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    信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感提升研究

    2022-11-23 00:43:54孫俊梅馬紅亮
    關(guān)鍵詞:編程效能人工智能

    孫俊梅,楊 艷,馬紅亮

    (陜西師范大學(xué) a.教育學(xué)部;b.新聞與傳播學(xué)院,陜西 西安 710061)

    一、信息技術(shù)教師教學(xué)效能感培養(yǎng)研究的現(xiàn)狀

    (一)教學(xué)效能感及培養(yǎng)途徑

    自我效能感是個體相信自己完成任務(wù)的信念的強弱,它的兩個要素是行為期望信念和結(jié)果期望信念[1]。Riggs和Enochs將班杜拉的理論應(yīng)用于教學(xué)效能感的研究中,從雙向度的視野對教學(xué)效能感進行了界定,認(rèn)為教學(xué)效能感是教師認(rèn)為自己有能力對學(xué)生所學(xué)產(chǎn)生積極影響的程度,包括教學(xué)效能信念和教學(xué)結(jié)果期望兩個維度[2]。

    各項研究表明教師教學(xué)效能感可以通過四種途徑培養(yǎng),分別為掌握經(jīng)驗、替代經(jīng)驗、社會說服和生理喚醒[3-5]。其中,掌握經(jīng)驗是個體完成特定內(nèi)容任務(wù)的成功經(jīng)驗[3]。比起簡單的成功,通過克服困難來掌握經(jīng)驗可以培養(yǎng)彈性形式的自我效能感,這種方式更有益于提高教師自我效能感[6]。替代經(jīng)驗是指通過觀察類似成功的社會模范而獲得自我效能感的過程,社會模范與自我的相似性和相關(guān)性被認(rèn)為是通過替代體驗獲得自我效能的關(guān)鍵因素[5,7]。社會說服是指教師從教學(xué)環(huán)境中其他重要人物那里獲得的關(guān)于自身表現(xiàn)的口頭互動。在社會說服方面,應(yīng)注重教師自我提升的積極評價,而非同伴比較。生理喚醒是對個體情緒狀態(tài)和生理反應(yīng)的感知[5],心理和情感的喚起也會增加一種能力或無能的感知。

    (二)信息技術(shù)教師專業(yè)發(fā)展的形式

    信息技術(shù)教師是伴隨著信息技術(shù)教育的發(fā)展而不斷成長的一類群體。根據(jù)活動場域的不同,信息技術(shù)教師專業(yè)發(fā)展活動分為面對面、線上和混合式專業(yè)發(fā)展活動三種。傳統(tǒng)的信息技術(shù)教師專業(yè)發(fā)展形式包括面對面工作坊和暑期學(xué)習(xí)班[8],這類專業(yè)發(fā)展活動一般主要包括短期講座、工作實例、開放式項目和情境化的信息技術(shù)教學(xué)實踐等[9]。隨著智能時代的到來,研究者也運用在線學(xué)習(xí)來開展教師專業(yè)發(fā)展活動,教師可以隨時隨地訪問以社區(qū)為中心的MOOCs[10],或利用電子郵件[11]和在線實踐社區(qū)學(xué)習(xí)[12]。例如,Goode等通過改造面對面的專業(yè)發(fā)展活動,以在線的方式促進來自不同區(qū)域計算機教師的專業(yè)發(fā)展,使他們勝任新的、注重公平的計算機課程教學(xué)實踐[13]。

    目前,將面對面的工作坊與課程、網(wǎng)絡(luò)研討會、社區(qū)會議等各種線上學(xué)習(xí)活動結(jié)合起來的混合式教師專業(yè)發(fā)展越來越顯示出對信息技術(shù)教師專業(yè)發(fā)展的價值。例如,基于羅杰斯混合學(xué)習(xí)理論,Mashikhi 與Soliman 為40名小學(xué)計算機教師設(shè)計培訓(xùn)方案并驗證了培訓(xùn)項目的有效性[14];也有研究依托Moodle平臺開展中小學(xué)教師的Scratch混合式培訓(xùn),發(fā)現(xiàn)該模式促進了教師的計算思維發(fā)展[15];還有研究在正式的面對面講習(xí)班和課程之后,通過在線專業(yè)發(fā)展社區(qū)支持教師間的協(xié)作和交流,使教師持續(xù)獲得同伴支持[16]。

