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阅读咂摸悦美：中小学教师AI焦虑的样态、动因与纾解
人大基础教育期刊社 2025年12月29日 10:47 北京
以下文章来源于教学与管理编辑部 ，作者于慧 于智
一、中小学教师AI焦虑的多元样态
技术压力理论表明，技术引发的压力源主要包括技术过载、技术复杂性、技术入侵、技术不确定性以及技术不安全感五个方面。这些“技术压力源”会引发焦虑、疲惫等负面情绪，影响个体对新技术的态度和绩效。根据该理论的五个压力源，中小学教师的AI焦虑具体表现为以下五种典型样态。
1.AI工具泛在化引发的适应性焦虑
在AI技术全面渗透教育教学环节背景下，中小学教师面临认知负荷显著增加，表现出明显的适应性焦虑。教学设计、作业批改、学情分析与个性化辅导等多个环节均依赖AI工具的支持，教师需要不断在不同平台和系统间切换操作、理解功能、采集数据，导致信息处理任务陡增。许多教师在使用过程中出现注意力涣散、操作迟滞、疲惫感增强等认知超载反应，特别是面对日益更新的工具生态，不确定性和陌生感引发了持续性的心理紧张，引发技术障碍焦虑。此外，多数教师反映在教学之外还需承担大量隐性的技术性工作，如算法调试与数据标注等，加剧了时间与精力的分配压力。适应技术的同时还须维持教育教学质量，使得他们在“教学—技术”双重要求之间焦虑感增强。这一认知负荷超载引发的适应性焦虑，已成为教师技术应用中的普遍现象，并显著影响其教学态度与职业幸福感。
2.AI技术增速诱发的专业发展焦虑
AI技术正以前所未有的速度迭代演进，对教师专业发展固有规律形成持续性冲击。传统教师专业成长强调渐进式经验积累与内化建构，而AI技术的演进呈现指数级跃迁，导致教师专业能力更新周期与技术更替周期发生错位，造成专业发展建设始终处于“未完成状态”，使得中小学教师陷入专业发展的时空错位焦虑。一方面，教师在教学内容、方法与平台操作中持续面临工具更新和知识转换，常处于“学习—学习中断—再学习”的循环中，感受到强烈的不确定感与不适应性。另一方面，AI技术快速发展要求教师不断更新自身知识体系，具备跨学科素养和技术敏感性，而现实中多数教师的专业准备与支持体系尚未同步适应，进而引发知识更新焦虑与专业自我怀疑。此外，AI工具的持续升级也使教师原有的教学技能被边缘化，知识和技能的“贬值”引发教师陷入“能力焦虑”。
3.AI数据化监督导致的考核评价焦虑
AI等智能技术通过数据收集、分析与反馈，对中小学教师教学行为进行全面、持续、动态地监控和评价，正在引发对外部评价系统的敏感与焦虑。AI系统使教师教学行为越来越透明化和数据化，绩效被实时追踪与量化，引发教师“数据绩效导向”焦虑。许多教师为满足学生满意度、成绩提升等指标，需投入更多时间和精力调适教学节奏，陷入对数据结果的焦虑性关注。同时，教学反馈的公开化使教师在缺乏缓冲空间的情况下，对自身行为被评估与解读产生担忧，形成“数据暴露”焦虑。而且，量化评价标准的僵化与单一使得数据算法不一定反映真实的教学效果和学生成长，教师更加担心数据评价缺乏对学生个体差异和自身情感投入的理解，进而产生“数据公正”焦虑。此外，教学数据的实时更新与反馈给教师带来操作压力，产生了职业倦怠感与考核焦虑感。
4.AI替代效应触发的教师身份焦虑
AI技术冲击着传统教育范式，打破了传统“知识壁垒”，教师权威受到一定程度的消解，呈现出典型的身份焦虑样态。在AI等智能技术的发展背景下，知识的获取更加便利化和多元化，中小学教师原有的“知识拥有者”和“知识传递者”形象不再稳固。尤其借助于智能技术，学生甚至质疑教师知识的“时效性”和“准确性”，部分教师甚至面临知识失效感和自我否定感。同时，智能教学平台和个性化推荐系统的普及，使教师在课堂组织和教学引导中的不可替代性不断下降，带来“课堂掌控力减弱”的焦虑体验。而且，学生可以通过手机、平板等设备获得即时信息，对技术依赖增强，教师主导地位被边缘化。此外，AI技术在作业批改、成绩评定等环节的广泛应用，削弱了教师在教育评价中的专业判断与权威性。大数据实时跟踪学生学习表现，对教师教学质量的评价更为透明和即时，教师自身也成为被评估的对象，失去了传统自上而下的专业权威，更加触发教师的身份焦虑。
