中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系構(gòu)建研究

摘要：隨著信息技術逐步實現(xiàn)智能教育的升級，技術賦能下教師教育的形態(tài)實現(xiàn)重大變革，新興技術變革背景下教師智能教育素養(yǎng)的革新問題已成為基礎教育人工智能應用過程的重難點。當前，中小學教師智能教育素養(yǎng)研究多停留在理論層面的探討，缺乏基于實證的系統(tǒng)的評價體系研究。該研究基于國內(nèi)外相關文獻、政策演進和實踐探索的分析，結(jié)合德爾菲法、層次分析法以及組合賦權法形成了包括智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能、智能教育倫理4個一級指標、13個二級指標和44個觀測點的中小學教師智能教育素養(yǎng)評價指標體系，并確定了各級測評指標的權重系數(shù)。在此基礎上，研究利用測評工具對中小學教師智能教育素養(yǎng)進行了實證調(diào)查，以檢驗測評指標體系的科學性。

關鍵詞：人工智能；教師智能教育素養(yǎng)；評價指標；權重系數(shù)

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

本文系重慶市社會科學規(guī)劃博士培育項目“小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系構(gòu)建研究”（項目編號：2022BS091）、中國博士后面上項目“中小學教師智能教育素養(yǎng)評價指數(shù)構(gòu)建與應用研究”（項目編號：2022M712623）階段性成果。

一、問題提出

技術作為雙刃劍、浮士德的交易，既是普羅米修斯盜取的火種，也是潘多拉打開的盒子。智能時代，隨著人類教育認知的半徑會不斷擴大，教育的概念也會不斷變遷，這時技術工具將會發(fā)揮很大的作用，大數(shù)據(jù)與智能技術正在使教育走向真正的個性化、規(guī)模化和效率化。正如尼爾·波斯曼所言，新技術改變了人類的“知識”觀念和“真理”觀念[1]。根據(jù)摩爾定律，人工智能有望持續(xù)不斷地取得進步，也使得技術哲學有了新的觀點和突破，表現(xiàn)在人工智能并非只是簡單的外在價值載體[2]，人類對其自身思維和大腦運作方式的理解將不斷提升。智能時代，技術對人類的理解越來越深刻，而人們卻越來越難以理解、把控技術[3]。教師質(zhì)量決定著教育發(fā)展[4]和人才培養(yǎng)的質(zhì)量[5]。然而，當前人工智能技術尚處于弱人工智能的發(fā)展階段[6]，智能技術雖然對教師諸如批改作業(yè)、答疑和監(jiān)考等機械重復性工作提供了替代可能[7]，但新的知識圖景和數(shù)字技術極大地沖擊了教師工作的價值和實踐意義[8]，逐漸對教師利用新技術開展創(chuàng)新教學、評價、專業(yè)發(fā)展等素養(yǎng)提出了挑戰(zhàn)[9]。突出表現(xiàn)在教師人機協(xié)同意識不足和能力欠缺[10]，局限于充當“教書匠”和“技術員”等工具性角色[11]，對技術價值的判斷產(chǎn)生偏差[12]，落入知識本位和技能本位的窠臼[13]，傳統(tǒng)教師教學的知識權威遭受嚴峻挑戰(zhàn)[14]等。盡管學界針對教師智能教育素養(yǎng)有了一定的研究，但國內(nèi)關于教師智能教育素養(yǎng)研究尚處于理論探索階段，大都聚焦于理論探析，實證統(tǒng)計分析寥寥無幾，“智能教育素養(yǎng)的結(jié)構(gòu)包括哪些方面”“教師智能素養(yǎng)的評價標準是什么”等系列問題尚未厘清，在評價方面也未能基于教師智能教育素養(yǎng)的內(nèi)涵特征以及相關影響因素開發(fā)和設計工具，對利用數(shù)理統(tǒng)計和大數(shù)據(jù)技術的科學建模和評價指標體系研究鮮有涉及。

