摘" "要：教育數(shù)字化轉型是推動教育高質量可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)實需求，在教育教學改革過程中，提升教師數(shù)字能力是職業(yè)教育數(shù)字化轉型的關鍵環(huán)節(jié)之一?；谑S度職業(yè)教育教師數(shù)字能力測量量表，結合教師數(shù)字技術應用和個人信息設計了包括67個項目的教師數(shù)字能力調查問卷。采用描述性統(tǒng)計分析、Mann-Whitney U檢驗和Kruskal-Wallis H檢驗及其相關分析等方法，對教師數(shù)字能力的現(xiàn)狀、群體間差異性，以及教師數(shù)字能力與教師個人特征屬性之間的相關性進行分析。數(shù)據(jù)分析結果顯示，當前職業(yè)院校教師數(shù)字能力整體水平向好發(fā)展，但教師數(shù)字能力各維度之間、不同數(shù)字技術應用能力之間的發(fā)展不均衡。且不同群體間教師數(shù)字能力具有一定的差異性，主要體現(xiàn)在教師的學歷層次、專業(yè)背景等方面。最后，基于認知負荷理論、學習共同體理論等，提出降低數(shù)字技術技能學習認知負荷、搭建教師數(shù)字能力虛擬學習共同體，以及構建學校數(shù)字能力發(fā)展支持服務體系等教師數(shù)字能力提升路徑。

關鍵詞：數(shù)字化轉型;職業(yè)教育;教師數(shù)字能力;認知負荷;專業(yè)學習共同體

中圖分類號：G434;G71" " " 文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-8454（2025）02-0119-10

當前，職業(yè)教育已經進入數(shù)字化轉型階段。教育數(shù)字化轉型的首要踐行者就是教師，而且是具備數(shù)字素養(yǎng)，具有人機互動、人機協(xié)同能力的教師，[1]根據(jù)職業(yè)教育發(fā)展的現(xiàn)實情況和高質量發(fā)展的迫切要求，大力提升教師數(shù)字能力，制訂教師數(shù)字能力提升計劃十分必要。因此，切實了解職業(yè)教育教師數(shù)字能力現(xiàn)狀是制訂教師數(shù)字能力提升計劃、促進教師專業(yè)化可持續(xù)發(fā)展的必要前提。

一、職業(yè)教育教師數(shù)字能力調研工具與樣本

（一）教師數(shù)字能力調查工具與設計

教師數(shù)字能力調查問卷主要由教師數(shù)字能力現(xiàn)狀、數(shù)字技術應用以及個人信息三部分組成，共67個項目，問卷整體信度Cronbach’a系數(shù)為0.983，說明整個問卷具有良好的信度。

問卷第一部分是教師數(shù)字能力現(xiàn)狀。為了盡可能反映職業(yè)技術教育教師數(shù)字能力及其特殊性，研究采用相關學者在2022年所開發(fā)的職業(yè)教育教師數(shù)字能力測量量表。[2]該量表在歐盟DigCompedu2.0教師數(shù)字能力量表基礎上加上職業(yè)教育特色進行設計，共包括交流與合作、專業(yè)發(fā)展、數(shù)據(jù)保護、數(shù)字資源選擇、數(shù)字資源創(chuàng)造、教與學、評價、學生賦能、媒體教育、學習者數(shù)字能力等10個維度，如表 1所示，共52個測量項目。量表采用李克特5級量表進行設置，從非常不同意1到非常同意5。其中10個能力維度的信度最小值為a=0.792，最大值為a=0.968。

問卷第二部分是教師數(shù)字技術應用情況。當前，數(shù)字技術發(fā)展迅速，AIGC技術突現(xiàn)，加上傳統(tǒng)信息技術的教學應用實踐，數(shù)字技術賦能職業(yè)教育發(fā)展，促進教師教學結果和學生學習效果提升的能力顯著增強。研究將數(shù)字技術分為常規(guī)數(shù)字技術和新興數(shù)字技術兩大類，從傳統(tǒng)的Office辦公軟件、混合式教學平臺到基于AIGC技術的ChatGPT/ChatDOC等人工智能教育平臺，共計11種數(shù)字技術，從技術應用頻率角度調研教師的數(shù)字技術應用能力現(xiàn)狀，項目采用李克特5級量表。

