生成式人工智能赋能教师专业发展的机制与障碍：基于教师能动性的质性研究

一、引言

（一）研究背景与问题提出

在数字化时代的浪潮下，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称 GenAI）技术取得了突破性进展，以 ChatGPT、DeepSeek 为代表的大模型凭借强大的自然语言处理能力、内容生成能力和知识整合能力，正逐渐渗透到教育领域的各个角落，深刻改变着教育教学的生态环境。教师作为教育活动的核心主体，其专业发展在这一变革中面临着前所未有的机遇与挑战。

从机遇层面看，生成式人工智能为教师专业发展提供了强大的技术赋能。它能够协助教师快速生成教学资源，如教案、课件、练习题等，大大节省了教师的备课时间与精力，使其能够将更多的注意力投入到教学设计与学生个性化指导中；通过对学生学习数据的深度分析，生成式 AI 可以为教师提供精准的学情诊断报告，助力教师实施差异化教学，满足不同学生的学习需求；还能作为智能教学伙伴，参与到课堂互动与教学评价中，拓展教学的形式与维度，提升教学的趣味性与有效性。

然而，技术的嵌入并非一帆风顺，教师在与生成式人工智能协同发展的过程中，也暴露出诸多深层次的矛盾与问题，集中体现在教师能动性发挥受阻方面。教师能动性是指教师在教育教学活动中所表现出的自主性、创造性和反思性，是推动教师专业发展的内在动力。生成式人工智能的强大功能容易使教师产生技术依赖，导致自主教学设计能力下降，在教学资源选择上过度依赖 AI 生成内容，缺乏独立思考与批判精神；AI 所提供的标准化教学建议可能会抑制教师的创造性发挥，使教学过程趋于同质化，难以展现教师独特的教学风格与智慧；技术的快速迭代也给教师带来了巨大的心理压力，部分教师对新技术存在恐惧与抵触情绪，无法积极主动地将生成式 AI 融入到教学实践中，影响了自身专业能力的提升与发展。

纵观现有研究，大多聚焦于生成式人工智能在教育领域的应用效果、潜在价值以及技术本身的优化与改进，对教师作为能动主体在这一技术变革中的角色转变、能力重塑以及与技术协同演化的深层机制关注不足。在生成式人工智能赋能教师专业发展的过程中，教师能动性是如何发挥作用的？技术与教师能动性之间存在怎样的互动关系？教师在利用生成式 AI 实现专业发展时面临哪些具体障碍？这些问题的解答对于深入理解智能时代教师专业发展的本质与规律，构建科学合理的教师发展支持体系具有重要的理论与实践意义。

（二）研究意义与方法

本研究具有重要的理论与实践意义。从理论层面而言，有助于解构生成式 AI 与教师能动性的互动关系，突破以往仅从技术应用或教师发展单一视角进行研究的局限，将两者有机结合，从微观层面深入剖析生成式 AI 如何影响教师的教学理念、行为与专业成长路径，以及教师能动性在技术采纳、应用与创新过程中的关键作用，从而丰富和完善智能时代教师专业发展理论，为后续相关研究提供新的视角与理论支撑。

在实践方面，通过质性研究方法深入挖掘技术赋能过程中教师主动适应、创新实践及受阻的关键节点，能够为教育管理者制定科学合理的教师培训政策、学校构建有效的教师发展支持机制提供实证依据；帮助教师更好地认识生成式 AI 的优势与局限，提升其技术应用能力与专业素养，促进教师在人机协同环境下的专业成长，推动教育教学改革的深入发展，构建更加高效、优质的教育生态。

本研究采用质性研究方法，以深度访谈为主要数据收集手段。选取来自不同地区、不同学科、不同教龄的一线教师以及教育管理者作为访谈对象，旨在获取多元视角下关于生成式 AI 在教师专业发展中应用的真实体验、看法与建议。访谈过程中，围绕教师对生成式 AI 的认知与态度、使用生成式 AI 的具体场景与实践经验、在使用过程中遇到的困难与挑战以及生成式 AI 对自身专业发展的影响等方面展开深入交流，并对访谈内容进行详细记录与转录。同时，辅以课堂观察、教师教学反思日记等方法，对访谈数据进行三角验证，确保研究结果的可靠性与有效性。在数据分析阶段，运用扎根理论的编码技术，对收集到的数据进行开放式编码、轴心式编码和选择性编码，逐步提炼出核心范畴与理论模型，揭示生成式 AI 赋能教师专业发展的机制与障碍 。

