摘  要：在国家教育现代化进程和人工智能技术发展的双重推动下，职业教育成为构建服务全民终身学习现代教育体系的重要途径。本文基于SAMR模型，分析人工智能赋能在资源创造、教学实施、教学评估与协作方面促进教师数字化教学能力的机制。进一步从教师专业发展的纵向维度出发，探讨人工智能嵌入教学场景的路径，推动教师实现从技术应用向教学创新的转变。研究旨在为教育现代化发展背景下人工智能赋能教师数字化教学能力提供理论支撑与实践参考。

关键词：人工智能；高职教师；数字化教学

随着国家进入现代化转型的关键时期，社会对专业技能型人才的需求日益增长，全民终身学习的现代教育体系建设迫在眉睫。中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035）》明确提出，要构建服务全民终身学习的现代教育体系，进一步强化职业教育的类型定位。人工智能正加速推动教育体系智能化升级，教师数字化教学能力成为教育转型关键。研究表明，高职教师难以实现教学法与技术的深度融合，对信息技术的整合性应用能力亟待加强。[1]因此，重新审视教师的数字化教学能力内涵，构建科学合理的能力模型体系，成为实现教育高质量发展的关键。数字教学能力的发展具有阶段性。SAMR模型将技术整合分为替代（S）、增强（A）、修改（M）与重新定义（R）四个层次。教师应从初级的技术替代出发，逐步迈向教学重构与创新。通过虚拟仿真、智能教学平台等工具实现精准教学与动态反馈，推动教学流程与评价机制的再造。最终目标是通过技术赋能，完成教师角色的重构与教学方式的转型。本文立足SAMR模型，探讨人工智能在不同层次，如何与资源建设、教学实施、教学评估与教学协作进行结合，赋能教师数字化教学场景。

一、赋能教师数字化教学能力的机制

人工智能嵌入教学各环节，通过替代性操作、增强性反馈、流程性重构和任务重定义路径，推动教师数字化教学能力由技术应用走向教学创新。基于SAMR模型，本文从四个层级探讨人工智能嵌入教学场景的具体路径。

（一）人工智能在教学工具层面的初步嵌入

在“替代”层级，人工智能主要通过自动化工具简化资源开发流程，降低教师数字教学的技术门槛。在教学资源准备环节，语音识别、自动排版、智能校对等判别式人工智能技术逐步替代传统的资料整理与文本生成操作，提升资源生成的效率与质量。随着生成式人工智能的发展，教师可利用人工智能工具生成文本、图像、视频等多模态教学资源，打造沉浸式教学场景，满足职业教育“做中学”的实践特征。此外，基于大数据分析和知识图谱技术，智能平台能够根据学生个体差异精准推荐教学资源，提升资源分发的个性化与适切性。

（二）人工智能优化资源呈现与信息交互

在“增强”层级，人工智能提升教师在课堂实施过程中的交互反馈能力，增强教学实施的适应性与敏捷性。智能系统辅助教师开展学习诊断、路径规划、个别化指导等工作，推动教学由“以教为中心”向“以学为中心”转变。例如，大语言模型支持教师制定个性化学习计划，提高差异化教学成效，口语交互系统可协助学生进行语言训练并提供即时反馈，提升其表达能力与学习动机。同时，通过对课堂行为数据的识别与分析，人工智能为教师提供实时反馈信息，增强其教学调控的科学性与针对性，进一步拓展教师在数字环境下的教学实施能力。

（三）人工智能引导教学过程的再组织

在“改造”层级，人工智能不仅提升教学效率，更在重构教学流程中发挥重要作用，特别是在教学评价方面展现出显著优势。一方面，人工智能实现教学评估的全流程自动化，教师可借助在线测评系统实现课前预评估、课中检测与课后反馈，构建闭环评价机制；另一方面，人工智能生成的可视化数据报告真实反映学生的学习过程与成效，为教师优化教学内容与节奏提供数据支撑。数据驱动的评价方式有助于教师实施动态调控，科学制定个性化教学方案，提升数字教学评估的专业化水平。此外，教师可围绕人工智能生成内容设计课程任务，引导学生参与内容评价与修改，提升其批判性思维与创造性，推动教学从知识传授向能力建构转变。

（四）人工智能驱动教学生态系统变革

在“重新定义”层级，人工智能已成为教学系统重构的重要引擎，对教师的数字教学能力提出更高要求。其一，人工智能促进教学资源、数据与成果的广泛共享，支持跨区域、跨学科的教学协同与资源共建，构建数据驱动的教学共同体。其二，人工智能与教师协作程度不断加深，在目标设定、内容生成、进度调控等方面共同承担教学任务，推动人机协同走向深入。此外，借助大模型、知识图谱、AIGC与虚拟现实等多种技术，教师可基于学生画像动态调整教学路径，实现更加精准的教学反馈与全过程质量控制。人工智能引领下的教学生态系统，不仅重塑教师角色，也重构教学逻辑与组织方式，助力教育质量的系统性跃升。

