《人工智能技术应用专业教学能力评价规范》征求意见稿及编制说明.docx

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T/CAMETAXXX—2025

人工智能技术应用专业教学能力评价规范

1范围

本文件规定了人工智能技术应用专业教师教学能力的评价原则、评价内容、评价方法及结果应用要求，适用于高等职业院校、应用型本科院校及培训机构中从事人工智能技术应用专业教学的教师能力评价。本规范可作为院校内部考核、第三方评估及教师职业发展的参考依据。

注：本标准不适用于基础教育阶段（如中小学）的人工智能教学能力评价。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过本标准的引用而构成本标准的条款：

GB/T40147-2021《科技评估通则》

GB/T41867-2022《信息技术人工智能术语》

T/ZSIA0004-2023《职业人员人工智能技术能力评估规范》

T/SAITA001-2022《青少年人工智能技术应用能力评价》

《高等职业院校人工智能技术应用专业实训教学条件建设标准》（2022版）

3术语和定义

GB/T41867-2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

应用型专业（AppliedProgram）

以培养面向生产服务一线，具备技术应用能力、工程实践能力和创新能力的复合型人才为目标，课程体系及教学内容紧密对接行业技术标准、职业资格要求和真实生产场景的专业类型。

3.2

教学能力评价（TeachingCompetencyEvaluation）

通过系统化的指标与方法，对教师在教学设计、技术应用、产教融合等方面的综合能力进行量化分析与价值判断的过程。

3.3

评价主体（EvaluationSubject）

参与教学能力评价的利益相关方，包括学生、督导、同行教师、企业技术专家及教师自身，其评价视角覆盖教学全流程与多维能力。

3.4

产教融合（Industry-EducationIntegration）

通过校企协同育人机制，将企业技术需求、真实项目案例、行业工具链等资源融入教学环节，实现教学内容与产业实践的深度对接。

3.5

技术前沿性（TechnicalFrontier）

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教学内容与案例动态匹配人工智能领域必威体育精装版技术进展，确保学生掌握当前行业主流技术工具与方法论。

3.6

权重归一化综合评分法（NormalizedWeightedScoringMethod）

当部分评价主体数据缺失时，对剩余主体的权重按比例重新分配至100%，并以此计算加权总分的评价方法。

3.7

能力测评（CompetencyAssessment）

通过技术实操、项目答辩、专业考试等形式，对学生知识掌握度、工程规范性及技术适配性进行的阶段性考核。

3.8

企业实习（EnterpriseInternship）

学生在企业真实场景中参与人工智能技术开发、部署或运维的实践环节，其任务需与企业实际需求直接关联，并由企业导师与校内教师联合指导。

3.9

双师型教师（Dual-QualifiedTeacher）

同时具备高校教师资格与行业技术资质（如人工智能工程师认证），能够将企业实践经验转化为教学资源的复合型教师。

4评价原则

4.1突出应用型特征

人工智能应用专业是面向地方经济发展要求，着力培养生产服务一线紧缺的应用型、复合型、创新型人工智能技术人才。评价应聚焦应用型特征，强调教师能否将行业需求、技术标准融入教学，是否与企业共建课程、指导学生完成企业真实项目。

4.2评价主体多元化

应用型专业的教学过程涉及学校、教师、学生等多个主体，因此在教师教学评价过程中，要注重评价主体应多元化，将学生、督导、企业、同行、教师自身等利益相关方全部纳入教学评价体系中。

4.3评价内容全面化

教学过程相对复杂，不仅仅局限于课堂中，更包含课堂、测评以及项目实践活动。针对这一过程应采用全面综合的方法，构建一个适用于应用型专业内涵式发展的教学评价指标体系。

4.4评价指标的科学性和可操作性

应用型专业不同于理论课程，其教学方式包含课堂教学、课外实践、企业实习等多个维度，因此教学评价指标体系应科学合理的设置。其次，教学效果需通过显性成果衡量，避免主观模糊评价，如获得奖项、职业资格等。

4.5教学内容的前沿性

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人工智能相关理论研究、技术创新、软硬件配套升级等整体推进，使得人工智能应用技术迅猛发展，教师在教学过程中应当注重教学内容的前沿性，及时更新教学内容与案例，避免教学内容跟不上实际应用需求。

5评价指标和内容

5.1通则

根据评价原则，教学能力的评价应当从不同主体角度出发，涵盖多个教学阶段，根据专业特色突出应用型特征和前沿性特征，形成矩阵式评价指标总表，如表1：

表1矩阵式评价指标