人工智能时代教师技术焦虑:成因分析与消解路向

赵磊磊 陈祥梅 马志强

引言

随着人工智能在教育领域的飞速发展和普及,智能教学监测系统、智能导师系统、智能批改系统等智能产品越来越多地应用到教育教学中,为教师专业发展与教学改进提供了智能化的资源与平台支持。教育部于2018年开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作,旨在探索人工智能助推教师管理优化、助推教师教育改革、助推教育教学创新、助推教育精准扶贫的新路径①教育部办公厅:《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》,http://www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/201808/t20180815_345323.htm l,2018年8月8日。;2021年7月1日,《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》亦指出,应利用人工智能技术助推教师队伍建设,开展基于教学能力智能诊断与分析的自适应学习和网络教研,实现伴随式数据采集与过程性评价,为教师改进教学提供依据①教育部等六部门:《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》,http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202107/t20210720_545783.html,2021年7月8日。。近年来,人工智能与教育教学的融合愈发成为教育界关注的重要议题。自然语言处理、机器学习、智能感知等智能技术已对教师的职业角色形成巨大冲击,高效、低成本的人工智能机器人甚至可以取代教师部分重复性、低创造性的工作②赵磊磊、陈祥梅:《数智时代教育大数据风险:表征样态与化解路向》,《贵州师范大学学报(社会科学版)》2022年第2期。。在以人工智能、5G、大数据等新技术为核心支撑的人工智能时代,教师技术焦虑现象已引发广泛关注。对于教师而言,在教育教学中应用人工智能仍然存在较多挑战,如何合理面对以及合规化应用人工智能尚待进一步挖掘。由此,本研究尝试剖析人工智能时代教师技术焦虑的实然现状、主要成因,明晰人工智能时代教师技术焦虑的消解路向,以期能为有效促进人工智能与教育教学的深度融合提供有益参照。

一、文献综述与内涵诠释

(一)教师技术焦虑

技术焦虑是指用户在考虑到其自身能力和意愿的情况下使用技术相关工具时的一种心理状态,其概念内涵来源于计算机焦虑。Marcoulides等人将计算机焦虑定义为:“一个人不安、恐惧的反应,当一个人直接或间接地学习和使用计算机技术时的紧张和焦虑,最终导致心理和情感上的排斥,阻止进一步学习或使用计算机技术。”③Marcoulides G.A.and Wang X.B.,“A Cross-Cultural Comparison of Computer Anxiety in College Students,”Journal of Educational Computing Research,vol.6,no.3,1990,pp.251-263.Chang将计算机焦虑定义为“教师对信息通信等技术工具的不适、忧虑和恐惧感,或认为计算机相关操作会产生负面结果的不安感”,当教师的计算机焦虑较为严重时,他们会对使用计算机产生恐惧,甚至会拒绝使用计算机④Chang S.E.,“Computer Anxiety and Perception of Task Complexity in Learning Programming-related Skills,”Computers in Human Behavior,vol.21,no.5,2005,pp.713-728.。Maurer将计算机焦虑定义为:“当个体认为其在使用计算机技术时可能会产生的焦虑情绪或个体在使用计算机时所感受到的担忧和恐惧。”⑤Maurer M.M.,“Computer Anxiety Correlates and What They Tell Us:A Literature Review,”Computers in Human Behavior,vol.10,no.3,1994,pp.369-376.Toris提出,计算机焦虑是一种“状态焦虑”,其是个体在接触计算机时所产生的一种普遍的心理反应,是指个体在与计算机交互或考虑使用计算机时所感受到的一种恐惧⑥Toris C.,“Suggestive Approaches to the Measurement of Computer Anxiety,”Paper Presented to the Southeast Psychological Association,New Orleans,LA.,1984,pp.1-19.。在计算机焦虑概念的基础上,技术焦虑的概念应运而生。相比于计算机焦虑,技术焦虑涉及的焦虑来源的范围更广,是个体在与计算机或其他任何技术源进行交互时所感知到的焦虑和恐惧的感觉,其侧重于在关照技术使用者能力和技术使用意愿的基础上,考量个体使用技术工具时的心理状态⑦施国洪、孙叶:《技术焦虑对移动图书馆服务质量的影响研究》,《图书情报工作》2017年第6期。。综上所述,本研究将教师技术焦虑界定为:“教师在认知、运用或生理上对特定技术情境做出反应时直接经历的压力或紧张反应。”

