夜雨聆风
荐读|教师AI能力培养,到底该怎么教?一项基于UNESCO框架的14周课程研究给出答案
当生成式AI席卷课堂，教师培训项目纷纷将“AI素养”纳入必修。但问题是：短期培训往往流于表面，教师只会用AI写教案、做PPT，却缺乏对AI伦理、教学适配和深层局限的批判性理解。一项最新研究，通过系统化的课程设计与实证评估，为“如何真正培养教师的AI能力”提供了可复制的范本。
Giora Alexandron等学者于2026年2月在《International Journal of Science Education》上发表题为《为AI时代培养在职科学教师：来自一项“AI能力发展”学术课程的启示》的研究。文章直指当前教师AI培训的核心矛盾：多数培训停留在工具应用层面，忽视了教师对AI伦理、人机协作和教学转型的深层理解。研究基于联合国教科文组织（UNESCO）发布的《教师AI能力框架》（AI-CFT），设计并实施了一门面向在职STEM教师的14周研究生课程，通过混合方法评估发现：教师的AI自我效能感显著提升，对AI伦理问题的关注度明显增强，但信任度并未盲目上升——恰恰体现了批判性思维的培养成效。
原文链接：
https://doi.org/10.1080/09500693.2026.2629342
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作者简介
Giora Alexandron：以色列魏茨曼科学研究所科学教学系教授，研究专长为教育技术、学习分析及AI在教育中的应用，尤其关注教师对AI教育工具的信任与采纳机制。
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文章内容
一、研究背景与问题
AI正在重塑科学研究的范式——从假设生成到实验设计再到数据分析。科学教育必须回应这一变革。然而，最新TALIS 2024报告显示，“缺乏使用AI教学的知识和技能”是教师应用AI的最大障碍。尽管UNESCO于2024年9月发布了《教师AI能力框架》（AI-CFT），但如何将其落地为可操作的教师培训课程，仍然缺乏实证研究。
二、课程设计
研究者将UNESCO AI-CFT框架的五个核心方面（人本思维、AI伦理、AI基础与应用、AI教学法、AI促进专业发展）与教师专业发展的六大有效特征（内容聚焦、主动学习、连贯性、集体参与、时长充足、情境因素）相结合，设计了一门14周的研究生课程，面向在职STEM教师。
目标进度水平：在“人本思维”和“AI伦理”上达到“深化”级别；在“AI基础”上达到“习得”级别；在“AI应用”和“AI教学法”上达到“创造”级别；在“AI促进专业发展”上达到“习得”级别。
课程特色：所有作业都与教师实际教学情境挂钩。例如，教师使用ChatGPT生成一份自己班级使用的习题卷，然后将学生答案作为数据集，检验AI自动批改的准确性、一致性和公平性。课程涵盖提示工程、自适应反馈、AI与社会伦理、AI偏见、教学模拟等14个专题。
三、研究方法
研究分两个阶段：
四、核心发现
1. 教师作业中有效整合了AI-CFT各方面
“专业学习”维度未显著提升，与课程设计一致——该方面仅设为“习得”级别，投入课时较少。课程刻意将重点放在其他四个维度，因为教师已经频繁接触到只讲“应用”的培训，课程希望提供更全面的AI素养。
五、讨论与启示
1. 为什么教师信任度没有提升？——这不是失败，而是成功。
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避免“短期工具培训”：仅教教师如何使用ChatGPT生成教案，无法培养批判性AI素养。
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必须嵌入真实教学情境：让教师在自己的课堂上使用AI工具，收集学生数据，反思AI输出的质量与公平性。
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伦理与人本思维应贯穿始终，而非作为附录。
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教师教育者应帮助教师建立“校准信任”的能力——既不盲目排斥，也不盲目崇拜。 六、研究贡献与局限
贡献：首次将UNESCO AI-CFT框架与有效教师专业发展原则相结合，设计、实施并评估了一门完整的AI能力课程；提供了可复制的课程大纲、作业设计和评估工具；揭示了教师信任AI的复杂性——知识提升并不必然带来信任提升，反而可能带来更理性的怀疑。
局限：样本量较小（25人和19人）；基于特定时期的GenAI工具（ChatGPT等），技术进步后教师体验可能变化；研究对象为在职STEM教师，对职前教师或其他学科的适用性需进一步验证。
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结语
当一所顶尖研究型大学的科学教师们用14周时间，从“好奇AI能做什么”到“我能判断AI什么时候不可信”，这门课程给出的答案远比“教老师写提示词”更深刻。
