范建麗 張新平

（1.南京師范大學(xué) 教育科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210097；2.黃山學(xué)院 教育科學(xué)學(xué)院，安徽黃山 245041）

一、研究緣起

其一，新興數(shù)智時代的現(xiàn)實要求。早在1996年，美國學(xué)者尼葛洛龐帝（Negroponte）的《數(shù)字化生存》（Being Digital）一書，就向人們描述了一個數(shù)字化世界。而今，隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、5G、VR/AR、數(shù)字孿生，尤其是人工智能（AI）等的迅猛發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)智融合成為時代發(fā)展的大趨勢。進入數(shù)智時代，DT、AI 等技術(shù)不斷影響、滲透并應(yīng)用于社會各個領(lǐng)域，也同樣深刻地影響著教育教學(xué)，成為教師生存與發(fā)展的重要因素。換言之，數(shù)智勝任力已成為數(shù)智時代教師的必備能力；教師只有具備數(shù)智勝任力，才能應(yīng)對新時代的各種挑戰(zhàn)。

其二，教學(xué)形態(tài)變革的需求。在數(shù)字化、信息化、智能化轉(zhuǎn)型的背景下，數(shù)智技術(shù)融入課堂、賦能教育，不斷重塑著教學(xué)形態(tài)，帶來學(xué)習(xí)環(huán)境、知識生產(chǎn)與傳播方式、教學(xué)形式等的深刻變革（范建麗，等，2022）。數(shù)智技術(shù)帶來了多種多樣的虛擬學(xué)習(xí)空間，學(xué)習(xí)方式更加泛在、開放、智能，知識的產(chǎn)生、加工與傳播日益多元；教師已不再是知識的唯一傳播者，人機協(xié)同、人機共教將成為常態(tài)，共同完成“傳道、授業(yè)、解惑”的重任。智能技術(shù)賦能教學(xué)，XR、全息影像等新技術(shù)使得虛擬教學(xué)、遠程實驗、同步/異步網(wǎng)絡(luò)教學(xué)等教與學(xué)形式成為現(xiàn)實。面對數(shù)智時代的教學(xué)形態(tài)變革，教師必須擁有數(shù)智勝任力，才能勝任教育教學(xué)。

其三，數(shù)智公民培養(yǎng)的訴求。數(shù)智化生存即將成為現(xiàn)實，而公民的身份也從數(shù)字公民轉(zhuǎn)為數(shù)智公民。2013年，歐盟制定了《公民數(shù)字勝任力框架1.0》（The Digital Competence Framework for Citizens1.0），并于2016 和2017年相繼發(fā)布DigComp2.0 和2.1；2016年，我國頒布了《中國學(xué)生發(fā)展核心素養(yǎng)》；2018年，聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）發(fā)布了《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》（Digital Literacy Global Framework）?？梢?，在數(shù)智時代，數(shù)智素養(yǎng)與勝任力是公民參與經(jīng)濟和社會生活的必備技能，而教師本身不僅要發(fā)展為數(shù)智公民，而且還承擔(dān)著培養(yǎng)數(shù)智公民的重任，因此，提升教師的數(shù)智勝任力，成為培養(yǎng)具有全球競爭力數(shù)智公民之關(guān)鍵。

由此可見，教師的數(shù)智勝任力是數(shù)智時代教師勝任教育教學(xué)必備的素質(zhì)與能力。為此，2013年教育部就啟動“中小學(xué)教師信息技術(shù)應(yīng)用能力提升工程”，2019年又實施了“中小學(xué)教師信息技術(shù)應(yīng)用能力提升工程2.0”。我們認為，順應(yīng)數(shù)智時代的發(fā)展要求，制定具有前瞻性的數(shù)智化教育發(fā)展政策，構(gòu)建教師數(shù)智勝任力框架，培育與發(fā)展教師的數(shù)智勝任力，具有重要的理論與現(xiàn)實意義?；诖耍疚脑趯處煍?shù)智勝任力內(nèi)涵進行解讀的基礎(chǔ)上，著重探討其結(jié)構(gòu)框架、構(gòu)成要素及具體指標(biāo)體系，形成比較完整的教師數(shù)智勝任力模型，用以指導(dǎo)數(shù)智教學(xué)實踐。

二、相關(guān)概念解析與研究設(shè)計

（一）數(shù)智勝任力

孫建軍等學(xué)者（2020）提出了“數(shù)智”環(huán)境，認為大數(shù)據(jù)與AI 之間是相輔相成的關(guān)系，大數(shù)據(jù)是AI的原料，AI 推動大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用。艾興等（2021）認為，“數(shù)智融合”是在數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、學(xué)習(xí)分析等重要技術(shù)支撐下，基于大數(shù)據(jù)與AI 的融合取向，表現(xiàn)在基于AI 技術(shù)的數(shù)據(jù)個性化、智能化的應(yīng)用。數(shù)智融合下的“數(shù)據(jù)”是基于AI 信息流的人、事、物的總和，其體量大、關(guān)聯(lián)性高；數(shù)智融合下的“AI”是在海量數(shù)據(jù)支撐下，對人、事、物數(shù)智化水平的不斷提升，改變著人們的思維模式和處事方式。可見，數(shù)智融合能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)和AI 的本體特色和耦合優(yōu)勢，形成數(shù)據(jù)與智能融合共進的新生態(tài)。