(二)人工智能时代教师技术焦虑

人工智能(AI)是指在计算机中模拟人类智能,这些机器被编程为像人类一样思考并模仿其行为,其也可以应用于任何表现出与人类思维相关特征的机器。一般而言,人工智能可分为弱人工智能、强人工智能两种类型。弱人工智能往往简单且以单一任务为导向,而强人工智能则执行更复杂、更人性化的任务。麦肯锡全球研究所(MGI)报告称,为了在不同行业运营人工智能,在2030年之前,3%至14%的员工(即7500万至3.75亿人)可能需要提高自己的能力和/或转行⑧McKinsey Global Institute,“A Future That Works:Automation,Employment and Productivity,”2017,pp.1-19.。人工智能的快速发展可取代许多职业,从而迫使人们需对人工智能所带来的职业挑战做好充分准备,以满足未来相关的就业需求。与其他领域类似,教育领域的人工智能应用也为教师职业带来诸多挑战,人工智能可以应用于计算机辅助教学、全球学习、个性化学习、适应性学习等诸多领域①郭炯、荣乾、郝建江:《国外人工智能教学应用研究综述》,《电化教育研究》2020年第2期。,这不仅推动了教师职业角色的转型与重塑,也引发了教师的职业危机、技术焦虑等风险。

从人工智能焦虑本身来看,若人工智能失控,它可能会以消极方式对人和社会产生负面影响。虽可通过教育机器人、虚拟现实、智能辅导系统等“智能+教学”的方式改善教师教学场域,但人工智能的发展方向与潜在风险尚难以明晰②Esterhuyse M.P.,Scholtz B.M.and Venter D.,“Intention to Use and Satisfaction of e-Learning for Training in the Corporate Context,”Interdisciplinary Journal of Information Knowledge&Management,vol.11,no.1,2016,pp.347-365.,这些担忧促使研究人员围绕人工智能时代的教师技术焦虑进行了研究。尽管技术焦虑测量工具的开发与使用已较为成熟与普遍,但传统的技术焦虑测量工具并不一定适合用于测量个体对人工智能技术的焦虑水平。一般而言,个体对信息技术的焦虑可能是由于对技术提升的不精确态度、对自主性的困惑等多种原因造成。具体到教师本身,人工智能场域下教师技术焦虑源于AI发展方向不明、AI胜任力不足等原因而产生的恐慌和紧张③Johnson D.G.and Verdicchio M.,“AI Anxiety,”Journal of the Association for Information Science&Technology,vol.68,no.9,2017,pp.2267-2270.,其可被视为教师在认知、运用或生理上对特定智能情境做出反应时直接经历的压力或紧张反应。

在人工智能赋能教育的过程中,自然语言处理、智能感知、机器学习等智能技术的教育应用催生了智能教学辅导、智能教学监测、智能导师系统等若干教育教学新样态,然而,教师是否已准备好如何迎接人工智能时代?从唯物论来看,生而为人,必然具有社会属性,社会对个体角色的这种规定性会随着社会的发展和时代的变迁发生嬗变,教师角色也不例外。面对人工智能、5G、大数据等新技术的冲击,教师人力资本不仅拥有增值机遇,而且也面临诸多减值风险。人工智能所引发的教育教学变革对未来教师提出了更高的要求,高速发展的智能技术、智能设备对部分教师来说不仅仅是助手,也从角色期待、角色认知等方面催生了人工智能场域下教师的技术焦虑情绪。随着人工智能赋能教师教学的机会与空间极速扩增,教师是否具有足够的人工智能胜任力尚未可知,如何精准评测人工智能场域下教师技术焦虑尚待进一步探索。

二、研究设计与实施

(一)假设提出

剖析教师技术焦虑的成因可对人工智能时代教师技术焦虑影响因素的挖掘提供一定参照。文献梳理发现,教师技术焦虑的成因涉及较多层面。Huang和Liaw指出,在影响计算机成功融入课堂的因素中,教师对计算机的态度是一个关键因素,无论技术状态多么复杂和强大,其实现的程度取决于用户对技术的积极态度④Huang H.M.and Liaw S.S.,“Exploring users’Attitudes and Intentions Toward the Web as a Survey Tool,”Computers in Human Behavior,vol.21,no.5,2005,pp.729-743.。而技术焦虑作为教师对于技术的一种消极态度,其将极大程度地阻碍教师将技术有效融入教育决策与课堂教学之中。Gordon等学者的研究表明,教师在课堂上使用技术时存在技术焦虑现象,这是由于教师与技术环境之间、技术环境的需求(准备技术、纠正错误)与教师的能力(技能)之间、教师的需求(充分的技术使用培训和支持)与供给(技术、培训和技术人员)之间缺乏适配,这种不匹配现象导致了一系列技术焦虑和不良应对行为的显现⑤Gordon M.,Killey M.,Shevlin M.,et al.,“The Factor Structure of the Computer Anxiety Rating Scale and the Computer Thoughts Survey,”Computers in Human Behavior,vol.19,no.3,2003,pp.291-298.。由此可见,技术焦虑作为一个多维度的结构性概念,其主要诱因也包括较多层面,归纳来看,可将教师技术焦虑影响因素分为教师个体层面和外部环境层面。

