智能時代教師數(shù)字素養(yǎng)的理論發(fā)展與實踐路徑

當(dāng)前，智能技術(shù)的迅猛發(fā)展正重塑教育生態(tài)底層邏輯，推動智能教育從“技術(shù)增強型”向“技術(shù)內(nèi)生型\"范式躍遷。智能教學(xué)系統(tǒng)、個性化學(xué)習(xí)路徑推薦及生成式人工智能與學(xué)習(xí)分析技術(shù)的融合，不僅改變了知識呈現(xiàn)與學(xué)習(xí)方式，還對教師的數(shù)字素養(yǎng)提出了更高要求。然而，教師數(shù)字素養(yǎng)提升速度滯后于技術(shù)迭代，大多數(shù)教師存在“技術(shù)遲滯\"困境，其數(shù)字素養(yǎng)發(fā)展速度僅為技術(shù)迭代周期的三分之一，暴露出當(dāng)前培養(yǎng)體系的滯后性與適配性問題。

現(xiàn)有的數(shù)字素養(yǎng)理論在應(yīng)對智能時代需求上存在不足。傳統(tǒng)的整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識（Technological Pedagogical ContentKnowledge，縮寫為TPACK）框架雖為教師技術(shù)整合提供理論支撐，但在智能技術(shù)演進(jìn)中暴露局限性，即技術(shù)知識維度難以適應(yīng)生成式人工智能的特征；普適性建構(gòu)未充分考量不同學(xué)科技術(shù)融合的差異；且將技術(shù)僅視為教學(xué)工具，使教師多為“技術(shù)適應(yīng)者\"而非“技術(shù)共創(chuàng)者”。

面對這些挑戰(zhàn)，構(gòu)建兼具技術(shù)前瞻性與學(xué)科適配性的教師數(shù)字素養(yǎng)理論框架成為核心議題。近年來，有學(xué)者提出AI-TPACK框架[2]，旨在適應(yīng)智能技術(shù)在教學(xué)中的深度融合。3基于此，本文在TPACK框架基礎(chǔ)上，結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)展與AI-TPACK理念，重新審視教師數(shù)字素養(yǎng)的核心維度，探索提升路徑，以期為教師數(shù)字素養(yǎng)的全面提升提供理論支撐與實踐指導(dǎo)。

一、智能時代教師數(shù)字素養(yǎng)需求

隨著人工智能技術(shù)驅(qū)動教育領(lǐng)域從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型，教師角色與能力需求發(fā)生根本性變革?！禣ECD學(xué)習(xí)框架2030》指出，未來教師的數(shù)字素養(yǎng)要從基礎(chǔ)技術(shù)操作能力向數(shù)據(jù)思維、算法批判、人機協(xié)作等高階能力延伸，具體表現(xiàn)在以下三個方面。

（一）數(shù)據(jù)思維與決策能力

在智能教育時代，教師需要熟練掌握數(shù)據(jù)分析與可視化方法，能從海量教育數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，以精準(zhǔn)實施教學(xué)。以課程教學(xué)為例，教師可以通過分析在線學(xué)習(xí)平臺中學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)，了解學(xué)生對各知識點的關(guān)注度和理解程度。對于學(xué)生掌握較好的知識點，教師可以減少課堂講解；對學(xué)生普遍困惑的知識點，教師則應(yīng)增加講解深度與拓展內(nèi)容，提升教學(xué)的針對性與有效性。

（二）算法批判與倫理素養(yǎng)

在人工智能驅(qū)動的教育系統(tǒng)中，算法對教學(xué)資源分配、學(xué)生評價、課程推薦等影響較大。教師需要具備算法批判能力，評估人工智能在教育應(yīng)用中的公平性、透明度和適用性。例如，人工智能評分系統(tǒng)可能存在算法偏見導(dǎo)致對學(xué)生評價不公，教師要能識別并糾正；自動推薦系統(tǒng)若設(shè)計不當(dāng)會加劇學(xué)習(xí)鴻溝，教師要審視其合理性，引導(dǎo)學(xué)生獲取多元化知識。

