教师数字素养智能培育方法与路径

　　习近平总书记在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告中提出，“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”^[1]。之后，教育部发布《教师数字素养》行业标准，从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展五个维度详细阐述了未来教师应具备的数字素养。中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，要求“制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设”^[2]。《教育部办公厅关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，也把教师数字素养提升当作重点任务之一^[3]。　　教师的数字素养是推动教育数字化转型的关键软实力，其数字素养水平直接影响着教育数字化转型成效^[4]，提升教师数字素养已被视为推动教育数字化转型的“牛鼻子”与关键发力点^[5]。教师数字素养培育是助力教师适应数智时代发展、引领教育教学创新的重要支撑^[6]，其高质量培育有赖于系统化、常态化的数智技术赋能。基于此，本研究梳理了当前教师数字素养培育的若干现实困境，提出基于多智能体协同赋能、虚拟仿真技术支持、过程性数据驱动的创新培育方法，进而构建教师数字素养智能培育路径，以期为教师数字素养培育提供参考和建议。

　　教师作为教育教学的主体，其数字素养水平直接影响着教育数字化转型成效^[7]，因此培育和提升教师数字素养势在必行。但当前数字素养的培育仍面临着测评工具滞后、学评脱节、资源供给不匹配等多重困境，一定程度上削弱了教师数字素养培育实效。　　（一）数字素养内涵演进与测评工具更新迟滞的矛盾　　数字素养是在媒介素养、数据素养、网络素养、信息素养等概念流变的基础上形成的，其内涵随着数字技术的更新迭代而动态演进^[8]，而当前测评工具的更新速度明显滞后于素养内涵的发展。测评是培育教师数字素养的关键环节，若测评工具质量不高、信效度不足，就难以准确衡量教师数字素养的现有水平，进而影响后续培育策略的制定^[9]。教师数字素养主要通过知识测试^[10]、结构化自陈量表^[11][12]、定性访谈^[13]三种形式进行诊断测评，该类方式虽具有数据收集方便、测量效率高等优势，但也存在诸多局限，具体表现为以下三个方面：　　从培育目标维度来看，测评工具主观性较强，如当前广泛采用的自陈量表等自我报告工具测评结果效度低，易出现教师数字素养理念与其真实能力表现不符的现象^[14]，也称为邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger effect），表现为教师可能会倾向于高估自己实际的数字技能应用能力，并且表现不佳的个体更容易出现自我认知偏差^[15]，这种“应然”与“实然”的差距模糊了教育管理者对教师素养能力短板的识别，其基于失准数据制定的培育目标易偏离真实教学需求。　　从培育过程来看，静态化、阶段性的知识测验或访谈方式无法追踪教师数字素养发展的动态特征，仅能生成某个时间节点的截面数据，难以为分层分类培育提供数据支撑。广东省中山市教师发展中心在开展区域教师数字素养系统调研时发现，部分地区的评测主观、静态、频次低、方法单一，且评测往往集中于某一次培训或研修，缺乏持续性的表征方式^[16]，导致教师培训后的实际应用效果难以评估，无法为教师数字素养培育提供持续反馈与指导。　　从培育成效来看，测评内容陈旧，其更新速度远跟不上数字技术发展步伐，容易导致两个方面的问题：一方面，测评可能过度聚焦于技术操作而忽视了数字安全保护等新兴伦理素养；另一方面，难以有效评估教师运用新兴数字技术开展教学创新的能力。这种滞后性导致教师开展数字化探索时缺乏即时反馈与正向激励，一定程度上制约了其发展的内在动力。