在教师个体层面,较多研究者发现,教师自我发展期望、技术感知往往与教师技术焦虑水平存在紧密关联。例如,Pelgrum认为,教师在使用技术辅助教学时的焦虑可能是由于其认知、情感和自信心的不足造成的①Pelgrum,W.J.,Anderson R.and International Association for the Evaluation of Educational Achievement,“ICT and the Emerging Paradigm for Life-long Learning:An IEA Educational Assessment of Infrastructure,Goals,and Practices in Twenty-six Countries,”http://lst-iiep.iiep-unesco.org/cgi-bin/wwwi32.exe/[in=epidoc1.in]/?t2000=014491/(100).。刘成新等人通过调查研究发现,教师是否愿意努力争取信息技术教育应用方面的进修和培训机会,以及是否拥有与教育技术相关领域的专家、学者以及与其他同行教师进行广泛交流和沟通的期望,能够显著影响教师的信息化焦虑水平②刘成新、邹建梅:《教师信息化焦虑问题调查分析》,《电化教育研究》2005年第5期。。此外,技术感知与技术焦虑之间的关系受到较多关注,以技术效能感为例,有研究者认为,计算机自我效能的提高可以减少计算机引发的焦虑③Balogun A.G.and Olanrewaju A.S.,“Role of Computer Self-Efficacy and Gender in Computer-Based Test Anxiety Among Undergraduates in Nigeria,”Psychological Thought,vol.9,no.1,2016,pp.58-66.,教师的技术效能感是影响教师技术焦虑的重要因素④Achim N.and Kassim A.A.,“Computer Usage:The Impact of Computer Anxiety and Computer Self-efficacy,”Procedia-Social and Behavioral Sciences,vol.172,2015,pp.701-708.。据此,本研究提出以下研究假设:

自我发展期望可对教师技术焦虑产生直接的负向影响(H1);

技术感知可对教师技术焦虑产生直接的负向影响(H2)。

在外部环境层面,技术使用保障的缺位也将引发教师的技术焦虑。管益杰等人认为,对于教师而言,学校提供的技术使用支持、同事或他人提供的工具性帮助或精神支持、教育行政部门提供的技术使用培训等均是影响教师计算机焦虑的关键因素⑤管益杰、王昌海、董奇:《教师的计算机焦虑及其对教育技术应用的影响》,《现代教育技术》2006年第6期。。Sandholtz等人指出,由于得不到上级和同事的协助或者缺乏良好的硬件设施支持,教师对于更新技术知识与能力持保留甚至畏惧的态度,这使得他们的技能提升速度落后于技术发展速度⑥Sandholtz J.H.and Reilly B.,“Teachers,Not Technicians:Rethinking Technical Expectations for Teachers,”Teachers College Record,vol.106,no.3,2004,pp.487-512.;Kotrlik等人的研究则发现,相比于能够从校长及学校那里获得充足的技术使用支持的教师,那些不能从校长及学校获取技术使用帮助与支持的教师的计算机焦虑水平要更高⑦Kotrlik J.W.and Smith M.N.,“Computer Anxiety Levels of Vocational Agriculture Teachers,”Journal of Agricultural Education,vol.30,no.2,1989,pp.41-48.。据此,本研究提出研究假设:

技术使用保障可对教师技术焦虑产生直接的负向影响(H3)。

基于前文对于教师技术焦虑成因的梳理以及人工智能时代教师技术焦虑的内涵分析,本研究拟借助模型分析方法探索“自我发展期望”“技术感知”“技术使用保障”对人工智能时代教师技术焦虑的影响作用。同时,在“技术感知”变量与“技术使用保障”变量之间的关系层面,高质量智能教育资源与平台的供给与保障,有利于强化教师对于人工智能技术实效性的准确感知⑧司秋菊、钟柏昌:《教师对高中信息技术新课标的认知调查报告——不同课程模块的差异分析》,《电化教育研究》2020年第4期。,故有效的技术使用保障可能是促进教师技术感知的重要因素。据此,本研究提出研究假设:

