从“会用”到“慧用”：中小学教师AI应用能力深度诊断与赋能指南
引言
在技术飞速发展的今天，人工智能已逐步渗透到教育的各个层面，成为推动教育现代化的重要力量。《浙江省教育厅办公室关于做好2026年上半年全省中小学教师专业发展培训项目申报与教师选课工作的通知》（浙教办函〔2025〕183号）明确要求重点开展教师人工智能应用能力培训，强化相关能力诊断与课程开发。这一政策导向既体现了教育主管部门对人工智能教育应用的高度重视，也为教师专业发展指明了新方向。科学、系统地诊断中小学教师人工智能应用能力，已成为当前教师培训与评价体系中亟待解决的核心问题。
科学诊断教师人工智能应用能力，不仅能精准识别教师现有水平与培训需求，为个性化培训设计提供依据，更能推动教师在智能教育环境中实现从“适应”到“创新”的跨越。本文将从诊断的重要性、诊断标准的构建、诊断方法的实施及系统化支持等维度展开论述，为区域与学校开展相关能力评估工作提供参考。
教师人工智能应用能力的诊断并非简单的技能考核，而是贯穿教师专业发展全程的系统性工程，其重要性主要体现在以下方面：
在国家大力推进教育数字化战略行动的背景下，人工智能与教育教学的深度融合已成为必然趋势。从《教师数字素养》行业标准的发布到《教师生成式人工智能使用指引》，政策层面持续强调提升教师数字胜任力与智能教育素养。科学诊断教师人工智能应用能力，是对接国家战略、落实省级培训要求的基础工作，更是推动区域教育高质量发展的关键举措。
传统教师培训多采取“一刀切”模式，难以满足不同学科、不同发展阶段教师的真实需求。通过系统诊断，可准确识别教师在人工智能应用方面的优势与短板，为其提供定制化学习路径、资源推荐与实践指导，实现从“统一培训”向“精准赋能”的转变，激发教师内生发展动力。
人工智能不仅是教学工具，更是重构教学流程、创新育人模式的重要赋能者。具备良好AI应用能力的教师，能更有效地开展个性化教学、智能评价、人机协同等活动。通过诊断引导教师逐步掌握这些能力，有助于推动课堂从“教师中心”向“学生中心”转变，从“知识传授”向“素养培育”演进。
人工智能技术具有突破时空限制、汇聚优质资源的特性。教师若能熟练运用AI工具，可为学生提供更丰富、更适配的学习体验，尤其在资源相对匮乏的地区，有助于缩小数字鸿沟，促进教育均衡。科学诊断与后续赋能，正是实现这一目标的重要前提。
构建科学合理的诊断标准是实施能力评估的基础。应借鉴国际国内相关框架，结合中小学教学实际，形成多维度、可操作的评价体系。本文以我国教育部《教师数字素养》标准（JY/T 0646—2023）和《教师生成式人工智能使用指引》为主要依据，围绕以下三个核心维度构建诊断标准：
该维度聚焦教师与AI交互、利用AI工具辅助教学的基础能力，具体包括：
• 精准提问与提示词设计：能否根据教学需求，设计清晰、具体、结构化的提示词，获取高质量AI生成内容（如教学设计、试题、讲解案例等）。
• 常用教育AI工具操作：是否熟悉并能操作智能备课系统、AI学情分析平台、语音/图像识别教学应用等教育类AI工具。
• 信息鉴别与伦理安全：是否具备对AI生成内容的批判性评估能力，能识别潜在偏见与错误；是否了解AI使用中的隐私保护、知识产权与伦理规范。
该维度考察教师将人工智能有机融入教学过程、创新教学模式的能力，具体包括：
• 智能技术支持的教学设计：能否在教学设计中合理规划AI工具使用环节，支撑教学目标达成，如利用AI进行差异化任务设计、模拟实验、情境创设等。
• 数据驱动的教学决策：能否解读AI提供的学情分析报告，基于数据调整教学策略，实现精准干预与个性化指导。
• 创新教学模式的应用：是否尝试或掌握基于AI的翻转课堂、项目式学习、探究学习等新型教学模式，并能有效组织与管理相关活动。
该维度侧重教师在育人过程中统筹人工智能与人类教师角色、促进学生全面发展的综合素养，具体包括：
• 人机角色定位与协同：能否清晰界定AI与教师在课堂中的角色分工，形成互补协同关系，避免技术滥用或完全替代教师的情感互动与价值引领作用。
• 学生智能素养培育：是否具备通过教学活动培养学生人工智能认知、人机协作能力及相关伦理意识的策略。
• 技术环境下的师生互动与关怀：能否在技术整合的教学环境中，保持并深化师生间的情感联结与人文关怀，关注学生心理健康与社交发展。
（四）能力进阶等级
每个维度可进一步划分为“起步、发展、成熟、创新”等能力水平等级，并配以具体行为描述与证据示例，确保诊断标准兼具指导性与可测性：
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维度 |
起步 |
发展 |
成熟 |
创新 |
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提示词工程与AI工具运用水平 |
能使用简单提示词生成教学内容 |
能设计结构化提示词优化AI输出 |
能创造提示词模板库分享推广 |
