□周跃良 陈高宇

技术变革正在深刻重塑学校教育的面貌，而教育的美好愿景离不开教师的支撑。数字教育的未来图景并非由技术写就，而是由教师与AI协同创造的。教师的角色正从知识的传授者转变为学习场景的开发者、学习资源的整合者、人机协同的设计者，以及教育价值的守护者。面向未来，我们需要以更大的理论清醒和实践勇气，推动教师教育体系的系统性重构：从学科逻辑走向场景逻辑，从理论灌输走向真实问题导向，从技术技能培训走向人机协同的实践智慧养成。唯有如此，数字教育的美好图景才能从畅想变为现实。

然而，一个不容回避的问题摆在面前：支撑这些变革的教师从何而来？未来教师需要具备场景设计、资源整合、人机协同等复合能力，而现有的培养体系几乎无法系统性地提供这些准备。为此，必须对教师教育的培养目标、课程组织方式和培养方式进行重构。

一、培养目标的重构：未来教师的核心能力

为未来学校准备教师，需要明确其应具备的核心能力，对教师能力内涵进行重新定位。其中，以下三种能力尤为关键。

一是德育能力。教师首先需要具备传统的德育能力，即引导学生形成正确价值观和社会责任感的能力，能够在日常教育中关注学生的人格成长，处理复杂的人际关系与道德冲突。与此同时，AI时代对德育能力提出了新要求：技术越强大，教师的判断力、伦理意识和批判性思维就越重要。未来教师需要具备识别和防范技术伦理风险的能力，引导学生正确理解和使用技术，防范算法偏见、隐私泄露等问题。这一新要求本质上是对传统德育能力的延伸——德育的内涵从人际道德拓展到人机伦理，教师作为教育价值第一守护者的角色更加凸显。

二是课程规划能力。当学习资源极大丰富、学习路径日益个性化时，教师的核心工作不再是统一讲授，而是为每一名学生规划适切的课程。这意味着教师需要具备分析学习者特征、整合多模态资源、设计个性化学习路径的能力。课程规划不再是课程专家的专属，而应成为每一位教师的日常职责。

三是人机协同能力。未来教师不是被AI替代的对象，而是与AI协同工作、相互增强的主体。人机协同能力是一种关乎判断的实践智慧：知道何时使用AI、何时不用，使用后如何验证与修正。它要求教师理解AI的基本原理与局限，能够根据具体的教学情境作出审慎的决策，在人机互动中始终保持专业判断力。

二、课程组织方式的重构：从学科中心到场景中心

明确了培养目标，就需要回答“教什么”以及“如何组织这些内容”的问题。传统的教师教育课程体系以学科逻辑为组织原则，其缺点是容易脱离教师真实的工作情境。走出这一困境，需要实现从学科逻辑向场景逻辑的范式转换。所谓场景逻辑，是以教师日常工作的关键场景为基本单元，将多学科知识进行跨学科重组，形成以人机协同能力培养为导向的知识图谱。无论AI如何介入，教师的工作核心始终聚焦于教学、教研、班级管理三大领域，并由此衍生出教师的核心工作场景：理解学生、重构课程、革新教学、赋能学习、循证研究、专业成长、班级管理。

场景中心不是对学科知识的否定，而是对学科知识的重组与活化。它使教师教育课程更贴近未来工作实际，让学习者在解决真实问题的过程中自然而然地调用和整合多学科知识。以重构课程为例，教师需要对现有课程和教材进行深入研究与设计，并结合学生研究的结果，确定合适的学习目标和学习内容。这是教师课程开发能力的基本内涵，也是原来教师教育课程体系中几乎被忽视的部分。在场景逻辑下，围绕重构课程这一场景，整合课程论、学习分析技术、学科教学等多领域知识，引导教师如何利用AI辅助课程开发，这包括基于学生状况开展课程标准与教材分析、确立学习目标、确定学习内容、开发课程资源等环节。通过智能算法对海量教育数据的挖掘与分析，教师能够把握学科知识体系与社会需求的契合点，使课程更具时代性与针对性。

三、培养方式的重构：面向真实问题解决的实践智慧培养

目标和内容确定之后，还需回答“如何培养”的问题。培养方式的重构体现在两个层面。一是教学方式需要进一步强化真实问题导向。传统的教师教育在理论教学方面有其系统性和规范性，却也存在理论与实践脱节的情况。为未来学校准备教师，需要在现有基础上更加注重通过案例探究、模拟实训、完成真实课堂实践任务等方式，让未来教师在真实或高仿真的智能化教学场景中逐步形成专业能力。这意味着教育者自身的课堂也应当是混合式、项目式、数据驱动的。二是在培养过程中融入AI。不仅仅是简单地教学生如何使用AI工具，更重要的是培养他们何时使用、何时不用、使用后如何验证与判断的实践智慧。教师要权衡技术应用的利弊，识别潜在风险，作出负责任的决策。

（作者分别系浙江师范大学智慧教育研究院院长，博士研究生）