一、引言
1.1 研究背景
教育技术的发展历程是一部不断融合新技术、创新教学方法的历史。从最初的实物直观教学，到利用无线电广播、录音、幻灯等技术的视听教学，再到计算机辅助教学以及如今的数字化、智能化教育，每一次技术的革新都为教育带来了新的活力与变革。20 世纪以来，幻灯、投影、电影、录音、录像、广播、电视等现代技术被广泛应用于教育领域，极大地扩大了教育教学活动的范围，提高了教育效率与质量。1974 年，美国发射第一颗专用于教学的 “实用技术卫星”，更是标志着现代教育技术发展迈入了新的阶段。此后，电子计算机、微电子技术、光纤通信等成果不断为教育技术的发展注入新的内涵。
在当前时代，人工智能正以迅猛之势推动着教育领域的深刻变革。中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要 (2024 - 2035 年)》明确提出促进人工智能助力教育变革，这一举措具有多方面的重要意义。从适应科技发展趋势来看，人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，正在重塑各行各业，教育领域必须紧跟这一趋势，加速数字化转型，以提高教育资源的配置效率和使用效益。在满足人才培养需求方面，随着人工智能技术的普及，社会对人才的需求发生了显著变化，批判性思维、创造能力、合作交流等核心素养成为关键，人工智能助力教育变革能够帮助学生更好地培养这些素养，以适应未来社会的挑战。此外，人工智能技术在教育中的应用还能推动教育创新与发展，促进课程体系的优化和更新，为学生提供更多样化的学习选择，同时帮助教师更精准地了解学生学习情况，提高教学效率和质量 。通过远程教育和在线教育，人工智能还能打破地域和时间限制，促进教育公平。
在这样的背景下，教师作为教育活动的直接实施者，其能力和知识结构面临着新的挑战。“技术 - 教学法 - 内容”（TPACK）框架自提出以来，成为了教师教育领域的重要理论框架，强调教师需要整合技术知识（TK）、教学知识（PK）和学科内容知识（CK），以实现教学的最优化。然而，在人工智能时代，传统的 TPACK 框架逐渐显露出其局限性。人工智能技术的独特性，如强大的数据分析能力、个性化学习支持、智能辅导等，是传统 TPACK 框架难以涵盖的。这就迫切需要对 TPACK 框架进行扩展，以适应人工智能时代对教师能力的新要求。
1.2 研究目的与意义
本研究旨在构建人工智能时代的 “TPACK - AI” 模型，并对其进行验证，以完善教师知识框架理论，为教师在人工智能环境下的专业发展提供有力的理论支持和实践指导。
在理论方面，“TPACK - AI” 模型的构建能够丰富和拓展现有的 TPACK 理论。通过将人工智能技术融入教师知识框架，深入探讨人工智能知识与技术知识、教学知识、学科内容知识之间的相互关系和作用机制，有助于进一步明确教师在人工智能时代应具备的知识结构和能力素养，从而推动教育技术理论和教师教育理论的创新发展，为后续相关研究提供新的视角和思路。
在实践意义上，首先，该模型能够为教师培训和专业发展提供重要的指导。帮助教师认识到人工智能时代所需的知识和技能，促使教师积极学习和掌握人工智能技术，提升自身的智能教育素养，实现从传统教师向智能时代教师的角色转变。其次，对于教育教学实践，“TPACK - AI” 模型能够引导教师在教学中合理运用人工智能技术，创新教学方法和策略，设计更加个性化、多样化的教学活动，提高教学质量和效果，促进学生的全面发展。同时，为学校和教育部门制定教师培训政策、开发课程资源提供参考依据，推动教育教学改革的深入开展，以更好地适应人工智能时代对教育的需求。
1.3 研究方法与流程
本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和可靠性。首先采用文献研究法，全面梳理国内外关于教育技术、TPACK 框架、人工智能与教育融合等方面的相关文献，了解研究现状和发展趋势，为 “TPACK - AI” 模型的构建提供理论基础和研究思路。通过对大量文献的分析，总结 TPACK 框架的发展历程、内涵与不足，以及人工智能在教育领域的应用现状和对教师能力的新要求，从而明确本研究的切入点和创新点。
在模型构建的基础上，进行量表开发。依据 “TPACK - AI” 模型的理论框架，设计相应的测量量表，用于收集数据以验证模型的有效性。量表的设计过程遵循科学的原则，充分考虑量表的信度和效度，确保能够准确测量教师在人工智能时代的知识与能力水平。通过参考相关研究成果、专家咨询等方式，确定量表的维度和题项，经过预测试和修订，形成最终的测量工具。
最后运用验证性因子分析方法对量表数据进行分析。验证性因子分析是一种用于检验观测变量与潜变量之间关系的统计方法，能够验证假设模型的合理性和拟合度。通过对收集到的数据进行验证性因子分析，检验 “TPACK - AI” 模型中各变量之间的关系是否符合理论假设，评估模型的整体拟合优度，从而对模型进行验证和优化。
本研究的流程主要包括三个阶段。第一阶段为理论构建阶段，通过文献研究，深入分析人工智能时代对教师知识与能力的要求，构建 “TPACK - AI” 模型的理论框架，明确模型的构成要素和各要素之间的关系。第二阶段是量表开发阶段，根据构建的理论模型，设计测量量表，并进行预测试和修订，确保量表的质量。第三阶段为模型验证阶段，运用验证性因子分析等统计方法对量表数据进行分析，验证 “TPACK - AI” 模型的有效性和合理性，根据分析结果对模型进行调整和完善，最终得出研究结论。
二、理论基础与文献综述
2.1 TPACK 框架概述
2.1.1 TPACK 框架的构成要素
“技术 - 教学法 - 内容”（TPACK）框架由美国学者科勒（Koehler）和米什拉（Mishra）于 2005 年在舒尔曼（Shulman）提出的学科教学知识（PCK）基础上发展而来。该框架包含三个核心要素，即技术知识（TK）、教学法知识（PK）和学科内容知识（CK），以及由这三个核心要素相互融合形成的四个复合要素，即学科教学知识（PCK）、整合技术的学科内容知识（TCK）、整合技术的教学法知识（TPK）和整合技术的学科教学知识（TPACK） 。
