人工智能时代中国特色教师教育体系建构的全球镜鉴与实践路径

——基于OECD《重新构想快速发展世界中的教学》的分析

摘   要：经济合作与发展组织（OECD）发布《重新构想快速发展世界中的教学》报告，围绕教师职业重塑、专业自主与协作以及生成式人工智能赋能教育三个相互关联的主题，系统回应了人工智能时代全球教师职业转型与专业发展的新挑战，描绘了未来教师教育改革的新图景。本文系统梳理OECD报告的核心理念，结合我国教师教育现代化的发展实践，分析中国特色教师教育体系建构面临的新机遇与新挑战，并在此基础上提出教师教育高质量发展“四维重构模型”的现代化路径。

关键词：人工智能；教师职业重塑；教师教育高质量发展；四维重构模型

当前，以人工智能、数字技术和全球化为代表的新一轮科技革命和产业变革正在深刻改变经济社会运行方式，也不断重塑教育发展的目标、内容和组织形态。教育不仅承担知识传授功能，更肩负着培养创新人才、促进人的全面发展和支撑未来社会可持续发展的重要使命。教师作为教育变革的关键主体，其职业角色、专业能力和发展方式正在经历前所未有的深刻变革。传统意义上以知识传授和课堂教学为核心的教师职业，正在逐步转向学习设计、创新引领、专业协作和智能教育治理，这对教师教育提出了新的时代要求。

在这一背景下，2026年3月，经济合作与发展组织（OECD）发布《重新构想快速发展世界中的教学》（Reimagining Teaching in an Accelerating World）报告（以下简称“OECD报告”），立足全球教育数字化和人工智能快速发展的现实背景，围绕“重新构想教师职业”“加强专业自主、信任与协作”“利用人工智能促进教与学”三个相互关联的主题，系统分析未来教师职业发展的趋势与挑战，并提出教师教育改革应从提升个体能力进一步走向制度创新和教育生态重构。[1]不仅回应了生成式人工智能快速发展背景下教师职业发展的重大议题，也代表了国际教师教育改革的新方向。

本文以OECD报告为切入点，在系统梳理报告核心理念的基础上，结合我国教师教育现代化的发展实践，分析教师职业重塑背景下我国教师教育改革面临的现实挑战，并尝试提出教师教育高质量发展“四维重构模型”。该模型以教师职业重塑为逻辑起点，围绕价值重构、能力重构、制度重构和生态重构四个维度，构建中国特色教师教育现代化的新范式，旨在为智能时代我国教师教育改革提供新的理论视角和实践参考。

一、重新构想教师职业：OECD报告的核心理念、制度创新及生态重构

OECD报告首次将“教师职业重塑”作为国际教师教育改革的核心议题，并关注教师职业发展的制度条件以及生成式人工智能带来的教师教育生态重构。

（一）人工智能时代呼唤教师职业重塑

OECD报告认为，推动教师职业重塑的根本原因，在于世界正在以前所未有的速度发生变化。生成式人工智能、大数据以及数智化平台不断改变知识生产、知识获取和知识传播的方式，让传统学校赖以建立的教育逻辑受到深刻挑战，教与学的场景也将发生根本改变。教育不仅承担知识学习任务，更承担培养学生批判性思维、媒介素养、伦理判断以及数字公民意识的重要使命。因此，教师职业已不再局限于传统课堂教学职能，而是在促进学生全面发展、培养未来社会所需关键能力以及支持终身学习过程中发挥更加重要的作用。教师职业重塑不是教师能力升级的问题，而是教育目标发生变化之后教师职业的重新定位。

围绕未来教育的发展需求，OECD报告提出，教师角色正在经历由“知识传授者”向“学习设计者”“教育创新者”“专业协作者”和“学生成长支持者”的整体转型。首先，教师的专业价值由知识供给转向学习创造。教师越来越成为学习过程的设计者，而不是知识内容的讲授者。其次，教师专业能力更加突出创新性和综合性。教师专业发展正在由单一教学能力培养转向复合型专业能力建构。再次，教师职业更加突出对学生的社会情感支持。OECD报告强调，未来社会对合作能力、责任意识、同理心、自我调控等社会情感能力提出更高要求，而这些能力的发展高度依赖教师与学生之间建立的信任关系和教育互动。教师职业重塑本质上体现了教育价值由知识本位向学习本位、由教学中心向学生发展中心、由能力培养向全面育人的深刻转型。