    二、研究問題

    2017年,國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出實施全民智能教育項目,在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程[17]。近兩年我國部分地區(qū)人工智能課程在中小學(xué)中開始逐步推進,從實際應(yīng)用和開展情況來看,中小學(xué)人工智能教育目前主要集中在信息技術(shù)課程、STEM課程、創(chuàng)客課程中開展[18],人工智能相關(guān)課程任課教師多數(shù)由原有的信息技術(shù)教師兼任。顯然,這對中小學(xué)信息技術(shù)教師的人工智能知識、能力和教學(xué)提出了新的要求,但國家尚未建立起服務(wù)于中小學(xué)的人工智能師范專業(yè)以及相應(yīng)的教師資格認(rèn)定制度,進而導(dǎo)致高校沒有輸出既懂人工智能技術(shù)又懂教育教學(xué)的專業(yè)人才[19]。同時,人工智能教育方面的專業(yè)性培訓(xùn)尚未系統(tǒng)的實施,信息技術(shù)教師的專業(yè)知識儲備與人工智能課程教師的要求還有一定差距,這就需要開展相關(guān)方面的專業(yè)發(fā)展以提升信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)專業(yè)能力。

    在教師專業(yè)能力中,教學(xué)效能感是影響教師教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)活動組織和教學(xué)行為的潛在結(jié)構(gòu)[20]56-70,與教師的實際知識和能力水平具有同等的影響力[3],對教師的教學(xué)思維具有顯著的正向影響[21],和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果具有很強的相關(guān)性[22]。因此,提高信息技術(shù)教師的人工智能教學(xué)效能感不僅對教師的人工智能教學(xué)思維和教學(xué)實踐有積極影響,而且對學(xué)生的人工智能學(xué)習(xí)也會產(chǎn)生積極的作用。同時,Desimone[23]提出教師參與有效的教師專業(yè)發(fā)展活動可以促進教師知識和教師自我效能感的發(fā)展,從而促進教學(xué)實踐的轉(zhuǎn)變,最終提高學(xué)生的學(xué)習(xí)水平。通過文獻(xiàn)研究,目前針對信息技術(shù)教師自我效能感的實證研究聚焦在兩個方面:一方面是開展自我效能感的現(xiàn)狀調(diào)研[24]、影響因素[25-26]等調(diào)查研究,另一方面聚焦教師專業(yè)發(fā)展活動以提升教師的信息技術(shù)教學(xué)效能感[27]、編程教學(xué)效能感[28]、計算思維教學(xué)效能感[29]和計算思維整合教學(xué)的效能感[30]幾個層面??梢姡@兩方面研究均未涉及信息技術(shù)教師的人工智能教學(xué)效能感。

    綜上所述,本文旨在為中小學(xué)信息技術(shù)教師提供專業(yè)發(fā)展活動,提升其人工智能教學(xué)效能感。具體的研究內(nèi)容包括:(1)設(shè)計提升中小學(xué)信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的專業(yè)發(fā)展內(nèi)容體系及活動框架;(2)驗證該專業(yè)發(fā)展活動提升中小學(xué)信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的有效性;(3)對具有不同先驗知識的信息技術(shù)教師,檢驗該專業(yè)發(fā)展活動在提升人工智能教學(xué)效能感方面是否存在差異。

    三、教師專業(yè)發(fā)展理論框架

    (一)知識體系設(shè)計

    美國學(xué)者Koehler和Mishra在學(xué)科教學(xué)知識PCK的基礎(chǔ)上提出了整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識TPACK,其框架包含學(xué)科內(nèi)容知識CK、教學(xué)法知識PK和技術(shù)知識TK三個核心要素;學(xué)科教學(xué)知識PCK、整合技術(shù)的學(xué)科內(nèi)容知識TCK、整合技術(shù)的教學(xué)法知識TPK和整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識TPACK四個復(fù)合要素[31]。自此,國內(nèi)外學(xué)者對TPACK展開了大量的理論和實踐研究。