二、核心概念与理论基础

（一）核心概念界定

1. 生成式人工智能：生成式人工智能是基于大语言模型（LLM）、深度学习等前沿技术构建的智能系统，其核心优势在于能够依据输入的指令、数据，生成全新的、具备独特性与创造性的多模态内容，包括文本、图像、代码、音频等。以 GPT-4 为代表，它通过对海量文本数据的深度学习，能够理解自然语言的语义、语法与语境，从而生成连贯、逻辑清晰且富有洞察力的文本回复，在智能写作、智能客服、知识问答等领域展现出卓越的应用价值；文心一言则依托百度强大的知识图谱与深度学习算法，不仅能生成高质量的文本内容，还能在图像生成方面实现从文本描述到可视化图像的转化，为创意设计、广告制作等行业提供了高效的创作工具。生成式人工智能的核心特征体现在创造性输出与自适应学习两个方面。创造性输出使其突破了传统人工智能仅进行数据处理与分析的局限，能够产生前所未有的内容，激发新的创意与灵感；自适应学习则赋予其在与用户交互过程中，不断优化自身生成策略与知识储备的能力，以更好地满足多样化、个性化的需求 。

2. 教师能动性：教师能动性是教师在专业发展进程中所展现出的主体性能力，它涵盖了多个关键维度。在技术应用意愿方面，具有能动性的教师能够敏锐捕捉生成式人工智能在教育教学中的潜在价值，积极主动地学习并尝试运用相关技术，将其融入日常教学实践，而非被动等待外部推动或对新技术持观望、抵触态度。教学创新能力维度下，教师能动性体现为教师能够借助生成式 AI 提供的资源与工具，打破传统教学模式的束缚，重构教学实践逻辑。例如，利用 AI 生成的个性化教学方案，开展项目式学习、探究式学习等创新教学活动，激发学生的学习兴趣与创造力，提升教学质量；在职业认同建构上，教师能动性表现为教师在与生成式人工智能协同工作的过程中，不断反思自身的职业角色与价值，将技术视为提升自身专业能力、实现教育目标的有力助手，而非威胁自身职业地位的因素，从而增强职业认同感与归属感，持续推动自身专业成长。

（二）理论框架：技术 - 能动性互构模型

本研究借鉴技术接受模型（TAM）与教师专业发展阶段理论，构建 “赋能机制 - 障碍因素 - 能动响应” 分析框架，深入剖析生成式 AI 与教师能动性之间的动态互构关系。技术接受模型强调用户对技术的感知有用性和感知易用性是影响其技术接受与使用行为的关键因素。在生成式人工智能赋能教师专业发展的情境下，教师对生成式 AI 的感知有用性体现在其是否认为该技术能够切实提升教学效果、减轻工作负担、促进学生学习等方面；感知易用性则涉及教师对生成式 AI 操作难度、学习成本的主观感受。当教师感知到生成式 AI 具有较高的有用性与易用性时，更易产生积极的使用态度与行为意向，进而将其融入教学实践 。

教师专业发展阶段理论将教师的专业成长划分为不同阶段，如关注生存阶段、关注情境阶段和关注学生阶段等。处于不同阶段的教师，其专业需求与能力水平各异，对生成式人工智能的认知、应用及能动性发挥也存在显著差异。新手教师可能更侧重于借助生成式 AI 获取基础教学资源，提升教学的规范性与流畅性；而经验丰富的教师则更倾向于利用其进行教学创新，探索个性化教学路径，满足学生多样化需求。

在 “赋能机制 - 障碍因素 - 能动响应” 分析框架中，生成式 AI 作为技术中介，与教师个体能动性、组织制度环境、社会文化规范相互作用、协同演化。生成式 AI 通过提供丰富的教学资源、智能教学工具和精准学情分析，为教师专业发展赋能；然而，技术本身的复杂性、教师的技术素养不足、学校技术支持体系不完善以及社会对人工智能的认知偏差等障碍因素，可能抑制教师能动性的发挥。面对这些障碍，教师会基于自身能动性做出不同响应，如积极参加培训提升技术能力、与同事合作探索技术应用策略、呼吁学校改善技术支持环境等，以实现与生成式 AI 的有效协同，推动自身专业发展 。

三、生成式人工智能赋能教师专业发展的机制分析

（一）动力机制：技术赋能激活教师发展主体性

1. 专业理念重构：从知识传递者到智能教育设计者

在传统教学模式中，教师往往扮演着知识传递者的角色，遵循 “以教为中心” 的范式，侧重于将知识系统性地传授给学生。生成式 AI 的出现打破了这一传统格局。它凭借强大的数据分析与智能算法，能够对学生的学习数据进行实时采集与深度分析，精准洞察学生的学习风格、知识掌握程度以及学习进度。基于这些精准的学情分析，生成式 AI 可以为教师生成个性化的教学方案，涵盖教学目标设定、教学内容选择、教学活动设计以及教学评价方式等多个方面。