從1974年美國產(chǎn)業(yè)協(xié)會主席保羅·澤考斯基（Paul Zurkowski）首次提出信息素養(yǎng)（Information Literacy），到2006年歐盟在《歐洲終身學(xué)習(xí)核心勝任力建議框架》（Proposal for a Council Recommendation on Key Competences for Lifelong Learning）中首次提出數(shù)字勝任力（Digital Competence），再到2017年《歐洲教師數(shù)字勝任力框架》（European Framework for the Digital Competence of Educators）的頒布。我們可以發(fā)現(xiàn)，歐美國家英文表述由“l(fā)iteracy”到“competence”的變化。雖然大部分中國學(xué)者將二者都譯為“素養(yǎng)”，但我們傾向于將“competence”理解為勝任力。勝任力的常見英文表示有competence 和competency。相對于基礎(chǔ)性、常識性的能力或素養(yǎng)，勝任力主要是指綜合性、競爭性、從事具體工作的必備能力，是一種指向具體職業(yè)或領(lǐng)域的關(guān)鍵性、高級別的能力（鄭旭東，等，2021）。

進入數(shù)智時代，解決現(xiàn)實問題往往需要基于數(shù)據(jù)進行決策，這就需要人們具備對數(shù)據(jù)的收集、分析和解釋等能力，即數(shù)據(jù)勝任力；而面對數(shù)智技術(shù)的使用所產(chǎn)生的海量、復(fù)雜、多樣的數(shù)據(jù)，單靠人類自身的感知和計算能力，已經(jīng)無法有效及時處理這些數(shù)據(jù)。此時AI 的介入，可以快速、準(zhǔn)確、高效地完成對數(shù)據(jù)的整理與加工，并提出基于數(shù)據(jù)的決策建議。人們只有具備人工智能勝任力，才能充分發(fā)揮AI 的作用，并理性地對待AI 的分析結(jié)果，作出符合實際需要和倫理道德的決策?？梢?，數(shù)智勝任力是人們對數(shù)智融合現(xiàn)狀的有效應(yīng)對，是對“數(shù)智”環(huán)境的適應(yīng)，是對數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用和對更高競爭性目標(biāo)的追求。數(shù)智勝任力是數(shù)據(jù)勝任力與人工智能勝任力的有機融合，這種融合體現(xiàn)了數(shù)智時代的新要求與新技能。

“數(shù)據(jù)勝任力”可理解為在大數(shù)據(jù)環(huán)境中個體具備的數(shù)據(jù)意識，能夠有效獲取、合理分析、正確解釋、創(chuàng)新使用數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)進行交流與決策的能力，以及對數(shù)據(jù)的批判性思維能力（楊文建，2017）。而“人工智能勝任力”則是數(shù)字素養(yǎng)/勝任力內(nèi)涵的具體表現(xiàn)之一，可視為在智能化環(huán)境中個體對AI 所持的積極態(tài)度，主動掌握AI 知識與技能，遵守AI 倫理道德，利用AI 技術(shù)創(chuàng)造性地解決問題，并科學(xué)應(yīng)對人機協(xié)同挑戰(zhàn)的能力（鄭勤華，等，2021）。數(shù)智融合環(huán)境所需的“數(shù)智勝任力”，其關(guān)注的是個體適應(yīng)數(shù)智時代工作、學(xué)習(xí)和生活所需的能力，主要包括合理、有效及批判性地處理、分析和應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，以及科學(xué)、創(chuàng)新且符合倫理地融合使用AI 技術(shù)的能力（許亞鋒，等，2020）。

（二）教師數(shù)智勝任力

許亞鋒等學(xué)者（2020）認為，教師只有具備數(shù)智素養(yǎng)/勝任力，才能避免在人機協(xié)同的教學(xué)環(huán)境中被邊緣化，才能有效開展教學(xué)。艾興等（2021）認為，數(shù)智融合通過為教育實踐與變革提供數(shù)智化的技術(shù)支持與生態(tài)環(huán)境，成為新時期拓展教育時空、革新教育形態(tài)、提升教學(xué)效率的重要驅(qū)動力。而這些目標(biāo)的實現(xiàn)，需要依賴于教師的數(shù)智技術(shù)應(yīng)用能力。進入數(shù)智時代，線上線下的各類教學(xué)形式、教學(xué)過程和學(xué)習(xí)行為所產(chǎn)生的教學(xué)大數(shù)據(jù)，是調(diào)整和改進教學(xué)決策，實施有效教學(xué)的基礎(chǔ)，需要教師具備對數(shù)據(jù)的分析、管理和應(yīng)用能力。各種數(shù)智技術(shù)在教學(xué)活動各環(huán)節(jié)的深度融入，需要教師和AI 相互配合、協(xié)調(diào)一致，共同完成教學(xué)與育人的目標(biāo)（范建麗，等，2022）。教師對AI 技術(shù)的掌握與運用，可以拓展自身的感知和計算能力，協(xié)作完成對數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)各異的教學(xué)大數(shù)據(jù)的分析處理，適切教學(xué)策略的選擇，以及高效教學(xué)活動的開展。

基于上述相關(guān)研究，本文把“教師數(shù)智勝任力”初步定義為：教師在具備一定數(shù)據(jù)與智能知識的基礎(chǔ)上，能夠在教學(xué)實踐中借助AI 技術(shù)，收集、分析、解釋教學(xué)數(shù)據(jù)。同時，基于數(shù)據(jù)作出符合AI 倫理道德的教學(xué)決策，與AI 協(xié)同解決教學(xué)問題，并能夠有效提高學(xué)生數(shù)智素養(yǎng)的一種能力。

