Ai 背景下高校教师技术焦虑现状研究

引言:

教育领域正被人工智能技术以前所未有的速度重塑着，智能教学系统的应用、学习分析技术的普及、虚拟仿真实验的推广、个性化学习路径的设计使技术在教学、科研、管理各个环节都有渗透，高校教师有了新的教学工具和科研手段，但这变革也带来前所未有的挑战，技术迭代快导致好多教师适应不了，担心自己能力够不上智能化教育需求，职业身份和未来发展也让他们困惑，技术应用带来的这种心理压力和情绪困扰就是所谓的“技术焦虑”。

一、高校教师技术焦虑的主要表现

（一）技术应用能力不足的焦虑

层出不穷的智能教育工具摆在面前，许多教师反映无从下手，部分教师解读学习分析系统数据的能力欠佳，难以根据系统给出的学生学习报告调整教学策略，有些教师能使用智能教学平台发布作业和简单互动，却不会用平台高级功能做个性化教学设计，还有教师在虚拟仿真实验开发和维护上存在技术障碍，导致实验教学质量受影响，教师有技术操作层面的困难，进而产生“技术恐惧”和“能力危机感”，担心被时代淘汰[1]。

（二）教学权威削弱的焦虑

传统教学关系正被人工智能的介入所改变，以前教师是知识的唯一来源、学生获取信息主要靠教师讲授，可在智能教育环境里海量学习资源能被学生通过互联网和智能工具获取、教师的知识权威遭到挑战，有些教师觉得在课堂上学生用智能设备查询资料比教师讲解快且能指出教师讲解的疏漏、教师的权威地位被撼动了。

（三）学术伦理困境的焦虑

人工智能在科研中的应用引发了一连串伦理问题，使教师陷入新的道德困境，以论文写作为例，用智能写作工具是否算学术不端以及如何区分合理的辅助写作和抄袭都是问题，有些教师担心过于依赖智能工具会导致自身科研能力变弱并可能出现学术诚信问题，而且教师也关注智能算法存在偏见和歧视的情况，有研究发现某些智能评阅系统给非母语学生作文的分数较低，这可能会加剧教育的不公平，教师在教学中如何引导学生正确使用智能工具、避免技术偏见成为新的伦理挑战[2]。另一个重要的伦理问题是数据隐私保护，智能教育系统要实现个性化教学就需收集大量学生数据，可收集、存储和使用这些数据有泄露风险，数据使用者是教师，他们面临两难境地，要利用数据优化教学却又担心侵犯学生隐私权，这一伦理困境让教师在技术应用时无所适从。

（四）职业发展不确定性的焦虑

教师职业因人工智能的快速发展面临着前所未有的不确定性，部分教师担忧智能教学系统普及后机器可能取代一些基础性教学工作从而使教师岗位随之减少，有教师观察到某些高校已启用智能助教系统处理学生日常咨询进而使专职辅导员工作量因此大幅减少，教师对职业替代的担忧致使他们对未来职业发展感到迷茫。这种焦虑也被技术迭代的速度加剧了，好多教师觉得刚掌握一项技术就有新技术冒出来，得不断学习才跟得上时代，持续的学习压力让教师疲惫甚至有“技术倦怠”之感，有教师反映为适应智能教学需求业余时间得参加各种技术培训，可培训内容常和实际教学需求脱节效果不好，教师职业发展的这种不确定性是教师技术焦虑的重要源头[3]。

二、高校教师技术焦虑的成因分析

（一）技术能力与需求的不匹配

高校教师技术焦虑，首要原因在于技术能力跟不上智能化教育需求，好多教师在职前教育时都没接受过系统的信息技术培训且对新兴技术了解不多，入职后高校虽会组织些技术培训，但培训内容多是基础操作，对技术原理和应用缺乏深入讲解，就像有的教师参加智能教学平台使用培训，只学了平台基本功能，利用平台做个性化教学设计压根没涉及，这种浅层次培训满足不了教师教学实际需求，教师面对复杂教学场景还是觉得力不从心。教师学习能力与技术更新速度存在矛盾是一个重要因素，人工智能技术发展迅猛且新工具和平台不断出现，但教师学习的时间精力有限难以全面掌握所有技术，有教师就说刚学会用一种智能评阅系统学校又引进新的得重新学，这种追赶着学的模式让教师疲惫且加重了技术焦虑。

（二）教育生态变革的冲击

教育生态正被人工智能重构，教学关系、知识生产以及评价方式都有深刻变化，传统教学模式以教师为中心，教师主导教学、传授知识，可在智能教育环境里，学生能借助智能工具自学，教师角色慢慢转变成学习的引导者与协作者，教师需重新定位自身价值，但好多教师还没适应这一变化，职业身份有模糊之感。

