当前位置:人文与社会科学学刊 > 2026年10月-2卷10期 > 文章详情
Open Access Crossmark - Check for updates
PDF

基于洋葱模型探究教师 AIGC视觉化教学素养提升路径

Exploring the Pathways to Enhance Teachers' AIGC Visualized Teaching Literacy Based on the Onion Model

作者:王翊嘉
单位:新疆师范大学
卷期:2026年10月-2卷10期
页码:137-140
发布时间:2026-09-24
总浏览量:125

摘要

在人工智能与教育深度融合的背景下,AIGC视觉化技术正深刻重塑课堂视觉教学的内容生产与呈现方式,但当前教师在该领域的能力参差不齐,且缺乏系统化的专项素养分层培养体系。本研究以洋葱模型为理论框架,阐释教师AIGC视觉化教学素养的基本内涵,揭示其与洋葱模型在“由外向内、层层递进”逻辑上的高度契合性,进而构建涵盖“技能—理念—内驱”三层次的教师AIGC视觉化教学素养洋葱模型,明确各层级要素的核心特征与培养难度。在此基础上,从制度保障、研训机制和文化生态三个维度提出系统化提升路径,包括完善激励与资源支持制度、建设校本教研与证据驱动研训机制、营造鼓励创新与内驱激发的文化生态网络,旨在推动教师从“技术会用”向“育人善用”跃迁,为新时代教师智能教育素养的专项发展提供理论依据与实践参考。

关键词

洋葱模型;AIGC视觉化教学素养;教师数字素养;提升路径

Abstract

Abstract:Against the backdrop of deep integration between artificial intelligence and education, AIGC visualization technology is profoundly reshaping the content production and presentation methods of visual teaching in classrooms. However, current teachers' capabilities in this field remain uneven, lacking a systematic, tiered professional competency training framework. This study adopts the onion model as a theoretical framework to elucidate the fundamental connotations of teachers' AIGC visualization teaching competencies, revealing their high alignment with the "from outer to inner, progressive layering" logic of the onion model. Subsequently, it constructs an onion model of teachers' AIGC visualization teaching competencies encompassing three tiers—"skills, concepts, and intrinsic motivation"—and clarifies the core characteristics and cultivation challenges of each tier. Building upon this foundation, systematic improvement pathways are proposed from three dimensions: institutional safeguards, research-training mechanisms, and cultural ecosystems. These include refining incentive and resource support systems, establishing school-based teaching research and evidence-driven training mechanisms, and fostering a cultural ecosystem network that encourages innovation and intrinsic motivation. The aim is to propel teachers from merely "technological proficiency" to "pedagogical adeptness," providing theoretical foundations and practical references for the specialized development of teachers' intelligent education competencies in the new era.

Keywords

Keywords:Onion Model; AIGC Visualized Teaching Literacy; Teacher Digital Literacy; Improvement Path

引用本文

王翊嘉. 基于洋葱模型探究教师 AIGC视觉化教学素养提升路径[J]. 人文与社会科学学刊. 2026, 2 (10): 137-140. DOI: 10.70693/202609201493.

APA引用

王翊嘉. (2026). 基于洋葱模型探究教师 AIGC视觉化教学素养提升路径. 人文与社会科学学刊, 2 (10), 137-140. https://doi.org/10.70693/202609201493

参考文献

参考文献:
[1]教育部,国家发展改革委,工业和信息化部等. 教育部等五部门关于印发《“人工智能+教育”行动计划》的通知[EB/OL].(2026-04-08).http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202604/t20260410_1433240.html.
[2]王兆璟,土田园.欧盟教师数字胜任力培养路径及启示——基于欧盟教师数字胜任力框架的分析[J].教师教育研究,2023,35(6):114-121.DOI:10.13445/j.cnki.t.e.r.2023.06.002.
[3]宋雪雁,李溪萌,邓君.数字时代档案文献编纂人员胜任力模型研究[J].图书情报工作,2020,64(3):32-41.DOI:10.13266/j.issn.0252-3116.2020.03.004.
[4]李建国.高校思政课教师人工智能素养的三维建构:认知、应用与价值[J].思想理论教育导刊,2026,(6):119-125.DOI:10.16580/j.sxlljydk.2026.06.011.
[5]刘邦奇,龙海.未来教师人工智能教学胜任力框架与进阶策略[J].开放教育研究,2026,32(2):44-54.DOI:10.13966/j.cnki.kfjyyj.2026.02.005.
[6]欧志刚,刘玉屏,覃可,等.人工智能多模态教学资源的生成与评价——基于AIGC在国际中文教育的应用[J].现代教育技术,2024,34(9):37-47.
[7]刘誉,戴子涵,尚俊杰.教师使用生成式人工智能的现象学阐释[J].苏州大学学报(教育科学版),2025,13(1):35-45.DOI:10.19563/j.cnki.sdjk.2025.01.004.
[8]韩锡斌,郭文欣,李梦.职业院校教师人工智能素养现状及提升策略[J].现代远距离教育,2025,(5):3-11.DOI:10.13927/j.cnki.yuan.20251103.001.
[9]戴丽敏,孔苏.“生命·实践”教育学视域下人机协同教学的三重难题与纾解路径[J].中国电化教育,2025,(5):109-116.
[10]李世瑾,顾小清.中小学教师对人工智能教育接受度的影响因素研究[J].现代远距离教育,2021,(4):66-75.DOI:10.13927/j.cnki.yuan.20210708.001.
[11]金志杰,陈星.数字化背景下中小学教师数字素养现状与提升路径[J].教师教育研究,2024,36(5):74-82.DOI:10.13445/j.cnki.t.e.r.2024.05.012.
[12]蔡慧英,韩冰,顾佳宁,等.人机协同教研中教师协作知识建构的优化策略研究[J].现代远距离教育,2025,(2):56-67.DOI:10.13927/j.cnki.yuan.20250416.001.
[13]古翠凤,陈兰.教育生态学视域下中小学教师数字素养提升研究[J].教育理论与实践,2024,44(14):41-46.
CC BY 本文依据 知识共享署名 4.0 国际许可协议 授权发布。允许他人在署名原作者及来源的前提下复制、传播和使用本文。

编辑部微信

回到顶部