文章推介 | 基于國際視角的外語教師人工智能素養研究：比較分析與提升路徑

基于國際視角的外語教師人工智能素養研究：比較分析與提升路徑

倪琴 陳靖

摘要

人工智能賦能教育變革重塑了教育模式，外語教師的角色轉變為“學習引導者”和“人機協作者”。本文對亞洲、歐洲和美洲地區人工智能賦能教育的政策、課程和研究現狀進行梳理比較，分析不同文化背景下人工智能教育的應用與挑戰。在此基礎上，文章提出以人為本、注重倫理與數字包容的外語教師人工智能素養提升路徑，通過階梯式方法促進人工智能時代的教師專業發展和教育質量提高。

關鍵詞：人工智能教育;教師人工智能素養;國際視角;倫理

正文

1. 引言

隨著人工智能(AI)的發展和應用，教育尤其是外語教育領域正在經歷前所未有的變革。《教育強國建設規劃綱要(2024—2035年)》要求完善師生數字素養標準，深化人工智能助推教師隊伍建設。人工智能時代外語教師的角色正逐步從“知識傳遞者”轉變為“學習引導者”和“人機協作者”,教師需具備足夠的人工智能知識和技能，確保在語言教學中有效使用和評估人工智能工具。近年來，全球范圍內的外語教師人工智能素養培養取得了一定進展，但相關研究仍然有限，未能給外語教師在語言教育中有效使用人工智能提供明確、全面的指導。

本文從國際視角出發，旨在構建系統的外語教師人工智能素養提升路徑，為外語教師在人工智能應用中的角色勝任、教學實踐及專業發展提供指引，幫助外語教師在語言教育實踐中發揮人工智能的技術效能，推動人工智能與外語教育的深度融合。

2. 文獻綜述

自20世紀90年代計算機和互聯網進入教育領域以來，教師數字素養逐漸成為教育研究的焦點。外語教師的數字素養是“在社會生態中學習、利用數字技術創造性地進行教學活動、推進自身專業發展以適應數字社會發展的能力、態度與責任”(賈涵，王雪梅 2024)。隨著生成式人工智能技術的迭代升級，教育場景中人機交互的深度和復雜度顯著提升，要求教師能夠處理結構化數據，并能應對人工智能生成的非結構化內容問題及其倫理風險。作為數字素養的延伸，人工智能素養(AI literacy)不僅包括人工智能技術層面的知識和技能，而且涉及批判性思維、倫理意識以及與人工智能協同工作的能力(Nget al. 2021)。

國內外學者對教師人工智能素養的內涵進行了多角度的界定探索。Zhaoet al.(2022)認為教師人工智能素養包含四個維度：認識和理解人工智能、應用人工智能、評估人工智能應用、人工智能倫理。聯合國教科文組織在《教師人工智能能力框架》中引入“以人為本”的理念，提出教師人工智能素養包括以人為本的人工智能觀念、人工智能倫理、人工智能基礎與應用、人工智能與教學融合、人工智能與專業發展五方面(UNESCO 2024)。李艷等(2025)針對高校教師群體提出五項人工智能素養指標，分別為智能時代育人理念、智能教育基本知識、人機協同教學能力、數智賦能科研創新、堅持科技向善和人本價值。

當前已有研究對教師及非IT專業成年人的人工智能素養發展路徑關注不足，多數國家的政策倡議通常只提及人工智能素養的重要性，缺乏具體的能力定義與發展路徑設計。一些政府支持的項目雖然旨在提升包括教師在內的非技術背景群體的人工智能素養(如芬蘭的“Elements of AI”),但往往無法滿足教師的教育場景需求。教師和非IT專業成人學習者的人工智能素養框架應聚焦理解、使用人工智能并批判性地評估人工智能成果，而非計算機科學知識或編程技能。基于這一認識，筆者將教師人工智能素養初步定義為：教師能夠有效并合乎倫理道德地解釋、使用及批判性評估人工智能技術的能力。