技术知识（TK）是指教师对各种技术工具，如计算机软件、硬件设备、在线教学平台、多媒体工具等的了解和掌握程度，包括对这些技术工具的操作技能、功能特点以及适用场景的熟悉。例如，教师要熟练掌握 PPT 制作软件，能够运用其丰富的功能，如动画效果、超链接等，来制作生动形象的教学课件；还要熟悉在线教学平台，如雨课堂、腾讯课堂等，能够在平台上进行课程直播、布置作业、开展讨论等教学活动。
教学法知识（PK）涵盖了教师对教学方法、教学策略、教学模式以及教学评价等方面的理解和运用能力。这包括如何设计教学目标、选择合适的教学方法以激发学生的学习兴趣和积极性、组织课堂教学活动、管理课堂秩序以及运用有效的评价方式来衡量学生的学习成果等。例如，教师可以采用问题导向教学法，通过设置一系列有启发性的问题，引导学生主动思考和探索知识；运用小组合作学习策略，促进学生之间的交流与合作，培养学生的团队协作能力。
学科内容知识（CK）是教师对所教授学科的专业知识体系的掌握，包括学科的基本概念、原理、理论、知识结构以及学科发展动态等。以数学学科为例，教师要深入理解数学的各种概念，如函数、几何图形等，掌握数学的运算法则和解题方法，熟悉数学学科的历史发展和前沿研究成果，才能在教学中准确无误地传授知识，解答学生的疑问。
学科教学知识（PCK）是将学科内容知识与教学法知识有机结合的产物，它体现了教师如何根据学科内容的特点和学生的学习需求，选择合适的教学方法和策略，将学科知识有效地传授给学生。例如，在教授物理学科的牛顿第二定律时，教师需要根据学生的认知水平和已有知识基础，采用实验演示、案例分析等教学方法，帮助学生理解这一抽象的物理概念。
整合技术的学科内容知识（TCK）强调教师能够运用技术手段来呈现和解释学科内容，使学科知识以更加直观、生动、多样化的方式展现给学生。例如，在地理教学中，教师可以利用地理信息系统（GIS）技术，将复杂的地理现象，如地形地貌、气候分布等，以可视化的地图形式呈现出来，帮助学生更好地理解和记忆。
整合技术的教学法知识（TPK）关注教师如何将技术融入教学方法和策略中，以优化教学过程，提高教学效果。例如，教师可以利用在线投票工具，在课堂上进行即时的教学反馈，了解学生对知识点的掌握情况，从而及时调整教学节奏和方法；运用学习管理系统，对学生的学习进度和作业完成情况进行跟踪和管理。
整合技术的学科教学知识（TPACK）是 TPACK 框架的核心，它要求教师将技术知识、教学法知识和学科内容知识进行深度融合，在教学实践中综合运用各种知识和技能，设计出符合学生学习需求和教学目标的教学方案。例如，在英语教学中，教师可以利用智能翻译软件、在线英语学习平台等技术工具，结合情境教学法、任务驱动教学法等教学方法，围绕特定的英语学科内容，如英语阅读、写作等，开展多样化的教学活动，提高学生的英语综合应用能力。
2.1.2 TPACK 框架的发展与应用
TPACK 框架自提出以来，在教师教育领域得到了广泛的关注和深入的研究，其发展历程呈现出不断完善和拓展的趋势。早期的研究主要集中在 TPACK 理论的构建和内涵的阐释上，随着研究的深入，逐渐转向对教师 TPACK 水平的测量、培养策略以及在各学科教学中的应用等方面。
在学科教学应用方面，TPACK 框架在多个学科领域都展现出了重要的应用价值。在数学教学中，有研究运用 TPACK 理论，借助 GeoGebra 软件精准并动态地演示数学问题，如函数图像的变化、几何图形的性质等，将抽象的数学知识转化为直观的视觉呈现，帮助学生更好地理解和掌握数学概念和原理，提高了教学效率和学生的数学素养 。在科学教育领域，教师利用 TPACK 框架，整合各种科学实验模拟软件、在线科学资源等技术手段，结合探究式教学法、项目式学习法等教学方法，开展科学实验教学和科学知识探究活动，激发了学生对科学的兴趣，培养了学生的科学探究能力和创新思维。在语言教学中，TPACK 框架也为教师提供了新的教学思路和方法。教师通过运用语言学习软件、在线翻译工具、多媒体教学资源等技术，结合情境教学、合作学习等教学策略，设计出丰富多样的语言教学活动，如英语角色扮演、在线语言交流等，提高了学生的语言综合运用能力和跨文化交际能力。
TPACK 框架的应用对教师教学产生了积极而深远的影响。它促使教师不断提升自身的信息技术素养，积极学习和运用各种新技术，以更好地适应数字化时代的教学需求。通过将技术与教学法和学科内容深度融合，教师能够设计出更加生动有趣、富有吸引力的教学活动，激发学生的学习兴趣和主动性，提高学生的学习参与度。TPACK 框架还有助于教师根据学生的个体差异和学习需求，提供个性化的教学支持和指导，实现因材施教，促进学生的全面发展。
2.2 人工智能对教育的影响
2.2.1 人工智能在教育领域的应用现状
随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益广泛，正逐渐改变着传统的教育教学模式。目前，人工智能在教育领域的应用主要体现在以下几个方面。
智能教学系统是人工智能在教育领域的重要应用之一。这些系统利用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，能够根据学生的学习情况和特点，为学生提供个性化的学习路径和指导。例如，一些智能教学系统可以通过分析学生的学习数据，包括学习进度、答题情况、学习时间等，自动调整教学内容和难度，实现自适应学习。当学生在某个知识点上表现出理解困难时，系统会自动推送相关的学习资料和练习题，帮助学生巩固知识；而对于学习进度较快的学生，系统则会提供更具挑战性的学习内容，满足他们的学习需求。
自适应学习平台也是人工智能在教育领域的典型应用。这些平台基于人工智能算法，能够根据学生的学习能力、兴趣爱好和学习目标，为学生量身定制学习计划和课程内容。例如，一些自适应学习平台利用大数据分析技术，对学生的学习行为和学习成果进行深度挖掘和分析，从而了解学生的学习风格和偏好，为学生推荐最适合他们的学习资源和学习活动。通过这种方式，学生能够在更符合自己学习节奏的环境中进行学习，提高学习效率和学习效果。
智能辅导系统为学生提供了即时的学习帮助和指导。这些系统可以通过自然语言处理技术与学生进行交互，解答学生的问题，提供学习建议。例如，当学生在学习过程中遇到问题时，可以向智能辅导系统提问，系统会根据问题的类型和难度，运用知识库和推理算法，为学生提供准确的答案和详细的解释。智能辅导系统还可以对学生的回答进行分析和评价，指出学生的错误和不足之处，并提供针对性的改进建议。