（三）人機協(xié)作與教學(xué)轉(zhuǎn)型

智能教育時代的課堂正從教師主導(dǎo)邁向人機共治。人工智能教學(xué)助手的應(yīng)用比例逐漸上升，部分智慧課堂中人工智能承擔(dān)約三分之一的教學(xué)決策任務(wù)。這種轉(zhuǎn)變要求教師從傳統(tǒng)的知識傳授者向智能技術(shù)整合者角色轉(zhuǎn)變。教學(xué)中，教師可借助人工智能教學(xué)助手提供實時反饋與輔導(dǎo)，如快速批改作業(yè)并給出解題思路和錯誤分析，據(jù)此開展針對性課堂活動。同時，教師要與人工智能協(xié)同設(shè)計教學(xué)，合作開發(fā)個性化課程，動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與方法。

二、教師數(shù)字素養(yǎng)傳統(tǒng)理論框架的局限性：TPACK的適應(yīng)性困境

TPACK框架由美國學(xué)者普尼亞·米什拉（PunyaMishra）和馬修·丁.科勒（MatthewJ.Koehler）于2006年提出，是教育技術(shù)領(lǐng)域的經(jīng)典理論，強調(diào)教師要整合技術(shù)知識（TK）、教學(xué)法知識（PK）與學(xué)科內(nèi)容知識（CK），以促進(jìn)技術(shù)在教育中的有效應(yīng)用[4該框架在全球教師培訓(xùn)中廣泛應(yīng)用，并成為技術(shù)整合能力評價的核心依據(jù)。然而，在智能教育時代，其局限性逐漸顯現(xiàn)，具體表現(xiàn)為以下三個方面。

（一）技術(shù)維度泛化

TPACK將技術(shù)（TK）視為統(tǒng)一整體，未區(qū)分通用技術(shù)（如辦公軟件、網(wǎng)絡(luò)資源）與智能技術(shù)（如機器學(xué)習(xí)、自然語言處理）的差異。生成式人工智能的涌現(xiàn)性和不可解釋性使傳統(tǒng)TK維度適用性受到挑戰(zhàn)，如GPT-4等大模型自動生成能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)工具，而TPACK框架未提供智能技術(shù)應(yīng)用指導(dǎo)。

（二）模型結(jié)構(gòu)靜態(tài)

TPACK理論框架穩(wěn)定，但在人工智能快速發(fā)展背景下應(yīng)用有效性下降。其技術(shù)維度更新周期約3.2年，而人工智能技術(shù)迭代周期已縮短至11個月（如GPT-3.5到GPT-4的升級），教師難以及時適應(yīng)人工智能變革并有效應(yīng)用新技術(shù)。

（三）倫理協(xié)作缺失

智能教育涉及數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、人工智能倫理等議題，如人工智能評分系統(tǒng)可能存在算法歧視，推薦系統(tǒng)可能強化信息繭房。但TPACK框架未涉及這些批判性維度，教師在應(yīng)用人工智能技術(shù)時缺

乏倫理認(rèn)知和決策依據(jù)。

三、智能時代教師數(shù)字素養(yǎng)理論框架的拓展：AI-TPACK框架的范式革新

（一）AI-TK（智能技術(shù)知識）

教育工作者應(yīng)突破傳統(tǒng)技術(shù)認(rèn)知框架，掌握機器學(xué)習(xí)關(guān)鍵算法（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)）、自然語言處理技術(shù)原理及生成式人工智能運作機制。教師不僅要熟練運用智能學(xué)情分析系統(tǒng)、自動化評估工具等教育類產(chǎn)品，還需要理解其底層技術(shù)邏輯，如解析深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程，精準(zhǔn)選擇適配教學(xué)場景的人工智能工具，避免技術(shù)的表面化應(yīng)用。

AI-TK維度聚焦教師應(yīng)用人工智能技術(shù)的能力，涵蓋操作、理解、批判三個層面，構(gòu)成“操作一理解一批判\(zhòng)"三級能力模型。以ChatGPT設(shè)計經(jīng)濟(jì)學(xué)課程習(xí)題為例，在操作層上，教師要具備提示詞迭代能力，確保習(xí)題符合教學(xué)需求；在理解層上，教師要明白生成模型回答問題時所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)和前提條件；在批判層上，教師要識別訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的潛在偏見或誤導(dǎo)，避免給學(xué)生帶來認(rèn)知誤區(qū)。