    目前人工智能知識有兩種解讀方式,第一種是指賦能教育教學(xué)的人工智能技術(shù)知識;第二種是作為中小學(xué)學(xué)科課程內(nèi)容的人工智能知識。本次人工智能教師專業(yè)發(fā)展旨在提高信息技術(shù)教師的教學(xué)效能感,因此作為中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容的人工智能知識才是此次專業(yè)發(fā)展的核心知識。綜上,基于TPACK理論,本文構(gòu)建了專業(yè)發(fā)展的TPACKAI框架(如表1所示),包括CKAI、TPKAI、TCKAI、PCKAI和TPACKAI。CKAI是人工智能的知識,包括“人工智能五大理念”[32]和人工智能應(yīng)用等;TCKAI是關(guān)于人工智能的圖形化編程,包括使用軟件和硬件學(xué)習(xí)人工智能;PCKAI是關(guān)于人工智能的教學(xué)方法和教學(xué)設(shè)計;TPKAI專注于人工智能教學(xué)工具,包括相關(guān)應(yīng)用程序、網(wǎng)站和工具;TPACKAI強調(diào)集成編程、技術(shù)和教學(xué)法來教授人工智能,如開發(fā)基于學(xué)校的人工智能教材。

    表1 基于TPACK的信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感提升知識體系

    (二)活動框架設(shè)計

    本文構(gòu)建了指向人工智能教學(xué)效能感提升的專業(yè)發(fā)展活動框架,如圖1所示。在活動形式層面,設(shè)計線上線下相結(jié)合的混合式專業(yè)發(fā)展活動,線上活動包括在線課程學(xué)習(xí)、編程實踐和社區(qū)討論等方式;線下活動包括實踐社區(qū)建設(shè)、專家講座、動手實踐、參觀學(xué)習(xí)和教學(xué)實踐工作坊等多種形式。在具體活動設(shè)計方面,根據(jù)信息技術(shù)學(xué)科教師和人工智能知識的特點,結(jié)合Darling-Hammond等人提出的有效教師專業(yè)發(fā)展設(shè)計要素[33](內(nèi)容聚焦、主動學(xué)習(xí)、支持協(xié)作、實踐范本和持續(xù)時間)和教師教學(xué)自我效能感的三種培養(yǎng)途徑(掌握經(jīng)驗、替代經(jīng)驗和社會說服)設(shè)計相應(yīng)的專業(yè)發(fā)展活動。

    圖1 指向信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的專業(yè)發(fā)展活動框架

    在內(nèi)容聚焦方面,活動設(shè)計TPACKAI作為框架構(gòu)建專業(yè)發(fā)展的知識體系,聚焦人工智能課程知識、技術(shù)和教學(xué)法等。在主動學(xué)習(xí)和協(xié)作方面,通過在專業(yè)發(fā)展活動中融入項目式教學(xué)、合作學(xué)習(xí)以及創(chuàng)造性學(xué)習(xí),開展小組討論、作品創(chuàng)作、心得分享等系列活動,使教師在專業(yè)學(xué)習(xí)中分享想法和協(xié)作創(chuàng)造,包括合作設(shè)計編程作品、研討教學(xué)設(shè)計、組織同伴評議。在專家演示和教學(xué)示范方面,為教師提供人工智能優(yōu)質(zhì)課的教學(xué)示范材料,包括人工智能編程作品范例、教學(xué)設(shè)計和教學(xué)觀摩等。在持續(xù)時間方面,活動包含為期10天60學(xué)時的線下集中面對面研修和為期15天36學(xué)時的在線課程學(xué)習(xí)兩個階段。

    四、研究設(shè)計

    (一)研究對象

    本文的研究對象是來自陜西省各地市不同學(xué)段、不同學(xué)校的40位中小學(xué)信息技術(shù)教師,其中男性22名,女性18名。研究前期調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,在40位參訓(xùn)教師中,前期接受過人工智能相關(guān)培訓(xùn)的教師占42.11%,學(xué)校開設(shè)了人工智能相關(guān)課程的教師占28.95%,所在學(xué)校舉辦過人工智能教育相關(guān)講座的教師占28.95%,組織學(xué)生參加過人工智能相關(guān)比賽的教師占44.74%,教授過人工智能的相關(guān)內(nèi)容的教師占18.42%。