总体而言，当前测评体系的主观、静态、滞后性阻碍了教师数字素养培育从知识传递向能力内化的转变。　　（二）数字素养学评脱节弱化了培育实效　　评价的过程也是学习的过程。基于评价结果，教师可对自身数字素养水平进行检视与反思，但当前教师往往将测评视为独立于学习以外的考核，出现“谈测色变”的心理，这种现象不仅增加了教师的负担，还扭曲了学习动机，使数字素养培育陷入学评脱节的困境。究其原因：一是测评脱离实践场景^[17]。部分学校着重于对教师理论学习与技能操作进行测评，未能真正关注教师在真实教学环境中的实践应用，导致教师出现为测而学、为测而测的形式主义学习。二是缺乏过程性数据支撑。传统的以笔试、电子问卷等阶段性数据为主的数字素养评价方式数据来源单一，教师的教学日志、智能工具使用记录、数字资源开发情况、学生反馈等多元化数据未被充分纳入评价，过程性数据的缺失进一步导致评价结果无法真实映射教师的学习过程和实际能力，进而形成“学评分离”的局面。三是学习与测评重复。当数字素养测评内容与教师日常接受的培训、学习材料高度重合时，教师可能会通过死记硬背或临时突击的方式应对测评，使测评成为对已学知识的机械检验。这种方式不仅容易滋生教师的应试心态，同时也忽视了在复杂教学情境中教师如何灵活、创新运用数字技术资源这一关键能力的培养，使教师数字素养“学—测—评—培”无法形成闭环。　　（三）个性化发展需求与资源供给不匹配的冲突　　数字化教育资源作为伴随教师学习与实践的重要输入来源，为教师数字素养发展提供了基础性保障^[18]。当前，教师群体的数字素养发展需求呈现多元化、差异化、个性化的特点，但数字化资源供给与教师之间存在匹配落差，其供给质量与匹配度间接影响了教师数字素养的培育效能。首先，不同地区、学科、学段、教龄的教师数字素养水平存在差异^[19][20]，如县镇及乡村教师的数字素养普遍低于城市教师^[21]。金志杰等的调查显示，数字素养水平随教龄增长呈下降趋势^[22]，而且数字化教育资源多采用通用标准的设计思路，导致教师培训内容同质化^[23]，未能针对教师个性化需求提供差异化内容，素养培育效果大打折扣。其次，数据支撑不足导致资源推荐精准度欠缺。一方面，管理者对教师数字素养培育的结果分析主要依赖于测试成绩等结果性数据，其来源单一、零散，未能系统采集和分析教师在线学习行为、实际教学场景、资源使用反馈等多类型过程性数据，因此难以识别教师资源使用需求与偏好；另一方面，对数据分析多停留在表面统计，缺乏画像模型与适切算法的支持，无法动态追踪教师数字素养发展轨迹，使资源推荐粗放失准，偏离教师个性化需求。同时，不匹配的资源体验也进一步削弱了教师数字素养发展意愿，导致培育效果不佳。

　　数字素养被视为在数字时代取得成功所必需的技能或能力^[24]。为破解教师数字素养培育的困境，本文基于学测一体的理念，提出三种智能培育方法（见图1）：对于具有内隐性特征的素养，如数字化意识与数字社会责任，依托多智能体系统生成模拟情境与开展多轮人机对话，将教师内隐的态度、意志等要素外化为可观测、可分析的对话数据；对于强调操作实践与知识应用的数字技术知识与技能维度，利用虚拟仿真技术构建高仿真情境，借助具象操作任务对教师的行为进行量化与客观评估，解决“知识易测、能力难评”的困境；数字化应用与专业发展两个维度具有复杂性、情境性和发展性的特征，涵盖教育教学活动多场景，基于过程性数据驱动的方法实现对教师多维多模数据的采集与整合，挖掘教师学习需求和资源偏好，并依据适切算法模型实现资源智能推荐。图1所示的素养维度与方法的对应关系，是基于维度内涵与技术特征的契合性而构建的，目的在于凸显各维度适配不同方法。实践中，任一维度的培养可依据具体需求，灵活整合以上三种方法。