教师的焦虑因教育评价体系的变革而加剧，传统教学评价多聚焦教师教学效果如学生成绩、教学反馈等，而智能教育环境下评价维度更多元，教师的教学技术应用能力、数据解读能力、人机协同能力等都涵盖在内，有些教师担忧在这些新维度上表现不好会使职业晋升和声誉受影响，评价压力使教师抵触技术应用且焦虑进一步加重[4]。

（三）社会认知与心理因素的影响

高校教师技术焦虑的一个重要成因是社会期待和技术支持不足之间的矛盾，社会大多觉得高校教师得做技术引领者、创新者，要能娴熟运用智能工具提高教学质量，但实际上不少教师缺少必需的技术支持和资源，很难达到社会的期望，像有的教师就说想开发智能实验教学项目，学校却没有对应的硬件设施和软件平台，项目没法搞，理想和现实有差距，教师就有挫败感，技术焦虑也加重了。其中也有心理因素在起作用，一些教师对新技术有“恐惧心理”，担忧自己的工作会被技术取代或者教学会失去人文关怀，有的教师就说他们宁可用传统教学法也不试智能教学工具，怕技术破坏师生情感交流，这种心理障碍让教师不接受新技术且焦虑情绪进一步加重了。

（四）制度保障的缺失

高校教师技术焦虑的深层原因在于制度保障缺失，当下高校智能教育的制度建设还不完善，对教师技术应用缺乏明确指导与支持，很多高校没有构建教师数字素养评价体系，难以科学评估教师技术能力，也未出台相应激励机制以促使教师探索智能教学，制度空白下教师技术应用缺乏方向与动力，容易焦虑。资源分配不均这一问题不容小觑，在智能教育建设方面，部分高校投入匮乏，致使教师缺少必需的技术设备与软件支持，有教师就反映，他们的实验室设备老旧，运行不了最新的智能教学软件，教学效果受到影响，资源短缺让教师在技术应用时力不从心，进而加剧了技术焦虑。

三、缓解高校教师技术焦虑的对策建议

（一）构建分层分类的教师数字素养提升体系

系统性提升教师的数字素养是缓解技术焦虑的核心，要彻底摒弃“一刀切”的培训模式。教师因学科、技术基础不同对智能教育需求差异显著，因此要构建分层分类、精准匹配的培训体系。技术基础弱的教师如文科或传统学科背景的教师，入手要从基础操作培训开始以重点解决“不敢用、不会用”的问题，设计“智能教学平台入门”课程，通过分步骤实操演示加课后辅导，教师就能掌握平台登录、课程发布、作业批改等基本功能。培训时要降低技术门槛且不要使用太多专业术语，用“场景化”教学取代“理论化”讲解，从而让教师在模拟教学场景中快速学会。有一定技术基础的教师，像理工科教师或者参与过教育技术项目的教师，能够开展进阶培训并深入讲解技术原理和应用场景。说，可以开个“学习分析技术与应用”工作坊，让教师去理解智能评阅系统的算法逻辑、数据采集方式以及分析维度，并用案例分析的方式探讨依据系统反馈调整教学策略的方法。这种培训要注重让教师不仅知其然还要知其然，促使教师从技术的被动使用者变为主动驾驭者，进而提升他们对技术可靠性的信任。技术能力强的教师，特别是有编程基础或者研究兴趣的，要鼓励他们参与智能教学项目开发研究，让他们起到引领示范作用，并且高校能设立“智能教育创新实验室”，给这类教师提供技术资源、研究经费、跨学科合作机会，支持他们探索人工智能在个性化学习、虚拟仿真实验等方面的应用，可以组织教师团队开发基于自然语言处理的智能答疑系统，构建多模态学习行为分析模型，以实践项目推动技术创新和教学改革深度融合[5]。

（二）优化高校智能化教育管理机制

要优化高校智能化教育管理机制，需从技术支持和教学评价这两个维度入手，全方位保障教师的技术应用，破解“技术孤岛”问题，建立配备教育技术人员、软件开发工程师和学科教学专家等跨学科技术团队的教师技术援助中心为教师提供“一站式”技术服务，教师使用智能教学平台操作出故障时可随时联系援助中心进行远程协助或者现场维修，教学设计要整合学习分析数据时可找技术人员帮忙做数据清洗、可视化呈现等，开发智能教学工具碰到技术瓶颈时可与工程师一同攻关，这种“随叫随到”的技术服务模式可让教师使用技术时花费时间更少、心里压力更小、探索新技术的信心更强。引导教师正确应用技术的关键在于完善教学评价体系，高校要把教师的技术应用能力纳入评价体系，但得避免“唯技术论”倾向而着眼于技术怎样为提升教学质量服务，评价智能评阅系统应用时重点可放在教师有没有根据系统反馈优化写作教学策略上，像针对系统识别出的常见语法错误设计专项训练、利用系统提供的词汇多样性分析引导学生丰富表达，评价虚拟仿真实验应用时关注教师是否借实验数据反思教学设计的不足，像根据学生操作路径调整实验步骤的引导方式、利用系统记录的交互行为分析学生的认知难点，这种“以用为本”的评价导向能传递“技术是手段而非目的”理念从而减轻教师因评价压力产生的焦虑。

