关注“

AI智能创作应用

”，私信提问AI助手

基于人工智能的高等教育师资团队

建设路径研究

摘要： 人工智能技术的群体性突破正在推动高等教育进入系统性变革的关键期。教师队伍作为教育变革的第一资源，其数智化转型速度与质量直接决定着高等教育对智能时代的适应能力。本文基于 2025-2026年全国多所高校的实践探索与政策动态，系统分析人工智能给高校师资队伍建设带来的范式挑战，从素养框架重构、分层分类培训体系、技术赋能教学创新、制度生态再造四个维度，提出以“人机协同”为核心特征的高校师资团队建设路径，主张将教师发展从“项目化生存”转向以教育家精神为内核、以数字化为引擎的内涵式发展范式。

关键词： 人工智能；高等教育；师资团队建设；教师素养；人机协同

一、问题的提出：人工智能时代高等教育师资转型何以成为战略议题

2024年，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出推动人工智能与教育深度融合的战略部署；2025年，多省份将“人工智能+”纳入教育高质量发展行动方案。这场由生成式人工智能引发的技术浪潮，正以远超前几次技术革命的速度与广度，重塑高等教育的底层逻辑。

在这一进程中，师资队伍建设被推至前所未有的战略高度。南京农业大学在 2026年初出台的《人工智能赋能高质量发展行动方案》中，将“人工智能+师资队伍”列为八大重点任务之一，专门设计“AI助推教师领航计划”；北京大学受教育部委托牵头实施全国性教师培训项目，计划在2026年内培训万名高校教师与教学管理者；北京邮电大学则率先实现覆盖全校教职工的人工智能素养培训，2025年累计培训3448人次。这些密集的政策部署与高校行动释放出明确信号：人工智能赋能高等教育，教师是“第一推动力”，也是“最后一公里”。

然而，当前高校师资团队建设面临三重深层张力：一是技术迭代速度与教师能力更新周期之间的张力，大模型以月为单位升级，而教师培训仍多沿用年度计划模式；二是传统学科建制与跨学科教学需求之间的张力，人工智能正在消解知识生产的学科边界，但师资管理仍以院系为基本单元；三是工具理性与教育本质之间的张力，过度关注技术应用技能可能遮蔽对人才培养核心目标的坚守。如何从战略高度系统设计人工智能时代的师资团队建设路径，已不仅是教师发展中心的技术议题，而是关涉高等教育办学质量与人才自主培养能力的核心命题。

二、现实图景：高校师资队伍数智化转型的多维探索

（一）素养框架的前瞻建构

教师人工智能素养的内涵界定，是师资队伍建设的逻辑起点。北京大学在 “未来教师培训计划”中提出包含7种未来教师角色及多维度的教师素养评价框架。这一框架超越了传统信息化培训对工具操作技能的窄化理解，将批判性思维、人机协同教学设计能力、伦理判断等纳入教师核心素养范畴。

从更广泛的视角看，教师人工智能素养至少包含三个递进层次：认知层 ——理解人工智能的基本原理与能力边界，破除技术神秘化或恐惧化倾向；应用层——熟练运用AI工具优化教学设计、学术研究、学生指导等专业实践；反思层——保持对技术介入教育的主体性审慎，能够在具体教学情境中做出负责任的决策。北京邮电大学“认知重塑—能力训练—共研共创”分层分类发展体系，正是对这一素养层次结构的实践回应。

（二）培训模式的体系化创新

在培训组织层面，高校正从零散化、讲座式培训向体系化、项目制转型。北京大学构建的新教师教学卓越项目、 AI4E沙龙、人工智能助推课程建设等项目群，展示了从培训设计到资源支持的系统性方案。北京邮电大学连续两年承办教育部全国“人工智能赋能高等教育人才培养”系列师资培训，覆盖全国百余所高校、近30万人次教师。

值得注意的是，培训内容正从 “知识输入”转向“能力生成”。西南财经大学天府学院现代管理学院部署的“五全目标”——教师全使用、课程全渗透、内容全融入、学生全覆盖、场景全适配，明确要求教师不仅是技术的接受者，更是应用场景的共创者。这一转向意味着，教师培训不再以“学会操作”为终点，而以“产出创新教学设计”为成果。

（三）教学管理队伍的同步转型

师资队伍建设往往聚焦专任教师，但教学管理队伍的数智化能力同样关键。南昌大学于 2026年1月召开人工智能赋能教育教学管理队伍建设专题会，采用“专家讲座+专题部署+分组研讨”形式，系统提升教学院长、教务办主任等管理骨干的AI领导力。管理队伍的能力建设具有杠杆效应——他们负责培养方案修订、课程体系设计、教学评价组织，其AI认知水平直接影响制度环境的友好程度。

三、转型的核心维度：从 “技术培训”到“范式重构”

