摘要：

本文是对联合国教科文组织发布的《教师人工智能能力框架》的解读。人工智能在逐步以拟人智能体的技术形态助推“教师、学生和人工智能”三角教学互动关系的构建，并在人机互动中挑战教师的能动性，这凸显了教师理解和秉承以人为本的人工智能观念的必要性。目前通用的猎取性挖掘人类数据训练人工智能模型的智能技术生产关系范式加速了人工智能伦理问题的裂变及对智能时代社会关系的冲击和重构，人工智能伦理以及人工智能时代的社会责任已成为教师的必学领域。作为当今社会无所不在的一类基础性通用技术，人工智能在颠覆生产流程、社会实践和生活方式等方面的技术变革潜力已经彰显，教师理解人工智能基本工作原理、批判性评判其教学育人的适用性并探索人工智能支持教学和专业发展有效方式等方面的能力发展需求日益迫切。鉴于此，各国政府和教育机构应以基于教师教育教学权益的自主应用为宗旨，从以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能基础知识和应用技能、人工智能与教学法整合、人工智能支持教师专业发展等层面界定教师的人工智能能力框架，以获取、深化、创造等能力水平为基准规划培训课程的目标、内容与方法，协助教师提升负责任地、有效和创新地应用人工智能所需的能力。

关键词：

教师人工智能能力；教师、学生、人工智能三角教学关系；以人为本的人工智能观念；人工智能伦理；人工智能基础知识和应用技能；人工智能与教学法整合；人工智能支持教师专业学习

尽管学界对人工智能机器能否获得主体地位未达成一致（张友恒，2022），作为一种以模拟人类思维和行为为目的的技术形态，人工智能的教学应用确已助推“教师、学生、人工智能”三角教学关系的显现，并对人机互动中的教师能动性形成步步紧逼的显性挑战。维护教师权益、保护教师教育教学的能动性已是当务之急。智能技术多采用主动猎取和挖掘人类数据训练人工智能模型的生产关系范式，而人工智能系统的服务关系范式多诱迫用户放弃部分或全部数据隐私以换取技术服务的便利，从而加速人工智能伦理问题的裂变以及应对性法规更替的速度，进而导致涉及每个人切身利益的人工智能伦理及人工智能时代的社会责任成为教师的“必修课”。生成式人工智能提升了人工智能作为一项基础性通用技术为各领域生产模式、社会实践和生活方式的变革提供基础模型的技术能力，同时也将该技术带入智能生成内容更具随机性、人机交互对人类判断力要求更高的历史发展阶段，对教师透视人工智能基本工作原理并在教学、评价和专业发展中批判性应用人工智能的能力提出新要求。应对上述需求，联合国教科文组织发布的《教师人工智能能力框架》（AI competency framework for teachers，简称“能力框架”）（Miao，2024），从以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能基础知识和应用技能、人工智能与教学法整合、人工智能支持教师专业发展五个层面界定教师的人工智能价值观、知识、技能及实践应用能力，并从获取、深化、创造三项能力进阶水平阐释各项能力。

作者介绍

苗逢春，研究员，北京师范大学，联合国教科文组织总部教育信息化与人工智能教育部门主任，联合国教科文组织总部部门主任，研究方向：人工智能与教育、数字学习政策、未来数字学校。

一、为何需要系统界定教师的人工智能能力？

与之前各代信息技术和数字技术相比，人工智能技术最近十多年的集成性技术跃迁已对包括教育在内的社会各领域产生深远影响。学界和政界需要系统研判人工智能技术跃迁对教育的现实影响，并着眼正在涌现的新教学场景界定和培养教师的人工智能能力。

（一）人工智能的技术跃迁及其对教师能力的深远影响

从基本技术形态看，人工智能是一种通过编程实现对人类思维和行为模拟的技术门类，并由此对人类能动性提出直接挑战。人工智能工具在分析大量有关先前事例数据的基础上进行模式识别，并倾向于基于模式识别的预测替代人类的决策过程。过度推广人工智能并误导教师过度依赖人工智能工具替代教学过程和学习管理的决策，会导致教师教学能力的萎缩。为防范借助人工智能篡越其自主教学决策的风险，有必要强化教师判断和决定“应否应用” “如何应用”人工智能的主观能动性以及提高人工智能应服务于人类能力发展的以人为本的意识。

从目前通用的人工智能技术生产关系范式看，通过挖掘数据培训人工智能模型的开发模式是一种对人类数据更具攻击性并对数据隐私更具威胁性的范式选择。之前的信息技术工具旨在传输和分享信息并保持对用户操作的被动应答，而人工智能平台背后的数据挖掘涉及不为用户察觉的数据爬取以及未经用户许可的数据主动猎取和发掘应用。人工智能系统提供商默认的商业规则是在用户注册时，诱惑或迫使其放弃某种程度的个人隐私用以培训后续迭代产品，以培训后续迭代产品换取享用当前人工智能服务。此前的信息技术已引发有关隐私和安全的伦理风险，但人工智能技术所采用的是更具攻击性的技术生产关系和技术服务关系取向，已触发更深远的伦理风险并会深化社会不公平。这些极具争议的新型生产和服务关系模式加剧了赋能教师理解和践行人工智能伦理原则、辅助学生安全并负责任地应用人工智能的紧迫性。