3. 全球主要地區教師人工智能素養發展分析

筆者主要對亞洲、歐洲和美洲地區人工智能教育實踐中教師人工智能素養發展的政策、課程和研究現狀進行概述，為教師人工智能素養提升路徑選擇提供參考。

3.1 亞洲地區

(1) 政策和指導工作。

亞洲國家已經認識到人工智能在教育中的重要性，為提高教師的人工智能素養開展相關研究、制定教育計劃和提供培訓。中國和韓國采取了一系列措施提高教師的人工智能素養。中國在2017年發布了《新一代人工智能發展規劃》,明確指出加強人工智能在教育中的應用，推動人工智能技術與教育教學深度融合。近兩年，中國更是通過政策推動，全面推進中小學人工智能教育，注重新課標引領下的人工智能教學本土化創新，設定了2030年發展目標(魏軼娜 2025)。韓國在2018年公布了《人工智能國家戰略》,提出加強中小學人工智能教育，到2022年在全國范圍內培訓1萬名人工智能教育專家(張麗娟，陳奕彤 2020)。

(2) 課程和課程開發。

在人工智能的課程開發領域，中國的研究主要集中在如何利用人工智能技術提高教師的專業能力，比如使用語言學習輔助工具和智能評估系統。印度尼西亞的一項研究提出了人工智能輔助的科學教師能力提升計劃，旨在幫助教師設計基于高階思維技能的綜合性科學學習內容(Gunawanet al. 2021)。馬來西亞的一項研究則在技術和職業教育教師培訓計劃中制定了可持續性素養課程框架(Chineduet al. 2023)。

(3) 研究進展。

中國學者在國際教師人工智能素養研究中發揮主導作用，主要聚焦辯證分析人工智能賦能教育的潛在價值及其對教育本質和學習理論的深層意義(王晶瑩等 2025)。韓國學者總結了人工智能教育中教師需具備的核心能力，包括理解計算機科學和計算思維的概念、理解人工智能的理念和原則、識別日常生活中的人工智能技術、

3.2 歐洲地區

(1) 政策和指導工作。

近年來，歐盟通過支持成員國教育部之間的專家會議，啟動了“Horizon計劃”及“Erasmus+計劃”資助人工智能實驗和工具開發，但尚未明確課堂如何教授人工智能的具體方法。為進一步推動成員國數字教育的協同發展，歐盟委員會于2023年4月通過了兩項政策，明確提出加快在教學計劃中引入人工智能教育內容，尤其重視在中小學階段(包括職業教育與培訓)加強數字技能培養，強調學生需具備理解并合理使用數字技術的核心能力，為未來教育體系中人工智能素養的系統構建提供了政策支持與實踐方向。

(2) 課程和課程開發。

2017年，法國教育部在中學課程中引入信息學主題課程，并編制專項報告建議從小學開始在課堂中引入人工智能教育。在人工智能教學理念方面，法國借鑒和融合了 Class'Code 開發的“人工智能與智能”MOOC、“五大支柱方法”(de la Higuera 2019)和ChatGPT 開發的課程。 此外，法國還積極啟動為所有教師提供培訓的 AI4T(AI for Teachers)項目，如利用人工智能進行口語訓練、聽力分析及自動化評估。目前，AI4T項目已拓展至斯洛文尼亞、意大利、盧森堡和愛爾蘭，為這些國家的教師提供了結合MOOC課程的教師培訓體系，以支持教師在多元教育場景中有效開展人工智能教學。

(3) 研究進展。

法國數字化教育指導部于2024年發布了《人工智能與教育：研究成果與公共政策的挑戰》文件，分析了國家教育機構的人工智能研究成果。這份長達40頁的報告以聯合國教科文組織的文件為指導，資料翔實，為教學內容和示例選擇等提供了重要參考。此外，Romeroet al.(2023)探討了人工智能與教育的互動關系，但研究焦點并非人工智能素養的培養問題，而是人工智能對教育系統的影響。