综观各高校实践，人工智能对师资队伍建设提出的根本挑战，并非新增一门培训课程，而是要求从以下四个维度实现范式重构。

第一，从

“个体能力提升”到“人机协同生态”的认知跃迁。 伯克利高等教育研究中心对3.1万份课程教学大纲的纵向研究发现，教师对AI的政策正从“全面禁止”转向“任务型监管”——针对不同学习任务区分AI可用于哪些环节、哪些环节必须独立完成。这一变化揭示出教师角色的深层转型：他们不再是技术禁令的执行者，而是人机协同任务分配的设计者。师资队伍建设需要帮助教师完成这一角色认知的跃迁。

第二，从

“学科壁垒”到“跨界融合”的组织重构。 人工智能正在消解传统的学科边界，智慧课程、交叉课程、项目制教学成为常态。北京邮电大学未来学习大楼内，28间多模态智慧教室支撑跨学科课程教学。这对以学科专业为建制基础的师资管理提出挑战：如何评价跨院系授课教师的工作量？如何组建跨学科教学团队？如何培养既懂专业又懂AI的“双师型”教师？这些问题已超出传统教师培训范畴，进入组织制度层面。

第三，从

“技术应用”到“教育本质”的价值回归。 南京大学校长谈哲敏在首届高校教师教学创新学术研讨会上提出：“大学本质与人才培养核心目标不会改变。”这一判断至关重要。人工智能赋能师资队伍建设，技术是手段，育人是目的。教师发展不能异化为“如何用AI替代教师”的焦虑应对，而应回归“如何用AI更好地实现育人目标”的价值追问。教育部教育质量评估中心主任徐维清强调，面向未来的教师教学创新应重点更新培养理念、重视人文精神培养。这意味着，教师培训中不仅要有AI工具操作模块，更要有教育哲学、技术伦理的价值澄清环节。

第四，从

“项目化生存”到“制度化保障”的机制转型。 首届高校教师教学创新学术研讨会发布的《全国普通高校教师教学发展报告》明确指出，未来的教师教学发展必须超越项目化的生存逻辑，向以教育家精神为内核、以数字化为引擎、以制度化为保障的高质量内涵式发展转型。这一判断切中要害。当前多数高校的AI教师培训仍依赖专项项目、试点工程、竞赛活动，具有临时性、选择性、非普遍性特征。若不能将AI素养要求纳入教师准入、职称评聘、年度考核等常规制度，便难以实现系统性的能力升级。

四、建设路径：构建

“人机协同”导向的师资团队发展体系

基于上述分析，本文提出以 “人机协同”为核心特征的高校师资团队建设路径框架，包含制度供给、组织赋能、教师发展、评价导向四个相互咬合的子系统。

（一）制度供给层：将

AI素养嵌入教师发展全周期

将人工智能素养要求显性化、制度化，是师资队伍建设的首要任务。具体路径包括：第一，修订教师准入标准，在新教师招聘、教师资格认定中增加 AI素养维度的考察或培训要求；第二，纳入职称评聘条件，明确将AI赋能教学创新成果（如智慧课程建设、AI辅助教材编写、数字化教学资源开发）作为教学型职称评审的代表作；第三，列入年度考核指标，对教师参与AI培训学时、AI教学应用实践提出基础性要求。

南京农业大学 “AI助推教师领航计划”、北京大学“未来教师培训计划”均为专项推进模式。从专项到制度的跃迁，需要在校级层面形成人事处、教务处、教师发展中心的政策合力，将试点经验固化为制度规范。

（二）组织赋能层：打破学科壁垒构建教学共同体

人工智能时代的高质量教学越来越依赖团队协作而非个体单干。组织层面的建设路径包括：第一，组建跨学科教学团队，围绕智慧农业、计算社会科学、数字人文等交叉领域，由专业教师、 AI工程师、教育技术专家构成课程组，实现优势互补；第二，建设虚拟教研室，北京邮电大学的实践表明，虚拟教研室能够有效聚合校内外优质师资，共享AI教学案例与教学设计；第三，设立AI教学创新工作室，为教师提供技术开发、数据标注、智能体训练等专业支撑，降低教师自主探索的技术门槛。

西南财经大学天府学院提出的 “建成一支智能技术应用示范教师队伍”与“形成一批可复制可推广的多场景示范应用案例”，正是组织赋能的典型目标——将个别教师的先行探索转化为组织共享的知识资产。

（三）教师发展层：构建分层分类的终身学习体系

教师群体的 AI素养基础差异显著，年龄、学科、技术接受度等因素导致“一刀切”培训效果不彰。分层分类发展体系应包含以下维度：

按发展阶段分层。对新教师，重点开展 AI工具操作、智慧教室使用等基础技能培训；对有经验教师，侧重AI赋能的课程设计、学习分析、个性化辅导等进阶能力；对教学名师，支持其开展AI与学科深度融合的教学创新研究，发挥示范引领作用。