以某中学的语文教学为例，教师借助生成式 AI 分析学生过往的作文成绩、答题情况以及课堂表现数据，发现部分学生在议论文写作中存在逻辑结构不清晰、论据运用不恰当的问题。AI 据此为教师生成了针对这部分学生的差异化教学方案，包括提供专门的议论文写作逻辑框架模板、推荐相关的论据素材以及设计针对性的写作练习题目。教师根据 AI 生成的方案调整教学策略，在课堂上进行有针对性的指导，并布置个性化作业。在后续的作文教学中，这些学生的写作能力有了显著提升，对议论文的理解更加深入，作文成绩也明显提高。通过这样的实践，教师深刻体会到 “学生中心” 理念不再是抽象的概念，而是可以通过技术手段切实落地的教学准则，从而更加主动地将其融入日常教学中。

2. 专业知识拓展：跨学科融合与动态知识更新

随着知识的快速更新与学科交叉融合趋势的加强，教师需要不断拓展自身的专业知识体系，以满足学生日益多样化的学习需求。生成式 AI 为教师提供了强大的知识拓展工具。在文献检索方面，AI 能够在海量的学术数据库中快速筛选出与教师教学、研究主题相关的最新文献，并进行智能分类与摘要生成，帮助教师在短时间内掌握领域内的前沿研究动态。例如，一位研究教育心理学的教师在准备关于 “人工智能对学生学习动机影响” 的课程时，利用生成式 AI 进行文献检索，AI 在短短几分钟内就从数千篇文献中筛选出近百篇高相关性的最新研究成果，并生成了简洁明了的文献综述，大大节省了教师的文献调研时间。

在跨模态资源整合方面，生成式 AI 能够自动生成跨学科案例库，将不同学科的知识与技能有机融合，为教师开展跨学科教学提供丰富的教学资源。某中学教师团队在开发 STEAM 课程时，借助生成式 AI 生成了一系列跨物理、编程、艺术的融合教案设计。AI 根据教师设定的课程主题 “智能环保家居设计”，整合了物理学中关于能量转换、电路原理的知识，编程领域中关于传感器应用、智能控制算法的内容，以及艺术设计方面的美学原则、空间布局知识，生成了一套完整的教案，包括教学目标、教学流程、学生活动设计以及评价标准。教师团队在 AI 生成教案的基础上进行优化与完善，仅用三个月就完成了课程开发，较传统方式效率提升了 60%。通过这一过程，教师不仅拓宽了自身的学科视野，还掌握了跨学科教学的方法与技巧，实现了专业知识的更新与拓展。

（二）能力提升机制：技术工具与教学实践的深度耦合

1. 教学设计能力：从经验驱动到数据智能驱动

教学设计是教师教学能力的核心体现，传统的教学设计主要依赖教师的教学经验与主观判断，缺乏精准的数据支持。生成式 AI 提供的智能备课工具改变了这一现状，使教学设计从经验驱动向数据智能驱动转变。智能备课工具能够根据教师输入的教学主题、教学目标以及学生学情等信息，自动生成包含教学课件、教学活动设计、学情分析报告等内容的一体化教学方案。

以小学数学 “图形的面积” 教学为例，教师使用生成式 AI 辅助教学设计。AI 通过分析过往学生在该知识点的学习数据，包括作业完成情况、考试成绩分布以及课堂互动表现等，生成详细的学情分析报告，指出学生在理解图形面积公式推导过程中存在的困难点以及不同学生群体的学习差异。基于这些学情分析，AI 为教师生成了针对性的教学课件，在课件中运用动画演示、互动游戏等多种形式，直观展示图形面积公式的推导过程，并设计了分层教学活动，为学习能力较强的学生提供拓展性的探究任务，为学习困难的学生提供基础巩固练习。教师在使用 AI 生成的教学方案后，课堂教学目标达成度平均提高了 23%，差异化教学策略应用频次增加了 40%，教学效果得到显著提升。教师通过与智能备课工具的深度交互，逐渐学会将数据思维融入教学设计中，依据数据反馈不断优化教学方案，提升了教学设计的科学性与精准性。

