人工智能助力乡村教师队伍建设：优势、困境及策略

付卫东 陈义妍

摘要： 乡村教师是提高乡村教育质量、推动乡村教育改革发展的关键力量。当前，我国乡村教师队伍建设还存在结构性失衡、专业化水平有待提升、治理体系有待完善等问题。人工智能的发展为乡村教师队伍建设提供了新路径，但人工智能助力乡村教师队伍建设过程中还面临不少困境，如乡村网络基础设施不完善、智能伦理道德面临挑战、人工智能专业人才缺乏、乡村教师信息化素养不高等。为此，需要优化乡村学校智能设施建设、强化人工智能和大数据的治理、注重人工智能技术人才的培养以及提高乡村教师的信息素养、数据素养和智能素养。

关键词： 人工智能;乡村教师;策略

中图分类号： G451

文献标识码： A 文章编号： 2095-5995（2022）01-0019-09

当前，我国教育的短板仍在乡村教育，乡村教师队伍建设直接关系到乡村教育振兴，实现乡村教育振兴，关键在于建设一支高素质、专业化、创新型乡村教师队伍。2018年，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》明确提出，要大力提升教师信息素养，使其主动适应人工智能等新技术变革，推动人工智能助力教师队伍建设。[1]当前我国乡村教师队伍建设还存在很多短板和不足，利用人工智能技术提高乡村教师队伍质量，对于加强新时代乡村教师队伍建设，实现义务教育优质均衡发展，具有非常重要的现实意义。

一、人工智能的内涵及关键技术

（一）人工智能的内涵

“人工智能”的概念最早在1956年达特茅斯会议上被正式提出，标志着一门新学科的确立，引起了学术界的广泛关注。人工智能作为一门交叉学科，涉及计算机科学、信息学、仿生学、生物学、语言学等多门学科，它利用计算机控制机器模拟，延伸和扩展人的智能，其目标是能够利用和人类相似的反射过程来执行复杂的任务。[2]14其“智能”包括了感官理解和互动能力、思维能力、学习能力、推理能力、编程能力、提取信息能力和预测能力等。根据权威部门预测，到2025年，全球AI市场规模将达到3万亿美元。AI持续火热的驱动力来自技术本身的提高，主要包括：高质量和大规模的海量数据使得AI成为可能;计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力;以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性提高;大数据技术为海量数据在存储、清洗、整合方面提供了技术保障，帮助提升了深度学习算法的性能。[3]3

（二）人工智能的关键技术

1.云计算和大数据

云计算是一种按使用付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器以及存储、应用软件和服务等），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理，或与服务商进行甚好的交互。[4]13云计算具有访问灵活、支持在线协作与文件存储等优势，成为公司或学校等进行资源储存、备份、软件服务等的解决方案。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[5]大数据具有规模大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）、密度低（Value）、真实性（Veracity）的特点，它是人工智能的基础，各类信息系统和传感器的数据是未来大数据的核心。伴随着物联网的发展，数据开始以指数级规模增长，大量的数据应用到人工智能算法模型的訓练中，又在结果输出上不断优化，从而使人工智能向更为智能化的方向前进。

云计算、大数据相辅相成，互相促进，共同构成了驱动人工智能发展的两个核心动力，人工智能技术能够对海量的教育数据进行挖掘，形成对教育发展现状的趋势分析，实现科学、高效的教育管理和决策。

2.机器学习

机器学习领域的奠基人之一、美国工程院院士Mitchell教授认为，机器学习是计算机科学和统计学的交叉，同时也是人工智能和数据科学的核心。他在其撰写的经典教材《Machine Learning》中给出机器学习的经典定义为“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[6]94。机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验改善系统自身的性能，其根本任务是数据的智能分析与建模，进而从数据里面挖掘出有用的价值。机器学习面向数据分析与处理，以无监督学习、有监督学习和强化学习等主要研究问题，提出和开发一系列的模型、方法和计算方法，如基于SVM的分类算法、高位空间的稀疏学习模型等。

机器学习为我们带来了高效的网络搜索、使用的机器翻译、高精度的图像理解和识别，极大地改变了我们的生活方式。在教育领域，机器学习在学生学习建模、学生行为建模、预测学习结果和资源推荐等方面均有不俗的表现。总体而言，机器学习能助力教育教学，提供更加智能化、人性化的服务。

3.自然语言处理

比尔·盖茨曾说过，“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然语言处理是人工智能和语言学的分支学科，主要研究计算机和人类之间使用的自然语言进行有效通信的各种理论和方法，主要包括语义分析、词性标注、句法分析、文本分类、信息检索、机器翻译、情感分析等。[7]16