另外，教師素養(yǎng)作為教師必備的內(nèi)在品質(zhì)和技能[15]，在歷史發(fā)展過程中，逐漸演變出媒介素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、數(shù)字素養(yǎng)、智能教育素養(yǎng)等，這些概念的提出均源于科技發(fā)展帶來的時代嬗變，其目的旨在教師能更好地生存、發(fā)展。不同之處在于誕生時代背景、目標達成的迥異，教師媒介素養(yǎng)主要針對影視媒體形成的流行文化對教師帶來的影響，信息素養(yǎng)強調(diào)教師對信息及數(shù)據(jù)的收集和處理能力；而數(shù)字素養(yǎng)是教師信息素養(yǎng)在互聯(lián)網(wǎng)時代、數(shù)字時代的基礎上發(fā)展演變而來，更加側(cè)重知識共享與數(shù)字文化交流。教師智能教育素養(yǎng)作為信息素養(yǎng)、數(shù)字素養(yǎng)概念的新表征，更具有跨學科性和整合性。隨著智能技術的發(fā)展與教育教學的融合應用逐漸普及，如何馴服算法這個“技術利維坦”，協(xié)調(diào)智能教育實踐中技術與教育屬性的結(jié)合點和作用點，教師智能教育素養(yǎng)的培養(yǎng)無疑成為當前智能時代教育發(fā)展的迫切需要。為此，國家先后出臺《中國教育現(xiàn)代化2035》《新時代基礎教育強師計劃》等一系列政策文件，實施人工智能助推教師隊伍建設行動，旨在培養(yǎng)適應智能技術的新型教師。鑒于此，研究從推進智能教育技術深度應用和教師專業(yè)發(fā)展的角度出發(fā)，通過對國內(nèi)中小學教師智能教育素養(yǎng)相關評價研究進行深入分析，挖掘教師智能教育素養(yǎng)核心要素，結(jié)合教師教育、人工智能、教育技術和教育測評等相關領域的專家意見和一線教師實踐經(jīng)驗，構(gòu)建一套科學系統(tǒng)的中小學教師智能教育素養(yǎng)評價指標體系，并基于該評價指標體系開展中小學教師智能教育素養(yǎng)評價實踐，以期為中小學教師智能素養(yǎng)評價研究、推進我國教師智能教育測評理論本土建構(gòu)提供參考。

二、中小學教師智能教育素養(yǎng)的測評框架

教師智能教育素養(yǎng)作為教師專業(yè)素養(yǎng)的重要組成部分，不僅具有消解教師專業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實逼促，提升精準服務學生個性化水平等現(xiàn)實意義，更是未來教師教育發(fā)展變革的核心動力。為此，研究基于相關文獻、政策文件、實踐案例等內(nèi)容的梳理和分析，析取教師智能教育素養(yǎng)評價的關鍵指標情況，以此作為中小學教師智能教育素養(yǎng)測評框架構(gòu)建的參考依據(jù)。

（一）相關文獻中的中小學教師智能教育素養(yǎng)測評關鍵指標

目前，許多學者圍繞人工智能教育素養(yǎng)進行了大量探索性研究，研究整理、分析與教師智能教育素養(yǎng)評價相關文獻，梳理了現(xiàn)階段能體現(xiàn)中小學教師智能教育素養(yǎng)的關鍵指標（如表1所示）。

（二）政策文件中的中小學教師智能教育素養(yǎng)測評關鍵指標

教師智能教育素養(yǎng)的提高有助于教師專業(yè)化發(fā)展，因此教師專業(yè)發(fā)展的關鍵要素與中小學教師智能教育素養(yǎng)的關鍵要素具有一定共通性。而國家政策文件中與教師專業(yè)發(fā)展相關的內(nèi)容，表明了我國未來一段時期的教師智能教育發(fā)展圖景和導向，研究整理2018—2022年我國重要的有關教師專業(yè)發(fā)展的政策文件，從中提取出中小學教師智能教育素養(yǎng)評價的關鍵指標（如表2所示）。