图1 教师数字素养智能培育方法　　（一）多智能体协同赋能数字化意识与社会责任强化　　传统的纸笔测验、自陈式问卷等测评方式主观性较强且手段滞后，侧重考查静态知识记忆，难以评估教师应用数字技术的意愿与态度。针对意识态度类素养难以量化评估的问题，由大模型驱动的多智能体系统为诊断和培育教师数字素养提供了新手段。该系统由多个具备自主决策能力的智能体构成，通过角色分工与交互协作的方式完成复杂任务^[25][26]。本文构建了对话、评测、推荐三类智能体的协同机制。其中，对话智能体负责与教师进行对话并采集对话数据；评测智能体接收对话智能体提供的人机交互数据，并捕捉教师对话中内隐的意识、态度类信息，将其转换为可观测的文本数据，对教师素养水平进行生成式评价^[27]；推荐智能体则根据诊断结果为教师提供个性化学习资源。　　多智能体系统支持两种对话形式，如图2所示。第一种是“先对话后评价”的阶段式对话。对话智能体通过抛出诸如“在使用在线问答时，如何确保学生的个人信息不被泄露？”“结合教学实际谈谈数字技术在日常教学中的意义有哪些？”等话题，与教师展开多轮对话，同时采集教师回答关键词与反映教师认知的对话数据^[28]；评测智能体分析对话上下文的内隐语义，自动评估教师数字化意识与社会责任维度的素养水平，生成综合评价报告；推荐智能体则基于评价报告为教师智能推送个性化学习资源，同时教师也可依据评价报告客观认识自身数字素养水平，开展针对性反思与学习。第二种形式是“边对话边测评”的即时交互式对话。该形式中多智能体系统扮演导师角色，对话智能体与教师的每一轮对话都会由评测智能体实时分析，即时反馈教师意识态度类素养发展的薄弱点^[29]，生成过程性诊断意见。在这一过程中，对话、学习、测评是同时进行的，推荐智能体可基于实时诊断结果，一方面为教师即时推送定制化资源，另一方面为对话智能体提供策略建议，指导其动态调整后续对话的内容与难度，使教师在不断对话学习中潜移默化地提升薄弱点。

图2 多智能体系统两种对话形式　　（二）虚拟仿真支持数字技术知识内化与技能提升　　当前数字素养培育面临“知识易测、能力难评”“测评脱离实践场景”的技术性难题，传统技能评估策略受限于时间、环境、个体主观判断等因素，难以测量教师真实的数字技术技能水平。虚拟仿真技术为其提供了新方法，通过模拟高沉浸性、高仿真教学情境^[30]，设计闯关式的仿真情境任务，使得选择适当数字技术资源来解决真实、复杂问题的能力可观测^[31]。在该过程中，仿真系统能够全程追踪操作过程，智能评估教师数字技术与资源应用技能并提供自适应支架，实现以测促学、以评促培。　　首先，基于虚拟仿真技术的测评系统能够模拟多种不同的教育教学情境，依托生成式人工智能生成诸如数字化资源制作、智能互动工具使用、设备故障解决等闯关式仿真情境任务，通过内置传感器与追踪设备，全程捕捉教师的操作行为、面部表情、眼动轨迹等关键数据。其次，内嵌AI助手能在适当时机提供指导。例如，当教师面临智能交互黑板无法唤醒、电脑蓝屏等故障问题时，AI助手可与教师实时互动交流，综合教师的操作特征、能力水平等给予个性支架，如流程说明、图示、视频教程等提示。再次，挖掘教师操作全过程数据、操作序列与专家序列的距离、相似度等多维指标^[32]，智能诊断其数字技术知识与技能水平，实现隐形式测评，并基于测评结果更新相关维度的能力画像。最后，动态调整参数，生成个性化任务。智能测评模型可基于教师虚拟操作表现与过程性指标，计算其操作得分以及对不同仿真任务的操作习惯、兴趣强度等^[33]，同时根据教师数字素养变化轨迹、行为信息变化等动态调整训练参数，自动生成适应性任务，以匹配教师的学习需求与个体差异^[34]。此外，利用深度学习算法比对学习资源库，系统可自动提取与教师当前技能提升需求相关的资源，进行按需推送。此类基于虚拟仿真技术支持的培育方式，不仅能有效弥补教师间的技能差距，而且能在技能提升的同时提供全面诊断与资源推荐服务，实现学、测、培一体化。　　（三）过程性数据驱动数字化应用能力增长与专业发展　　教师看待与应用数字技术的态度会影响其教学实践形态^[35]。数字化应用能力体现在教学设计、实施、学业评价及协同育人的全链条中，其多场景动态特征无法通过单点、静态的测评捕捉；同时，数字素养培育还面临测评脱离实践场景、测评数据来源单一、资源与需求不匹配等困境。针对上述问题，过程性数据驱动的测评方法为有效培育教师数字素养搭建了新的桥梁。其借助数智技术跨平台采集与分析教师“备、教、学、管、评、研”等多场景、多模态数据，通过构建事理图谱，辅助诊断教师数字化应用水平和专业发展素养水平，为其推荐适配资源。