从人工智能生成输出的方法看，人工智能生成应答的方式具有不可解释性，生产的内容更具随机性的特点（苗逢春，2024）。在此前信息技术的工作流程中，相同的输入会触发相同的输出，其应答具有确定性。在应用人工智能尤其是生成式人工智能时，相同的输入会引发不同的输出或预测。这种更具随机性的应答方式使智能生成内容在教育中尤其是在事实性和概念性的知识学习中的可信度下降。面对人工智能系统生成的技术黑箱，教师需要理解“人工智能是如何工作的”等基本知识，并深化借助适当教学法原则批判性应用智能生成内容的技能。

从面向复杂问题空间的技术适应性看，人工智能具备为各领域提供通用基础模型的基础性通用技术能力。人工智能近期的发展尤其是生成式人工智能提供的基础模型可支持针对具体领域的后续人工智能模型训练以及个性化模型的调试。基于其强大的动态适应性，人工智能被认为已具备变革各领域生产运作模式、社会实践和生活方式的技术潜力。鉴于人工智能日益强大的变革潜力以及各国相继步入人工智能社会，引导教师理解人工智能的社会影响、培养教师养成人工智能社会公民应具有的责任感、激发和支持教师有关人工智能的终身学习至关重要。

综上所述，人工智能技术跃迁对教育的现实影响和深远意蕴为界定教师人工智能能力提供了理论和实践脉络，即以人为本的观念、人工智能伦理、人工智能基础知识和应用技能、人工智能与教学法整合、人工智能支持教师专业发展。

（二）“教师、学生、人工智能”互动关系中的教师权益保护与能力培养

在生成式人工智能介入教学过程之前，教师和学生是教学互动关系中具有能动性的两个活动主体。随着人工智能模拟人类思维能力的日益强大，其教学应用助推了教师、学生、人工智能拟人体三个能动性载体之间三角教学关系的浮现。长远来看，教学关系或将呈现为“课程准备、教学设计和教学与评价实施深受人工智能影响的教师”“知识来源、思维过程和学习结果呈现深受人工智能影响的学生”“基于教师和学生数据预先训练并以能动性教学‘主客体’形态存在的智能拟人体”三者逐步深入且日趋复杂的互动过程。其中，人工智能已展现出处理海量文献以及在跨思维符号表征系统生成内容方面远超人类能力的优势，在超越人类感知觉系统捕捉数据并识别模式以及协助人类作决策和预测等方面显示出强大的实用价值。

然而，未达到足够技术成熟度、缺乏法律和伦理监管的人工智能势必对学生、教育者、教育系统乃至整个社会带来显在和潜藏的巨大风险。比如，人工智能已威胁并将进一步削弱人类能动性，现有高能耗人工智能模型训练范式已对全球气候造成极大的消极影响，现有基于数据偷猎模式的模型生产方式已对数据隐私造成大面积系统性侵犯，有意数据代表性偏差和算法设计者的偏见等会进一步恶化长期存在的不公平和族群排斥，并已引发新型的算法歧视。具体到教育领域，人工智能可能会以贬低教师的教育价值和影响、弱化教学中人际关系的独特价值等作为技术设计和应用的前提条件，将教和学过程简化为计算处理过程和自动化任务拼凑。过分狭义地理解和推广教育智能化，会导致“教育的伪智能窄化”风险，即只强调人工智能可加工处理的教育内容、可模型化的教学行为决策和可由智能系统实现的教学和导学功能，忽视或无视学生个体的思维训练和心智培养、基于人际互动和社会实践的社会情感技能培养、植根本土文化的价值观养成等广义的教育价值。

教师、学生、拟人智能机器三角教学结构的浮现也助推了人工智能替代教师的商业开发意图和教育应用主张，对教师的教育教学权等基本职业权益构成威胁，并由此激发教育决策者重新审视教师在智能化教学中的角色定位和所需人工智能能力的迫切需求。《关于人工智能与教育的北京共识》（UNESCO, 2019）提出，虽然人工智能为支持教师履行教育和教学职责提供了机会，但教师和学生之间的人际互动和协作应被确保为教育的核心；教师的价值无法被机器取代，教师的权利和工作条件应受到保护。该共识明确宣示：有意义的师生互动、个体的能力培养、人类的繁荣应是教育的核心使命。保证教师不被人工智能取代、保障教师的合法教育权益、支持教师自主开展教育教学活动，是论证人工智能教育应用、界定教师人工智能能力的政策立场。从此立场出发，教育领域应进一步论证：为支持合乎伦理和有效的人工智能教育应用，教师的角色和能力应作出何种演变以及哪些人工智能能力可以帮助教师适应这些角色演变。在此政策背景下，“能力框架”主张从以下方面界定教师作为人工智能时代个体公民和教学育人从业者的角色及相关能力：具有批判思维的人工智能社会公民、伦理规则的合作制定者和人工智能伦理的行为示范者、教育人工智能工具和智能学习环境的合作设计者、学生智能化学习活动的设计者和引导者、终身学习人工智能的示范者。

二、指导原则：构建教育场景中以人为本的人机社会契约

教师、学生和拟人智能体的互动是机器能动性与人类能动性在对峙与合作中演变出多样化应用实例最集中的场景。合乎伦理、确保实效、致力创新的人工智能教育应用需要某种以人为本的人机互动规则加以约束和引导，这种互动规则可以用“以人为本的人机社会契约”来概括。“能力框架”基于对以人为本的人机互动社会契约的具体阐释，提出下述指导原则。