問卷第三部分是教師相關基本信息。問卷設計了性別、年齡、專業(yè)、學歷等人口統(tǒng)計學基本信息題目共4項，以調查不同群體之間教師數(shù)字能力的差異性，以及教師這些個人屬性是否影響教師數(shù)字能力的發(fā)展。

（二）調查樣本與分析

研究面向區(qū)域高職院校教師，通過在線的方式發(fā)放調研問卷。共回收問卷387份，通過作答時間、作答題目分析等進行篩選，共獲得有效問卷374份。從分布上看，教師群體中女性教師多于男性教師，占比為55.5%;在年齡方面，31-50歲的中青年教師最多，占比為67.3%;在專業(yè)分布方面，以理工科專業(yè)為主，占43.97%，其次是文科類專業(yè)，占20.1%;在學歷結構方面，碩士研究生占比最高，為49.05%。

二、職業(yè)教育教師數(shù)字能力現(xiàn)狀與分析

（一）教師數(shù)字能力發(fā)展現(xiàn)狀

1.教師數(shù)字能力總體概況

從教師數(shù)字能力10個維度上看，除媒體教育（Media Education）外，其他數(shù)字能力維度均值都在4.00及以上，教師對其所具有的相應能力的認同情況介于贊同與非常贊同之間，表明職業(yè)教育教師數(shù)字能力發(fā)展整體較好，如表2所示。其中，最為突出的數(shù)字能力維度是教師的數(shù)據(jù)保護能力，相對較低的是媒體教育、學習者數(shù)字能力、數(shù)字資源創(chuàng)造能力、評價能力等。

2.教師數(shù)字技術應用情況

在數(shù)字技術應用上，教師的實際表現(xiàn)要弱于教師各維度數(shù)字能力。所列出的11種數(shù)字技術被使用的頻率均值僅為3.64，介于一般與頻繁之間，低于教師各維度數(shù)字能力4.00以上的均值。從教師數(shù)字技術應用頻率（見表3）可以看出，常規(guī)數(shù)字技術使用頻率要高于新興數(shù)字技術。

職業(yè)教育側重于技術教育，真實場景賦能實踐教學是學生專業(yè)技能、職業(yè)素養(yǎng)發(fā)展與實踐的關鍵學習環(huán)境。受限于經費、場地、技術要素等條件，通過虛擬仿真技術模擬企業(yè)真實生產場景成為解決問題的關鍵，如VR/AR/MR等技術。但調研結果顯示在實際教學中，教師很少或者基本上沒有使用此類數(shù)字技術，其使用頻率在所有數(shù)字技術中排名倒數(shù)第一。

以ChatGPT為代表的生成式人工智能對教育帶來重大影響，賦能教學、學習與育人，[3]推動教育數(shù)字化轉型，有助于促進個性化學習和互動教學等，[4]為深入人工智能教育應用和人機協(xié)同創(chuàng)新學習提供有效、高效的學習支持工具。如專注于文本內容生成的ChatGPT、文心一言等，文章內容解析的ChatDOC等，以及圖片內容生成的Midjourney、視頻內容生成的Sora等。數(shù)據(jù)調研結果顯示，教師在實際教學中使用ChatGPT/ChatDOC等人工智能教育平臺的頻率均值為3.09，僅高于VR/AR/MR等技術，如表3所示。

3.教師各維度數(shù)字能力具體情況

根據(jù)教師數(shù)字能力維度特點和主要內涵，研究將相關學者提出的職業(yè)教育教師數(shù)字能力框架分為三個能力類型，分別是教師基本數(shù)字能力（包括交流與合作、專業(yè)發(fā)展、數(shù)據(jù)保護）、教師數(shù)字教學能力（包括數(shù)字資源選擇、數(shù)字資源創(chuàng)造、教與學、評價），以及教師賦能學生數(shù)字能力發(fā)展的能力（包括學生賦能、媒體教育以及學習者數(shù)字能力）。[2]由表2可以看出，教師基本數(shù)字能力發(fā)展得最好，教師數(shù)字教學能力次之，發(fā)展相對較弱的是教師賦能學生數(shù)字能力發(fā)展的能力。