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初步尝试将技术工具用于替代传统教学环节，但设计与教学融合度较浅 |
能有意识地将技术融入特定教学环节，支持互动或差异化教学 |
系统性设计技术支撑的教学流程，促进学生探究、协作与知识建构 |
创造性地运用智能技术重塑教学范式与学习体验，实现规模化个性化育人 |
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人机协同育人能力水平 |
使用AI生成基础问题文本 |
修改提示词使AI生成分层作业 |
多轮对话让AI生成项目化学习方案 |
发布学科提示词设计指南 |
科学的诊断需要借助有效的方法与工具。结合教育评估理论与实践，推荐以下诊断路径与方法：
核心是将教师置于接近真实教学的情境中，观察、分析其AI应用行为与决策过程。
1. 模拟教学场景任务：设计涵盖不同学科、课型（新授课、复习课、项目课）的典型教学场景，要求教师完成需AI支持的任务。任务设计示例：
要求教师针对学生古诗理解能力差异，设计一节45分钟课堂，并完成以下任务：
使用AI分析学情并设定分层目标；用生成式AI设计不同难度问题及图文助学脚本；借助AI生成分层任务单与评分指引；说明AI使用中的伦理考量与自身角色定位。
考察能力：提示词设计、工具融合、差异化教学实施、AI内容批判性使用及伦理意识。
提交：简要学情分析、教学目标、生成内容样例及使用反思。
2. 双路径实施：教师自我诊断方面，提供情境任务与反思，引导教师基于情境任务自我分析，识别优势与成长点，提升元认知与自主发展意识；培训前诊断方面，由培训组织方或专家团队，基于教师完成任务的过程性数据（操作记录、提示词文本、设计成果）与产出成果，进行系统性分析与等级评定，用于培训需求分析与分组。
3. 数据收集方式：结合电子作品（教案、提示词记录、学生作业样例）、模拟操作录屏、教师提示词输入等多种形式，全面收集诊断证据。
最新研究表明，使用大语言模型进行评估诊断时，普遍存在位置、长度及模型家族偏好等偏见，且评估结果方差大、稳定性不足，因此需构建严谨、可信的增强型评估框架。
1. 可信评估框架的构建原则：采用“LLM陪审团”机制，集成多个不同架构的模型综合判断，抵消单一模型偏见；执行严格的元评估与对齐验证，在特定任务上先用小样本数据验证LLM评分与人类专家判断的一致性，达标后方可谨慎使用；设计抗偏见评估流程，通过位置交换测试、在提示词中明确要求关注实质内容等方式规避已知偏见。
2. 具体实施路径：实际评估诊断中，LLM应定位为人类专家的高效辅助工具，而非独立裁决者。作为规模化初筛与特征提取工具，可快速完成教师文本类作品（教学反思、提示词设计）的初步分类、关键能力点提取和共性问题识别，为专家深度评判提供焦点和预分析报告；嵌入情境诊断法作为智能交互代理，在模拟教学场景中扮演“虚拟学生”或“虚拟同事”与教师多轮对话，系统通过分析教师提问策略、反馈逻辑及互动深度，评估其提示词工程、人机协同沟通等能力，过程需结合人类专家设计的评估量规和LLM“陪审团”集成分析；构成诊断系统智能分析模块的核心引擎，驱动“多维测评模块”与“数据分析模块”，如自动对提示词进行质量评级、点评教案AI融合度，生成包含优势、不足与案例对比的初步诊断报告草稿，最终报告需结合人类专家审核意见、其他实证数据（课堂录像分析）及LLM“陪审团”校准结果综合生成。
总之，基于LLM的诊断方法，核心是“增强智能”而非“替代智能”。通过多模型校验、与人类标准持续对齐及抗偏见流程设计，将LLM的强大信息处理能力转化为支撑科学诊断的可信赖辅助力量，实现对教师人工智能应用能力更精细、高效的理解与洞察。
为支撑规模化、常态化诊断工作，可构建集成化诊断系统，核心功能包括：
1. 多维测评模块：提供基于标准的情境任务库，集成自适应测试评估教师AI基础知识与伦理认知，支持提示词编写、教案设计等实操任务的在线提交与智能初评。
2. 数据分析与画像生成模块：自动整合多源诊断数据，生成可视化的个人或群体能力雷达图与发展报告，提供跨时间点对比分析，展现教师成长轨迹。
3. 个性化反馈与资源推荐模块：根据诊断结果，自动匹配并推送个性化学习资源（微课、案例、工具教程）、研修建议及后续培训课程，提供同行优秀案例参考与专家解读。
4. 管理决策支持模块：为学校或区域管理者提供群体素养现状分析、薄弱环节识别、培训成效评估等仪表盘，支持精准的师资队伍建设决策。
科学诊断教师人工智能应用能力，是连接现状与愿景、培训与发展的关键桥梁。它并非简单的标签化过程，而是促进理解、引发反思、指引方向的持续性专业互动。未来，随着人工智能技术迭代与教育应用深化，诊断的标准与方法需动态更新。我们应秉持“以评促学、以评促教、以评促发展”的理念，通过系统化、证据化、人性化的诊断实践，激发教师探索智能教育的内生动力，赋能每一位教师成为技术赋能教育改革的积极参与者与创造者，共同构建面向未来、以人为本的良好教育生态。