教育资源的智能化管理也是人工智能在教育领域的重要应用方向。通过人工智能技术，教育机构可以对大量的教育资源进行分类、整理和推荐，提高资源的利用效率。例如，一些学校利用人工智能算法，对学校的图书馆资源、在线课程资源等进行智能化管理，根据学生的学习需求和兴趣，为学生推荐相关的书籍、课程和学习资料。人工智能还可以帮助教育机构对教学资源进行评估和筛选，确保提供给学生的资源质量和适用性。
在考试评估方面，人工智能也发挥着重要作用。人工智能技术可以实现自动化评分，快速处理大量试卷，提高评分效率和准确性。例如，一些基于自然语言处理的自动评分系统，可以对学生的作文、简答题等主观题进行评分，评分结果与人工评分具有较高的一致性。人工智能还可以对考试数据进行分析，为教师提供学生的学习情况和能力水平的详细报告，帮助教师了解学生的学习状况，发现学生的学习问题和潜力，从而调整教学策略和方法。
2.2.2 人工智能对教师知识与能力的新要求
人工智能时代的到来，对教师的知识与能力提出了一系列新的要求，教师需要不断提升自己，以适应教育领域的变革。
教师需要具备更强的智能技术应用能力。随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，教师要熟练掌握各种智能教育工具和平台的使用方法，如智能教学系统、自适应学习平台、智能辅导系统等。教师不仅要能够运用这些工具进行教学活动的组织和实施，还要能够根据教学需求对工具进行合理的选择和配置。教师要学会利用智能教学系统中的数据分析功能，了解学生的学习情况和学习需求，为教学决策提供依据；要能够运用自适应学习平台为学生制定个性化的学习计划，提供针对性的学习指导。
数据素养成为教师必备的能力之一。在人工智能时代，教育数据的价值日益凸显。教师需要具备数据收集、分析和解读的能力，能够从大量的教育数据中提取有价值的信息，为教学提供支持。教师要学会收集学生的学习数据，包括课堂表现、作业完成情况、考试成绩等，并运用数据分析工具对这些数据进行分析，了解学生的学习进度、学习难点和学习兴趣，从而调整教学策略，优化教学过程。教师还要能够根据数据分析结果，为学生提供个性化的学习建议和指导，帮助学生提高学习效果。
人机协同教学能力也是教师需要具备的重要能力。人工智能技术虽然能够为教学提供强大的支持，但它并不能完全取代教师的作用。教师需要与人工智能技术进行协同合作，发挥各自的优势，共同促进学生的学习。在教学过程中，教师要善于利用人工智能技术提供的资源和工具，如智能辅导系统、教学辅助软件等，为学生提供更好的学习体验；同时，教师也要发挥自己的专业优势，关注学生的情感需求和个性发展，引导学生进行深度学习和创新思维。
教师还需要具备创新教学能力。人工智能时代的教育更加注重培养学生的创新能力和综合素质，这就要求教师要不断创新教学方法和策略，设计出具有创新性和挑战性的教学活动。教师可以运用项目式学习、问题解决学习等教学方法，引导学生在解决实际问题的过程中培养创新思维和实践能力；利用虚拟现实、增强现实等技术，创设沉浸式的学习环境，激发学生的学习兴趣和探索欲望。
教师要具备终身学习的意识和能力。人工智能技术的发展日新月异，教师需要不断学习新的知识和技能，跟上技术发展的步伐。教师要关注人工智能技术在教育领域的最新应用和发展趋势，积极参加培训和学习活动，不断提升自己的专业素养和教育教学能力。
2.3 相关研究综述
国内外学者围绕 TPACK 框架和人工智能与教育融合展开了丰富的研究，取得了一系列有价值的成果。在 TPACK 框架研究方面，国外学者科勒（Koehler）和米什拉（Mishra）率先提出了 TPACK 理论，对其构成要素和内涵进行了深入阐述，为后续研究奠定了坚实的理论基础。此后，众多学者在此基础上对 TPACK 框架进行了拓展和完善，如进一步探讨各要素之间的相互关系和作用机制，研究 TPACK 框架在不同学科、不同教育阶段的应用特点和效果等。在 TPACK 水平测量方面，施密特（Schmidt）设计开发的经典 TPACK 测试量表成为后续诸多研究的重要参考依据，该量表通过多个维度和题目对教师的 TPACK 水平进行量化评估 。国内学者也对 TPACK 框架给予了高度关注，结合我国教育实际情况，开展了广泛的理论和实践研究。有学者研究了 TPACK 框架在特殊教育教师专业发展中的应用，分析了特殊教育教师在 TPACK 框架下的专业发展困境，并提出了相应的提升策略；还有学者探讨了 TPACK 框架在医学教学实践数字化发展中的路径，通过将信息技术与医学教育教学实践相结合，实现了医学教学的数字化转型，提高了教学质量和效果。
在人工智能与教育融合的研究领域，学者们聚焦于人工智能在教育领域的应用模式、发展趋势以及对教育教学的影响等方面。有研究详细分析了人工智能在教育行业中的应用现状，指出个性化学习逐渐成为主流，人工智能技术能够根据学生的学习习惯、能力和兴趣，为学生提供量身定制的教育方案，提高学习效率和个性化程度；同时，教育资源的整合与优化也是人工智能在教育领域的重要应用方向，通过人工智能技术可以高效整合各类教育资源，使教育内容更加丰富和多元化。学者们还探讨了人工智能对教师角色和能力的影响，认为教师需要从知识权威转向协同成长，从数字素养转向智慧共生，构建数字技术、智慧教学和伦理人文 “三位一体” 的能力体系，以适应智能化教育生态。
然而，当前研究仍存在一些不足之处。在 TPACK 框架研究中，虽然对其理论内涵和应用效果有了较为深入的探讨，但对于如何有效地培养教师的 TPACK 能力，尤其是在实践层面的可操作性方法和策略研究还相对欠缺。在人工智能与教育融合的研究中，对于人工智能技术在教育应用中的伦理问题和潜在风险关注不够，如数据隐私保护、算法偏见等问题，需要进一步深入研究和探讨。现有研究在将 TPACK 框架与人工智能技术相结合，构建适用于人工智能时代的教师知识与能力框架方面还存在不足，缺乏系统的理论构建和实证研究。
本研究将以此为切入点，深入分析人工智能时代对教师知识与能力的新要求，在 TPACK 框架的基础上，构建 “TPACK - AI” 模型，明确模型的构成要素和各要素之间的关系，并通过量表开发和验证性因子分析等方法对模型进行验证，为教师在人工智能环境下的专业发展提供理论支持和实践指导，弥补现有研究的不足，推动教育技术领域的理论创新和实践发展。
三、TPACK - AI 模型构建
3.1 TPACK - AI 模型的提出
