高校教师智能教育教学胜任力模型的构建 *

张艳丽，张 海，王以宁

(1.佳木斯大学 教育科学学院，黑龙江 佳木斯 154007；2.东北师范大学 传媒科学学院，吉林 长春 130117)

教师在促进学生参与和发展线上与线下的自主学习中发挥重要作用，优质教育离不开高质量的教师。作为大学生的引路人和培养者的高校教师，其教学胜任力影响着高等教育质量与学生的学习成效，制约着高等教育的发展进程。当前研究多聚焦于高校教师胜任力的研究，也有部分学者针对慕课、翻转课堂、远程教育、SPOC、创新创业能力的特定领域开展相关研究。随着大数据、人工智能技术、5G技术的飞速发展，教师教学胜任力势必要面临新的挑战，高校教师应该怎样应对智能教育带来的变化？基于此，笔者提出高校教师智能教育教学胜任力模型，以期为高校教师的自身发展与成长提供参考意见与启示。

一、智能教育概述

(一)智能教育界定

将智能技术应用于教育之中，能够辅助教育的发展。张进宝[1]等从狭义与广义两个层面来界定智能教育，即智能教育是以人工智能为主要学习内容的教育以及提升个体智能的教育。

(二)智能教育的特征

1.按需推送学习资源。智能教育的一个重要特征就是依据学习者的学习需求为其提供精准的学习资源、恰当的学习活动、及时的学习支持服务[2]。

2.人机协同。人工智能技术支持下的教育将会呈现教师与智能导师分工与协作的情景，人机协同已是一种必然趋势。教师并不会被机器所代替，而是拥有任务分配的决定权，将适合机器工作的任务分配出去，提升自身的工作效率，培养学习者的认知发展。

3.重构师生关系。智能教育改变了教育形态与师生关系[3]，智能教育的教师与学习者之间不再是简单的知识传递与接收关系，而是学习者主动学习所需的知识，积极寻求教师的帮助，教师与学习者超越时空限制，随着师生之间的交流与互动，实现教学相长。

二、高校教师教学胜任力概述

(一)胜任力的概念

1959年，White引入了胜任力的概念，并将其定义为有机体与环境有效互动的能力。胜任力是一种专注内的变化，可通过持久性专注和具有探索和实验特征的行为推断出来[4]。Boyatzis[5]将胜任力定义为能够引起卓越或有效表现的个人潜在特质。胜任力测评应该考虑标准抽样、测试设计反映个人所学知识变化、测试标准公开明确、测试内容包含生活结果相关能力以及操作与回应行为、对操作性思维模式抽样等六个原则[6]。

(二)高校教师教学胜任力的相关研究

教师教学胜任力是指教师达成教学目标所具备知识、专业技能、动机、特质等综合能力。Vogt[7]等人在借鉴了教师教学内容知识(PCK)的概念与教师胜任力维度的基础上，概念化了教师胜任力的四个方面，分别为学科知识、诊断、教学方法和课堂管理。Nemejc[8]等人通过教师自我反思的视角描述了高校教师的教学胜任力素质，将教学法教育与大学教学法原理的知识纳入自我反思之中，使其成为高校教师必备专业能力之外的教学胜任力关键要素。

我国部分学者针对慕课、翻转课堂、SPOC等学习环境构建了针对特定领域的教师教学胜任力模型。郝兆杰[9]等使用文献法、德尔菲法构建了包含知识、技能、态度与价值观、特质与动机的高校教师翻转课堂教学胜任力模型。王永花[10]等以此模型为依据，从动机、基本认知、适切性认知以及行为等方面调查高校教师翻转课堂胜任力的现状。廖宏建[11]通过文献法、专家咨询、访谈方式从基准性胜任特征与鉴别性胜任特征两个维度构建了高校教师SPOC混合教学胜任力模型。郭丽莹[12]从创新创业教育的视角，通过文献梳理构建了“教育教学、创新创业、实践育人、自主发展”的四维创新创业教师胜任力指标体系。郝永林[13]运用文本分析方式创建的研究性大学教师教学胜任力模型有三个维度，分别为科研支持能力、教师情感态度以及教学转化能力。蒋馨岚[14]则以西部地区地方本科院校的青年教师为调查对象，揭示了青年教师胜任力的现状。

已有研究对高校教师智能教育教学胜任力的研究鲜少，随着智能教育的发展，教师教学胜任力的要素在一定程度上有所改变。因此，高校教师智能教育教学胜任力的要素也必将具有符合其时代意义的特征。通过开展高校教师智能教育胜任力模型的研究，能够为教育培训部门制定计划时提供一定的参考，有助于提升教师的教学胜任力，缓解教学工作的压力，使学生的参与度得到提高。