（二）从教师职业重塑走向教师专业自主的制度创新

教师职业重塑重新定义了教师“应当成为什么样的教师”，而教师教育改革则需要回答“如何建构支撑这种职业发展的制度体系”这一根本命题。 OECD报告指出，未来教师教育改革的重点已经不再是单纯提升教师个体能力，而是构建能够持续激发教师专业发展的制度环境。教师专业成长越来越依赖专业自主、组织协作、持续学习和制度保障，教师教育现代化正在由单一能力提升导向转向能力发展与制度保障协同推进，由阶段性培养体系建设转向贯穿职业生涯的教师专业发展体系建设。

教师专业自主是OECD报告提出的教师教育制度创新的核心理念之一。专业自主不仅能够增强教师的职业认同，而且能够促进教师根据学生差异开展个性化教学，提高教育创新能力。OECD报告同时强调，教师自主并非放任自流，而是在明确教育目标和专业标准基础上的自主决策。真正有效的教师自主建立在专业能力、专业责任和专业信任基础之上，其本质是教育治理方式由行政控制向专业治理转型。因此，未来教师教育改革应更加注重教师专业自主能力培养，同时建立支持教师自主发展的制度环境，使教师真正成为课程改革和教育创新的重要主体。

未来教育创新越来越依赖教师之间的合作，而不是教师个人经验的积累。OECD报告指出，教师共同备课、课堂观摩、同行反馈、行动研究以及跨学科合作等专业合作活动，是提高教师专业能力和促进学生学习的重要途径。国际教师教育研究也越来越强调构建专业学习共同体，认为教师专业发展不仅依赖个体学习，也依赖教师在共同体中的知识共享、实践反思与协作改进过程。[2]因此，教师教育制度改革应突破教师个体培养思维，建立多主体协同参与的教师专业发展机制。

教师教育制度创新不仅涉及培养机制，更涉及教育治理方式的转型。OECD报告指出，高质量教师教育体系普遍建立在专业信任的基础之上，即政府并不依赖过度监管和频繁考核，而是通过明确发展目标和专业标准为教师提供充分的发展空间。与此同时，教师教育治理现代化还应强化多元主体协同治理。未来教师教育不仅依赖教育行政部门和师范院校，还需要学校、科研机构、数字平台、科技企业以及社会组织共同参与教师培养和专业发展，形成开放协同的教师教育治理体系。

（三）生成式人工智能推动教师教育生态重构

生成式人工智能的快速发展使教师教育进入新阶段。教师教育改革面临的已不仅是“如何使用人工智能”的技术问题，而是“如何在人机（师-机-生）协同背景下重新建构教师教育生态”的发展命题。

教师教育生态的变化首先表现为教师专业能力结构的重塑。一方面，人工智能能够承担大量重复性、程序化工作，包括教案生成、作业批改、学习数据整理、形成性反馈等，从而使教师能够将更多时间投入课堂互动、学习设计和学生个性化指导。另一方面，生成式人工智能也对教师提出了新的专业要求。教师不仅需要具备数智技术应用能力，更需要形成AI素养、数字素养、算法意识以及数智伦理判断能力。因此，教师教育培养目标需要由传统的“学科知识+教学技能”模式，进一步发展为“教育价值引领+复合专业能力+智能素养”的综合培养模式，实现教师专业能力体系的整体升级。

尽管生成式人工智能展现出巨大潜力，但OECD报告强调，人始终是教育的主体，人工智能只能作为促进学习和支持教师发展的工具，不能取代教师专业判断和教育责任。教师应继续承担价值引领、情感支持、伦理判断和教育创新等人工智能无法替代的重要职责。同时，教师教育生态还应加强数字伦理治理，建立教育数据安全、算法透明、公平评价等制度规范，确保人工智能应用符合教育公平和教育质量要求。[3]未来教师不仅需要具备人工智能应用能力，更需要具备引导学生理性使用人工智能、识别算法偏见以及维护数字伦理的专业责任。因此，人机协同不是教师能力的削弱，而是教师专业化的进一步提升。未来教师教育应坚持“人工智能增强教师，而不是替代教师”的基本理念，构建技术赋能、人文引领、智能支持、协同发展的教师教育新生态。

