职业院校教师人工智能素养现状及提升策略
韩锡斌;郭文欣;李梦;人工智能正在重塑全球产业生态，对以就业为导向的职业教育而言，教师的教学能力面临新的挑战和要求。本研究构建了职业院校教师人工智能(AI)素养的概念框架，包括AI通用素养与职业教育AI专有素养两个方面。基于该框架开展问卷调研，收到全国600份有效问卷，运用结构方程模型探讨了AI素养各维度的发展水平及其之间的作用关系。研究结果表明，相比AI通用素养，教师非常欠缺职业教育AI专有素养；AI通用素养也处于早期认识阶段，教师在教学中应用AI及创新方面存在不足。教师从认识与理解AI,向基于AI开展教学评估与创造的转化过程中，教学中应用AI起到了最关键的中介作用。教师AI伦理与责任意识对AI素养发展的影响呈现两面性，既通过教学中应用AI对AI教学评估与创造能力有正向促进作用，也对其产生抑制作用。基于上述发现，提出三个方面的提升策略：一是以AI教学应用实践为核心，构建教师AI素养发展体系；二是深化产教融合，推动教师AI通用素养与行业应用能力同步提升；三是将AI伦理教育融入教学与实训全过程，强化教师价值理性。
人工智能赋能教师队伍治理的内涵、机理与实践策略
刘邦奇;龙海;深化人工智能助推教师队伍建设是落实教育强国战略的重要举措，以人工智能赋能教师队伍治理成为智能时代推进教师队伍建设的重要命题。文章首先分析了人工智能赋能教师队伍治理的基本内涵和主要特征；其次，基于TOE理论和协同治理理论，构建了人工智能赋能教师队伍治理的逻辑框架，并详细阐释了框架构成的“技术-主体-场景-环境-效能”五大要素；最后，从智能引领、素养提升、数据驱动、制度革新、场景创新等方面提出人工智能赋能教师队伍治理的实践策略。
生成式人工智能赋能职业行动能力评价：原理与框架
余越凡;赵志群;随着技术进步，知识或技能本位的职业教育目标与评价导向已无法满足工作需求，亟需向职业行动能力转型。职业行动能力的整体性内涵及其作用机制，决定了其评价须同时实现整合能力观下的个性化评价、整体意义场下的表现性评价和多模态数据驱动的行动导向评价。但现有的先进评价方法高度依赖人工评分，难以落地和推广，传统人工智能等技术又受到难以攻克的“框架问题”和“映射问题”的限制，无法支持科学有效的自动化评价。生成式人工智能(GAI)作为语言世界的“具身者”和符号的“意义建构者”,能够在形式上模仿人类评分者所拥有的具身应对技能和隐性共识，使职业行动能力的自动化评价成为可能。研究基于“证据中心设计”思想，在确定学生模型的基础上，明确了任务模型的设计要求和证据模型的技术实现路径，从而构建了GAI赋能的职业行动能力评价框架。鉴于将GAI应用于职业行动能力评价会面临诸多伦理风险，研究进一步提供了相应的治理策略。
GenAI赋能师范生数字化教学设计能力发展研究——基于多源异构数据的混合分析
黄庆双;曹涵;研究聚焦教育数字化背景下，师范生数字化教学设计能力培养面临的资源筛选与整合力薄弱、数字化应用环境支持不足等现实困境，基于3P教学理论构建GenAI赋能师范生数字化教学设计能力发展的人机协同教学模式。通过采集不同教学阶段的多源异构数据，运用配对样本t检验、认知网络分析法，厘清GenAI能否以及何以赋能师范生数字化教学设计能力发展。同时，采用模糊集定性比较分析法，探究驱动师范生数字化教学设计能力发展的多元协同路径。研究发现，GenAI能够显著提升师范生数字化教学设计能力；师范生提示语编写的精准度、复杂度与其数字化教学设计能力发展密切相关；通过“人机协同驱动型”“教师指导—环境增效型”“教师指导—自我反思型”“GenAI赋能自主创新型”四条组态路径能够驱动师范生数字化教学设计能力发展。
多模态数据驱动的社会调节过程智能感知及应用
刘清堂;马思琪;马鑫倩;吴林静;马一平;在数字化学习背景下，智能感知成为理解与支持学习过程的关键路径。尽管多模态数据为社会调节学习开辟了新视角，其调节过程的复杂性仍带来语义对齐难、模态融合不充分以及识别精度受限等挑战。为此，本研究提出了融合语义定标、多模态特征对齐与多维时序建模的智能感知框架。该框架以言语主线划分语义片段，融合行为、生理与言语信号，构建感知特征矩阵并开展动态建模，实现对社会调节过程的自动识别。随后，本研究依托真实课堂中的多模态数据，开发了面向社会调节过程识别的人工智能模型。结果表明，模型识别性能稳定，验证了其在多模态数据驱动下的有效性。研究成果为复杂学习场景下社会调节的实时监测与智能支持提供了可推广的方法体系与实践基础。
面向同步在线讨论质量评价的多维多粒度分析模型构建与应用
肖克江;陈亮;张成;许艳欣;郭新婕;同步在线讨论是在线协作学习中一种用于促进学习者知识建构的重要手段。评价同步在线讨论质量有助于学习者和教学者及时发现学习问题，并进行干预和调节。然而，当前质量评价研究多在异步在线讨论情景下开展，且在评价维度、评价粒度与评价方法上有待向多元化视角拓展。因此，首先面向同步在线讨论情景提出了包含认知、行为、情感及社交四个评价维度和个体、小组与班级三个评价粒度的质量评价框架，并给出了基于在线讨论文本的评价指标自动化计算与融合方法。为进一步发挥评价的促学作用，随后在评价框架的基础上构建了多维多粒度分析模型，阐述了评价工作的主要流程，强调通过使用不同的学习分析方法来分析个体、小组、班级在四个评价维度上的特点与差异，实现对讨论质量的深度评价。最后，将其应用在某师范高校三个班级的同步在线讨论质量评价中以检验模型的可行性和有效性。应用结果表明：在个体层面，使用逐步多元回归分析可建立评价维度与课程成绩的关系模型；在小组层面，使用聚类分析可挖掘小组协作模式及其动态迁移特点，同时依据评价指标可进一步识别出讨论过程中的意见领袖和边缘参与者行为；在班级层面，使用可视化分析和高频关键词分析可对比分析班级间的整体表现与差异。
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