3.3 美洲地區

(1) 政策和指導工作。

美國在人工智能教育政策制定方面已經取得顯著進展。2025年4月，白宮頒布《推進美國青少年人工智能教育令》,設立跨部門人工智能教育特別工作組，明確將人工智能素養培養納入國家教育戰略，并強化聯邦層面對教師培訓的專項支持。截至2025年7月，全美已有26個州相繼出臺針對K-12階段人工智能應用的官方政策指南，并配套開發了標準化教學資源，以支持學校的人工智能教育實踐。

(2) 課程和課程開發。

美國教育部2023年發布報告《人工智能與教學的未來》,為K-12教師等教育工作者提供了系統性建議，涵蓋教師專業發展、數據隱私保護、評估體系優化及人工智能倫理治理等領域。加拿大不列顛哥倫比亞省發布了文件《數字素養和人工智能在教育中的應用：對不列顛哥倫比亞省學校的支持》,為K-12階段的教師和家長提供人工智能素養培養政策建議和授課資源，開創了“家校協同”的人工智能素養培養模式。哥倫比亞政府制定了教育項目“Ruta STEM”計劃，借助 STEM方法培養新一代具備 21 世紀技能的師生及社區成員(Aguilar-Cruz & Salas-Pilco 2025)。美洲人工智能課程開發與師資培養的多元發展態勢既反映了各國教育體系的差異性，也體現了人工智能教育適應本土化需求的靈活特征。

(3) 研究進展。

當前，北美地區在人工智能教育研究領域處于全球領先地位。依托多元化的教育生態和人才儲備優勢，美國的人工智能發展策略更側重學術誠信規范重構和師生溝通優化(邢園園，錢玲2025)。美國國家教育協會于2024年發布《人工智能在教育中的應用》,提出教育場景中的人工智能使用須遵循五大核心原則：學生和教育工作者必須繼續處于教育的中心、循證人工智能技術必須增強教育體驗、人工智能技術的倫理準則使用和數據保護實踐、公平獲取和使用人工智能工具、人工智能的持續教育和相關教育。然而，巴西、哥倫比亞、墨西哥、厄瓜多爾、秘魯、智利和阿根廷等拉丁美洲國家的高等教育面臨技術進步帶來的挑戰，具體表現為人工智能在教育領域的應用進展仍然緩慢，并且缺乏對人工智能倫理和數據隱私的關注(Salas-Pilco & Yang 2022)。

全球各地區在提升外語教師人工智能素養方面表現出一定共性，呈現“政策驅動、課程支撐、研究深化”的發展趨勢。然而，不同地區人工智能的發展水平和側重點存在明顯差異。亞洲國家如中國與韓國，相關政策體系較為完備，課程開發聚焦人工智能與外語教學的深度融合，研究則注重教師人工智能核心能力的構建。歐洲地區通過國際合作項目推動人工智能教育，研究強調倫理規范和教師自主性。美洲地區教師人工智能素養發展多元化，北美洲以美國為首的發達國家在政策、資源與制度層面較為完善，而拉丁美洲國家進展相對滯后。

4. 教師人工智能素養提升的指導原則與路徑

4.1 教師人工智能素養提升的指導原則

基于聯合國教科文組織等國際組織、我國行政機關的指導文件和建議，包括《人工智能教育北京共識》(2019)、《人工智能倫理問題建議書》(2021)、《教育強國建設規劃綱要(2024—2035年)》等，筆者提出了教師人工智能素養提升的技術指導原則，具體是以人為本的人工智能、有道德和負責任的人工智能，以及數字包容、公平和算法公正原則。

(1) 以人為本的人工智能。

人工智能在教育領域的應用須堅持以人為本的理念，保障人權與基本自由，避免歧視與不公。第一，人工智能系統需維護教育工作者的人權和尊嚴，特別是數據收集與處理需尊重和保護隱私。人工智能產品的設計者與開發者應在系統研發階段充分考慮其對人權的潛在影響。第二，人工智能應成為支持教師專業成長的積極力量，體現教學活動的復雜性與情境性，而非簡單替代教師角色。第三，人工智能系統的設計和使用需促進教師的能動性與福祉，賦予其更多的教育自主權與參與變革的能力。教師在積極擁抱人工智能所帶來機遇的同時，要警惕其對個人和學習者能動性的威脅，批判性使用人工智能技術。