教師基本數(shù)字能力中，交流與合作能力發(fā)展情況較好，教師對自己能夠應用數(shù)字技術與學習者、同事，以及校外同行、企業(yè)人員進行交流與合作的認同感均超過4.00。在專業(yè)發(fā)展方面，教師能夠在教學過程中積極發(fā)展使用數(shù)字技術的技能，相較于通過傳統(tǒng)方法參加數(shù)字技術的培訓（3.89），更傾向于通過數(shù)字技術參與MOOC、網站與在線課程等培訓（4.19）。此外，數(shù)據(jù)顯示教師數(shù)據(jù)保護能力是教師各維度數(shù)字能力中發(fā)展得最好的（4.23），彰顯數(shù)字時代教師對數(shù)字安全和數(shù)字隱私的關注。隨著數(shù)字技術的廣泛深入應用，每個人在不同網絡中擁有不同的數(shù)字身份，而有效保證自己數(shù)字身份的安全、保護他人數(shù)據(jù)安全與隱私在數(shù)字時代是極為重要的。

教師數(shù)字資源選擇能力是教師數(shù)字教學能力中發(fā)展得最好的，均值達到4.18，調研顯示教師能夠利用網絡去發(fā)現(xiàn)和選擇不同的數(shù)字資源（4.26）;采用不同的檢索策略去尋找和目標相關的數(shù)字資源（4.21）;并根據(jù)相關標準評價數(shù)字資源，包括質量、可信度、來源的權威性等（4.05）。相對于教師數(shù)字資源選擇能力，教師的數(shù)字資源創(chuàng)造能力相對較弱，均值僅為4.01，其中讓學習者參與數(shù)字學習資源創(chuàng)建、與同事合作創(chuàng)建數(shù)字資源的能力不高，均低于4.00。

數(shù)字化的教與學能力是教師數(shù)字能力的核心維度，也是教師數(shù)字能力區(qū)別于其他群體數(shù)字能力的顯著特征之一，如表4所示。問卷采用9個項目來調查教師數(shù)字技術支持的教與學能力發(fā)展情況，數(shù)據(jù)顯示其能力認同度均值為4.07。在數(shù)字技術支持的教與學中，教師會積極仔細思考如何、何時，以及為什么在課堂上使用數(shù)字技術，確保它們對學習過程有益（4.25）;并在教學中使用交互式數(shù)字工具和資源，如問題、交互式練習等（4.20）。但在協(xié)作環(huán)境中開展協(xié)作式教學、創(chuàng)新教學策略、調節(jié)學習者活動、促進不同學習場所之間聯(lián)系等方面的表現(xiàn)要弱于教學過程中數(shù)字工具的使用。尤其在利用數(shù)字技術來促進理論與實踐、抽象與具體、一般與特殊之間的聯(lián)系上表現(xiàn)較為一般。

有效的評價與反饋能夠促進學生認知的深入，支持教師動態(tài)調整、優(yōu)化教學過程。在教師數(shù)字化評價方面，問卷采用5個項目來評價教師的評價與反饋中的數(shù)字能力，其均值為4.01，且各項目較為均衡，教師在“采用數(shù)字評估工具監(jiān)控學習者的進度，并利用數(shù)字工具來支持形成性和總結性評價，為學生提供有效的反饋”上認同感均較高。

學習者賦能、媒體教育以及學習者數(shù)字能力，是教師在教學過程中利用數(shù)字技術賦能學生數(shù)字化成長與發(fā)展、培養(yǎng)學生數(shù)字能力的能力維度。數(shù)據(jù)顯示，這三個能力維度在教師數(shù)字能力中相對較弱，尤其是媒體教育能力，是教師數(shù)字能力10大維度中教師認同度唯一低于4.00的。教師在“利用數(shù)字技術設計和實施量身定制的教學干預措施，支持學生自主學習”“教學習者評估在線信息可靠性的標準和策略”“教學習者根據(jù)環(huán)境和目的創(chuàng)建、調整和管理他們的數(shù)字身份”“使用技術來支持學習者開發(fā)他們的學習和績效文檔”“要求學習者使用數(shù)字工具與外部受眾進行溝通和協(xié)作，特別是與公司的培訓師、技術人員，來準備可交付成果”“要求學習者使用數(shù)字技術來告訴他們的專業(yè)實踐”的認同度均值低于4.00，如表5所示。