技术使用保障可对技术感知产生直接的正向影响(H4)。

基于上述假设,笔者构建了人工智能时代教师技术焦虑及其影响因素的假设模型(见图1)。

图1 假设模型

(二)问卷设计与发放

首先,在人工智能时代教师技术焦虑的测量工具开发上,其一,本研究借鉴了Wang等人开发的人工智能焦虑量表,包含个体学习(类似于计算机焦虑结构,用来衡量人们在学习和应用人工智能技术和产品时的焦虑程度)、工作替代(用于衡量随着人工智能技术和产品的发展而可能失业的个人的焦虑水平)等维度⑨Wang Y.Y.and Wang Y.S.,“Development and Validation of an Artificial Intelligence Anxiety Scale:An Initial Application in Predicting Motivated Learning Behavior,”Interactive Learning Environments,https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887.;其二,借鉴了Jesús Manuel López-Bonilla等人编制的信息技术焦虑量表[10],该量表以Meuter等人开发的技术焦虑量表和Loyd等人开发的计算机焦虑量表为基础,能够精准地评估测量对象对于信息技术的焦虑程度。

其次,在人工智能时代教师技术焦虑影响因素的问卷编制方面,本研究参照刘成新等人编制的教师信息化焦虑成因量表①刘成新、邹建梅:《教师信息化焦虑问题调查分析》,《电化教育研究》2005年第5期。,并结合对H大学3位教育人工智能、教师教育领域学者以及W市5位中小学教师的访谈结果,最终确定了自我发展期望、技术感知、技术使用保障三个维度的测量题项。

本研究最终构建的人工智能时代教师技术焦虑指标体系与人工智能时代教师技术焦虑影响因素指标体系分别如表1与表2所示。除个人信息以外,所有量表题项均采用李克特五点量表形式予以呈现,赋值情况从1-5代表“非常不符合”—“非常符合”,分数越高,代表调研对象对于题项的认同程度最高。在预调研方面,本研究随机抽取江苏省无锡市162位在职中小学教师作为预调研对象,回收预调研有效问卷158份,并进行信效度检验,信度检验以“Cranbach’s alpha”系数为参照,效度检验以KMO检验系数为参照,经检验,测量问卷各分量表的“Cranbach’s alpha”系数大于0.8(小于0.9),KMO和Bartlett的检验系数为0.846(p值为0),测量问卷通过信效度检验。基于调查问卷,本研究面向江苏、浙江、上海、河南、甘肃等地的教师群体开展正式的问卷调研(调研区域涉及发达地区、欠发达地区多个区域),共回收有效问卷1192份,采集样本的具体特征信息如表3所示。

表1 人工智能时代教师技术焦虑指标体系

表3 样本特征

(三)信效度检验

首先,经过检验,整体量表的KMO值为0.900,Bartlett球形检验结果的p值＜0.001,证明本研究所设计的问卷适合进行因子分析。其次,本研究采用Cronbach’s alpha系数、组合信度(CR)、平均变异数萃取量(AVE)来检测调研问卷的信效度。如表4所示,各量表的Cronbach’s alpha值在0.843与0.943之间,证明各量表具有较好的内在一致性信度;各分量表的CR值均在0.8以上,表明量表的组合信度较好。各分量表的AVE值均大于0.5,表明量表的收敛效度较好。验证性因子分析结果显示,模型拟合较好,RMSEA、CFI、SRMR指标均达到测量学标准(RMSEA＜0.08;CFI≥0.90;SRMR＜0.06)。综合上述分析结果,可知问卷通过了信效度检验。

表4 问卷信效度检验

三、数据分析结果

(一)人工智能时代教师技术焦虑的现状分析

人工智能时代教师技术焦虑现状分析结果如表5所示。总体来看,人工智能时代教师技术焦虑的均值水平为3.472,故可认为教师技术焦虑程度达到较高水平。此外,通过人工智能时代不同群体教师的技术焦虑现状对比分析结果可知(如表6所示),不同年龄阶段的教师对人工智能技术的焦虑情况存在显著差异,其中,50岁以上的教师对人工智能技术的焦虑程度最为严重,均值水平达到3.727,由此可见,“高龄”教师群体的人工智能焦虑情况更应受到重点关注。具体而言,基于数据分析结果,可将人工智能时代的教师技术焦虑现状归纳为以下三个方面:

