数字化教学能力是教育领域应对技术革新和教学创新的关键。以人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）为核心的数字技术代表着人类认知领域里程碑式的技术创新，将对现有国际竞争、社会交往、商业活动、价值创造以及人们的思维方式带来巨大变革。高职教育同样面临数字技术与职业教育教学如何深度融合的重大课题。对于高职教师而言，基于数字技术的教学是一种面向更加复杂学习环境的技术与教学的融合式创新，掌握数字化教学能力不仅是教师适应新技术的要求，更是高职院校提升教学质量和效率的必要手段。

国家对教师数字化教学能力的重视由来已久。2018年1月，国务院颁布《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》，明确要求“教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”。新一代信息技术将深刻改变人才需求和教育形态，对现有的课程教学模式与教育生态产生持续深远的影响。2019年底，突如其来的新冠疫情很快验证了这一预判，教师完全脱离传统线下教学方式，成功实施了一场史无前例的大规模线上网课教育实验。钉钉、学习通、腾讯会议等师生耳熟能详的在线平台得到爆发式增长，加速了教师数字化教学能力的提升进程。

党的二十大报告强调“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。习近平总书记也指出，教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。2025年1月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》进一步提出“以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势”“制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设”。为此，教育部也提出要依托数字技术重塑职业教育新生态，加快职业教育育人观念的转变，培养大量具有数字化素养和能力的中高端技术技能人才；并于2025年4月16日发布《关于加快推进教育数字化的意见》，提出“全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革”。以AI为核心的新一轮技术的外源性因素的强作用，助推着高职教师数字化素养的内生性提升。“AI+数字化教学”的迅猛兴起推动线上线下混合式教学实践，正在重构职业教育教学的新模式新形态，深刻影响着高职教师技能和知识的教学、研究和学习方式。

（一）高职教师数字化教学能力

高职教师通常指兼具专业课程教学、技能训练和企业实践能力的教师，一般应取得行业领域职业资格证书、职业技能等级证书，获聘行业领域专业技术职务（职称），具有“双证书”或“双职称”。教育部《职业教育“双师型”教师基本标准（试行）》中规定，“双师型”教师应“具备相应的理论教学和实践教学能力，掌握先进的教学理念和教学方法，积极参与教学改革与研究。能够采取多种教学模式方式，有效运用现代信息技术开展教学”。

教学能力是教师以立德树人为出发点，面向学生传授知识、训练技能，帮助学生实现学习目标的一种核心职业能力，包括学情诊断、课程设计、教学实施、学生评价等多个方面。罗生全（2023）将教师数字能力定义为“教师在教育教学工作中自信、批判性和负责任地使用数字技术开展教育教学活动，以促进复杂问题解决和教育目标实现所涉及的一系列个人认知、知识、技能、态度和价值观的集合”。数字技术的应用给高职教师教学能力赋予了新内涵，比如使用数字技术获取、筛选、整合多渠道教学信息资源，基于“工作过程知识”和岗位技能训练的课程与教学设计，实现线上线下混合式教学，以及组织团队项目活动来引导和评价学生专业学习和职业成长。

对于与经济紧密关联的教育类型——职业教育而言，更强调学校与行业企业之间的“跨界”性，“产教融合、校企合作、工学结合、知行合一”，是职业教育特点的集中体现。专注于产教融合、校企合作的人才培养模式，是因为其特定的“工作过程知识”的生产不再源于学校，而是产生于对市场需求和数字技术变化极为敏感的行业企业。职业学校教学的出发点是“工作过程知识”而非普通教育“学科理论知识”，具有典型的实践性、情境性、问题性、职业性等技术技能应用特征的“工作过程知识”是AI难以完全替代的。数字化工具反而为高职教师的教学提供了新的技术支持，教师需要从“数字技术适应者”转变为“数字技术引领者”。

本研究所指高职教师数字化教学能力可归为数字胜任力范畴。具体而言，教师在数字技术时代背景下应具备以下能力：第一，可持续学习数字技术的潜质，具有较强的数字安全意识和社会责任感；第二，熟练使用基础与高级的数字技术工具，能够通过采集、加工、使用和管理行业企业数据资源进行分析预测，为教学评价和决策提供支持；第三，有效运用数字技术解决专业实践问题，使用大数据优化教学活动，赋能学生成为自主学习者。

（二）数字技术对高职教师教学的挑战

以AI为代表的数字技术创新所产生的新理念、新方法、新思维突破了教育体系的自我封闭性，从底层逻辑上挑战了教师的主导性与权威性，深刻地改变着教育教学深层次关系，主要体现在以下三个方面：