    (二)研究方法

    本文采用準(zhǔn)實驗單組前后測設(shè)計,利用問卷法和訪談法收集實驗數(shù)據(jù),具體實驗設(shè)計如表2所示。在面對面教師專業(yè)發(fā)展開始之前,組織教師參與前測評估其人工智能知識和人工智能教學(xué)效能感。第一階段的面對面教師專業(yè)發(fā)展歷時10天,第二階段的在線教師專業(yè)發(fā)展持續(xù)15天,結(jié)束后通過量表測試其人工智能教學(xué)效能感,同時對選定教師進行半結(jié)構(gòu)化訪談。

    (三)研究工具

    1.人工智能教學(xué)效能感量表

    人工智能教學(xué)效能感量表改編自Riggs和Enochs開發(fā)的科學(xué)教師教學(xué)自我效能感評價量表,該量表基于教學(xué)結(jié)果效能感和教學(xué)行為效能感兩個維度開發(fā)而成,包含25個題項,采用李克特5點計分[2]。筆者對原量表進行了本土化翻譯和部分題項的刪減修改,形成人工智能教學(xué)效能感量表,共計10個題項,其中教學(xué)結(jié)果期望4個題項,教學(xué)效能信念6個題項(如表3所示)。接著在111位中小學(xué)信息技術(shù)教師中檢驗量表信效度,KMO值為0.791>0.7,說明各題項之間具有一定的相關(guān)性,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣證實該量表具有良好的收斂效度;教學(xué)自我效能感的Cronbach's Alpha系數(shù)為0.822>0.7(教學(xué)效能信念Cronbach's Alpha=0.787>0.7,教學(xué)結(jié)果期望Cronbach's Alpha=0.738>0.7),說明該量表具有一定的穩(wěn)定性和一致性。前測實收問卷38份,問卷回收率為95%;后測實收問卷34份,問卷回收率為85%。由于數(shù)據(jù)缺失(某些參與者完成了前測,但沒有回應(yīng)后測),采用前后匹配的方法進行有效問卷的篩選(只有前后測匹配的參與者被納入分析),以最大限度地利用樣本[34],剔除無效問卷后,最終剩余有效問卷32份,有效問卷率為80%。

    表2 實驗設(shè)計

    表3 人工智能教學(xué)效能感量表及旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

    2.人工智能知識測試問卷

    美國K-12人工智能教育行動(AI4K12)在K-12人工智能教學(xué)國家指南中將K-12階段所需學(xué)習(xí)的人工智能知識分成了5個主題,分別是:感知、表示和推理、機器學(xué)習(xí)、人機交互和社會影響[32]。根據(jù)這5大主題,本研究設(shè)計了人工智能知識測試問卷,共計15個題項(10道單選題、5道多選題)。每個題4個選項,單選題選擇正確計1分,多選題選擇正確計2分(少選計1分,多選不得分)。經(jīng)過統(tǒng)計分析,該測試問卷各題區(qū)分度在0.32-0.41之間,說明各題項區(qū)分度較好,具有一定的鑒別力;整套測試題平均難度系數(shù)在0.48,說明難度適中。

    3.半結(jié)構(gòu)化訪談提綱與訪談對象的選擇

    針對人工智能課程教師教學(xué)效能感,本研究設(shè)計的半結(jié)構(gòu)化訪談提綱包括:(1)通過本次培訓(xùn),您 對開展相關(guān)人工智能課程/活動/內(nèi)容是否更有信心? 為什么?(2)對學(xué)生的相關(guān)指導(dǎo)是否更有信心?為什么?(3)在您所在的學(xué)校,后期您會開展人工智能相關(guān)課程/活動/內(nèi)容嗎? 為什么?(4)您認(rèn)為開展相關(guān)課程活動/主題/內(nèi)容可能面臨哪些困難?

