联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》解读，并浅析其对职业教育领域的可能影响

2024年8月，联合国教科文组织（UNESCO）网站上发布分别面向教师及学生的人工智能能力框架。这些框架旨在指导各国学生和教师了解人工智能的潜力和风险，以便在教育和其他领域以安全、道德和负责任的方式应用人工智能。该框架于2024年9月在法国巴黎召开的数字学习周发布。

一、研究背景与问题

1.教育中的人工智能技术变革

(1)人工智能（AI）作为教育领域的重要技术革新力量，已深度介入教学管理、学习资源优化、个性化学习等多个方面。

(2)AI在教育中的应用既带来了可能性，也提出了挑战：

l在教学决策中，AI可能替代教师的部分职责，削弱其专业能动性。

lAI的“黑箱化”导致教学过程不透明，甚至可能强化不公平和技术偏见。

（图表来源：赵燕,宛平,尹以晴,等.AI时代人工智能商数(AIQ)的内涵、能力框架与提升之策——基于高校“人工智能+教育”的认知调查分析[J].远程教育杂志,2020,38(04):48-55.DOI:10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2020.04.005.）

2.教师权益保护的必要性

(1)教师是教育活动中的核心主体，其专业判断与决策权直接影响教学质量与学生发展。

(2)在AI技术主导的教育变革中，教师面临以下风险：

l权限被剥夺：技术可能对教师的主导权构成威胁。

l隐私受侵犯：AI依赖大规模数据收集，涉及教师与学生的敏感信息。

l专业能力贬值：AI的标准化评估或自动化教学可能降低教师作为教育引领者的地位。

3.研究目标

(1)基于联合国教科文组织（UNESCO）《教师人工智能能力框架》，分析如何通过教师权益保障促进人工智能在教育领域的合理应用。

(2)探讨教师如何在人工智能支持下，平衡职业责任、技术应用与学生发展的三方关系。

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二、联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》的解读

1.框架背景

(1)联合国教科文组织发布该框架旨在帮助教师应对AI技术应用中的复杂问题，推动教师从被动接受转向主动参与AI技术设计与应用。

(2)强调教育AI应用的三大核心原则：

l以人为本：技术以服务人类发展为终极目标。

l公平与包容：避免技术导致教育鸿沟的进一步扩大。

l教育自主性：教师在技术使用中的能动性和决策权应得到保障。

2.框架的五大能力层面

(1)以人为本的人工智能观念

lAI是辅助工具，而非教育的最终目标。

l教师需从人类发展和学生成长的角度评价AI工具的适用性。

(2)人工智能伦理

l需关注AI的隐私保护、公平性、可解释性及算法偏见问题。

l教师需对教育AI的伦理风险具有批判意识，避免技术侵害教育公正。

(3)人工智能基础知识和应用技能

l包括了解AI的基本工作原理（如算法、机器学习）及工具的操作。

l强调教师需具备选择、评估和批判性使用AI工具的能力。

(4)人工智能与教学法整合

l将AI技术融入教学设计、课堂互动和学生评估。

l创新教学法，如个性化学习、虚拟仿真教学等。

(5)人工智能支持教师专业发展

l借助AI优化教学反思、学术交流和个性化职业发展路径。

3.能力框架的层级模型

(1)获取（Acquisition）

l教师初步掌握AI的基础知识和技能。

(2)深化（Deepening）

l教师能够将AI工具与学科教学目标有机结合。

(3)创造（Creation）

l教师成为创新者，推动AI在教育中的深度应用与实践变革。

（图表来源：苗逢春.基于教师权益的自主人工智能应用——对联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》的解读[J].开放教育研究,2024,30(05):4-16.DOI:10.13966/j.cnki.kfjyyj.2024.05.001.）