（三）實踐案例中的中小學教師智能教育素養(yǎng)測評關鍵指標

近年來，教育部開始啟動人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作。2018年，北京外國語大學成為教育部“2018人工智能助推教師隊伍建設行動”唯一試點高校后，寧夏繼而成為國家“互聯(lián)網(wǎng)+教育”示范區(qū)，再一次成為首次試點人工智能助推教師隊伍建設行動的省份。鑒于此，研究以北京外國語大學、寧夏的教師智能教育素養(yǎng)為典型案例，從中總結(jié)了中小學教師智能教育素養(yǎng)評價的關鍵指標和具體內(nèi)容（如表3所示）。

（四）中小學教師智能教育素養(yǎng)測評框架的構(gòu)建

目前，學界普遍認為教師智能教育素養(yǎng)主要包括信念或理念、知識、能力等三方面，但鮮有關注意識、興趣、熱情、價值實現(xiàn)等要素，忽略了可操作性指導建議的設計，也缺乏針對智能教育下屬的微觀要素設計評估指標體系的系統(tǒng)觀照。同時，中小學教師智能教育素養(yǎng)研究的深度與廣度之間缺乏聯(lián)系，間接導致了對智能教育素養(yǎng)概念結(jié)構(gòu)及其構(gòu)成要素的認知缺失，制約了其在中小學教師智能教育素養(yǎng)測評實踐的開展[22]。鑒于此，研究基于教師專業(yè)發(fā)展理論和已有研究成果，認為教師智能教育素養(yǎng)的內(nèi)涵應從技術手段向關照綜合素養(yǎng)轉(zhuǎn)變，是指智能時代教師開展人機協(xié)同教學工作所應具備的思維、知識、能力、倫理與信念的綜合素質(zhì)。

另外，指標體系之間具有內(nèi)在聯(lián)系，能夠綜合反映測評對象狀況[23]。研究依據(jù)教師智能教育素養(yǎng)內(nèi)涵，將智能教育意識、智能教育知識、智能教育能力和智能教育倫理作為評價中小學教師智能教育素養(yǎng)的一級指標，結(jié)合一級指標的內(nèi)涵，將關鍵指標細化到二級指標，增補易被忽視的內(nèi)容，得到中小學教師智能教育素養(yǎng)評價指標體系的初步框架（如圖1所示）。具體而言，智能教育意識是中小學教師智能教育素養(yǎng)的先導，主要考察教師主動探索和運用相關智能技術優(yōu)化課堂教學、解決教學問題的內(nèi)在心理狀態(tài)和思想行為傾向；智能教育知識是中小學教師智能教育素養(yǎng)的基礎，主要考察教師對人工智能相關學科以及跨學科的原理、概念等知識的掌握情況；智能教育能力是中小學教師智能教育素養(yǎng)的核心，主要考察教師基于相關智能教育理論知識和背景，熟練利用智能工具和人工智能技術解決并反思教學實踐問題的操作性技能；智能教育倫理是中小學教師智能教育素養(yǎng)的關鍵，主要考察教師對人機協(xié)同完成教育教學工作的價值和意義的理解。

三、中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的構(gòu)建

（一）專家意見征詢

根據(jù)中小學教師智能教育素養(yǎng)測評框架，結(jié)合專家訪談結(jié)果，以及《中小學教師專業(yè)標準》等文件對相關指標的要求，研究初步擬定了包含4個一級指標、12個二級指標以及48個觀測點的教師智能教育測評指標體系。為使初擬的中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系更加趨向科學合理，研究編制了《中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系專家征詢問卷》，對教師智能教育素養(yǎng)測評指標內(nèi)容進行專家問卷征詢。調(diào)查采用電子問卷與紙質(zhì)問卷相結(jié)合的方式，選取了25名人工智能教育、教育測評領域的相關專家，包括高校及科研機構(gòu)專家13名（正高級職稱5名、副高級職稱5名、講師3名），教育行政部門工作人員4名、中小學管理者2名（均為高級教師）、中小學教師6名（均為高級教師）。在咨詢過程中，需要調(diào)查專家權威系數(shù)相關參數(shù)，專家權威程度用專家權威系數(shù)（Cr）表示，由專家對問題的判斷依據(jù)（Ca）和熟悉程度（Cs）兩個因素決定[24]，Cr=（Ca+Cs）/2，Cr≥0.7，即認為專家評分結(jié)果可靠[25]。本項調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，所有專家權威系數(shù)的均值Cr=0.869（Cr≥0.7），表明專家咨詢結(jié)果有較高的可信度。

