师范生智能教育素养的现状分析与提升路径

一、提出问题

人工智能与教育的深度融合正在系统性重构教育生态，推动人才培养目标与教师教育体系的双重变革 [1]。随着 ChatGPT 等生成式 AI 技术的爆发式发展，教育智能化进程已从早期的工具辅助阶段（2010-2015）演进至深度融合阶段（2018 至今）。这一转型对教师专业能力提出了全新要求：不仅需要掌握智能技术操作，更要具备人机协同的教学设计能力。为响应《新一代人工智能发展规划》[2] 等国家政策，教育部于 2018 年启动首批人工智能助推教师队伍建设试点，通过差异化路径培养智能教育领军人才（如宁夏的校长领导力研修与骨干教师培训）和提升教师智能教育素养（如北京外国语大学的 AI 教学创新培训）[3]。2021 年试点范围的扩大进一步深化了智能技术与教师发展的融合[4]。

教育智能化转型中暴露出的结构性矛盾值得关注。试点数据表明，尽管在职教师 AI 应用能力提升显著，但师范教育体系中的智能教育内容占比不足，形成显著的“培养 - 实践”断层。2023 年数据显示，虽然基础教育经费占 GDP 比重达 4%^[5] ， 87.9% 的中小学生已具备自主运用智能系统的能力 [6]，但师范院校的信息化管理机构建设明显滞后——双一流师范院校中仅 20% 设有“网络中心”等专业信息化管理机构 [7]。这种失衡导致教师需接受额外培训才能胜任智能教学岗位。数据表明，2022-2023 年“国培计划”年投入超 22 亿元，培训教师超 100 万人次 [8]，且国家智慧教育平台 2023 年暑期研修参与人数突破 1600 万 [9]，但纵向研究表明，师范教育阶段的智能素养缺陷仍会持续影响教师职业发展，其与后期的技术创新意愿呈显著正相关 [10]。这一发现凸显了师范教育体系改革的紧迫性。

师范生作为师范教育体系的研究对象，兼具学习者与未来教育者的双重角色，其智能教育素养的发展直接影响教育变革的可持续性。现有研究严重失衡，在 CNKI 现有文献中仅有 30 余篇有关师范生智能教育素养，且在概念界定、现状评估及培养路径等核心领域缺乏系统探索。《新时代基础教育强师计划》已明确提出将“人工智能 + 教育”纳入师范生核心能力指标体系，要求各师范院校在 2025 年前完成相关课程体系的适应性改造 [11]。为此，本研究通过理论建构与实证分析弥合这一缺口。首先，确立师范生与在职教师的智能教育素养差异框架；其次，选取数学师范生作为典型样本，揭示其素养发展水平及关键影响因素；最终，构建“双螺旋培养框架”，从政策制度与院校实施双路径提出专业化解决方案。本研究不仅填补了师范生智能教育素养的理论空白，更为教师教育体系的智能化转型提供实践依据。

从网络时代的基础性信息处理能力（1974 年确立）[12]，经数智时代的智能化专项能力（2018 年复兴）[13]，最终形成智教时代的教育专业化能力（2018 年政策驱动）。这一进程映射出三层递进式素养架构：（1）信息素养作为元能力层，强调信息工具的检索与问题解决能力；（2）人工智能素养作为技术深化层，聚焦智能工具批判性使用与伦理认知；（3）智能教育素养作为领域应用层，专指教育场景中智能技术的教学转化与创新设计能力 [14]。如图1 所示。

2018 年《教育信息化 2.0 行动计划》完成从信息素养到人工智能素养的战略升级 [15]，2021 年师范教育改革则推动智能教育素养的学科专业化进程 [4]。理论建构呈现嵌套式发展特征：人工智能素养继承信息素养的技术内核（欧盟框架将其纳入信息素养子维度）[16]，智能教育素养进一步整合教育学理要素（如教学情境适应、学科知识重构），形成教育技术学的专属能力矩阵。

二、问卷设计

（一）问卷设计

问卷参考郑智勇等人对教师智能教育素养维度的划分[17]，确定了师范生智能教育素养分为智能教育意识、智能教育知识、智能教育技能以及智能教育伦理四个维度。问卷分为两部分：第一部分收集参与者基本信息（性别、年级、专业、户籍等）；第二部分（45 题）基于李克特五点量表（1=“非常不符合”至 5=“非常符合”）评估师范生智能教育素养的四个维度——智能教育意识（9 题）、知识（10 题）、技能（15 题）和伦理（11 题）。研究采用描述性分析和差异检验方法，重点解决以下问题：（1）师范生智能教育素养的整体水平及各维度表现；（2）素养水平在性别、年级、户籍等变量上的差异性；（3）提升师范生智能教育素养的有效路径。