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三、核心议题分析

1.教师权益与AI伦理

(1)教师的自主权保护

l教师应对AI技术的选择和应用具有决定性权力，而非被动接受。

l应避免AI在教育中过度控制教师行为，削弱教师作为教育活动核心的地位。

(2)隐私与数据保护

l教师需了解AI的数据采集与分析机制，确保技术使用合法合规。

l数据伦理需明确界定教师与学生的隐私边界，防止技术滥用。

(3)透明性与公平性

l教师应监督AI决策过程，防止算法歧视。

l例如，AI评估学生学习进度时需避免单一数据来源导致的偏见。

2. “教师-学生-人工智能”三角互动关系

(1)角色重塑

lAI成为教育过程中的“第三方”参与者，改变了传统的师生互动结构。

l教师从知识传授者转型为学习指导者，需协助学生与AI交互。

(2)教学场景的复杂性

lAI的介入扩展了师生互动的可能性，如虚拟辅导、跨时空协作学习。

l然而，过度依赖技术可能导致情感互动的缺失。

(3)人机协作机制

l教师与AI之间应形成互补关系，如教师擅长情感沟通，AI优化数据分析。

l强调AI的辅助角色，而非代替性功能。

3.面向未来的教育AI伦理框架

(1)技术与人性的平衡

l教育AI需以“人类发展”为出发点，避免将技术效率置于教育本质之上。

l技术设计需反映多样化的文化需求和社会价值。

(2)全球视野与地方实践结合

lAI工具的设计与应用需尊重地方教育实践，避免技术“一刀切”。

l加强国际合作，推动教育AI的包容性发展。

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四、实践建议与实施路径

1.创建安全可信的人工智能教育环境

(1)技术安全保障

l实施风险分级评估，避免高风险AI工具进入课堂。

l建立AI教育应用的行业标准和认证机制。

(2)透明度提升

l开发可解释性算法，确保教师能够理解和监督AI的决策过程。

l数据采集需透明化，并明确数据使用权限。

2.优化课程与评价模式

(1)课程设计

l将AI基础知识纳入教师培训课程，使其能够熟练操作AI工具。

l增设“人机协作教学法”相关课程，培养教师设计混合式教学的能力。

(2)评价模式变革

l推动从单一分数导向的评价模式向综合性、多维度评价过渡。

l利用AI技术，个性化反馈学生学习进度，指导教师调整教学策略。

3.发展教师人工智能能力

(1)分层次培训体系

l初级：普及AI工具使用技能。

l中级：培养教学法与AI工具的整合能力。

l高级：鼓励教师创新AI应用场景，推动教学模式改革。

(2)教师间的协同学习

l建立校本支持系统，鼓励教师通过团队合作分享AI教学实践经验。

l举办地区性和国际性交流活动，推广优秀案例。

4.构建伦理与法律保障机制

(1)伦理委员会的建立

l学校和教育部门需设立专门机构评估AI的伦理风险。

(2)政策引导

l推动立法明确AI在教育领域的应用边界，确保教师权益优先。

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五、未来进一步可思考的方向

1.AI在教育公平中的潜力与局限

lAI能否真正弥补城乡教育差距？如何避免技术对教育资源的垄断性使用？

2.教师角色与AI技术的协作机制

l如何实现AI作为教师的有力助手而非竞争者？

3.全球与地方的教育技术协调

l在本土化应用过程中，如何平衡国际标准与地方需求？

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六、基于职业教育领域的几点讨论

1.职业教育的新时代要求

(1) 强化技术与职业技能的融合

l职业教育目标的升级

Ø从传统的技能培训拓展到技能-技术-生产力链条的完整塑造。