二、中国教师教育现代化的现实审视：发展格局与关键挑战

教师教育现代化既是教育现代化的重要组成部分，也是建设教育强国的战略基础。近年来，随着教育强国战略的深入实施，我国教师教育改革持续推进，逐步形成了覆盖职前培养、入职培训和职后发展的教师教育体系，教师队伍规模不断扩大，教师专业化水平持续提升，为基础教育高质量发展提供了重要支撑。然而，从OECD报告提出的教师职业重塑、制度创新和人工智能赋能教师教育等理念来看，我国教师教育现代化仍面临新的发展要求。当前需要关注的不仅是教师数量和培养规模，更应思考教师教育能否适应未来教育形态变化，能否回应人工智能时代教师职业转型的新需求，能否有力支撑中国教师教育自主知识体系的建成。因此，对我国教师教育发展的现实审视，应立足国际教师教育改革的新趋势，在比较视野中重新认识我国教师教育的发展基础与关键挑战。

（一）我国已建成世界上规模最大的教师教育体系

经过长期发展，我国已经建立起世界上规模最大的教师教育体系。教师队伍总体规模稳居世界第一，普通高等学校中承担教师培养任务的师范院校和设有师范专业的高校共同构成了较为完善的职前培养体系，教师培养能力持续增强。

与此同时，我国教师教育制度不断完善。近年来，《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》《教育数字化战略行动》《新时代基础教育强师计划》《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》《教育发展“十五五”规划》等政策相继出台，从教师培养、培训、评价、专业发展支持和数字化赋能等方面持续完善教师队伍建设制度体系，为新时代教师专业发展提供了重要制度保障。

教师专业发展体系也不断健全。“国培计划”等国家级教师培训项目持续实施，各地教师发展机构和专业支持体系建设不断推进，教师培训逐步由满足学历提升和基本能力补充需求，转向促进教师专业发展和能力提升。同时，“优师计划”等重大项目深入实施，在提升教师专业素养、优化教师队伍结构、促进区域教师资源均衡配置等方面发挥了重要作用。

在教育数字化战略推动下，国家智慧教育公共服务平台等数字基础设施不断完善，为教师专业学习、资源共享和在线研修提供了新的支撑平台。这些实践为我国推进教师教育现代化奠定了良好的制度基础和技术基础。

总体来看，我国教师教育经历了由恢复重建向体系建设、由数量扩张向质量提升的重要转变，为建成中国教师教育自主知识体系和迈向教师教育现代化创造了有利条件。

（二）未来教师专业能力存在结构性短板

尽管我国教师教育体系不断完善，但教师培养目标与人工智能等新技术要求相比，仍然延续以知识传授和课堂教学能力培养为主的发展定位，与未来教师职业发展的新要求之间仍存在一定差距。

OECD报告指出，未来教师正在由知识传授者转向学习设计者、教育创新者和专业协作者。这一变化要求教师具备跨学科课程设计、项目化学习组织、教育研究、社会情感支持以及数字素养等复合型专业能力。然而，目前我国教师教育课程体系中，人工智能素养、数字素养、跨学科教学能力、教育创新能力等内容总体仍处于探索阶段，教师专业能力培养与未来教育需求之间尚未完全衔接。

同时，教师教育仍存在一定程度的职前培养与职后发展衔接不足问题。虽然我国已初步形成覆盖教师职业生涯全过程的培养培训体系，但不同阶段之间仍存在课程重复、培养目标衔接不足、专业发展连续性不够等现象，教师终身专业发展机制仍有进一步完善空间。

此外，教师社会情感支持能力、教育伦理能力以及人工智能背景下的人机协同能力等未来教师核心能力，在教师教育体系中的系统培养仍相对不足。我国教师教育现代化不仅需要优化课程体系，更需要重塑教师专业能力结构。