（一）面向包容性数字化未来的人机社会契约

联合国教科文组织 2021 年发布的《未来教育报告》（UNESCO，2021）呼吁人类社会为教育构建的新社会契约必须以人的基本权利为根基，必须基于非歧视、社会公平、尊重生命、保护人的尊严、倡导文化多样性等根本原则。面向教育的新社会契约还包括关爱、回报、团结等伦理准则。“能力框架”试图通过定义和倡导“人机社会契约”的指导原则，具体阐释和落实教育新社会契约的相关倡议。在联合国系统和各国政府合作展望和建设人工智能时代安全与包容的数字化未来之际（UN, 2024），人机社会契约是实现这一愿景的必要社会观念支柱。“能力框架”试图从以下方面对人机社会契约蕴含的操作原则进行解码。

1. 透视人工智能的商业泡沫

能力框架旨在引导教师树立“人工智能由人类主导”的基本观念，明确揭示人工智能设计和应用的基本事实：人工智能制作者的决策将决定人工智能能否以及多大程度被赋予保护人类权利和增强人类能力的变革性潜力，也决定着人工智能是否被嵌入侵犯人类信仰、削弱人类自主能力的不良动机或无意歧视。教师因而需要发展针对人工智能利益和危害的批判性思维以及通过“设计伦理”和有效的伦理监管确保人工智能服务于人类个体的能力培养和社会可持续发展的意识。

2. 理解人工智能设计隐含的可能威胁

现有人工智能采用的开发范式和借以生成内容的方法对人类的权利和隐私已造成尖锐而广泛的显性危害和潜在威胁，基于文化强势语言训练的智能生成内容也对土著知识、土著文化和语言造成危害。教师应理解人工智能系统是如何被设计和训练的、人工智能如何工作，以便能在应用人工智能过程中保护能动性并倡导语言文化多样性。

3. 确保人文和社会价值观不被商业逐利的价值观压制

以商业逐利为目的的算法诱导用户成瘾式的高粘度使用，强化脱离真实世界的数字沉溺以及人与人之间的不合理区分和排名，进而威胁人之为人、人之为社会的价值观。人机社会契约应保护和驱动共情、利他、公正、跨文化同理心和团结等人类价值观在人工智能时代的庚续和演变，防止人工智能限制人际交往以及人与世界的互动，同时尊重非数字化、非智能化的生活和求知方式。

4. 引导面向人类能力发展的人工智能应用

没有合理的教学原则指导、将思维加工和知识建构过程让渡给生成式人工智能的应用方式会削弱学生的思维能力，损害未成年学生的心智发展（苗逢春，2024）。人工智能的教育应用应超越单纯支持扩大信息量和提供标准答案的误区或低水平应用，追求借助智能工具激发和支持学生的探究性学习和问题解决能力发展。

（二）以人为本的人工智能价值观取向

人机社会契约的理念也在联合国教科文组织一直倡导的以人为本的人工智能价值取向中得到充分体现。该价值取向包含四项核心原则：人工智能的设计和应用应服务于提升人类个体能力和社会可持续发展的目的；应为所有人提供平等、包容访问和使用人工智能的权利；系统性推广的人工智能应遵循可解释性、安全可靠和无伤害原则；人工智能的选用、使用和监督过程应强调人类控制和人类问责原则。在此背景下，以人为本的人工智能价值观的应用应遵循以下操作原则：

1）人类问责的人工智能应用。人类问责的人工智能价值观原则在教师的能力界定中具体体现为人工智能工具不应取代法律赋予教师的教育教学决策权利。教师应有权对其教学中“是否”“何时”“如何”应用人工智能作出决策。该原则也意味着教育政策制定者、教师培训机构和学校应首先履行培训和指导教师合理应用人工智能的职责，并将教师培训和支持等体制性问责作为教师个体问责的前提。

2）人工智能设计和应用的包容性。人工智能设计和应用经常包含结构性的排外和歧视。教师应意识到人工智能系统潜在的算法歧视。在其教学职责范围内，教师应确保面向所有性别、种族、特殊能力群体、社会经济背景或流动人群包容地应用人工智能；有意识地针对包容性教育和文化多样性保护等设计人工智能支持的教学活动。

3）行使质询人工智能工具可解释性的用户权益。培训课程应协助教师获取理解和批判性地评估人工智能工具，尤其是工具的可解释性和安全性的知识和技能。比如，相关能力框架应为教师提供学习机会支持其理解人工智能采取何种方法作出应答或生成内容，以便教师评价特定人工智能工具的教育教学适用性，并参与工具评估和选用的咨询过程。

4）理解“人类控制的人工智能”原则并参与监督。教师应意识到人工智能人类主导的本质特点并理解设计者的决策决定着人工智能产品对人类基本权利、尊严、社会公正和环境变化的影响。教师应具备评估人工智能工具设计者意图的技能，提高发现风险并提交工具改进和损害控制等反馈的能力，以便在教育职责范围内趋利避害，控制人工智能对学生学习和健康的消极影响。

（三）倡导安全可信、环境友好的人工智能工具及其应用

为确保人机社会契约的落实，在要求教师承担遵守人工智能伦理法规责任之前，教育主管部门应首先履行审核教育人工智能系统安全可信性的监管职责。“能力框架”建议各级审核体系全面落实“设计伦理”的审核标准，避免教师承担超越其职能范围的伦理治理责任。相关审核程序应优先考虑以下原则：

1）强制执行“无伤害”原则。主管部门应强制要求审查和验证人工智能工具对人的基本权利、人的尊严、社会和环境可持续发展的可能影响，通过准入机制确保只有达到风险防控标准的人工智能工具才能进入教育系统试用或推广。

2）倡导环境友好的人工智能工具。“能力框架”强调控制人工智能对环境尤其碳排放的消极影响。监管部门应系统审查人工智能系统训练、部署和应用等全生命周期的环境代价，尤其审查其是否会对环境产生难以逆转的损害和加剧气候危机。教师也需具备估算或监控人工智能碳排放、能耗等方面的知识和技能，进而引导学生设计和应用人工智能具有环境意识。

