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基于深度学习的生成式人工智能等技术正深刻重塑着教育生态,科学教育作为培养创新人才的基础性工程,亟需通过加强教师队伍的专业化建设来回应时代挑战。当前我国科学教育在课程改革与资源整合等方面已取得显著进展,但教师队伍仍面临结构性配置失衡、学科适配技能短缺、制度保障体系失配等本原问题,人工智能时代的技术适配需求进一步加剧了矛盾。该研究立足“队伍建设”的整体制度视角,通过文献分析与实证参照,构建“素养标准-制度保障-伦理边界”三位一体的核心框架,系统剖析当前科学教师队伍建设的瓶颈,提出多元协同、分层赋能、研训评一体化等实践路径,旨在为新时代科学教育高质量发展提供理论支撑与实践参考。
Abstract：Deep-learning based generation artificial intelligent technologies are changing education landscape in a dramatic way. Education is an essential project to cultivate new talents, science education is in urgent need for responding to the challenges of our time through reinforcing the professiona ldevelopment of its teaching force.Despite the tremendous efforts that have been made to implement curricula improvement as well as resources integration into science education for primary and secondary schools in China, the teacher force continues to suffer from systemic problems including misalignment and miscalculation of allocations, lack of content knowledge, and an incongruence between the supporting institution. These conflicts are more intensified with the demands for technology adaption under the artificial intelligence era.Institutionally, from the standpoint of “ workforce development”, this paper develops a basic model incorporating “ competency standards, institutional protections and ethical boundaries” through literature analysis and empirical reference. It systematically analyzes the bottlenecks in the current construction of the science teaching force and proposes practical pathways such as multi-stakeholder collaboration, tiered empowerment, and integrated researchtraining-evaluation models, the aim is to provide theoretical support and practical references for the high-quality development of science education in the new era.
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基本信息:
中图分类号:G434;G633.98
引用信息:
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基金信息:
2025年度全国教育科学规划教育部重点课题“义务教育小班化自适应学习模式构建与实践路径研究”(课题编号:DPA250424)研究成果
2026-03-10
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