（三）研究方法及過程

首先，采用文獻分析法搜集、整理已有文獻中“教師數(shù)智勝任力”相關(guān)的描述，并進行自然編碼和詞頻統(tǒng)計；其次，在勝任力理論的指導(dǎo)下，初步構(gòu)建教師數(shù)智勝任力模型；最后，運用德爾菲法，邀請若干專家填寫《教師數(shù)智勝任力構(gòu)成要素專家咨詢問卷》，并根據(jù)專家的反饋意見，對教師數(shù)智勝任力模型進行迭代與修正。

本文所提出的“數(shù)智勝任力”由“數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力”和“人工智能素養(yǎng)/勝任力”融合而成，數(shù)據(jù)素養(yǎng)最早提出于2001年，人工智能素養(yǎng)（也稱智能素養(yǎng)）2018年被首次提出，故選取2001—2021年間的文獻資料。文獻搜索以“數(shù)據(jù)素養(yǎng)+教師”“數(shù)據(jù)能力+教師”為篇名，在中國知網(wǎng)檢索到期刊論文和學(xué)位論文196 篇；以“data literacy+teacher/educator”“data competence/competency+teacher/educator”為篇名，在web of science 數(shù)據(jù)庫平臺檢索到可開放獲取的文章50篇。以“人工智能素養(yǎng)/智能素養(yǎng)+教師”“智能能力+教師”為篇名，在中國知網(wǎng)檢索到期刊論文和學(xué)位論文104 篇；以“artificial intelligence literacy+teacher/educator”“artificial intelligence competence/competency+ teacher/educator”“AI literacy +teacher/educator”“AI competence/competency+teacher/educator”為 篇名，在web of science 平臺檢索到文章173 篇。經(jīng)過進一步篩選，排除與本研究主題相關(guān)性不大的文章，最終共選取了109 篇與教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力相關(guān)的文獻和56 篇與教師人工智能素養(yǎng)/勝任力相關(guān)的文獻，作為本文研究的分析依據(jù)。

三、教師數(shù)智勝任力模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)

本文主要基于勝任力理論構(gòu)建教師數(shù)智勝任力的模型。勝任力理論的核心為勝任力模型，勝任力模型通常由知識、技能、動機、特質(zhì)、自我形象、態(tài)度或價值觀等要素組成。勝任力的各構(gòu)成要素并非是相互孤立的，而是存在一定的因果關(guān)系。勝任力包含意圖，意圖是動機或特質(zhì)的原動力，能促使行動產(chǎn)生良好的結(jié)果；而隱藏的動機、特質(zhì)和自我形象，又驅(qū)使個體追求知識和技能（萊爾·史班瑟，2003）。基于此，教師的數(shù)智勝任力既不能脫離技術(shù)層面的知識和技能，也不能忽視開展教育教學(xué)工作所必須的動機、特質(zhì)、自我形象等。

教師數(shù)智勝任力一方面與教育教學(xué)工作密切相關(guān)，另一方面也與具體教學(xué)活動中的數(shù)智技術(shù)使用相關(guān)。這也決定了其所包含的能力要素更為復(fù)雜，并且會隨著數(shù)智技術(shù)與教育融合的發(fā)展，呈現(xiàn)出動態(tài)特征。動機的產(chǎn)生依賴于意識，知識是思維的基礎(chǔ)，而思維反過來促進知識的增長；思維決定行動，意識、知識、技能促進行動，人格特質(zhì)影響行動，行動是勝任力的最終落腳點。因而，這些要素共同構(gòu)成了教師數(shù)智勝任力的基本框架，具體如圖1所示。

圖1 基于勝任力理論的教師數(shù)智勝任力框架

上述框架中的“數(shù)智意識及動機”，包含了勝任力模型中的“動機、自我形象、態(tài)度和價值觀”等要素，“數(shù)智知識與技能”對應(yīng)的是勝任力模型中的“知識、技能”要素，“相關(guān)人格特質(zhì)”與勝任力模型中的“特質(zhì)”相對應(yīng)。布魯姆（B.Bloom）將認知水平由低到高分為六個等級，其中高階認知包括分析、綜合與評價；安德森（L.W.Anderson）認為，分析、評價和創(chuàng)造是高階思維的核心要素（安德森，等，2008）。黃國禎將21世紀學(xué)生應(yīng)具備的核心能力——協(xié)作、溝通、問題解決、批判性思維及創(chuàng)造力，統(tǒng)稱為高階思維能力（Lai，et al.，2014）。隨著數(shù)智技術(shù)的深入應(yīng)用，高階思維與能力的發(fā)展，受到廣泛的關(guān)注，成為數(shù)字素養(yǎng)的主要構(gòu)成部分（Chan，et al.，2017）。數(shù)智教學(xué)應(yīng)用能力是教師數(shù)智勝任力的核心，而高階數(shù)智思維能力則是促進數(shù)智教與學(xué)實施的關(guān)鍵。

四、教師數(shù)智勝任力模型初構(gòu)