3）审核人工智能工具的教育适用性及包容性。审核机制应确保人工智能系统对教学育人目的的内在适用性，尤其要突出审查对有特殊需要的师生群体的适应性，防止有歧视性设计目的的人工智能系统进入教育系统，确保保护学生隐私和敏感数据；还应在推广应用人工智能工具之前，考查人工智能工具的年龄和教学方法适用性。

4）建立针对人工智能系统提供商的人类问责制。“能力框架”倡导应引导教师学习人类问责制的相关知识，理解技术提供商和参与开发的教育部门应为教育人工智能系统的透明性、可解释性、系统性能的鲁棒性、应用的潜在后果承担法律和社会责任。

（四）培养可迁移的人工智能能力以应对复杂应用场景和技术演变

相关能力框架和培训课程应考虑从数字技术到人工智能的连续性与技术跃迁，协助教师从教学育人的内生需求出发，实现数字化教育教学实践与智能时代教学的自然衔接。基于前述教师在人工智能时代的角色定位，能力框架系统梳理和界定了教师履行教学职责所需的可迁移的价值观图式、具有跨情境解释力的概念知识结构和具有场景适应性的基本技能。

1）具有批判思维的人工智能社会公民。“能力框架”梳理和阐述了“人类能动性”“人类问责”“人工智能时代的社会责任”等梯级推进的核心价值观和批判性态度取向，并从个体、机构和社会等层次阐释了有关核心概念的内涵，同时展示了这些观念指导下可能表现出的典型态度和行为表现。该框架也首次提出人工智能时代公民意识的概念。

2）伦理规则的合作制定者和人工智能伦理的行为示范者。“能力框架”总结和界定了六项人工智能伦理核心原则及其背后隐含的伦理冲突、安全负责应用人工智能所需的知识和技能，以及合作制定人工智能应用规则所需的综合能力。

3）教育人工智能工具和智能学习环境的合作设计者。“能力框架”主张超越商业人工智能工具操作技能培训的范畴，倡导“无关具体品牌”和“无关具体平台”的人工智能概念性知识图式并培养可迁移的方法和技能，并突出强调教师批判性地评估和应用开源人工智能工具和资源的能力；支持教师理解如何基于数据和算法培训人工智能模型以及人工智能系统如何生成输出和应答等概念性知识；引导教师评估常用人工智能工具的伦理合规性和教学适用性；支持教师通过任务和情境变式增强知识和技能的可迁移性，并鼓励教师尝试根据教学育人需求制作工具和调试模型等。

4）学生智能化学习的设计者和引导者。“能力框架”引导教师从本领域或学科基本教学需求出发，面向本地的学情和技术条件，理解如何借助教学法原则作出在教学中是否应用、何时应用、如何应用的开展教学设计；逐步过渡到应用人工智能支持学生学习和社会情感互动的学习设计以及面向开放学习空间的场景设计。“能力框架”有意引导教师思考人工智能的未来发展是否会挑战现有教学法原则以及是否会促发新型教学方法等前沿问题，鼓励教师基于以人为本的基本原则探索教学法与人工智能的双向互动关系。

5）终身学习人工智能的示范者。“能力框架”以终身学习动机、人工智能能力自评、人工智能支持学科知识和教学法素养提升为线索，引导教师学习和实践如何借助人工智能支持个体专业发展、教师互助合作以及组织层面的合作专业发展。

（五）激励和支持面向人工智能时代的教师终身专业学习

教师的专业发展是贯穿其职业生涯的终身学习历程。面对人工智能技术的快速迭代、相关伦理问题的加速分化、人工智能教学应用场景的复杂多变，教师终身学习的态度和能力尤为重要和紧迫。“能力框架”倡导通过以下措施支持教师在人工智能教育应用领域的持续学习和实践：

1. 为个体人工智能能力提供循序渐进的分层导航

“能力框架”三个层次的能力进阶提供了自评和他评的导航框架，同时内嵌与人工智能专题领域和培训目标相适应的培训方法和建议，协助教师基于专业背景和教学职责循序渐进提升各能力模块的综合能力，引导教师形成可迁移的概念图式以及自信地学习新工具和理解新技术对教学、伦理和社会影响的能力。

2. 引导理论与实践结合的持续反思和提升

“能力框架”建议使用教学案例分析、教师自我实践反思、价值观和知识理解的自我内化等培训方法，同时鼓励教师开展“教案或学案设计、教学和学习活动实施、自我教学反思、再设计的持续反思和提升”等螺旋式上升式专业发展流程，支持教师基于其能力背景，针对具体人工智能领域及其教学应用，持续提升理论与实践相互融合和同步提升的能力。

3. 提升职前教师教育、在职培训和校本支持的连贯性

“能力框架”倡议对职前教师教育、在职培训和持续性同伴辅导和系统性学校支持进行贯通设计或重组，以便为教师提供职业生涯各阶段相互衔接、各培训机构协同合作的辅助引导机制。该框架同时突出强调灵敏学习、同伴导师制、专业发展社群和机构性能力建设在教师终身学习中的重要作用。