自然语言处理技术推动人工智能进步，从而使人工智能技术可以落地生根。自然语言处理在教育领域中有诸多研究和应用，例如，在智能辅助学习方面，智能语言教学系统可以帮助学习者提高学习效果;在主观题自动批阅方面，自然语言处理技术可以为学生提供英文自动批改在线服务，帮助学生通过自主练习提升英文写作能力。

4.人机交互技术

人机交互是计算机科学和认知心理学相结合的产物，同时涉及人体工效学、社会学、生理学、医学、语言学、哲学等诸多学科。人机交互研究的是系统与用户之间的交互关系，它不仅观察分析人与计算机的现有交互方式，还会对新的交互方式进行探索和设计。[8]18

人机交互的实现，将人工智能与机器人技术有机结合，很好地促进了人工智能技术的发展。人机交互包括基于可穿戴设备的人机交互和基于深度网络的人机交互。近年来，多样化的人机交互越来越多地引入教育，如语言交互模式被广泛应用于英语口语自主学习中，学习者能够直接以语音方式与智能系统随时随地进行多次对话练习，并得到系统的自动及时的评判和纠正，让学生真正开口表达，从而提升口语的实际运用能力。

二、人工智能助力乡村教师队伍建设的优势

（一）人工智能促进乡村教师专业发展

教师的专业素养是提高教师队伍质量的关键，当前乡村教师专业素养普遍偏低，其主要原因在于：乡村学校受到地理环境等因素的制约，优质的教师资源较为分散，难以定期进行系统的专业培训，不便于教师之间沟通交流学习。大部分乡村教师的学历不高或者本身是非师范专业，教育教学能力、知识的专业化程度不高，导致教学质量难以提高。

人工智能为乡村教师实现智慧学习提供有力支持。虚拟现实和增强现实（VR/AR），都是利用与图像、视频、3D模型等相关技术，营造视觉、听觉、触觉等多种感官的数字化虚拟世界，它们都综合运用了多方面的智能技术，包括计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感技术等。[9]22运用VR和AR等技术可以为乡村教师创设在线学习空间，并针对乡村教师的个性化需求，提供个性化的学习资源，构建乡村教师专业发展的全新模式。

一是构建虚拟培训教室，可以增强乡村教师培训积极性。AR通过计算机技术将虚拟的信息叠加到真实世界，从而使真实的环境和虚拟的物体实时融合到同一个画面中。虚拟教室是指综合运用计算机图像、3D模型、多传感技术等创设的虚拟学习环境，它能够将真实的教师培训场景通过三维模型表现出来，让教师产生身临其境的感觉。乡村教师可以结合自己任教的科目和学习兴趣选择适合的学习方案，灵活安排学习时间和学习进度。同时，乡村教师可以通过线上教研室、教师学习论坛、视频会议等方式和其他在线学习的教师进行互动交流讨论，突破了传统教师培训的固定讲授模式和教师交流学习在时间和空间上的局限，增强乡村教师的学习积极性和自主性。在乡村教师学习过程中，数据引擎技术能够及时记录乡村教师的学习表现、学习时长、学习内容和学习进展，针对每个乡村教师的学习情况进行评价，并在课程结束时对教师的学习状况出具培训报告，及时为乡村教师提供反馈和指导。

二是建立虚拟学习资源库，可以满足乡村教师个性化学习。VR技术能够突破时空限制，在教育中的应用主要包括营造虚拟仿真环境进行教学、模拟技能训练、构建虚拟角色等。它具有沉浸性（Immersion）、交互性（Interation）、想象性（Imagination）的特征。[10]虚拟学习资源库就是VR技术应用的一个很好的范例，虚拟学习资源库能够为乡村教师提供精品在线课程和数字化电子资源，满足乡村教师在线学习的需要。教育专家、各地学校的骨干教师可以与技术设计人员、软件开发人员、评估人员组建教育资源研发团队[11]，共同研发优质的乡村教师教育课程，为乡村教师提供不同领域、不同学科、不同年级、不同教学模式的课程学习资源。同时，利用文本挖掘技术、知识库技术和多媒体语义分析技术帮助乡村教师检索学习资源，并结合乡村教师自主探究学习的内容，形成本地教师教育资源库，并基于乡村教师不同的学习偏好，为乡村教师推荐最佳的学习资源，实现乡村教师个性化的专业化学习。

三是开展远程智能教学研讨，可以提升乡村教师专业化水平。利用虚拟现实技术推动城乡教师实现远程智能互动研讨学习，组建乡村教师校际联盟教研中心，形成以区带县、以县带乡、以乡带村的逐级帮扶教研组织[12]。教研人员可以在线上讲授课程，对乡村教师进行线上教学指导，帮助乡村教师解决日常教学活动中的困惑，在开展教研活动的过程中，乡村教师可通过电子设备终端和参与教研的教师进行互动交流，提高教研活动的效率。通过远程视频会议、在线协作软件和社交媒体等工具，为城市和乡村的教师以及专家建立协作关系，形成在线学习与交流专区。通过开展智能帮扶乡村教师的活动，提升乡村教师专业化水平，构建乡村教师区域化教研团队，提高乡村教师队伍质量。

