智慧教育背景下高职教师数智胜任力评价指标体系研究

叶 雯

（长沙职业技术学院 人事处，湖南 长沙 410000）

当新一轮科技和工业革命的到来，教育创新格局随之改变，为适应智慧教育发展需要，《教育部教师工作司2023年工作要点》提出造就党和人民满意的高素质专业化创新型教师队伍[1]，全面提升国民素质和人力资源质量，将教师作为教育发展的第一资源，加快实施数字化战略行动，推进教师队伍数字化建设。这对当下高职教师的数智胜任力在创新发展、融合成长等方面提出更高要求。

一、相关概念解析与文献梳理

（一）教师胜任力的起源研究

基于CNKI 数据库和Web of Science 核心合集数据库，对2003—2023年公开发表的文献按照“教师胜任力”“教师评价”等关键词进行检索，基于教师的有效评价，教师胜任力概念于2003年引入学界[2]，其含义是指教师个体所具备的与职业发展需要相匹配的专业知识、专业技能和专业价值观，并于2006年构建了测验构想效度良好的教师胜任力测评工具，编制了与教师胜任力测评工具相适应的教师胜任力测验量表[3]。之后，又有学者采用层次分析法和模糊评价法确定高校教师胜任力中各项指标的权重及对高校不同岗位不同教师制定的综合评价方法[4]，至此我国的教师胜任力研究已经拥有了较为规范的流程，随后又在工作绩效、薪酬管理、绩效评估、职业生涯发展规划等多个角度对高校教师胜任力展开研究[5]。

（二）教师胜任力的智慧变革

进入人机协同的智慧时代，工业革命4.0带来教育创新格局的改变，教师胜任力模型逐渐呈现“技术本位”趋向[6]。部分学者开始重新思考胜任力概念的由来，教师数智胜任力是智慧教育时代信息素养的集中表达，是顺应教育智慧化发展，基于教师专业发展与岗位需要所提出的概念，强调智慧化的高阶综合能力，关注利用数字技术促进问题解决、合作交流、自主发展以及改革创新的综合能力[7]，并依托欧盟教师数智胜任力框架尝试使用智慧化工具和智慧治理相关理论，重新建构并修正高校教师胜任力模型[8]。例如利用群体画像研究范式[9]，智能分析精准提升、智能化情境测评、人机协同型学习、团队化协同模式等创新发展路径精准把握并分析教师胜任力[10]。

（三）教师数智胜任力的实证发展

为积极推进教育数字化转型，美国国际教育技术协会对数字化时代的教师角色进行了分类细化与完善，要对教师数智胜任力进行概括性提炼，以明晰角色能力要求、勾勒角色责任使命的方式，夯实教师在数字化时代的立身之本[11]。2022年6月，美国60多家教育机构共同签署了“促进数字公平和转型的教育工作者培养计划”（Educator Preparation Programs for Digital Equity and Transformation），旨在夯实教师数智胜任力的智识基础，完善其数字知识体系。欧盟于2012年发布《实践中的数智胜任力：基于框架的分析》，期望通过此框架指导和提升教师的数智胜任力[12]，框架将教育工作者的数智胜任力分为6个关键领域[13]。2023年我国发布《教师数字素养》，从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任以及专业发展等5个维度描述了未来教师应具备的数字素养[14]。为着重培养高校教师的数智融合与人机协同育人意识，有学者选取相关人格特质中5个一级指标和25个二级指标构建适合高校教师的数智胜任力模型[15]；为适应人工智能时代下的职业院校教师数智胜任力发展需要，有学者邀请企业数字化教育平台管理领域和职业教育领域的15名专家，系统构建包含4个一级指标、15个二级指标以及55个三级指标的职业院校教师数智胜任力评价指标体系[16]；也有使用K-means 算法（无监督算法，聚类算法）进行聚类，从大量文本中分类得出含有高校教师胜任因素的内容，最终得到5个高校教师胜任力指标，分别为政治素养、知识素养、教学能力、职业态度和个性特质，在分类结果上进行胜任力指标构建[17]。

目前国内外学者对教师数智胜任力的研究，研究对象大多聚焦于普通本科层次高校教师数智胜任力的理论层面，研究方法大多停留在文献研究和理论研究，对高职学校教师胜任力的理论和实证研究较少。基于此，我们认为，顺应数智时代的发展潮流和高职院校“双高”建设实际需要，基于人机协同的智慧技术，通过实证研究并展开多轮论证后，探索适合高职教师未来发展的数智胜任力的评价指标，重塑适合高职教师的数智胜任力框架，可以促进职业教育“双高”建设和高职教育善治。

