以评促学，测学一体：激活教师AI素养深度发展

引言：拥抱智能时代，赋能未来教师

   人工智能正重塑教育生态，教师作为教育变革的核心力量，其人工智能素养水平直接关系“教育强国”战略的落实质量与教师在智能时代的专业发展空间。教育部怀进鹏部长指出，未来教师应成为学习体验的设计者、学生成长的引导者和AI技术的驾驭者。这一角色转型对教师AI素养提出了系统性要求。

  然而，教师普遍面临任务繁重、系统化学习时间稀缺的困境。《赋能教师 智创未来——AI时代教师培训协同创新倡议》强调，需将AI素养提升融入常态培训，超越单一技术操作，融合提示工程、人机协作与AI伦理等内容。

  为此，北京京师励耘教育科技有限公司，在香港理工大学胡祥恩教授指导和支持下，开发了教师人工智能素养测评系统，通过 “以评促学、测学一体” 的创新模式，帮助教师高效定位能力短板、规划个性化发展路径，真正掌握赋能教学实践的AI知识与技能。

一、为何测评：精准洞察现状，驱动全面发展

   实施教师AI素养测评，是基于以下四方面的重要考量：

1、区域发展层面：摸清家底，实现科学决策

   教育管理者亟需回答：“我区教师的AI素养整体处于什么水平？城乡、学科、教龄间的差异何在？”系统提供的数据驾驶舱，能为区域战略规划、经费投放与项目设计提供精准的数据支撑。

2、培训管理层面：评估效果，优化项目设计

   针对大量的教师AI培训投入，测评系统可作为训前诊断与训后评估的有效工具，科学衡量培训成效，证明投入价值，并持续反哺优化未来的培训体系。

3、均衡发展层面：识别差距，促进教育公平

   教师AI素养存在显著鸿沟。测评能帮助教育局精准定位薄弱学校与群体，实现资源与支持的精准倾斜，有力推动区域教育公平与质量提升。

4、教师个人层面：诊断需求，激发内在动力

   《2025年教师人群应用AI调研报告》显示，71.4%的教师“说不清AI需求”。我们的测评能帮助教师精准定位自身在AI应用方面的薄弱环节，将模糊的“知道要学”转化为清晰的“知道学什么”，为后续成长指明方向。

二、理论基石：证据导向的测评模型

   本系统的理论框架借鉴国际先进的证据中心设计，形成“教师模型 -> 证据模型 -> 任务模型 -> 数据采集 -> AI评价”的完整逻辑闭环，确保测评过程的科学性与结果的有效性。

1、理论模型图示

  2、模型核心说明

   以测评“教师AI教学应用能力”为例，模型包含五个核心组件：

（1）教师模型（考察什么能力）：

   涵盖从工具使用、学情分析、个性化教学设计，到课堂互动、效果评估乃至模式创新的全链条能力。

（2）证据模型（如何识别能力）：

   通过观察教师的关键行为收集证据，如熟练操作AI备课平台、基于AI学情数据调整教学策略、利用AI构建虚拟情境、建立个人AI教学资源库等。

（3）任务模型（如何激发证据）：

   设计贴近真实教学场景的任务，例如“运用AI工具设计一堂智能互动课”或“借助AI系统对班级进行个性化学习诊断并制定辅导方案”。

 （4）数据采集（捕获哪些过程证据）：

   系统记录教师操作AI工具的过程、提交的教学案例与反思、基于AI数据的教学调整记录等过程性数据。

（5）AI智能评价（从行为数据到能力证据的智能解读）：

   将教师在教学任务中产生的原始行为数据，依据“证据模型”智能转化为可解释的能力证据。最终，AI将这些微观的行为证据与“教师模型”中的能力维度进行映射和聚合，生成一份不仅包含分数、更详细阐释能力优势、薄弱点及行为依据的立体化诊断报告，从而实现从数据到洞察的飞跃。

三、系统功能：双轮驱动，覆盖教师发展全周期

  系统通过“发展性测评”与“总结性测评”双模式，满足教师不同阶段的专业成长需求。

1、发展性测评：教师的专属AI教练

   定位：形成性评价，核心为“为了发展的测评”。

   流程：练习 → AI实时引导 → 反馈 → 反思 → 报告。

   特征：低风险、支持试错、过程数据驱动、非高利害性，激发教师探索与创新。

   侧重于“过程”的形成性评价，核心是“为了发展的测评”。

2、总结性测评：权威的水平标尺

   定位：终结性评价，核心为“关于结果的测评”。

   流程：标准化考试 → AI智能评分 → （申诉）→ 报告。

   特征：高规范性、限时一次性、高利害性，适用于水平认证与决策支持。

   侧重于“结果”的终结性评价，核心是 “关于结果的测评” 。旨在对教师在某一阶段的AI素养水平进行客观、公正的鉴定与评定。

四、系统创新：智能测评引领教师AI成长

       本系统基于大语言模型与智能体技术，率先实现了教师AI素养的智能化测评服务，核心创新体现在二个方面：

1、AI角色进化，实现“教练”与“裁判”的双重赋能

   AI在发展中为教师提供实时引导，在总结中确保评分客观，将测评过程转化为高质量学习体验。

2、数据流闭环，从静态成绩单到动态成长地图

   系统通过“测评-诊断-规划-行动”闭环，将数据转化为个性化发展路线图，精准链接资源与培训，破解“知而难行”困境。

五、展望未来：系统推进区域教师AI素养实践路径

  建议区域遵循“试点先行、分层推进、数据驱动”路径，分三阶段系统化推进：

1、实证研究（1–2个月）：

   选择6所代表性学校（涵盖城乡、不同学段）进行小规模实证研究，用3个月时间验证系统的实效性和教师接受度。

2、靶向干预（3–6个月）：

   为不同层次教师配置差异化方案：新手教师通过发展性测评夯实基础，骨干教师通过总结性测评获得认证并示范引领。

3、常态融入（持续循环）：

   将系统嵌入区域研训体系，实现“训前诊断-训中调整-训后评估”全流程管理，建立“测评-培训-应用-再测评”的专业成长闭环。

   我们愿为区域提供全程技术支持与深度数据分析，赋能区域制定教师人工智能素养框架和实施指南，共同将测评系统转化为教师AI素养提升的强大引擎，培育智能时代教育新动能，塑造面向未来的教育新样态，推动区域教育高质量发展！