2. 学术研究能力：从个体探索到人机协同创新

学术研究是教师专业发展的重要组成部分，然而传统的学术研究模式往往面临着文献检索效率低、数据处理复杂、研究思路受限等问题。生成式 AI 的出现为教师学术研究带来了新的契机，推动学术研究从个体探索向人机协同创新转变。在文献综述生成方面，AI 能够对大量的学术文献进行快速分析与整合，提取关键信息，生成逻辑清晰、内容全面的文献综述，帮助教师迅速把握研究领域的发展脉络与前沿动态。例如，某高校教育学院的一位教师在开展 “在线教育中学习行为分析” 的研究时，利用生成式 AI 进行文献综述。AI 在短时间内收集并分析了近十年内国内外相关领域的数百篇文献，生成了一份详细的文献综述，不仅涵盖了已有研究的主要观点、研究方法与研究成果，还指出了当前研究的不足与未来研究的方向。教师在此基础上，结合自身的教学实践经验，确定了研究的创新点与研究方法，大大缩短了研究前期的准备时间。

在研究数据可视化方面，AI 能够将复杂的研究数据转化为直观、易懂的图表、图形等可视化形式，帮助教师更好地理解数据背后的规律与趋势，发现数据之间的潜在关联。同时，生成式 AI 还可以通过模拟实验、数据分析等方式，为教师提供研究思路与假设验证的支持，激发教师的创新思维。该高校教师在研究过程中，利用 AI 对收集到的学生在线学习行为数据进行可视化处理，生成了学生学习时间分布、学习路径图、知识掌握程度热力图等多种可视化图表。通过对这些图表的分析，教师发现了学生在不同学习阶段的行为模式差异以及影响学习效果的关键因素，从而提出了针对性的教学改进建议，并结合 AI 的模拟分析结果，撰写了高质量的学术论文，最终发表在 CSSCI 期刊上。这一过程体现了生成式 AI 在降低教师学术门槛、推动教学与研究一体化方面的重要作用，促进了教师学术研究能力的提升与学术生产模式的转变。

（三）情意激励机制：职业认同与创新效能感的双重提升

1. 职业价值再发现：从重复性劳动解放到高阶能力聚焦

在传统的教育教学工作中，教师往往需要花费大量的时间与精力在作业批改、考勤统计、成绩录入等重复性劳动上，这些工作不仅繁琐耗时，而且难以体现教师的专业价值，容易导致教师职业倦怠。生成式 AI 的应用为教师从这些重复性劳动中解放出来提供了可能。以作业批改为例，生成式 AI 能够利用自然语言处理技术与图像识别技术，快速准确地批改学生的作业，不仅能够识别答案的正误，还能对学生的答题思路、解题方法进行分析，并给出针对性的评语与建议。某小学的语文教师在使用生成式 AI 批改作文后，发现 AI 不仅能够指出学生作文中的错别字、语病等基本问题，还能从文章结构、内容深度、语言表达等多个维度进行评价，并提供修改建议。教师只需对 AI 批改结果进行抽查审核，大大节省了批改作业的时间，平均节省教师 30% 的工作时间。

从考勤统计来看，AI 可以通过人脸识别、智能考勤系统等技术手段，自动完成学生的考勤记录与统计分析，实时反馈学生的出勤情况。成绩录入方面，AI 能够与学校的教务系统对接，自动将学生的考试成绩录入系统，并进行成绩分析，生成成绩报表、成绩分布图表等，为教师的教学评价提供数据支持。教师从这些重复性劳动中解放出来后，能够将更多的时间与精力投入到师生情感互动、批判性思维培养、个性化学习指导等不可替代的育人环节中。在课堂上，教师有更多的时间与学生进行深入的讨论与交流，关注学生的情感需求与心理状态，增强师生之间的信任与理解；在课后，教师可以针对学生的个体差异，为学生提供个性化的学习建议与辅导，培养学生的批判性思维与创新能力。通过这些实践，教师深刻体会到自身职业的独特价值，增强了职业尊严感与价值认同，重新发现了教育教学工作的意义与乐趣。

2. 创新生态构建：虚拟教研室与跨校协作网络

在信息技术飞速发展的今天，教育领域的创新需要教师之间的协同合作与知识共享。生成式 AI 支持的虚拟教研平台为教师构建创新生态提供了有力的支持，促进教师突破地域限制，形成 “校本实践 - 区域共享 - 云端创新” 的协同网络。虚拟教研平台利用 AI 技术实现了教研活动的数字化、智能化，包括自动生成教研纪要、推荐跨校合作案例、智能匹配教研伙伴等功能。在自动生成教研纪要方面，AI 能够通过语音识别、文本分析等技术，实时记录教研活动中的讨论内容，并自动生成条理清晰的教研纪要，方便教师回顾与查阅。推荐跨校合作案例时，AI 根据教师所在学校的教学特色、教师个人的研究方向以及参与教研活动的主题，从海量的教育资源库中筛选出与之匹配的跨校合作案例，为教师提供合作思路与参考模式。