二、研究缘起与逻辑诉求

（一）有助于回应数字化转型期高职师资建设的时代诉求

《教育信息化2.0行动计划》《新一代人工智能发展规划》都明确指出开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用[18]，利用智能技术工具赋能，构建教育智慧场景、交互式智慧化学习、人机协同“双师”教学的新型教育体系。智慧技术的赋能颠覆了传统教学模式，拓宽了智慧教学场景的应用。为适应智能时代对教师带来的新挑战，探索智慧教育下AI 智能、教育智慧大脑、泛在教育教学新环境建设与应用模式，《中共中央 国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》明确指出，需要大力振兴教师教育，不断提升教师专业素质能力，造就党和人民满意的高素质专业化创新型教师队伍[19]。在教育智慧化浪潮中，重构高职教师的数智胜任力势在必行，不仅能适应智慧教育发展的现实需要，促进教师理论知识、专业技能与数字胜任力兼备，也能为国家建设一支高水平的育人队伍，实现教育反哺的全民素质提升[20]。

（二）有助于提升公民数智素养和实现终身教育的可持续

2022年3月，《2022年提升全民数字素养与技能工作要点》中重点布局“促进全民终身数字学习”[21]。教师本身作为数字劳动者，在提升自身的数智胜任力的同时，还肩负培养数智人才和促进知识高阶发展的双重任务，人工智能技术红利的释放使得教育领域成效卓著，技术赋能教育的数智时代已然到来。以智慧技术赋能人才培育，设计AI 全周期、VR 多个跨场景教学的实际应用，通过开放数字教育资源弥合“数字鸿沟”，激发全民数智提升的主动性和创造性。随之而来的是终身教育数字化改革的现实需要，技术赋能健全了数智一体化的运行机制，人机合作生产知识是未来趋势，智慧技术重塑终身教育新形态，提升了教师数智胜任力和全民数智素养，形成一体发展的终身教育大脑。

（三）有助于推进职业教育高质量可持续发展

2021年10月，《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》开篇就指出职业教育是国民教育体系和人力资源开发的重要组成部分，党的二十大报告也强调了教育、科技、人才三者是全面建设社会主义现代化国家的战略支撑[22]。科教兴国，教育先行，教师是数字化教育教学的主导者，是教育数字化转型的实践者，数智赋能加快高职教育转型，是高职教育发展改革的新坐标。随着人机协同等智慧教育工具在高职教育各领域和环节的深入应用，促使高职院校教师由传统的信息化素养培育阶段向数智胜任力的高级阶段转变，不断提升技能层级，提高综合能力素养[22]。高职院校教师在面对万物互联的教育数智化高级阶段，应及时转变数智化教学思维，将数字中国目标与教学目标相融合，顺应时代的革新需要，技术赋能协同育人全过程，充分实现人才培养与社会需要相接轨，为国家培育新时代合格的社会主义接班人。

三、高职教师数智胜任力要素模型构建

（一）调查方式与具体步骤

首先，调研组采用问卷调查、个别访谈等调查方式，深入了解教师数智胜任力的状况。对长沙市市属四所高职院校的教师发放问卷336份，回收336份，有效问卷336份，问卷有效率100%。问卷设计主要包括各高职院校不同年龄层次、不同学科背景、不同岗位、不同职级的教师，就其基本信息、教师数智胜任力的基本情况、教师对智慧技术融入教学的态度和驾驭情况、教师数智胜任力发展目标与“双高”建设目标的契合度等内容进行调查。

其次，调研组还组织了教师数智胜任力调研座谈会，参与人员共分5个组，每个组以无领导小组讨论的形式对得出的胜任特征进行编码，针对各类型专业群的实际情况，运用工作样本法提炼出12类教学场景应用问题，并提炼15项前瞻性的探索性问题后形成《教师数智胜任力调研访谈提纲》，分别对35名教师进行了个别访谈，并对典型案例进行了深度剖析，通过访谈，深入明确了包括青年教师数智胜任力、数智胜任力培训成长机制、数智胜任力考核评价体系等多个方面的问题和原因，对构建科学有效的数智胜任力模型起到关键作用。

再次，运用德尔菲法，邀请职业教育领域的15名专家，根据调查结果出现的高频词匹配一级指标后，并采纳专家意见对指标进行修正后匹配二级指标，并基于改进的冰山模型，从显性和隐性两个层面构建高职教师的数智胜任力模型。

最后，为检测该数智胜任力评价指标体系的信度和效度，我们依据赫兹伯格的“双因素理论”，进行数智胜任力的后续跟踪反馈，收集满意和不满意的因素后，基于改进的冰山模型映射得到最终的具体25个二级指标。

