教师有效应用生成式人工智能，离不开相关企业的专业支持与责任担当。《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》明确指出：企业应落实产品合规与服务支持，依法完成数据分类分级、安全评估与算法备案，积极参与教育行业标准制定，推动形成行业共识，并建立专业化、常态化的技术支持服务体系，以保障技术赋能教育健康有序发展。
教育部教师队伍建设专家指导委员会成员、教育部教育技术与资源发展中心教师发展处处长杨金勇强调，需通过分层实施与协同推进，构建“统筹指导—落地实施—技术支撑”的闭环体系，凝聚技术赋能育人的合力，确保《指引》精准落地、取得实效。下文将结合京师励耘中小学教师人工智能素养测评系统的开发实践，具体阐述企业如何履行上述责任。
测评系统的科学性是其有效性的根本。京师励耘系统以多维因素体系为设计基础，其中测评系统自身因素作为最核心、最可控的环节，直接决定了评价的效度与信度。
在香港理工大学胡祥恩教授的指导下，系统深度借鉴了联合国教科文组织的教师AI素养框架、教育部《教师数字素养》标准等权威依据，确保素养定义的广度与深度兼具，不仅涵盖技术操作，更融合伦理反思、教学创新与终身学习能力。
基于“证据中心设计”这一国际先进理念，系统性地开发了素养模型、证据模型与任务模型，确保了测评框架在结构上的合理性与逻辑上的严密性，使各维度（如AI知识、技术应用、伦理安全、教学创新）的权重分配科学均衡。
为确保测评结果能真实反映教师在实际工作中的AI应用能力，系统在工具与内容设计上强调情境真实、任务多元、持续迭代。
测评任务紧密围绕中小学教师“教学—评价—辅导—教研—发展”的全流程设计，确保与《指引》中“助力教学提质、学习变革、评价增效、研究创新、育人进阶、管理升级”的目标高度同频。
系统设计了标准型、情境型、任务型三类测评任务，分别考察基础认知、技术交互与综合应用能力，并通过AI全程记录与分析交互过程、生成作品等行为数据，实现从“结果评价”到“过程性与综合性评价”的跨越。
测评内容与时俱进，重点围绕生成式AI在教育中的三大核心支柱展开：
提示词工程：作为人机交互的“新语法”，是测评教师能否精准调校AI、实现目标的关键。提示词是“解锁”模型能力的钥匙，其质量直接决定输出内容的专业性、准确性和教育适切性。国际教育技术协会（ISTE）在其发布的 《教育工作者AI素养指南》 中明确提出，教师应能设计融入教学法（如差异化教学、项目式学习、形成性评估）的提示词，优秀的提示词是学科知识、教学法知识和技术知识（TPACK模型） 的三者融合。
人机协同：测评教师作为“领导者”，定义问题、设定条件、迭代优化AI方案的能力。正如教育部教师队伍建设专家指导委员会成员、华南师范大学教育人工智能研究院常务副院长胡小勇教授所说：“教师应当主动拥抱技术变革，以价值理性驾驭工具理性，积极提升智能教育素养，成为从擅用人工智能到善用人工智能的智慧型教师。”
规模化因材施教：测评教师利用AI进行个性化教学设计与实践的能力，直接回应“有教无类、因材施教”的千年教育理想。这正符合《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》所指出的方向：推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。
智能评价的精准度是技术可靠性与实用价值的终极体现。我们通过多层次、多维度的系统设计，确保算法不仅精准，更透明、可信。
系统不仅采集最终答案，更全面记录操作过程数据（如用时、路径、修改痕迹）及生成性作品（如教案、反思报告），为深度分析提供丰富证据。
智能成长导师：作为教师的“AI成长伙伴”，它提供结构化、个性化的引导与实时反馈。
任务评价智能体：采用“证据驱动”评估，确保每一个评分都有具体、可观察的行为支撑。
专家监督机制：教育专家全程参与关键环节的监督与最终决策，确保系统输出的教育合理性、价值导向与伦理合规性，坚定不移地坚守 “人类在位”（Human-in-the-loop） 原则。
系统直观展示AI评分的依据与推理过程，确保评价标准透明。经过与4个国内主流大模型的交叉验证及教师实际测试，系统评分与专家判断的一致性高达90%，初步验证了其可靠性与有效性。
京师励耘教师人工智能素养测评系统的开发与实践表明，企业落实责任的核心路径在于：以科学框架为基石，以真实应用为导向，以可信智能为引擎。通过构建一个集科学测评、精准诊断、个性化发展支持于一体的系统，我们不仅是在技术上助力教师AI素养的提升，更是在行业实践层面，推动“技术赋能教育”走向健康、有序与可持续发展，为汇聚更广泛的技术赋能育人合力，贡献坚实的企业力量。
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以测评系统实践，履行AI赋能教师的企业责任