（二）AI-PK（智能教學(xué)法知識）

教學(xué)方法論層面，教師應(yīng)探索智能技術(shù)支持下的教育范式轉(zhuǎn)型，涵蓋基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)實施、數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)課堂組織及智能輔助的差異化教學(xué)策略設(shè)計。教師應(yīng)建立人機協(xié)同教學(xué)決策機制，實現(xiàn)傳統(tǒng)教學(xué)法與智能技術(shù)互補，如整合人工智能個性化學(xué)習(xí)路徑與教師主導(dǎo)的課堂互動，形成“技術(shù)賦能、人文引領(lǐng)\"的混合教學(xué)模式。

AI-PK維度聚焦教師設(shè)計與人工智能協(xié)同的教學(xué)方法，關(guān)鍵在于人機合理分工，開展基于學(xué)習(xí)分析的動態(tài)教學(xué)設(shè)計。人工智能扮演“創(chuàng)意思維合作者”和“數(shù)據(jù)驗證者\"的角色，承擔(dān)部分教學(xué)任務(wù)，減輕教師的低階任務(wù)負(fù)擔(dān)，使其能在培養(yǎng)學(xué)生的高階思維能力上投入更多精力。

（三）AI-CK（智能學(xué)科內(nèi)容知識）

人工智能技術(shù)正在重塑學(xué)科知識的呈現(xiàn)與傳播方式。5教育工作者需要具備運用人工智能生產(chǎn)課程資源、構(gòu)建三維知識圖譜、規(guī)劃自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑等能力。例如，教育工作者可以利用生成模型創(chuàng)建情境化案例、借助推薦算法匹配個性化資源、并通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化教學(xué)進(jìn)度。

AI-CK維度探討學(xué)科知識借助人工智能技術(shù)智能轉(zhuǎn)化的途徑。在STEM領(lǐng)域，人工智能可以通過分子動力學(xué)模擬和虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)，幫助學(xué)生理解復(fù)雜科學(xué)概念；人文學(xué)科中，人工智能深度學(xué)習(xí)模型能為文學(xué)批評提供新視角，促進(jìn)跨學(xué)科融合創(chuàng)新?？鐚W(xué)科人工智能應(yīng)用可以打破學(xué)科界線，推動學(xué)科間的協(xié)作，如數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)與藝術(shù)跨界合作，可為學(xué)生帶來豐富多元的學(xué)習(xí)體驗。

（四）AI-TPACK（智能整合知識）

AI-TPACK作為新興框架核心維度，強調(diào)智能技術(shù)、教學(xué)法與學(xué)科內(nèi)容的深度融合。教育工作者需要系統(tǒng)評估人工智能技術(shù)對教學(xué)場景的適用性，設(shè)計人機協(xié)同教學(xué)方案，并持續(xù)優(yōu)化智能教育生態(tài)系統(tǒng)，使人工智能技術(shù)為教學(xué)目標(biāo)服務(wù)。AI-TPACK框架為教師在智能教育環(huán)境下提升數(shù)字素養(yǎng)提供理論支持，推動教師從單純的技術(shù)應(yīng)用者轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芙逃O(shè)計者。這一轉(zhuǎn)變要求教師不僅要掌握技術(shù)工具，也要具備系統(tǒng)認(rèn)知和批判性思考能力。

四、AI-TPACK框架的實踐轉(zhuǎn)化路徑

（一）構(gòu)建能力發(fā)展階梯模型

教師數(shù)字素養(yǎng)的提升路徑可遵循“基礎(chǔ)層一進(jìn)階層一創(chuàng)新層”三個層次的演進(jìn)，構(gòu)建出一條清晰且動態(tài)發(fā)展的軌跡。