（二）教師數(shù)字能力的差異性

研究通過差異性檢驗進一步探究教師數(shù)字能力、10個維度數(shù)字能力，以及教師性別、年齡、學歷背景、專業(yè)背景之間的表現(xiàn)是否存在差異性。對教師數(shù)字能力按照性別、年齡、學歷背景、專業(yè)背景分別進行柯爾莫哥洛夫—斯米爾諾夫（K-S）正態(tài)性檢驗以及直方圖可視化分析。結果顯示，男教師與女教師兩組數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，因此采用兩樣本Mann-Whitney U檢驗;不同年齡階段的五組數(shù)據(jù)，不同學歷層次的四組數(shù)據(jù)，以及不同專業(yè)背景的公共基礎課、理工科專業(yè)、藝術類專業(yè)等五組數(shù)據(jù)，不服從正態(tài)分布，因此采用非參數(shù)檢驗中的多獨立樣本秩和檢驗，即Kruskal-Wallis H檢驗。

其中，Mann-Whitney U檢驗結果顯示，男教師組數(shù)字能力均值中位數(shù)為4.11（3.73， 4.60），女教師組的中位數(shù)為4.03（3.71， 4.61），兩組教師數(shù)字能力不存在統(tǒng)計差異（Z=1.256， p=0.209gt;0.05），如表6所示。

Kruskal-Wallis H檢驗結果顯示，不同年齡階段教師之間的數(shù)字能力也無顯著性差異（H=1.633， p=0.803gt;0.05），如表7所示。

Kruskal-Wallis H檢驗結果顯示，不同學歷層次教師之間的數(shù)字能力存在顯著性差異（H=9.517， p=0.023lt;0.05），如表8所示。

Bonferroni多重均數(shù)比較結果顯示，本科學歷教師與博士學歷教師的數(shù)字能力具有顯著性差異（p=0.050），其他各組之間的數(shù)字能力無顯著性差異，如表9所示。

此外，Kruskal-Wallis H檢驗結果顯示，不同專業(yè)背景教師之間的數(shù)字能力也存在顯著性差異（H=15.127， p=0.010lt;0.05）。Bonferroni多重均數(shù)比較結果顯示，醫(yī)學藥學專業(yè)背景教師與理工科專業(yè)學歷教師的數(shù)字能力有顯著性差異（p=0.034），其他各組之間的數(shù)字能力無顯著性差異。

在教師數(shù)字能力各維度上，研究進一步采用多獨立樣本Kruskal-Wallis H檢驗在教師性別、年齡，以及專業(yè)和學歷背景方面進行差異性檢驗。結果顯示，教師各維度數(shù)字能力在教師性別和年齡上均沒有顯著性差異。在教師學歷層次上，教師的交流與溝通能力（p=0.006）、專業(yè)發(fā)展（p=0.014）、數(shù)據(jù)資源選擇（p=0.020）、學生賦能（p=0.020）、學生數(shù)字能力發(fā)展（p=0.009）存在顯著性差異。在教師專業(yè)背景上，教師的數(shù)字資源創(chuàng)新（p=0.003）、教與學（p=0.009）、評價（p=0.004）、學生賦能（p=0.007）、媒體教育（p=0.005）以及學生數(shù)字能力發(fā)展（p=0.005），均存在顯著性差異。

此外，教師的常規(guī)數(shù)字技術應用能力和新興數(shù)字技術應用能力在教師性別、年齡上沒有顯著性差異。但是在專業(yè)背景和學歷層次上，具有顯著性差異，如本科學歷教師與碩士、博士學歷教師在常規(guī)數(shù)字技術應用能力上存在顯著性差異（plt;0.001）。

（三）教師數(shù)字能力相關關系分析

研究采用相關分析探究職業(yè)教育教師數(shù)字能力與年齡、性別、專業(yè)背景、學歷層次之間的相關性，以及教師各維度數(shù)字能力與以上四要素、教師數(shù)字能力整體之間的相關性，如表 10所示。

相關分析結果顯示，教師數(shù)字能力（TDCA）與教師的學歷層次（EDU）、教師各維度的數(shù)字能力、教師數(shù)字技術應用能力（SK1、SK2）呈顯著的正相關性，而與教師的年齡（AGE）、性別（GENDER）、專業(yè)背景（PRF）沒有顯著相關性。此外，教師各維度數(shù)字能力之間也呈現(xiàn)顯著的正相關性。

