引言

以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的生成式人工智能（AIGC）技术，正以“技术奇点”之势席卷全球，其影响已远超工具层面，深刻触及知识的生产、传播、应用与评价全链条，引发了高等教育范式的根本性重构（吴南中，2024）。教育场景从传统的“教师—学生”二元互动，迅速演变为“教师—人工智能—学生”三元共生的复杂协同系统（李嘉莉，2024）。在这一新生态中，人工智能不再仅是提高效率的被动工具，而是具备了内容生成、情境模拟、个性交互与决策建议等能力的“认知协作者”（谷飞，2025）。它既为突破规模化教育与个性化培养之间的矛盾提供了历史性机遇，也对教师的角色定位与核心能力提出了颠覆性挑战。

高校教师站在这一历史性交汇点上。他们既是智能技术引入课堂的“守门人”与“过滤器”，更是人机协同教学新范式的“设计师”与“主导者”（李艳等，2025）。教师的素养水平，直接决定了人工智能与教育融合是走向“技术赋能育人”的康庄大道，还是陷入“技术异化教学”的潜在陷阱。联合国教科文组织（UNESCO）在《教师人工智能能力框架》（2024）中明确指出，培养教师的人工智能素养是全球教育系统的优先事项。我国《教师数字素养》行业标准及“教育数字化战略行动”也将教师数字素养提升置于核心位置。然而，现实与理想之间存在显著鸿沟。许多高校教师正面临“本领恐慌”：一方面对日新月异的AI技术感到无所适从，存在“不想用、不敢用、不会用”的普遍心态；另一方面，在理念层面对于如何在人机协同中保持教育的主体性、捍卫育人本质感到深切迷茫。现有的教师培训多聚焦于工具操作，缺乏对协同思维、伦理决策与创新设计的深度培养，导致“素养鸿沟”日益扩大。因此，系统性地探究人机协同视域下高校教师AI教学素养的核心构成，诊断其发展困境，并构建科学有效的培育体系，已成为推动高等教育内涵式发展、应答智能时代人才需求的战略性课题。本研究旨在回应这一迫切需求，为高校教师专业发展提供理论参照与实践指南。

一、理论溯源与概念界定：从素养、数字素养到AI教学素养

对“高校教师AI教学素养”的界定，需置于素养概念演进与教育技术发展的双重脉络中审视。

（一）素养概念的演进

“素养”超越了静态的知识与技能，强调个体在复杂情境中调动资源、解决问题、承担责任的一种综合性品质（胡伟，2024）。对于教师而言，其专业素养历来包含知识、能力与情意（伦理）三个核心维度。在技术介入教育的历程中，教师素养的外延不断拓展，先后经历了“计算机素养”“信息素养”“数字素养”等阶段。每一次演进都不仅是新技能的叠加，更是教学观念与专业身份的深层重构。

（二）人机协同的教学意蕴

“人机协同”在本研究中特指教学场景中，教师与人工智能系统基于各自优势（人类的创造性、情感性、价值判断；机器的计算力、存储力、模式识别），通过深度交互与任务分工，共同完成教学目标的过程。其核心在于“协同”，强调双向赋能与智能增强，最终目标是实现“1+1>2”的教学增效与学生高阶能力发展（陶丹，2025）。它区别于简单的“人机交互”或“技术应用”，要求教师具备系统思维、调度能力与批判性整合能力。

（三）高校教师AI教学素养的整合性定义

综合既有研究（李艳等，2025；胡伟，2024；UNESCO,2024）与对“人机协同”本质的把握，本研究将高校教师AI教学素养界定为：在人工智能时代，高校教师为了在“人机协同”的教学环境中，有效设计、实施、管理与评价教学活动，促进学生深度学习与全面发展，所必须具备的融认知、技能、伦理与元能力于一体的综合性、实践性专业素养。它是数字素养在智能时代的深化与拓展，其特殊性在于高度聚焦于教学场景，并深度嵌入“协同”关系之中。

二、人机协同视域下高校教师AI教学素养的核心框架构建

基于文献分析与理论演绎，本研究提出一个包含五个核心维度的高校教师AI教学素养框架。该框架以“教学实践”为圆心，以“协同”为主线，各维度环环相扣，构成一个动态、整体的素养生态系统。