（一）教師數(shù)智勝任力指標(biāo)編碼

我們將上述“教師數(shù)智勝任力框架”作為模型的一級指標(biāo)，并依托此5 個一級指標(biāo)對現(xiàn)有文獻中“教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力”和“教師人工智能素養(yǎng)/勝任力”的相關(guān)描述進行自然編碼，其中的高頻詞作為模型二級指標(biāo)的尋求依據(jù)。在編碼的過程中，將含義相同的描述進行了合并，如將“數(shù)據(jù)定位”“數(shù)據(jù)檢索”“數(shù)據(jù)搜索”“數(shù)據(jù)采集”“數(shù)據(jù)收集”“數(shù)據(jù)查詢”“數(shù)據(jù)訪問”等合并為“數(shù)據(jù)獲取”，其他描述也進行了類似處理。并且在同一文獻中，相同描述只統(tǒng)計一次。據(jù)此進行詞頻統(tǒng)計，排名前20 的關(guān)于“教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力”高頻詞見表1，關(guān)于“教師人工智能素養(yǎng)/勝任力”的高頻詞見表2。

表1 有關(guān)“教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力”描述的詞頻統(tǒng)計

表2 有關(guān)“教師人工智能素養(yǎng)/勝任力”描述的詞頻統(tǒng)計

由表1 可知，關(guān)于教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力的研究，學(xué)者們普遍關(guān)注的是教師對數(shù)據(jù)的意識、態(tài)度，數(shù)據(jù)的獲取、分析與處理技能，數(shù)據(jù)的應(yīng)用及數(shù)據(jù)知識等。它反映出知識、技能和態(tài)度在素養(yǎng)及勝任力構(gòu)成中的基礎(chǔ)地位。此外，數(shù)據(jù)交流共享、數(shù)據(jù)決策、數(shù)據(jù)倫理道德、數(shù)據(jù)思維也受到較多關(guān)注。

表2 顯示，AI 認知、知識及意識態(tài)度是教師人工智能素養(yǎng)/勝任力的主要構(gòu)成部分，AI 應(yīng)用于教學(xué)的能力、AI 倫理道德、高階思維能力、學(xué)習(xí)能力等也受到普遍重視。余勝泉（2018）認為，人機協(xié)同在數(shù)智社會將成為教育的主流形態(tài)，應(yīng)得到更多學(xué)者的關(guān)注與研究。

我們通過對教師數(shù)智勝任力相關(guān)能力描述進行歸類，并在此基礎(chǔ)上形成二級指標(biāo)。由于“數(shù)據(jù)態(tài)度”“數(shù)據(jù)價值”“AI 態(tài)度”“數(shù)據(jù)文化”等描述均與“數(shù)智意識及動機”域中的“數(shù)智態(tài)度價值觀”相關(guān)，則將這些描述歸類到該二級指標(biāo)中。其他描述也進行了相似處理或調(diào)整，結(jié)果如表3所示。

表3 教師數(shù)智勝任力“數(shù)智意識及動機”域相關(guān)能力項整合結(jié)果

表3 展示了“數(shù)智意識及動機”域所涉及的相關(guān)能力項，數(shù)智融合意識、數(shù)智態(tài)度、數(shù)智教育理念等是提升教師數(shù)智勝任力的前提。一方面，教師作為教育教學(xué)的實施者，應(yīng)具有技術(shù)敏感性和數(shù)智融合意識，充分認識到數(shù)智技術(shù)的威力，其一旦融入教育領(lǐng)域，勢必會對教育目的與目標(biāo)、教育生態(tài)與環(huán)境等產(chǎn)生巨大影響，必將會引起教學(xué)模式、學(xué)習(xí)方式、教育管理等方面的變革。另一方面，教師要擁有數(shù)智教育理念，不斷學(xué)習(xí)數(shù)智知識與相關(guān)應(yīng)用案例，并深刻認識到數(shù)智技術(shù)融入課堂后自身角色的轉(zhuǎn)變，即從知識的傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)榛顒拥慕M織者、學(xué)習(xí)的陪伴者、研究的合作者、情感的呵護者等。

此外，教師應(yīng)對數(shù)智技術(shù)持理性態(tài)度，在肯定其優(yōu)勢價值的同時，也要認識到其不足及潛在風(fēng)險，并充分發(fā)揮技術(shù)的正向功能，助力自身及學(xué)生的發(fā)展。

由表4 可知，數(shù)智知識和數(shù)智技能所涉及的相關(guān)能力項較多，尤其是“數(shù)智技術(shù)技能”相關(guān)能力項的詞頻累計高達517，這說明數(shù)智知識和技能的重要性與基礎(chǔ)性地位。高階思維的培養(yǎng)離不開基礎(chǔ)知識的鋪墊（安德森，等，2008），教師只有了解數(shù)智融合的概念與原理，知曉數(shù)智融合的作用，掌握數(shù)智融合的策略，才能形成數(shù)智思維，并進一步付諸行動。數(shù)智基本知識包括數(shù)據(jù)知識和AI 知識，主要是數(shù)據(jù)和AI 的概念知識、理論知識、工具知識、功能知識、方法知識等，這些知識的掌握，也是后續(xù)進行教學(xué)實際應(yīng)用的基礎(chǔ)。舒爾曼（L.Shulman）認為，教師知識包括內(nèi)容知識、一般教學(xué)法知識、課程知識、學(xué)科教學(xué)知識、學(xué)習(xí)者知識、教育情境知識、教育目標(biāo)與價值知識。就此而言，當(dāng)前學(xué)者所提到的數(shù)智教學(xué)知識，與此基本一致。