5.AI技术渗透激发的师生情感焦虑
智能技术推动了师生情感互动模式的转变。然而，当师生高度依赖数字技术，并过度强化技术逻辑，将师生间的情感交流纳入技术控制范式时，可能会背离教育应有的价值导向。与此同时，师生间的情感信息存在泄漏风险，进一步引发情感交流功能的异化，或加剧师生互动中的情感焦虑问题。AI技术下，师生互动方式趋于程序化与去人性化，情感传递变得间接、冷漠，缺乏真实互动的温度，教师越发感到“情感触达无力”，学生亦显示出“被忽视”“无人理解”的孤独感。此外，教师的情感投入难以通过技术系统被识别或评价，人文关怀、情绪疏导等情感劳动被边缘化，导致教师情感劳动“看不见”，产生被冷落感与情感倦怠。面对算法主导的交流机制，教师逐渐丧失对师生关系质量的把控权，情感工作价值被压缩为“效率指标”之外的无形部分。这种师生间情感交互的功能化、工具化甚至商品化，失去了真实和真诚，教师的情感焦虑也由此呈现结构性扩散趋势。
二、中小学教师AI焦虑的内在动因
1.能力限制：存在数字素养鸿沟
随着AI技术在教育领域的加速应用，中小学教师群体面临着数字技能转型与重构的迫切需求。然而，由于数字素养水平存在显著差异，教师在适应和掌握新技术过程中暴露出能力限制问题，这成为引发AI焦虑的重要内在动因之一。首先，当前中小学教师数字素养呈现结构性鸿沟。一方面，部分青年教师具备较强的信息技术操作能力，对AI教学工具的接受度高，能较快适应数字化教学环境；另一方面，部分中老年教师因技术基础薄弱，对智能系统操作存在陌生甚至抵触情绪，导致其在教学实践中产生明显的技术能力焦虑。这种“数字鸿沟”不仅体现在技能掌握上，更体现在数字思维能力和信息伦理意识的差距上，这使部分教师面对技术环境时出现“理解障碍”和“应用障碍”。其次，AI技术的复杂操作和不断更新的教学平台进一步放大了能力差异。教师在面对数据分析、个性化学习推荐、智能评估等功能模块时，不仅需要掌握新概念与新流程，还需投入大量时间学习与适应，增加了认知负荷与心理压力，进而产生“学习焦虑”和“能力焦虑”。此外，部分学校在AI技术应用推广中缺乏系统化培训和持续性支持，导致部分教师“数字适应力”不足，面对技术更新频繁、操作复杂的智能系统时感到无所适从。这种适应力缺口直接影响教学效率与课堂调控能力，削弱了教师的职业自信，也使AI焦虑进一步蔓延。
2.算法迭代：教师专业能力边缘化
在AI技术持续升级与算法快速迭代的背景下，中小学教师的专业能力正遭遇前所未有的边缘化挑战。算法技术不仅重构了传统教学流程，还深度嵌入学生学习管理、教学评价以及学业反馈等多个领域。尽管这一变化极大提升了教育效率和学习个性化，但也削弱了教师在知识传授和教学决策中的核心地位，成为教师AI焦虑的重要内在动因。首先，算法技术的高速迭代正在逐步取代教师原有的专业职能。原本由教师承担的课程设计、教学引导、学业评价等任务逐渐被智能推荐系统、学习行为分析工具和自动评分平台所接管，教师传统的“知识权威者”和“学习引导者”身份被淡化，其专业能力也因此遭遇边缘化风险。其次，算法迭代的高频性也加剧了教师专业能力“被动更新”的困境。许多教师在技术培训与工具使用方面资源有限，难以保持与技术的同步演进节奏，导致“技能滞后”与“专业脱节”的现象加剧，使其逐渐失去教学过程中的话语权和主动权。最后，算法决策的“黑箱效应”也进一步削弱了教师的专业参与感。算法模型往往高度复杂且缺乏透明度，教师无法准确理解其判断标准和决策逻辑，导致其在教学指导和评价中难以介入甚至丧失发言权。这种不可见、不可控的算法主导机制，使教师在教学过程中的角色愈发工具化、边缘化。
3.技术规训：追求功利化数据
