[论文阅读] AI + 职业教育 | 从框架到实践：职业院校教师人工智能素养提升的完整方案
从框架到实践：职业院校教师人工智能素养提升的完整方案
论文信息
- 原标题：职业院校教师人工智能素养现状及提升策略
- 主要作者及研究机构：
- 韩锡斌（清华大学教育学院，教授、博士生导师）
- 郭文欣（清华大学教育学院，博士研究生，通信作者）
- 李梦（中国教育科学研究院，助理研究员）
- 发表信息：《现代远距离教育》（ISSN 1001-8700，CN 23-1066/G4）网络首发，2025-11-04，DOI：10.13927/j.cnki.yuan.20251103.001
- 引文格式（GB/T 7714）：韩锡斌,郭文欣,李梦.职业院校教师人工智能素养现状及提升策略[J/OL].现代远距离教育.https://doi.org/10.13927/j.cnki.yuan.20251103.001,2025-11-04.
- 基金项目：2023年度国家社会科学基金教育学重大项目“数字教育形态研究”（编号：VCA230011）
一段话总结
该研究围绕职业院校教师人工智能素养展开，构建了包含AI通用素养（AI基础及应用、AI伦理与责任、AI赋能教师发展）与职业教育AI专有素养（行业AI技术教学、参与研发企业AI应用） 的概念框架，通过全国范围内回收的600份教师有效问卷，运用结构方程模型分析发现：相比AI通用素养，教师严重欠缺职业教育AI专有素养；AI通用素养处于早期认识阶段，“教学中应用AI” 在“认识与理解AI”向“AI教学评估与创造”的转化中起关键中介作用，且AI伦理与责任意识对AI素养发展存在“促进+抑制”的双重影响；基于此，提出以AI教学应用实践为核心构建分层分类培训体系、深化产教融合、将AI伦理融入教学实训的三大提升策略。
研究背景：AI时代职教教师的“能力焦虑”如何破局？
当AI技术重塑制造业、服务业等领域的岗位需求——比如智能工厂的运维需要“懂AI的技术工人”，智慧物流的调度依赖“会用AI分析的管理员”，以“就业为导向”的职业教育首当其冲面临挑战：学生要具备智能化工作能力，教师首先得有AI素养。
从政策层面看，教育部已连续释放信号：2025年7月《数字化赋能教师发展行动的通知》提出“制定教师智能素养标准、开展AI专项培训”，同年1月《中国特色高水平高职学校和专业建设计划（2025-2029年）》要求“推动AI融入专业教学全过程”，教育部职教信息化教指委更明确“分层培训+产教融合”的提升方向。这些政策都指向一个核心：职业院校教师的AI素养，是职教高质量发展的“战略支点”。
但现实问题在于，现有研究“跟不上需求”：过去关于教师AI素养的讨论，大多围绕中小学（比如AI辅助学科教学）或普通高校（比如AI支持科研），几乎没人聚焦职业院校教师的特殊性——他们既是“教师”，要懂教学法；又是“师傅”，要懂行业技术，这种“双师型”特征决定了其AI素养不能只谈“通用工具使用”，还得关联“行业AI应用”。
举个例子：一名高职机械专业教师，不仅要会用AI做课件、分析学生成绩（通用素养），更要能把企业里的“AI质检技术”融入实训教学，甚至指导学生参与AI设备研发（专有素养）——但当前这类教师的能力储备，恰恰是短板。这就是研究要解决的核心问题：职业院校教师的AI素养到底该包含什么？现状如何？怎么提升？
创新点：三大突破填补职教教师AI素养研究空白
该研究之所以有价值，关键在于三个“首次”，打破了以往研究的局限：
1. 首次构建职业院校教师专属AI素养框架
区别于中小学/高校教师“通用AI素养”的单一维度，研究结合职教教师“双师型”特征，提出“通用+专有”的双轨框架：通用素养解决“会不会用AI教学”的问题（比如用AI做教学资源、分析学习数据），专有素养解决“能不能用行业AI教学”的问题（比如把企业的AI检测技术转化为实训内容）。这种分类，精准命中了职教教师的“能力痛点”——不是“不会用AI”，而是“不会用行业AI教学生”。
2. 首次用数据揭示“认知-应用”断层的核心机制
以往研究多停留在“教师AI素养不足”的定性描述，而该研究通过600份问卷的量化分析，找到一个关键结论：教师不是“不懂AI”（认识与理解AI维度M=3.17，处于中等水平），而是“不会用AI教学”（教学中应用AI维度M=3.05，AI教学评估与创造M=3.03，均低于中等水平）。更重要的是，研究通过结构方程模型证明：“教学中应用AI”是连接“懂AI”和“用AI创新教学”的唯一桥梁——没有实践，认知永远变不成能力。