（一）维度一：智能教育认知与理性态度——协同的价值基石

这是素养的动力系统，决定了教师是否愿意并能够开启人机协同之旅。

1. 理性认知观：深刻理解人工智能（特别是生成式AI）的技术原理、优势与局限（如“幻觉”、数据偏见），知其“可为”与“不可为”，破除技术神秘主义或万能论。
2. 积极接纳度：持有开放、探索的心态，愿意主动学习和尝试AI教育应用，将其视为专业发展的机遇而非威胁。
3. 人本价值观：坚信教育的本质是“育人”，技术始终是工具。在协同中坚守教师的主体地位，以促进学生全面发展为最高准则，警惕技术对人的异化（杨树东，2025）。

（二）维度二：人机协同教学设计能力——协同的实践核心

这是素养的操作系统，是将理念转化为具体教学行动的关键。

1. 目标与内容协同设计能力：能结合AI的信息整合与生成能力，设计指向批判性思维、复杂问题解决和创新的跨学科学习目标与项目式学习内容。
2. 过程与活动协同组织能力：能灵活设计“师导—生学—机辅”多元互动的教学流程。例如，利用AI进行课前学情诊断，课中作为辩论“对手”或模拟实验平台，课后提供个性化辅导路径。
3. 评价与反馈协同实施能力：能融合AI的即时性数据反馈（如学习分析仪表盘）与教师的质性评价（如成长性评语），构建多模态、过程性的综合评价体系，实现“数智融合”的评价（《融合AI技术的地方应用型高校教师数字素养评价策略》）。

（三）维度三：数智融合教学创新力——协同的发展引擎

这是素养的进化系统，推动教师从技术使用者转变为教育创新者。

1. 数据驱动教研能力：能够利用AI工具收集、分析教学全过程数据，开展基于证据的教学反思与行动研究，实现教学模式的持续迭代优化。
2. 智能资源创生能力：能够利用AIGC工具开发与学科深度融合的智能教学资源（如虚拟仿真案例、智能问答知识库、学科垂直领域智能体），并推动其迭代更新。
3. 跨学科融合创新能力：借助AI作为“跨学科粘合剂”，设计与实施融合多学科知识的复杂问题解决方案，培养学生解决真实世界问题的能力。

（四）维度四：AI伦理风险治理能力——协同的防护边界

这是素养的免疫系统，确保人机协同教学在安全、公平、健康的轨道上运行。

1. 风险识别与评估能力：能敏锐识别数据隐私泄露、算法公平性偏见、学术不端（AI代写）、数字鸿沟加剧、信息茧房等潜在风险。
2. 伦理决策与应对能力：在教学实践中，能做出符合伦理规范的决策。例如，如何合规使用学生数据、如何审查和纠正AI生成内容中的偏见、如何设计确保教育公平的学习活动。
3. 学生数字公民培育能力：能将AI伦理教育融入教学，引导学生负责任地、批判性地使用AI，成为具备数字素养与伦理意识的未来公民（高教信息参考，2024）。

（五）维度五：专业发展自适应力——协同的元能力

这是素养的调控系统，指向教师面对技术持续快速迭代的终身学习与自我进化能力。

1. 持续学习与探索意愿：具备强烈的内在动机，保持对新兴AI教育技术、教学法和相关理论的好奇心与学习习惯。
2. 学习共同体参与力：主动参与跨学科、跨校的教师实践共同体（如虚拟教研室），在分享、观摩、协作中实现知识的社会化建构与协同进化（人工智能赋能教学的教师支持体系构建，2025）。
3. 批判性反思与调适能力：能对人机协同教学实践进行系统性反思，评估效果，并根据反思结果调整自身的认知、策略与行为，实现专业能力的螺旋式上升。

三、现实困境：高校教师AI教学素养培育的挑战剖析

当前，推动高校教师AI教学素养发展面临来自个体、组织、制度与技术等多层面的系统性挑战。

（一）教师个体层面

认知与技能的“双重断层”。大量教师，特别是非信息学科的教师，对AI存在“知识盲区”与“技能鸿沟”。认知上，或恐惧排斥，或盲目崇拜；技能上，仅停留在基础工具操作，缺乏将其深度融入教学设计、开展协同创新的高阶能力（陕西民办高校教师数字素养提升策略研究，2025）。同时，固有的教学惯性与“舒适区”使得变革阻力巨大。

组织支持层面

培训供给与真实需求的“供需错配”。许多高校的培训仍停留在“讲座式”通识科普或单一工具操作，内容碎片化、理论化，与不同学科教师的具体教学场景严重脱节。培训缺乏分层分类设计，未能区分文科、理工科、艺术类等不同学科的特性与需求，更缺乏支持教师进行长期实践、试错与反思的“工作坊”或“教练式”陪伴（高校教师人工智能素养及提升策略，2025）。