表4 教師數(shù)智勝任力“數(shù)智知識與技能”域相關(guān)能力項整合結(jié)果

布萊恩·阿瑟（W.Brian Arthur，2014）認為，無論如何，技術(shù)總是人類完成目的的一種手段。我國的信息化教學(xué)歷經(jīng)了視聽教學(xué)、計算機教學(xué)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)幾個發(fā)展階段，如今已進入智能化教學(xué)階段（呂曉娟，等，2020），每一階段都離不開教師對技術(shù)的掌握與應(yīng)用。教師對數(shù)據(jù)處理技術(shù)及AI 的智能識別、VR/AR、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的掌握，為數(shù)智教學(xué)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)決策是指使用數(shù)據(jù)為教育決策提供信息的過程（Goldhaber，et al.，2010）。AI 技術(shù)可以幫助教師收集學(xué)生的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的采集、篩選、分析和呈現(xiàn)，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)。教師通過學(xué)習(xí)并掌握云計算、學(xué)習(xí)分析、虛擬助手等，能更快捷和全面地了解不同學(xué)生的特征、能力及特殊需求，建構(gòu)學(xué)習(xí)者畫像，并進行適切的教學(xué)設(shè)計與決策。

表5 為“高階數(shù)智思維能力”域相關(guān)能力項整合。國務(wù)院（2017）頒發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，AI 所擁有的計算智能、感知智能、認知智能和社會智能，越來越接近于人的智能，為人機協(xié)同提供了強大的技術(shù)支撐。2019年，英國開放大學(xué)發(fā)布的《創(chuàng)新教學(xué)報告》，特別強調(diào)了“機器人陪伴學(xué)習(xí)”教學(xué)模式（李青，等，2019）。未來課堂上人機共教、人機共學(xué)將成為常態(tài)，AI 機器人充當(dāng)教師、學(xué)習(xí)指導(dǎo)者或?qū)W習(xí)伙伴。這意味著教師只有具備了人機協(xié)同思維，才能在教育教學(xué)中與智能機器有效進行合作。與此同時，數(shù)智技術(shù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用，又催生了海量的教育大數(shù)據(jù)，只有擁有數(shù)據(jù)化思維的教師，才會主動應(yīng)對和有效利用這些數(shù)據(jù)，使教學(xué)從基于經(jīng)驗轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)。

表5 教師數(shù)智勝任力“高階數(shù)智思維能力”域相關(guān)能力項整合結(jié)果

但技術(shù)是把雙刃劍，教師應(yīng)批判性地對待數(shù)智技術(shù)，選擇適宜的技術(shù)工具，避免技術(shù)帶給學(xué)生不良影響。教師要對數(shù)據(jù)使用進行反思，對數(shù)據(jù)結(jié)果進行批判性的解釋，要有自己的價值判斷，而不能被技術(shù)和數(shù)據(jù)牽著鼻子走。為此，歐盟將數(shù)字素養(yǎng)定義為“自信、批判和創(chuàng)新性地使用信息技術(shù)的能力”（任友群，等，2014）。可見，在技術(shù)使用的過程中，創(chuàng)新和創(chuàng)造性思維極其重要。教師的創(chuàng)造性思維主要表現(xiàn)在積極探究與利用技術(shù)進行教學(xué)創(chuàng)新，并通過數(shù)智技術(shù)創(chuàng)造性地表達自己。曼迪納赫（Mandinach，et al.，2016）認為，數(shù)據(jù)素養(yǎng)框架包括確定問題、問題框架、使用數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息、將信息轉(zhuǎn)化為決策及評估結(jié)果六個組成部分。問題化思維可以引導(dǎo)教師從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、識別并界定問題、具體化問題，從而做出恰當(dāng)決定并采取后續(xù)行動。

表6 列出了“數(shù)智教學(xué)應(yīng)用能力”域的相關(guān)能力項，這里涉及到教師教的能力、引導(dǎo)學(xué)生學(xué)的能力和教師自身的學(xué)習(xí)發(fā)展，其中數(shù)智教學(xué)實施是焦點。赫茲伯格（F.Herzberg）認為，個人的成長不僅指職位的升遷，還包括個人通過學(xué)習(xí)提升知識和技能。數(shù)智時代的知識與網(wǎng)絡(luò)不可分離，教師要善于利用數(shù)智技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)資源，不斷更新和完善自身的知識體系，以便更好地勝任數(shù)智教學(xué)。教師要能夠吸納社會優(yōu)質(zhì)資源，創(chuàng)造線上線下相互融合的教學(xué)環(huán)境；能夠利用AI 技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等打造一個網(wǎng)絡(luò)化的虛擬空間和環(huán)境，并促進虛擬與現(xiàn)實世界相連接。英國開放大學(xué)2020年的研究報告中提出“多感官學(xué)習(xí)”，便是順應(yīng)這一趨勢的表現(xiàn)。教師可以利用VR、AR、MR 為學(xué)生提供近乎“真實”的情境認知、身體與環(huán)境有效互動的場景或途徑（袁磊，等，2019），讓學(xué)生真正獲得由觸感、視聽感、運動感等所帶來的沉浸式體驗。此外，數(shù)智時代的教學(xué)內(nèi)容，也不再局限于傳統(tǒng)的課程和教材，而是大量共享在線開放課程，或是將課程外包。教師要善于利用AI 進行跨學(xué)科資源整合，并積極甄選和使用網(wǎng)絡(luò)課程資源。

