外语教师人工智能素养的构成要素和发展趋向研究

一、引言

《教育强国建设规划纲要（2024-2035 年）》明确提出完善师生数字素养标准、深化人工智能助推教师队伍建设，为教师人工智能素养提升提供政策指引。外语教育作为人工智能应用的重要场景，人工智能已广泛渗透到外语教学环节，推动外语教学模式从传统教师中心向人机协同转变。

然而，当前外语教师人工智能素养发展面临多重现实困境。从国际视角看各国虽通过政策推动课程开发（如中国《新一代人工智能发展规划》、美国《推进美国青少年人工智能教育令》、法国 AI4T 项目）助力教师人工智能素养提升，但不同地区存在政策细节不明确、课程适配性不足等问题；从国内实践看，外语教师普遍存在技术应用能力滞后，如对智能教学平台操作生疏、伦理风险判断缺失、跨学科融合能力薄弱等问题，缺乏对其构成元素的系统梳理和发展趋向的清晰预判。因此，厘清外语教师人工智能素养的构成元素、明确其未来发展方向，成为推动外语教师专业发展、实现人工智能与外语教育深度融合的关键。

二、外语教师人工智能素养的内涵和特征

外语教师人工智能素养是指教师能够运用人工智能技术赋能外语教学、促进学习发生、规避技术与伦理风险，同时实现教师自身与学生的可持续发展。其核心内涵可从技术认知与工具应用、教学融合与创新、伦理与安全、人机协同共生及可持续专业发展五个维度进行分析（倪琴 陈靖 , 2025 ；杨顺娥, 2025），且呈现出呈现出时代性、实践性、融合性、伦理优先性和发展性五个特征。

（一）内涵

1. 技术认知与工具应用

技术认知与工具是外语教师人工智能素养的基础，也是其他维度得以实施的前提。教师不仅需掌握人工智能基本原理，如自然语言处理、语音识别和大数据分析等，还需理解 AI与传统计算的差异，从而科学选择和评估适用工具（杨顺娥 , 2025）。在具体实践中，教师可以使用 Grammarly、批改网等工具实现作文自动批改，利用 DeepSeek 优化课堂管理和师生互动，通过虚拟现实技术或增强现实技术创设沉浸式语言实践场景。更重要的是，教师需具备整合多模态信息资源的能力，将文本、语音、图像和视频内容整合为系统化的教学资源，以适配不同教学场景和学生需求（陈子扬等, 2025）。

2. 教学融合与创新

教学融合与创新强调教师不仅是技术工具的操作者，更是课程设计和教学模式创新的主导者。在 AI 技术的支持下，教师可以设计个性化学习路径，实现课程目标、教学内容和技术手段的深度融合（张玮琳 傅敏 , 2025）。同时，教师需具备跨模态与跨学科能力，能够结合教育学、语言学、心理学及计算机科学知识，提升教学设计的科学性和创新性，激发学生学习兴趣，培养其自主学习和批判性思维能力。

3. 伦理与安全

伦理与安全是外语教师人工智能素养的底线。教师需具备识别和规避技术风险的能力，同时保持对学术诚信和学生数据隐私的高度敏感性。在课堂应用中，教师应批判性评估 AI生成内容的合理性与透明度，指导学生合理使用 AI 工具，防止学生过度依赖技术而影响学习能力的发展。此外，教师应明确 AI 工具的使用边界，避免学生直接使用 AI 生成作业，从而维护教学公平性与教育伦理。

4. 人机协同共生

人机协同共生是外语教师人工智能素养的重要特征。在教学实践中，AI 可承担大量数据处理、作文批改和学习分析工作，而教师则负责理解学生表达意图、提供情感支持和文化阐释（杨顺娥 , 2025）。教师在协同过程中要通过人机协同减轻重复性工作负担，将精力集中于高价值教学活动，提高教学效率与学生参与度。

5. 可持续专业发展

可持续专业发展强调教师在人工智能环境下的持续学习和能力迭代。教师需通过定期培训、反思实践和跨学科研修不断更新 AI 技术知识和教学能力（贾涵 王雪梅, 2024）。可持续发展不仅关注技术能力提升，也关注教师在教学创新、课程设计和教育价值引领中的长期迭代。