表5 人工智能时代教师技术焦虑现状

表6 人工智能时代不同群体教师的技术焦虑现状对比

一是对自身智能技术应用能力感到焦虑。尽管多数教师对在学校中使用人工智能设备辅助教学与决策持积极态度,并希望掌握一些教育人工智能、教育大数据等方面的知识与技能,但是并非所有教师对自身的技术应用能力充满信心,甚至会感到焦虑。题项“您不太愿意使用人工智能等技术,因为您害怕会犯下严重错误”及“您在使用人工智能等技术辅助教育教学之前,会产生不好的预感”均值分别为3.55及3.59,这体现出教师自身智能技术应用能力的薄弱,会使其对于在课堂使用多媒体教学系统或人工智能网络设施等的过程中犯下严重错误而产生担忧与恐惧,进而阻碍自身有效使用人工智能技术辅助教育教学。此外,题项“当同事讨论起教育人工智能等新兴教育技术时,您会产生威胁感”均值达到3.65,这表明面对同事之间讨论起教育人工智能等新兴技术或者看到同事因利用人工智能等技术手段进行教学取得了成效和荣誉时,教师会因为自身智能技术应用能力的缺失而产生严重的沮丧感与威胁感。

二是对教育人工智能技术感到抵触。尽管通过将人工智能应用于教育领域,可以实现大规模的定制化教育内容及精准服务推送,帮助教师批改作业、促进学生个性化学习等,但数据分析结果显示,题项“您担心智能技术与产品会取代教师职业”及“机器学习、情感分析、虚拟现实等名词对于您来说是困惑与陌生的术语”的均值分别达到3.39与3.16,这表明教师普遍缺乏对于人工智能的了解,诸如自然语言处理、人工智能算法、神经网络、图像识别等智能技术对教学设计、课程建设、教学改进等方面的诸多裨益往往难以获得教师的深刻体悟与感知,甚至担心人工智能将会取代自身角色。面对“人工智能+教育”的不断发展,已身处教育人工智能场域的教师若不能够深入学习与了解人工智能,不仅会加深其与人工智能之间的异化关系,亦会使教师潜移默化地避免在教学与决策过程中使用智能教学系统、智能决策支持系统、智能设备,进而加剧教师对人工智能的焦虑与抵触情绪。

三是对“人工智能+教育”环境感到不适。人工智能技术推动教育朝向全智能化方向发展,以智能校园、立体化综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台、智能教育助理为核心的“人工智能+教育”环境深刻影响着教育变革①吴永和、刘博文、马晓玲:《构筑“人工智能+教育”的生态系统》,《远程教育杂志》2017年第5期。,但与此同时,教师在应对教学空间场所的变迁过程中,通常难以在短时间内适应由传统教学环境到智能化教学环境的巨变。例如,题项“人工智能等技术在教育领域的应用令您感到不适”与“在大数据、人工智能等技术支撑下的教学环境中会令您感到不安”的均值分别达到3.53与3.65,这表明当教师面对智能教学设备的更新以及教育空间的智能转型时,往往会产生不安与不适的体验,尤其是人工智能技术中的许多内容采用的是“大数据+深度学习”为标识的人工智能算法,这些算法深奥晦涩,非高水平人工智能专家的教师往往难以理解,更加重了教师对人工智能的焦虑程度。

(二)人工智能时代教师技术焦虑的成因分析

1.研究假设检验

为探究影响人工智能时代教师技术焦虑的主要成因,本研究对假设模型进行检验与修正。修正后的模型如图2所示,经检验,该模型具有较好的拟合效果,CMIN/DF(2.865)、RMSEA(0.079)、TLI(0.918)、CFI(0.951)、NFI(0.909)、IFI(0.928)、SRMR(0.0212)等指标均达到结构方程模型的拟合要求。

图2 人工智能时代教师技术焦虑成因的结构方程模型图

结构方程模型的路径效应分析结果如表7所示,其中,自我发展期望对于教师技术焦虑的标准化系数为-0.308,且p＜0.05,可知教师自我发展期望能够对教师技术焦虑产生负向影响,即自我发展期望水平越低的教师对于人工智能等技术的焦虑感越严重;技术感知对于教师技术焦虑的标准化系数为-0.378,且p＜0.05,可知技术感知能够对教师技术焦虑产生负向影响,即教师所感知到的人工智能技术教育应用效果的不确定性越强,其对于人工智能等技术的焦虑感也将越强;技术使用保障对于教师技术焦虑的标准化系数为-0.249,且p＜0.05,可知技术使用保障能够对教师技术焦虑产生负向影响,即教师如果不能获取充足的人工智能技术应用培训或环境支持,则其将会对人工智能等技术产生较为严重的焦虑感。此外,技术使用保障对于技术感知的标准化系数为0.634,且p＜0.05,可知教师能够通过获取智能技术使用支持以加强对人工智能技术教育应用的深度感知与理解。综上所述,在最终修正得到的模型中,研究假设 H1、H2、H3、H4 均成立。