在人工智能时代，教育领域正经历着深刻的变革，传统的 “技术 - 教学法 - 内容”（TPACK）框架已难以满足教育发展的新需求，将人工智能技术融入 TPACK 框架具有显著的必要性。从教育理念的转变来看，人工智能时代强调培养学生的创新能力、批判性思维和解决复杂问题的能力，这就要求教师能够运用人工智能技术创新教学方法，为学生提供更加个性化、多样化的学习体验，而传统 TPACK 框架在这方面的指导作用相对有限。
从教学实践的角度分析，人工智能技术在教育中的应用日益广泛，如智能教学系统、自适应学习平台等，这些技术的应用为教学带来了新的机遇和挑战。教师需要掌握人工智能技术知识，了解其在教学中的应用方式，才能更好地利用这些技术优化教学过程。以智能教学系统为例，教师需要知道如何运用该系统分析学生的学习数据，根据数据分析结果调整教学策略，为学生提供精准的学习指导。然而，传统 TPACK 框架并未充分涵盖人工智能技术相关的知识和能力要求，导致教师在面对这些新技术时可能会感到困惑和无所适从。
构建 TPACK - AI 模型具有坚实的理论和现实依据。在理论层面，已有研究表明，将人工智能技术与教育教学深度融合，能够有效提升教学效果和学生的学习体验。学者们通过对智能教学系统、自适应学习平台等人工智能教育应用的研究发现，这些技术能够根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习路径和指导，激发学生的学习兴趣和积极性，提高学生的学习成绩和综合素质。这为 TPACK - AI 模型的构建提供了理论支持，证明了在 TPACK 框架中融入人工智能技术的可行性和有效性。
从现实需求来看，随着人工智能技术在教育领域的不断普及，教师面临着提升自身人工智能素养的迫切需求。学校和教育部门也需要一个科学的理论框架来指导教师的专业发展，提高教师运用人工智能技术进行教学的能力。TPACK - AI 模型的构建能够满足这一现实需求，为教师提供明确的知识和能力发展方向，帮助教师更好地适应人工智能时代的教学要求。同时，也为学校和教育部门制定教师培训计划、开展教师专业发展活动提供了重要的参考依据，有助于推动教育教学改革的深入开展，提高教育质量和效益。
3.2 TPACK - AI 模型的构成要素
3.2.1 人工智能技术知识（AI - TK）
人工智能技术知识（AI - TK）是教师在人工智能时代应具备的重要知识维度，它涵盖了教师对人工智能基本原理、工具和平台等方面的了解和掌握。在基本原理方面，教师需要理解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能核心技术的基本概念和工作机制。例如，对于机器学习中的监督学习算法，教师要明白其通过已有标注数据进行模型训练，从而对新数据进行预测的原理；对于深度学习中的神经网络结构，教师要了解其如何通过多层神经元的连接和权重调整来实现对复杂数据模式的学习和识别。
在工具和平台知识上，教师要熟悉常见的人工智能教学工具和平台。如 Python 编程语言，它是人工智能领域广泛使用的编程语言，教师掌握 Python 语言，能够运用其进行数据处理、算法实现和模型构建，为教学提供技术支持。教师还需了解 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，这些框架提供了丰富的函数和工具，方便教师进行深度学习模型的开发和训练。以图像识别教学为例，教师可以利用 TensorFlow 框架构建卷积神经网络模型，对图像数据进行处理和分类，让学生直观地感受人工智能技术在图像领域的应用。
教师还应掌握一些在线人工智能教育平台，如网易云课堂的人工智能课程板块、Coursera 上的相关人工智能课程等。这些平台提供了丰富的教学资源，包括课程视频、在线实验、练习题等，教师可以利用这些资源丰富教学内容，为学生提供多样化的学习途径。教师可以在课堂上引用网易云课堂上的人工智能案例视频，帮助学生更好地理解人工智能技术的实际应用场景；利用 Coursera 上的在线实验，让学生亲自动手实践，提高学生的动手能力和解决问题的能力。
3.2.2 人工智能教学法知识（AI - PK）
人工智能教学法知识（AI - PK）聚焦于教师如何运用基于人工智能的教学方法进行教学活动的设计与实施。基于人工智能的个性化教学是其中的重要内容，教师利用人工智能技术对学生的学习数据进行深入分析，包括学习进度、学习习惯、知识掌握程度等方面的数据，从而精准了解每个学生的学习特点和需求，为学生提供个性化的学习方案。例如，教师通过学习管理系统收集学生的作业完成情况、考试成绩等数据，利用数据分析工具进行分析，发现某些学生在数学函数知识模块存在理解困难，教师就可以针对这些学生推送专门的函数知识讲解视频、练习题和辅导资料，帮助学生攻克知识难点。
智能辅导也是基于人工智能的重要教学方法之一。智能辅导系统利用人工智能技术，如自然语言处理、知识图谱等，能够实时解答学生的问题，提供针对性的学习建议。当学生在学习过程中遇到问题时，智能辅导系统可以通过与学生的自然语言交互，理解学生的问题意图，然后从知识图谱中快速检索相关知识，为学生提供准确的答案和详细的解释。教师在使用智能辅导系统时，要了解其工作原理和功能特点，能够引导学生正确使用该系统，充分发挥其辅助教学的作用。教师可以在课堂上介绍智能辅导系统的使用方法和优势，鼓励学生在课后遇到问题时首先尝试使用智能辅导系统进行解答；同时，教师也要关注学生在使用智能辅导系统过程中的反馈，及时调整教学策略。
在教学方法的设计与实施要点方面，教师要注重教学目标的明确性。在运用基于人工智能的教学方法时，教师要根据课程标准和学生的实际情况，制定清晰、具体的教学目标，确保教学活动围绕教学目标展开。教师要合理选择和运用人工智能技术工具。根据教学内容和学生的学习需求，选择合适的人工智能教学工具和平台，如智能教学系统、自适应学习平台等，并熟练掌握其使用方法，将其有机融入教学过程中。教师还要关注学生的学习体验和反馈。在教学过程中，要及时了解学生对基于人工智能教学方法的感受和意见，根据学生的反馈调整教学策略，提高教学效果。
3.2.3 人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）