問卷采用李克特五點量表形式，評價等級分別用“完全不合理、比較不合理、一般、比較合理、完全合理”1—5分表示，分數(shù)越高表示對該指標的認可度越高。評價指標的必要度由以下三方面數(shù)據(jù)決定：第一，均值M，指專家對指標認可度。根據(jù)五分量表的75%等級值，研究確定3.75為M的基準數(shù)；第二，變異系數(shù)Cv，用Std/M表示，指專家對指標相對重要性的波動程度。Cv越小，表明專家意見越趨向一致[26]；第三，離散度，用標準差Std表示。當Std值<1，則表明指標合格。研究每通過一輪調(diào)查，便根據(jù)專家意見對問卷進行修改完善，再進行下一輪調(diào)查，依次共進行了三輪意見征詢。最終，各題項得分平均值逐漸變大（由3.42—4.12到4.21—4.78，再到4.36-4.82）；離散度Std逐漸縮小（0.51—0.92，到0.50—0.77，再到0.44—0.69）；變異系數(shù)CV值逐漸縮?。?.18—0.28，到0.11—0.17，再到0.08—0.14），表明專家意見逐步達成一致，測評指標項逐漸趨于合理。

另外，研究根據(jù)專家意見合并、增減、修改相關指標、觀測點等，如將智能教育素養(yǎng)測評的一級指標“智能教育能力”改為“智能教育技能”；二級指標“應用能力”改為“操作技能”，將“管理能力”改為“管理技能”，將“評價能力”改為“評價技能”，增加二級指標“教學技能”等。最終，經(jīng)研究過三輪專家咨詢，確定了包含4個一級指標、13個二級指標、44個觀測點的教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系（如表4所示）。

（二）指標認同度調(diào)查

教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的形成主要基于系統(tǒng)性、綜合性、整體性的設計，指標體系內(nèi)容不僅是中小學教師智能教育素養(yǎng)發(fā)展的整體檢視和完善，更是針對教師智能教育素養(yǎng)發(fā)展成效的診斷性設計。有鑒于此，研究選取了北京、上海、廣東、江蘇、天津、河南、湖北、四川、重慶、西藏等地的中小學教師開展相關調(diào)查。調(diào)查對象包括了學界已形成的一大批研究人工智能領域的高校教授和中小學資深教學名師，他們積累了豐富的實踐經(jīng)驗和理論成果，對他們進行調(diào)查，有助于修正與豐富已有的中小學教師智能教育素養(yǎng)測評體系。認同度問卷采用問卷星形式進行調(diào)查，共發(fā)放問卷3023份，回收有效問卷2759份，有效率為91.27%。其中，在所調(diào)查的對象中，高校領域?qū)＜?28人、中小學教師2442人、教育管理者59人，教研機構(gòu)研究人員30人。

研究運用SPSS21.0對所收集的數(shù)據(jù)進行分析，通過對各一級指標和二級指標認同度的平均分來看，教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的整體認同情況較好。從調(diào)查結(jié)果上看，各群體對指標體系整體認同（含比較認同和完全認同）比例均大于88%（如表5所示）；對各一級、二級指標及觀測點認同比例（含比較認同和完全認同）均在82%以上（如表6所示），表明構(gòu)建的教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系基本合理。

四、中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系權重確立

權重主要反映指標“集中”的重要性程度，關涉到指標對總體的“貢獻性”高低[27]。一般確定權重系數(shù)的方法，依據(jù)數(shù)據(jù)獲取來源及計算方式可分為主觀賦權法、客觀賦權法及主客觀綜合賦權法。研究充分考慮主、客觀因素確定指標的權重系數(shù)，決定運用組合賦權法，具體包括層次分析法、結(jié)構(gòu)方程模型法和最小二乘法來確定測評指標的權重，最終產(chǎn)生具有測量學屬性的教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系。