（二）调查结果与分析

根据教师数智胜任力调查问卷的统计情况，如表1所示，结合座谈交流、个别访谈，调查组发现目前学校教师数智胜任力现状主要存在以下几个方面的问题。

表1 教师数智胜任力调查问卷统计情况

1.教师数智胜任力自我意识不强，驱动力不足

从表1调查问卷统计中第1题关于“对学校教师数智胜任力规划的认识”发现，45.24%的教师清楚规划的情况，而知晓少量内容的仅有4.86%；从第6题关于“学校对教师数智胜任力提升提供的驱动力（培训与开放）对本人来说”，有28.85%的教师表示有“强劲的驱动”，有51.48%的教师认为驱动力较强，还有4.79%的教师表示无驱动力。从第7题关于“学校对教师数智胜任力提升提供的驱动力（智慧校园）”，有28.85%的教师认为驱动力较强，还有4.79%的教师表示无驱动力。在交流访谈中，也有教师表示“通过学校组织培训的软开发与智慧校园建设的硬开发相比，智慧校园建设会更有用，因为软件可以直接使用，但个人数智胜任力的提升通过培训和讲座效果不大”；还有教师认为“所在岗位不同、学科专业不同，数智胜任力的要求是不一样的，希望学校的教师数智胜任力规划能下沉到每一位老师，大锅饭的培训对自身数智胜任力提升效果不佳”。

总体来看，大部分教师了解数智胜任力规划，但自我规划意识不强、目标精准度不高，培训给教师发展带来的持续动力不足。

2.教师数智胜任力显性与隐形的能力差距大，操作性不强

从表1调查问卷统计中第3题关于“教师数智胜任力的基本（数智技术使用能力）情况”发现，86.19%的教师能在部分教学的关键环节中运用到数智教育并开展知识的传授，而有7.89%的教师极少将数智教育运用到教育教学环节中；从第4题关于“教师数智胜任力的高阶思维能力（探索开发）情况”发现，仅有2.92%的教师表示有“有能动地开发并运用”，有20.89%的教师没有使用或没有意识到教师数智胜任力的高阶思维。第2题关于“你对自己是否能驾驭数智胜任力的看法”，充满信心的教师仅有23.21%。在交流访谈中，也有教师表示“对于教师数智胜任力中的显性胜任力，包括智慧技术应用和实施，是可以通过学习和练习后熟练使用的，对教师而言这更像是一种工具，而隐性的教师数智胜任力则是自身人格的发展，关系到意识、价值观等方面，形成周期长，实践性不足”。还有教师认为“之所以教师数智胜任力在显性和隐性方面差距大，是因为我们先运用了技术而没有先树立价值观，导致精神跟不上技术的发展”。

总体来看，大部分教师对显性数智胜任力有了一定的使用能力，但对于隐性数智胜任力在自我意识建立、高阶思维开发与应用上还存在能力不足的问题。

3.教师数智胜任力与学校发展同向率不足，契合度不高

在表1调查问卷统计第8题关于“自身对教师数智胜任力的理解和目标设定情况”的调查结果中，我们发现，“比较明确”的教师占53.87%，还有2.08%的教师没有目标；第9题关于“个人数智胜任力目标与‘双高’目标的契合度”中，认为“高度契合”的教师仅有19.54%，而25.1%的教师认为“少部分契合”，还有4.17%的教师表示“没有契合”。在交流访谈中，有教师表示“个人数智胜任力目标紧密对接学校‘双高’建设的意识较强，但自身数智胜任力的现状与‘双高’建设契合度不高，不知道从何发力，对要通过数智胜任力承担的‘双高’任务不清楚，肩上没有担子，行动没有动力”；也有教师提到“自身数智胜任力目标制定与目标实施存在差距，急需学校有指导性意见”；还有教师表示“自身数智胜任力与这个智慧教育时代脱节，跟不上学校智慧校园建设发展的需要”。

总体来看，大部分教师虽对个人数智胜任力规划和目标有一定的认识，但不少教师目标模糊，可行性不高，与学校发展目标契合度不高，实现难度大。

4.教师数智胜任力落地实施困难，保障性不足

在表1调查问卷统计第5题关于“对自己岗位所需数智胜任力具备的认识程度”的调查结果中，我们发现，表示“不太适应，正在努力学习，但不希望换岗位”的有15.06%，表示“不适应或不喜欢，希望能换一个岗位”的有5.95%；第10题关于“是否形成数智意识（数智教育理念与价值观）并能落实在教育教学及工作中”的调查结果中，我们发现，“理念已经形成但未形成价值观主动指导实践”和“理念已经形成被动指导实践的”占比高达81.88%。在交流访谈中，有教师表示“学校组织的教师培训和实训资源跟不上教师数智胜任力发展需要，急需学校加大硬件设施设备的投入力度，并加大培训的有效性”；还有教师认为“理论指导实践，数智胜任力的理论框架都没有，如何指导实践”。