    在訪談對象的選擇方面,對于前測的32份有效問卷使用S-W檢驗來檢驗數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況,結(jié)果顯示教師教學(xué)自我效能感的前測數(shù)據(jù)(W= 0.966,p= 0.406>0.05)和人工智能知識的前測數(shù)據(jù)(W= 0.964,p= 0.359>0.05)均服從正態(tài)分布,這說明其中位數(shù)和均值的數(shù)值差異很小。因此,可以在中位數(shù)和均值中任意選擇一種作為參考線,對教師教學(xué)效能感和人工智能知識兩個維度形成的散點圖進行分割形成4個象限(如圖2所示),借此將參與教師分成4類T1(高教學(xué)效能感、低人工智能知識)、T2(高教學(xué)效能感、高人工智能知識)、T3(低教學(xué)效能感、低人工智能知識)和T4(低教學(xué)效能感、高人工智能知識),這4類教師具有不同的特征,在每類教師中選擇1位具有代表性的教師,共選擇4位教師進行半結(jié)構(gòu)化訪談。

    圖2 教師分類四象限圖

    五、研究結(jié)果

    (一)對信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的影響

    由于樣本量小于50,本研究使用S-W檢驗來檢驗變化分?jǐn)?shù)的正態(tài)性,結(jié)果顯示:人工智能教學(xué)結(jié)果期望的前后測變化分(W= 0.965,p= 0.378>0.05),人工智能教學(xué)效能信念的前后測變化分(W= 0.946,p= 0.109>0.05)和教學(xué)效能感的前后測變化分(W=0.972,p=0.561>0.05)均服從正態(tài)分布。因此,本研究使用配對樣本t檢驗的方法來分析教師專業(yè)發(fā)展項目對信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的影響,數(shù)據(jù)分析結(jié)果如表4所示。

    從表4的結(jié)果可以看出,參加本次人工智能專項培訓(xùn)的教師在參訓(xùn)前后:一方面,教學(xué)效能感在總體層面有顯著性提升;另一方面,教學(xué)效能信念和教學(xué)結(jié)果期望兩個子維度也有顯著性提升。比如,在教學(xué)效能信念方面,T2在訪談中談道:“我回去后會調(diào)整一下課程設(shè)置,加一部分人工智能方面的相關(guān)內(nèi)容,一學(xué)期一兩節(jié)課或者說一個單元或者開展一些相關(guān)活動,給學(xué)生普及一下人工智能和圖形化編程?!痹诮虒W(xué)結(jié)果期望方面,T4說道:“我回去以后就申請Arduino板子,先自己琢磨,做一些東西,我有強烈的愿望做完之后引導(dǎo)學(xué)生去創(chuàng)作,學(xué)生如果有創(chuàng)意的話,可以結(jié)合想法進行創(chuàng)作?!?/p>

    (二)對不同先驗知識的信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的影響

    本次教師專業(yè)發(fā)展開展之前,利用人工智能知識問卷對參訓(xùn)教師人工智能相關(guān)領(lǐng)域的知識儲備進行了測試。針對測試結(jié)果,采用高低分組法將參訓(xùn)教師的先驗知識分為低、中、高3組。為了探究對不同先驗知識的信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的影響是否存在差異,本研究進行了單因素方差分析以判斷其是否存在顯著性差異,數(shù)據(jù)分析結(jié)果如表5所示。

    表4 信息技術(shù)人工智能教學(xué)效能感前后測比較(N=32)

    表5 不同先驗知識信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感單因素方差分析

    從表5的結(jié)果可以看出:具有不同先驗知識的信息技術(shù)教師,其人工智能教學(xué)效能感及兩個子維度的提升之間不存在顯著性差異。比如先驗知識較低的T1說:“我原來沒有接觸過圖形化編程軟件,現(xiàn)在我覺得不管是我會不會自己編程,我都能看懂,對這方面的內(nèi)容也不再擔(dān)心。另外,原來我不知道人工智能是啥東西,現(xiàn)在對人工智能有大概的了解,我在教學(xué)中也更有信心?!?先驗知識中等的T3說:“我們學(xué)校實施相關(guān)課程比較早,采用的還是文本編程軟件,這對我們來說比較困難,這次培訓(xùn)回去我打算改成可視化編程軟件,讓孩子們真正地享受借助編程實現(xiàn)自己的想法?!?先驗知識較高的T4說:“我們學(xué)校有利用Scratch、編程貓等軟件開設(shè)的編程社團,之前我只教學(xué)生如何編程,由于我們沒有那個器材,我自己動手能力差,對于相關(guān)硬件的操作沒有涉及。經(jīng)過自此培訓(xùn),動手操作方面的內(nèi)容,我感覺我從不感興趣到現(xiàn)在已經(jīng)特別感興趣了,回去我就會大量的去申請購買這些Arduino板子。”

