人工智能背景下应用型本科高校青年教师能力提升路径研究

人工智能日益成为当前科技领域的核心技术，其快速发展带来的变革改变着各行各业。在教育方面，其与教育教学的融合在多个方面遍地开花并在实践中不断丰富和发展，推动了教学方式、学习方式、评价方式的革新，如智能教学助手、个性化学习系统、虚拟仿真实验等的应用等。我国高等教育在现代化产业体系建设和新质生产力发展的大背景下，应用型本科高校更加明确应用型、地方性、开放性的自身定位，明晰人才培养质量必须贴合时代需求的人才培养目标导向。因此，也更加注重基础理论与工程实际紧密结合，将学生培养为既掌握专业知识，又具备解决实际问题的能力的综合性、创新性、适应性人才。

青年教师是应用型本科高校教育教学的生力军，具备创新意识和学习意识，其教育教学水平、职业素养和道德品质，直接影响到学生的成长和学校的发展。但由于经验不足、工作年限等原因，在个人能力方面往往具有短板。因此，研究人工智能背景下应用型本科高校青年教师的能力提升路径，具有重要的现实意义。

一、人工智能对高校青年教师能力的新要求

首先，是工具使用能力。新技术引领下，智能备课系统、虚拟仿真平台、学习分析工具等产品不停迭代，对技术与教学在操作方面有效深度融合提出了要求。应用型本科高校着重培养一线具有成长力的工程师和管理者，实训实践方面，学生需要足够的实践时间和机会学习和掌握技术，利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的应用，帮助学生模拟环境，并在此环境下指导学生进行实践操作。学生管理方面，智能实训监测系统能够提供即时的信息和反馈。科学研究方面，大数据分析工具和机器学习算法的兴起，要求教师指导学生掌握基础数据处理和分析能力。在跨学科合作上，人工智能提供了教师与其他领域专家协同的平台，教师需利用人工智能技术构建跨学科的课程模块，共同推进创新研究。

其次，是创新教学能力。智能系统应用与创新能力相辅相成，蕴于教学过程的各个阶段。例如借助AI 设计互动教学方案，推动学生从“接受知识”向“探索创新”转变。或者是利用智能平台更好地融合资源，让学生参与到线上和线下的互动中，激发其主动学习和探究的热情。

第三，是终身学习能力。青年教师能力提升过程中要有目标导向，思考如何科学解决问题、积累学科知识、提升教育教学能力以及综合素质，最终培养出更多优秀的人才。目前，人工智能领域的前沿动态更新速度快，要求教师保持同频的更新速度进行新技术的系统学习，并将其转化成生动的教学资源，在教学相长中确保教与学、学与做相互贯通、相互转化。

二、人工智能背景下应用型本科高校青年教师能力提升面临的挑战

为更好地提炼人工智能背景下应用型本科高校青年教师能力面临的挑战，本研究对四川多所应用型本科高校的教师进行电子问卷调查，在回收有效期内共获得 76 份有效样本。调查从人工智能教学态度与能力认知、人工智能基础知识与技能、人工智能教学实践应用等方面展开，发现多数教师在能力提升上面临显著挑战，尤其在人工智能基础知识、技能应用及教学实践方面存在短板。

（一）人工智能知识与应用能力

调查显示，仅约 10% 的教师表示非常了解人工智能在教育领域的应用，53% 的教师只停留在比较了解的阶段，说明只有少数调查对象具备较高的人工智能应用能力，亟需加强培训和实践。在常用的AI 工具类型中，使用智能教学平台（如雨课堂、智慧树）和AI 写作助手（如ChatGPT、文心一言）的教师占到了大多数，但是在数据分析工具（如Python、SPSS AI 插件）、图像 / 视频生成工具等（如 MidJourney、Sora）的使用上明显不足，说明一些操作难度较低的智能备课系统、在线测评工具、虚拟仿真教学平台被普遍适用，但是专业性较强操作工具的冷门使用则反映出教师在深层次技术应用上的短板。因此，提升跨工具整合能力，是未来教师培训的关键方向。例如，在计算机专业教学中，教师可利用机器学习平台指导学生进行算法实践；在经管类专业中，可借助数据分析工具处理实际案例数据，培养学生的数据分析能力。