3. 首次发现AI伦理的“双刃剑”效应
过去提到“AI伦理”，大多强调“风险防范”，但该研究发现：教师的AI伦理意识（比如隐私保护、内容辨真）既有正向作用——和“教学中应用AI”结合时，能促进创新（避免盲目使用AI）；也有抑制作用——单独强调伦理时，会让教师因“怕出错”而不敢创新（比如担心AI泄露学生数据，干脆不用AI分析学习数据）。这种“双重影响”的发现，为后续伦理教育提供了关键指导：不能只“防风险”，还要“促创新”。
研究方法：600份问卷背后的科学设计
要得出可信结论，离不开严谨的研究方法。该研究的流程可拆解为“四步走”，每一步都紧扣“职业院校教师”的特殊性：
第一步：确定分析框架，提出研究假设
基于布鲁姆认知分类理论（记忆→理解→应用→分析→评价→创造）和计划行为理论，研究聚焦AI通用素养的4个维度，提出4个核心假设：
- H1：“教学中应用AI”在“认识与理解AI”和“AI教学评估与创造”之间起中介作用；
- H2：“认识与理解AI”直接正向影响“AI教学评估与创造”；
- H3：“AI伦理与责任”在两者之间起中介作用；
- H4：“AI伦理与责任+教学中应用AI”起链式中介作用。
第二步：设计针对性问卷，确保题项“接地气”
问卷不是“照搬通用模板”，而是结合职教教师特点改编：
- 参考依据：教育部《教师数字素养框架》和联合国教科文组织“AI CFT框架”；
- 题项设计：17个题项覆盖4个维度，比如“我能将企业AI技术融入教学”（职业属性题项）、“我会用AI创设虚实融合实训环境”（职教场景题项）；
- 计分方式：李克特1-5点计分（1=很不赞同，5=非常赞同），并邀请职教、教育技术领域专家优化题项，确保“问得准、测得对”。
第三步：全国调研，保证样本“有代表性”
为避免“地域性偏差”，研究采用“多区域、多专业”抽样：
- 调研时间：2024年5-7月（覆盖学期中后段，教师有教学实践经验）；
- 样本范围：全国22个省级行政区，涵盖中职、高职两类院校，覆盖资源环境、电子信息、教育体育等19个专业大类；
- 数据筛选：回收915份问卷，剔除“连续选相同选项”的无效问卷315份，最终保留600份有效问卷（有效率65.57%），样本量满足结构方程模型分析要求。
第四步：信效度检验，确保结果“可靠”
通过专业工具Mplus分析：
- 信度：4个维度的Cronbach’s α系数在0.875-0.950之间（α>0.8即认为信度高），说明问卷结果稳定；
- 效度：模型拟合指标良好（CFI=0.964、TLI=0.953，均>0.9；RMSEA=0.081，接近0.08的理想阈值），且所有因子载荷>0.5（P<0.001），说明问卷能有效测量目标维度。
主要成果：用数据说话，戳中职教教师AI素养的“真问题”
研究通过量化分析，得出三个“反常识”又“很真实”的核心成果，为后续提升提供精准方向：
成果1：职业教育AI专有素养“严重拖后腿”
研究团队前期调研发现，大部分职业院校教师仍停留在“用AI做课件、改作业”的通用素养阶段，而“把企业AI技术融入教学”“参与企业AI项目研发”的专有素养，几乎是“空白”。比如一名中职汽修专业教师，可能会用AI查资料，但不会用企业的“AI故障诊断系统”教学生——这直接导致学生毕业后，面对行业里的智能设备“不会用、不敢用”。
成果2：AI通用素养存在“认知-应用”断层，实践是关键
从数据看，教师的“认识与理解AI”维度（M=3.17）高于“教学中应用AI”（M=3.05）和“AI教学评估与创造”（M=3.03），具体表现为：
- 能说出AI的基本概念（比如“知道ChatGPT是生成式AI”），但不会用AI采集学生实训数据（题项Q6均值2.96）；
- 能理解AI对职教的价值（题项Q3均值3.2），但不会用AI创设虚实融合的实训环境（题项Q12均值2.96）。
更关键的是，研究证明：“认识与理解AI”不能直接促进“AI教学评估与创造”（直接效应-0.130，P>0.05），必须通过“教学中应用AI”这个中介（间接效应0.958，占总效应108.37%）——简单说，光“懂AI”没用，得“用AI教学”才能学会创新。
成果3：AI伦理是“双刃剑”，平衡是关键