    六、結(jié)論與討論

    本研究基于TPACK理論設(shè)計了提升中小學(xué)信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感的專業(yè)發(fā)展知識體系,結(jié)合教學(xué)效能感提升途徑和有效教師專業(yè)發(fā)展設(shè)計要素構(gòu)建了線下與線上融合的專業(yè)發(fā)展活動框架,經(jīng)過為期25天的第一輪實施,研究發(fā)現(xiàn):信息技術(shù)教師的人工智能教學(xué)效能感在總體層面以及教學(xué)效能信念和教學(xué)結(jié)果期望兩個子維度均有顯著性提升;且在不同先驗知識的信息技術(shù)教師之間不存在顯著性差異。這些發(fā)現(xiàn)揭示了本研究構(gòu)建的專業(yè)發(fā)展知識體系和活動框架在提升中小學(xué)信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感方面的有效性??梢姡赶蛐畔⒓夹g(shù)教師人工智能教學(xué)效能感提升的專業(yè)發(fā)展活動應(yīng)該具有以下兩個特點。

    (一)培訓(xùn)內(nèi)容設(shè)計在提升信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感方面的有效性

    為了提升中小學(xué)信息技術(shù)教師的人工智能教學(xué)勝任力,需要構(gòu)建一個科學(xué)、合理且有效的專業(yè)發(fā)展內(nèi)容體系。不同于PCK,TPACK是一個有效地將技術(shù)融入教師專業(yè)發(fā)展的知識框架,能普遍用于指導(dǎo)各學(xué)科教師開展技術(shù)整合教學(xué)的相關(guān)培訓(xùn)內(nèi)容設(shè)計[35,36]。針對人工智能這一特定技術(shù),有兩種類型的TPACK框架,一種是各學(xué)科教師應(yīng)用人工智能技術(shù)開展學(xué)科教學(xué)的TPACK框架,如閆志明等人構(gòu)建的AI-TPACK框架[37],鄧國民等人構(gòu)建的“AI+學(xué)科教學(xué)”倫理知識框架(AIPCEK)[38];另一種則是信息技術(shù)教師開展人工智能課程教學(xué)的TPACK框架(TPACKAI)。這兩種框架在教師專業(yè)發(fā)展方面有很大的差異,其主要區(qū)別在于培訓(xùn)對象、培訓(xùn)目標(biāo)均不同,因此培訓(xùn)內(nèi)容框架也存在顯著差異。已有的研究大多數(shù)集中在第一種框架和應(yīng)用層面,強調(diào)教師整合人工智能技術(shù)提升信息化教學(xué)的能力。技術(shù)對于TPACK框架而言至關(guān)重要,但有三種類型技術(shù)需要做出區(qū)分,即作為特定學(xué)科工具的技術(shù)(如TCK)、作為學(xué)習(xí)工具的技術(shù)以及用來支持專業(yè)發(fā)展或?qū)嵺`共同體的常規(guī)ICT工具[39]。本研究中以上三種類型的技術(shù)均有使用,尤其是用來學(xué)習(xí)人工智能知識的圖形化編程技術(shù)和開源硬件技術(shù)。正是由于使用了這些可操作、可檢驗的TCK技術(shù),才使得教師們對人工智能知識的學(xué)習(xí)變得直觀、易懂和有效。

    本研究的專業(yè)發(fā)展項目針對信息技術(shù)教師,沒有采取單純以AI技能為導(dǎo)向的培訓(xùn)內(nèi)容設(shè)計,而是以人工智能教學(xué)勝任力為目標(biāo),構(gòu)建了一個以TPACKAI為核心的專業(yè)發(fā)展內(nèi)容體系,將CKAI、TPKAI、TCKAI、PCKAI和TPACKAI整合在一起,以全面增強信息技術(shù)教師的人工智能知識、整合技術(shù)的人工智能知識、人工智能教學(xué)知識以及整合技術(shù)的人工智能學(xué)科教學(xué)法知識。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)該教師專業(yè)發(fā)展項目不僅能有效提高信息技術(shù)教師的人工智能知識,而且能夠提高他們的教學(xué)能力和教學(xué)效能感??梢?,基于TPACKAI的教師專業(yè)發(fā)展知識框架能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能學(xué)科知識、教學(xué)法和相關(guān)支撐技術(shù)(圖形化編程、開源硬件等)之間的整合與平衡,有助于先前知識儲備不同的教師形成對人工智能課程知識靈活的、情景化的理解和認(rèn)知,從而對他們的人工智能教學(xué)勝任力產(chǎn)生了積極的影響。