(2) 有道德和負責任的人工智能。

人工智能在教育領域的應用必須以倫理原則為基石，其發展應始終遵循“科技向善”的核心價值觀。從生態倫理視角來看，人工智能教育工具的開發與應用應當嚴格控制算力環境成本，避免技術應用對自然環境造成不可逆的損害。這一進程中，教育工作者扮演關鍵角色，應成為倫理實踐的引導者和監督者。教育者需與人工智能開發者、計算機科學家緊密協作，共同確立人工智能在教育場景中應用的倫理指導框架，確保人工智能在實現教育目標的同時維護人類的權利。

(3) 數字包容、公平和算法公正。

數字包容、社會公平和算法公正在現代教育場景中至關重要。在資源有限和經濟欠發達地區，教師群體在數字技術的獲取條件、使用能力等方面處于劣勢。這種數字鴻溝往往進一步擴大教育不平等，影響教師的專業發展與學生的學習質量。因此，在人工智能賦能的教學實踐和教師專業學習中，我們應堅守并貫徹數字包容、社會公平與算法正義的原則，充分考慮不同地區教育資源、經濟水平的結構性差異，強調教師人工智能素養提升路徑的廣泛適用性，推動形成公平、包容和多元的人工智能教育生態。

4.2 教師人工智能素養的提升路徑

借鑒國內外教育領域人工智能應用指導文件和實踐經驗，筆者構建了適合中國國情的外語教師人工智能素養提升路徑。該路徑不僅關注外語教師人工智能素養成長的連續性，而且考慮了相關的倫理、社會和文化因素，主要包含基本理解與應用、策略整合與創新應用、跨學科融合與開創性研究、教育中AI技術的倡導與引導四個階段(見圖1)。

4.2.1 基本理解與應用

人工智能的基本理解與應用主要包括對人工智能基本技術原理的理解和人工智能工具在外語教學實踐中的應用，具體涉及人工智能的定義、人工智能與傳統計算的區別、人工智能技術應用中的倫理考量、自然語言處理等人工智能技術、語言教育領域的人工智能應用實例和技術創新的發展方向。人工智能系統可能會因訓練數據缺陷，產生文化偏見和語言誤解。在線語言學習平臺收集的語言學習數據可能會被泄露或濫用，導致學生隱私受到侵犯。由此，教師需批判性地評估人工智能應用，保持對人工智能透明度和倫理性的關注。

外語教師應具備運用人工智能技術輔助教學的能力。例如，利用Grammarly、Quill等人工智能工具批改作文，借助智能算法優化課程設計，通過DeepSeek和課堂智能分析系統實現課堂管理與互動，使用基于人工智能的虛擬現實技術創設虛擬語言實踐場景，以及借助實時反饋系統動態調整教學策略，從而將人工智能技術融入外語教學全流程。

4.2.2 策略整合與創新應用

策略整合與創新應用階段要求外語教師深入理解并應用人工智能策略，采用個性化和創新性教學方法。外語教師能夠使用自適應學習系統(如Duolingo for Schools)為學生準備個性化學習內容，借助虛擬導師工具(如TruAccent)為學生提供全天候的語言練習和即時發音反饋，學會利用智能內容推薦系統(如MIT Learn)為學生提供精準化的學習支持。教師也可利用交互式學習工具增加語言實踐機會，以及結合情感分析與情緒識別技術優化學習體驗。

在創新運用方面，外語教師可運用人工智能技術分析學生學習情況，建立預測模型(如Learner Analytics)預判學生學習困難，生成個性化學習路徑，借助智能評估系統(如Edmodo)衡量學習成效，并制定精準的教育干預策略，實現數據驅動的精細化外語教學管理。