（一）主觀賦值法指標權重的確定

為了使中小學智能教育素養(yǎng)的指標體系具有更強的操作性，研究運用層次分析法（AHP）進行指標權重賦值。共選取了19位相關領域的專家（其中高校專家及研究人員9名、中小學管理者4名、中小學教師4名、教育行政部門工作人員2名），采用兩兩比較形式對智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能、智能教育倫理四指標在測評中的重要性進行調(diào)查，九等級分別賦值為“1/9、1/7、1/5、1/3、1、3、5、7、9”，“1/8、1/6、1/4、1/2、2、4、6、8”分別代表在九等級之間的重要性程度，通過調(diào)查得到每位專家對測評指標重要性判定數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)錄入Yaahp層次分析軟件進行分析得到權重結(jié)果。在利用層次分析法對各指標權重進行賦值時，需對專家評分結(jié)果進行一致性檢驗，采用指標一致性比率CR來判斷，CR低于0.1，說明專家評分的結(jié)果具有內(nèi)部一致性。運用Yaahp軟件，在建立層次分析模型后，依次將19位專家評分數(shù)據(jù)建立判斷矩陣錄入軟件，其中有5位專家評分的CR高于0.1，未通過一致性檢驗，予以刪除，故實際有效評分人數(shù)為14。最終，通過計算14位專家賦值權重的均值，其中Wi為專家賦值權重，確定智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能、智能教育倫理的權重系數(shù)分別為0.2246、0.2491、0.3898、0.1366（如表7所示）。

循此，研究運用Yaahp軟件，最終確定智能教育主動性意識、智能教育敏感性意識、智能教育重要性意識權重系數(shù)分別為0.6086、0.1750、0.2165；智能教育本體性知識、智能教育條件性知識、智能教育實踐性知識權重系數(shù)分別為0.2909、0.2891、0.4201；智能教育教學技能、智能教育管理技能、智能教育操作技能、智能教育評價技能權重系數(shù)分別為0.3489、0.2006、0.2326、0.2179；智能教育倫理道德、智能教育倫理安全、智能教育倫理價值權重系數(shù)分別為0.3571、0.3076、0.3354。

（二）客觀賦值法指標權重的確定

研究選取包含選取重慶、四川、西藏、廣東、江蘇、河南等十余省份（自治區(qū)）的中小學教師作為調(diào)查對象，采用網(wǎng)絡調(diào)查，通過問卷星方式共得到教師問卷1954份，剔除數(shù)據(jù)不全的樣本，回收有效問卷1668份，有效率85.36%。

研究運用AMOS21.0軟件，測算出中小學教師智能教育素養(yǎng)測評結(jié)構(gòu)方程模型標準化系數(shù)（如圖2所示），發(fā)現(xiàn)智能教育意識子指標的因素負荷量分別為0.978、0.818、0.833，組合信度為Cr值為0.9104，大于0.6；智能教育知識子指標的因素負荷量分別為0.891、0.977、0.940，組合信度為Cr值為0.9554，大于0.6；智能教育技能子指標的因素負荷量分別為0.945、0.979、0.986、0.951，組合信度為Cr值為0.982，大于0.6；智能教育倫理子指標的因素負荷量分別為0.863、0.974、0.803，組合信度為Cr值為0.9133，大于0.6。四個一級指標平均變異量抽取值AVE分別為0.7730、0.8773、0.9320、0.7794，均大于0.5。另外，教師智能教育素養(yǎng)測評對于智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能、智能教育倫理的因素負荷量分別為0.667、0.962、0.929、0.684，組合信度為Cr值為0.8900，大于0.6，平均變異量抽取值AVE為0.6753，大于0.5，基本適配指標良好，所設計指標能夠有效反映其共同因素構(gòu)念的潛在特質(zhì)，表示測評指標的內(nèi)在質(zhì)量理想。

