AI 赋能背景下高校青年教师专业现状及发展浅析

《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》明确提出"以数字技术、人工智能技术融合创新应用为牵引，开辟教师发展新赛道"的战略要求，教育部2025 年启动的"数字化赋能教师发展行动"进一步将高校教师数字能力框架构建与 AI 素养培训纳入核心任务。青年教师作为高校教师队伍中最具活力的群体，其成长周期与 AI 教育应用的深化期高度重合，既是技术变革的直接参与者，也是教育创新的关键推动者。然而，现有研究多聚焦于 K-12阶段或宏观政策层面，针对高校青年教师这一特定群体的 AI 应用现状与发展路径的系统性研究仍显不足。从实践层面看，高校 AI 教育应用呈现出显著的 "冷热不均" 现象。因此，深入剖析 AI 赋能背景下高校青年教师的专业发展现状，破解其面临的现实困境，具有重要的理论价值与实践意义。

一、AI 赋能背景下高校青年教师专业发展现状

1.政策驱动下的能力建设需求与现实落差

教育部在数字化赋能教师发展行动中明确要求制定高校教师数字能力框架，将数字素养、智能素养作为核心能力纳入教师专业标准，并通过国培计划开展人工智能专项培训，为青年教师专业发展提供了政策保障。但政策落地过程中呈现出明显的"最后一公里"问题：从区域分布看，东部高校青年教师参与 AI 专项培训的比例达 41% ，而中西部地区仅为 17% ，资源配置的不均衡导致数字鸿沟进一步扩大；从学科差异看，电子信息、机械工程等工科青年教师中， 63% 会定期使用AI 软件或数据分析工具辅助教学，而人文社科领域这一比例不足 15% ，形成了"技术应用的学科孤岛"现象。这种落差与青年教师的职业发展阶段密切相关。40 岁以下青年教师普遍面临"教学科研双肩挑" 的压力，在缺乏明确激励机制的情况下，其更倾向于将时间投入到论文发表等显性成果上，对 AI 技术应用这类需要长期投入的能力建设缺乏动力。部分高校的培训实践表明，仅靠行政推动的培训参与率不足 50% ，而引入"优秀案例评选 + 教学成果认定"的激励机制后，青年教师的主动参与度提升至 82% ，印证了政策导向与个体需求协同的重要性。

2.技术应用的表层化与创新不足

当前高校青年教师的 AI 应用呈现出"三重三轻"特征：一是重工具使用轻教学重构， 87% 的青年教师会使用 AI 生成 PPT、批改客观题等基础功能，但仅 12% 尝试过利用知识图谱重构课程体系或通过虚拟仿真实验创新教学模式；二是重单向输出轻互动设计，多数青年教师将 AI 视为"智能助教"，用于发布通知、推送资料等单向服务，而在利用 AI 开展个性化辅导、小组协作学习等互动场景的应用率不足 20% ；三是重经验复制轻学科创新，在借鉴 AI 教学案例时，机械照搬其他院校模式的比例达 65% ，能够结合本学科特点开发特色应用的案例仅占 18% 。钟柏昌教授团队的研究指出，这种表层化应用的根源在于"技术认知与教学理念的脱节"——多数青年教师仅掌握了 AI 工具的操作方法，却缺乏将技术与学科教学深度融合的设计能力，这与斯坦福大学 AI 助教系统实现的"个性化答疑—学情分析—教学调整"全流程赋能形成鲜明对比。

3.支持体系的碎片化与协同缺失

高校为青年教师提供的 AI 赋能支持呈现出"分散化、低协同"的特点：从资源供给看，国家智慧教育平台等平台虽提供了 55 门以上的 AI 培训课程，但这些资源多为通用性内容，针对不同学科、不同教龄青年教师的个性化资源占比不足 30% ；从服务机制看，教师发展中心、信息中心、二级学院各自开展 AI 培训，缺乏统一的能力测评标准与发展路径规划，导致青年教师"重复学习"与"知识盲点"并存；从协同创新看，仅有 19% 的高校建立了"教师+技术人员+企业专家"的协同支持团队，多数青年教师在 AI 应用遇到技术难题时，面临"求助无门"的困境。部分高校的实践为解决这一问题提供了参考。他们通过构建"顶层设计—学院落地—教师实践"的三级支持体系，将 AI 培训与学科发展需求相结合，实现了支持资源的精准匹配。这种"分类指导、学科特色"的支持模式，显著提升了青年教师的 AI 应用成效，其优秀案例数量占全校总数的 68% 。

