门槛，增强其成功体验，从而起到间接激励作用。

四

结语

在产教融合持续深化和产业智能化转型的加速推进下，提升职业院校教师的人工智能教学胜任力已成为职业教育服务新质生产力发展和现代化产业体系建设的重要支点，其价值并不局限于教师个体层面的技术能力提升，更在于为教育系统的整体转型提供人力与专业基础。《规范》面向职业院校教师所构建的人工智能教学胜任力标准框架，是在产教融合与教育数字化背景下推进职业教育高质量发展的基础性举措。该框架通过系统界定智能时代职业院校教师的核心能力结构，为教师培养、评价改革与实践改进提供了共同遵循，有助于将人工智能要求与职业教育类型特征和产业智能化需求有机衔接。

然而，在框架的实际应用过程中，仍可能面临一些深层次张力与矛盾。首先，标准化能力结构与高度差异化产业场景之间存在适配性问题，即如何在保持框架稳定性的同时，回应不同行业、专业与岗位对教师能力的差异化需求，仍有待进一步探索。其次，能力结构的整体性建构与教师个体发展阶段差异之间存在一定的矛盾，需处理好框架提出的统一标准与教师个体分层发展需求之间的关系。最后，职业院校还需要在胜任力导向下的评价理念与现行绩效考核、职称评定制度之间建立制度性衔接，将教师教学实践中的过程性、发展性证据转化为可操作的评价机制。

因此，未来研究有必要进一步从情境化细化、协同机制构建与发展性评价等方向展开，将职业院校教师人工智能教学胜任力框架深度嵌入真实产业场景、校企协同育人机制与多元发展性评价体系之中，为职业教育内涵式提升和现代化产业体系建设提供持续的人才与能力支撑。

来源｜《中国职业技术教育》2026年第7期

作者｜李梦（中国教育科学研究院助理研究员）；管秀（通讯作者，清华大学教育学院博士研究生）；周潜（清华大学教育学院高级工程师）