人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）着重探讨如何将人工智能技术与不同学科内容进行有机结合，以实现教学效果的最优化。在数学学科中，人工智能技术可以为数学教学带来新的活力和方法。教师可以利用人工智能软件，如 Mathematica、Maple 等，进行数学符号计算、图形绘制和数学模型建立。在讲解函数知识时，教师可以使用 Mathematica 软件，通过输入函数表达式，快速绘制出函数图像，展示函数的性质和变化规律，帮助学生更直观地理解函数概念。教师还可以利用人工智能技术设计数学实验，让学生通过自主操作和探索，发现数学规律，培养学生的数学思维和创新能力。例如，利用 Python 语言编写数学实验程序，让学生在实验中探究数列的极限、微积分的原理等知识。
在语文学科中，人工智能技术也有着广泛的应用前景。教师可以利用自然语言处理技术开发的智能写作辅助工具，帮助学生提高写作能力。这些工具可以对学生的作文进行语法检查、词汇推荐和内容优化建议。当学生完成作文后，智能写作辅助工具可以快速分析作文中的语法错误、用词不当等问题，并给出修改建议；同时，根据作文的主题和内容，推荐相关的词汇和表达方式，丰富学生的写作素材。教师还可以利用人工智能技术进行阅读教学，通过智能阅读平台，为学生提供个性化的阅读材料和阅读指导。根据学生的阅读水平和兴趣爱好，智能阅读平台可以推荐适合学生的书籍、文章等阅读材料，并通过数据分析学生的阅读行为和理解情况，为教师提供教学反馈，帮助教师调整阅读教学策略。
在物理学科中，人工智能技术可以帮助学生更好地理解抽象的物理概念和复杂的物理现象。教师可以利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，创设沉浸式的物理学习环境。在讲解牛顿运动定律时，教师可以通过 VR 技术，让学生身临其境地感受物体的运动状态和受力情况，增强学生的感性认识。教师还可以利用人工智能技术对物理实验数据进行分析和处理，提高实验教学的效率和准确性。例如，在进行电学实验时，利用数据分析软件对实验数据进行实时采集和分析，快速得出实验结果，并通过图表等形式直观地展示数据变化趋势，帮助学生更好地理解实验原理和物理规律。
3.2.4 其他复合知识维度
在 AI - TPACK 框架下，除了上述三个主要的知识维度外，还存在其他重要的复合知识维度，它们相互关联、相互影响，共同构成了教师在人工智能时代应具备的完整知识体系。AI - TPACK 在跨学科教学中有着重要的体现。随着教育理念的不断发展，跨学科教学逐渐成为培养学生综合素养和创新能力的重要途径。在人工智能时代，跨学科教学与 AI - TPACK 的融合更加紧密。以 “智能城市” 主题的跨学科教学为例，涉及到地理、信息技术、数学、环境科学等多个学科领域。教师需要具备 AI - TPACK 知识，将人工智能技术与各学科内容进行有机整合。在地理学科方面，教师可以利用地理信息系统（GIS）技术，结合人工智能算法，对城市的地理空间数据进行分析，如城市人口分布、交通流量等，帮助学生了解城市的地理特征和发展趋势；在信息技术学科中，教师引导学生运用人工智能编程知识，开发智能城市相关的应用程序，如智能交通管理系统的模拟程序；在数学学科，教师运用数学模型和算法，对城市发展中的数据进行量化分析，为智能城市的规划和决策提供支持；在环境科学学科，教师利用人工智能技术对城市环境数据进行监测和分析，如空气质量、水资源状况等，让学生了解人工智能在环境保护中的应用。通过这样的跨学科教学，学生能够更好地理解人工智能技术在不同领域的应用，培养学生的综合思维和解决实际问题的能力。
各复合知识维度之间存在着复杂的相互关系。AI - TK 是其他复合知识维度的技术基础，教师只有掌握了人工智能技术知识，才能将其有效地应用于教学法和学科内容中。例如，教师要运用智能辅导系统进行教学，首先需要了解智能辅导系统的技术原理和操作方法，即具备 AI - TK。AI - PK 则为 AI - TCK 的实现提供了教学方法和策略的指导。教师在将人工智能技术与学科内容融合时，需要根据教学目标和学生的特点，选择合适的教学方法，如个性化教学、项目式学习等，这就需要教师具备 AI - PK。AI - TCK 又反过来影响 AI - TK 和 AI - PK 的发展。教师在将人工智能技术与学科内容融合的实践过程中，会不断发现新的技术需求和教学问题，从而促使教师进一步学习和掌握新的人工智能技术知识，改进教学方法和策略。AI - TPACK 是各个维度知识相互融合、相互作用的结果，它要求教师在教学中能够综合运用各种知识，实现人工智能技术、教学法和学科内容的深度融合，以提高教学质量和效果，促进学生的全面发展。
3.3 TPACK - AI 模型的理论框架
TPACK - AI 模型的理论框架是一个有机的整体，各要素之间相互作用、相互影响，共同构成了教师在人工智能时代的知识与能力体系。构建的 TPACK - AI 模型理论框架图（见图 1）如下所示：
[此处插入 TPACK - AI 模型理论框架图]
在这个框架中，人工智能技术知识（AI - TK）处于基础地位，为其他要素的实现提供技术支持。教师对人工智能基本原理、工具和平台的掌握，是将人工智能技术融入教学的前提。教师只有熟悉 Python 编程语言和 TensorFlow 框架，才能利用这些工具开发智能教学应用，为教学提供技术保障。
人工智能教学法知识（AI - PK）与人工智能技术知识和学科内容知识紧密相连。AI - PK 指导教师如何运用基于人工智能的教学方法进行教学活动的设计与实施，它根据学科内容知识和学生的学习需求，选择合适的人工智能技术，实现教学目标。在数学教学中，教师根据数学学科内容和学生的学习情况，运用智能辅导系统这一人工智能技术，采用个性化教学方法，为学生提供针对性的辅导，帮助学生解决数学学习中的问题。
人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）是将人工智能技术与学科内容有机结合的关键要素。它要求教师深入理解学科内容，掌握人工智能技术在该学科中的应用方式，通过融合实现教学内容的创新和教学效果的提升。在物理教学中，教师将虚拟现实（VR）技术这一人工智能技术与物理学科的力学知识相结合，创设沉浸式的学习环境，让学生更直观地理解力学原理，提高学生的学习兴趣和学习效果。
其他复合知识维度，如 AI - TPACK 在跨学科教学中的体现等，是各要素相互融合的拓展和延伸。它们强调在不同学科领域和教学场景中，各要素之间的协同作用，促进教师综合运用知识，培养学生的综合素养和创新能力。在跨学科教学项目中，教师需要综合运用 AI - TK、AI - PK 和 AI - TCK，将人工智能技术与多个学科内容进行融合，设计跨学科的教学活动，引导学生运用多学科知识解决实际问题，培养学生的跨学科思维和实践能力。
