1. 引言
以人工智能为核心的大数据、云计算、虚拟现实、深度学习等新兴技术，正通过人与技术关系的本质改变，创建出新的技术规范，整合与构建着社会、生活等系统，并延伸至生活规范、工作范式、文化生态等非技术领域。人工智能技术已经成为全球各国、教育部门以及互联网企业等竞相关注的核心议题(柳晨晨，宛平，王佑镁，杨刚，2020)。与此同时，诸如智能化的学习环境、智能导学系统等技术创新与应用，正持续为教育领域注入变革活力，并重塑着教育生态系统。在对新兴技术应用的渴望与依赖之际，师范教育系统不可避免地卷入其中，通过AI获取的“灰知识”、人机合作的“黑知识”、人工智能应用的智能素养等知识和能力的时代诉求，呼吁着师范生知识能力结构的重塑。唯有以技术充分融合、整合新的教学内容知识体系，实现师范生能力培养的技术迭代，才能造就富有人工智能时代特征的高质量师范教育体系，从而助推高质量师范教育体系的全面建设。
2. 何为：人工智能时代师范生能力培养的技术融合
在2020年度，世界经济论坛(WEF)推出了教育4.0计划——《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》，该报告突出强调了，“技术技能”作为塑造高质量与优质学习体验与内容的八大关键技术要素之一(长江教育研究院，2020)，细致而详尽地勾勒出了人工智能技术与教育领域深度融合后所孕育的未来教育新路径。与此同时，随着《教育部办公厅关于人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》《教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0意见》等一系列政策文件的相继颁布，这不仅标志着以融合为内核的智能技术与教育教学的创新发展已经成为人工智能时代教育变革的必然趋势，而且旨在通过以人工智能技术为核心，实现虚拟现实、大数据、智能环境创生等技术与师范教育的充分融合，“再造”师范教育能力培养活动，强化对师范生知识与教学能力的培养，推动师范生的培养向专业化、精准化、科学化、信息化、智能化的方向迈进(梁瑞，苏君阳，杨聚鹏，2023)。在此过程中，TPACK理论为师范生融合技术进行有效能力培养提供了参考框架。
2.1. 发展机遇：人工智能时代师范生能力培养的价值意蕴
2.1.1. 以教与学范式更迭，推动师范生能力培养理论与实践的二元融合
教与学是教育的基本问题，是人才培养中最为关键的两大要素(韩筠，2019)。因此，如何有效进行教学活动以及如何促进学生的学习，始终是师范教育的根本出发点与最终归宿。“人工智能+”催生出了新的教育生产力，在培养观念、知识传授方式、教学组织形式等多层面均作出了颠覆式改变。对于学生群体而言，以“全面发展的人”为核心的核心素养、凝聚深度学习精髓的6C全球化能力等新型核心素养，均指向人工智能时代创新型人才培养的核心目标。而对于教师群体而言，识别并适应学生学习方式差异、高效利用技术手段、优化学生行为、深化教学法知识和学科知识的融合是教师专业发展的突出需求(安德烈亚斯·施莱歇，2016)。基于教育学双主体的双向互构需求，以“智能化”为核心的多维度、多层次需求为旨归，共同指向人工智能时代师范生能力培养的新要求。
因此，人工智能时代的教与学范式更迭形成了推动师范生能力培养的内生动力。师范生能力培养内在包含着理论与实践二元融合的属性特质，但传统的师范生能力培养受制于时空、职前职后有效衔接等因素，致使师范生现代理论与“临床”实践错位匹配、实践技能与专业性程度严重不足。而人工智能通过与具体教育教学活动的充分融合，以虚拟仿真、情景再现等技术对理论知识进行生动的情景化演示和解释，加深理论知识学习的同时，以模拟仿真训练等形式，满足了“临床”实践的即时性与螺旋上升式的持续性需求。在二者的匹配互动中，以个性化的精准诊断，实现师范生能力培养质量与效率的全面提升。总言之，师范生的能力培养经历了从理论到实践的二元分割向二元融合的方向性转变，这一转变实质性地促进了师范生扎实学识的有效提升。
2.1.2. 以教师知识结构整合，助力未来教育家培养向现代精准式转型