以某地区的中小学教师为例，他们通过生成式 AI 支持的虚拟教研平台开展跨校协作。在一次关于 “基于项目式学习的课程设计” 的教研活动中，来自不同学校的教师在平台上分享了各自学校开展项目式学习的实践经验与遇到的问题。AI 根据教师们的发言内容，自动生成了详细的教研纪要，并为教师推荐了其他地区学校在项目式学习课程设计方面的成功案例。教师们通过对这些案例的分析与讨论，结合自身学校的实际情况，共同设计了一套适合本地区中小学的项目式学习课程方案。在这个过程中，教师们不仅拓展了教学视野，还通过合作创新，提升了教学能力与专业素养。虚拟教研平台的应用激发了教师持续发展的动力，形成了良好的教育创新生态，推动教育教学改革不断深入发展。

四、生成式人工智能赋能教师专业发展的障碍分析

（一）技术接受障碍：能动性发挥的个体性阻滞

在生成式人工智能逐渐融入教育领域的进程中，教师作为关键的实施主体，其对技术的接受程度直接影响着技术赋能的效果与教师专业发展的进程。然而，当前教师群体在技术接受方面存在诸多障碍，成为教师能动性发挥的个体性阻滞因素。

在认知层面，约 45% 的受访教师存在 “AI 替代论” 担忧，这种认知偏差使得教师在心理上对生成式 AI 产生抵触情绪，进而导致技术使用意愿低下。他们认为生成式 AI 凭借强大的知识储备与快速的内容生成能力，可能在教学内容提供、作业批改甚至课堂讲授等方面逐步取代教师的工作，自身的专业地位将受到严重威胁。一位具有 20 年教龄的语文教师表示：“现在 AI 写作文比学生写得还好，以后会不会连作文批改都不需要我们老师了，感觉自己越来越没价值。” 这种担忧并非个例，在教师群体中具有一定的普遍性。尤其对于年长教师而言，他们成长于相对传统的教育环境，长期依赖传统的教学方法与经验，面临着更为严峻的 “数字鸿沟”。在 AI 工具操作方面，如 Prompt 设计、模型调优这些对于年轻教师来说可能相对容易掌握的技能，年长教师却存在显著障碍。他们在学习新的 AI 技术时，往往需要花费更多的时间和精力，且学习效果不佳，这进一步加剧了他们对生成式 AI 的恐惧与排斥心理 。

在能力层面，教师普遍缺乏 “技术 pedagogical content knowledge（TPCK）” 整合能力，这使得他们在将生成式 AI 融入教学实践时面临重重困难，形成 “技术工具化” 浅层应用困境。许多教师虽然能够使用 AI 生成教学资源，如教案、课件、练习题等，但却缺乏对这些内容可靠性的评估能力。AI 生成的内容并非完全准确无误，可能存在知识错误、逻辑漏洞或与教学目标不匹配的情况。教师若不能对其进行有效的甄别与筛选，直接将这些资源应用于教学中，可能会误导学生，影响教学质量。在获取学情数据方面，教师能借助 AI 工具收集到大量关于学生学习行为、学习成绩等方面的数据，但却不擅长将这些数据转化为具体的教学决策。他们无法从繁杂的数据中提取有价值的信息，洞察学生的学习需求与问题，进而难以根据学情调整教学策略，实现精准教学 。

（二）制度支持障碍：能动性发展的结构性约束

教师专业发展离不开完善的制度支持体系，然而在生成式人工智能赋能教师专业发展的过程中，现行制度存在诸多不足，成为教师能动性发展的结构性约束因素。

在培训体系方面，现有教师 AI 培训多为短期技术操作课，缺乏 “技术伦理 + 教学创新 + 职业发展” 的系统化培养。这种培训模式过于注重技术操作层面的传授，忽视了教师在技术伦理意识培养、教学创新能力提升以及职业发展规划等方面的需求。以某省的调查为例，仅 23% 的教师培训包含生成式 AI 与学科教学融合模块，这意味着大部分教师在培训中无法深入学习如何将生成式 AI 有效地应用于学科教学中，难以掌握 AI 与教学融合的方法与策略，无法满足深度赋能需求。短期的技术操作培训也难以让教师形成系统的 AI 知识体系与应用能力，在培训结束后，教师往往很快就遗忘所学内容，无法将其持续应用于教学实践中 。