（四）職業(yè)教育教師數(shù)字能力現(xiàn)狀分析

1.教師數(shù)字能力整體水平向好發(fā)展

如表2所示，教師數(shù)字能力除媒體教育（3.99）外，教師對其他維度數(shù)字能力的認同度均在4.00以上，表明職業(yè)教育教師的數(shù)字能力整體水平向好發(fā)展，教師自身對其數(shù)字能力的發(fā)展較為樂觀。當然，研究采用問卷調研的方式對教師數(shù)字能力進行評估，其本身主觀性較強，教師對其數(shù)字能力的回應很大程度上依賴于教師數(shù)字能力自我效能感。但與此同時，問卷數(shù)據(jù)分析顯示教師對數(shù)字能力的認同度和在實際教學中對各類數(shù)字技術的應用頻率之間存在一定的差距，驗證了教師在技術素養(yǎng)水平與技術使用要求上的不匹配性。[5]

2.教師數(shù)字能力存在發(fā)展不均衡的問題

教育數(shù)字化轉型中，存在教師數(shù)字能力發(fā)展不均衡的問題，[1]研究的調研數(shù)據(jù)分析結果對此進行了一定的驗證。職業(yè)教育教師數(shù)字能力發(fā)展不均衡主要體現(xiàn)在兩個方面：一是教師各維度數(shù)字能力發(fā)展的不均衡。數(shù)據(jù)顯示在教師數(shù)字能力中，教師基本數(shù)字能力發(fā)展得最好，主要包括交流與合作、專業(yè)發(fā)展、數(shù)據(jù)保護等，其中數(shù)據(jù)保護又是教師各維度數(shù)字能力中能力最高的。而賦能學習者數(shù)字能力發(fā)展的能力相對較弱，主要包括學生賦能、媒體教育以及學習者數(shù)字能力，其中媒體教育又是能力最弱的。二是教師數(shù)字技術應用能力發(fā)展不均衡。職業(yè)教育教師對常規(guī)性、基礎性數(shù)字技術的使用情況較好，頻率較高。但是對技術要求較高的虛擬現(xiàn)實技術、AIGC教育平臺等新興數(shù)字技術的使用頻率較低。原因：①部分新興數(shù)字技術成本較高，如虛擬/增強現(xiàn)實設備價格比較高昂，難以實現(xiàn)“一對一”的虛擬現(xiàn)實教學，導致教師在實際教學中較少采用。②部分新興數(shù)字技術的學習和使用對于教師來說具有較大的認知負荷，需要具備相應的知識和技術能力水平，如AIGC技術的應用需要教師掌握人機對話的技巧，以及使用的策略和價值尺度等。

3.教師數(shù)字能力存在群體間差異性

許多理論與實證研究認為，教師的數(shù)字能力與教師的個人特征有相關關系，并且教師數(shù)字能力存在群體間差異，如不同性別、年齡、學歷，以及專業(yè)背景、職稱等教師群體間數(shù)字能力存在不同。[6]研究的數(shù)據(jù)分析結果，在某些個人特征上驗證了教師數(shù)字能力的群體間差異，例如，教師數(shù)字能力在教師的學歷層次（p=0.023）和專業(yè)背景（p=0.010）上存在顯著性差異，而在教師年齡和性別之間沒有呈現(xiàn)出顯著性差異。且在教師數(shù)字技術應用能力上，呈現(xiàn)出相似的差異性。