（二）人工智能助推乡村教师师德师风建设

党的十九大将立德树人作为教育的根本任务。师德是存在于教师主体中的一种品质、一种修养，具有鲜明的独特性。“师者，教之以事而喻德者也。”习近平总书记高度重视师德师风建设，他指出：“评价教师队伍素质的第一标准应该是师德师风”[13]9。《关于加强新时代乡村教师队伍建设的意见》明确提出，要加强乡村教师师德师风建设，努力培养造就具有高尚师德师风的鄉村教师队伍[14]。在人工智能环境下，乡村教师能够实现泛在化的师德教育学习，使乡村教师能够享受无处不在、无时不在的学习服务，提升自身的师德素养，实现立德树人的根本目标。

一是建立智慧师德教育平台，实现乡村教育育人过程显性化。人工智能借助技术手段能够汇聚各方智慧，显性化育人过程中的显性和隐性知识，并基于大数据将育人规律更精确和明确的方式呈现出来。育人中的人工智能可以被看作打开“育人黑箱”的强有力的工具，它可以帮助我们更深入地理解育人过程是如何进行的。例如，教育云平台根据乡村教师的师德建设实际情况，在资源库中进行检索，构建乡村教师师德教育知识图谱，并利用参与度分析法和内容分析法等自动化的交互文本分析技术，获取教师进行师德教育学习的参与度、学习内容等信息，智能化安排教师的师德教育学习进度，定期向教师推送教育理论等重要的学习资料，构建数字化、个性化的师德教育系统。

二是通过智能诊断，可以加强师德建设监管。数据挖掘是指有组织、有目的地收集数据、分析数据，并从大量数据中提取有用的信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。数据挖掘是统计学、数据库技术和人工智能等技术的综合。数据分析是用适当的统计分析方法及工具对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息。[15]388利用数据挖掘和数据分析技术动态监测乡村教师的职业道德行为，实时掌握乡村教师队伍思想状况和作风建设进展，并对乡村教师的师德行为进行智能诊断，及时发现并整改乡村教师队伍中存在的不良行为倾向和问题。

三是開展智能师德榜样评比活动。借助大数据采集技术，对乡村教师参加师德培训、职业道德行为等信息进行记录，将师德评比数据进行可视化，为师德模范的评选提供科学依据。利用自然语言技术，构建乡村教师师德模范案例库激励乡村教师向榜样学习，自觉规范自身的职业道德行为，努力提高自身的道德素养和道德情操。以AI育人好老师为例，首先，梳理并筛选优秀育人案例，其中案例主要包括问题行为、问题诊断、问题解决策略;其次，通过人工标注和自然语言处理的方式抽取高频词，建立育人词库;最后，构建育人知识图谱，利用图谱技术建立各实体之间的关系，为教师提供个性化的育人方案。[16]

（三）人工智能赋能乡村教师减负增效

由于乡村教师的数量相对短缺，许多学校专任教师不足，教师数量难以满足教学需求，一名教师要教好几门科目，有些农村小规模学校甚至是“一师一校”，师生比例严重失衡[17]，加大了乡村教师教学工作强度。乡村教师除了备课、上课、批改作业，还要管理班级事务，对留守儿童、单亲家庭等特殊群体学生进行思想教育工作。此外，乡村教师还要负责教学行政工作，例如，教学检查、考核、评比等活动，耗费乡村教师大量精力和时间，严重影响了教师的正常教学工作。繁重的工作任务对乡村教师身心健康产生不利影响，也使乡村教师无暇顾及自身专业发展，阻碍了教师教学能力的提升。

联合国教科文组织在《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》中提到，教师应善于利用人工智能技术，培养科研和数字分析能力、管理技能、批判性思维和计算思维能力，以及用技术代替重复性工作。[18]61随着人工智能技术的发展，越来越多的人工智能工具广泛应用于教育领域，成为教师教学的得力助手，智能教学助手便是一种被广泛应用于教育领域的人工智能型助手。教师智能助手汇聚了教学情境库、教学资料数据库、学生学习的数据等[19]172，并利用图像识别技术、自然语言处理技术和人机交互技术等来辅助乡村教师工作，将他们从繁琐的事务中解放出来。