二、赋能教师数字化教学能力

发展路径 

在数字化教育转型背景下，人工智能为职业教育与专业教育的深度融合提供了新机遇。教师数字化教学能力的提升，是推动“两教融合”的关键动力。其发展过程伴随教师职业生涯阶段的演进而逐步推进。庄西真根据职教教师的职业特点和能力表现，将教师发展划分为适应期、熟练期、探索期、成熟期和专家期五个阶段，[2]本文据此构建人工智能赋能教师数字化教学能力发展的进阶路径。

（一）适应期：构建数字教学基础与素养

适应期为教师职前至入职初期（0–3年）。此阶段教师教学经验有限但学习意愿强，是接受数字化理念与技术的关键窗口期。教师应掌握基本的人工智能辅助教学工具（如智能教学平台、作业系统、数据反馈系统等），并建立面向多元学习者的服务意识，以适应开放教育与职业教育融合背景下的多样化需求。学校应组织结构化培训，引导教师在课堂中尝试嵌入式使用在线资源，并配套激励机制，鼓励教学创新。例如，一些高等教育机构实施了以项目为导向的教学改革，设立激励机制，表彰和奖励在教学方法改革上有卓越表现的教师。政策层面，应完善示范培训与资源共享机制，争取更多资金支持，推动网络课程改革顺利实施。

（二）熟练期与探索期：深化人工智能应用与创新

职业中期（3–10年）的教师已基本掌握教学组织与技术操作技能，具备自主教学设计能力。此阶段的重点是将“技能导向”与“学习者中心”理念融合，构建面向多样化学习者的教学模式。教师可主动融合MOOCs、SPOCs、虚拟仿真等开放资源，结合项目化、模块化教学特点，探索人工智能驱动的融合教学策略。此阶段也是人工智能重塑教学生态、支撑终身教育的关键时期。同时，教育平台和政府应提供低门槛、高集成度的人工智能教学工具，支持教师组建“融合教学共同体”，共享教学资源，促进经验互通，推动教学创新的扩散。

（三）成熟期与专家期：推动数字教学重构与创新

成熟期及专家期教师是指工作11年以上的教师群体。已具备较高教学水平和技术使用能力。面对新兴的教育生态，教师需打破经验路径依赖、实现教学创新再造。此阶段教师可主导跨校、跨平台课程共建，利用智能推荐、自适应学习系统、人工智能教学助理等手段，推动混合教学与多场景育人实践，并积极参与共创型数字教学社区，联合开展前沿教育资源开发与应用探索。政府和学校通过制定并完善相关政策法规和标准规范，明确发展目标、重点任务和保障措施，制定统一的技术标准和规范，设立职业教育数字化转型发展基金，对在职业教育数字化转型方面取得显著成效的学校、企业及科研机构给予奖励和资助，建立职业教育数字化转型评估体系，定期对各地职业教育数字化水平进行评估和排名，推动职业教育数字化转型的长远规划和可持续发展。

三、结语

在人工智能快速发展的背景下，本文通过结合SAMR模型，分析了人工智能赋能教师在教学资源创造、教学实施、教学评估与协作等方面的机制，提出了教师数字化教学能力提升的路径。通过探索教师在不同职业发展阶段的需求，提出了适应期、熟练期、探索期、成熟期和专家期的逐步推进策略，为教师提供了个性化的培训与发展路径。人工智能将在教师数字化教学能力提升中发挥更加重要的作用，不仅推动教育模式的创新，也促进教育公平与质量的提高。本研究为教育实践者提供了实践指导，助力教师在数字化转型的过程中不断发展，推动职业教育迈向现代化。

参考文献

[1 ] 张凯,王真真. 论TPACK框架下高职教师信息化教学能力及提升路径 [J]. 中国职业技术教育, 2022 (32): 79-84.

[2] 庄西真. 从教学中来 到教学中去—基于职业生涯发展阶段的职教教师“精准细”培训模式 [J]. 中国职业技术教育, 2022 (17): 36-42.

备注：

1.江苏省教育科学规划青年专项课题“基于场景式学习理念的高职双创课程开发的循证研究”（C/2023/02/68）

2.江苏省高校教育信息化研究课题“技能型社会虚拟仿真实训教学行为及效果分析研究”（2023JSETKT101）

3.江苏省高职院校青年教师企业实践培训资助项目（2024QYSJ024）

责编 / 马铭阳