《教师人工智能素养提升与应用指南(通用版)V1.0》

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一、制定背景：AI 2.0时代对教师能力的新挑战

人工智能已成为新质生产力的核心引擎，教育生态正从“信息化”迈向“智慧化”。教师角色正在从“知识传授者”转向“学习引导者、技术协调者、伦理守门人”。这一转型对教师提出了三重挑战：

• 技术挑战：AI工具更新快、功能复杂，教师需从原理到实操全面掌握；

• 教学挑战：传统“讲授-记忆”模式难以适应AI赋能的个性化、混合式、项目化教学；

• 伦理挑战：算法偏见、数据隐私、学术诚信等问题频发，教师需具备伦理判断与治理能力。

广州应用科技学院在此背景下编制了国内首个由民办高校发布、面向全体教师的《教师人工智能素养提升与应用指南》，旨在构建“普及-系统-实操-本土化”四位一体的教师AI素养支持体系。

二、教师人工智能素养框架（AI-LFT）

指南提出了“教师人工智能素养框架”（Artificial Intelligence Literacy Framework for Teachers，AI-LFT），包含三大一级维度、十一个二级维度，形成完整的能力图谱：

• 知识领域：理解AI基础概念、掌握工具操作、熟悉教育与科研场景下的具体应用；

• 能力构成：具备技术理解力、教学创新力、科研赋能力、伦理判断力；

• 使用规范：遵循“以人为本、安全可控、公平公正、透明可信、责任明确”的伦理原则，防范技术滥用、数据泄露、学术不端等风险。

三、AI知识领域：从概念到场景的系统梳理

1. AI基础知识

从图灵测试（1950）到DeepSeek-R1（2025），系统梳理了AI发展的八大里程碑，涵盖专家系统、深度学习、大语言模型、多模态生成等关键阶段，帮助教师建立宏观认知。

2. 工具与平台操作

详细介绍了豆包、Kimi、讯飞星火、文小言、通义千问、智谱清言、海螺AI、腾讯元宝、360智脑、百小应等主流AI工具的安装路径、特色功能与使用技巧，包括：

• 多模态交互：语音对话、图像生成、视频创作；

• 教学插件：一键出题、PPT生成、作业批阅；

• 科研插件：文献综述、数据可视化、论文润色。

3. 教育应用

• 课前：AI辅助教学设计、教案生成、PPT制作、实验设计；

• 课中：智能助教、实时答疑、课堂互动、学情监测；

• 课后：作业自动批阅、学习资源推送、学情分析报告。

4. 科研应用

• 选题阶段：AI辅助发现研究空白、生成选题建议；

• 文献阶段：智能检索、摘要生成、引用网络构建；

• 写作阶段：论文大纲、项目申请书、润色与格式调整；

• 数据阶段：实验设计、数据清洗、可视化分析、模型验证。

四、AI能力构成：教师能力升级的四重路径

1. 技术理解与应用能力

教师需理解机器学习、深度学习、大模型基本原理，掌握提示词设计、API调用、本地化部署等技能，并能将AI工具迁移至具体学科场景。

2. AI赋能教学能力

• 教学优化：基于AI分析学生行为数据，精准识别薄弱点，动态调整教学策略；

• 个性化教学：利用AI生成个性化学习路径、自适应练习、智能反馈；

• 教学模式创新：推动混合式教学、翻转课堂、沉浸式虚拟实验等新型教学模式落地。

3. AI赋能科研能力

• 科研协作：借助AI构建跨学科知识图谱，打破学科壁垒；

• 跨学科研究：将AI技术与自身学科深度融合，探索新研究范式；

• 科研创新：利用AI加速实验设计、数据分析和成果产出，提升研究效率与质量。

4. AI伦理与数据管理能力

• 伦理判断：识别算法偏见、技术滥用风险，引导学生建立正确AI观；

• 数据管理：掌握数据采集、存储、使用、共享的全生命周期管理，确保合规；

• 人文平衡：避免“技术至上”，坚持“教育为人”，在技术与人文之间保持张力。

五、AI使用规范：构建可信、可持续的智慧教育生态

指南强调，AI进入课堂不是“技术狂欢”，而需以“教育伦理”为底线。提出四大规范：

• 规范应用行为：避免过度依赖AI，明确AI为辅助工具而非替代教师；

• 加强风险防控：严格保护学生隐私，防范学术不端（如AI代写、数据造假）；

• 构建治理体系：建立学校层面的伦理审查、教师培训、学生教育、技术审计机制；

• 违规案例警示：列举全球因AI使用不当导致的撤稿风波、数据泄露、版权侵权等真实案例，敲响警钟。

六、教师AI素养提升路径：从政策到实践的六大抓手

1. 政策引导

学校制定AI素养标准，纳入职称评审；设立专项资金，建设AI教学与科研基础设施。

2. 自我学习

教师制定个性化学习计划，利用在线课程、学术社区、顶级期刊持续更新知识。

3. 培训支持

学校定期开展AI专题培训，建设案例库、工具包、微课资源，支持教师边学边用。

4. 教学创新

鼓励教师开展AI+课程改革试点，探索跨学科项目式教学，形成可复制的教学模式。

5. 科研提升

通过AI工具重塑科研流程：选题-文献-实验-写作-发表-推广，实现科研效率倍增。

6. 伦理教育

将AI伦理纳入教师培训必修模块，开展案例研讨、情景模拟，提升伦理敏感性与决策力。

七、DeepSeek本地化部署：安全、可控、高效的AI基座

指南特别提供了DeepSeek本地化部署的完整教程，涵盖：

• 版本选择：从1.5B轻量级到70B高性能，匹配不同硬件条件；

• 部署步骤：基于Ollama+Docker+Open WebUI，实现一键安装、局域网共享、离线运行；

• 应用场景：教学助手、科研分析、行政公文、学情报告等，确保数据不出校、隐私不泄露。

八、附录与工具包：拿来即用的教学与科研模板

指南附录提供了大量可直接使用的提示词模板与操作流程图，包括：

• 课堂作业分析：如何上传学生答题数据，自动生成知识薄弱点报告；

• 作业智能批阅：如何定义评分规则，AI自动批改主观题与实验报告；

• 学情分析：如何基于学习通数据，生成学生分层画像与个性化干预建议；

• 科研辅助：如何使用秘塔AI搜索、GitMind、Whimsical、Napkin等工具，完成文献综述、思维导图、数据可视化、项目申请书撰写等任务。

九、结语：教师与AI的共生未来

指南最后指出：人工智能不是教师的“替代者”，而是“放大器”。未来教育的核心竞争力，不在于教师是否使用AI，而在于教师能否以教育初心驾驭AI技术，实现“人机协同”的课堂新生态。唯有如此，教师才能在AI时代守住“育人”本质，培养出真正适应未来社会的创新型人才。

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编辑：Zero

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