（三）促进人机协同的教育新生态

要构建人机协同的教育新生态，就得明确教师和技术各自的角色分工以达成“优势互补、协同育人”的局面，教师要发挥人文关怀和情感支持的核心优势，而数据处理、基础教学和重复性劳动则由技术负责，以智能评阅系统为例，系统评分的审核工作可由教师来做，重点查看系统对创造性回答的识别准不准并给予个性化反馈，如针对学生作文里的独特观点深入点评或结合系统分析的词汇使用情况给出改进意见，在虚拟仿真实验里，教师能引导学生反思实验过程以培养批判性思维，像组织学生讨论实验设计合理与否，分析系统记录的操作数据背后的认知规律或鼓励学生对实验模型提出改进办法，人机协同模式既有充满人文温度的教师又有高效精准的技术，这能有效缓解教师对“技术取代教师”的担忧。高校组织人机协同教学研究来探索最佳实践模式，这有助于教师深入理解人机协同内涵，可以设立“人机协同教学专项课题”，激励教师研究利用智能工具优化教学流程，像借助学习分析数据达成精准教学、运用虚拟现实技术提升实验教学沉浸感，还可以开展“人机协同教学竞赛”，评选优秀案例加以推广，如展示某教师借助智能答疑系统提升学生课外学习效率或者分享某团队利用人工智能开发个性化学习路径，“研究驱动”的实践模式能让教师从“技术使用者”变为“技术设计者”，使其对技术应用的掌控感和成就感增强。

（四）加强政策支持与资源保障

缓解教师技术焦虑，政策支持和资源保障是基石，这需要教育部门和高校协同推进，教育部门要出台“智能教育建设指南”，明确高校在智能教育里的责任义务并给予资金和资源支撑，设立“智能教育专项基金”就挺好，能重点支撑高校开发有自主知识产权的智能教学工具与平台，防止过度依赖国外技术，制定“教师数字素养标准”也不错，可从技术知识、技术应用、技术伦理三个维度确定教师应具备的能力，让高校有针对性地开展培训，建立“智能教育示范校”评选机制也可行，对智能教育领域成果突出的高校表彰奖励以形成示范效应，这种“顶层设计”的政策支持能给高校智能教育建设指明清晰方向并提供强大动力。高校应加大资源投入并改善技术应用条件，给教师创造良好的技术环境。硬件方面，更新实验室设备并引进先进智能教学软件，如高性能服务器、虚拟现实头显、智能交互白板等，以支持复杂教学场景的实现，建设智能教室并配备多模态数据采集系统、实时反馈装置和自适应照明系统，支持个性化教学和沉浸式学习，开发校本智能教学平台并整合课程管理、学习分析、资源推荐等功能，满足教师个性化教学需求。软件方面，购买商业智能教育服务，如智能评阅系统、学习行为分析工具等，减轻教师技术开发的负担，与科技企业合作共建联合实验室、共享技术资源和研发成果，加速智能教育技术落地应用。

结语

高校教师受人工智能的影响颇为深远，在这一变革进程里技术焦虑必然会出现，要缓解技术焦虑就得从提升教师数字素养、优化管理机制、推动人机协同、强化政策保障等多个方面着手从而构建起全方位的支持体系，大专一二年级的教师是智能教育的直接施行者，他们技术焦虑状态得以改善既和教学质量、人才培养有关也会影响未来教育生态能否健康发展，只有帮教师正确认识技术并积极运用技术，智能时代的教育才能真正变革。

参考文献：

[1]李艳,孙凌云,江全元,陈立萌,杨旸,吴飞.高校教师人工智能素养及提升策略[J].开放教育研究,2025,31(1):23-33.

[2]费建翔,刘丙利,党同桐.何以拥抱:高校教师教学人工智能技术采纳意愿研究[J].现代教育技术,2025,35(5):32-41.

[3]田云章,肖巧慧.人工智能时代高校外语教师专业能力测评及发展——以陕西省高校为例[J].陕西理工大学学报(社会科学版),2025,43(2):82-89.

[4]欧阳卉.人工智能时代高校教师角色转型意愿的影响因素及驱动路径分析[J].科教文汇,2025(3):1-5.

[5] 陈妍彦. 人工智能时代应用型高校教师职业能力提升路径[J]. 龙岩学院学报,2025,43(1):109-115.

基金项目：课题“人工智能背景下高职教师的技术焦虑缓解策略——以川南幼专为例”（项目编号：CNYZ2025C07）