表7 标准化路径效应及假设检验

2.路径分析

(1)自我发展期望可对教师技术焦虑产生负向影响

研究发现,自我发展期望可对人工智能时代教师技术焦虑产生负向影响,自我发展期望不高的教师往往对于人工智能等技术表现出较高的焦虑感。教师良好的自我发展期望有利于促进其对于人工智能的主动学习与应用,其更愿意积极接纳人工智能等技术对教育教学的种种革新与赋能。同时,缺乏专业发展自觉性的教师往往会排斥与抵触人工智能,其难以通过自我效能感与自我发展期望形成学习人工智能技术的行动取向,使其在学习过程中容易产生畏难情绪。由此可见,教师自我发展期望不高是人工智能时代教师技术焦虑的成因之一,这可能与缺乏相应的外部激励以及教师面对多重角色的压力等原因存在一定关联。一方面,由于缺乏系统的人工智能教育应用的绩效评价和激励制度,许多教师更多的是在应付完成教学任务,无法形成学习与改进人工智能的内在驱动力。另一方面,人工智能时代的教师在学校中承担着多重角色,如知识传授者、管理者、技术协同者等,如此多的角色定位往往使得教师会面临源自教学事务之外的诸多压力,导致教师身心疲惫,难以产生对于学习新技术的兴趣,甚至对人工智能产生排斥心理。

(2)技术感知可对教师技术焦虑产生负向影响

研究发现,技术感知可对人工智能时代教师技术焦虑产生负向影响,对人工智能的教育应用效果持怀疑态度、对技术感知存在偏差的教师将表现出更高的技术焦虑感。首先,尽管人工智能在教育领域的应用为教师开展教学工作带来了广泛的便利性与便捷性,但有关教育人工智能技术风险(如监听、隐私、安全等方面)的新闻报道与负面消息使许多教师难以深刻认识到人工智能的教育应用价值,甚至对人工智能教育应用的效果感到怀疑。其次,面对人工智能时代教育数据高速产生与流转,如何利用人工智能等技术实现教育数据信息的智能挖掘与合规流动,对教师而言存在较大难度与风险,且面对人工智能技术的强大算力与“算法黑箱”,教师可能会担心人工智能技术将逐渐取代自身角色,并引发被人工智能技术所奴役与威胁的担忧。再者,当前人工智能教育应用的成功案例在宣传与推广方面尚存一定不足,教师难以切身体会到利用人工智能改革教学的成果与实效,这使得其担心在课堂上运用智能化教学手段可能会对教学效果造成不良影响,进而导致部分教师不敢尝试或排斥使用智能技术,并产生一定的技术恐惧感。

(3)技术使用保障可对教师技术焦虑产生负向影响

研究发现,技术使用保障可对人工智能时代教师技术焦虑产生负向影响,若学校管理者、技术人员、技术服务商等群体未能良好地履行相应的技术投入、技术服务等责任,致使教师难以获取高质量的人工智能技术使用保障,则会对人工智能产生较为严重的焦虑感。由于我国智慧校园建设工程目前尚处于起步阶段,在智慧教育环境建设、教师专业培训等方面缺乏有力保障,导致教师在利用语义识别、智能题库等智能技术辅助教学与决策时往往会遇到较多难题,从而加剧了教师的技术焦虑。究其原因,一是教育人工智能资源投入不足。教育人工智能实验室平台、智能教室、智慧校园等基础智能设施建设需要大量资金投入,由于地区性差异和教育资源分布不均衡造成部分学校智能设施建设存在差距,智能环境不能满足教师教学需求,智能设备的易用性与稳定性不足,使得教师难以有效使用人工智能开展智慧教学。二是缺乏人工智能技术使用培训。调查发现,大部分教师从未接受过教育人工智能技术培训,而多数教育人工智能技术培训也只是停留在理论讲授的层面,对教师使用人工智能技术的能力培训存在一定程度的忽视,这体现出当前教师难以在智能教育胜任力发展层面获得有效支持。