（二）制度环境层面

评价激励与资源保障的“引导缺失”。现有的教师评价、职称晋升体系仍以传统科研论文、项目为主要指标，对教师在AI教学创新上的投入与成果缺乏认可和激励，导致教师投入动力不足。同时，学校在智慧教学环境建设、AI工具采购与开放、实践项目经费支持等方面存在不足，形成“巧妇难为无米之炊”的困境（教育强国战略下高校教师数字素养与教学创新能力融合发展的机制研究，2025）。

（三）技术伦理层面

风险复杂性与规范模糊性的“治理难题”。AI技术固有的“黑箱”特性、数据安全风险、版权争议以及可能加剧的教育不公平，使得教师在应用时顾虑重重。而学校层面普遍缺乏清晰、可操作的AI教学应用伦理指南与风险防控机制，教师往往“摸着石头过河”，面临较大的不确定性与潜在责任风险。

四、系统化培育路径：构建“四位一体”的支持生态

破解上述困境，需要超越单一的“培训”思维，从系统生态视角出发，构建多维协同的培育体系。

路径一：理念重塑先行，激发内生动力

高校管理层应通过战略宣讲、专题研讨、优秀案例展示等方式，自上而下地传递教育数字化转型的紧迫性与AI教学素养的战略价值，营造“拥抱变革、鼓励创新”的组织文化。同时，帮助教师完成从“恐AI”“用AI”到“驭AI”的心理建设与身份认同转变，理解其在人机协同中不可替代的“育人者”“设计师”与“伦理师”角色。

路径二：实施精准分层赋能，破解技能断层

构建“通识—学科—创新”三层进阶的课程体系。基础层面向全体教师，普及AI通识、伦理与通用工具；学科层与各学院合作，开发“AI+学科教学”案例库与工作坊，如“AI赋能经管案例教学”“大模型辅助文学批评”“虚拟仿真在工程实验中的应用”；创新层面向骨干教师，通过项目制学习，支持其开展AI深度融合的教学改革研究与实践。培训模式应强调“做中学”，采用工作坊、教学沙盘、同行观摩等实践导向的形式。

路径三：创设实践共创共同体，促进知识流动

大力建设与发展虚拟教研室、教师创新工作坊等实践共同体。鼓励跨学科教师组建团队，围绕真实教学问题（如“如何利用AI进行大班课的个性化反馈”），开展协同设计、实践观摩、反思研讨。邀请企业技术专家、教育技术研究者作为“跨界导师”加入，形成“实践—研究—开发”的闭环。将共同体活动成果（如教学设计方案、教学反思日志、自制智能资源）进行沉淀与共享，形成校本知识库。

路径四：强化制度护航与资源保障，营造可持续环境

改革评价激励机制：在教师绩效考核、职称评聘、教学评优中，增设“AI教学创新成果”指标，认可其在课程重构、教学改革、资源建设等方面的贡献。

完善资源与服务保障：建设配备先进AI工具的智慧教学实验室与创客空间；通过校企合作，为教师提供稳定、合规的AI工具访问权限与技术支持；设立“AI+教学”专项教改基金，资助教师的创新实践项目。

制定伦理规范与指南：学校应出台《生成式人工智能教育教学应用指南》，明确数据使用边界、学术诚信要求、公平性保障措施等，为教师提供清晰、安全的操作框架，并建立相应的风险咨询与支持机制。

五、结论与展望

人工智能与高等教育的融合已进入深水区，其标志是从技术工具的应用升维至教学范式的协同重塑。在这一历史进程中，高校教师AI教学素养的培育绝非一项可有可无的技能培训，而是关乎教育未来形态的战略性投资。本文构建的“五维核心框架”揭示了AI教学素养作为一种综合性、实践性专业素养的复杂内涵，而“四位一体”的培育路径则试图从理念、能力、实践与制度层面，为高校提供一套系统性的解决方案。

未来的研究与实践需进一步深化：其一，加强学科差异化研究，深入探索文、理、工、医、艺等不同学科门类下人机协同的独特模式与素养要求；其二，重视实证效果评估，开发科学的AI教学素养评价工具，对各类培育干预措施的效果进行长期追踪与证据评估；其三，关注技术前沿的持续影响，如AI智能体（Agents）、脑机接口等新技术将如何再次定义“协同”与“素养”，需要学界保持前瞻性思考。

唯有通过持续、系统的努力，赋能广大高校教师成为自信、从容、创新的“人机协同育人者”，才能驾驭技术浪潮，确保教育的温度、深度与高度，培养出能够引领智能时代的栋梁之材。

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