表6 教師數(shù)智勝任力“數(shù)智教學(xué)應(yīng)用能力”域相關(guān)能力項整合結(jié)果

數(shù)智教學(xué)實施是教師數(shù)智勝任力的核心。教師不能再局限于傳統(tǒng)“以教師為中心”的單向知識傳遞這種教學(xué)方式，而是要采取“以學(xué)生為中心”的混合式教學(xué)和翻轉(zhuǎn)課堂模式。教師可以利用線上線下一體化的輔助教學(xué)、智慧教室、數(shù)字化實驗室、綜合創(chuàng)新實驗室等立體化、綜合化的教學(xué)場所，為學(xué)生提供個別化、多樣化的實踐平臺（吳永和，等，2017），鼓勵學(xué)生進行個性化學(xué)習(xí)。關(guān)于數(shù)智教學(xué)評估，主要指教師借助AI 技術(shù)，對學(xué)生進行多元化、全程化、多維度、可視化的評價。“數(shù)智育人與賦能”所涉及的相關(guān)能力項，主要指教師依賴數(shù)智技術(shù)，擺脫以往機械性和重復(fù)性的簡單工作，騰出更多的時間與精力專注于對學(xué)生的精細化輔導(dǎo)和個性化關(guān)懷，與學(xué)生進行情感交流、心靈互動，引導(dǎo)學(xué)生形成較為正確的世界觀、價值觀和人生觀，并在數(shù)智技術(shù)應(yīng)用過程中培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)智勝任力。

表7 整合了“相關(guān)人格特質(zhì)”域所涉及的能力項，人格特質(zhì)是教師數(shù)智勝任力的保障。其中，道德是人性之魂，人無德不立。學(xué)者們對道德的關(guān)注充分體現(xiàn)了教師道德的重要性，教師使用數(shù)智技術(shù)要遵循一定的倫理道德，要尊重數(shù)據(jù)隱私，確保AI 使用安全，避免技術(shù)偏見。為此，世界經(jīng)濟論壇在“教育4.0 全球框架”中提出，要“為未來社會培養(yǎng)負責(zé)任和積極的公民”（Elhussein，et al.，2020），充分體現(xiàn)了教師具備這方面素質(zhì)的重要性?；谏鐣睦韺W(xué)視角，教師的人格特質(zhì)積極與否，會對教學(xué)工作和學(xué)生發(fā)展產(chǎn)生重要影響。積極的人往往更自信，教師對數(shù)智技術(shù)持積極的態(tài)度，表示其對技術(shù)充滿信心，相信自己能通過技術(shù)改進教學(xué)，并愿意與同行和專家合作，擔(dān)當(dāng)起一定的責(zé)任。這些人格特質(zhì)雖然不是開展數(shù)智教學(xué)所獨有的，但卻是教師勝任數(shù)智教學(xué)工作所必需的。

表7 教師數(shù)智勝任力“相關(guān)人格特質(zhì)”域相關(guān)能力項整合結(jié)果

（二）教師數(shù)智勝任力初步模型

通過對以上二級指標(biāo)的擬定與分析，本文提出了教師數(shù)智勝任力的初步模型，包含5 個一級指標(biāo)要素和26 個二級指標(biāo)要素（具體如圖2所示）。

圖2 教師數(shù)智勝任力初步模型

五、教師數(shù)智勝任力模型指標(biāo)體系的完善

（一）修正過程

為進一步提升該模型的指導(dǎo)性與教學(xué)實踐的有效性，我們將模型的一級、二級指標(biāo)作為問卷題項，編制了《教師數(shù)智勝任力構(gòu)成要素專家咨詢問卷》，并在問卷中對各二級指標(biāo)進行了描述，采用德爾菲法征求對模型的修正意見。共有20 位從事教師教育和教育信息化等相關(guān)領(lǐng)域的教學(xué)和研究工作的專家，參與了模型修正的研究，其中19 位具有教授職稱，均為博士生導(dǎo)師；1 位專家具有副教授職稱，為碩士生導(dǎo)師。專家們對上述構(gòu)成要素及其描述，均提出了修改意見，意見整理見表8。

表8 專家意見統(tǒng)計表

根據(jù)專家們的修改意見，我們對原模型做了一些迭代和修正：第一，將一級指標(biāo)“數(shù)智意識及動機”改為“數(shù)智意識及觀念”，將“成就動機”增加為“相關(guān)人格特質(zhì)”的一個二級指標(biāo)；第二，將“數(shù)智融合意識”改為“數(shù)智技術(shù)認同”，并修改相關(guān)描述；第三，將“數(shù)智教育理念”改為“數(shù)智教學(xué)意識”，并調(diào)整相關(guān)描述；第四，刪除“數(shù)智融合知識”“數(shù)據(jù)化思維”和“合作”三個二級指標(biāo)，并將其內(nèi)容融入到其他相關(guān)二級指標(biāo)的描述中；第五，將“基于AI 的數(shù)據(jù)驅(qū)動”改為“數(shù)據(jù)決策技能”，并修改相關(guān)描述；第六，將“數(shù)智教學(xué)環(huán)境創(chuàng)設(shè)”改為“數(shù)智教學(xué)環(huán)境應(yīng)用”，并調(diào)整相應(yīng)描述；第七，將“數(shù)智教學(xué)資源開發(fā)”改為“數(shù)智教學(xué)資源整合”，并調(diào)整相應(yīng)描述；第八，在“相關(guān)人格特質(zhì)”中增加“樂觀”這一個二級指標(biāo)；第九，修改和完善“數(shù)智目標(biāo)追求”“數(shù)智教學(xué)知識”“數(shù)智技術(shù)技能”等二級指標(biāo)的描述。