(4)技术使用保障可对技术感知产生正向影响

研究发现,技术使用保障可对技术感知产生正向影响,当教师能够获取诸多人工智能技术使用保障与支持时,其将会对人工智能技术产生更为正向与积极的感知。随着人工智能技术的不断升级,人工智能的“类人”属性愈发明显、复杂化程度越来越高,其在实现人机交互功能的同时,人工智能设备的操作难度也越来越大,这使得教师将因不会、不熟练人工智能技术而产生技术焦虑。具体而言,教师技术感知主要包括教师对技术的易用性感知、有用性感知及使用技术的自我效能感①徐光涛、周子祎、叶晶双:《乡村教师技术应用影响因素的扎根理论研究》,《开放教育研究》2020年第3期。。在感知有用性层面,通过为教师提供良好的技术沟通与交流环境、必要的智能教育资源支持、人工智能教育应用优质案例的及时分享等多种技术使用保障渠道,有助于提升教师对使用人工智能技术能够提高教学效果、达成教学目标的价值认知。在感知易用性层面,学校通过群体调研、专业分析、技术交流等多种方式,精准研判如何提升人工智能教育应用的便捷性,通过提供人性化的人机交互界面与人工智能设备,能够帮助教师在不花费较多精力与时间的前提下有效使用相关技术,由此,教师对于人工智能技术的易用性感知将显著增强。在技术效能感层面,学校可通过良好的人工智能应用氛围塑造、个性化的教师智能教育胜任力培训、高质量的“智能+教育”软硬件设施架构等手段,增强教师利用智能技术实现教学发展的个人期望与自我效能感。

四、人工智能时代教师技术焦虑的消解路向

如前所述,在人工智能时代教师技术焦虑的现状层面,教师技术焦虑往往体现在教师对自身智能技术应用能力等感到焦虑,由此可知,提升教师对人工智能技术的胜任能力是消解教师人工智能焦虑的重要手段;在人工智能时代教师技术焦虑的成因层面,教师自我发展期望、技术感知、技术使用保障均可对教师技术焦虑产生负向影响。综合上述分析,本研究围绕能力发展、意识自觉、价值感知、体系保障四个维度,提出人工智能时代教师技术焦虑的消解路向。

(一)能力发展:关注教师智能教育胜任力的情景化培育

当人工智能在教育领域的应用愈发普遍时,教师智能教育胜任力的培育成为缓解教师技术焦虑的关键点。教师智能教育胜任力的培育具有较强的实践性,教师对于人工智能场域的焦虑本身也体现了一定的情境性。关注教师智能教育胜任力的情景化培育,有利于从教师能力发展的角度促进特定场域下人与技术的和谐发展,进而减少教师对于人工智能教育应用的非合理焦虑。一方面,学校应在校内大力开展人工智能设备的协作使用与经验交流活动,营造人工智能、大数据等新技术的群体学习氛围,为教师了解与学习人工智能、大数据、5G等技术知识提供系统支持,尤其应降低高年龄段教师对于日益更新的智能技术的畏难情绪。另一方面,教师应有意识地将人工智能技术融入日常教学与管理情境,注重提升智能教学以及整合教育证据的能力①赵磊磊、马玉菲、代蕊华:《教育人工智能场域下教师角色与行动取向》,《中国远程教育》2021年第7期。,主动充实与提高自身的数据素养、数据智慧、信息化教学能力及智能教育胜任力,在实践中不断总结与拓展智能技术使用经验,提升技术整合意识与智能教育批判力。随着智能设备更新速度不断加快,若教师在智能技术应用方面存在意识落后、胜任力不足等问题,则会在一定程度上制约人工智能与教育教学的融合成效。

(二)意识自觉:合理定位人工智能时代教师角色期望

在教师意识层面,教师焦虑的产生在一定程度上来源于教师对自身角色在人工智能时代的转型缺乏自觉意识与期望。当教师理解人工智能时代对其角色的内在要求并具备主动适应教育人工智能环境的自觉意识,教师才能够积极主动地接纳与了解人工智能。因此,为激发教师自觉意识,提升人工智能时代的教师自我发展期望,有必要帮助教师深刻理解其在人工智能时代中的角色属性,合理定位人工智能时代教师角色期望。首先,教师需要理解其在人工智能时代课程教学方面的应然角色。身处人工智能时代的教师不仅是学生学习过程中的引导者、评估者、交流者和激励者,也是人工智能的合作者。智能设备与教师不是相互竞争和替代的关系,智能设备可作为教师助手开展教学辅助工作,因此,教师应基于自觉意识与角色期望的激发,积极学习与了解教育人工智能技术的优缺点,结合教材内容、学情实况、教学目标等着力推动人工智能与教学的适度融合。其次,教师在适应人工智能时代的同时,也需明确其在技术领导方面的实践角色。尽管人工智能可凭借超强算力与自适应决策大幅提升教育教学的效率与精准程度,但教师对于学生精神世界和道德行为的影响无法被机器和算法取代,教师应成为人工智能与教育教学整合的领导者,这正是人工智能时代教师角色期望中“人”的主体性的坚守。教师也应在教育人工智能风险监测、预警与化解方面扮演技术领导者角色,以便对人工智能可能存在的伦理风险进行及时识别与精准规避。