人工智能时代，利用智能技术实施教学活动逐渐成为现代教师所必须具备的一种教学技能，基于舒尔曼的学科教学知识理论(PCK)，融合了人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK)被引入教育研究领域，并逐渐成为理解技术有效整合时教师所需知识体系的理论框架。在这一理论框架与以人工智能为核心的智能技术不断融合的新契机下，教师角色面临全方位的全新定位，涵盖了境脉分析、教学设计、反思性实践以及多方位合作者等多个维度与过程。与此同时，2024年8月最新颁布的《中共中央国务院关于弘扬教育家精神加强新时代高素质专业化教师队伍意见》中，再次重申了以坚定的理想信念、高尚的道德情操、卓越的育人智慧、勤勉的躬耕态度、深厚的仁爱之心、崇高的弘道追求作为教师群体的共同价值追求，并强调以教育家精神铸魂强师。从情感、道德、情操等技术无法关涉的层面，引导广大教师将教育家精神转化为思想自觉和行动自觉，从教育家精神的价值意蕴层面对师范生培养提出了新的要求与挑战。
师范生作为教师队伍的后备力量，在AI-TPACK理论框架的持续演变与探索实践过程中，以较高的智能素养，熟练掌握人工智能技术，实现智能化技术与学科知识、教学法知识的深度融合，以此促进自身的专业发展，肩负起时代赋予的使命担当。另一方面，凭借“人工智能”之“技术智慧”，重新审视并定位师范生的专业发展，将师范生从繁琐的琐事、重复性活动中解放出来，以师范生知识结构框架的动态发展与不断完善，聚焦“教育家精神”的培养，以对师范生兴趣、心理、态度等情感世界的不断关注与投入，助力师范生成为情感健全、心态健康、观念崇高的未来优秀教师。在这一过程中，实现从“技”到“智”、从“智”到“情”的“多元融合”与“境身合一”，助推未来教育家的现代化、精准化转型的有效落实。
2.2. AI-TPACK：整合人工智能技术的学科教学知识
以“技术”作为核心要素，梳理与探索学科教学知识的逻辑脉络。可追溯至1958年，舒尔曼(Shulman)首次提出的学科教学知识(Pedagogical Content Knowledge, PCK)的概念。随着技术在教育领域的应用日益显著，2006年，美国密西根州立大学的米什拉和科勒(Mishra & Koehler)在PCK的基础上，将技术知识纳入其理论框架，旨在阐释教师如何将技术融入教学以实现有效技术教学所必备的知识体系。该框架具体包含七种元素：(1) 基本构成：技术知识(Technological Knowledge, TK)、教学知识(Pedagogical Knowledge, PK)和学科知识(Content Knowledge, CK)；(2) 基于三种基本元素的两两结合，形成的整合技术的教学知识(Technological Pedagogical Knowledge, TPK)、整合技术的学科知识(Technological Content Knowledge, TCK)以及学科教学知识(Pedagogical Content Knowledge, PCK)三种复合型知识；(3) 进一步地，将上述三个复合型知识有机融合，最终构建而成的整合技术的学科教学知识(Technological Pedagogical Content Knowledge, TPACK)。其意味着教师将技术融入各种不同内容领域的教学中所需的知识，是在教授不同内容时使用不同技术和教学方法的知识。值得注意的是，技术知识作为TPACK框架中最为活跃的因素，始终处于不断变化的动态过程之中(Koehler & Mishra, 2009)。随着以人工智能为核心的新兴技术的迭代升级并逐渐延伸至教育领域，人工智能技术知识与教师专业知识体系产生了“碰撞”与“融合”(闫志明，付加留，朱友良，段元美，2020)，其他相关的知识要素也随之发生变化，在有效整合中逐渐形成整合人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK)的新理论架构，为提升指导智能技术与学科内容、教学方法之间的融合效度提供了理论支撑，为师范生的能力培养提供了实践性的指导框架(见图1)。