在评价体系方面，传统教师评价聚焦授课时长、论文数量等量化指标，未纳入 “AI 教学设计能力”“人机协同育人效果” 等新维度，导致教师缺乏动力将生成式 AI 融入专业发展核心路径。教师的教学工作与专业发展受到评价体系的引导与约束，当评价体系未能充分考量生成式 AI 在教师专业发展中的重要性时，教师会认为将时间与精力投入到 AI 技术学习与应用中并不能对自身职业发展产生实质性的帮助，从而缺乏积极性与主动性。一位教师在访谈中提到：“学校对我们的评价还是看上课节数和发表论文，就算我把 AI 用得再好，对我的考核也没什么影响，那我何必费那么大劲去学呢。” 这种评价体系的不适配性，不仅抑制了教师应用生成式 AI 的积极性，也阻碍了教育教学改革的深入推进，无法充分发挥生成式 AI 在提升教学质量、促进教师专业发展方面的潜力 。

（三）社会文化障碍：能动性演化的环境性阻力

社会文化环境作为教师专业发展的外部生态，对教师能动性的演化产生着深远影响。在生成式人工智能赋能教师专业发展的背景下，社会文化层面存在的一些问题成为教师能动性发展的环境性阻力因素。

从教育生态角度来看，学校管理层面存在 “技术工具化” 思维，将生成式 AI 仅视为备课辅助工具，而非推动教育范式变革的核心要素，这种思维定式严重限制了教师对 AI 的创新性应用。学校在管理与决策过程中，未能充分认识到生成式 AI 在重塑教学模式、优化教学评价、促进学生个性化学习等方面的巨大潜力，仅将其简单应用于备课环节，如利用 AI 生成教案、查找教学资料等。这使得教师在应用 AI 时，缺乏学校层面的引导与支持，难以突破传统教学思维的束缚，开展创新性的教学实践，如开发智能导学系统，根据学生的学习进度与能力，为学生提供个性化的学习路径与指导；构建生成式评估模型，通过对学生学习过程与成果的多维度分析，实现更加精准、全面的教学评价 。

在技术伦理方面，AI 生成内容的准确性争议以及数据隐私担忧，引发了教师对生成式 AI 的信任危机，导致部分教师采取 “防御性使用” 策略。AI 生成内容的准确性一直备受关注，由于其训练数据的局限性以及算法的复杂性，AI 生成的内容可能存在知识错误、价值观偏差等问题。在数据隐私方面，随着 AI 技术在教育领域的广泛应用，学生行为数据的采集与使用变得更加频繁，教师担心学生的数据隐私会受到侵犯，如学生的学习习惯、兴趣爱好等数据被泄露，可能会对学生的身心健康与未来发展产生不利影响。基于这些担忧，部分教师仅在非核心教学环节试用 AI，如在课外辅导资料的生成、一般性的课堂讨论话题设计等方面，而在课程设计、课堂讲授等核心教学环节，仍然依赖传统的教学方法，这极大地阻碍了技术与教学的深度融合，限制了教师利用生成式 AI 提升教学质量、促进专业发展的空间 。

五、提升教师能动性的突围路径

为有效突破生成式人工智能赋能教师专业发展过程中面临的重重障碍，充分激发教师能动性，实现教师与技术的深度融合、协同共进，需从个体、组织、社会三个层面系统发力，构建全方位、多层次的突围路径。

（一）个体层面：构建 “技术 - 认知 - 实践” 协同发展模式

1. 开展分层分类的 AI 素养培训：针对新手教师与骨干教师在教学经验、技术基础以及专业发展需求上的显著差异，设计分层分类的 AI 素养培训体系。为新手教师开设 “AI 基础操作 + 教学场景应用” 工作坊，培训内容聚焦于 AI 技术的基础知识与核心技能，如自然语言处理、图像识别等基本原理的通俗讲解，以及常用 AI 教学工具（如智能备课软件、作业批改助手）的操作演示与实践练习，帮助新手教师快速掌握 AI 技术的入门方法，了解其在教学场景中的常见应用方式，如利用 AI 生成简单的教学课件、设计基础的教学活动等，降低其对新技术的陌生感与畏难情绪 。针对骨干教师举办 “生成式 AI 教育创新工作坊”，深入探讨生成式 AI 在教育创新领域的前沿应用，如基于 AI 的个性化学习路径规划、智能教学评价体系构建等。通过理论讲座、案例分析、小组研讨以及实践操作等多种培训方式，引导骨干教师深入理解生成式 AI 的技术内涵与教育价值，培养其 “技术理解 - 教学转化 - 反思改进” 的闭环能力。在实践操作环节，骨干教师以自身教学实践中的真实问题为导向，运用生成式 AI 设计并实施创新教学方案，如开发基于 AI 的探究式学习课程、构建智能化的学情分析系统等，并在后续的教学实践中不断反思与改进，形成从理论学习到实践应用再到反思提升的良性循环 。