教师的AI伦理意识（M=3.61，是4个维度中最高的）对素养发展有两种影响：
- 正向影响：当“AI伦理”和“教学中应用AI”结合时（链式中介），能促进创新（间接效应0.100，P<0.001）——比如教师在合规前提下，用AI分析学生实训错误，优化教学方案；
- 负向影响：单独强调“AI伦理”时，会抑制创新（间接效应-0.044，P<0.01）——比如教师因担心“AI泄露学生隐私”，干脆不用AI分析学习数据。
这种“双重影响”的根源，在于职教教师的“风险规避倾向”——他们既要对学生安全负责，又要保证教学秩序，过度关注风险就会“不敢创新”。
思维导图
详细总结
一、研究前言：背景与研究定位
- 技术与教育需求：AI重塑全球产业生态与就业结构，职业教育需培养学生智能化工作能力，进而对教师AI素养提出新要求。
- 政策支撑：教育部2025年出台多项政策，包括《数字化赋能教师发展行动的通知》（制定智能素养标准、开展专项培训）、《中国特色高水平高职学校和专业建设计划（2025-2029年）》（推动AI融入教学、探索生成式AI互动教学），凸显提升职业院校教师AI素养的紧迫性。
- 研究缺口：现有教师AI素养研究多集中于中小学或普通高校，针对职业院校教师的研究不足，可能存在“AI应用能力分层明显”“从工具使用到教学创新转化不足”等问题，故本研究聚焦职业院校教师AI素养的框架构建、现状分析与策略提出。
二、职业院校教师AI素养概念框架
- 理论基础：参考教育部《教师数字素养框架》（5维度）、联合国教科文组织“AI CFT框架”（3基础维度+2人文维度），结合AI“自主学习、模式识别”的特性及职业院校教师“双师型”（教学能力+职业技能）特征构建框架。
- 核心构成（表1）：
| 素养类型 | 具体维度/内容 | 说明 |
|----------|----------------|------|
| AI通用素养 | 1. AI基础及应用 | 分“认识与理解AI”“教学中应用AI”“AI教学评估与创造”，基于布鲁姆认知分类（记忆→理解→应用→分析→评价→创造）逐级递进 |
| | 2. AI伦理与责任 | 含隐私保护、内容真实性辨别、遵守网络秩序、尊重知识产权等 |
| | 3. AI赋能教师发展 | 推动教师从“工具使用者”向“人智协同设计者”角色升级 |
| 职业教育AI专有素养 | 1. 行业AI技术教学 | 将企业常用AI技术融入教学 |
| | 2. 企业AI应用研发 | 参与或研发行业/企业AI应用（区别于普通AI工具使用） |
三、研究方法与过程
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分析框架与研究假设：
- 聚焦AI通用素养（AI专有素养暂不深入），分析4个维度：认识与理解AI、教学中应用AI、AI教学评估与创造、AI伦理与责任。
- 提出4项假设：H1（教学中应用AI中介“认识与理解AI”与“评估创造”）、H2（认识与理解AI直接正向影响评估创造）、H3（AI伦理中介“认识与理解AI”与“评估创造”）、H4（AI伦理+教学应用链式中介）。
-
问卷设计与样本情况：
- 问卷结构：4维度17题项（李克特1-5点计分），经专家效度评估优化。
- 样本特征（表2）：
| 变量 | 类别 | 频数（n） | 占比（%） |
|--------------|---------------------|-----------|-----------|
| 性别 | 男 | 224 | 37.3 |
| | 女 | 376 | 62.7 |
| 教龄 | 20年以上 | 204 | 34.0 |
| | 4-10年 | 125 | 20.8 |
| 企业工作经历 | 无 | 163 | 27.2 |
| | 1-3年 | 126 | 21.0 |
| 院校层次 | 高职 | 389 | 64.8 |
| | 中职 | 211 | 35.2 |
| 地区 | 东部 | 305 | 50.8 |
| | 西部 | 171 | 28.5 | - 调研范围：全国22个省级行政区，19个职业教育专业大类，回收915份问卷，有效问卷600份（有效率65.57% ）。
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信效度检验：