Figure 1. AI-TPACK theoretical framework
图1. AI-TPACK理论框架
2.2.1. 基本元素
人工智能技术知识(AI-TK)即教师所具备的可用并能够使用的人工智能技术方面的知识，主要包括有关人工智能技术本身的知识以及运用智能技术解决问题的知识，其贯通教师教与学的整全过程，例如，嵌入面部识别技术的智能化教学系统、各教学阶段知识图谱的构建、逻辑导师等智能教学系统的运用等均指向AI-TK的不断丰富与发展。而在人工智能技术知识元素的影响下，学科知识(CK)的内涵和外延也发生了变化，在各学科边界进一步扩大，实现深度交叉融合态势的同时，增设了教师的跨学科知识维度。与此同时，为教学法知识(PK)增设了综合运用新型的教学模式、教学方法，把原有单纯知识呈现转向智能素养、高阶思维能力等能力培养的教学活动的新要求。
2.2.2. 环境要素
AI-TPACK的理论框架中，包含的环境要素即境脉(Context)，是整个知识框架中动态性最强、最难以具体化的因素，它代表着真实教学情境所处的具体教育环境与背景。境脉不仅深刻影响着教师的教学活动设计与实施，还对学生的学习成效的最终呈现具有不可忽视的作用。因此，教师需要了解并把握真实教学中具体的境脉因素，通过与其它各要素的良性互动与整合，提高教学活动实效。与此同时，在人工智能技术的强势融合中，境脉的内涵与外延也随之发生了改变。教学环境不再局限于传统的教室、活动室等固定的物理空间，而是借由虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、全息投影、数字孪生等技术，实现线上与线下、虚拟与现实的交互融合。在为师生提供沉浸式的交互体验的同时，以境脉的全息化、数据化、智能化转型，推动教学场景的多元化、个性化与全动态交互化发展，并通过具身化体验的不断增强与优化，有效满足学生不断涌现的多元化学习需求。因而，人工智能时代教学环境变革的多元化趋势，使得境脉成为师范生需时刻关注与综合考虑的关键环境要素。
2.2.3. 复合要素
相应地，AI-TPACK中的复合要素也随之发生了变化。学科教学法知识(PCK)，即教师将学科知识有效转化为易于学生学习的形式所具备的知识体系，涵盖了学科内容的表征知识、选择与学科内容相契合的教学策略知识、创设特定学科教学情境知识等多方面的能力。而整合人工智能技术的学科知识(AI-TCK)，则聚焦于人工智能技术与学科知识之间相互融合与制约的关系。这既要求教师通过对各类人工智能技术的充分掌握，以深入了解其在不同学科、教学方式及教学呈现效果中的适用性及其优劣势，还需要通过知识获取途径的便捷化与多元化，延伸知识边界，系统整合知识资源，使其效用最大化，各种学习分析、学情分析、学习预测等工具的开发与应用(吴刚，2018)，为学生提供针对性指导提供了技术支持，助推着教师AI-TCK知识的形成。
整合人工智能技术的教学法知识(AI-TPK)体现了教师对人工智能技术在教学中应用的动态理解过程，主要包括人工智能技术下教学理论与教学模式的转变，以及由此延伸出的教学策略、教学设计、教学技术等相关的知识。教师需深入理解人工智能技术同教与学之间的相互作用、支持与限制，并能够基于此设计出契合的教学活动。例如，通过算法推理与推荐，有效整合图形、视频、游戏等教学形式，将抽象概念与形象信息整合一体，促进学生思维与感官的紧密联系(郭炯，荣乾，郝建江，2020)。
最后，在三种复合型要素的交织融合中形成的整合人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK)展现出了实践性知识的取向。在基于对上述三种复合要素的理解与认识的基础上，将人工智能技术作为核心技术手段，针对学科知识开展教学活动，实现知识的内化与转化，包含以创造性的方式使用人工智能技术进行教学的策略、使用人工智能技术帮助学生解决抽象概念学习中的难题等内容。具体而言，可从“为什么使用人工智能技术”“使用何种人工智能技术”以及“如何有效使用人工智能技术”三个维度加以凝练与匹配，强调人工智能技术、学科知识与教学法知识三者间的交互关系，并逐渐呈现出人机协同的实践趋势，以人机优势互补，共同构建高效的课堂。