三、職業(yè)教育教師數(shù)字能力提升路徑

（一）降低新興數(shù)字技術技能學習的認知負荷

以ChatGPT為代表的AIGC等新興數(shù)字技術將會給高等教育帶來創(chuàng)新性的變革，人機協(xié)同的學習方式將成為主流的學習方式之一，借助AIGC技術開展教學，也將成為職業(yè)教育教師必備的能力之一。然而，新興技術在教育教學上的創(chuàng)新應用也為教師帶來技術技能習得與應用上的認知負荷。例如，在AIGC技術的教學應用與實踐中，與AIGC對話、提問是基于AIGC開展教學的基本形式，其中核心在于問學?；贏IGC的智慧問學是對話式學習的高階形態(tài)，需要教師掌握對話的理念原則、提問策略、問題涉及、具體流程、對話類型等。[7]同時，需要教師具備高階思維能力，懷揣批判、質疑、反思的心態(tài)，不斷發(fā)現(xiàn)問題、驗證假設、解決問題。[8]對AIGC技術不加限制地應用還有可能剝奪學生的有效認知過程，需要教師掌握AIGC應用于教學實踐的尺度和價值。教師對數(shù)字技術的態(tài)度往往受其心態(tài)和認知的影響，且人的技術使用習慣很難在短期內改變，教師在理解技術和教育的關系時，甚至會演化出“技術恐懼”“技術疏離”等價值認知異化。[9]所以，要從根本上解決教師在數(shù)字技術應用上的畏難心理，以及想用而又經常無助的現(xiàn)實情況，切實將數(shù)字技術融入教育教學的各環(huán)節(jié)。

約翰·斯威勒（John Sweller）認為人的認知是一種資源消耗，人學習知識和解決問題需要進行認知加工從而消耗認知資源，其稱之為認知負荷，[10]包括內在認知負荷、外在認知負荷和關聯(lián)認知負荷。[11]較低的認知負荷有助于認知技能的獲得，[12]為了促進有效學習的發(fā)生，在學習過程中應盡可能減少外部認知負荷，增加關聯(lián)認知負荷，并且使總的認知負荷不超出學習者個體的承受能力。對于教師高階教育數(shù)字技術的學習及應用來說，應該通過降低外部認知負荷從而促進教師數(shù)字能力的提升。學校和培訓單位在開展教師數(shù)字能力培訓、培養(yǎng)過程中，應當有效應用約翰·斯威勒認知負荷效應理論，指引教師數(shù)字技術的學習;在培訓過程中通過部分任務策略將數(shù)字技術的學習任務依次呈現(xiàn)，最后呈現(xiàn)整體任務目標，有利于教師圖式的形成;基于注意力分散效應，結構化、顆粒化、多模態(tài)的開發(fā)覆蓋多種數(shù)字技術的在線課程體系，有效整合微課、案例、操作技術等學習材料，實現(xiàn)學習材料的有序、統(tǒng)一組織與呈現(xiàn)，降低學習材料分散帶來的認知負荷。此外，有效的指導設計能夠改善工作記憶的效率，考慮教師能力和背景知識的指導設計能夠降低認知負荷并改善長時間的有意義學習。[13]

（二）搭建教師數(shù)字能力虛擬專業(yè)學習共同體

隨著教師專業(yè)化發(fā)展研究與實踐的深入，教師專業(yè)學習共同體（Professional Learning Community， PLC）被逐漸認為是促進教師發(fā)展的有效途徑和重要手段。[14]PLC可以理解為“教師群體圍繞學生學習或教師發(fā)展的共同目標展開的集體合作活動”，主要受共同目標、合作活動、關注學生學習、分享實踐、反思對話等影響。從PLC的理念上看，教師數(shù)字能力作為職業(yè)院校教師專業(yè)化發(fā)展共同目標之一，通過構建數(shù)字能力專業(yè)學習共同體，可以有效推動教師數(shù)字能力協(xié)同發(fā)展。

與此同時，隨著網絡技術、數(shù)字技術的發(fā)展，以及教師專業(yè)發(fā)展理論的深入，基于網絡的混合式研修、虛擬教研室等形成的網絡專業(yè)學習共同體，以及虛擬專業(yè)學習共同體等成為教師專業(yè)學習共同體的新范式。網絡和虛擬PLC為教師數(shù)字能力學習共同體的搭建提供全新途徑，在助力教師跨時空協(xié)同教研的同時，為教師數(shù)字能力的發(fā)展提供新通道。教師可以借助網絡學習空間和虛擬教研室等平臺，尋找同學科、同專業(yè)、相同能力背景的教師，跨時空組建數(shù)字能力學習共同體。在實踐中，2022年由華南師范大學牽頭的“教師智能教育素養(yǎng)虛擬教研室”獲教育部批準立項為第二批虛擬教研室建設單位。教研室聯(lián)合全國東中西10余所高校和教育信息化企事業(yè)單位，面向智能時代的教師高質量發(fā)展要求，聚焦教師的智能教育素養(yǎng)開展理論內涵研究、資源建設研究、培養(yǎng)途徑研究和效果評價研究，通過校際協(xié)同、產教協(xié)同和多樣化的虛擬教研途徑，助力提升師范生、各類大中小學校在職教師將人工智能與教育教學深度融合的能力。