- 信度：4个维度的Cronbach’s α系数在0.875-0.950之间，信度较高。
- 效度：模型拟合指标良好（χ²/df=4.953，CFI=0.964，TLI=0.953，RMSEA=0.081，SRMR=0.043），因子载荷均>0.5（P<0.001）。
四、职业院校教师AI素养现状分析
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AI通用素养水平特征（表3）：
| 维度 | 均值（M） | 标准差（SD） | 核心发现 |
|---------------------|-----------|--------------|----------|
| AI伦理与责任 | 3.61 | 1.01 | 水平最高，教师具备基本风险意识与职业规范 |
| 认识与理解AI | 3.17 | 0.92 | 处于早期认识阶段，具备初步AI认知 |
| 教学中应用AI | 3.05 | 0.93 | 水平较低，如“运用AI采集学习数据”（M=2.96） |
| AI教学评估与创造 | 3.03 | 0.92 | 水平最低，“创设虚实融合学习环境”（M=2.96） |- 关键结论：存在“认知-应用”断层，知识理解未有效转化为教学行动。
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群体差异分析：
- 教龄：与AI通用素养4个维度均呈负相关（教龄越短，素养越高），如教龄20年以上教师水平显著低于教龄1-3年教师。
- 企业工作经历：与“教学中应用AI”“AI教学评估与创造”呈正相关（有企业经历者素养更高）。
- 性别：男性在“认识与理解AI”“教学中应用AI”“AI教学评估与创造”维度略高于女性（负相关），AI伦理维度无显著差异。
- 院校层次：中职教师在“认识与理解AI”“AI伦理与责任”维度高于高职教师（负相关），因中职更强调安全与规范引导。
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维度间作用关系：
- 假设验证结果：H1（支持）、H2（不支持）、H3（不支持）、H4（支持）。
- 核心机制（表4）：
| 作用路径 | 效应值 | 95%CI | 占总效应比 | 结论 |
|-------------------------------------------|----------|---------------|------------|------|
| 直接效应：认识与理解AI→评估创造 | -0.130 | [-0.320,0.060]| -14.70% | 无直接促进作用 |
| 间接效应1：认识与理解AI→教学应用→评估创造 | 0.958*** | [0.737,1.178] | 108.37% | 教学应用是核心中介 |
| 间接效应2：认识与理解AI→伦理→评估创造 | -0.044** | [-0.078,-0.011]| -4.98% | 伦理单独作用时抑制 |
| 间接效应3：认识与理解AI→伦理→教学应用→评估创造 | 0.100*** | [0.023,0.178] | 11.31% | 伦理+教学应用正向促进 | - 关键发现：“教学中应用AI” 是“认识与理解AI”向“AI教学评估与创造”转化的核心桥梁；AI伦理与责任呈双重影响（单独抑制、与教学应用结合促进）。
五、职业院校教师AI素养提升策略
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策略1：以AI教学应用实践为核心，构建分层分类培训体系
- 核心目标：解决“认知-应用”断层，重点提升“教学中应用AI”能力。
- 具体措施：针对高龄教师、无企业经历教师、女性教师等群体设计专项方案；采用“情境式任务”（如课堂/实训中实操AI工具）替代传统讲授，促进评估与创造能力发展。
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策略2：深化产教融合，推动通识素养与行业应用能力协同
- 核心目标：弥补AI专有素养欠缺，实现“教学-行业”衔接。
- 具体措施：采用“普及-深化-研发”分层培训（普及：通用AI工具教学；深化：企业AI技术融入教学；研发：参与企业AI项目）；组建“教育专家+企业工程师”双师培训团队，建立校企共享案例库。