3. 难为：人工智能时代师范生能力培养的现实困境
AI-TPACK从整合观念、教学活动设计、教学情境设置、人机协同思维与实践模式等多方面为人工智能时代师范生能力培养提供了理论层面的引领与支撑。然而回归现实境况，人工智能与师范生能力培养之间尚未形成相互作用并彼此产生积极影响的融合之态，因AI-TPACK培养理念的缺失、培养模式的单一以及协同培养的缺位，以人工智能为核心的智能技术服务师范教育的特殊功能并未得到充分发挥。
3.1. AI-TPACK培养理念缺失
传统知识观主张，具体情境下的实践活动本身具有具体性、复杂性与零散性的特点，但作为基础的知识应当保持稳定、简洁与结构化的特征(胡惠闵，王建军，2014)，因而知识的传授过程往往呈现出单向线性的简化特征。而AI-TPACK以技术为媒介，旨在统整与融合师范生知识能力培养，是在对PK、CK、TK三种知识扎实掌握的基础上，聚焦具体学科，结合具体的教学境脉，进行教学实践的整合性知识的运用。而在AI-TPACK理论框架中，当前的师范生能力培养依然遵循的是单一的知识和技能学习路线，往往通过各要素的简单堆叠与生搬硬套开展教学实践(刘婷婷，李洪修，郭梦，2022)，从而忽视了AI-TPACK各组成要素内部的关联和耦合，更忽视了对整合人工智能的实践性知识的培养。换言之，基于AI-TPACK的师范生能力培养理念尚且处于缺失状态。
现有的师范生培养体系中依然遵循的是以知识类课程叠加为导向的课程设置和教学理念。将不同种类的知识归置于不同课程进行分类教学，知识与知识之间的统整程度较低，且存在着核心基础知识重复叠加的现象。人工智能被赋予了工具性的“形象”，因而在培养过程中依然遵循的是传统信息技术的培养模式。技术知识类相关课程通常是以一门名为《现代教育技术》的必修课程的形式出现，其教授的内容以技术的识别、技术的理论知识和基本操作以及技术的实践性运用为主线，按照不同的应用软件分模块进行理论和实践教学，遵循“软件认识–软件功能–上机实操”的逻辑开展课程。着重突出了“技术导向”而忽视了与其它知识类课程的交融性认识，从而使技术以“教学附属品”的工具性错位观念展现。在AI-TPACK理念引领层面，依然存在着与一线学校共振需求缺失的状况。与此同时，受传统师范生培养理念的影响，浅尝辄止式的人工智能技术观念亦停留在了师范生培养体系的表层，受制于相关培养理念的缺失，师范生在具体的教学实践中无法在宏大的人工智能技术体系与瞬息万变的技术应用环境中得到实质性地提升(李宝贵，庄瑶瑶，2021)，从而呈现出人工智能技术与学科教学“两张皮”的状态(马瑞祾，梁宇，2023)。
3.2. AI-TPACK培养模式单一
以AI-TPACK的培养观念为引领，指向整合人工智能技术、学科知识和教学法的纵深融合(王倩，孙建波，钱志晟，李柏颖，2024)。在实践培养运用中，往往是将其中相互融合和交织的成分抽取出来，组成高度情景化的知识结构去应对教学活动以及其中出现的“劣性问题”(刘婷婷，李洪修，郭梦，2022)。但师范生通常面对的都是CK、PK、TK这三个单一维度的基础知识，因而往往能够通过自己的外显化行为对各项知识进行精准识别，以提高自身的能力。然而，从理论维度看，该框架在复合型知识的演变过程中，存在着模糊和界定不清的问题，并在AI-TPACK的具体实践运用过程中，加剧了这一模糊特性(吴振谦，郑文娟，马叶灵，2024)。因此，当涉及PCK、AI-TPK、AI-TCK这一类复合型知识的时候，由于该部分复合元素的知识存在内隐性的特征，师范生既无法对其进行准确识别，在日常的教学实践和反思中也缺乏对复合型知识的挖掘和设计。总而言之，较之于复合型知识，现有的师范生能力培养更关注对单一维度知识的传授与分享，因而呈现出AI-TPACK培养模式单一的趋势。