（三）構建學校教師數(shù)字能力支持服務體系

一是學校要制定教師數(shù)字能力發(fā)展的激勵與考核制度，規(guī)范學校教師數(shù)字能力標準、階段性發(fā)展目標和有組織的培訓方案，從激勵和考核措施上引導、督促、鼓勵教師數(shù)字能力的提升?？梢钥紤]將教師數(shù)字化教學能力相關比賽納入績效獎勵、職稱評審的傾斜范圍;制定“傳—幫—帶”的數(shù)字能力提升方案，形成教師數(shù)字能力齊心發(fā)展的濃厚氛圍;開展教師數(shù)字能力認證。聯(lián)合國教科文組織高等教育創(chuàng)新中心國際網絡教育學院（IIOE）2023年發(fā)布高等教育教師數(shù)字能力微證書項目，[15]旨在通過基于IIOE網絡的認證式培訓，賦能高校教學人員面向未來的數(shù)字化專業(yè)能力發(fā)展。二是以學校的數(shù)字化改革與轉型推動教師數(shù)字能力的提升。教師數(shù)字能力是學校數(shù)字化轉型成功與否的關鍵，而學校數(shù)字化轉型則為教師數(shù)字能力的提升與可持續(xù)發(fā)展提供環(huán)境與條件。目前，高校數(shù)字化教學環(huán)境和技術支撐仍有待完善，[16]高職院校推動學校的數(shù)字化改革進程，需要根據(jù)辦學定位和育人特色，以數(shù)據(jù)流和應用場景帶動應用匯集，基于數(shù)據(jù)中臺打造智慧校園，建設特色鮮明、適應性高的數(shù)字化教與學環(huán)境。從日常的教與學工作上，引導教師使用數(shù)字化平臺與應用，潛移默化中提升教師的數(shù)字素養(yǎng)?；趯W校定位與特色，挖掘學校專業(yè)共性，圍繞學校主干專業(yè)集群，搭建具有高度適應性的數(shù)字化實踐平臺，如面向建筑與制造類專業(yè)，建設以VR/AR為核心的虛擬仿真實訓系統(tǒng);面向計算機、人文社科等專業(yè)，搭建基于AIGC的人機協(xié)同的學習環(huán)境，充分發(fā)揮AI在支持學生自主學習方面的優(yōu)勢。三是開發(fā)優(yōu)質的教師數(shù)字能力發(fā)展支持課程。學校要聚焦教師數(shù)字能力，聯(lián)合行業(yè)企業(yè)龍頭、教育數(shù)字化典型企業(yè)，圍繞專業(yè)數(shù)字技術的典型應用場景，協(xié)同開發(fā)適合本校教師的數(shù)字能力支持課程，以服務教師的數(shù)字化發(fā)展。

參考文獻：

[1]袁振國.教育數(shù)字化轉型：轉什么，怎么轉[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（3）：1-11.

[2]CATTANEO A A P， ANTONIETTI C， RAUSEO M. How digitalised are vocational teachers？ Assessing digital competence in vocational education and looking at its underlying factors[J]. Computers amp; Education， 2022，176：104358.

[3]楊宗凱，王俊，吳砥，等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：26-35.

[4]BAIDOO-ANU D， ANSAH L O. Education in the era of generative Artificial Intelligence （AI）： understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning[J]. Journal of AI， 2023，7（1）：52-62.

[5]王佑鎂，王海潔，王旦，等.ChatGPT賦能職業(yè)教育數(shù)字化轉型的多重角色與實踐路徑[J].電化教育研究，2024，45（1）：76-83.

[6]韓錫斌，葛文雙.中國高校教師信息化教學能力調查研究[J].中國高教研究，2018（7）：53-59.

[7]戴嶺，趙曉偉，祝智庭.智慧問學：基于ChatGPT的對話式學習新模式[J].開放教育研究，2023，29（6）：42-51，111.