随着人工智能和大数据技术在基础教育中的深度渗透，教师在教学目标和行为上受到平台算法、量化指标与数据绩效的全面规训，教学活动被数据逻辑重构与规范化。技术规训促使教师将教学重心转向数据表现和结果导向，教学目标趋于功利化，教育的过程性与人文性价值被忽视，进而成为中小学教师AI焦虑的主要内在动因。首先，数据驱动下教师的教学目标功利化。在智能教学平台和大数据系统主导的环境中，教学效果往往通过可视化成绩与量化数据体现。教师为实现这些指标，往往聚焦于提升考试成绩、优化评价数据，而对学生综合素质、个性发展关注不足。这种“唯数据论”的评价体系使教师日渐偏离育人本质，陷入功利主义导向的教学模式，导致专业认同弱化与教育价值迷失。其次，教师在技术规训下越来越依赖数据反馈来调整教学策略，对学生的情感需求、个性特征和心理状态关注减少。师生间的情感联结被稀释，教育中的人文关怀和道德引导功能弱化，教师身份异化为“数据操作员”。这种现象加剧了教师的焦虑与迷茫。最后，“数据崇拜”加剧教育生态功利化。学校与教师在数据导向的教育体系中，将教学资源更多投入提高数据表现中，忽略学生的情感体验和成长需求。这种“数据崇拜”现象导致教育生态环境呈现明显的功利化倾向，教师在数据竞争压力下，教育信仰动摇，产生强烈的倦怠感与焦虑感。
4.数据垄断：象征性权威解构
随着AI技术在教育领域的快速发展，教师基于社会互动所构建的“象征性权威”正面临系统性解构，成为中小学教师AI焦虑产生的内在动因。米德认为，主体在社会互动中，通过言语、行为和符号展示其“象征性角色”和“权威性”，并在社会认同中获得象征性权威。教师通过言语、行为与符号建构其象征性角色，并在学生与社会的认可中获得权威性。然而，数字技术的深度渗透正在重塑这一权威建构逻辑与合法性基础。首先，数据逻辑和算法决策的标准化操作稀释了教师专业权威的合法性基础。AI系统强调教学流程、评价体系的统一性和规范性。教师的课堂教学内容、教学节奏乃至教学方法越来越多地受到平台算法和系统数据的规训，削弱了教师通过专业知识和教育经验进行教学判断和决策的空间，从而稀释了其专业权威的合法性基础。其次，技术逻辑取代人本逻辑冲击教师道德权威的建构基础。在以效率、精准与数据可视化为核心目标的智能系统下，中小学教师以人格魅力、情感劳动和价值引导为支撑的道德影响力逐渐被边缘化，教育活动中的人文温度和个体关注被稀释。此外，学生和家长更加关注由算法和数据给出的“可量化结果”，对教师通过情感陪伴和人格引导形成的权威认同度降低。教师作为“人格化引导者”和“人文关怀者”的象征性身份因此被弱化，使教师产生职业认同危机和自我价值感的缺失，进而激发出对未来的高度不确定感和AI焦虑。
5.智能替代：情感劳动价值淡化
AI技术带来的不仅是教学手段的变革，更是教育人际关系、情感劳动和人文价值的深层次重构。教师在面对情感劳动价值淡化和教育人文性丧失的同时，产生了前所未有的职业危机和心理焦虑，这构成了中小学AI焦虑的重要动因之一。首先，AI技术淡化教育人际关系。AI技术虽然提升了教育的效率和个性化水平，但也在无形中削弱了教师与学生之间面对面交流的频率与质量。师生关系也被简化为信息传递和反馈的单向过程，情感交流和价值引导等“深度互动”变得稀缺甚至被边缘化。这使教师产生“人与人之间的温度正在消退”的无力感，加剧了他们对教育关系异化的焦虑。其次，教师情感劳动被技术取代。AI系统越来越多地承担了原本由教师完成的个性化辅导、学习反馈、心理疏导等任务。这些功能虽在表面上提升了教学体验，但从教师的角度看，却逐渐削弱了他们在“情感劳动”方面的独特价值。最后，技术替代下教育人文性的丧失。教育不仅仅是知识传授，更是一种人文关怀和生命影响。但在AI技术主导的教育体系中，教学过程越来越被视为一种“流程管理”，其忽视了教师在教育过程中通过情感互动、价值观引导、人格塑造等方面的深度参与。教师逐渐意识到，自己的教学活动被工具化和量化，而教育的人文性和意义感正在丧失。由此，教师的AI焦虑也随之加剧。
三、中小学教师AI焦虑的纾解策略
1.缩小数字素养鸿沟，提升教师数字能力