最后，我們將修正后的教師數(shù)智勝任力模型編制成半開放式問卷，再次發(fā)放給上述專家征求修正意見。專家們認為，該模型的指標(biāo)要素能夠體現(xiàn)教師對數(shù)智教學(xué)與數(shù)智發(fā)展的勝任力要求，除個別指標(biāo)描述的措辭進行微調(diào)之外，不需要再做其他修改。

（二）修正結(jié)果

修正后的教師數(shù)智勝任力模型，如圖3所示。

圖3 教師數(shù)智勝任力修正模型

圖3 模型是圖2 初步模型的迭代，是專家思想和意見的集中表現(xiàn)。至此，本研究經(jīng)過多次的迭代和修正，使得教師數(shù)智勝任力模型更加合理、完整與科學(xué)。根據(jù)專家對指標(biāo)描述的意見，修正后的教師數(shù)智勝任力指標(biāo)體現(xiàn)，如表9所示。

表9 教師數(shù)智勝任力指標(biāo)體系

一級構(gòu)成要素二級構(gòu)成要素描述數(shù)智溝通與協(xié)作能有效運用數(shù)智社交平臺和軟件，與同事、專家、學(xué)生及家長等進行溝通與協(xié)作，能促進學(xué)生的數(shù)智溝通協(xié)作能力數(shù)智育人與賦能能借助數(shù)智技術(shù)開展多樣“五育”教育，培養(yǎng)學(xué)生的健全人格，能促進學(xué)生數(shù)智意識和數(shù)智能力的提高積極 對新興技術(shù)富有好奇心和激情，能積極主動地利用數(shù)智資源和工具促進教學(xué)自信 確信自己能勝任數(shù)智教學(xué)，并能依托數(shù)智技術(shù)提高教學(xué)效果相關(guān)人格特質(zhì)樂觀 對數(shù)智產(chǎn)品不熟悉或教學(xué)產(chǎn)生挫敗感時，能及時請教并調(diào)整，保持樂觀向上的心態(tài)責(zé)任 能參與校園智能化建設(shè)，并有運用數(shù)智技術(shù)創(chuàng)造社會福祉的責(zé)任感道德 主動遵守數(shù)智法律法規(guī)，保證教學(xué)數(shù)據(jù)安全，注重對學(xué)生倫理道德的監(jiān)管與引導(dǎo)成就動機 對自己在數(shù)智教學(xué)中有所成就具有強烈的動機，并能堅持不懈地努力

六、教師數(shù)智勝任力模型的應(yīng)用價值

（一）激發(fā)教師數(shù)智融合意識，踐行數(shù)據(jù)驅(qū)動教育決策

數(shù)智融合是教師數(shù)智勝任力的基石與靈魂。在數(shù)智時代，解決現(xiàn)實教育問題往往需要基于數(shù)據(jù)進行決策。由于教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)來自于整個教學(xué)活動，有橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)等方面，涉及對數(shù)據(jù)的采集、清洗、加工、計算等環(huán)節(jié)。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策需要依賴于大量的數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)可以提高數(shù)據(jù)決策的準(zhǔn)確度與可信度，在此過程中，教師的數(shù)據(jù)能力可以借助AI 得到增強?？梢?，教師只有具備數(shù)智融合意識，才能積極主動地提升自身數(shù)智勝任力，養(yǎng)成基于數(shù)據(jù)進行思考與行動的習(xí)慣，提高教育教學(xué)決策的科學(xué)性與針對性。

（二）提升教師數(shù)智技能，實現(xiàn)人機協(xié)同育人

人機協(xié)同的前提和基礎(chǔ)是對數(shù)智技術(shù)的理解以及對其熟練的掌握和應(yīng)用，而教師數(shù)智勝任力模型同樣以“數(shù)智知識與技能”為基礎(chǔ)，只有不斷提升教師的數(shù)智技術(shù)技能，才能早日實現(xiàn)人機協(xié)同育人。人機協(xié)同育人的基本原則是優(yōu)勢互補，即適合機器做的事由機器做，適合人類做的事由人類做，適合人機合作的事由人和機器一起來做（祝智庭，等，2020），人機在有序的分工協(xié)作中，有效促進學(xué)生的成長與發(fā)展。在人機協(xié)同育人模式中，人類教師和機器教師分工不同，AI 教師主要負責(zé)“教書”，人類教師主要負責(zé)“育人”。AI 教師通過自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)生成個性化教案，節(jié)省人類教師備課的時間與精力；通過智能語音、計算機視覺、自然語音處理等技術(shù)，提供適合每個學(xué)生的個性化課程；通過表情識別、人臉檢測、姿態(tài)識別等分析學(xué)生上課情況，提升教學(xué)效率，使人類教師更加專注于對學(xué)生的針對性輔導(dǎo)和個別性關(guān)懷；通過拍照搜題、習(xí)題個性化推送、智能測評、作業(yè)智能批改、個性化答疑等，提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)效率。而人類教師要把握住“育人”的教育本質(zhì)，引導(dǎo)學(xué)生解決真實問題，帶領(lǐng)學(xué)生進行創(chuàng)造性學(xué)習(xí)等，培養(yǎng)學(xué)生的問題探究、人際交往等能力。教師除了做信息資源的整合者、課程教學(xué)的設(shè)計者、個性化教育的實現(xiàn)者外；更重要的是對學(xué)生進行情感的教育與培養(yǎng)，做學(xué)生心靈的呵護者、思想的引領(lǐng)者、健全人格的塑造者及健康生活的指導(dǎo)者。最終，人機協(xié)同共育，讓每一個學(xué)生都能成長為身心融為一體的完整人（李芒，等，2020），這是教師數(shù)智勝任力模型的終極價值追求。