研究運用AMOS21.0軟件，對四個一級指標因素負荷量進行歸一化處理，得到四個一級指標的權重系數(shù)分別為0.2057、0.2967、 0.2866、0.2110；循此，在智能教育意識指標中，得到主動性意識、敏感性意識、重要性意識等三個二級指標的權重系數(shù)分別為0.3720、0.3111、0.3169；在智能教育知識指標中，得到本體性知識、條件性知識、實踐性知識三個二級指標的權重系數(shù)分別為0.3173、0.3479、0.3348；在智能教育技能指標，得到教學技能、管理技能、操作技能和評價技能四個二級指標的權重系數(shù)分別為0.2448、0.2536、0.2554、0.2463；在智能教育倫理指標中，得到倫理道德、倫理安全、倫理價值三個二級指標的權重系數(shù)分別為0.3269、0.3689、0.3042（如表8所示）。

（三）主客觀賦值法的整合

研究將主觀與客觀相結(jié)合，可以達到優(yōu)勢互補的效果?；谧钚《朔?，在綜合考慮主觀與客觀情況下綜合確定教師智能教育素養(yǎng)測評指標權重，最小乘法的基本步驟如下。

為方便書寫與計算，研究將權重系數(shù)保留三位小數(shù)，得出中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的表達式為：S=0.215Y+0.273Z+0.338J+0.174L。Y = 0 . 4 9 0 Y 1 + 0 . 2 4 3 Y 2 + 0 . 2 6 7 Y 3，Z=0.304Z1+0.319Z2+0.378Z3，J=0.297J1+0.227J2+ 0.244J3+0.232J4，L=0.317L1+0.363L2+0.320L3。其中，S為教師智能教育素養(yǎng)整體狀況，Y為智能教育意識的狀況，Z為智能教育知識的狀況，J為智能教育技能的狀況，L為智能教育倫理的狀況；Y1、Y2、Y3分別代表智能教育意識中主動性意識、敏感性意識和重要性意識的狀況，Z1、Z2、Z3分別代表智能教育知識中本體性知識、條件性知識和實踐性知識的狀況；J1、J2、J3、J4分別代表智能教育技能中教學技能、管理技能、操作技能和評價技能的狀況，L1、L2、L3分別代表智能教育倫理中倫理道德、倫理安全和倫理價值的狀況。

（四）指標體系信效度檢驗

信度作為量表同質(zhì)性檢驗的重要指標之一，代表量表的一致性。研究選取包含選取X省份的53所中小學教師作為調(diào)查對象，通過問卷星方式共得到教師問卷1689份，剔除數(shù)據(jù)不全的樣本，回收有效問卷1546份，有效率91.53%。此次調(diào)查被試的基本信息包括性別、年齡、教齡、職稱、所教學科、所教年級、學校所在省份、所處地區(qū)等。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能和智能教育倫理的Cronbach’s Alpha系數(shù)（α）分別為0.875、0.896、0.945、0.861，表明四個一級指標之間具有較好的內(nèi)部一致性（如表10所示）。同時，研究對智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能和智能教育倫理四個子量表進行KMO值檢驗，KMO值分別為：0.916、0.942、0.968、0.903，均大于0.90，表明四個一級指標之間具有較強相關性，具有較高可信度。

五、中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的初步驗證

為了從應用實踐的視角來檢視教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的合理性，研究編制了《中小學教師智能教育素養(yǎng)現(xiàn)狀調(diào)查問卷》，通過問卷星方式共得到教師問卷11703份，有效問卷為9742份，有效回收率為83.24%。運用SPSS20.0軟件，對問卷進行信度檢驗，Cronabach’sα系數(shù)值為0.934，說明構(gòu)建的中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系各指標內(nèi)部一致性較好，評價結(jié)果具有較高可信度。在此依據(jù)S=0.215×智能教育意識+0.273×智能教育知識+0.338×智能教育技能+0.174×智能教育倫理，用權重系數(shù)乘各維度均值得到加權均值S均，S均用來衡量中小學教師智能教育素養(yǎng)的整體狀況。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，9742名教師智能教育素養(yǎng)整體得分S均=3.4189，SD = 0.71157，處于一般水平；智能教育意識、智能教育知識、智能教育技能和智能教育倫理四個維度狀況得分的均值分別為3.8491、3.1830、3.2336和3.6176（如表11所示）。通過對不同教齡、學段、區(qū)域之間的教師S均進行單因素方差分析得到，不同教齡之間的教師智能教育素養(yǎng)S均存在顯著差異（P<0.05），城市與鄉(xiāng)村之間的教師智能教育素養(yǎng)S均存在顯著差異（P<0.05），小學教師和高中教師之間的教師智能教育素養(yǎng)S均得分無顯著差異（P>0.05）。另外，研究通過高于均分和低于均分的人數(shù)來進行比較，發(fā)現(xiàn)高于均分的教師人數(shù)為4061人，占比41.69%，低于均分的教師人數(shù)為5681人，占比58.31%。這說明，低于教師智能教育素養(yǎng)平均水平的教師占據(jù)多數(shù)，從整體上來看，我國教師的教師智能教育素養(yǎng)水平亟待提高?？梢?，該問卷具有較好區(qū)分度，能夠甄別出中小學教師智能教育素養(yǎng)狀況的優(yōu)劣，進一步驗證了中小學教師智能教育素養(yǎng)測評指標體系的有效性與可行性。