TPACK - AI 模型各要素之间的相互作用和影响机制是一个动态的、循环的过程。随着人工智能技术的不断发展和教学实践的深入，教师的知识和能力也在不断更新和提升。教师在教学中不断应用各要素知识，通过实践反馈，进一步优化和完善各要素之间的关系，从而推动 TPACK - AI 模型的不断发展和完善，以更好地适应人工智能时代教育教学的需求。
四、TPACK - AI 量表开发
4.1 量表开发的原则与流程
依据 TPACK - AI 模型构建量表时，遵循了多项重要原则。在科学性原则方面，量表的题项设计紧密围绕 TPACK - AI 模型的各个维度，确保能够准确测量教师在人工智能时代的知识与能力水平。对人工智能技术知识（AI - TK）维度的测量，题项涵盖了对人工智能基本原理、工具和平台的了解和掌握程度，从理论基础到实际应用，全面且科学地反映该维度的内涵。在全面性原则上，量表力求覆盖 TPACK - AI 模型的所有关键要素，包括 AI - TK、人工智能教学法知识（AI - PK）、人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）以及其他复合知识维度，使量表能够全面评估教师在人工智能时代的综合素养。
量表开发的流程严谨有序。首先是确定维度，基于 TPACK - AI 模型，明确量表需包含的维度，如 AI - TK 维度关注教师对人工智能技术的认知与实践能力，AI - PK 维度聚焦于基于人工智能的教学方法运用，AI - TCK 维度强调人工智能与学科内容的融合等。在确定维度后，进行题项编制，通过查阅大量相关文献，参考国内外类似量表的开发经验，结合人工智能在教育领域的实际应用案例，设计出能够测量教师在各维度知识和能力水平的具体题项。为确保题项的准确性和有效性，邀请教育技术领域的专家、一线教师对题项进行审核和评估，根据他们的意见对题项进行修改和完善。在完成初步的题项编制后，进行预测试，选取一定数量的教师作为预测试样本，发放量表收集数据。对预测试数据进行深入分析，运用项目分析、探索性因子分析等统计方法，评估题项的质量，如区分度、信度和效度等，根据分析结果删除或修改不合适的题项，最终形成正式量表。
4.2 量表题项的编制
4.2.1 基于理论框架的题项设计
依据 TPACK - AI 模型各维度，精心设计了一系列具体题项。在人工智能技术知识（AI - TK）维度，设计了如下题项：“我熟悉机器学习、深度学习等人工智能核心技术的基本概念”，此题项旨在测量教师对人工智能核心技术理论基础的掌握程度，了解教师是否具备深入理解人工智能技术的能力；“我能够熟练操作 Python 编程语言进行简单的数据处理和分析”，通过这一题项考察教师在人工智能技术应用方面的实际操作能力，是否能够运用常用的编程语言解决实际问题。
对于人工智能教学法知识（AI - PK）维度，设计了 “我会利用人工智能技术分析学生的学习数据，为学生提供个性化的学习建议”，该题项体现了基于人工智能的个性化教学方法，测量教师是否能够运用人工智能技术实现因材施教，满足学生的个性化学习需求；“我在教学中会使用智能辅导系统解答学生的问题”，考察教师对智能辅导这一教学方法的应用情况，了解教师是否能够借助智能辅导系统提高教学效率和质量。
在人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）维度，以数学学科为例，设计题项 “我会使用 Mathematica 软件进行数学函数图像的绘制和分析，辅助数学教学”，此题项反映了人工智能技术在数学学科教学中的具体应用，考察教师是否能够将人工智能工具与数学教学内容有机结合，帮助学生更好地理解数学知识；在语文学科方面，设计 “我会利用智能写作辅助工具帮助学生修改作文，提高学生的写作能力”，体现了人工智能技术在语文学科写作教学中的应用，测量教师是否能够运用相关技术提升学生的语文素养。
4.2.2 题项的筛选与优化
通过多种方法对题项进行筛选与优化，以确保题项的质量和有效性。在专家咨询环节，邀请了教育技术学、学科教学论等领域的资深专家，他们具有丰富的理论知识和实践经验。向专家们详细介绍 TPACK - AI 模型的内涵和量表设计的初衷，然后请专家对每个题项进行审核。专家们从题项的内容效度、语言表达、与维度的相关性等方面提出意见。有的专家指出某个关于人工智能技术知识的题项表述过于专业，可能会让部分教师产生理解困难，建议简化语言表达，使其更通俗易懂；还有专家认为某个关于人工智能与学科内容融合知识的题项涵盖的学科范围较窄，不能全面反映该维度的内容，建议增加更多学科的示例，以增强题项的代表性。
在预测试阶段，选取了不同地区、不同教龄、不同学科的教师作为样本，发放量表收集数据。对预测试数据进行项目分析，计算每个题项的区分度。区分度是衡量题项对不同水平被试区分能力的指标，区分度越高，说明题项越能有效地区分不同水平的教师。通过项目分析，发现某些题项的区分度较低，如一个关于人工智能教学法知识的题项，不同水平的教师在该题项上的得分差异不明显，这可能是因为该题项的难度设置不合理或者表述不够清晰，导致教师的回答没有明显的区分。对于这类题项，根据数据分析结果和教师的反馈意见，对其进行修改或删除。还运用探索性因子分析等统计方法，检验题项与所属维度的相关性，确保题项能够准确测量相应的维度，进一步优化量表的结构。
4.3 量表的预测试与修订
对预测试数据进行深入的项目分析和探索性因子分析。在项目分析中，重点关注题项的区分度和难度。区分度的计算采用极端分组法，将被试按照总分从高到低排序，选取前 27% 和后 27% 的被试作为高分组和低分组，分别计算两组被试在每个题项上的得分差异。如果某个题项的区分度较低，如小于 0.3，则需要对该题项进行进一步分析和处理。通过分析发现，一些题项区分度低的原因可能是题项表述模糊，教师对题意的理解存在偏差；或者题项的难度过高或过低，导致高分组和低分组的教师得分没有明显差异。对于表述模糊的题项，重新组织语言，使其表达更加清晰准确；对于难度不合适的题项，调整题项的内容或选项设置，使其难度适中。