按学科需求分类。伯克利研究揭示，不同学科对 AI的反应速度和政策取向差异显著：商科课程最快转向开放政策，27%的课程已设计AI相关新任务，而人文学科仍相对审慎。师资培训应尊重这种学科差异，不追求统一进度，而是提供模块化、可选择的课程菜单，由教师根据所教课程特点自主建构学习路径。

按角色功能分群。专任教师、教学管理者、实验技术人员、辅导员队伍的 AI能力要求各异。南昌大学的实践显示，教学管理队伍需要重点提升AI时代的培养方案设计能力、智能教务平台应用能力、教学质量数据诊断能力。分类培训比全员轮训更具实效。

（四）评价导向层：从

“技术使用率”到“育人贡献度”

评价是指挥棒。当前部分高校对 AI赋能教学的考核存在简单量化倾向，如统计教师使用智慧工具的频次、建设AI课程的门数。这种评价方式容易诱导技术表演而偏离育人本质。

构建科学的评价导向，需要实现三个转变：第一，从关注 “是否使用”转向关注“使用效果”，重点考察AI介入后学生的学习投入度、思维品质、创新能力的实质性提升；第二，从关注“技术复杂度”转向关注“教学适切度”，鼓励教师根据课程目标选择恰到好处的技术方案，而非盲目追求高精尖；第三，从关注“个体成果”转向关注“团队贡献”，承认跨学科协作、教学资源共建共享在评价体系中的价值。

复旦大学殷立峰教授强调，未来人才需具备终身学习、甄别判断、知识建构和开放协同四大核心能力。教师评价体系的改革方向，应与这些人才培养目标形成逻辑自洽 ——用人工智能时代的评价方式，培养能够驾驭人工智能的时代新人。

五、结语

人工智能给高等教育带来的不是局部的效率改良，而是深层的范式变革。在这场变革中，教师队伍建设既是关键着力点，也是最需要耐心的长周期工程。当前，从部属高校到地方院校，从综合性大学到行业特色院校，一场以 “人工智能+师资”命名的转型正在各地展开。这既是回应技术浪潮冲击的被动应对，更是把握教育变革主动权的战略抉择。

回望历史，印刷术的普及并未让教师失业，而是将教师从知识的口耳相传者重塑为学习的设计者与陪伴者。人工智能时代的高校师资团队建设，本质上是这一职业身份重塑过程的当代延续。那些在智慧教室里调试 AI助教的教师、在虚拟教研室中跨校集体备课的课程组、在教师发展中心工作坊里练习提示词设计的教学管理者，正在共同书写高等教育的新脚本。这个脚本的核心命题始终未变：技术越是强大，越需要追问教育的根本目的；工具越是智能，越需要坚守育人的价值理性。

参考文献

[1] 南京农业大学. 学校出台人工智能赋能高质量发展行动方案[EB/OL]. (2026-01-16).

[2] 北京大学. 2026年“国际教育领导力项目”在线研讨会举行[EB/OL]. (2026-02-03).

[3] 北京邮电大学. 数智技术赋能教育教学[N]. 光明日报, 2026-02-10.

[4] 人民网. 首届高校教师教学创新学术研讨会举办[EB/OL]. (2026-01-26).

[5] SAIT. SAIT Empowers Educators Through 5-Day FDP on Generative AI[EB/OL]. (2026-01-30).

[6] 南昌大学. 学校召开人工智能赋能教育教学管理队伍建设专题会[EB/OL]. (2026-02-01).

[7] 人民网. 首届高校教师教学创新学术研讨会在南京举行[EB/OL]. (2026-01-29).

[8] CSHE, Berkeley. New Study of 31,000 College Syllabi Shows Faculty Warming to AI in the Classroom[EB/OL]. (2026-02-03).

[9] 西南财经大学天府学院. 五措并举，实现“五全”目标——学院召开全面推进智能体技术应用工作部署会[EB/OL]. (2026-02-03).

[10] 未来网. 首届高校教师教学创新学术研讨会在南京大学举行[EB/OL]. (2026-01-30).

关注“

AI智能创作应用” 学习“ AI+教育和科研”

感您的阅读，欢迎“

留言

”讨论

点击“ ”查看“

3D数字人微课制作”

OCR:IMG:猛戳 蓝色小字，关注我们！

OCR:IMG:基于人工智能的高等教育 智能教学系统 师资团队建设路径研究 ® 教师培训体系 数据驱动评估 豆包AI生成

OCR:IMG:猛戳 蓝色小字，关注我们！

内容提及地域：江苏省、北京市、江西省、南昌市、南京市、北京市、海淀区、玄武区

IP属地：上海