（三）鍛煉師生的高階數(shù)智思維，助力數(shù)智應(yīng)用

在數(shù)智技術(shù)急速發(fā)展的時代，知識的獲取和構(gòu)建就如哈佛大學(xué)霍華德·加德納（Howard，et al.，2015）所說的，每一個人都是自己知識的創(chuàng)建者。各種新知識的不斷涌現(xiàn)，使得教師發(fā)展和學(xué)生成長之間的“時差”越來越短（馮大鳴，2007）。這就要求教師不再只是充當(dāng)知識的載體，而要成為學(xué)生能力發(fā)展的塑造者。教師助力學(xué)生發(fā)展能力，首先自己要具備相應(yīng)的能力。知識是前提和基礎(chǔ)，思維是知識的高級階段，是知識的升華，而能力是運用思維解決實際問題的體現(xiàn)。教師數(shù)智勝任力模型將“高階數(shù)智思維能力”作為數(shù)智知識技能轉(zhuǎn)換為數(shù)智應(yīng)用能力的中間環(huán)節(jié)，教師的數(shù)智思維水平的高低，直接決定了教師的數(shù)智教學(xué)應(yīng)用能力之優(yōu)劣。具有高階數(shù)智思維能力的教師會與AI 及學(xué)生深度合作，形成一個深度教與學(xué)的共同體，并依托網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺，進行線上線下、課內(nèi)課外、校內(nèi)校外深度的交流和互動（陳鵬，2020）。共同發(fā)現(xiàn)、分析、解決問題，并組織學(xué)生參與、扮演、模擬、演講、創(chuàng)作等，在數(shù)智應(yīng)用過程中不斷提升教師的數(shù)智教學(xué)能力和學(xué)生的數(shù)智學(xué)習(xí)能力。

（四）促進教師開展數(shù)智教學(xué)實踐，全面提高教學(xué)質(zhì)量

教師數(shù)智勝任力的核心與最終落腳點，在于數(shù)智技術(shù)在教育教學(xué)中的有效應(yīng)用。比如，教師通過VR/AR/MR 技術(shù)，為學(xué)生帶來超清晰、超流暢、超穩(wěn)定的360 度立體畫面，可以實現(xiàn)視、聽、觸、嗅、味五官感知的解放，使學(xué)生不用跨出校門即可享受自然景觀、博物館、動物園等的全息盛宴；允許學(xué)生在感官沉浸的環(huán)境中，與特定對象進行充分交互，幫助學(xué)生聯(lián)系現(xiàn)實場景，實現(xiàn)虛實融合。教師可利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，動態(tài)化識別學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格、認知水平、學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)文化等個性化特征，進行學(xué)習(xí)資源和路徑的個性化推薦，為學(xué)生提供適切的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)。教師還可以依托多模態(tài)學(xué)習(xí)分析技術(shù)，收集學(xué)生在各類網(wǎng)絡(luò)平臺上的日志數(shù)據(jù)，并運用機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進行處理分析，從而形成對學(xué)生立體、多元與動態(tài)的評價。通過以上數(shù)智教學(xué)的實施，能極大地發(fā)揮數(shù)智技術(shù)的優(yōu)勢；教師則能突破自身的局限或短板，借勢全面提高教育教學(xué)質(zhì)量。

七、結(jié)語

在技術(shù)日新月異的數(shù)智時代，教育的高質(zhì)量與創(chuàng)新發(fā)展，必須以大數(shù)據(jù)和AI 技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用為核心內(nèi)容和主要路徑。本文從數(shù)智融合的視角，基于勝任力理論，依托學(xué)者們對教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)/勝任力和人工智能素養(yǎng)/勝任力的已有研究成果，順應(yīng)從素養(yǎng)到勝任力這一發(fā)展趨勢，將數(shù)據(jù)勝任力和人工智能勝任力融合，從而提出教師數(shù)智勝任力模型。該模型以數(shù)智意識及觀念為前提，以數(shù)智知識與技能為基礎(chǔ)，以高階數(shù)智思維能力為關(guān)鍵，以數(shù)智教學(xué)應(yīng)用能力為核心，以相關(guān)人格特質(zhì)為保障，構(gòu)成一個相輔相成、相互影響與支持的動態(tài)系統(tǒng)。

隨著教育教學(xué)信息化、數(shù)智化的加快，這一模型可為數(shù)智時代教師專業(yè)發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)的修訂、教師培訓(xùn)課程和活動的設(shè)計與開展、教師評價工具的開發(fā)等，提供一些有益參考。當(dāng)然，教師的數(shù)智化實踐是一項復(fù)雜多變的系統(tǒng)工程，教師數(shù)智勝任力模型還要隨著時代發(fā)展的要求與教學(xué)改革的深化不斷完善。本文所構(gòu)建的模型還是初步的，未來需要在各類學(xué)校中進行實踐性檢驗、修正，從而更好地促進智能時代教育教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展與教師綜合素養(yǎng)的提升。