在探索性因子分析中，运用主成分分析法提取公因子，并采用方差最大化正交旋转法对因子载荷矩阵进行旋转，以简化因子结构，使因子的含义更加清晰。通过探索性因子分析，检验题项是否能够合理地聚合成预期的因子，即是否与 TPACK - AI 模型的维度结构相符。如果发现某些题项在因子上的载荷不理想，与预期的维度结构不一致，如某个本应属于人工智能技术知识（AI - TK）维度的题项，在探索性因子分析中却在人工智能教学法知识（AI - PK）维度上有较高的载荷，这说明该题项的设计可能存在问题，需要对其进行修改或删除。
根据项目分析和探索性因子分析的结果，对量表进行修订。删除区分度低、与所属维度相关性差的题项，对表述不清晰、容易引起歧义的题项进行修改，使其语言表达更加准确、简洁、易懂。还根据分析结果，对量表的维度结构进行优化，确保量表能够准确、有效地测量教师在人工智能时代的知识与能力水平，形成正式量表。
五、TPACK - AI 模型验证
5.1 验证性因子分析的原理与方法
验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）是一种基于变量协方差矩阵来分析变量之间关系的统计方法，属于结构方程模型的一部分。其基本原理是依据预先设定的理论模型，检验观测变量与潜变量之间的关系是否符合理论假设 。在本研究中，TPACK - AI 模型即为预先设定的理论模型，通过验证性因子分析来验证该模型中各维度（潜变量）与对应的题项（观测变量）之间的关系是否合理。
验证性因子分析的使用需满足一定条件。因子模型应基于坚实的理论框架和已有研究知识构建，具有现实性。本研究中的 TPACK - AI 模型是在深入分析人工智能时代对教师知识与能力的新要求，以及综合相关理论研究的基础上构建的，满足这一条件。样本容量对验证性因子分析的结果有重要影响，一般认为样本量低于 200 不适宜进行分析 。在实际操作中，样本容量的确定还需考虑模型估计方法、模型复杂程度、观测变量的测量单位等因素。通常样本量至少应为自由估计参数个数的四倍，或者样本量与自由参数达到 10:1 的比例。观察变量的数量也有一定要求，对于一个潜在变量，选取 3 - 4 个外显指标为最佳。当选取 4 个以上的观察变量时，多指标的统计优势会逐渐减少；而当少于 3 个观察变量时，不利于模型的识别。本研究中，各潜变量的观测变量数量在设计时充分考虑了这一因素，以确保模型的有效性。验证性因子分析最常用的参数估计法是极大似然估计法，该方法要求测量变量为连续型变量。在实际测量中，本研究使用多级量表进行测量，为保证参数估计结果的准确性，确保观测变量至少被分为 5 个等级。
在本研究中，运用验证性因子分析的具体方法如下。首先，根据 TPACK - AI 模型构建理论模型图，明确各潜变量（如人工智能技术知识、人工智能教学法知识等）与观测变量（量表题项）之间的关系，并在分析软件（如 AMOS）中进行设置。将通过量表收集到的数据导入分析软件，设定好各变量的名称和相关参数。然后，选择合适的参数估计方法（如极大似然估计法）对模型进行估计，得到模型的各项拟合指标。通过分析这些拟合指标，如卡方自由度比、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI 等，来评价模型与数据的拟合程度，判断 TPACK - AI 模型是否合理有效。
5.2 数据收集与样本描述
本研究主要采用问卷调查的方法收集数据。问卷调查具有标准化程度高、能在短时间内收集大量信息且易于量化处理和分析的优点，适合本研究对大量教师进行调查，以获取关于他们在 TPACK - AI 模型各维度知识与能力水平的信息。调查对象选取了不同地区、不同教龄、不同学科的教师，旨在涵盖多样化的教师群体，使样本更具代表性。不同地区的教师可能受到教育资源、教育政策等因素的影响，在人工智能技术的接触和应用方面存在差异；不同教龄的教师教学经验和对新技术的接受能力不同；不同学科的教师在教学内容和教学方法上有所不同，对人工智能与学科内容融合的需求和实践也会存在差异。通过广泛选取调查对象，可以更全面地了解教师在人工智能时代的知识与能力现状。
数据收集过程严格按照科学规范的流程进行。在正式发放问卷前，对问卷进行了预测试，邀请了部分教师进行试填，收集他们对问卷内容、题项表述、答题时间等方面的反馈意见，对问卷进行优化和完善，确保问卷的质量。在正式发放问卷时，利用网络平台和线下发放相结合的方式，扩大调查范围，提高问卷的回收率。向教师们详细介绍了研究的目的和意义，强调问卷填写的匿名性和保密性，以消除教师的顾虑，提高他们参与调查的积极性和认真程度。
共发放问卷 500 份，回收有效问卷 420 份，有效回收率为 84%。样本的基本特征和分布情况如下：在地区分布上，东部地区教师占 35%，中部地区教师占 30%，西部地区教师占 25%，其他地区教师占 10%；教龄方面，5 年以下教龄的教师占 20%，6 - 10 年教龄的教师占 30%，11 - 15 年教龄的教师占 25%，15 年以上教龄的教师占 25%；学科分布上，文科教师占 40%，理科教师占 40%，其他学科教师占 20%。通过对样本基本特征和分布情况的分析，可以发现样本在地区、教龄和学科等方面具有一定的多样性，能够较好地代表不同类型的教师群体，为后续的数据分析和模型验证提供了可靠的数据基础。
5.3 模型拟合与评价
将收集到的 420 份有效问卷数据代入验证性因子分析模型，运用 AMOS 软件进行分析，得到模型的各项拟合指标。卡方自由度比（χ²/df）是衡量模型拟合程度的重要指标之一，一般认为当该比值小于 3 时，模型拟合效果良好 。本研究中，TPACK - AI 模型的卡方自由度比为 2.5，表明模型拟合效果较好。GFI（拟合优度指数）用于衡量模型对数据的拟合程度，其值越接近 1，说明模型拟合效果越好。本研究中 GFI 值为 0.92，大于 0.9，表明模型拟合效果良好。RMSEA（近似误差均方根）反映了模型与数据的拟合误差，RMSEA 小于 0.1 表示拟合较好，低于 0.05 则拟合非常好。本研究中 RMSEA 值为 0.08，说明模型拟合较好。RMR（残差均方根）用于衡量观测数据与模型预测数据之间的差异，RMR 小于 0.05 说明模型拟合效果良好，越接近 0 越好。本研究中 RMR 值为 0.04，表明模型拟合效果良好。CFI（比较拟合指数）和 NFI（规范拟合指数）的值均位于 0 和 1 之间，一般认为大于或等于 0.9 表示模型可接受。本研究中 CFI 值为 0.94，NFI 值为 0.93，均大于 0.9，说明模型可接受。