一是人工智能赋能变革传统的教学模式。随着人工智能和教育教学的深度融合，促使传统课堂向智能课堂发展。智慧课堂是利用大数据、云计算等信息技术创设的智能化、高效化课堂，能够实现课堂反馈及时化、交流互动立体化、资源推送个性化。在课前环节，智慧课堂信息化平台为乡村教师提供学生的知识掌握情况，预设教学目标，并向学生推送所要预习的内容，教师再根据学生的预习反馈情况确定教学目标、内容、方法等。在课中环节，通过语音情绪识别和面部表情识别功能，了解乡村教师的授课风格和学生上课时的状态，并记录教师在课程中讲授、板书、互动的时间以及学生所反映的情绪和行为数据，帮助教师分析不同授课方式所形成的教学效果，使教师选择最佳的授课方式。并且，语音识别和自然语言处理技术运用深度学习算法，可以辅助乡村教师进行口语测评，有效纠正和改进乡村学生的英语发音不标准和语言表达不清晰的情况，解决乡村英语教师口语教学的现实难题。在课后环节，通过自然语言处理技术对乡村教师讲授的内容进行提取，为学生提供学习资料巩固复习[20]，并利用智能诊断等技术帮助教师分析每个学生课堂表现，生成学生课堂学习报告，及时为乡村教师提供教学反馈。

二是人工智能辅助乡村教师教学工作。智能教学助手可以为乡村教师备课提供丰富的课件、教案、习题等教学资源，根据乡村教师常用教学情境和学生的知识结构、学习能力的数据分析结果，从知识库、资源库、练习库中提取相关内容进行教学设计，为乡村教师提供多种可选择的教学设计方案，提高乡村教师的备课效率。在课程结束后，智能教学助手通过一系列的算法，对学生知识掌握情况进行分析，选择不同难度的题目为其制定个性化的作业，促进学生对知识点的掌握、巩固和提升。当学生完成作业后，不再由教师对作业进行批阅，而是通过智能作业批改系统运用自然语音处理技术和语义分析技术对学生的作业进行批阅，不仅减轻了乡村教师的工作量而且使教师能够全面掌握班级学生的知识掌握情况。例如，智能作业批改系统能够自动识别学生的作业，并对错误的地方进行批注和修改，准确指出学生存在的问题，使学生能够及时查漏补缺。人机交互技术可以协助乡村教师为留守儿童和农村单亲家庭子女在线答疑解惑，能有效缓解他们的心理焦虑和情感渴求。

三是人工智能提供个性化的教育评价。人工智能技术在教育领域的应用使得乡村教师不再仅仅只能利用试卷的形式对学生的知识掌握程度进行定点静态测量，还可以利用各种不同类型的计算设备以及人工智能技术对学生的高阶认知、元认知、心理以及身体健康等进行多角度的综合评价。由于当前乡村学校“大班额”尤为普遍，乡村教师所带的学生数量较多，他们只能通过考试评分和作业对乡村学生进行评价，无法对学生进行个性化的指导，难以觉察乡村学生的不良行为。智能测评技术强调通过一种自动化的方式测评学生的发展。所谓自动化，是指机器担任一些教师负责的工作，包含体力劳动、脑力劳动或认知工作。通过人工智能技术实现的自动测评方式，可以实时跟踪乡村学生的学习表现和学习方法，促进乡村教师反思教学方式，提高教学质量。例如，批改网便是一个以自然语言处理技术和语料库为基础的在线自动评测软件，它能够解析乡村学生英语作文和标准语料库之间的差距，对乡村学生作文进行即时评分，并提供改善性建议和知识分析结果，能大大减轻乡村教师的工作负担，提高工作效率。同时，人工智能中的大数据技术可以对影响乡村学生学习的态度、习惯等因素进行深入分析，剖析影响乡村学生不良表现的深层次原因，为乡村教师提供精确的分析报告，及时对乡村学生存在的问题进行干预和引导。例如，利用机器学习技术，通过设计并开发具有相应评测功能的软件和平台，记录乡村学生各类交互行为数据，通过人机交互和数据分析技术对乡村学生的行为进行评价，及时发现乡村学生的不良行为并给予适当的预警和干预，能够起到提示乡村学生的高危行为和潜在风险的作用。

总之，人工智能赋能变革传统的教学模式，辅助乡村教师的教学工作，提供个性化的教学评价，大大减轻了乡村教师的工作负担，这正如安东尼·塞尔登所说“人工智能卸下了数百年来缠在教师身上的行政负担，让他们能去做更有意义的事;还让教学变得更有吸引力，更有成就感，也更有激情。这不仅能降低教师的辞职率，还能招来更多的好老师” [21]203。

（四）人工智能提高乡村教师治理效能

人工智能发挥作用的基础是拥有海量的数据，因此，依托数据而存在的人工智能必将促进教育治理数据化。经过数据化的各种信息更加清晰、明确，可以根据数据来制订计划，作出决策、评估工作等。目前我国乡村教师队伍建设还存在教师结构性失衡、教师编制不足、教师职称评定认定难和教师评价方式不合理等问题，利用智能化系统和教育大数据对乡村教师队伍进行全方位的精准分析和可视化分析，实现自动化管理、实时监控、智能诊断和及时反馈，加快实现乡村教师治理体系现代化的进程。