[8]吳軍其，吳飛燕，文思嬌，等.ChatGPT賦能教師專業(yè)發(fā)展：機遇、挑戰(zhàn)和路徑[J].中國電化教育，2023（5）：15-23，33.

[9]郝祥軍，顧小清.何以理性預見未來教育：未來研究方法的啟示[J].現(xiàn)代教育技術，2021，31（8）：5-14.

[10]JOHN SWELLER. Cognitive load during problem solving： effects on learning[J]. Cognitive Science， 1988，12（2）：257-285.

[11]JOHN SWELLER. Element interactivity and intrinsic， extraneous， and germane cognitive load[J]. Educational Psychology Review， 2010，22（2）：123-138.

[12]辛自強，林崇德.認知負荷與認知技能和圖式獲得的關系及其教學意義[J].華東師范大學學報（教育科學版），2002（4）：55-60，77.

[13]MULLINS K. IDEA model from theory to practice： integrating information literacy in academic courses[J]. The Journal of Academic Librarianship， 2016，42（1）：55-64.

[14]VESCIO V， ROSS D， ADAMS A. A review of research on the impact of professional learning communities on teaching practice and student learning[J]. Teaching and Teacher Education， 2008，24（1）：80-91.

[15]聯(lián)合國教科文組織高等教育創(chuàng)新中心.創(chuàng)新中心召開IIOE高等教育教師微證書暨先鋒獎發(fā)布會[EB/OL].（2023-07-04）[2024-06-01].https：//www.ichei.org/dist/index.html#/FocusNewsDetail？id=1503.

[16]吳龍凱，張珊，黃啟御，等.我國高校教師數(shù)字技能研究圖景、趨勢與展望[J].中國教育信息化，2024，30（8）：73-83.

Status and Development Path of Teachers’ Digital Competence in Vocational Education

Bin XIE1，2

（1.Office of Academic Affairs， Dongguan Polytechnic， Dongguan 523808， Guangdong;

2.School of Education， City University of Macau， Macau 999078）

Abstract： The digital transformation of education is a realistic need to promote high-quality and sustainable development of education. In the process of educational and pedagogical reform， improving teachers’ digital competence is one of the key aspects of digital transformation in vocational education. Based on the ten-dimensional Vocational Education teachers’ digital competence measurement scale， the teachers’ digital competence questionnaire including 67 items was designed with teachers’ digital technology applications and personal information. The study used descriptive statistical analysis， Mann-Whitney U-test and Kruskal-Wallis H-test， and correlation analysis to analyze the status， the difference of teachers’ digital competence， and the correlation between teachers’ digital competence and personal characteristic attributes. The results show that the overall level of teachers’ digital competence in vocational colleges is developing in a good direction， but there is an imbalance between the dimensions of teachers’ digital competence， as well as between the ability to apply various digital technologies. And there is a certain degree of variability in digital competence among different groups， which is mainly reflected in the teachers’ education level and professional background. Finally， based on the cognitive load theory， learning community theory， etc.， the path to improve teachers’ digital competence was proposed by reducing the cognitive load of digital technology learning， building a virtual learning community of teachers’ digital competence， and constructing a support service system for the development of schools’ digital competence.

Keywords： Digital transformation; Vocational education; Teachers’ digital competence; Cognitive load; Professional learning community

編輯：王天鵬" "校對：王曉明

DOI：10.3969/j.issn.1673-8454.2025.02.012

作者簡介：謝賓，東莞職業(yè)技術學院教務處助理研究員（廣東東莞 523808），澳門城市大學教育學院博士研究生（澳門 999078）

基金項目：2021年度廣東省教育廳高職教育教改項目“人工智能視閾下高職院校教師信息素養(yǎng)內涵與提升路徑的實證研究”（編號：GDJG2021013）;2023年度廣東省國家級職業(yè)教育教師教學創(chuàng)新團隊特色項目“數(shù)字化轉型背景下職業(yè)院校教師能力發(fā)展與動態(tài)評價研究”（編號：CXTD012）;2023年度澳門科學技術發(fā)展基金項目“澳門中小學智能學習系統(tǒng)與遠像光屏學習機及其關鍵技術研究”（編號：0071/2023/RIB3）