（三）教师专业自主的制度体系建设亟待加强

教师教育现代化不仅依赖教师培养质量，更依赖制度体系建设。从OECD报告提供的国际经验来看，高质量教师教育体系普遍建立在教师专业自主、专业信任、多主体协同以及终身专业发展的制度基础之上。

近年来，我国教师教育协同机制不断加强，但高校、地方政府、中小学、教师发展机构之间的协同育人机制仍需进一步完善。教师培养、培训、评价等制度之间衔接还不够紧密，教师专业发展支持体系整体性仍有待加强。

教师评价改革面临一定挑战。部分地区教师评价较多关注教学任务完成情况和行政考核指标，对教师课程创新、教育研究、专业合作和持续学习等专业发展活动激励不足，一定程度上影响了教师专业自主性和教育创新积极性。

此外，教师专业学习共同体建设总体处于发展阶段。校本教研、区域教研共同体以及跨区域教师学习网络虽然不断发展，但教师合作学习和专业共同体文化尚未普遍形成。教师专业发展一定程度上仍依赖个体经验积累，共同研究、同行反馈和持续反思机制需进一步强化。

我国教师教育现代化正在由体系建设向制度完善和机制创新深化，未来需要创新性推进贯穿职业生涯的教师专业自主发展制度建设，构建多主体协同参与的教师教育治理体系。

（四）教师教育现代化进入人机协同生态重构的关键阶段

人工智能快速发展为我国教师教育现代化带来了新的机遇，也提出了新的挑战。近年来，国家积极推进教育数字化战略行动，生成式人工智能逐步进入教育教学实践，教师利用人工智能开展课程设计、资源开发、学习评价和专业学习的实践不断增加。

与OECD报告提出的人机协同教师教育生态相比，我国教师教育中的人工智能应用总体仍处于由工具应用向深层教育变革转型阶段。一方面，教师人工智能素养总体仍有较大提升空间，不同地区教师数字能力发展水平存在明显差异；另一方面，人工智能教育伦理、算法治理、数据安全以及教师专业判断与人工智能关系等制度机制仍处于探索完善阶段。

更重要的是，教师教育改革仍主要关注人工智能作为教学工具的应用，对教师教育生态、教师专业发展方式以及教育治理模式变化的关注相对不足。未来教师教育不仅需要培养教师使用人工智能，更需要培养教师理解人工智能、驾驭人工智能和引领人工智能服务教育发展的能力。人工智能背景下教师教育现代化已经进入生态重构的新阶段。

总体来看，我国教师教育现代化已经具备坚实的发展基础，但面对教师职业重塑、制度创新和人工智能驱动教育变革的新趋势，仍需要进一步实现发展范式的整体升级。当前教师教育改革面临的核心问题已经不是单纯扩大培养规模或优化培养模式，而是如何围绕未来教师职业发展的新要求，实现教师教育理念、能力体系、制度体系和教育生态的系统重构。

三、智能时代高质量教师教育体系建构：中国路径与实践方位

OECD报告所提出的教师职业重塑，不仅意味着教师角色的变化，更意味着教师教育发展范式正在发生深刻转型。从国际趋势看，教师教育现代化已逐步由能力培养走向价值引领，由制度优化走向生态重构，由培养体系建设走向教育治理现代化。

中国特色教师教育现代化既需要吸收国际教师教育改革的先进理念，又必须坚持立德树人根本任务，坚持教育家精神引领，坚持服务教育强国建设。因此，本文在借鉴OECD教师职业重塑理论的基础上，结合我国教师教育改革实践，提出教师教育“四维重构模型”。该模型以教师职业重塑为逻辑起点，以价值重构为根本引领，以能力重构为专业核心，以制度重构为改革保障，以生态重构为未来方向，构建具有中国特色的教师教育现代化发展路径。这一模型强调，教师教育现代化不是某一环节的改革，而是教育理念、专业能力、制度体系与教育生态协同演进的系统重构过程，四个维度相互支撑、相互促进，共同推动教师教育发展范式由传统培养体系向未来教师教育体系转型。

（一）价值重构：坚持教育家精神铸魂

价值重构是教师教育现代化的逻辑起点，也是“四维重构模型”的核心维度。中国教师教育现代化不仅强调教师专业能力，更强调教师承担着落实立德树人根本任务的重要使命。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》强调教育家精神铸魂强师，建设高素质专业化教师队伍。因此，中国特色教师教育首先需要完成教师职业价值重构，实现教师专业价值由“课程实施者”向“教育家型教师”的转变。