首先，借助智能感知技术嵌入数据埋点，实时汇聚教师跨场景、全时段的生理活动、情感投入、人机交互等多模态数据^[36]，捕捉关键素养表征指标，实现对教师教学与研修过程高分辨率记录^[37]。其次，利用人工智能模型从多模态过程性数据中抽取教师、学生等实体，以及数字化课堂评价、在线集体备课等教学与研修事件，重点识别事件间的因果与顺承关系，将这些结构化知识实例存储在图数据库中，形成事理图谱^[38]。基于该图谱，可实现对教师能力的伴随式测评：系统通过持续集成新的过程性数据，动态更新教师的能力画像；利用其强大的因果推理能力，实时分析教学事件与学生反应的关联，从而诊断数字化教学应用能力并识别教学问题根源^[39]。最后，持续监测教师实际使用资源的过程，更新资源推荐策略。系统根据教师资源浏览路径、学习时长、资源下载量、分享次数等过程性数据，预测其下一阶段的潜在需求，基于事理图谱的关联关系反向推荐衔接性内容或延伸资源。

　　针对教师数字素养培育中测评工具滞后、学评脱节、资源适配低效导致培育效果不佳的痛点，本研究以多智能体协同、虚拟仿真技术、过程性数据分析三种测评方法为支撑，探讨了应用智能培育方法的四条培育路径（见图3）：基于全场景过程性数据与行为动态信息，描摹立体教师数字素养画像；依托多智能体系统与虚拟仿真技术，构建动态自适应的数字素养研训体系；以应用为导向，开展基于能力本位的教师数字素养微认证；打造教师学习共同体，促进教师经验共享，实现数字素养集群化培育。

图3 教师数字素养智能培育路径　　（一）描摹精准化数字素养画像　　画像技术能够客观呈现个体的个性特征。在多模态学习分析、数据可视化等技术赋能下，数字画像系统能够整合、挖掘教师多模态学习数据，实时监测并叠加其行为动态信息^[40]，不仅能有效识别教师群体差异化特征，还能够分层分类输出教师个体与群体数字素养画像^[41]，为教师提供个性化资源推送服务，让教师反思有依据、短板有预警、成长有轨迹。　　智能培育方法的应用可为教师数字素养画像的构建提供数据支撑。首先，多智能体支持的人机对话数据。教师与AI智能体进行多轮对话，数字画像系统通过分析教师上下文问答内容和展现出的思维逻辑，挖掘教师偏好信息与认知特点，绘制意识态度类素养画像，并以可视化的形式直观展现教师的数字化意识与数字社会责任维度水平。其次，教师基于虚拟仿真环境产生的操作数据。利用数字素养题库创设的仿真学习情境，数字画像系统可实时采集教师在虚拟环境中的操作数据，依托适切计算模型科学分析虚拟表现中的行为，为构建教师数字素养能力画像提供了数据支撑。最后，教师多场景学习的过程性数据。教师在备课、教研、自主学习、听评课等场景活动中会产生大量数据，数字画像系统通过记录教师的浏览偏好、听课时长、评论次数、分享次数等学习痕迹，借助语义整合与特征分析刻画教师应用数字技术资源实施教学、评价、研训的数字成长轨迹，为输出更立体精准的数字画像提供支持。　　基于长期数据积累，系统还可以通过教师互动行为与细颗粒的知识标注为其推荐最优学习路径与资源。同时，数字素养画像采用增值性评价机制持续追踪教师成长轨迹，不局限于教师某个时段的素养水平，主要聚焦纵向发展。资源推荐模型也会基于不断更新的画像数据，设计定制化资源供给策略，进而有效破除教师需求与资源供给不匹配的困境。　　（二）构建自适应素养研训体系　　教师群体具有多元化特性，其数字素养起点、学习速度以及对新技术的接受能力存在明显差异，因此对研训的需求也不尽相同^[42]。为有效应对这一难题，智能培育方法可在三个方面支撑构建动态自适应的教师数字素养研训体系：　　首先，自动更新研训方案。基于对话智能体采集的教师对话数据与数字素养智能诊断报告，评测智能体可自动识别教师在与多智能体对话测评中暴露出的共性问题，如“不善用数字评价工具分析学情”等，并据此生成针对性的研训优化方案，帮助教育管理者将教师认知盲区转化为新增研训模块，同时动态调整研训课程难度与内容，实现从经验主导的粗放式研训转向数据支撑的靶向研训。其次，智能创新研训形式。