六、結(jié)語

中小學教師智能教育素養(yǎng)是智能時代建立高素質(zhì)、專業(yè)化、創(chuàng)新型教師隊伍的重要力量[28]，更是促進教育信息化新階段發(fā)展的關鍵因素。研究通過核心要素挖掘、關鍵指標抽取、專家咨詢等過程，經(jīng)過三輪專家意見咨詢，最終構(gòu)建了中小學教師智能教育素養(yǎng)評價指標體系，其表達式為：S=0.215×智能教育意識+0.273×智能教育知識+0.338×智能教育技能+0.174×智能教育倫理。在此過程中，研究運用組合賦權法，進一步計算出各級評價指標的權重系數(shù)，揭示了中小學教師智能教育素養(yǎng)建設中應該重點關注的內(nèi)容。例如，一級指標中教師智能教育技能的權重系數(shù)值最大（Wi=0.338），說明教師智能教育素養(yǎng)中在技能層面的培養(yǎng)尤為重要，宜予以重點關注。同時，研究通過將指標體系及其數(shù)學模型應用于實踐，發(fā)現(xiàn)我國中小學教師智能教育素養(yǎng)S均為3.42，處于一般水平，與實際相符合，初步驗證了指標體系的可操作性、可靠性及有效性，也表明測評指標體系有利于豐富中小學教師智能教育測評研究，能夠為我國中小學教師智能教育素養(yǎng)評估提供理論支撐與實踐依據(jù)。

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作者簡介：

鄭智勇：講師，博士，研究方向為基礎教育測量與評價、人工智能教育。

宋乃慶：教授，博士生導師，研究方向為基礎教育、教育統(tǒng)計。

Research on the Construction of the Evaluation Index System of Primary And Secondary School Teachers’ Intelligence Education Literacy

Zheng Zhiyong1， Song Naiqing2

（1.School of Education， Fujian Normal University， Fuzhou 350007， Fujian； 2.Basic Education Research Center of Southwest University， Chongqing 400715）

Abstract： With the gradual upgrading of intelligent education through information technology， the form of teacher education under technology empowerment has achieved significant changes. The innovation of teachers’ intelligent education literacy under the background of emerging technology reform has become a key and difficult point in the application process of basic education AI. At present， the research on the intelligence education literacy of primary and secondary school teachers mostly stays at the theoretical level， lacking the research on the evaluation system based on the empirical system. Based on the analysis of relevant literature， policy evolution and practical exploration at home and abroad， combined with Delphi method， analytic hierarchy process and combination empowerment method， the research formed an evaluation index system of intelligent education literacy of primary and secondary school teachers， including four first level indicators of intelligent education awareness， intelligent education knowledge， intelligent education skills and intelligent education ethics， 13 second level indicators and 44 observation points， and determined the weight coefficients of evaluation indicators at all levels. On this basis， the research conducted an empirical investigation on the intelligence education literacy of primary and secondary school teachers using evaluation tools to test the scientificity of the evaluation index system.

Keywords： Artificial Intelligence； teachers’ intelligence education accomplishment； evaluation index； weight coefficient

責任編輯：趙云建