这一价值重构主要体现为三个方面。第一，坚持立德树人作为教师教育的根本价值遵循。第二，坚持教育家精神引领教师专业成长，把理想信念、教育情怀、仁爱之心融入教师培养全过程。第三，坚持培养具有全球视野、数字素养和社会责任感的未来教师，使教师能够回应智能时代教育发展的新要求。

（二）能力重构：构建未来教师复合型专业能力体系

教师职业重塑首先表现为教师专业能力结构发生根本变化。传统教师教育主要围绕学科知识、教育学知识和课堂教学技能展开，而未来教师越来越需要具备跨学科课程设计、项目学习组织、教育创新、社会情感支持、数字素养以及人工智能协同等复合能力。因此，教师教育现代化需要建立未来教师能力框架。

本文认为，应重点形成六类核心能力：教育价值引领能力、课程设计与学习设计能力、跨学科整合能力、教育研究与创新能力、数字智能素养以及持续学习与专业反思能力。六类能力共同构成未来教师专业能力的新结构。同时，应进一步推动教师培养课程体系由知识本位向能力本位转型，强化真实教育情境中的实践学习，提高教师解决复杂教育问题和持续创新发展的能力。

（三）制度重构：完善教师专业自主发展一体化治理体系

制度重构是教师教育现代化的重要保障。OECD报告强调，未来教师教育应建立专业自主、专业信任和专业共同体支持下的发展体系。

结合我国实际，制度重构主要包括四个方面。第一，完善教师教育一体化制度。推动教师职前、入职、职后专业发展有机衔接，构建贯穿教师职业生涯的终身专业发展体系。第二，完善教师教育协同治理机制。构建政府、高校、中小学、教师发展机构、科研机构共同参与的教师教育共同体，提高教师培养质量。第三，深化教师评价制度改革。建立突出教育质量、专业成长和教育贡献的教师评价机制，弱化行政性评价，增强教师专业自主发展动力。第四，完善教师专业发展支持体系。建立教师学习共同体、区域教师发展联盟以及数字化教师专业学习平台，推动教师持续专业成长。

（四）生态重构：建设智能时代教师教育新生态

生态重构体现未来教师教育发展的新形态。生成式人工智能的发展，使教师教育逐步形成“教师-人工智能-学生”共同参与的新生态系统。

中国教师教育现代化应坚持“智能赋能、人本导向”的发展理念，推动人工智能深度融入教师教育全过程。首先，应构建教师智能学习生态。充分利用生成式人工智能支持教师课程学习、课堂反思、资源开发和专业成长，实现教师专业学习智能化。其次，构建教师教育数字平台系统。推动国家智慧教育平台、区域教师发展平台和高校教师教育平台互联互通，形成开放共享的教师教育资源体系。再次，加强人工智能教育伦理治理。建立AI教育应用规范，加强数据安全、算法透明、公平评价和隐私保护，确保人工智能始终服务于教育公平和教师专业发展。最后，坚持人机协同而非机器替代。教师始终是教育价值的引领者，人工智能应成为教师专业发展的支持系统，而不是教育决策主体。

教师教育四维重构模型突破了传统教师教育主要围绕培养模式改革开展研究的理论框架，提出教师教育现代化应围绕价值、能力、制度和生态四个维度实现系统重构，在教师职业重塑过程中形成动态耦合关系，共同构成中国特色教师教育现代化的发展范式，推动教师教育由传统培养体系迈向智能时代的高质量发展体系。

参考文献：

[1] OECD. Reimagining Teaching in an Accelerating World[R]. Paris: OECD Publishing, 2026.

[2] Stoll L, Bolam R, McMahon A, Wallace M, Thomas S. Professional Learning Communities: A Review of the Literature[J]. Journal of Educational Change, 2006, 7(4): 221-258.

[3] Williamson, B., & Eynon, R. Historical Threads, Missing Links, and Future Directions in AI in Education[J]. Learning, Media and Technology, 2020,45(3)：223–235. 

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