（二）特征

1. 时代性

时代性是外语教师人工智能素养最显著的特征之一。教师必须不断更新知识结构和技能体系，以适应新兴教学模式的需求。时代性不仅表现为对最新 AI 技术的掌握和使用能力，更体现在教师能够理解技术变革对外语教学理念、教学模式以及师生关系的深远影响。

2. 实践性

实践性体现了外语教师人工智能素养必须根植于教学实践，并通过实践不断完善和发展。技术能力的获得并非仅依赖理论学习，而是通过实际课堂操作和教学设计中不断试验和反馈而形成的。教师在应用 AI 技术时，需要将其融入具体教学情境，如利用智能课堂分析系统监控学生参与度，或通过语音识别和反馈系统改进口语教学效果（陈子扬等 , 2025）。实践性还体现在教师能够根据不同学生的学习特点和课程目标，灵活调整 AI 工具的使用方式，实现个性化教学和精准化教学。

3. 融合性

融合性强调跨学科知识整合能力和多模态资源整合能力。融合性不仅体现在教学内容的整合上，还体现在教学方法和技术手段的融合上。例如，教师可以通过 AI 技术实现语料生成和写作辅助，同时结合教师的文化阐释和情感引导，使技术与教学目标相辅相成。融合性使教师能够在复杂多变的教学环境中提供个性化和多样化的学习体验，提高课堂互动性和学习参与度，增强学生的学习动机和自主学习能力。

4. 伦理优先性

伦理优先性是外语教师人工智能素养的核心维度，它强调教师在技术应用中的价值判断和风险管理能力。教师不仅要保证学生学习过程的公平性和学术诚信，还需在教学决策中体现教育的价值导向。伦理优先性还要求教师在人工智能应用中保持教育目标的主导地位，将技术服务于教育，而非被技术驱动。只有将伦理观念融入教学实践，教师才能在数智时代有效管理技术风险，确保教学质量和教育公平。

5. 发展性

发展性体现了外语教师人工智能素养的动态特征，即教师的能力不是静态的，而是在技术迭代、教学实践和专业反思中不断更新和完善的（文秋芳 , 2024）。随着人工智能技术的快速发展，教师需要通过终身学习、跨学科研修和校本培训不断提升自身素养。同时，教师学习共同体的建立能够促进经验交流和资源共享，使教师在群体协作中获得持续发展动力。

三、外语教师人工智能素养的发展趋向

外语教师的人工智能素养的发展趋势反映了教师能力结构和角色定位的演变，也体现了教师专业发展模式在数智时代的动态特征（倪琴 陈靖 , 2025 ；杨顺娥, 2025）。

（一）能力发展趋向

外语教师人工智能素养的能力结构呈现由单一技术操作向多维度综合能力发展的趋势。具体表现为三方面：一是从“工具使用”向“教学创新”转变，即教师结合学科特点创造性使用 AI 工具；二是从“单模态应用”向“跨模态整合”拓展，熟练利用文本、图像、语音及虚拟现实等资源，打造沉浸式、个性化学习体验；三是从“技术技能”向“技术—教学—伦理”三位一体转型，在发挥技术优势的同时保持教育价值引领。

（二）角色定位趋向

教师逐渐向学习促进者 --AI 协作者以及教育价值守护者的多重角色转型。作为学习促进者，教师利用 AI 提供的学习数据、反馈与分析结果，准确把握学生学习进度、兴趣偏好及个体差异，从而实施精准化、个性化教学。在 AI 协作者角色中，教师需要与智能系统进行协同工作，实现人机互补。在教育价值守护者角色中，教师识别并应对人工智能可能带来的伦理风险和社会问题，确保学生的学习活动符合公平、责任和学术诚信的基本要求。

（三）可持续专业发展模式趋向

外语教师人工智能素养应建立在终身学习与持续发展的理念之上，呈现出多层次融合特征。宏观层面，政策制定者需明确教师人工智能素养标准与评价体系，为教师发展提供制度保障和政策支持（陈俊, 2025）。中观层面，高校与教育机构需搭建专业培训平台，开展校本化、学科化的教师培训项目。微观层面，教师个体应主动开展反思性实践和跨学科学习，在实际教学中进行创新探索。