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策略3：将AI伦理融入教学实训，平衡风险意识与创新激励
- 核心目标：引导AI伦理的正向作用，避免过度谨慎抑制创新。
- 具体措施：通过校企合作研修、岗位模拟教学，将抽象伦理转化为真实教学方案；强调“价值理性”，确保师生主体地位，避免过度依赖AI工具。
六、研究结论
- 职业院校教师AI专有素养严重欠缺，AI通用素养处于早期认识阶段，存在“认知-应用”断层。
- “教学中应用AI” 是教师AI素养从基础认知向高阶创新转化的关键中介。
- AI伦理与责任意识对素养发展呈双重影响，需通过实践整合实现“风险控制-创新激励”平衡。
4. 关键问题
问题1：职业院校教师AI素养的概念框架与普通中小学/高校教师相比，核心差异是什么？其“职业教育AI专有素养”的具体内涵是什么？
答案：核心差异在于职业院校教师AI素养需兼顾“通用能力”与“职业属性”，普通中小学/高校教师更侧重通用AI教学能力，而职业院校教师额外需具备职业教育AI专有素养（区别于通用素养）。其具体内涵包括两个层级：① 应用层：将行业/企业中实际使用的AI技术（如制造业智能检测系统、服务业智能客服平台）融入教学，设计贴近岗位需求的实训内容；② 研发层：参与或研发行业/企业的AI应用项目，将企业真实技术需求转化为教学案例，体现职业院校“双师型”教师“教学能力+行业技能”的双重特征。
问题2：研究通过600份有效问卷发现职业院校教师AI通用素养存在“认知-应用”断层，这一断层的具体表现是什么？背后的主要原因是什么？
答案：（1）具体表现：从维度均值看，“AI伦理与责任”（M=3.61）和“认识与理解AI”（M=3.17）水平较高，教师能理解AI基础知识、具备风险意识，但“教学中应用AI”（M=3.05）和“AI教学评估与创造”（M=3.03）水平显著偏低，如“运用AI采集学生学习数据”“创设虚实融合学习环境”等实践类题项均值均低于3.0，表明知识未转化为教学行动。（2）主要原因：① 认知层面：“认识与理解AI”属于布鲁姆认知分类的低阶层次（记忆、理解），而“评估与创造”是高阶层次，需长期实践积累才能跨越（非线性转化）；② 实践层面：教师缺乏情境化实操机会（如无企业经历教师不熟悉行业AI应用），传统培训以讲授为主，未提供足够教学应用场景；③ 伦理层面：部分教师因过度关注AI隐私、内容真实性等风险，形成“防御性使用”倾向，回避创新性应用。
问题3：针对AI伦理与责任意识的“双重影响”（促进+抑制），研究提出的平衡策略是什么？该策略如何避免伦理意识成为创新障碍？
答案：（1）平衡策略：将AI伦理教育融入教学与实训全过程，通过“实践整合”实现风险意识与创新激励的平衡，而非单纯强调风险防范。（2）避免创新障碍的路径：① 情境化转化：通过校企合作研修、岗位模拟教学等方式，将“隐私保护”“知识产权尊重”等抽象伦理要求，转化为“AI教学数据管理方案”“企业AI案例教学规范”等具体可操作的教学方案，让伦理成为“安全创新”的指导而非约束；② 链式中介引导：强化“AI伦理→教学中应用AI→AI教学评估与创造”的链式路径，通过教学实践让教师在伦理框架内积累成功经验（如合规使用AI设计互动教学），逐步消除“风险恐惧”；③ 价值理性优先：强调师生在AI教学中的主体地位，引导教师关注“AI如何服务教学目标”而非“规避AI风险”，避免因过度依赖伦理规范而抑制教学设计的创造性。
总结
该研究围绕职业院校教师AI素养这一“痛点问题”，从理论（构建专属框架）、方法（量化分析600份问卷）、实践（提出三大策略）三个层面形成闭环，其价值不仅在于“揭示现状”——指出教师欠缺职业教育AI专有素养、存在“认知-应用”断层，更在于“给出方案”：明确“教学中应用AI”是能力转化的核心，强调“产教融合”是提升行业应用能力的关键，提醒“AI伦理要平衡风险与创新”。
对职业院校来说，这份研究相当于一份“行动指南”——不用再盲目开展AI培训，而是可以针对“高龄教师”“无企业经历教师”等群体设计专项方案；对政策制定者来说，研究为“职教教师AI素养标准”提供了数据支撑；对教师个人来说，研究也指明了提升方向：别只学AI理论，多在教学中用AI，多跟企业对接，才能跟上AI时代的需求。