1.基礎(chǔ)層：智能工具操作能力

基礎(chǔ)層是教師能力發(fā)展的基石。教師需要掌握生成式人工智能和學(xué)習(xí)分析工具等智能工具的基本操作。教師能夠借助人工智能生成輔助工具優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，如生成個性化課后作業(yè)和學(xué)習(xí)材料，從而減少教學(xué)準(zhǔn)備時間，提高內(nèi)容生成效率。教師還需要熟悉技術(shù)接口功能，具備將教學(xué)意圖轉(zhuǎn)化為機器指令的編碼能力，并掌握\"Prompt工程\"技能，以精準(zhǔn)指令確保人工智能響應(yīng)教學(xué)需求。

2.進(jìn)階層：人機協(xié)同教學(xué)設(shè)計能力

在進(jìn)階層，教師需要突破傳統(tǒng)教學(xué)設(shè)計思維，構(gòu)建\"人類創(chuàng)意一機器算力”雙向賦能的混合式教學(xué)流程。例如，教師在設(shè)計開放性問題時，可利用人工智能生成適配不同認(rèn)知水平的變式習(xí)題，并借助人工智能的實時反饋和個性化推薦功能，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和進(jìn)度安排，使教師專注于更高階的教學(xué)任務(wù)。

3.創(chuàng)新層：人工智能賦能的學(xué)科知識生產(chǎn)與批判

創(chuàng)新層是教師能力發(fā)展的高級階段，教師不僅要成為人工智能的使用者，也要積極推動人工智能在學(xué)科知識創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化和批判性分析中的作用。借助人工智能技術(shù)，教師可重構(gòu)學(xué)科知識構(gòu)建方式，開展跨學(xué)科教學(xué)創(chuàng)新實踐，同時反思傳統(tǒng)教學(xué)方法。這要求教師具備批判性思維能力，能夠引入人工智能賦能的新思路，深入探討其帶來的倫理、社會和文化問題，促進(jìn)人工智能與學(xué)科教學(xué)的深度融合。

（二）設(shè)計可操作的教學(xué)路徑

在AI-TPACK框架向?qū)嶋H教學(xué)轉(zhuǎn)化的進(jìn)程中，教學(xué)實踐的操作化路徑需要遵循設(shè)計原則，并構(gòu)建場景化解決方案。

1.設(shè)計原則

第一，技術(shù)透明性原則。技術(shù)透明性原則要求教師始終掌握教學(xué)主導(dǎo)權(quán)。為此，教師可借助算法可解釋性工具（如LIME局部可解釋模型）打破\"黑箱效應(yīng)”，確保人工智能決策過程可視、可干預(yù)。以人工智能作業(yè)評分系統(tǒng)為例，教師要能清晰追溯評分模型的特征權(quán)重。當(dāng)人工智能評分結(jié)果偏離教學(xué)目標(biāo)時，教師可及時進(jìn)行人工校準(zhǔn)。技術(shù)透明性不僅能幫助教師理解人工智能得出結(jié)論的依據(jù)，還能提升其根據(jù)實際教學(xué)情況靈活調(diào)整的能力。第二，倫理先行原則。在運用人工智能技術(shù)開展教學(xué)活動時，教師必須充分考慮數(shù)據(jù)隱私和算法偏見等問題。教師需要構(gòu)建完善的倫理操作框架，涵蓋數(shù)據(jù)采集授權(quán)協(xié)議、算法偏見檢測流程及學(xué)生數(shù)字畫像脫敏規(guī)則等。教師需要深入了解如何保護(hù)學(xué)生數(shù)據(jù)隱私，確保人工智能算法不加劇社會不平等或產(chǎn)生偏見。9教學(xué)過程中，教師應(yīng)定期檢查人工智能算法，判斷其是否存在偏見，確保輸出結(jié)果符合倫理規(guī)范。

2.AI-TPACK場景化解決方案

傳統(tǒng)教學(xué)模式存在諸多亟須解決的核心痛點。為有效應(yīng)對這些問題，教師可以構(gòu)建場景化解決方案，將AI-TPACK框架融入這些具體教學(xué)環(huán)節(jié)，以實現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的顯著提升。