一是教学模式转型。从教师单向传授到师生双向协同。传统“课堂+实操”模式难以满足“数字化+行业标准流程”的需求，数字技术加持下的企业岗位新标准融入职业教育课程体系，线上线下混合式教学方式推动教师重构教与学设计，对教师数字化教学能力提出更高要求。

二是角色定位重构。从知识权威到学习伙伴。在数字技术场域下，教师由知识掌控者转变为学习资源的组织者、协调者，成为学生个性化、自主学习的引导者、激励者和价值评估者，最终目标是实现教师从“教”为中心向学生“学”为中心的角色转型，使职业教育教学成为一种以学习者为中心的“工作过程知识”习得和“工匠精神”技能传承的现场教学场景的建构过程。

三是数字技术赋能。从基础数字工具使用到大模型技术（如DeepSeek）运用深度融合。数字技术迭代加速，要求教师快速掌握应用AI工具用于课程资源生成、情境化教学、学习数据分析、过程性评价与检测反馈等各个环节。同时，引导学生使用AI技术自适应学习，将AI从“辅助工具”转化为“赋能引擎”，助力学生提升职业技能与数字素养，胜任智能时代的岗位工作需求。

此外，面对新兴的数字技术，高职教师需要深入思考数字化带来的学习者学习方式转变、技能与知识评价体系重塑、教师与AI相处共生的新型关系，以及教师专业化发展的数字化方向等一系列问题，通过数字技术赋能实现课程教学模式创新和教学生态重构，推进教师专业发展的系统性变革。

美国国际教育技术协会（ISTE）颁布的《教师教育技术标准》（ISTE Standards for Educators）（2017）中，教师被赋予“学习者、领导者、公民、协作者、设计者、促进者、分析者”等7种角色，相当于传统标准中的7个能力维度。该标准对每种角色的主要职责进行详细说明，并划分各角色所应具备的3~4项具体能力（即具体的能力指标共24项），且更加关注教师的社会教育属性。“学习者”角色被列为首位，体现出教师专业化发展的特征。该标准最早于1993版提出13项指标，强调教师掌握计算机基础操作并运用技术辅助教学；2000版设置了更具有操作性的标准与绩效指标，调整为6个维度23个指标，实用性明显提高；2017版重塑了技术在教育中的关键角色，指标体系扩展至7个维度24个指标，突出教师角色转型及与技术深度融合，注重个性化学习需求，从“工具运用”升级至“教育赋能”，最终指向以学生为中心的数字化学习生态。

2017年，欧盟联合研究中心发布《教育者数字胜任力框架》（European Framework for the Digital Competence of Educators），包括教师专业能力、教师教学能力和学习者能力三大板块，并细分为“专业化参与、数字资源、教学与学习、评价、赋权学习者、帮助学习者发展数字胜任力”等6个领域22个具体指标，使用了比“数字化能力”范围更加宽泛的概念，即“数字胜任力（Digital Competence）”，除了涉及相关知识与技能外，还包括知晓在法律、道德、隐私、安全等方面合理健康地使用信息通信技术。

我国教育部也于2022年11月发布了《教师数字素养》教育行业标准，给出“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、专业发展”等5个维度的国内教师数字素养标准，其下细分为13个指标。数字化意识包括数字化认识、意愿、意志；数字技术知识与技能指了解技术基础原理、资源选择与使用；数字化应用指教学过程的数字化教学设计、实施、学业评价及协同育人；数字社会责任包括法治道德规范、数字安全保护；专业发展指教师数字化学习、研究与创新。

2024年8月，联合国教科文组织发布《教师人工智能能力框架》（AI competency framework for teachers），认为传统“教师与学生”的二元关系将转变为“教师、人工智能与学生”三元动态关系。该能力框架从“‘以人为本’观念、AI伦理、AI基础与应用、AI与教学融合”，以及“AI对教师专业发展的支持”等方面阐述了教师所需具备的5项能力，对教师人工智能能力习得过程划分为“获取”（AI基本能力和素养）、“深化”（能有效地将AI应用于教学活动和专业学习中）和“创造”（能够创新性地将AI应用于教育领域，并与社区共同探索如何利用AI实现教学实践的理想变革）三个维度的进阶等级，描述了包括社会责任和应用技能等教师应具备的15项人工智能能力模块，提出人工智能知识、应用伦理原则和支持教师专业成长的能力应用策略。

国内外研究机构对教育者数字能力框架构建开展了大量实证调研，所指教育者泛指从基础教育至高等教育等不同教育阶段的教师群体（表1）。同时，国内关于高职教师数字化教学能力的研究亦取得相应成果，研究者从不同理论视角出发，提出多样化能力维度分类（表2），为本研究深入探讨教师数字化教学能力提供了重要依据。