此外，师范生培养模式还存在着同质化倾向，在理念层面缺乏对AI-TPACK的统领的同时，往往以学科性质的理论与实践教学为主，以人工智能技术作为辅助型教学工具的师范生培养模式为主，培养模式陈旧，实践比例偏低(林佳依，陈博，陈凯，2018)。例如，在师范生培养中经常使用的微课教学、慕课、雨课堂、智慧教室等人工智能技术，均以辅助性工具的角色投入使用，增加了师范生培养模式的宽度，却未触及师范生与人工智能技术的深层次融合层面。加之培养过程中对复合型知识的忽视，这既未给师范生提供有效知识外化的途径与实践案例，又忽略了师范生在进行具体教学时的知识融合实践应用，导致师范生理论与实践知识的错位、学科知识、教学法与技术契合对接的困境与盲目试错。除此之外，在师范生培养过程中，缺乏对相关复合型知识的挖掘、设计与活动实践，从而引发师范生在实践中对各维度知识的表征失当，影响教学效果的同时，以知识的混淆难辨阻滞了师范生个体能力的提升。
3.3. AI-TPACK协同培养缺位
协同培养在一定程度上有助于师范生应对技术壁垒、跨越技术鸿沟，以协作、共享、互助，构建师范生成长与发展的稳固来源，助推AI-TPACK的动态生成与实践。然而，值得注意的是AI-TPACK框架中潜藏着人工智能技术“瞬息万变”“功能定位不具体”“技术属性不透明”等动态特征，这既是AI-TPACK以技术为活跃因素实现动态平衡和发展的手段，也在一定程度上构成了师范生和人工智能技术的壁垒，消解了师范生对技术相关知识了解与把握渠道的深度与广度。面对人工智能技术相关软件、操作界面、功能属性等日新月异、加速迭代的境况，师范生作为尚未步入一线的“新手”缺乏快速接受技术更新的渠道和相关的素养储备(全美教师教育学院协会创新与技术委员会，2011)，这在无形中加剧了师范生与真实教学之间的“技术鸿沟”。与此同时，当前对于人工智能技术的应用也过多关注与强调其对师范生个体能力的精准识别，即强调以人工智能技术为工具手段，以其多维数据针对性地促进师范生个体能力的提升，而忽视了师范生群体协同发展的重要性。
此外不难发现，当前的师范生培养中存在着技术知识与学校教育现状不匹配、协作互动不够等现实困境，师范生互动学习平台与空间、相关资源的缺乏，致使生生、师生、师师等多主体之间的协作空间呈现狭窄化倾向(肖锐，赵晶，2021)。人工智能技术的加速更新与急速迭代，在一定程度上加剧了师范生技术“习得”的难度，师范生个体之间缺乏对人工智能技术相关的资源及其资源使用与改造的对话，从而深陷自我发展的“孤岛”，联结屏障的无形构筑致使人工智能技术所潜藏的共建、共享、共生的价值意蕴的消解。与此同时，师范院校、政府、相关人工智能技术 + 教育企业、中小学等的协同育人优势受制于培养模式与合作平台，并未得到充分发挥(马晓玲，李柱，禹娟娟，2023)。因此，在缺乏一线学校、领域权威专家、同行伙伴等主体的共创共享与合作支持条件之下，师范生的培养在一定程度上脱离了人工智能时代知识生成与创新的社会基础。社会协作分享的相对缺失、资源共享应用平台的小范围应用、权威专家与技术前沿协作机制的不健全，均对师范生的能力培养产生了一定的阻滞性影响。
4. 可为：人工智能时代师范生能力培养的实现路径
AI-TPACK理论框架对人工智能时代师范生的能力培养提出了新的要求，而师范教育是一个涉及多主体联动、协同并进以及可持续发展的过程。鉴于此，针对人工智能时代师范生能力培养存在的多维度现实困境，需在由人工智能技术为媒介创设的人、物理世界、智能设备与虚拟世界的四元交织空间中，聚焦问题本质、剖析问题机理，从个人行为、体制机制、人机协同三个维度，靶向式应对师范生能力培养所面临的现实挑战与问题。
4.1. 个人行为：人工智能时代师范生能力培养的核心场域
在师范教育具体实践过程中，应以实践性知识取向作为师范生能力培养的“搭建桥梁”，促进师范生人工智能技术知识、学科知识与教学法知识从单一分离、简单衔接到融合效度提升的不断发展。并以主动学习作为师范生个性行为的有力支点，依托人工智能技术产生的海量个性化数据，发挥主观能动性，以“自我主导的学习”模式，在自主学习、自主实践与评价、自我反思升华、科学调整中，不断改善AI-TPACK的内涵。此外，仍需保持对核心教学能力的持续关注，在师范生个体实践中能力体系逐渐形成的过程中，聚焦以数据为支撑的核心教学能力，以多模态的教育数据，促进和优化师范生智能教学能力的发展与提升。与此同时，由于师范教育具有较强的学科指向性。因此，需以探索具体学科的教学理论为基础，而非以技术的工具性与附属性的特性为逻辑起点，展开课程设置与教学实践，既能够使师范生通过课程学习，掌握学科知识、教学法知识并进行技术的选择以及融合式应用。这能够帮助师范生逐渐形成“基于知识观照技术”的技术应用观，从而能够以对学科知识理论基础、教学实践需要以及教学情境的需要的观照，深化师范生对基础性知识的敏锐性认知与深度把握。