4. 调适课程评价和教师政策，激励教师人工智能教育应用

有效和激励性的人工智能教育政策应有针对性地协助教师跨越人工智能教育教学应用面临的系统性障碍，如教师因其他紧迫性的非教学负担缺乏时间和动机尝试人工智能的实践应用、缺乏人工智能的理论知识和实践指导，以及学校不具备必要的数字基础设施等。在提供必要数字化和智能化教学条件基础上，学校应减少教师不必要的工作负担，保障教师有时间和经费参与培训等专业学习活动；考虑将教师应用人工智能的有效和创新实践纳入绩效考核系统。在宏观政策层面，管理者应评估现有的课程和评价体系是否存在禁锢数字化和智能化时代人才培养目标和教育教学方式的根本问题，并在审慎论证和咨询基础上作出适当的调适。

三、两维框架和能力模块：以人为本界定和培养教师人工智能能力

“能力框架”基于两个维度建构人工智能能力矩阵，并基于以人为本的人工智能观念对能力模块进行了既具概括性又有场景适应性的界定。

（一）以“以人为本的观念”为纲的人工智能能力两维框架

“能力框架”的第一个维度是能力层面，指教师为了保障合乎伦理和有效的人工智能教学应用所需的相互关联的价值观、态度、知识、技能要素。该能力框架涵盖五个能力层面：以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能基础知识和应用技能、人工智能与教学法整合、人工智能支持教师专业发展。其中，以人为本的人工智能观念是界定和培养其他能力要素的核心指导思想和基础思维范式。在此基础上，每个层面均为有独特领域特征的人工智能能力构成要素，同时又具有领域间相互补充、理论上互相依存和实践中协同作用的有机联系。例如，教师应用教学法原则指导人工智能应用的有效性受教师对人工智能优缺点的批判思维、相关伦理原则，尤其是人工智能基础知识理解水平的影响；教师对人工智能伦理两难问题和伦理原则的理解则受制于其对人工智能模型的训练方法、人工智能工作原理的理解以及对人工智能的应用能力和实践经验。

第二个维度是教师在培训和校本的支持下，在五个层面可能达到的内隐能力和外显行为的发展水平。“能力框架”提出三个进阶水平，即“获取”“深化”和“创造”，为教师人工智能能力的发展路径提供梯级基准线。教师在五个层面的能力发展或许存在非同步和非线性的复杂进阶状态。比如，有些教师的人工智能知识和操作技能可能达到第三层次，但其人工智能观念和对伦理问题的理解甚至人工智能教学法整合可能仅处于第一层次。有些文科教师接受培训后，其他层面的能力发展可能会线性提升到第三层次，但人工智能操作技能可能滞留于第一或第二层次。五个层面和三个进阶水平构成十五个人工智能能力模块（见表 1）。

（二）能力模块：教师人工智能能力核心概念界定及相互关系图谱

应对人工智能在教育教学中逐步全面深入的渗透，教师能力框架既需要结合新场景对人类能动性、教师的教育教学职责、社会责任、伦理观念、教学设计等已有核心概念进行调适和再界定，也需要对人工智能与教育互动产生的新交叉概念进行同化和整合。“能力框架”的两维矩阵是对教师人工智能能力“新”“旧”核心概念及其与教育教学场景融合的图谱扫描、概念界定和关系画像的示例。该框架的目的不是框定教师人工智能能力，而是对以人为本人工智能为纲的能力培养的思路启迪。

1. “获取”水平的能力模块

“获取”水平是所有教师经过培训或校本支持均应达到的层次，是教师人工智能学习和培训的入门水平和初始实践阶段，是教师在教学实践中评估、选用并有效和合乎伦理地应用人工智能所需的基本能力组合。该水平的能力组合可以概括为适用于所有教师的“人工智能通识能力”，是后续能力进阶和教学实践应用的必要基础。处于该水平的教师开始获取和尝试应用最基本的人工智能知识和技能，逐步理解与人工智能相关的人类权益、社会公平、人文价值观念，并以此为指导学习如何识别具体人工智能工具可能给教育带来的益处和风险。教师应理解最基本的人工智能伦理原则，认识“人工智能由人类主导”的技术本质以及人类应在研发和应用中发挥的关键作用。该水平的教师获得应用人工智能基本原理和操作基本人工智能工具的能力，初步理解人工智能对教学过程和教学结果的双面影响并能通过教学设计开展常用智能工具支持的教学活动。“能力框架”在获取水平详细界定了如下能力模块。

1）人类能动性。教师形成关于“人工智能由人类主导”以及人工智能开发者在企业和个体层次的决策对人类用户的自主性和权利会产生深远影响的批判性观点，养成评估和应用人工智能时秉承人类能动性的意识。

2）基本伦理原则。教师对典型的人工智能伦理冲突问题形成基本的理解，获得有关人机交互必须遵循的伦理原则的基础知识，包括保护人的基本权利和人类能动性、促进语言和文化多样性、倡导包容性和环境可持续发展等。

3）人工智能原理及应用基础。教师获得关于人工智能的基础知识，包括人工智能的定义、如何基于数据和算法等训练人工智能模型、人工智能的主要门类及其实例；获得基于人工智能基本原理考证特定人工智能工具教育适用性的基本技能、操作经审核准入的人工智能工具的技能等。

4）人工智能辅助教学。教师能识别特定人工智能工具能否在辅助学科教学的课程规划和教案设计、教学、评价等方面具有促进作用，并能通过教学设计和实施挖掘经确认的人工智能工具的教学潜能、规避可能风险。