（二）教学设计与创新能力

人工智能时代，教学不再局限于传统的教与学，更注重发掘学生的个性化、学科的多元化和学情的动态化。青年教师需具备基于人工智能技术的教学设计，根据学生的学习特点和专业需求，设计出融合人工智能元素的教学方案的能力。调查发现，超过半数教师使用 Ai 工具的目的是为了进行课程设计与课件制作、学生学情分析与个性化指导以及科研数据分析与论文撰写方面，只有约三成教师用于个人学习和专业发展。这表明教师在使用 AI 工具时更注重教学和科研的实际需求，而对自身专业成长的投入相对不足。未来培训应强化教师对 AI 工具的深度理解和创新应用，促进其在个人发展中的积极作用，全面提升教师队伍的整体素质。此外，培训还需注重跨学科融合，鼓励教师在教学中结合 AI 技术，探索创新教学模式，提升教学效果。通过案例分享、实战演练等方式，增强教师对 AI 工具的实操能力，促进其在教学实践中的灵活应用，从而有效弥补现有短板，推动教育信息化进程。

（三）跨学科整合与实践指导能力

应用型本科高校的人才培养强调与行业实践的结合，而人工智能技术往往需要与其他学科知识交叉融合才能发挥最大价值。64% 的调查对象认为人工智能背景下青年教师应具备跨学科整合与实践指导能力，以适应人工智能技术与其他学科知识交叉融合的需求。并且从教师的专业背景来看，理工科的教师更倾向于认可这一观点，而文科教师则更注重人工智能在教学方法中的应用。在跨学科整合能力上，理工科教师更强调通过人工智能技术来提升科研效率，将科研成果转化为教学资源。未来，需要协同理工科和文科教师构建跨学科团队，不仅可以设计融合课程，还能在科研合作上寻找契合点，共同提升实践操作能力和职业素养。

（四）终身学习与自我发展能力

人工智能技术更新迭代速度快，新的技术、理念和应用不断涌现。青年教师必须具备终身学习的意识和能力，持续关注人工智能领域的前沿动态，不断更新自身的知识结构。通过参加培训、学术交流、在线课程等方式，学习新的人工智能技术和教学方法，适应教育发展的新需求。同时，要具备自我反思与总结能力，在教学实践中不断探索、改进，实现自我专业成长。

在调查中，仍有 39% 的教师表示自己缺乏足够的时间和资源进行深入学习，从未参加过人工智能相关的培训会和研讨会，有 17% 的教师从未在科研中使用过人工智能技术（如机器学习、数据挖掘等）。针对这一问题，高校应加大对教师培训的支持力度，提供更多时间和资源，确保教师能够有效提升自身的人工智能应用能力。在科研方面，教师们认为文献检索与整理是科研工作的基础，利用 AI 工具能高效筛选和分析文献。同时，数据处理与分析是 AI 工具的另一大优势，显著提升科研效率。调查显示，只有

48% 的教师选择通过 AI 工具进行论文写作与修改，说明 AI 工具的使用方法还需科普给更多的教师，助力其科研突破。在教学方面，也仍有一小部分教师由于对工具的使用功能掌握不足导致未能充分发挥 AI 工具的潜力。在职业发展方面，35% 的教师认为人工智能技术发展增加了职业竞争压力， 34% 的教师认为其促进了自身教学的洞察力或专业眼光的提升， 30% 的教师认为其提供了更多的发展机会。这说明青年教师对人工智能技术的态度多元，既有压力感知，也有机遇认同。高校应强化AI 工具培训，消除使用障碍，助力教师在科研与教学中全面释放AI 潜力，提升职业竞争力与发展空间。

三、人工智能背景下应用型本科高校青年教师能力提升路径

（一）学校层面构建完善的支持体系

首先，学校需制定系统化的人工智能培训计划，根据实际所需，按照青年教师的专业背景不同和教学需求差异，分门别类设置培训课程，并且特别注重在此过程中借助跨学科优势，整合优质的课程资源，组建多学科的科研团队，共享人工智能在教学中的应用经验和前沿动态，拓宽青年教师的视野。

其次，学校应建立人工智能教学实践平台，提供模拟教学环境和真实案例，支持青年教师进行 AI 工具的实操训练。同时，设立专项基金，鼓励青年教师开展人工智能教育创新项目。应用型的教育思维要求学校教育紧密结合行业需求与技术前沿，以问题导向、项目驱动重构课程内容。利用 AI 工具整合产业案例、模拟真实工作场景，使教学内容更贴近职业实践，因此让学生在人工智能教学实践平台中完成产品全流程开发，将理论知识转变为实践能力更加符合应用型本科高校的人才培养定位。