Ø职业教育需要通过AI技术提升学生的适应能力，使其能够参与并推动新质生产力的发展。

l新质生产力视角

Ø人工智能已经成为新质生产力的核心组成部分，与职业技能融合后，可推动智能制造、智慧服务等新兴产业发展。

Ø职业教育需培养学生掌握AI相关技术，包括数据处理、智能设备操作及优化等。

(2) 建立人工智能驱动的教学环境

lAI在职业教育中的应用

Ø利用AI技术打造虚拟仿真环境，模拟真实工作场景。

Ø通过机器学习算法实时分析学生操作数据，提供个性化学习路径。

l新质生产力视角

Ø新质生产力要求高效资源配置和动态学习能力。AI支持下的教学环境通过实时反馈和个性化设计提升职业教育的质量和效率。

(3) 教师角色的再定位

l框架的要求

Ø教师需从知识传授者转变为技术整合者、教学设计师和学生发展的指导者。

Ø职业教育教师需具备以下能力：

§掌握AI工具操作，设计符合职业特点的AI教学资源。

§批判性评价AI技术的教学适用性，保障教育公平与学生权益。

l新质生产力视角

Ø新质生产力要求教师具备双重能力：一方面是深度理解技术原理，另一方面是将技术应用于职业技能培养中，指导学生在生产实践中创新。

(4) 多元主体协同的职业教育生态

l框架的要求

Ø职业教育需通过AI技术连接行业企业、职业院校和社会资源，实现开放式教育。

Ø教师需要协调各方资源，促进学术知识与实践技能的动态融合。

l新质生产力视角

Ø新质生产力注重社会协作和多学科融合，职业教育生态需以AI为纽带，将企业需求、技术革新与教育目标结合，培养具有创新力和适应性的技术人才。

2.新质生产力视角下的核心要求

(1) 培养适应未来的高素质技术技能人才

l新质生产力内涵

Ø强调信息技术、人工智能等对传统劳动生产力的全面提升。

l职业教育的应对

Ø通过AI技术重塑课程体系，将编程、算法、数据分析等内容融入传统职业技能培训。

Ø强调复合型能力，培养既懂技术操作又具备创新意识的全能型人才。

(2) 构建动态适配的职业教育评价体系

l框架中的评价要求

Ø借助AI技术实现多维度、动态化的学习评估，关注学生的知识掌握、技能提升和综合素养发展。

l新质生产力的需求

Ø新质生产力要求评价体系能实时监测学生在不同场景下的表现。

Ø职业教育应利用AI技术开发基于大数据的评价模型，动态评估学生的实践能力、问题解决能力和技术应用水平。

(3) 提升教育与产业协同创新能力

l框架对协同的强调

Ø职业教育需借助AI搭建校企合作平台，实时对接产业需求。

l新质生产力视角

Ø新质生产力要求教育和产业深度融合，以应对技术升级和产业变革的挑战。

ØAI技术可用来预测行业趋势，指导职业教育方向，为新兴行业提供精准的人才供给。

(4) 倡导以人为本的技术应用伦理

l框架的伦理关切

Ø职业教育需确保AI技术的应用符合伦理原则，避免技术侵害学生权益。

l新质生产力的启示

Ø新质生产力不应仅关注技术效能，还需体现对人类价值的尊重。

Ø职业教育需在技术使用中关注学生的心理健康、隐私保护和公平发展。

3.具体实践建议

(1) 职业教育课程的升级

l增设人工智能应用课程，例如工业AI、智慧物流、智能制造等领域的技术基础和应用。

l将AI技术与传统职业课程结合，如在机械加工中加入AI预测和质量分析模块。

(2) 教师能力建设

l实施多层次AI培训计划：

Ø初级：普及AI工具的操作技能。

Ø中级：帮助教师掌握AI教学设计与实施方法。

Ø高级：鼓励教师探索AI的创新应用场景。

(3) 校企联合的AI实训基地建设

l创建融合AI技术的职业教育实训基地，模拟真实的产业环境。

l与企业合作开发AI赋能的职业教育项目，例如基于AI的设备运维训练。

(4) 技术伦理规范的制定

l为职业教育中的AI技术应用制定具体的伦理规范，包括数据安全、算法透明和技术公平性。