2. 建立教师 AI 实践共同体：借助 “校本 AI 创新小组 + 区域虚拟社群” 的联动模式，搭建教师 AI 实践共同体，促进教师之间的交流与合作，推动生成式 AI 在教学实践中的创新应用与经验共享。在校本层面，鼓励学校组建 AI 创新小组，小组成员由不同学科、不同教龄的教师组成，围绕生成式 AI 在本校教学中的应用开展实践探索。例如，AI 创新小组可以共同开展基于生成式 AI 的课程设计与开发项目，利用 AI 生成多样化的教学资源，如融合多种学科知识的跨学科教学案例、个性化的学习任务与评估方案等，并在课堂教学中进行实践检验。通过小组内的协作交流，教师们可以分享各自在 AI 应用过程中的经验与困惑，共同探讨解决方案，实现知识与经验的共享与增值 。在区域层面，依托互联网技术构建区域虚拟社群，打破学校之间的地域限制，为教师提供更广阔的交流平台。教师们可以在虚拟社群中分享生成式 AI 应用案例，如 AI 辅助作业设计案例中，详细介绍如何利用 AI 根据学生的学习情况生成分层作业，以及作业实施后的效果反馈；智能反馈系统构建案例中，分享如何运用 AI 技术实现对学生学习过程的实时监测与智能反馈，帮助学生及时调整学习策略。通过对这些案例的分享与讨论，教师们可以相互学习、借鉴，不断优化自己的 AI 应用实践，形成 “实践探索 - 经验萃取 - 辐射推广” 的良性循环，推动生成式 AI 在区域内的广泛应用与深度融合 。

（二）组织层面：创设支持性制度与技术生态

1. 重构教师评价与激励机制：为充分激发教师主动探索生成式 AI 赋能教学的积极性，需对现有的教师评价与激励机制进行全面重构，将生成式 AI 相关成果纳入评价体系核心指标。在教师职称评审方面，设立专门的 “AI 融合教学” 评审维度，要求申报教师提供基于生成式 AI 的教学实践案例，包括教学设计、课堂实录、学生学习效果评估等材料，以展示其在将生成式 AI 融入教学过程中的创新能力与实践成果；在论文要求上，鼓励教师撰写关于生成式 AI 教育应用的学术论文，如探讨生成式 AI 在促进学生个性化学习、提升教学效率等方面的研究论文，将其作为职称评审的重要参考依据。在绩效考核体系中，加大对 “AI 融合教学案例”“生成式资源开发成果” 的考核权重，如根据教师开发的生成式教学资源（如 AI 生成的优质课件、教学视频、学习资料等）在学校或区域内的使用频率与反馈评价，给予相应的绩效加分；对积极参与生成式 AI 教学实践并取得显著教学效果提升的教师，在绩效奖金分配、评优评先等方面给予优先考虑 。设立 “智能教育创新奖”，对在生成式 AI 教育应用中表现突出的教师进行表彰与奖励，奖励形式包括物质奖励（如奖金、教学设备购置补贴等）与精神奖励（如荣誉证书、公开表彰等），激发教师在智能教育领域的创新热情与探索精神，引导教师将生成式 AI 融入专业发展核心路径 。

2. 建设校本化 AI 教育应用平台：整合生成式 AI 工具与校本教学资源，打造一站式的校本化 AI 教育应用平台，为教师提供便捷、高效的技术支持，降低教师技术应用门槛。平台集成多种生成式 AI 工具，如智能备课系统，教师只需输入教学主题、教学目标、教学重难点等关键信息，系统即可利用生成式 AI 技术自动生成包含教学流程、教学活动设计、教学资源推荐等内容的完整教案，并根据教师的个性化需求进行智能调整；学情诊断平台通过对学生学习数据（如课堂表现、作业完成情况、考试成绩等）的实时采集与深度分析，运用 AI 算法生成精准的学情诊断报告，为教师提供学生学习状态、知识掌握程度、学习兴趣偏好等多维度信息，帮助教师制定个性化的教学策略 。平台还整合校本教学资源，将学校积累的优质课程资源、教学案例、试题库等与生成式 AI 工具深度融合，形成 “数据采集 - 智能分析 - 决策支持” 的闭环生态。教师在使用生成式 AI 工具时，可以直接调用校本教学资源，实现资源的个性化定制与高效利用。平台的智能分析功能能够根据教师的教学行为数据（如备课习惯、教学方法选择、资源使用偏好等），为教师提供个性化的教学建议与资源推荐，进一步提升教师的教学效率与质量 。