5）人工智能赋能终身专业学习。教师能借助人工智能工具促进自我专业发展和教学反思，可初步使用人工智能支持自我专业学习的需求分析和规划个别化专业学习路径。

2. “深化”水平的能力模块

“深化”水平是所有教师接受系统培训和校本支持后都应致力达到的该领域骨干教师的能力水平。具备该能力水平的教师能熟练地将人工智能整合入教学育人实践，并充分践行人类问责原则以确保安全和负责任的人工智能应用。该能力水平体现为教师在应用人工智能的实践中能理解和遵守国家或当地人工智能政策，确保安全性、数据隐私、人工智能工具及其生成内容利益相关方的权利，并能批判性地评价特定工具的伦理影响。教师能带头倡导人工智能设计和应用的公平、包容、多样性，并能理解人工智能设计环节的相关决策是决定用户能否合乎伦理地应用人工智能的先决条件。该能力水平的教师能识别、评估、选用和操作合适的人工智能工具以改进教育教学和提高学习效果，能熟练渗透以人为本的教学法策略，能借助人工智能增强自身和所在组织的专业学习。“能力框架”对该水平的下属能力界定如下：

1）人类问责。教师对人工智能的合理部署和应用实践中的人类问责和人类判定等原则有更深入的理解，形成关于借助人工智能协助人类决策的相关风险和原则的批判性思维能力，并能对过分夸大技术优势、在高利害（教育）决策中用人工智能替代人类的炒作进行批驳。

2）安全负责的应用。教师应能内化安全负责地应用人工智能的基本伦理规则，包括保护数据隐私、遵守知识产权和其他相关法律，并能习惯性地将这些伦理准则有机融合到教育领域评估和应用人工智能工具、数据、人工智能生成内容的实践中。

3）应用技能。教师具有在教育场景中熟练操作和应用人工智能工具的知识和技能，深化与教师教学职责和教育背景相适应的各门类人工智能知识以及有关与算法等的实践操作技能，能在实践操作中有机渗透和践行伦理原则。

4）人工智能与教学整合。教师能以符合学科特点、学习者认知能力和综合学习需求的方式将人工智能应用到以学生为中心的学习活动设计和教学辅助引导中，并借助人工智能引导学生的学习参与、支持基于能力和兴趣的个性化学习、增强师生互动，能在人工智能用于教学过程中有意识地倡导和培养学生的同情心、批判思维和问题解决能力。

5）人工智能增进组织学习。教师能自信地应用人工智能工具为参与专业学习社群和合作专业发展定制合理的参与方式和专业学习计划，包括借助相关工具和平台分享资源、参与同伴辅导和互助、动态调整专业学习计划等。

3. “创造”水平的能力模块

“创造”水平主要是针对人工智能教育应用领域专家型教师的预期能力水平。达到创造水平的教师展现出对人工智能社会影响的批判性观点以及对作为人工智能社会公民应承担的社会责任的理解。该水平的教师能积极参与人工智能教育政策、人工智能伦理准则的讨论与制定；能组合或改进人工智能工具或通过调试人工智能系统制作工具包以为特定教育挑战定制人工智能解决方案；应能批判性地评估更广领域人工智能系统和工具在教和学中的作用，并探索可借助人工智能为学生提供开放学习空间和开放性学习方式的教育教学实践场景。此外，该能力水平的教师能利用人工智能支持持续性专业发展或可能的专业发展跃迁，能针对性地组合人工智能工具以满足专业教师社群的持续专业发展需求。针对面向创新的探索性能力水平，“能力框架”提出了如下的展望性界定。

1）人工智能社会的社会责任。教师形成对人工智能冲击社会准则和道德规范的批判性观点，并以此为指导积极参与安全包容的人工智能社会的设想和建设，尤其是倡导人工智能的设计与应用应致力于增强人类福祉、社会包容和公正。

2）合作制定伦理规则。教师能通过宣讲、冲突情境揭示、观点共情等方式引领公众重视人工智能伦理问题和对相关原则与法规的理解和落实，通过专题讨论和合作监督等方式倡导从设计出发解决人工智能伦理风险、社会文化危害和环境忧患，积极参与制定教育人工智能应用伦理规则。

3）用人工智能创作。教师能熟练应用人工智能概念性知识和操作技能，通过改进开源性工具或调适人工智系统等方法制作可解决现实问题的人工智能工具，或创设包容性人工智能学习环境。

4）人工智能支持教学法变革。教师能批判性地评价人工智能对教学、学习和评价的影响；规划和辅助浸入式人工智能学习场景以支持学科学习、跨学科能力培养、批判性思维培养、问题解决能力发展等学习和实践活动场景；能借助基于数据的学习过程及其结果的分析与反馈等，以批判性和开放性的心态持续探索人工智能与教学方式变革互动的前沿边界。

5）人工智能支持专业能力跃迁。教师能通过调适和改进人工智能工具促进专业发展，能持续考察和验证利用人工智能激发和支持自身和专业团体职业能力跃迁的有效方式。

（三）分模块能力目标、专题内容和培训方法的说明及跨模块关联的能力表现画像

教师人工智能能力的五个层面覆盖人类学习的各个典型领域：价值观养成、社会情感学习、伦理观念的内化、人工智能概念性知识的理解与探究、技术工具操作技能的学习与项目式学习、人工智能工具的开发、人工智能与教学法整合的理论理解与迁移应用、个体和组织借助技术支持的合作专业学习等。其中包括结构良好的知识体系也有结构不良的问题情境。针对不同起点水平教师的学习目标界定和预期实践表现则更加错综复杂。“能力框架”针对每个能力模块，阐释和说明了相关培训课程和校本教师学习计划的预期“规格”，包括培训目标、培训内容专题及其深广度、培训方法等。教师人工智能能力发展的实际效果需在具体教学规划与实施、学习设计与辅助、评价结果与反馈中才有实际意义。为此，“能力框架”在“情境性活动表现”中对达到特定能力水平的教师的态度和行为转变进行了画像。不同国家和地区、学科和年级的教师面对的具体场景千差万别，相关阐释和示例考虑了场景差异性，从而为各国和各机构本地化的开发和应用留下了空间。各能力模块及其关联关系的栏目及意图见表 2。