在課程準(zhǔn)備環(huán)節(jié)，教學(xué)資源更新滯后、難以滿足學(xué)生個性化需求的問題尤為突出。教師可借助人工智能技術(shù)，實現(xiàn)教學(xué)資源的智能生成與動態(tài)更新。例如，教師可根據(jù)學(xué)生的知識基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)興趣，利用人工智能自動生成個性化課件。同時，教師可以利用大數(shù)據(jù)分析工具持續(xù)追蹤最新案例和研究成果，確保教學(xué)資源的時效性與針對性。在課堂教學(xué)中，教師可引入人工智能智能助手，實現(xiàn)課堂實時問答和小組討論的智能化管理，提高學(xué)生的課堂參與度。教師還可利用虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)創(chuàng)設(shè)沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境，將抽象知識以直觀、生動的方式呈現(xiàn)出來，顯著提升學(xué)生的參與度和學(xué)習(xí)興趣。人工智能系統(tǒng)可自動處理客觀題，對部分主觀題進(jìn)行初步評判，快速給出批改結(jié)果，還能生成詳細(xì)報告，指出作業(yè)錯誤原因和改進(jìn)方向，使學(xué)生及時了解自身學(xué)習(xí)情況。在實驗實踐階段，設(shè)備有限、成本高及安全隱患等問題常制約教學(xué)活動的開展。人工智能模擬平臺可創(chuàng)建低成本、高仿真的虛擬實驗環(huán)境，并提供實時指導(dǎo)，幫助學(xué)生掌握實踐技能，提升教學(xué)效果。在學(xué)習(xí)評估階段，教師可運用人工智能學(xué)習(xí)分析技術(shù)綜合分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、作業(yè)成績、考試成績等多維度信息，全方位評估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，并生成可視化報告，為個性化教學(xué)提供有力依據(jù)。在教學(xué)反思環(huán)節(jié)，因缺乏有效工具和方法，教師難以深入總結(jié)教學(xué)經(jīng)驗。教師可利用人工智能教學(xué)反思助手，詳細(xì)記錄教學(xué)過程的關(guān)鍵事件、學(xué)生反饋等信息，為教師提供豐富的反思素材和建議，以便清晰發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的優(yōu)點和不足，不斷改進(jìn)教學(xué)方法和策略，提升自身專業(yè)能力。

（三）協(xié)同構(gòu)建多維支持體系

為切實推動AI-TPACK框架從理論走向?qū)嵺`，構(gòu)建一個全面且完善的支持系統(tǒng)顯得尤為關(guān)鍵。

1.教師發(fā)展層面：微認(rèn)證體系與人工智能教學(xué)創(chuàng)新實驗室

為助力教師在AI-TPACK框架下實現(xiàn)專業(yè)成長，學(xué)?？蓸?gòu)建人工智能教學(xué)能力微認(rèn)證體系。該體系通過短期培訓(xùn)與認(rèn)證考試，助力教師快速掌握人工智能教學(xué)技能。具體而言，學(xué)?？梢罁?jù)教師的教學(xué)需求，設(shè)計分層認(rèn)證課程，遵循由淺入深原則，助力教師逐步提升教學(xué)能力。同時，學(xué)校應(yīng)設(shè)立人工智能教學(xué)創(chuàng)新實驗室，為教師提供集物理空間與技術(shù)支持的實踐平臺。10]

2.制度保障層面：人工智能素養(yǎng)納入教師職稱評審 指標(biāo)

為確保AI-TPACK框架有效實施，學(xué)?？蓪⑷斯ぶ悄芩仞B(yǎng)納入職稱評審體系。具體而言，學(xué)校應(yīng)構(gòu)建包含算法素養(yǎng)、數(shù)據(jù)倫理、智能教學(xué)設(shè)計等多維度的職稱評審體系，并開發(fā)人工智能教學(xué)能力診斷指標(biāo)，助力教師精準(zhǔn)識別能力短板。在職稱評審過程中，學(xué)校應(yīng)制定標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能素養(yǎng)考核體系，構(gòu)建教師數(shù)字素養(yǎng)多元評價機制[12]，并將其與教師教學(xué)成果相結(jié)合進(jìn)行綜合評價，以全面、客觀地反映教師的專業(yè)能力和教學(xué)水平。此外，學(xué)校還應(yīng)建立“技術(shù)供應(yīng)商一教研組一教師”三方協(xié)同機制，確保人工智能教育產(chǎn)品在教學(xué)適配性、學(xué)科規(guī)范性與倫理合規(guī)性方面達(dá)標(biāo)，推動智能教育生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。