三、高校教师智能教育教学胜任力模型

(一)教师智能教育教学胜任力的研究

赵忠君[15]等通过访谈法确定包含特质动机、知识、能力与态度价值观四要素的智慧学习环境的胜任力因素。智能教育不同于传统教育，人工智能教师可以帮助教师批改作业、实时为学习者提供支持服务。教师是否会被人工智能教师所取代成为智能教育关注的一个焦点，其实，教师与人工智能教师相处的最佳状态就是二者和谐共处、高效的人机协同，加速目标达成度，提升教育质量。我们认为教师智能教育教学胜任力是指教师胜任智能教育教学所具备的智能教育知识素养、教学能力、教师特质、职业素养以及数字素养的综合能力。

(二)高校教师智能教育教学胜任力模型要素

在中国知网(CNKI)数据库中，选取“教学胜任力”、“教师胜任力”为关键词，期刊来源设定为“CSSCI”，共有143条结果。排除与本研究相关度较低的“小学全科教师”“中学教师”“中小学教师”“幼儿教师”等文献，最终选取48篇文献。其中，教师胜任力、胜任力模型、教学效果受到广泛关注，有关教学胜任力的研究相对较少。在WOS数据库核心合集中以“teaching competenc*”or“teacher competenc*”为关键词，共搜索文献899篇，选取与高校教师教学胜任力密切相关的文章，共计75篇。

通过对已有研究的梳理，在通读全文的基础上，提取学者达成共识的高校教师教学胜任力三个基本要素，分别为知识/知识素养、教学能力/技能/教学水平、特质/个人特质/人格魅力/特质与动机。因此，教师智能教育教学胜任力的三个基本要素依次为智能教育知识素养、教学能力与教师特质。职业素养是高校教师智能教育教学胜任力的必备要素之一，结合智能教育对教师教学胜任力的需求，提出高校教师智能教育教学胜任力核心要素—数字素养。因此，高校教师智能教育教学胜任力包含智能教育知识素养、教学能力、教师特质、职业素养、数字素养五个维度，如图1所示。

图1 高校教师智能教育教学胜任力模型

(一)智能教育知识素养

智能教育知识素养应该包含教育学知识和心理学知识、一般性知识以及整合技术的学科教学知识(TPCK或TPACK)。部分高校教师在入职前并未接受系统的教育学与心理学知识培训，而这两种知识恰恰是从事教学工作的基础知识，因此，有必要将教育学知识与心理学知识纳入高校教师智能教育知识素养之中。国内外学者已经广泛研究了如何在不同的教育环境和内容领域开发、应用和评估整合技术的教学内容知识。随着技术的不断更新与交替，尤其是大数据、5G技术以及人工智能技术的迅猛发展，整合技术的学科教学知识也必然会随之改变。因此，非常有必要将整合技术的学科教学知识列为智能教育知识素养的核心要素。

(二)教学能力

教学能力与教学满意度密切相关，将对教师专业化发展产生重要的影响，是提高教学质量的关键要素。教学设计、课程讲授、组织能力、教学实践、教学研究、教学评价、教学反思与教学管理等是高校教师教学胜任力的基本教学能力，涵盖成功讲授一门课程的必备技能。除此之外，还应该包含问题解决、课程设计、学习支持、创新能力、育人水平、生命教育等要素。要培养学生的问题解决意识与创新精神，教师必须先具备相应的能力，并能在人工智能导师的支持下，为学生提供精准的学习支持。在传授知识的同时，注重生命教育，培养学生德智体美劳的融合发展。

(三)教师特质

高校教师智能教育教学胜任力的教师特质维度包含十个要素，分别为教师信念、动机取向、自我效能、成就导向、沟通能力、团结协作、自我调节、价值观、责任心与批判性思维。其中，动机取向对于教师的职业成功至关重要，良好的师生关系是建立在沟通能力之上的，善于沟通的教师，与学生的关系更融洽、更受学生喜爱，学生更乐于学习其所讲授的课程。教师特质会对学生知识的获得产生影响，特别是对学生学习成绩的影响较大。

(四)职业素养

教师的职业素养影响教师专业化发展，进一步影响教育质量。职业素养是高校教师的“必修课”，主要有职业行为、职业作风、职业道德、职业态度以及职业意识五个要素。对于学校与学生来说，拥有积极态度的教师就是一笔宝贵的财富，他们充满工作热情、具有奉献精神、关心学生、能与学生产生共鸣、有同理心、有耐心、乐于助人，深刻影响学生的认知发展与德育发展。

(五)数字素养

随着大数据、人工智能技术、5G、全息技术以及数字孪生技术的不断进步，数字素养将成为高校教师智能教育教学胜任力的关键要素，主要包含信息素养、数据素养、数字内容创作以及信息通信技术(ICT)使用态度。高校教师的信息化意识、对技术的接受度以及信息技术整合能力都将影响学生对知识的理解程度与迁移水平，影响学生的学习效果。

四、结语

本文在已有研究基础之上，提取出高校教师智能教育教学胜任力的五个要素，在此基础上初步构建了高校教师智能教育教学胜任力模型，并详细阐述了各要素的重要指标。未来将采用德尔菲法、探索性因子分析与验证性因子分析的方式，验证并进一步完善本模型。