一是人工智能可以精准匹配乡村教师资源。从技术原理来讲，人工智能主要由数据和算法两部分组成，通过海量数据不断地计算而提高决策的效果。[22]72利用教育大数据构建乡村教师资源分布动态图，对乡村教师的任教学科、年龄、职称、学历等信息进行整合分析，协调乡村教师资源分布，对音乐、美术、体育等学科可以利用智能机器教师为学生提供优质的课堂教学，弥补乡村教师学科性失衡的缺陷。此外，人工智能的关键技术之一就是预测，借助云计算、数据挖掘等高技术，能够从海量的数据中发现事物之间隐藏的关系，探索潜在的规律;通过分析、建模、模拟和预测结果，使教育决策更精准、更具预见性、更科学。因此，可以根据乡村学校的教学需求和办学规模，运用智能算法科学预测未来几年对不同学科教师数量的需求状况，为教育部门和师范院校制定人才培养计划提供数据参考，为乡村学校提供合理的师资配比。

二是人工智能可以优化乡村教师编制管理。利用数据挖掘技术和空间分析方法统计各地区乡村教师的学历、教研能力、教龄等信息，建立乡村教师基本情况数据库，并对岗位设置、教师轮岗、人员招聘等实行智能化的统筹管理，实现乡村教师编制结构动态调整。此外，由于每个乡镇的人口结构、人口流动、经济发展、教育状况各不相同，县级教育主管部门在配备乡村学校紧缺性学科教师难度很大。人工智能技术可以缓解这种矛盾，运用机器学习分析技术预测乡村学生规模、乡村学校的发展规模和紧缺性学科教师的需求数量，合理设置乡村教师编制数量，适当增加紧缺性学科教师的编制，有效解决乡村教师短缺的问题。

三是人工智能可以创新乡村教师评价方式。电子学习档案袋是人工智能环境下的产物。电子学习档案袋（E-Protfolio，简称电子学档）是依托现代网络技术对教育教学过程进行真实性记录，关注评价发展性、反思性功能的一种有效的质性评价记录方式。[23]25通过建立乡村教师个人电子档案袋[24]，将乡村教师的教学实践过程、参与教研次数、培训进修时长等信息记录下来，在对乡村教师进行评价时，利用数据分析系统对相关信息进行挖掘分析，形成直观化、客观化的评价报告，改变以往单一的教师评价方式，并将评价结果反馈给乡村教师，使他们能及时调整在教学中存在的问题，促进乡村教师专业化发展水平提高。

总之，通过人工智能系统对多元数据进行精准分析，及时发现乡村教师队伍中的问题和不足，并提出相应的建议供教师和教育管理者参考，逐步实现乡村教师治理工作精准化，形成动态的乡村教师治理模式，提高乡村教师队伍的质量。  三、人工智能助力乡村教师队伍建设面临的困境

（一）乡村学校网络基础设施建设有待完善

乡村学校受到地理位置、信息化设施建设等因素的制约，导致人工智能技术难以在乡村学校推进。主要表现为：一是教育信息化设施较落后。乡村教师难以正常使用智能化设备进行教学工作，无法发挥人工智能技术优化课堂教学的作用。二是智能设备建设资金不足。人工智能技术在教育领域的应用是时代发展的产物，其研发、设计、测试等流程都要耗费大量的资金，需要政府提供专项资金支持，目前我国实行“以县为主”的教育财政管理体制，乡村由于资金相对匮乏，无法为各个学校提供智能化教学的数字环境。三是智能设备维修问题难以解决。乡村学校缺乏专业的设备维修人员，加之学校地理位置偏远、资金紧缺等原因，无法及时修理教学设备，对乡村教师进行教学工作造成困扰。

