美国发布教育工作者AI专业学习指南：四个核心考量

2026年3月17日，美国南部地区教育委员会（SREB）发布的《为教育工作者设计AI专业学习的考量要素》（Considerations for Designing AI Professional Learning for Educators）报告。该报告系统阐述了如何设计高质量的专业学习计划，从而帮助K-12教育工作者（涵盖课堂教师、辅导员、管理人员及后勤人员等各类专业人员）以合乎伦理且有效的方式将AI融入教学实践，并具体提出了四个核心考量因素。

考量一：构建循序渐进、复杂度逐级提升的AI专业学习体系

报告指出，面对层出不穷的教育改革倡议，学校往往倾向于采取“一刀切”或“一次性”的专业发展模式。然而，将AI有效整合到学习过程中所涉及的复杂性以及培养教育工作者的AI技能，要求采取循序渐进、分阶段推进的方法，并基于成人学习理论进行系统设计。

报告推荐采用四阶段递进框架：认知→探索→应用→融通。

阶段一 培养教育工作者对AI的认知

本阶段的显著特征是：通过引导式探索，开展一系列由好奇心驱动的学习活动。专业学习主题可能涵盖：利用AI生成教学构思、开发极具吸引力的教学资源、为英语语言学习者及学生和家长翻译各类资料，以及通过数据分析来识别评估结果中的趋势。教育工作者将致力于培养以下技能：

生成式AI：运用生成式AI来提升工作环境中的生产力、创新能力及决策效率。

语言模型：深入理解大型语言模型如何被应用于优化沟通、简化工作流程以及辅助决策制定。

优先面向教育工作者及其他辅助人员开展相关工作，不仅能让学校和学区率先为成人群体提供AI工具的使用权限，还能为后续采购支持学生学习的AI工具奠定基础——确保所选工具完全符合联邦、州及地方各级的技术应用与数据隐私法规要求。

阶段二 教育工作者对AI的探索

随着教育工作者对AI逐渐熟悉，他们需要对AI建立基础认知，包括：AI是什么、不是什么，AI的类型，常用术语及提示词策略。专业学习计划制定者无需过度深入AI系统的技术原理，但教育工作者必须掌握足够信息以做出理性决策——明确如何使用AI、何时使用AI能带来最大助益，以及如何将AI有效地融入教学实践中。

在此阶段，教育工作者及教育机构必须审慎考量使用AI所涉及的伦理道德与数据隐私问题。同时，教育工作者在编写AI提示词时明确哪些信息是允许使用的，以及如何对学生作业进行预处理，使其能够被AI系统有效地识别与应用。

最后。此阶段可能需要审查和修订教育工作者和学生使用技术的伦理准则和标准。如果AI系统用于评分、反馈或检查抄袭行为，学校和学区将需要确保有一个反馈回路来验证AI输出的准确性和适当性。未能建立制衡机制可能会导致学生收到错误的成绩、反馈或处罚。这不仅会挫伤学生的学习积极性，还可能在无形中形成一种恶性循环——即成绩无法真实反映学生的付出，从而导致学生心灰意冷，甚至萌生辍学念头。

同样，随着学校和学区引入AI工具供学生使用，他们需要思考如何将AI融入学习过程之中。他们必须明确何为抄袭，并思考在研究与写作过程中应如何恰当地引用AI输出结果。

支持这一阶段的专业学习主题包括：在教育工作者的日常工作中进一步探索AI工具的应用、提示词工程（Prompt Engineering），以及利用AI解决简单问题。相关的培训课程还可以整合诸如AI基础知识、在AI系统中合乎道德地使用学生信息，以及AI产品与决策的局限性等主题与技能。此外，各学区及学校的支持保障人员也能从AI工具的应用中获益，从而实现其工作任务与流程的优化与精简。

阶段三 将AI应用到学习中

这一阶段的核心是从仅限成人使用AI过渡到允许学生在学习环境中使用AI。学校和学区需要为面向课堂的教师提供支持，帮助他们提升设计和实施更具个性化、更具吸引力且更具认知深度的学习体验的能力。学校和学区内部的教学管理人员也需要学习并思考AI如何融入学习过程，并做好准备在教师适应将AI纳入教学实践后为其提供反馈和支持。