1. 针对特定模块、体现跨模块关联的“课程目标”

“能力框架”中的课程目标是针对系统性的教师培训的课程设计提出的建议，旨在从课程规划和提供者的角度界定能力发展目标、必备专题内容及恰当的培训方法。针对价值观、社会情感学习、伦理原理、人工智能原理、操作技能、教学和教师发展实践应用等领域特征，“课程目标”部分内嵌高度适应性的培训方法，如针对以人为本的人工智能观念，建议采取基于两难冲突的观点采择等方法；针对人工智能伦理原则，建议设计基于场景的基本伦理争议归因、伦理原则理解和伦理法规内化等方法；针对人工智能概念性知识图式的建构，建议基于仿真问题开展探究和基于具体工具建构并逐步更新概念图等方法；针对操作性和创作型技术技能的学习，建议基于仿真任务的工具制作项目以及基于任务变式的迁移能力练习；针对人工智能与教学法整合，建议采用“案例分析、教学或学习设计、教学实施、反思提升”等方式，引导理论与实践相结合螺旋式深化；针对教师专业发展，则建议采用以“能力自评、动机激发、选用工具、批判应用”为线索的自我专业学习与同伴互助方法。

2. 界定分模块掌握程度和综合应用能力的“学习目标”

“学习目标”是直接针对教师群体描述的专业学习达标状态，用以界定具备各模块特定能力和综合应用能力的教师“能做什么”。学习目标试图从“个体到机构的行为主体维度”和从“人工智能的设计开发与应用监督全生命周期维度”等出发，澄清各模块涵盖的核心概念、各概念跨模块的内在联系和逐步深入关系。作为实践从业人员的教师，其预期学习目标还体现为在教育教学实践中的可迁移能力，为此，“学习目标”体现了以人为本的人工智能观念如何为其他各层面学习提供思维范式和态度倾向，伦理原则如何引导人工智能工具的评估和选用，人工智能基本原理如何反向为深化伦理原则的内化提供技术支撑等关联关系。

3. 展示全人能力教学行为表现的“情境性活动”画像

各能力模块在现实的教师能力发展进程中，体现为各要素缺一不可、相互关联的“全人”能力组合，教师对具体模块的掌握程度及对各能力模块的综合应用能力共同决定其在不同情境的态度和行为表现。鉴于此，“能力框架”设计了贴近教师教学实践、易于教师理解的态度变化和实践应用表现。

四、教师人工智能能力框架对中国的现实意义

教育部 2022 年颁布的《教师数字素养》（教育部，2022）从数字技术发展连续体的视角出发，在数字教育资源、数字技术知识和数字化教学设计等维度建议教师对人工智能的整合性应用。联合国教科文组织的“能力框架”在数字技术连续体基础上，更强调人工智能技术跃迁及其对教师、学生和拟人智能体互动关系的影响，并由此界定了教师人工智能能力框架。该“能力框架”对中国有如下现实意义。

（一）分级风险与细化治理同步，创设安全可信的人工智能环境

1. 分类界定人工智能安全风险，明确教育人工智能的红线

学校和课堂不应沦为风险未知的人工智能工具的试验田。国家监管部门应在《生成式人工智能暂行管理办法》等人工智能监管办法的基础上，借鉴欧盟《人工智能法案》（European Union, 2024），对各类通用人工智能系统的开发意图和安全风险进行等级划分，明确禁用高风险类的人工智能系统和工具。例如，《人工智能法案》划定的具有“不可接受的风险”的人工智能技术，包括引诱未成年对人工智能聊天平台产生依赖的技术、通过面部识别的情感监控技术、对人类的智力和行为作出预测和操控的人工智能工具等，应被禁止开发或进入市场，更不能以任何形式进入学校或课堂试用和使用。各种教育类人工智能系统属于“高风险”人工智能门类，应纳入重点和严格监管类别。为此，国家监管部门可考虑更新教育部 2019 年版的《教育移动互联网应用程序备案管理办法》（教育部，2019），制定针对教育人工智能应用程序的审核和备案管理办法，明确教育人工智能准入的红线，并为教育系统提供基于分类标准的安全可信人工智能白名单。

2. 强化对教育人工智能工具的伦理合规性和教育适用性验证，实施绿色标签制度

国家各级监管部门应与教育机构、教师团体、家长代表等相关人员合作，针对政府采购和大面积推广的教育人工智能系统开展合规性和适用性验证，在白名单的基础上为通过验证的教育人工智能工具提供基于具体指标的绿色标签制度。针对技术类别、验证侧重点和实施主体，综合运用试用验证、仿真验证、以模型为中心的验证等方式（Myllyaho, et al., 2021）对其开展验证。验证的指标至少应包括安全性、偏见（数据、算法、输出等）、输出的准确性、在数据隐私保护和数据所有权等方面的人类问责性、模型的可解释性、模型训练所用数据的当地语言文化代表性、针对不同年龄和能力水平用户的适用性、应用过程中收集和使用用户数据的合规性、系统设计的典型应用模式及其对人类判断力和行为自主性的操控、对教师及其他人类用户能动性的影响、对环境的消极影响程度等。