二、AI 赋能高校青年教师专业发展的路径构建

1.构建分类分级的 AI 素养能力框架

基于教育部"高校教师数字能力框架"的总体要求，结合青年教师的职业发展特点，构建"三维四级"AI 素养能力框架：在能力维度上，分为技术应用能力、教学融合能力、伦理创新能力，其中技术应用能力包括 AI 工具操作、数据分析等基础技能，教学融合能力涵盖课程重构、个性化教学等核心能力，伦理创新能力涉及 AI 伦理判断、教育模式创新等高阶能力；在发展等级上，分为基础级、进阶级、专业级、引领级，为不同教龄、不同学科的青年教师提供清晰的发展路径。国内团队开发的 AI 素养评价工具为框架落地提供了方法论参考，可通过"定量测评+定性评估"相结合的方式，建立青年教师 AI 素养画像。高校可在此基础上进一步开发学科特色的测评模块，如土木工程领域增加"AI+结构设计"的能力评估，人文社科领域强化"AI+文本分析"的应用评价，实现素养评价的精准化、个性化。

2.创新场景化、协同化的培训模式

构建"场景驱动—协同支持—成果转化"的新型培训模式：一是场景化设计培训内容，围绕课程设计、课堂互动、学生评价、科研创新四大教学场景，开发模块化培训课程，例如在科研创新场景中，开设 AI 文献分析、数据可视化等实训项目，确保培训内容与教学实际紧密结合；二是协同化构建支持团队，整合教师发展中心、信息中心、学科专家、企业技术人员等资源，组建"1+1+N"支持团队（1 名学科导师+1 名技术专员 +N 名青年教师），为培训提供全程指导；三是成果化推动培训转化，建立"培训—实践—孵化"的成果转化机制，将优秀 AI 教学案例纳入学校教学资源库，并给予立项支持，部分高校通过"优秀案例评选 ⁺ 教学成果认定"的方式，已成功孵化出"AI+绿色建筑"等多项特色成果，为其他高校提供了借鉴。此外，针对不同学科青年教师的需求差异，采用"分类培训"策略，实现"一把钥匙开一把锁"的精准赋能。

3.建立动态化、多元化的评价机制

遵循教育部"过程评价与结果评价相结合、定量评价与定性评价相结合"的原则，改革高校青年教师评价机制：一是优化评价指标体系，将 AI 赋能教学成果纳入教师评价核心指标，权重提升至 20% 以上，具体包括 AI教学案例质量、学生学习成效提升、教学模式创新等维度；二是创新评价方式，利用大数据技术构建"教学行为—学习效果—创新成果"的全链条评价体系，实时采集青年教师的 AI 应用数据（如工具使用频次、互动设计数量）、学生的学习数据（如参与度、成绩提升幅度），通过 AI 分析模型生成动态评价报告，为教师提供个性化改进建议；三是完善反馈激励机制，建立"月度监测—季度反馈—年度评估"的动态反馈机制，对 AI 应用成效显著的青年教师，在职称评审、培训资助、项目申报等方面给予倾斜，同时设立 AI 教育创新奖，激发其创新动力。在伦理评价方面，借鉴 GDPR 的合规框架，建立高校 AI 教育应用的伦理审查机制，将数据安全保护、算法公平性、学生隐私保障等内容纳入青年教师评价范畴，对存在伦理风险的 AI应用项目及时预警，引导青年教师在技术创新中坚守教育初心。

本文系江苏高校哲学社会科学研究一般项目“高质量发展背景下江苏高校青年教师专业发展路径研究”（ 课题编号：2022SJYB0286）阶段性成果