    (二)活動框架設(shè)計在提升信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)效能感方面的有效性

    僅有有效的知識框架還不足以確保信息技術(shù)教師人工智能教學(xué)勝任力的全面提升,還需要豐富多元的活動形式來支撐培訓(xùn)內(nèi)容的有效實施。從本質(zhì)上講,知識內(nèi)容和活動形式是緊密相關(guān)、相輔相成的。研究結(jié)合TPACKAI框架,整合了能夠體現(xiàn)有效教師專業(yè)發(fā)展要素及提升教學(xué)效能感的多種活動形式,尤其包括基于硬件和軟件的編程實踐與操作、參觀學(xué)習(xí)人工智能教育示范校和以工作坊形式進行小組教學(xué)研討與分享等。

    由于活動形式單一,教師專業(yè)發(fā)展活動在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)形成了自上而下式的傳遞形式——“講座式”專業(yè)發(fā)展。不同于單純講座式的培訓(xùn),區(qū)別于“碎片式的、膚淺的”專題研討[40],本研究所設(shè)計的能體現(xiàn)內(nèi)容聚焦、主動學(xué)習(xí)、協(xié)作等有效教師專業(yè)發(fā)展要素的活動,具有理論學(xué)習(xí)和實踐操作相融合、編程技能和教學(xué)設(shè)計相結(jié)合、自主學(xué)習(xí)和合作學(xué)習(xí)相結(jié)合的特點,從而能夠有效激發(fā)教師學(xué)習(xí)的積極性與主動性,更好地支持教師間知識社會建構(gòu)、實踐經(jīng)驗交流和教學(xué)實踐轉(zhuǎn)變。首先,專業(yè)發(fā)展活動課程內(nèi)容聚焦,知識體系設(shè)計不僅有學(xué)科專業(yè)知識,還涵蓋相應(yīng)的技術(shù)和教學(xué)法研習(xí),以促進學(xué)生的學(xué)習(xí)[41,42]。其次,參與專業(yè)發(fā)展項目時教師是積極的參與者,而不是被動的知識接受者。專業(yè)發(fā)展活動中的實操環(huán)節(jié)開源硬件設(shè)備的操作和編程、教學(xué)實踐工作坊環(huán)節(jié)的研討分享教學(xué)設(shè)計、在線學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的自主學(xué)習(xí)及編寫程序等,這些都為教師們獲得自主學(xué)習(xí)和獲得掌握經(jīng)驗提供了機會。再次,專業(yè)發(fā)展活動提供了一次與同行合作的機會,需要教師分享自己的思考,獲得同伴的反饋。在專家講座、校企參觀的過程中,參訓(xùn)教師作為學(xué)習(xí)者、觀察者獲取適合自己開展人工智能教育的教學(xué)經(jīng)驗,這是獲得替代經(jīng)驗的有效途徑之一[13]。同時,相近教齡、相同任教學(xué)段、同一地區(qū)的參訓(xùn)教師具有相似的教學(xué)背景,這能加強社會模范對參訓(xùn)教師替代經(jīng)驗的影響,從而獲得教學(xué)自我效能感。此外,專業(yè)發(fā)展中的小組研討和同行評議更加關(guān)注教師的自我完善和成長,這與班杜拉的建議相一致,即在自我完善的基礎(chǔ)上給予積極評價,而不是將同伴比較作為自我效能感的來源。最后,活動場域設(shè)計充分發(fā)揮線下和線上活動的雙重優(yōu)勢,既滿足了教師面對面實時交流、實地觀察與體驗、親身動手操作的需要,也拓展了專業(yè)發(fā)展的時空場域,更有助于結(jié)合教師的日常課堂實踐。

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