根据国内外权威机构发布的教师数字能力框架内容，包括《教育者数字胜任力框架》（欧盟，2017）、《教师数字素养》（教育部，2022）和《教师人工智能能力框架》（联合国教科文组织，2024），以及黄文有（2018）、王宇熙（2018）、颉梦宁（2018）、谢宾（2020）、李闽（2021）、隆平（2022）、年立辉（2024）、吴珊（2025）、黄菲菲（2025）等研究者关于教师数字能力的研究成果，选取其中有代表性的10种能力分类，对其所列举的“能力维度”进行词频统计，结果见表3所示。

表3可见，“教与学过程”（频次8）、“数字化应用/创新/设计”（频次7）、“教学评价”（频次6）是高频关注维度，表明这些是教师数字化教学的核心能力，反映了对教学实践、技术创新应用及教学效果评估的重视。数字技术基础能力“专业发展”“数字化意识/观念”“技术知识与技能”（频次均为5）等维度受较多关注，说明教师自身能力提升、数字化认知及技术基础是数字化教学的重要支撑，是保障教学有效实施的基础。“数字资源”“数字社会责任/伦理”“职业实践/企业合作”（频次均为3）及“学习者”（频次1）等维度关注较少。尤其是“学习者”维度，仅1次提及，表明对以学习者为中心的数字化教学重视程度偏低。国内外研究各有侧重，如欧盟（2017）关注“教与学过程”“教学评价”及“学习者”；我国教育部（2022）侧重“数字化应用/创新/设计”“技术知识与技能”等维度。

结合职业教育“以学生职业能力培养为核心”“做中学、做中教”的行动导向教学特征，本研究借鉴欧盟（2017）设立的“学习者”维度紧密贴合教育以学习者为中心，关注学习者在教与学过程中的主动性和参与度的核心定位，将其设置为能力框架中的“学生职业素养培养能力”维度；在“教与学”过程中，教师作为教学主体，要突出学校与企业资源整合特征，过程化评价教学效果，设置为“数字化教学应用能力”维度；对于数字工具的学习与进阶是教师突破教学边界的关键能力，考虑未来人工智能技术对教学的深刻影响，分别设置“数字工具基础操作能力”和“数字工具高阶运用能力”两个维度，每个维度下各分为2个具体指标（图 1）。

概括而言，本研究构建两条主线四个维度的高职教师数字化教学能力框架：一是“教与学”主线，覆盖教师教学与学生学习的全过程；二是“数字工具”主线，教师经历从初阶使用到高阶运用技术工具的专业成长过程。能力框架既体现出数字技术的工具属性，又强调教与学中的创新与实践，突出学生职业能力深度培养。

（一）数字工具基础操作能力

该能力是教师可运用初阶数字技术工具实现教学内容呈现与学习支持的基本素养，包括数字化设备操作与线上平台使用能力两个指标：

1.数字设备操作能力

教师需掌握教学终端设备的基本操作技能，包括移动终端、计算机、电子白板等硬件设备之间的连接配置、界面交互与功能调用，确保数字设备的正常运行；能够使用辅助类软件应用于教学，如PPT、钉钉直播、虚拟仿真实训、企业岗位实训软件等，实现文本、多媒体、企业实训资源的数字化呈现与教学实施的技术支撑。

2.线上平台使用能力

教师应掌握主流线上教学平台（如学习通、职教云、智慧树等）的常规操作，包括课程创建、教学资源上传、作业发布和评价数据分析等功能；能够运用平台内置的互动工具（如签到、投票、讨论区）组织教学活动，实现教学内容的线上设计与学习过程的数据追踪。

（二）数字工具高阶运用能力

该能力是教师具有新技术创新的敏锐度及技术赋能的前瞻性认知，可运用AI技术实现与教学深度融合的高阶素养，包括AI技术学习意识与技术创新运用能力两个指标：

1.AI技术学习意识

教师具备对AI技术运用于教学的敏感性，能主动学习AI前沿技术，掌握AI创作工具的使用方法，并运用于教学设计中。

2.技术创新运用能力

教师能够使用数字工具扩展教材、学材资源，制作高质量原创教学作品（如课件、微课、案例、活动等）。

（三）数字化教学应用能力

该能力是指教师在教学过程中应用数字技术重构教学流程，创新设计项目化教学任务，实现校企资源深度融合；并借助数据分析工具，对教学效果进行精准评估，持续优化教学活动的专业素养，包括企业资源整合与教学项目过程评估能力两个指标：