4.2.3 跨學科融合與開創性研究

跨學科融合與開創性研究階段強調將人工智能與外語學科五大方向融合，推動外語教學實踐的系統性革新。在文學研究領域，人工智能技術與數字人文方法的結合為文學文本的跨時空比較研究提供新范式，使教師能夠引導學生通過算法視角重新解讀經典文學作品中的敘事結構和文化隱喻。在語言學領域，教師可通過人工智能語音識別技術實時監測與分析學習者中介語系統，為個性化糾錯反饋提供技術支撐。翻譯學與人工智能的融合催生了“人機協同翻譯”新模式，不僅能夠提升翻譯效率，更能通過對比機器譯文與人工譯后編輯的差異，幫助學生掌握文化等要素的處理策略。跨文化研究中，外語教師可運用人工智能工具高效收集、分析跨文化數據，揭示傳統方法難以發現的跨文化交際深層模式。區域國別研究中，人工智能驅動的多語言知識圖譜構建技術可使師生系統分析對象國各類政策文本的歷時演變特征。

人工智能為教育研究提供高效的個性化研究方案。教育者可利用包容性人工智能工具，例如為聽障學生定制的語音識別和人工智能轉寫工具，幫助學生更好參與語言學習(郭利明等 2019)。游戲化適應人工智能(如Duolingo)能夠動態調整游戲挑戰難度和激勵機制，提高學習者的學習參與度。在智能化教育實驗研究方面，人工智能可輔助教育實驗的設計、實施和分析，降低教育理論的測試成本，提高研究效率。在宏觀的教育資源分配方面，教育決策者可利用人工智能預測不同地區的教育需求，幫助政府合理分配師資和經費。在微觀教學層面，外語教師可基于人工智能分析學習日志和學習情況，判斷學生的學業表現及輟學風險。

4.2.4 教育中AI應用的倡導與引導

外語教師不僅是人工智能應用的執行者，更是引導人工智能教育與外語學科整合的先行者。一方面，應注重培育具備人工智能素養和語言教學知識的一流教育團隊。在課程整合上，教育領導者能與時俱進地推動課程設計，開發人工智能輔助的語言學習課程。例如，新加坡在2020年的課程改革中分階段引入人工智能教育內容，小學階段普及基礎概念，隨著年級上升逐步深化學習內容，最終形成系統的人工智能教育框架。在定制化教育與技能提升上，教育領導者可開發和推廣面向外語教師的人工智能技能培訓，組織專題研討會。此外，外語教師可積極參與教育變革的社會對話，促進校企協同合作，推動多語種學習資源的智能化建設與普及。

另一方面，外語教師引領人工智能教育生態系統的塑造。在政策制定上，教育領導者需與政策制定者、技術開發者等利益相關者協作，制定指導性的政策框架。在基礎設施上，教育領導者需統籌資源配置，推動構建支持人工智能賦能教學的技術生態。例如，韓國近年來實施教育數字化基礎設施改革，重點提升了校園網絡、終端設備和教學平臺的智能化水平。在標準與評估制度設計上，教育研究者需開發人工智能輔助外語教學評估體系，確保教學實踐中人工智能技術應用的科學性。同時，外語教師要通過國際合作與交流，將國際經驗借鑒與本土實踐創新相結合，促進人工智能賦能外語教育的全球發展。

5. 結語

全球教師人工智能素養研究當前呈現出快速發展態勢，但不同國家和地區在政策導向、文化融合、實施路徑等方面存在一定差異。本文通過系統梳理亞洲、歐洲和美洲地區人工智能賦能教育的政策實踐、課程改革和研究現狀，指出了外語教師在人工智能素養提升過程中的現實挑戰，并基于三項基本指導原則，構建外語教師提升人工智能素養的基本路徑。

本文也存在一定局限性。由于數據覆蓋范圍主要集中于部分代表性國家和地區，提出的外語教師人工智能素養提升路徑在不同語言文化背景下的適用性仍需驗證。未來研究可拓展案例覆蓋范圍，反映全球教師人工智能素養建設的多樣性和全面性，幫助外語教師更好地應對人工智能驅動的教育變革與發展。

免責聲明：原文載于《外語界》，2025（4），版權歸作者所有，如有侵權，請及時聯系刪章。

轉載自：外語教學與研究公眾號