在此阶段，建立教育工作者协作学习小组，将有助于教育工作者在这一过程中相互学习、取长补短。专业学习主题可首先聚焦于开发基于项目的学习单元，以及设计那些将AI作为学习过程有机组成部分（而非将其排除在外）的、具有较高认知挑战性的任务。这为在创造性思维或批判性思维过程中运用AI奠定了基础。随后，学习主题可转向探索并引入那些能够辅助上述思维过程的AI工具，以及有助于在特定教学单元内实现个性化学习的工具。

该阶段的专业学习将需要着重强调引导学生负责任且有效地使用AI工具的策略，确保他们不仅成为技术的使用者，而且成为有深度思考和道德意识的创新者。这可能包括与教育工作者进行引导性的对话，以征求他们在与研究、创作、写作和抄袭相关的人工智能政策方面的意见。

阶段四 迭代以培养和发展AI融通能力

技术不断变化和发展。随着新的AI工具和软件选项的出现，任何专业学习计划都需要纳入进一步提升教师和学生工具包的方法。这一阶段的重点是支持学校和学区的独特且不断变化的需求，以引入新的或改进的AI工具，以满足其学生的学习需求。

在教育系统内利用反馈循环来迭代和调整专业学习计划以应对新挑战或深化教师和学生的技能水平至关重要。在这个阶段，专业学习应支持学校和学区扩大其AI工具包，同时培养好奇心、创造力和负责任的科技使用文化。

考量二：围绕成人学习的最佳实践设计专业学习计划

高质量的专业学习旨在改变教育者的实践。一次性的专业发展课程通常不会导致实践的改变，大量的资金可能会浪费在收效甚微的事情上。教育机构在制定专业学习计划以提升教师的AI技能时，必须围绕成人学习的最佳实践来设计这些学习体验。被誉为“成人教育学之父”的马尔科姆·诺尔斯（Malcome Knowles）关于成人学习的开创性研究提出了以下关键原则：

1.参与：教育工作者需要参与到新知识在课堂中的开发与应用过程中，并且需要获得关于自身进展的反馈。

2.经验：成人学习者会将自身的经验和专业知识带入专业学习活动中，他们需要在不断学习和犯错中成长。

3.相关性：教育工作者需要了解专业学习将如何影响他们的工作，以及这一工具或理念对他们所服务的学生或教学实践为何重要。

4.聚焦：专业学习应围绕解决其具体情境中的问题或困境来展开。

将这些原则应用于教师AI技能提升，专业学习计划需考虑以下几个方面：

1.采用主动学习策略：专业学习中应留出时间，让教师能够与专家或该工具的资深用户一同练习使用新技术。在学习过程中，教育工作者应参与提问、讨论、反思或协作等主动学习活动，这有助于调动和分享他们的已有知识与经验。

2.融入基于实践或基于问题的学习：除了主动学习策略外，让教育工作者有时间将新工具应用于自身独特需求或解决实践中的问题也至关重要。教育工作者需要开始建立联系，思考某一工具如何支持他们自身或学生的需求。让教育工作者带着一个实际难题或待处理的工作任务来应用新知识，会很有帮助。

3.提供差异化学习机会：每位教育工作者对新技术或新学习的准备程度和经验水平各不相同。教育工作者的水平可能涵盖从几乎不具备技术技能，到具备技术素养，再到具备AI素养的各个层次。专业发展调查可以帮助确定参与者在技术及AI使用方面的现状。技术新手可能需要预备课程，以培养使用AI增强型技术所必需的基础技术技能。反之，有工具使用经验的教育者可以在工作坊中担任引导者。

4.通过岗位嵌入型辅导或协作学习社群提供后续支持：在工作坊之外，教育工作者需要持续的后续支持，以便将新理念和新工具融入实践。岗位嵌入型辅导为教育者提供一对一的支持，帮助他们将新理念和概念付诸实践。协作学习社群则为教师提供来自同伴的支持，让他们在尝试新技能、解决实践难题、思考对学生学习的影响时有所依靠。