(三)价值感知:推进基于循证的技术接受与整合成效研判

人工智能时代教师技术焦虑的产生在一定程度上来源于人工智能教育应用效果的未知性与不明晰性。面对复杂多变的“智能+教育”环境,有必要推进基于循证的技术接受与整合成效研判,在学校组织内广泛传播人工智能对学校发展与教学改进的巨大价值,通过促进教师技术价值感知进一步消解教师技术焦虑。一方面,学校应注重构建基于数智融合的课程教学监测系统。应鼓励教师使用大数据与人工智能有效观测学生成长状况与教学实践问题,并增加教师获得自身教学效果可视化反馈的机会,利用教师课堂行为、教学结果、学生学习状态等多维数据,实现基于数据证据的人工智能技术应用成效研判,帮助教师明确人工智能究竟是否适合应用于某一教育环节,由此,当教师对人工智能技术价值的感知与认同增强后,其更能感受到人工智能对优化教育教学的重要意义。另一方面,学校应通过为教师设计基于证据的智能教学决策服务系统,为教师在课堂教学中接受与整合人工智能提供精准化的决策方案支持。学校应尝试利用智能技术挖掘与分析教学、管理等多类教育数据,分析教师对于人工智能等技术的接受意愿与需求,精准评估与预测人工智能教育应用的实际效果,剖析教师推进人工智能与教育教学整合的实践困境与有效路径,推动人工智能技术为精简教师冗杂的工作、设计学生个性化的培养方案等教学实践环节提供精准服务。

(四)体系保障:以技术责任体系构建助推教师技术信任的增强

在人工智能技术的使用保障层面,学校应致力于构建技术责任体系,对不同群体的技术服务与投入责任、技术风险治理责任等予以明确界定,从而推动和谐化智能教育空间建设,增强教师技术信任,消解教师的人工智能焦虑。一方面,需构建人工智能技术服务与投入责任体系。学校、技术服务商应基于教师实际需求,明确智能专家系统、智能化教学平台等教育人工智能产品的投入与开发重点,构建高质量、和谐化的人智交互场域。在智能技术应用过程中,持续为教师提供支持服务,结合具体教学环境帮助教师解决技术应用难题,有利于提高教师对行为可控性的判断①张哲、陈晓慧、秦鹏晰、赫鹏:《教师应用智能技术教学影响因素元分析》,《现代远距离教育》2019年第2期。。人工智能与教师的交互场域是智能教育空间的重要表征,学校应重视教育人工智能发展的战略规划与资金投入,利用智能资源推荐、智能资源整合等功能建立智能化数据资源库,为教师教学改进提供必要的数据资源与教学资源,为教师使用人工智能技术提供有力保障,提升教师对人工智能技术的信任感。另一方面,需构建人工智能技术风险治理责任框架。对人工智能教育应用中所产生的隐私泄露、人格侵害、伦理失范等技术风险进行有效监测、预警与治理,是提升教师人工智能技术信任的关键。因此,学校应对校长、学校中层领导、技术人员、教师等不同治理主体设立技术风险治理责任框架,并构建技术风险治理组织,培养治理主体对人工智能技术风险的识别、预测与治理能力,加强技术风险治理能力建设。

五、结语与展望

近年来,“人工智能进校园”的说法愈发受到社会公众的关注,不少教师在迎接超级人工智能到来之前,也已经预料到了潜在的威胁以及可能发生的灾难,甚至担心教师职业将被机器人或其他智能产品所取代,进而产生极强的技术焦虑与排斥感。然而,人类是有机生命体,其与人工智能相比具备一定的人性与情感优势。在现阶段人工智能的发展中,机器取代的是那些机械性、重复性的活动,并非对教师职业所涉及的任何工作均能完美取代,德、智、体、美、劳涉及的教育教学环节众多,既有机械化的活动,也有情感化的活动,教师需正确看待人工智能焦虑现象并消解非理性的技术焦虑。就当前发展趋势而言,人工智能赋能教育教学成为教育数字化转型的关键支撑,教学管理、课程教学、教学评价、教学监测等诸多方面均有可能搭上人工智能这一快车,教师如何成为人工智能时代的技术领导者与技术改进者,如何在机器繁荣中保持教师职业的独特性,将是未来教育发展中的一个重大课题。

(致谢:在此特别感谢东北师范大学张黎、江南大学马玉菲同学在资料搜集方面的贡献。)