（二）研究对象

本研究选取了一所河南的二本院校的数学专业的本科师范生，共 565 人，剔除无效问卷，回收有效量表共计 516 份，有效回收率 91.3%_⨀ 。样本中男生 114 人（ 22.1% ），女生 402人 （77.9% ）。按年级划分，大一学生 149 人（ 28.9% ），大二学生 143 人（ 27.7% ），大三学生 207 人 40.1% ），大四学生17 人（ 3.3% ）。

运用 SPSS20.0 软件，对整体调查问卷进行信效度检验，智能教育意识、智能教育知识、智能教育技能和智能教育伦理的系数分别为 0.936、0.949、0.960、0.943（见表 2），表明构建的师范生智能教育素养测评体系各维度内部一致性较好，评价结果具有较高可信度。同时，研究对智能教育意识、智能教育知识、智能教育技能和智能教育伦理四个子量表进行 KMO值检验，KMO 值分别为 0.937、0.957、0.971、0.957，均大于 0.90，表明四个维度之间具有较强相关性，具有较高可信度。

（三）描述性统计分析

本问卷采用五级李克特量表，其理论中值为 3，从表 1 可以看出，各维度的得分均值均高于理论中值，说明在本研究中，师范生的智能教育素养水平大致处于中等偏上水平。基于测评数据可知，各维度表现呈现系统性特征：智能教育伦理维度均值最高（M=3.69，SD=0.61），其次为意识（M=3.65，SD=0.65）和技能（M=3.56，SD=0.62），知识维度均值相对最低（M=3.52，SD=0.68）。所有维度得分区间均覆盖 1.40-5.00 全量程，反映出师范生群体内部存在显著个体差异，其中知识维度的离散程度最大（SD=0.68），表明该领域的发展不均衡性尤为突出。伦理维度均值领先，且标准差最小（SD=0.61），说明师范生对智能教育伦理的认知相对集中且总体积极，这可能得益于教师教育中一贯强调的师德培养。

结论

本研究初步揭示了师范生智能教育素养能力的基本状况，通过对 516 名师范生的测评，结果显示其智能教育素养整体呈现“中等偏上，发展不均衡”的特征。从五级李克特量表的测量结果来看，四个维度的得分均值（3.52-3.69）均显著高于理论中值 3 分，其中伦理维度表现最优（M=3.69，SD=0.61），其次为意识（M=3.65，SD=0.65）和技能（M=3.56，SD=0.62），知识维度相对薄弱（M=3.52，SD=0.68）。这种“伦理领先、知识滞后”的分布模式，反映出当前师范生培养中“价值引领先于知识传授”的特点，可能与教师教育长期重视师德培育的传统有关。各维度得分均呈现全量程分布（1.40-5.00），尤其是知识维度的离散程度最大（SD=0.68），表明群体内部存在显著的个体差异，部分学生在智能教育理论掌握方面明显落后。这种不均衡发展态势提示，在保持伦理认知优势的同时，亟需通过优化课程体系、强化理论教学来补足知识短板，并建立针对性的分层培养机制，以提升师范生群体智能教育素养的整体水平。

人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑教育生态，智能教育素养已成为未来教师应对教育数字化转型的核心能力。本研究通过对师范生智能教育素养的系统考察，揭示了其多维结构特征及关键影响因素，为人工智能时代的师范生培养提供了重要启示。师范生智能教育素养发展呈现出“伦理引领、知识滞后”的典型特征，且受到实习经历、技术态度等实践与心理因素的显著影响。这些发现印证了人工智能不仅是外在工具，更是重塑教育认知与实践方式的重要力量这一观点 [41]。本研究存在一定局限性，如横断面设计难以确定变量间的因果关系；大四样本量偏小，可能削弱年级差异的解释力；未控制家庭社会经济地位等潜在混淆变量等。未来研究可采取以下改进路径：开展纵向追踪，探究素养发展的动态规律；结合混合研究方法，通过访谈深挖态度与行为的内在关联；开发差异化培训方案，针对非独生子女、实习机会不足的群体设计补偿性干预措施等。本研究为智能时代的师范生培养提供了实证依据，未来需进一步探索素养发展的长效机制，以应对教育数字化转型的持续挑战。

参考文献：

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[17]郑智勇 ， 宋乃庆 . 中小学教师智能教育素养测评指标体系构建研究 [J]. 中国电化教育 ，2023，（12）：75-83.

基金项目：2025 年河南省教师教育课程改革研究项目（2025-JSJYYB-080）；河南省教育科学规划 2024 年度一般课题（2024YB0154）；2024 年河南科技学院高等教育教学改革研究与实践项目（2024JG37，2024JG48）。

作者简介：陆博，男，人，博士，副教授，主要从事数学教育研究。

周玉飞，女，河南周口人，学科教学（数学）2023 级硕士研究生，主要从事数学教育研究。

付欣雨，女，人，学科教学（数学）2024 级硕士研究生，主要从事数学教育研究。