（三）社会层面：营造人机协同的教育文化环境

1. 强化技术伦理规范与公共教育：为确保生成式 AI 在教育领域的安全、规范应用，需制定《生成式 AI 教育应用指南》，明确技术应用的伦理规范与操作准则。在内容审核标准方面，指南应规定 AI 生成内容必须符合社会主义核心价值观，不得包含错误知识、不良价值观、侵权内容等，要求教师在使用 AI 生成教学资源时，对内容进行严格审核，确保其准确性与合法性；在数据使用边界方面，明确规定 AI 在教育应用中对学生数据的采集、存储、使用、共享等环节的规范，保障学生的数据隐私安全，如规定数据采集需经过学生及其监护人的明确同意，数据存储应采用加密技术，防止数据泄露，数据使用仅限于教育教学相关目的，不得用于商业用途或其他不当用途 。通过政策解读会、公众论坛等形式，加强对教师的技术伦理教育，提升教师对技术风险的辨识能力与应对策略。政策解读会邀请教育政策制定者、技术专家为教师详细解读《生成式 AI 教育应用指南》的各项条款，分析生成式 AI 在教育应用中可能面临的伦理风险与法律问题，如 AI 生成内容的版权归属问题、数据泄露的法律责任等，帮助教师准确理解政策要求，增强合规意识；公众论坛为教师提供交流平台，教师可以在论坛上分享自己在使用生成式 AI 过程中遇到的技术伦理问题及解决方案，共同探讨应对策略，形成良好的技术伦理文化氛围 。

2. 推动 “大模型 + 教育” 的协同创新研究：支持高校与中小学开展深度合作，共同开展生成式 AI 教育应用课题研究，充分发挥高校的科研优势与中小学的实践优势，促进理论与实践的深度融合。鼓励高校与中小学联合申报 “AI 如何促进教师实践性知识生成”“基于生成式 AI 的个性化教学模式构建” 等课题，高校研究团队负责提供理论支持与技术指导，中小学教师团队则负责在教学实践中验证研究成果的可行性与有效性。在 “AI 如何促进教师实践性知识生成” 课题研究中，高校研究人员通过对教师教学实践的观察与分析，结合生成式 AI 的技术特点，提出 AI 促进教师实践性知识生成的理论模型与实践策略；中小学教师根据这些理论与策略，在教学中运用生成式 AI 工具开展实践探索，如利用 AI 生成的教学案例反思自己的教学行为，与 AI 进行交互获取教学改进建议等，并将实践过程中的问题与反馈及时反馈给高校研究团队，以便对研究成果进行优化与完善 。将学术成果转化为一线教师可操作的赋能方案，通过举办学术成果推广会、教师培训工作坊等形式，向教师传授生成式 AI 教育应用的最新研究成果与实践经验，如将基于生成式 AI 的个性化教学模式转化为具体的教学操作指南，为教师提供详细的教学步骤、教学资源推荐、教学评价方法等，帮助教师将学术成果快速应用于教学实践中，形成理论与实践的双向反哺，推动生成式 AI 在教育领域的创新发展 。

六、结论与展望

生成式人工智能对教师专业发展的赋能是一个复杂且动态的过程，其本质是技术逻辑与教育逻辑的深度碰撞与融合。在这一过程中，教师能动性作为核心变量，深刻影响着技术赋能的成效。本研究通过深入的质性分析，揭示了生成式人工智能在动力机制、能力提升机制和情意激励机制等方面对教师专业发展的积极赋能，同时也剖析了技术接受障碍、制度支持障碍和社会文化障碍等阻滞因素。

研究表明，只有打破 “技术决定论” 与 “被动适应论” 的二元对立思维，构建 “教师主动建构 - 制度弹性支持 - 技术适度赋能” 的协同发展机制，才能实现从 “技术工具化” 到 “能力进化化” 的范式转型，真正发挥生成式人工智能在促进教师专业发展、推动教育变革中的巨大潜力。

未来研究可从以下几个方向展开：一是结合追踪数据，运用纵向研究方法，深入分析教师能动性在长期与生成式人工智能互动过程中的动态演化规律，进一步完善教师专业发展的阶段模型与影响因素体系；二是拓展研究视角，将研究对象从教师个体延伸至教师群体以及教育生态系统中的其他利益相关者，探究生成式人工智能在宏观教育治理、教育公平促进等方面的作用机制与实践路径；三是加强实证研究方法的运用，通过大规模的量化调查、实验研究等，验证和拓展本研究提出的理论框架与实践策略，为智能时代教师队伍建设提供更具针对性、精准性的理论支撑与实践指导 。