基于沉浸式仿真测评中教师的操作行为特征，如应用数字技术资源熟练度、问题解决策略偏好等量化指标，仿真系统可自动创建适配教师个体素养水平的阶梯测试任务。如为“新手型”教师创设“用VR进行化学实验”的仿真任务，为“专家型”教师生成“应用数字评价工具分析学情”的挑战等；同时嵌入AI助手或AI伙伴提供引导，提高教师开展数字化探索的能动性。最后，精准优化研训资源供给方式。教师对研训资源的需求具有更新快、差异大的特点^[43]，借助智能技术对教师研、学、训、用等多场景、多维度过程性数据进行采集与深入挖掘，能够精准识别教师差异化需求，且自适应系统可根据个体数字素养水平、学习历史、反馈评价等为教师推送更具针对性资源；同时，通过进一步追踪教师资源使用情况，借助机器学习等算法动态优化推送策略，实现资源供给从“千人一面”转向“千人千需”。　　（三）开展教师数字素养微认证　　微认证（Micro-Credentials）是一种基于“能力本位”的数字评价方式，同时也是以应用为导向的教师培训模式^[44][45]。数字素养微认证系统可通过对教师需认证的具体素养项进行智能诊断与呈现认证结果反馈，促使教师了解自身数字素养的不足，并进行针对性资源推送，推动教师数字素养可持续培育^[46]。数字素养微认证主要包括“智能诊断—自主学习—提交证据—获取认证”四个环节。　　首先，在智能诊断环节，基于大模型的多智能体系统可通过深度人机对话实现诊断性测评。对话智能体可基于预设话题与教师进行情境对话。通过智能体间的数据共享，评测智能体可集成教师历史综合评价报告与当前对话数据，同时基于“教、管、研”等多场景过程性数据自动评估教师某一具体素养项水平，并给予个性化评价，为智能诊断提供全流程支持。其次，在自主学习环节，虚拟仿真技术赋能可实现教师能力量化，使证据能够以成绩量化、数字作品等多种形式呈现^[47]。通过创设真实的教学场景，让教师完成虚拟数字人视频制作、交互式资源设计等任务活动，仿真平台可实时监测教师操作行为并生成可观测的素材。同时，评测智能体基于教师任务操作的过程性数据等多维指标，对其数字技术能力素养水平进行自动评估，而教师在虚拟环境中产出的数字成果也可作为素养认证的证据材料，推动教师进行微认证。最后，在提交证据与获取认证环节，智能设备所采集的教师能力认证全过程数据，不仅支持教师自主积累连贯性、多维度的证据材料，也可为专家开展基于过程性证据的评估提供客观依据。若认证未通过，教师可根据评测智能体生成的可视化报告了解所认证素养项存在的不足，同时基于推荐智能体推送的学习资源与过程性数据反馈，进行及时调整。　　（四）打造数字素养实践共同体　　实践共同体中的教师合作互学具有靶向性，参与实践共同体是教师专业发展的重要途径，新手教师通过“合法的边缘性参与”共同体^[48]，促进知识与技能习得，增强实践应用能力^[49]，逐步成长为专家。依托智慧教育平台构建虚拟教研室等形式的数字素养实践共同体，成立线上线下结合的互助小组，能够更高效地培育与提高教师数字素养。　　首先，智能匹配，结对互助。通过关联数字素养画像中关键维度的差异表现与微认证结果，平台可自动推荐适配的学习伙伴，组建优势互补的结对小组，如将数字技术知识与技能维度得分高但应用能力较弱的教师与应用能力较强但数字技术知识与技能较薄弱的教师结对学习、让已获某项认证但创新应用不足的教师与创新意愿强但未获数字徽章的教师协同合作等。这种结对方式不是简单的“以强带弱”，而是让双方都能在实践学习中取长补短，实现经验共享与能力共建。其次，分析画像，精准研修。共同体通过全场景过程性数据挖掘教师数字化应用的行为特征、认知发展规律等，把握群体数字素养画像、识别能力短板，针对整体素养水平较低的维度，动态调整研修内容。教师也可将自身画像与其他同侪画像进行对比，借鉴同侪经验弥补自身不足，促进个体专业发展^[50]。最后，共建共享，资源迭代。实践共同体的教师可以对系统推荐资源进行校本化改编，标注该数字资源的适用情境并上传案例供大家使用，通过“智能推荐+人工优化”的方式，教师可以更高效、快速地筛选符合自身需求的资源，在集体智慧碰撞中实现个体专业发展，既解决了教师个体应用数字技术资源的孤立感，也能通过集体智慧反哺推荐模型。