摘要：人工智能素养作为智能时代高校教师的核心能力，是推动高等教育数字化转型的关键要素。当下高校教师的人工智能素养面临教师技术应用浅层化与伦理意识薄弱、学校培训体系碎片化与评价机制滞后、区域资源配置失衡及政策落地低效等困境。本文针对性地提出分层分类培训体系、动态评价激励机制、跨学科智能教育平台建设及政策与实证研究协同等培养路径，旨在破解教师能力短板与系统支持不足的瓶颈，为高等教育高质量发展提供实践参考。
　　关键词：人工智能素养；高校教师；培养路径
　　一、高校教师人工智能素养的培养困境
　　（一）教师主体能力与认知局限。高校教师对人工智能技术的认知多停留于工具操作层面，缺乏系统性知识架构与批判性技术理解。研究表明，仅23.7%的教师能准确阐释机器学习基本原理[1]，教学中普遍存在“技术应用浅层化”现象，例如智能考勤、课件制作等技术工具使用占主导，而数据驱动的教学设计、多模态学习分析等高阶能力显著不足。同时，技术伦理意识薄弱问题突出，64.5%的教师对算法偏见、数据隐私等议题缺乏敏感性[2]，导致教育公平性风险加剧。
　　（二）学校组织支持机制缺位。高校在智能素养培养中存在“重硬件轻能力”倾向。其一，培训体系碎片化问题突出。现有培训以短期技能速成（如工具操作培训）为主，缺乏分层分类设计（如新教师通识培训与骨干教师高阶研修），且忽视技术伦理与创新思维培养其二，激励机制与评价标准滞后。仅少量的高校将AI技术应用纳入职称评审指标，教师技术革新动力不足。其三，学科资源分配失衡。理工科依托实验室的技术实践机会显著优于人文社科，跨学科协作平台建设滞后，导致素养发展呈现“学科数字鸿沟”。
　　（三）社会环境与资源配置失衡。技术迭代速度与教师适应能力间存在结构性矛盾。AI技术更新周期远超教师学习转化周期，导致“技术焦虑”现象普遍。一方面，区域间基础设施配置不均加剧发展阻力。中西部地区43.6%的高校尚未建成智能教室，硬件缺位制约技术应用场景构建。另一方面，国家层面缺乏统一的教师AI素养能力标准，地方政策执行表层化。大部分的高校未制定配套实施细则，导致《教师数字素养》等行业标准落地困难。
　　（四）政策落地与实践脱节。当前国家虽出台《教师数字素养》等指导文件，但政策转化效率低下。地方高校配套方案缺乏操作性细则（如培训学分认定规则），导致政策红利未能有效释放。同时，科研与教学融合不足现象突出。高校科研侧重理论探索，AI教育应用实证研究占比仅18.3%[3]，教师难以获得本土化、学科适配的技术应用案例参考，实践转化路径受阻。
　　二、高校教师人工智能素养的培养路径
　　（一）构建分层分类的智能素养培训体系。第一，针对教师认知差异与能力短板，设计差异化培训方案。新入职教师侧重智能工具操作与基础理论，骨干教师开展数据驱动教学设计、多模态资源开发等高阶能力研修。第二，结合学科特性，开发人文社科与理工科交叉的伦理案例课程，强化算法公平性、数据隐私等伦理意识。第三，引入“测—评—培”联动机制，通过智能教学平台动态追踪教师学习需求，实现精准化培训。
　　（二）完善激励机制与评价标准。高校应将AI技术应用能力纳入职称评审、绩效考核体系，设立“智能教学创新奖”等专项奖励基金，激发教师技术革新动力。同时，建立数据驱动的动态评价模型，依托智能教室、教学管理系统采集多模态教学行为数据，综合评估教师智能教学设计、人机协同实践及伦理决策能力，形成“过程性评价—反馈改进”闭环。
　　（三）推进智能教育平台与资源共享。国家要搭建跨区域、跨学科的智能教育协同平台，整合优质课程资源与AI工具库（如学科大语言模型、虚拟仿真实验系统）。联合企业与科研机构开发学科适配的智能教学产品，缩小区域间资源配置差异。鼓励高校建立“智能教育创新实验室”，为教师提供人机协同教学实践场景，促进技术迁移与创新应用。
　　（四）强化政策落地与实证研究结合。制定国家层面的《高校教师人工智能素养能力标准》，明确技术认知、创新应用、伦理责任等核心指标。推动高校出台配套细则，如培训学分认定规则、跨学科教研激励政策。支持教师开展AI教育应用实证研究，设立专项课题基金，促进“理论—实践—政策”协同转化，形成本土化、学科化的智能教育案例库。
　　参考文献：
　　[1]兰希,韦小婵.人工智能时代高校教师智能素养的培养路径[J].广西广播电视大学学报,2023,34(05):63-67.
　　[2]李艳,孙凌云,江全元,等.高校教师人工智能素养及提升策略[J].开放教育研究,2025,31(01):23-33.
　　[3]梅兵.高校教师数字素养提升：现实问题与体系构建[J].中国高等教育,2024(12):50-54.
　　作者单位：云南师范大学教育学部