“尽管知道AI能做什么，但还是感觉课堂上使用AI准备不足。”“参加了AI的培训，但更需要其他技术和教学法知识，才能在课堂上有意义地应用人工智能。”……这是笔者在广东、海南、湖南等各地中小学实地调研中，教师们反映的突出问题。
在国家深入推进教育数字化战略行动和生成式人工智能迅猛发展的背景下，人工智能助力教育教学变革，已成为各地中小学校推进教育数字化创新实践的关键路径。但在将人工智能技术应用于教育教学过程中，教师群体存在“技能焦虑”与“应用迷茫”，这成为阻碍人工智能与教学深度融合的关键瓶颈之一，也是人工智能助力教育教学变革落地的现实困境。
1 教师“数字压力”有哪些
今年4月，教育部等九部门印发的《关于加快推进教育数字化的意见》提出，以师生为重点提升全民数字素养与技能。教师数字素养正成为社会普遍关注的核心议题，特别是在生成式人工智能技术加速涌入教育教学的背景下，教师如何借助人工智能优化教学成为一线中小学教师面对的一道“必答题”。
教师作为推进教育数字化转型的核心实践主体，在经历从适应、接受到熟练驾驭数字化教学的进阶过程中，不可避免地面临可用性压力与认可焦虑的双重挑战。另外，外部人工智能技术迭代速度远超传统教学能力培养周期，一些教师长期处于技术认知滞后的被动状态，进而产生信息过载与能力不足的矛盾，构成了教师群体特有的“数字压力”。
一方面，部分教师明显感受到了“技能焦虑”，突出表现是部分教师对AI技术的快速迭代产生职业角色认同危机，担忧其对传统教师职能的替代性冲击，同时对AI应用潜在的伦理风险、安全隐患和教学效果的不确定性表现出深度忧虑。另一方面，实践层面，技术应用场景的模糊性加剧了教师的执行困境，作为教学实践终端的一线教师，承受着技术赋能与教学创新的双重压力。
造成上述困境的原因在于技术适配与专业支持双重维度的缺失。在技术供给侧，现有大多数教育人工智能工具多以通用功能为主，缺乏针对学科知识体系、教学方法及认知规律的深度适配与优化。更深层次的原因则在于面对教学模式转型，教师缺乏系统性、专业化的指导与培训，导致教师难以构建技术与教学融合的深度认知，进而陷入“技术应用浅表化”的困境。如DeepSeek（深度求索）火爆出圈后，尽管其在教育领域迅速普及，但在教学实践中呈现出功能应用窄化与场景渗透不足的特征。一些教师仅将其用于文本生成、作业批改等浅层辅助功能，而在跨学科项目、数据驱动教学决策、个性化学习路径规划等核心教学场景中，尚未形成有效技术应用范式。这种“有工具无方法、有设备无场景”的尴尬局面，反映出人工智能技术与教育教学深度融合的实践断层。
2 引导教师理性面对“数字压力”
针对教师的“技能焦虑”与“应用迷茫”，笔者认为需要促进教师对人工智能助力教学变革价值的认知理解、观念重塑，缓解教师对教育数字化转型的“数字压力”。
首先，教师要明确人工智能融入教学趋势下的教师角色的独特优势。教育始终以“学生成长”为衡量标准，无论技术如何发展，教师对教与学规律、育人规律的把握是核心，对课标的理解和教材资源的挖掘是关键，对学生学情的把握是重点，学科知识、教学法等教学功力仍是根本。人工智能等技术并非取代教师的“教学对手”，而是作为教师协同工作的伙伴，充当教学助手和虚拟导师。人工智能对教学的潜力发挥终归取决于作为专家的“驾驶座”上的教师。同时，在学生社会情感技能、伦理道德、人文素养及创新思维培养、价值塑造等领域，教师将发挥AI无法替代的育人作用。
其次，教师要明确人工智能与教育的融合是持续和动态演进的，需保持开放心态，将AI应用视为长期探索的过程。教师需要允许自己在实践中经历“尝试—反思—改进”的螺旋式成长，接纳应用初期可能出现的技术操作失误、教学效果未达预期等情况，以包容心态对待探索过程中的阶段性问题。可将传统教学中难以解决的真实痛点和难点作为AI应用的切入点，坚持问题和目标导向，以教学的关键“小微场景”为开端，探索、验证、迭代优化后再逐步扩展，不断提升对AI教学应用中的掌控。在这一过程中，教师要注重培养技术批判思维，既能善用AI优化教学又能避免被技术裹挟。
最后，教师要明确保持对新技术、新应用的敏感度与学习热情是数字化生存的重要核心点之一。教师能否在数字化环境中找到幸福感和获得感，直接影响教育教学质量提升。教师的幸福感和获得感并非源于对技术的盲目追逐，而是来自教育本质与技术创新的深度融合。教师需要将人工智能技术视为拓展教学边界的“脚手架”，主动参与培训与教研，持续提升数字素养与技术应用能力。教师要学会调节技术应用中的焦虑情绪，在与学生、同行的情感互动中，在数字化环境中坚守教育的人文温度。
当教师能够将技术感知力转化为教学创新力，将数字化工具升华为育人新载体，便能在智能时代的教育实践中获得专业成就感与职业归属感，实现从“被动适应”到“主动引领”的蜕变。
3 为教师构建强有力的支持体系
生成式人工智能与教学的有机融合是一场系统的教学变革，需要多主体协同从资源、机制、培训、研究等多方面为教师构建强有力的支持体系。
区域统筹，提供可用AI资源库与创新机制支持。要做好基础设施、标准规范与安全防护三维的顶层设计和系统规划，筑牢技术、内容和数据安全底线。可采取“需求牵引—分层供给—动态优化”的策略，通过教育场景适配性评估矩阵遴选重点应用场景；统一采购通用工具，包括对市场上的AI工具进行教学适用性评估，打上官方认证标签，让教师放心用。此外，教育行政部门还要基于通用模型部署和开发本地教育AI平台，支持和指导学校尝试将生成式人工智能集成到现有数字工具和教学系统，实现无缝对接。
以素养为核心，构建教师数字化研训体系。汇聚高校、科研机构、行业企业等多方资源，开发模块化、场景化的智能素养培训课程。构建基础赋能、专项提升、创新实践和引领辐射的分层培训体系，这其中需要充分考虑教师学科背景、教学环境多样性，满足不同发展水平教师个性化需求。
教研转型，提供AI教学的有效支持服务。通过建立区域教研数据库、开发AI教学案例库、搭建人机协同教研平台等方式，帮助教师提升人工智能应用能力。教研部门要鼓励教师通过实践和优化教学，探索AI与学科融合的创新路径。选拔技术能力强、教学经验丰富的教师成立AI教学名师工作室，引领带动各学科教师团队探索适配的生成式人工智能教学工具资源和教学模式。
研究引领，以循证推动形成有效教学模式。组建高校、企业、学校协同研究团队，以提升学生核心素养为目标，基于数字教学法等理论（聚焦可信的数字化环境、以学习者为中心的学习、技术增强的学习），采用循证研究，重点开展长期追踪研究。通过对比基线数据与进展数据，系统评估生成式人工智能在各学科和跨学科教学中的实际效果，分析影响教学成效的关键因素，制定兼具操作性和规范性的应用指南和伦理准则，配套示范教学案例，明确生成式人工智能应用场景与优质教学实践的融合路径。同时，针对不同年级和学科特点，开发适配的生成式人工智能教学资源与实践方案，帮助教师精准选择工具、科学设计教学流程，推动生成式人工智能教学应用更加规范、科学。