（二）人工智能伦理道德面临挑战

2016年美国斯坦福大学顶尖人工智能专家杰瑞·卡普兰（Jerry Kaplan）教授，在他的《人工智能时代》一书中阐述了他的理论：人工智能从技术走向生活，成为人类助手和朋友的同时，我们更要关注其产生的伦理问题。[25]32人工智能助力乡村教师队伍建设过程中，由于缺乏法律约束和专业化的指导，导致一系列伦理道德问题的产生，主要表现四个方面：一是数据隐私安全问题。适当的隐私与边界是人类社会伦理秩序的必要组成部分，对隐私的保护也构成了几乎所有文明社会的法律和伦理共识，在“落后”的技术条件下，隐私很容易被规范和保护，人们纵然有窥视的心思，却没有窥视的手段，然而人工智能的发展或许改变这样的格局。[26]135教师和学生的个人信息、地理位置等私人信息都会被智能教育系统获取[27]，既然大数据是人工智能得以生存发展的前提，那么大数据中蕴含的隐私信息也就成为不得不交予的资源，隐私交给第三方，隐私泄露的担忧不可避免地浮现出来。这些数据一旦泄露，就会造成数据安全问题，使乡村教师和学生个人的人格尊严受到侵害。例如，乡村留守儿童、单亲家庭子女等个人信息，以及乡村大龄教师婚恋问题等，都存在数据隐私安全问题。二是智能教学束缚乡村教师专业发展。大数据能够全面收集教育教学信息，并为教师推送个性化教学设计方案等，使乡村教师过度依赖数据算法分析，缺乏对教育数据的甄别和判断能力，限制了乡村教师专业能力的提高。三是人工智能限制鄉村教师和学生的社交能力。机器可以模仿人类的情感，但它永远也不能感知情感。牛津大学的卡尔·弗雷和迈克尔·奥斯本曾表示：“虽然算法和机器人目前可以完成一些社交活动，但还是很难识别出人类的自然情感。要让它们对这些情绪做出回应就更难了”。牛津大学马丁学院前院长伊恩·戈丁的观点很明确：机器“不可能具备那些人类特有的素质，也就是爱、情绪和情绪反应”[28]61。因此，人工智能的过度使用，可能会限制乡村教师和学生的社交能力，难以充分保证师生和生生之间的情感交流。四是算法偏见可能导致乡村教师发展风险。凯文·凯利在《失控》中描述：“人们在把自然逻辑输入机器的同时，也将技术逻辑带到了生命之中，机器人、计算机程序等人工制造物也越来越具有生命属性”，这一说法成为关于人工智能算法歧视的广泛引证。智能算法虽然本身是一种数学形式的代码表达，然而在设计、运用和发布的过程中都离不开设计者和开发者的主观意志，人们可能把已有的歧视嵌入程序设计之中而犹未察觉，而智能算法有可能把这种其实扩大化。[29]138同样，由于算法设计人员对教育方法、教育理论、师生关系等教育专业知识关注较少，容易忽视乡村教师发展的实际需求，开发者可能设计出错误的算法模型，对乡村教师队伍发展造成不良影响。因此，需要治理人工智能所引起的伦理道德问题，加强对数据安全的重视，使人工智能技术更好地为乡村教师服务。

（三）人工智能技术人才严重短缺

国内人工智能领域的主要问题在于教育人才培养的速度与行业发展速度不匹配。根据麦肯锡《中国人工智能未来之路》报告：“中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求”。[30]同样，随着人工智能技术在教育领域的应用不断推进，需要培养具有扎实的人工智能技术和知识素养的复合型人才，目前乡村学校的人工智能人才难以满足实际需求。主要表现为：一是乡村学校缺乏人工智能方面的教师。乡村学校存在教师数量短缺的问题，熟练掌握教育信息技术的教师更是少之又少，严重阻碍了乡村学校人工智能教学的现实需要。二是乡村教师教学需要人工智能技术人才专业指导。部分乡村学校虽然推行积极智能化教学，但是缺乏专业的人工智能技术人员的指导，乡村教师在实施智能化教学过程中，无法解决设备故障、不知如何筛选和处理教育数据等问题，没有真正发挥人工智能教学的价值。三是乡村教师不愿使用人工智能教学设备。由于乡村教师大多数年龄较大，他们不愿意主动学习新的教学技术，加之对新技术的掌握和运用能力较差，仍然按照传统的教学模式和方法进行教学，忽视了人工智能对教育教学的推动作用，导致乡村学校使用人工智能技术进行教学的进程缓慢。

（四）乡村教师的信息素养、数据素养和智能素养亟待提升

在大数据和人工智能时代，信息素养、数据素养和智能素养是教师应该具备的基本素养，这三个基本素养能否养成，对教师的思维能力、教育技术能力、读懂学生的能力有着重要的影响。[31]181当前我国乡村教师的信息素养、数据素养和和智能素养相对薄弱，教师利用智能化教学技术的能力有待提高，缺乏对教育大数据进行深入挖掘的能力。主要原因在于：一是乡村教师对上述三种素养缺乏重视。教师尚未充分认识到人工智能对提高教育教学质量的重要性[32]，对人工智能的认识不明晰，难以将人工智能和日常教学工作结合起来，仍是根据自己的教学经验判断学生的学习状态对学生进行指导。二是乡村教师的信息素养、数据素养和智能素养培养不足。教师对人工智能的教学工具和数据处理软件的运用不熟练，对计算机科学和数理统计学等相关基础知识了解较少，导致乡村教师无法进行人工智能辅助教学并对教育数据进行分析和解读。三是乡村教师教育数据隐私安全意识不强，对数据隐私保护仅停留在认识层面，在具体操作上缺乏数据安全保护措施。