5.建立反馈与反思闭环：K-12教育领导者参与并投入AI专业发展活动至关重要。领导者需要了解新技能或新工具预期如何实施，尤其是在其支持教与学的情况下。在过程的每个阶段，教育工作者都需要获得关于如何使用新工具或新技能的具体、可操作的反馈。这有助于追踪教育者将新学习融入实践的进展，同时为他们提供具体的下一步方向。同样，这也使领导者能够评估AI工具或新策略对学生学习的影响。

可能需要制定指标来衡量新工具或新技能的影响。示例指标可包括：与实践预期变化相匹配的课堂观察工具、专业发展调查、追踪教育者持续使用工具情况的调查、学生评估数据，或使用AI产生的学生作品。

为确保AI工具不会对学生思维或其他教学策略产生负面影响，可引入辅助性观察指标，如学生讨论与合作水平、师生提问实践、学生任务示例或知识深度（Depth of Knowledge）水平。这些数据应为后续学习步骤提供依据。

考量三：明确对于成人和学生如何以合乎道德且负责任的方式使用AI来进行教学和学习的预期要求

在实施任何AI工具之前，学校、学区和州必须制定相关指南，明确成人和学生如何在本地情境中使用AI，这可以纳入专业学习计划；然而，在实施任何AI工具之前，制定指南草案同样重要。此外，随着新AI技术的开发以及使用过程中出现的问题或担忧，有必要对这些指南进行审查和修订。需要考虑的问题包括：

1.什么是AI的合理使用？

2.我们将如何支持学生参与学习过程，而不是利用AI规避学习过程？

3.我们将如何监测AI的使用及其对学习的影响？

4.如果有人涉嫌滥用AI，我们将如何处理？

5.我们将如何保护学生数据与信息，并遵守地方、州及国家相关政策？

6.在使用AI评估学生作业或做出可能影响学生成绩或未来的决策时，我们必须采取哪些预防措施？

在制定专业学习计划时，教育机构还需重新审视其所在情境下高质量教与学的愿景，并将其与AI的应用相结合。此外，需要明确支持这一愿景的课堂实践与教学策略。教育者可能需要在AI专业学习之前或与之并行，接受关于这些实践与策略的专业发展。

考量四：将AI职业准备与专业学习成果相结合

AI素养正日益成为一种持久性技能，对于职业成功、K-12之后的深造以及日常生活的各个方面都至关重要。专业人士已经开始利用AI起草书面文件和沟通材料、进行头脑风暴、解决问题和分析数据。即使学生不打算从事计算机科学或工程领域的职业，他们也需要培养合乎伦理且有效地使用AI所需的能力，才能在职场中保持竞争力。

培养学生识别由AI生成内容的能力同样重要，是AI时代的一项新的生活技能；而理解并警惕盲目信赖AI所做决策及生成结果可能带来的各种影响与后果同样至关重要。

作为制定AI专业学习计划的一部分，建议学校与当地的企业及行业机构建立联系——特别是那些能够提供高薪、高需求且发展前景广阔的职业机会的机构——并深入了解这些机构目前是如何运用AI技术的。通过与这些机构交流，学校可以获取宝贵的洞察，明确未来的毕业生在人工智能领域究竟需要掌握哪些知识、具备何种理解以及能够胜任哪些具体操作。

报告建议，在教育工作者致力于帮助学生培养上述技能的同时，应将这些“面向AI时代的职场技能”同步纳入到教育工作者自身的专业学习与培训体系之中。例如，在写作与交流、科研探究过程、日常学习以及数据分析等环节中，积极运用AI工具与技术。

此外，邀请各行各业的专业人士参与到以AI为主题的专业发展培训课程中，共同探讨他们如何在实际工作中整合特定的AI技能或工具，也将是一项极具价值的举措。同样地，教育工作者的专业学习体验还可以拓展至暑期职场实习或行业实地考察等形式，让他们能够亲眼观察、亲身体验并更加透彻地理解AI在当地职场中的实际应用状况；唯有如此，他们才能将这些鲜活的职场实践案例更好地融入到学生的真实情境化学习体验之中。

本文转载自：https://news.qq.com/rain/a/20260326A050H400