总体来看，学校有责任有义务为教师的数智胜任力发展创造条件，重视教师数智胜任力的培养和管理，这不仅有利于教师发展，更有利于学校的学科建设和人才培养。

（三）建立教师数智慧胜任力的改进冰山模型

根据对教师数智胜任力调查的结果整理，并以已有数智胜任力文件为蓝本，运用德尔菲法，邀请职业教育领域的15名专家，根据调查结果出现的高频词匹配一级指标后，采纳专家意见对指标进行修正，基于改进的冰山模型，如图1所示，从显性和隐性两个层面构建高职教师的数智胜任力模型。

图1 数智胜任力的改进冰山模型

（四）构建高职院校教师的数智胜任力评价指标体系

通过问卷调查、个别访谈等调查方式，深入了解教师数智胜任力的状况后，基于改进的冰山模型，总结五类一级指标后，根据访谈调查结果总结出现的高频词匹配二级指标后，运用德尔菲法，邀请职业教育领域的15名专家，采纳专家意见对指标进行修正后匹配二级指标，构建适合高职院校教师的数智胜任力评价初步指标体系，以期为职业教育高质量发展提质增效，最终实现教育善治。

该教师数智胜任力评价指标体系是否能符合数智时代教师的职业发展规划、是否匹配智慧教育时代下高职院校“双高”的建设需要、是否能对教师数智胜任力产生持久的内生动力，我们依据赫兹伯格的“双因素理论”，进行数智胜任力的后续跟踪反馈，对数智胜任力评价指标的信度和效度进行验证，收集满意和不满意的因素后，影射得到最终具有可操作性的25个二级指标，如图2所示，构建适合高职院校教师的数智胜任力评价指标体系。

图2 高职院校教师的数智胜任力评价指标体系

1.显性胜任力

一级指标A1“数智知识与技能能力”，指教师对数智理论知识的了解、融合知识的把握和对数智技术工具在相关工作中的运用能力。A1下设五个二级指标，如表2所示。

表2 A1 数智知识与技能能力的二级指标分解

一级指标A2“数智教学应用能力”，指教师通过构建智慧教学环境，开发和高效运用教学资源，并通过数智技术进行智慧化教学。A2下设五个二级指标，如表3所示。

表3 A2 数智教学应用能力的二级指标分解

以上这两项胜任特征群皆为冰山水上部分，是表层胜任力特征，属于容易培养和开发的能力。

2.隐性胜任力

一级指标A3“数智意识及驱动力”，指教师具备智慧教育理念、数智融合理念来指导教育教学及日常工作；具备数智伦理规范来应对智慧教育出现的伦理风险；避免学习者个人隐私保护和预防算法偏见带来的决策误差等。A3下设五个二级指标，如表4所示。

表4 A3 数智意识及驱动力的二级指标分解

一级指标A4“高阶数智思维能力”，指能通过人机协同赋能应用于教育活动中，实现数智化问题引导和分析综合研判等数据结果，结合学习情境和学科特点，批判性地给出建议和举措，并在人机协同的过程中实现合理决策。A4下设五个二级指标，如表5所示。

表5 A4 高阶数智思维能力的二级指标分解

一级指标A5“相关人格特质”，指运用人格特质理论，对访谈者进行自陈式人格测算后，对标教师应具备的数智胜任力，选取适合教师数智胜任力的关键人格特质。A5下设五个二级指标，如表6所示。

表6 A5 相关人格特质的二级指标分解

以上这三项胜任特征群为冰山水下部分，是深层次特征，属于相对稳定的核心人格特质，是决定教师数智行为的关键性因素。

四、结论

新一轮科技和工业革命的到来，数智胜任力成为人才培养的核心能力，高职教师作为培养国家需要的新型技能人才的关键，在智慧教育时代下构建适合高职院校教师的数智胜任力评价指标体系，培育一支高水平的高职教师队伍是提升高职院校高质量发展的必然要求，是国家实现公民数智素养提升和实现终身教育可持续发展的现实需求。鉴于我国东、中、西部不同地域教育智慧化发展水平和发展要求的程度不同，各地教师数智胜任力评价指标也会有所不同，评价指标应依据实际情况进行可操作性的灵活取舍。