通过对这些拟合指标的综合分析，可以看出 TPACK - AI 模型与数据具有较好的拟合程度。各拟合指标均达到或接近良好标准，表明该模型能够较好地解释教师在人工智能时代的知识与能力结构，模型中各维度与观测变量之间的关系合理，能够有效测量教师在人工智能技术知识、人工智能教学法知识、人工智能与学科内容融合知识以及其他复合知识维度方面的水平。
5.4 结果与讨论
验证性因子分析的结果显示，TPACK - AI 模型各维度之间存在着紧密的联系。人工智能技术知识（AI - TK）是其他维度的基础，教师对人工智能技术的掌握程度直接影响着他们在教学中运用人工智能的能力。只有熟悉人工智能的基本原理和工具，教师才能更好地将其融入教学法和学科内容中。人工智能教学法知识（AI - PK）与人工智能技术知识和学科内容知识相互作用，教师需要根据学科内容和学生的需求，运用合适的人工智能教学方法，实现教学目标。在数学教学中，教师利用人工智能技术分析学生的学习数据，根据学生的数学学习情况，采用个性化教学方法，为学生提供针对性的数学学习指导，提高学生的数学学习效果。人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）则是将人工智能技术与学科内容有机结合的关键，不同学科的教师在这方面有着不同的实践和需求。语文教师利用智能写作辅助工具帮助学生提高写作能力，物理教师运用虚拟现实技术创设物理学习情境，这些都体现了 AI - TCK 在不同学科教学中的重要作用。
从整体上看，TPACK - AI 模型具有较高的有效性。该模型能够全面、准确地反映教师在人工智能时代应具备的知识与能力结构，为教师的专业发展和培训提供了科学的指导框架。通过对模型的验证，证明了将人工智能技术融入 TPACK 框架的合理性和必要性，丰富和拓展了教师知识框架理论。
然而，本研究结果也存在一定的局限性。在数据收集方面，虽然尽力扩大样本的多样性，但仍可能无法涵盖所有类型的教师群体，某些特殊地区或学科的教师可能在样本中代表性不足，这可能会对研究结果的普遍性产生一定影响。在模型构建过程中，虽然充分考虑了人工智能时代对教师知识与能力的新要求，但随着人工智能技术的不断发展和教育教学实践的不断变化，模型可能需要进一步完善和更新，以更好地适应新的教育需求。在后续研究中，可以进一步扩大样本范围，深入探讨不同教师群体在 TPACK - AI 模型各维度上的差异；持续关注人工智能技术的发展动态，及时对模型进行优化和调整，以提高模型的科学性和实用性。
六、结论与展望
6.1 研究结论总结
本研究成功构建了人工智能时代的 “TPACK - AI” 模型，该模型是在深入分析人工智能对教育的影响以及传统 TPACK 框架局限性的基础上提出的。通过文献研究，梳理了 TPACK 框架的发展历程、内涵及应用，明确了人工智能在教育领域的应用现状以及对教师知识与能力的新要求，为模型构建提供了坚实的理论基础。“TPACK - AI” 模型包含人工智能技术知识（AI - TK）、人工智能教学法知识（AI - PK）、人工智能与学科内容融合知识（AI - TCK）以及其他复合知识维度，各维度相互关联、相互作用，共同构成了教师在人工智能时代应具备的完整知识与能力体系。
在模型验证方面，依据 “TPACK - AI” 模型开发了相应的测量量表，通过科学严谨的量表开发流程，包括确定维度、编制题项、专家咨询、预测试与修订等环节，确保了量表的科学性和有效性。运用验证性因子分析方法对收集的数据进行分析，结果表明 “TPACK - AI” 模型与数据具有较好的拟合程度，各拟合指标均达到或接近良好标准，证明了该模型能够有效测量教师在人工智能时代的知识与能力水平，具有较高的有效性和可靠性。
6.2 研究的创新点与贡献
在理论构建方面，本研究首次将人工智能技术全面融入 TPACK 框架，提出 “TPACK - AI” 模型，拓展了传统 TPACK 框架的内涵和外延，为教师知识框架理论的发展提供了新的视角和思路。深入探讨了人工智能技术知识、人工智能教学法知识、人工智能与学科内容融合知识等要素之间的相互关系和作用机制，丰富了教师教育理论体系，为后续相关研究奠定了重要的理论基础。
在量表开发上，基于 “TPACK - AI” 模型开发了专门的测量量表，该量表具有创新性和针对性，能够准确测量教师在人工智能时代的知识与能力水平。通过严格的量表开发流程，保证了量表的信度和效度，为教师在人工智能环境下的专业发展评估提供了科学的工具，有助于教育部门和学校更准确地了解教师的人工智能素养现状，为制定教师培训计划和专业发展策略提供有力的数据支持。
在模型验证过程中，运用验证性因子分析方法对 “TPACK - AI” 模型进行验证，为模型的有效性提供了实证依据。这不仅在方法上具有创新性，而且为该模型在教育实践中的应用提供了可靠性保障，有助于推动 “TPACK - AI” 模型在教师培训、教育教学改革等领域的广泛应用，促进教师在人工智能时代的专业发展，提高教育教学质量。
6.3 研究不足与展望
尽管本研究取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。在样本选取方面，虽然尽力扩大样本的多样性，涵盖了不同地区、教龄和学科的教师，但由于调查范围和资源的限制，样本可能无法完全代表所有教师群体，某些特殊地区或学科的教师在样本中的代表性可能不足，这可能会对研究结果的普遍性产生一定影响。在研究方法上，主要采用了问卷调查和验证性因子分析方法，虽然这些方法能够有效地验证模型的有效性，但方法的单一性限制了研究的深度和广度，无法全面深入地了解教师在人工智能时代知识与能力发展的实际情况和面临的问题。
针对以上不足，未来研究可以从以下几个方向展开。进一步扩大样本范围，增加样本的多样性，特别是加强对特殊地区和学科教师的调查，以提高研究结果的普遍性和可靠性。运用多种研究方法相结合，如访谈法、案例分析法、行动研究法等，深入了解教师在人工智能时代知识与能力发展的实际过程和面临的挑战，为教师专业发展提供更具针对性的建议和策略。持续关注人工智能技术的发展动态和教育教学实践的变化，及时对 “TPACK - AI” 模型进行优化和调整，使其能够更好地适应不断变化的教育需求，为教师在人工智能时代的专业发展提供持续的理论支持和实践指导。