四、人工智能助力乡村教师队伍建设的策略

（一）优化乡村学校智能教育基础设施建设

一是建立多元化的乡村学校人工智能基础设施投入机制。要深入推进人工智能技术，就需要政府、学校、企业等利益相关者建立良好的协作关系，通过合理分工，调配社会资源，丰富乡村学校人工智能资源供给。政府将人工智能的经费投入纳入教育信息化发展规划中，確保中央、省和县（区）级政府均有专项投入。县（区）政府部门在分配资金时要适当地向乡村学校倾斜，确保用于智能化教学的基础设施、教育数据库建设、光纤宽带入网系统等建设资金[33]。尤其要加大对贫困地区学校的人工智能基础设施的投资，为其提供智能化教学技术支持，实现优质教育资源共享。利用风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持乡村学校人工智能发展。落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持乡村学校人工智能基础设施的完善。

二是优化乡村学校人工智能技术环境。作为教育信息化的重要组成部分，乡村学校资源环境建设必须随着人工智能技术的进步以及与教育融合的创新持续地改进，以丰富多样、有效供给的资源环境，为未来智能化和个性化的信息化教育提供有力的支持。通过政府购买、学校配置和社会捐助等多种形式，加强乡村学校智能化教学硬件设施建设，提升网络工具的配置水平，为乡村教师提供智能化的教学工具，提高工作效率，减轻乡村教师的工作负担，使乡村教师有充足的精力投入到教学工作中。

三是通过校企合作建设智能化教育平台。通过乡村学校和企业签订合作协议的方式，企业为乡村学校提供智能化教学平台、创建基础知识资源库、教学数据库等。同时，根据乡村学校的实际情况和教师的工作需要不断完善智能化硬软件设备，更新人工智能教育资源库和学校教育数据库，优化智能化教学分析技术，为乡村教师提供更好的智能化服务。

（二）强化人工智能和教育大数据治理

一是加强对人工智能和教育大数据的监管。加快制定人工智能和教育大数据的相关法律法规制度，推进人工智能教育产品的研发者和使用者的自律。实行教育隐私数据采集标准化，进行合理的数据清洗和脱敏，保护教育数据的隐私安全，确保教育数据的安全合法使用。建立人工智能数据安全监控平台，对教育数据的采集、分析、保存等流程设置标准并加以监管，定期评估教育数据隐私风险，并及时采取合理的隐私保护措施，切实保障教育数据安全。将学校的教育数据隐私防护能力纳入校园安全评价体系，切实提升广大教育工作者的数据隐私保护意识和能力。

二是建立人工智能和教育大数据的研究机构。加强教育领域专家和人工智能专家之间的合作，使技术研发人员了解教育发展的实际需求，将教育理论、教育的现实问题等融入到算法框架中，不断优化教育人工智能算法模型 [34]，构建专业化的教育数据质量和评估体系，精准分析乡村教师队伍建设的现状及问题，为乡村教师队伍建设提供科学、高效的智能决策和管理服务。

三是高度关注人工智能技术理论道德问题。《新一代人工智能发展规划》要求：“开展人工智能行为科学和伦理等问题研究，建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架”。为此，要加强风险预防与约束引导，积极应对人工智能在师生伦理、算法歧视等方面可能产生的问题，探索制定数据收集、使用补偿机制和定期审查追责机制的可行性，保证人工智能技术在乡村教师队伍建设中使用的安全性和可靠性。

四是培养乡村教师的教育数据伦理素养。教育数据伦理素养是教师在使用教育数据时应遵守的道德信念和行为规范。通过教育数据伦理素养培训，使乡村教师了解教育数据伦理的相关知识以及相关法律法规，自觉遵守教育数据伦理的道德标准，合理使用教育数据。培养乡村教师甄别教育数据的能力，教师在使用教育数据时要确保数据的真实性和可靠性，积极探究并改进智能教育资源的不足之处，避免过度依赖智能技术，增强乡村教师使用智能教学工具的独立性和能动性。

（三）重视人工智能专业人才培养

一是深化师范生培养体系改革，在师范生课程培养体系中增设人工智能教育和数据素养课程，使师范生掌握人工智能教育的理念、智能技术的应用、智能教育的态度和价值观、教育数据伦理知识等。[35]122鼓励师范院校设立人工智能教育学院，开设人工智能相关专业;拓宽人工智能教育内容，形成“人工智能+X”的新模式，推动人工智能与数学、语文、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科的交叉融合。健全人工智能人才培养机制，鼓励企业逐步介入人工智能技术人才培养过程，与师范院校协同培养更实用、更专业的高素质人工智能技术人才。