1.企业资源整合能力

教师能够将职业资格认证标准融入教学设计中；运用数字技术整合企业新技术、新工艺形成数字化教学素材，将行业企业真实场景中的隐性知识（如一线操作经验、最新技术标准、典型工作流程、复杂概念关系）转化为可交互的数字化教学资源。

2.教学项目过程评估能力

教师基于课程标准与职业能力指标，通过线上平台数据分析学生学习行为及进度，可利用可视化工具生成实时学情仪表盘，动态呈现技能、知识、项目合作等评估维度的立体化画像，提供过程化的项目评估意见，以及反馈改进建议。

（四）学生职业素养培养能力

该能力是指教师能够在法律道德、隐私安全、网络伦理等范围内合规使用数字技术，并且帮助学习者提升数字技术的能力和职业素养，分为数字安全和风险意识、培养学生数字化学习能力两个指标：

1.数字安全和风险意识

教师与学生应具备敏锐的数字安全与网络风险意识，强化知识产权保护意识，遵循法律规范获取与使用可信度高、来源可靠的信息资源。教师肩负有网络教育的社会责任，并对手机或网络成瘾学生给予恰当引导。

2.培养学生数字化学习能力

教师在数字化教学场景中，确保学生享有平等使用数字技术学习的机会；提供个性化学习指导，满足不同学生的学习需求；对学生学习中遭遇的数字技术和设备问题应及时解决反馈，持续提升学生数字素养与学习成效。

为保障数字化教学能力框架及各指标设置的合理性，本研究邀请2名企业高管、4名职业教育研究专家，围绕指标体系的科学性、适切性及实践导向性进行专题研讨和修订，最终形成教师数字教学能力框架；依据指标内涵编制对应的问卷题项，从学生满意度调查角度，开发设计出具有可操作性的测评量表。2024底至2025年初，针对北京两所市属高职院校教师的数字化教学能力进行问卷调查试测，问卷采用李克特量表5分量表（1-非常不符合，5-非常符合）；并通过问卷星平台发放。调查对象为两所院校二年级在校生（n=220），涵盖人力资源管理、机电一体化技术、城市轨道交通、养老护理等专业；调查内容为学生对专业课教师数字化教学能力的满意度。选择二年级是因为学生已经完成过半专业课程的学习，对专业教师数字化教学能力有较为全面了解。调查回收有效问卷205份（有效率93%），使用SPSS21进行数据分析，通过项目分析筛选区分度良好的题项，计算每题项与总分的相关系数，筛选出CR值均大于3.0的题项。接着，进行探索性因素分析（EFA）检验结构效度，采用主成分分析法提取公因子并进行方差最大化旋转，因子数量根据特征值大于1的标准确定，并结合碎石图分析进行验证。结果显示，KMO值为0.812，Bartlett球形检验显著（p≤0.001），表明数据适合进行因素分析。各题项在对应维度上的因子载荷为0.52-0.85且无显著交叉载荷，表明题项与维度的关联性较强，结构效度良好；信度检验显示总量表Cronbach’s α系数为0.875，各维度系数均≥0.812，表明量表具有良好内部一致性。

尽管量表的信度和效度较高，但样本仅限于北京两所市属高职院校，依然可能存在样本局限性，后续将扩大样本范围，进行验证性因子分析（CFA），并结合访谈法进一步验证量表的普适性。根据调研数据对量表进行最终的检验、修订后，形成针对高职教师数字化教学能力的测评量表（测试版），具体指标描述与问卷题项设计见表4。

该测评量表适用于对国内高职教师数字化教学能力现状开展调查，职业院校可根据各校实际情况和需求而定。一是对特定教师群体的数字化教学能力测评。可为学校提供新入职教师、兼职教师、在职专业教师数字技术能力的量化准入依据，通过标准化测评判断其数字化教学能力是否达到岗位基本要求，建立师资入口的质量筛选机制；也可作为教师专业发展阶段的动态诊断工具，基于高职教师“新手—能手—高手”的教学能力进阶模型，识别处于不同职业生涯发展阶段的专、兼职教师，在数字化教学能力各个维度的优势与短板，为教师个性化培养方案制定提供实证依据；二是从教师团队数字化教学能力培养视角。通过指标体系量化评估教师团队数字化教学能力的现状和需求，建立分层分类的培养策略，开展类似新入职教师“数字工具操作应用”、能手教师“AI赋能的教学设计能力提升”，以及高手教师“高职教育数字化教学能力创新实践”等培训专题，形成教师数字能力“标准诊断—资源支撑—动态优化”的闭环培养机制。