第三，学校需构建多元化的评价机制，将AI 工具应用能力纳入教师绩效考核体系，激励青年教师主动学习和应用 AI 技术，表彰在 AI 教学实践中表现突出的教师，形成示范效应。

（二）教师自身层面要主动提升与实践探索

应用型本科高校着重整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业。这也明确了高校青年教师职业发展思路不能局限在当前的传统教学框架内，而应积极融入“人工智能 +”的时代潮流。“应用型”即规定了青年教师只有将职业发展重难点与国家、行业发展的技术重难点结合起来，才能树立目标意识，保持终身学习，自主提升知识技能。青年教师应主动关注人工智能领域的发展动态，通过在线课程、专业书籍、学术期刊等渠道，系统学习人工智能知识。积极参与各类人工智能相关的学术交流活动、培训项目，与同行交流学习，分享经验，不断提升自身的专业素养。勇于教学实践创新，推动技术与教学融合。从“讲授者” 到“引导者”再到“AI 协同者”角色的转变对于青年教师来说至关重要，通过 AI 高效处理标准化教学任务之余，教师应将精力聚焦于高阶能力培养，例如建立批判性思维、情感价值引导、伦理思辨能力等。

首先，青年教师应结合自身学科特点，探索 AI 技术在教学中的具体应用场景，设计符合学生需求的 AI 辅助教学方案。其次，积极参与学校组织的 AI 教学实践项目，通过实际操作提升技术应用能力。同时，注重反思与总结，不断优化教学方法和策略，形成具有个人特色的 AI 融合教学模式。第三，青年教师还应加强与企业的合作，参与产学研项目，将AI 技术应用于实际生产，提升解决实际问题的能力，积累丰富的产业经验。通过与企业共建实验室，参与联合研发项目，深入了解行业需求，推动科研成果转化。积极申报AI 相关专利，展示教学与科研成果，提升职业能力。

（三）外部层面要拓展支持渠道与资源

政府相关部门在持续推动应用型本科高校转型改革过程中发挥着重要的作用。首先，政府应出台支持应用型本科高校青年教师能力提升的政策，加大经费拨付，支持高校举行人工智能相关的教师培训和实践项目。搭建区域性的人工智能教师发展平台，整合优质资源，为青年教师提供交流学习、资源共享的机会。此外，产教融合平台的搭建对于应用型本科高校青年教师能力提升至关重要。教师可加入高校联盟或区域性教师发展共同体，共享 AI 课程资源、虚拟仿真实验室、行业案例库等，降低青年教师开发成本，加速创新实践落地。其中，行业协会可充当联系企业与高校合作的桥梁，为青年教师提供工程实践的机会，并开展专业实践技术培训，辅助教师通过人工智能技术投入到教育教学、科学研究和职业发展的过程中。

其次，行业协会应定期组织人工智能技术研讨会，邀请企业专家和高校学者共同参与，促进理论与实践的深度融合。同时，建立青年教师与企业导师的结对机制，通过一对一指导，提升青年教师的实战能力。政府还应设立专项基金，支持青年教师开展人工智能领域的创新研究，推动科研成果的产业化应用。通过多渠道、多层次的支持，构建全方位的青年教师能力提升体系。第三，政府应积极响应《教育强国建设规划纲要》《数字化赋能教师发展行动》等文件要求，争取专项培训经费、智慧教室建设资源，推动 AI 能力提升与教师职业发展深度绑定。

结论

人工智能技术的发展为应用型本科高校的教育教学带来了机遇与挑战。青年教师在人工智能教学态度与能力认知方面普遍积极，在人工智能基础知识与技能方面还需提升储备，在人工智能教学实践应用等方面还存在显著挑战。因此在人工智能背景下，应用型本科高校青年教师需通过学校、自身和外部层面提升人工智能知识与应用能力、教学设计与创新能力、跨学科整合与实践指导能力、终身学习与自我发展能力。未来，随着人工智能技术的不断发展，应用型本科高校青年教师的能力提升将是一个持续动态的过程，需要不断探索新的路径和方法，以培养出更多适应人工智能时代需求的高素质应用型人才。

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项目编号：2024GJ10