一、指导思想

为了全面落实国家关于人工智能教育的战略部署与行动规划。以联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》为纲领，区域科学教育实验区和省智慧教育样板区建设为契机，积极响应时代发展需求，通过开展培训，提升区域教师人工智能素养与能力，勇立时代潮头，牢牢把握人工智能时代自我发展的主动权，为教育数字化转型提供坚实人才支撑。

二、培训目标

本培训方案以联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》为指导，旨在帮助区域教师：

1.掌握人工智能在教育领域的应用场景及典型案例；

2.提升人工智能工具和资源的应用能力，优化教学设计、实施和评价；

3.树立人工智能伦理意识，负责任地使用人工智能技术；

4.探索人工智能与学科教学的融合创新，促进学生个性化学习和全面发展。

三、培训指标

依据“三级五维”能力框架，设定分阶段、可量化的培训指标：

四、培训内容

模块一：AI认知建构：从基本原理到核心素养

课程《轻松读懂AI》

课程介绍：用“生活化语言”拆解技术迷雾，帮助理清人工智能（AI）、机器学习、大模型的层级关系：从“AI是大脑”的宏观概念，到机器学习如何“训练思维”，再到大模型为何成为“超级工具”，结合热点案例，搭建清晰认知地图。课程通过比喻类比+动态图示，零基础也能掌握技术本质，学会辨别新闻中的“真趋势”与“伪概念”，从此告别“AI焦虑”，成为科技明白人。

模块二：AI深度应用：从工具驯化到深度应用

课程1：《教育AI工具场景指南》

课程介绍：课程结合真实教育场景案例，解析热门AI产品的优劣势与避坑指南，并提供工具组合策略与效果评估模板，助力从“盲目试错”转向精准高效的AI教育实践。

课程2：《教师专属提示工程：让AI听懂教学黑话》

课程介绍：本课程聚焦破解教师与AI工具间的“沟通壁垒”，系统解析如何将各种教学术语转化为AI可精准识别的提示指令，攻克“AI答非所问”的痛点。通过对教学场景案例拆解，将掌握分层提问、思维链引导、学科知识嵌入等核心技巧，学会用“预训练话术包”快速生成高质量课件、差异化习题及学情诊断报告。课程深度融合教育学理论与AI技术逻辑，提供“教学黑话词典”及动态调试工具包，帮助教师突破传统人机交互模式，实现从“机械指令”到“懂教育的AI伙伴”的跨越升级，让技术真正服务于精准化、个性化教学创新。

模块三：AI教育赋能：从学科融合到生态重构

课程1：《AI思维导图爆破法》

课程介绍：针对教师群体“思维固化”“学科壁垒难破”等痛点，深度融合AI技术与思维导图工具，打造学科融合的创意引擎，通过跨学科案例拆解掌握学科关键词优化、知识链自动延伸、颠覆性创意提案生成等技巧，用AI快速解构多学科知识点，生成跨维度的动态知识图谱。

课程2：《课堂救场锦囊》

课程介绍：本课程聚焦破解课堂突发状况与“学生灵魂拷问”的应对难题。针对学生提出的冷门知识、跨学科悖论、社会敏感话题等千奇百怪的提问，课程独创“问题拆解五步法”：从“知识急救包”到“话术引导术”，系统训练教师的临场应变能力。通过真实教学案例库解析知识盲区填补、价值观引导、注意力转移等核心技巧，配套“学科知识迁移模板”“趣味反问话术库”及AI实时检索工具，帮助教师3秒内构建科学又不失幽默的回应方案，将危机转化为教学契机，实现从“尴尬卡壳”到“掌控全场”的蜕变升级。

课程3：《AI学习路径规划师》

课程介绍：针对学生自学能力差异大、传统规划“千人一面”等痛点，系统解析如何借助AI技术构建动态学习导航系统。通过“数据诊断-算法适配-路径迭代”三大模块，教授运用AI工具精准分析学生知识图谱、认知风格及情绪状态，结合自适应学习算法自动生成分层分级的学习任务链。帮助教师从经验驱动转向数据驱动，为每位学生定制“生长式”学习路径，实现从“统一进度”到“千人千策”的精准教育转型。