（二）权衡战略重点与调适课程评价并举，支持和激励减负提质的自主应用

教师的人工智能能力有助于解决“不会用”的能力短板，是有效应用人工智能并服务于教学育人目的的必要但非充分条件。国家人工智能教育政策应批判性权衡人工智能教育应用的战略重点以预防滥用、误用，消除不想用、用不起等障碍，创设合理人工智能应用的充分条件和减负提质创新的管理机制。

1. 权衡人工智能在教育目标中的战略定位，引导关于“何时不该用”的各级决策

人工智能教育政策制定应超越技术中心主义和技术解决方案主义的误区，基于有限的总体教育经费，确定非技术性教育基础设施、无关技术的教师能力培养、非技术性育人目标、不借助技术媒介的人际交往和社会情感教育等优先或并列于人工智能教育的战略目标和领域，引导经费的优先保障及对不该使用人工智能的教育战略目标的确立和保护，防止假借教育智能化名义的教育资源浪费和对人工智能的滥用和误用。

2. 适度调整课程与评价目标、课时结构，消除“为何用”和“何时用”的增负疑虑

参考“能力框架”提供的思路，相关部门应适度预判人工智能时代应建设的安全包容的人类社会形态以及为建设预期的人工智能社会需要培养什么样的人等根本问题；以此为依据，论证国家科技创新人才战略与数字化教育的内在联系，尤其是论证人工智能技术具有相对技术优势的教学育人领域，确定人工智能支持科学、技术、工程和数学等领域的科学发现、科技创新、工程实现的重点应用目标；同时，研判人工智能对语言、艺术、社会科学等领域课程目标可能的冲击，论证人工智能是否有切实的提质潜力和应用前景。随着生成式人工智能的应用，机械记忆和低水平思维活动在学习和工作中的重要性可能会逐步降低。应对这一趋势，政策制定者应充分论证人工智能对各领域和跨领域课程目标的倒逼变革，适度调整学习结果中低水平和高水平思维在学习结果结构中的占比、相应课时占比及其针对性的评价方式，为教师和学生应用人工智能支持探究活动和高水平思维提供基本的课时保障和适当的激励机制。在不增加课时甚至适度减轻师生负担的前提下，引导学校和教师应将人工智能有机融合到课程教学和评价的迭代更新进程中。

3. 建立包容性数字化和智能化教学装备底线标准，提供“有得用” “用得起”的基本保障

以学校基本运作经费为依据，在国家层面制定学校数字化基础设施和基本人工智能工具配置的底线标准，通过正常办公经费覆盖基本的上网费用和各类数字化及智能工具的常规使用费用。同时，通过设立专项基金等方式，激励企业和教育机构合作研发面向有特殊需要的师生的辅助性人工智能工具，确保基本教育人工智能工具面向所有人的可达性和可承受性。

（三）数字素养加速为人工智能能力蓄势，面向智能化新赛道的顺势并轨和战略卡位

借助《中小学教师信息技术应用能力标准（试行）》（教育部，2014）和《教师数字素养 》（教育部，2022）标准，中国成功引领了移动互联网时代和数字化转型时代教师能力培养的战略前沿。在《教师数字素养》标准中，数字教育资源的定义提及“智慧教育平台、智能分析评价工具、智能教室等”，“数字技术知识”维度涵盖“人工智能的内涵特征，及其解决问题的程序和方法”，“数字化教学设计”维度例举了“智能阅卷系统”。但该标准未能达到行业标准所需的严谨程度上对这些核心概念及其适合的教师培训方式进行规范化的定义，这势必在执行中造成概念上的无标可依及培训质量上的无规可参。联合国教科文组织“能力框架”对人工智能时代教师“必修”的核心概念进行扫描、定义和阐释， 其多数核心概念在《教师数字素养》标准中均未提及。另外，《教师数字素养》是前生成式人工智能时代的历史产物，局限于预测式人工智能的内涵和外延，未能体现智能领域的最新技术跃迁及其营造的人类活动和教育教学的新时空域。为充分落实中共中央、国务院（2024）提出的“推动教师积极应对新技术变革，着眼未来培养人才”的战略目标，国家主管部门有必要尽快论证教育智能化新赛道的现实寓意以及实现教师数字素养与人工智能能力新赛道顺势并轨的迫切性和现实路径，适时启动规范化、系统性教师人工智能能力框架的可行性论证和研制工作。我国可结合中国国情批判性借鉴联合国教科文组织的“能力框架”，对教师人工智能能力的核心概念及其构成的系统框架、针对性的教师培训方式等进行“说明书”式的严谨阐释；以人本人工智能观念为纲，引导职前教师课程、在职教师培训和区域教研方案、校本支持和同伴辅导活动大纲等的规范化升级，实现教师培训提质不增负的过渡和转型。

五、结语

面对汹涌而至的人工智能时代，理论界、政策界和实践界不应迎合商业利益驱动的技术中心主义，急于搞试点、推模式，也不应固守基于前人工智能时代师生关系对人类能动性等核心概念的历史定义。有关研究和政策应尽可能深入而批判性地考证模拟人类能动性的人工智能对师生主体能动性的有形替代和隐形蚕食，进而面向教师、学生、拟人智能体的基本互动场景，重新界定人类能动性、人类问责、智能社会公民责任、教育人工智能伦理准则、可迁移的人工智能知识和技能、教育技术教学法等已有核心概念，并廓清智能化教育领域涌现的新概念以及新旧概念之间的内在联系，实现基于前瞻性实践预判的理论引领；以人本人工智能观念的理论框架为依据，规范和提升校外培训和校本指导的升级换代，引导对教师的认知减负和实践解惑，推进从前瞻理论到自主实践的不断深化。