四、外语教师人工智能素养的提升策略

在数智时代背景下，外语教师人工智能素养的提升不仅是教师专业发展的需要，也是外语教育高质量发展的核心保障。

（一）个体能力建设

教师人工智能素养的提升首先依赖于自身能力建设。首先，通过参加校内外培训，外语教师应系统掌握人工智能基础理论及其在外语教学中的应用方法。其次，教师需将 AI 技术融入课程设计和教学策略中，实现技术—教学—伦理的有机结合。最后，师应培养对 AI 技术潜在风险的敏感性，熟悉教育伦理规范和数据隐私保护要求，确保技术应用符合教育价值和学术诚信（倪琴, 2025）。

（二）教学实践创新

教学实践是外语教师人工智能素养落地的关键环节。首先，跨模态资源整合，构建沉浸式、个性化学习情境。其次，数据驱动的个性化教学，利用 AI 学习分析平台实时获取学生数据，分析学习行为和进度，设计差异化教学策略，实现精准化教学。最后，课堂互动优化，通过AI 提供的即时反馈和辅助评估调整教学活动，使教学更具针对性与灵活性。

（三）制度保障

宏观层面，政府和教育主管部门应制定明确的教师 AI 素养标准与评价体系，为教师培训、考核与激励提供制度保障。中观层面，高校及教育机构需建立系统化的专业培训平台，开展校本化、学科化培训项目。微观层面，教师个体主动参与培训与自我学习，结合自身教学实践不断反思与调整技术应用策略，提升实际操作能力与教学创新水平。

（四）协作与学习共同体建设

通过校内外研讨会、学习共同体、线上平台等途径实现经验交流和资源共享（倪琴 陈靖 ,2025）。教师能够互相学习先进教学案例，分享 AI 技术应用经验，并开展协作研究，从而促进个体与群体的共同发展。

（五）终身学习与持续反思策略

终身学习与反思性实践是外语教师人工智能素养发展的核心动力。教师定期反思教学效果、技术应用效果及伦理问题，不断优化教学策略（杨顺娥 , 2025）。同时，教师应主动关注教育技术研究前沿，参与跨学科研修和学术交流，持续更新知识和技能。这种自我更新机制确保教师能够适应人工智能技术的快速发展，实现教学创新与专业成长的长期可持续性。

六、结论

本文以人工智能技术赋能教育的大背景为出发点，系统分析了外语教师人工智能素养的构成要素与特征，并在此基础上探讨了其未来的发展趋向与提升策略。研究指出，外语教师人工智能素养不仅包含技术认知与工具应用，还涵盖教学融合与创新、伦理与安全、人机协同共生以及可持续专业发展等维度，其特征表现为时代性、实践性、融合性、伦理优先性和发展性。未来，外语教师的人工智能素养将朝着综合化、多元化和可持续化方向发展，其角色也将逐步转型为学习促进者、AI 协作者与教育价值守护者。为实现这一目标，政策、院校、教师个体和共同体需形成合力，从标准建设、培训体系、反思实践到经验共享，建立全方位、多层次的提升路径。

参考文献：

[1] 贾涵 , 王雪梅 . 高校外语教师数字素养实证研究综述 (2012—2023)— 基于 R 语言及 CiteSpace 的可视化分析 [J]. 外语电化教学 ,2024,(2):70-78.

[2] 倪琴 , 陈靖 . 基于国际视角的外语教师人工智能素养研究：比较分析与提升路径 [J].外语界 (4).81-87.

[3] 文秋芳 . 人工智能时代的英语教育：四要素新课程模式解析 [J]. 中国外语 ,2024, (3) ：11-18.

[4] 杨顺娥 . 数智时代的英语教学模式转变与应对策略 [J]. 外语研究 ,2025,(3): 81-87.

[5] 张玮凌 , 傅敏 . 数智时代教师的角色危机及行动转向 [J].2005,(4):79-85.

【基金项目】：吉林大学“人工智能赋能本科教育教学改革专项课题”(24AI102Y) ；吉林省高校科研一般课题：智慧教学模式中“叙事探究”对外语专业学生周辨能力的影响研究被批准确立为 (JGJX24D0024)。

张博伟（1978.07-），男，汉，吉林省长春市，博士，副教授，教师教育，吉林大学