课程4：《用AI追问式对话训练思辨力》

课程介绍：针对批判性思维培养中“工具匮乏”“引导低效”等痛点，聚焦AI对话技术打造动态思辨训练场。课程独创“追问链设计法”，通过“逻辑拆解-反诘引导-漏洞检测”三步训练模型，教授如何用AI模拟苏格拉底式诘问、多角色辩论及认知冲突场景，激发学生的深度思考惯性。通过课程学习掌握批判性提问话术设计、多维度证据链构建、隐性偏见识别等技能，配套“逻辑漏洞检测器”“动态追问引擎”等AI工具包，帮助教师根据学生认知水平生成阶梯式思辨任务，破解“思辨教学无抓手”的困境。课程适用于教师、家长及教育创新者，借助AI多轮对话算法，将单向知识传递转化为“问题风暴”，推动学生从被动接受到主动质疑的思维升级。

课程5：《多维智能评阅系统》

课程介绍：针对人工评阅耗时费力、标准浮动大等核心痛点，系统解析AI赋能的精准化评估解决方案。课程通过“多模态文本分析”“动态评分模型”“个性化反馈生成”三大模块，教授如何运用NLP、深度学习和情感计算技术，实现作文内容深度解析与表层特征的自动化评阅。结合学科作文案例库，拆解评语智能生成、跨文体评分校准、群体薄弱点诊断等实操技能，配套“标准对齐训练器”“偏见过滤系统”等工具，帮助教师统一评分尺度，减少80%重复劳动，通过AI评阅系统将主观评价转化为可视化数据图谱，既保留人文温度又提升批改客观性，让作文教学从“经验评判”迈入“数据驱动”的新阶段。

课程6：《AI成长档案》

课程介绍：针对传统评价“重结果轻过程”“数据碎片化”等痛点，聚焦AI技术构建动态发展追踪系统。课程通过“多源数据采集-智能画像建模-成长图谱生成”三大模块，教授如何运用机器学习算法生成学生个性化发展雷达图。结合场景案例，解析“隐性能力评估模型”“成长性评价指标”等工具应用，破解传统评价标准模糊、反馈滞后的难题。配套“智能画像引擎”“跨场景数据融合器”等工具包，帮助教师将零散观察转化为可视化成长叙事，实现从“千人一表”到“一生一策”的蜕变。通过AI动态档案破除形式化评价困局，为因材施教提供实时数据支持，让综合素质评价真正成为学生发展的“数字罗盘”。

课程7:《研究加速器》

课程介绍：针对论文写作“文献梳理耗时、逻辑卡顿、格式反复调整”等效率瓶颈，系统解构AI技术对科研全流程的赋能路径。本课程通过“智能文献萃取-论点生成器-学术表达优化”三大模块，教授如何用AI工具10分钟完成百篇文献核心观点聚类，自动生成论文框架及数据可视化初稿，并精准匹配期刊语言风格。结合论文实战案例（如综述盲区挖掘、实验结论强化论证），配套“文献图谱生成器”“学术术语校对库”等工具包，攻克写作重复率过高、逻辑断层等痛点，特别设置“AI辅助避坑指南”，解决引用格式混乱、学术伦理争议等隐患。通过AI协同将文献综述耗时从周缩至日，论文成稿效率提升3倍，让学术创新回归思维本身而非格式苦役。

课程8：《AI课程孵化器》

  课程介绍：针对学校“师资有限”“素材匮乏”“跨学科整合难”等痛点，系统教授AI驱动的新型课程开发范式。课程通过“需求诊断-资源挖掘-智能组装”三阶模型，解析如何运用AI工具快速抓取校本文化、地域特色及学科知识点，自动生成课程框架与教学活动库，并智能匹配视频、案例、试题等多媒体资源。通过AI实现从“零散创意”到“精品课程”的质变，让校本课程开发突破人力与资源限制，打造“一校一品”的教育新生态。

五、培训方式

1.集中讲座：由区智慧教育导师进行专题讲座，解读政策、分享经验、引领方向。

2校本实践：从“专家输入”到“校本输出”，以真实教学为试验田，推动经验从“云端”落地“田间”；

六、培训时间与安排

培训时间：3月份、4月份、5月份；

培训时长：约2.5小时；

七、培训对象

各学科智慧新教学种子教师，入职三年以内的教师；

八、培训考核

本培训方案采用多元化的评价方式，注重过程性评价和结果性评价相结合，具体包括：

参与度评价：考核教师参与培训的积极性、互动性和贡献度。

作业评价：对教师完成的案例分析、教学设计、实践反思等作业进行评价。

实践应用评价：跟踪教师培训后的课堂教学实践，评估人工智能应用效果。