二是实施人工智能师范生定向委培计划。鼓励师范院校开展人工智能师范生定向培养计划，为乡村学校提供技术型人才。此外，培养师范生对乡村文化的认同，增强他们对乡村教育的热爱，促进教师职业道德素养和责任感的提升。同时，要提高人工智能专业人才的工资待遇，通过特殊补贴的方式，增强他们工作的满意度和幸福感，吸引更多年轻的人工智能专业的师范毕业生到乡村学校任教。

三是加强校企人工智能产学研合作。通过各大高校和科技企业的合作，为学生提供人工智能项目建设的实践平台，在人才培养过程中，实行科研训练、应用创新的递进式教学，推进注重产学研的深度结合[36]。此外，在乡村学校开展人工智能教育试点，鼓励乡村教师在教学实践中探索智能化教学模式，及时解决在教学过程中遇到的问题，引领乡村教师改变传统的教学方式，积极应用人工智能技术。

（四）培养乡村教师的信息素养、数据素养和智能素养

信息素养、数据素养和智能素养的形成，需要教师能够时刻保持对数据、信息、智能等方面的基础知识和实操条件的敏感度，以便确保教师具有对教学活动过程中的价值信息进行收集、存储、提纯、分析、决策、批判等方面的实践能力，最终帮助教师在“茫茫数据海洋中”高效而准确地筛选有价值的教育资源。因此，人工智能时代的乡村教师，要具备信息素养、数据素养和智能素养的培养能力。

一是给予乡村教师信息素养、数据素养和智能素养培训支持。政府部门为乡村教师培训提供专门的经费支持，积极鼓励各地开展乡村教师的信息素养、数据素养和智能素养培训工作。人工智能教育资源研发团队要结合乡村学校的实际情况，为乡村教师提供优质、适切的学习资源，并对乡村教师提供针对性的指导，保证他们有能力选择、评估和使用恰当的技术和资源，以提高乡村教师参与度和学习积极性。

二是加强乡村教师信息素养、数据素养和智能素养的培训工作。制定乡村教师培养方案及其标准，明确信息素养、数据素养和智能素养的内容和发展目标，并且不断完善培训方案。将三种素养的培训纳入到乡村教师在职培训的重要内容。在国培计划中增设在职乡村教师的信息素养、数据素养和智能素养的培训，并将其列为教师职称评定的必备条件之一，提高乡村教师对三种素养的重视程度。丰富乡村教师培训形式，除了传统的现场培训、专家讲座外，还可以采取在线培训、个性化培训以及教师微培训等形式。

三是提高信息素养、数据素养和智能素养意识。乡村教师要积极探索智能化教学模式，结合学科特点、学生情况和个人的教学风格，将教育数据的理论、技术融合到教学实践中，分析各类教学数据，及时改进教学方式，提高教学效果。乡村教师之间要加强合作和交流，分享数据改进教学的经验，不断提升教师应用数据改进教学的自我效能感，不断提升自身的数据意识。

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Artificial Intelligence Assist Rural Teacher Team Construction：

Advantages， Dilemmas and Strategies

Fu Wei-dong， Chen Yi-yan

（AI Department of Education， Central China Normal University，Wuhan 430079）

Abstract： Rural teachers are the key force to improve the quality of rural education and promote the reform and development of rural education. At present， there are still some problems in the construction of rural teachers in China， such as structural imbalance， the need to improve the professional level and the need to improve the governance system. The development of artificial intelligence provides a new path for the construction of rural teacher teams， but there are still many dilemmas in the process of artificial intelligence to help the construction of rural teacher teams， such as the imperfect rural network infrastructure， the challenge of intelligent ethics， the lack of artificial intelligence professionals， and the low information literacy of rural teachers. Therefore， it is necessary to optimize the construction of intelligent facilities in rural schools， strengthen the governance of artificial intelligence and big data， pay attention to the cultivation of artificial intelligence talents， and improve the information literacy， data literacy and intelligence literacy of rural teachers.

Keywords： artificial intelligence; rural teachers; strategy

基金項目：华中师范大学国家教师发展协同创新实验基地建设研究项目：人工智能赋能乡村教师职前职后培养一体化的理论与实践探索（CCNUTEIII2021-17） ;华中师范大学信息化与基础教育均衡发展协同创新中心2021年度重大委托：基于大数据和小数据相结合的“双减”政策研究（xtzdwt2021-004）.

作者简介：1. 付卫东，男，湖北省浠水县人，华中师范大学人工智能教育学部副教授、博士生导师，研究方向：教育政策与规划，教师队伍建设;2.陈义妍，女，湖北省荆州市人，华中师范大学人工智能教育学部硕士研究生，研究方向：教师教育.