4.2. 体制机制：人工智能时代师范生能力培养的活水源头
制度主义学派指出，体制机制是在社会中扮演着规范行为方式的角色，并被视为决定长期经济绩效的根本性因素(道格拉斯·C·诺斯，2008)，是激发创新活力的“源头活水”。因此，需以体制机制的创新建设，激活人工智能时代师范生能力培养的持续活力。具体而言，一方面，通过师范教育“人工智能+”的学科建设发展相应的体制机制，实现多层次、多类型、多方位的组织架构，切实推动人工智能知识的教学与应用，确保人工智能与师范教育的全面、深度融合。这意味着要实现以人工智能为核心的信息技术、算法技术等技术性学科，与教育学、心理学等基础性学科以及具体学科之间的相互融合与共同发展。另一方面，需依照AI-TPACK理论框架为师范生能力提升创设相应的服务性体质机制，以整合性、智能性、个性化、高阶性为旨归，在完善与补足基础性设施的同时，利用智能技术实现教师端、学生端、管理端等多端口的互通互联。通过AI-TPACK知识能力的外化与物化，有效实现智能技术与教学法知识、学科知识的整合，进而构建一个双向、高效、流畅的互动机制，使人工智能技术能够不断促进知识学习、能力提升以及知识整合程度的提高。
4.3. 人机协同：人工智能时代师范生能力培养的技术支撑
人工智能技术的广泛应用与深度融合，促使原有的教育教学实体组织孕育出新的创新、开放且灵活的技术文化新生态(魏志慧，胡啸天，邵晓婷，2021)。在此背景下，技术不再是一种单一的教学工具，它更是教师协作的“伙伴”。这意味着在实践的过程中，应充分发挥师范生与人工智能技术各自的独特优势，通过双方的各司其职和协同合作，以全新的教学样态为师范生能力培养提供坚实的技术支撑。在人机协同的技术支撑体系中，师范生应能够利用AI代替自身的机械性、繁琐性的教育学习过程，而转为关注情感交流、伦理责任等技术无法关涉的层面；通过对海量数据的处理与分析，结合不断更新、完善与建立的新的知识库，为师范生提供更为适切与精确的指导。与此同时，需通过人机协同为师范生能力培养提供外部的技术支撑。一方面，以技术为媒介搭建师范生技术知识共享共同体，以动态性的持续对话，突破技术内在机制的隐蔽性、技术本质的急速迭代以及发展不稳定性带来的壁垒。另一方面，通过资源共享平台的搭建，汇聚海量高质量的师范生培养相关的数字资源，增强师范生资源使用渠道的针对性、多元性。
5. 结论
人工智能时代师范生AI-TPACK能力的培养，需要基于智能时代的加速发展与技术的迭代升级应势而行。在人工智能技术与师范生培养的整全发展过程中，技术常常被视为一种工具性的辅助与培养效果的增强，发挥着工具性的作用。然而，当下人工智能技术与学科教学深度融合的发展趋势，一方面催生了技术的革新进步，另一方面对传统的师范生培养观念与模式发出了颠覆性挑战，从而引发了根本性的变革。技术不是“孤岛”，而是与师范生能力培养同向同行的“伙伴”。置于人工智能境脉，在人工智能技术与学科知识、教学法知识充分融合构成的复杂实践、动态发展、共创共享的知识架构中，蕴含着师范生所需具备的基本知识能力范畴。
因此，在人工智能充分赋能教育、着力塑造未来教育的今天(兰国帅，杜水莲，肖琪等，2024)，面向教育转型的时代诉求、师范生能力内涵与外延延展的动态趋势、以及线上线下融合教学实践不断涌现的新常态。AI-TPACK为师范生的能力培养提供了一个理论与实践的参考框架，有效推进师范生在实际培养中建构完整的、稳固的AI-TPACK知识体系，内化AI-TPACK结构能力，促进师范生能力培养提质增效的有效落地实施。
基金项目
2023年江苏省研究生科研创新计划“人工智能时代师范生AI-TPACK能力培养研究”(编号：KYCX23_3775)；江苏大学第23批科研资助项目“基于教育家精神谱系的新时代师范生培养路径研究”(编号：23C185)。