五、結(jié)論與研究展望

（一）研究結(jié)論

智能時代背景下，教師數(shù)字素養(yǎng)從“技術(shù)應(yīng)用能力\"轉(zhuǎn)向“技術(shù)駕馭智慧\"新范式。傳統(tǒng)數(shù)字素養(yǎng)聚焦技術(shù)工具操作，而人工智能技術(shù)發(fā)展推動教師角色從“工具使用者\"向“技術(shù)駕馭者”與“知識創(chuàng)造者”轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變要求教師不僅要靈活運用技術(shù)工具，還要創(chuàng)新教學(xué)策略，設(shè)計個性化學(xué)習(xí)路徑，并承擔(dān)技術(shù)批判與優(yōu)化責(zé)任。AI-TPACK框架為這一角色轉(zhuǎn)變提供了有力的理論支持和實踐路徑。具體而言，教師要具備評估技術(shù)對教學(xué)內(nèi)容、過程及成果影響的能力，引導(dǎo)學(xué)生利用技術(shù)進(jìn)行批判性思考與自主學(xué)習(xí)。這一轉(zhuǎn)變標(biāo)志著教育理念從技術(shù)輔助到技術(shù)賦能的革命性變革。

（二）研究展望

基于AI-TPACK框架，后續(xù)實證研究可聚焦以下兩個方向：一方面，開展量化分析，研究者可針對教師人工智能操作能力、教學(xué)設(shè)計能力與批判性思維進(jìn)行深人研究，通過結(jié)構(gòu)方程模型驗證框架因果關(guān)系及要素作用機制。量化研究有助于揭示框架理論有效性，解析各要素在不同教育環(huán)境中的應(yīng)用效果，從而為教師職業(yè)發(fā)展提供理論與實踐指導(dǎo)，推動教師數(shù)字素養(yǎng)提升與教育創(chuàng)新。另一方面，鑒于文化背景差異，AI-TPACK框架的跨文化驗證至關(guān)重要。研究者通過結(jié)合具體需求與技術(shù)水平對該框架進(jìn)行本土化調(diào)整，可為全球教師數(shù)字素養(yǎng)培養(yǎng)提供普適性理論和實踐參考，促進(jìn)全球范圍內(nèi)教育質(zhì)量的提升與發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1][9朱昇，熊麗，陳洪毅，等.人工智能在TPACK框架下的教育技術(shù)整合探討[J」電子元器件與信息技術(shù)，2024（9）：110-112，116.

[2]CelikI. Towards Intelligent-TPACK：AnEmpirical StudyonTeachers’Professional Knowledge to Ethically IntegrateArtificial Intelligence（AI）-based Tools into Education[J].Computersinhuman behavior，2023（138）：107468.

[3]6張群，田格格.AI-TPACK理論視角下教師智能教育素養(yǎng)：模型構(gòu)建及培養(yǎng)策略[J].開放學(xué)習(xí)研究，2023（6）：30-40.

[4][11陳麗婷，黃磊.基于AI-TPACK模型的高職教師AI教育素養(yǎng)現(xiàn)狀調(diào)查及提升策略[J].職業(yè)技術(shù)教育，2025（8）：69-75.

[5]崔宇路，杜幸珂，張海.教師學(xué)科教學(xué)知識演變：內(nèi)涵，特征及趨勢[J].信陽師范學(xué)院學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2024（4）：86-93.

[7]

[8]陳星，金志杰，范國睿.教師數(shù)字素養(yǎng)框架研究：全球經(jīng)驗與實踐啟示[J.西北師大學(xué)報（社會科學(xué)版），2025（2）：75-85.

[10]陳語.高校教師數(shù)字素養(yǎng)的構(gòu)成要素及提升路徑研究[J].湖北師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2025（2）：118-123.

[12游振聲，陳珺穎.數(shù)字時代我國教師數(shù)字素養(yǎng)提升策略探討——基于對歐盟與我國教師數(shù)字素養(yǎng)框架的比較分析[J]教育探索，2025（3）：1-6.