为缩小中小学教师数字素养鸿沟，提升教师数字能力，政府、学校、教师应协同努力，共面问题。首先，应加强政策支持与资源保障。教育行政部门应出台相应激励政策，推动数字素养培训常态化、规范化。提供必要的软硬件基础设施保障，确保城乡、区域之间教师在数字化转型中的资源公平与机会均等。其次，学校应进行数字素养培训。将数字素养纳入教师专业发展的核心课程，建立分层分类培训体系。针对不同年龄、背景的教师制定“个性化”培训路径，确保循序渐进、因材施教。培训内容应涵盖AI技术基础知识、应用工具操作、教育数据分析、伦理安全意识等综合能力。同时学校也应提供实战应用场景。通过实际教学案例、课例观摩和应用竞赛等形式，让教师在真实的教学环境中实践AI工具。打造“智能课堂实验室”，为教师提供低风险试错和创新的空间，提高其AI工具的适应性和创造性。最后，教师之间应构建学习共同体。鼓励不同专业、不同类型、不同年龄教师组建数字能力提升的学习共同体或教研小组，促进“同伴互助式”学习。依托线上线下平台，建设教师数字素养“交流+实践”空间，强化协作交流与经验分享。
2.强化专业认同，凸显教师核心价值
首先，要强化教师责任使命感与价值认同。教师要重塑师道角色，回归教育本质，坚守育人初心，坚持以学生全面发展为中心，践行“以生为本”的教学理念。同时，教师也要明确AI技术是以服务教育为宗旨，是辅助教师提升教学质量和效率的工具，而不是取代教师角色的威胁。AI可以协助教师减轻部分重复性、事务性的工作负担，让教师有更多时间专注于教学创新、学生的个性化指导与情感关怀。因此，教师应以积极开放的心态接纳和学习AI技术，充分发挥自身不可替代的人文关怀和教育智慧，把AI作为助力教育发展的有益助手，而不是竞争对手。其次，提升教师专业能力与教学适应力，持续成长实现其价值感。面对人工智能技术带来的教育变革，教师需要不断更新专业知识体系，提升信息技术应用能力，主动适应智能化教学环境的需求。通过系统性的专业培训和持续的学习进修，教师能够掌握AI工具在教学中的应用方法，优化教学设计，提升课堂效率，实现因材施教和个性化指导。唯有在持续学习和成长中，教师才能更好地发挥不可替代的教育功能，真正实现自我价值，缓解面对AI技术时产生的焦虑与不安。
3.完善技术治理体系，规范数据使用边界
对AI技术的应用理应明确其使用范围和权责边界，以保障教师和学生的合法权益，提升教师对AI技术的信任度，消除对数据滥用、隐私泄露等问题的担忧，从而缓解教师的AI焦虑。首先，学校和教育主管部门应建立治理机制，建立AI应用监管委员会，负责监督和评估AI系统使用合规性，明确AI在学校的应用边界和伦理标准。如2021年4月，欧盟提出制定《人工智能法案》，对人工智能技术的发展与应用进行系统且全面的监管。其次，应规范数据使用边界，保障师生数据权益。明确数据采集与使用范围，仅采集实现教学目标所需的最小必要数据，避免过度采集。数据采集前需征得教师与学生的知情同意，保证数据采集的合法性和透明度。此外，也需强化数据使用和流转监管。限制数据用途，明确数据仅用于教学分析和优化，禁止用于商业牟利或侵犯教师权利的行为。建立数据访问权限分级机制，保护教师与学生的数据隐私和敏感信息。最后，教师自身需提高AI技术安全应用意识，从“工具恐惧”走向“主动应用”。积极主动了解AI在教育中的数据隐私保护、算法透明性、公平性问题，避免技术滥用。同时也引导学生正确使用AI，帮助学生树立正确的使用观念，培养其信息素养和批判性思维能力。
4.维护教师专业权威，重建教育场域信任
人工智能时代的教师不仅是技术应用者，更是教育理念的引领者、学生成长的陪伴者和价值观的塑造者。唯有通过强化教师的专业权威与象征性资本，回归教育的人文本质，重建信任机制，才能实现AI与教育的良性融合，推动教育现代化的高质量发展。首先要强化中小学教师专业权威，重塑象征性资本。一方面要提升教师教育专业话语权，教师应成为AI技术应用的主导者与评判者，而不是被动接受者。通过培训和制度设计，让教师主导AI系统在教学中的应用和优化。另一方面要强化教师专业能力建设，鼓励教师持续深耕学科教学和研究，提升教育内容的深度和广度，凸显“不可替代”的知识引导和思维训练能力。其次，要重建教育场域中师生信任结构，教师要回归教育初心，注重人文关怀。教师通过倾听学生需求、关注学生情感，重新确立师生互动的信任纽带，强调AI无法替代的“情感教育”。教师也要注意强化课堂中“师—生”双向反馈机制，保证课堂的情感交流与互动性，淡化AI带来的冷冰冰工具感。教师也要重建学校、家庭与社会的信任机制。通过家校社沟通平台，尤其是依托教联体协作平台，系统展示教师在教育活动中的专业引领作用与育人价值，强化家长与社会对教师角色与教育理念的认知，避免对AI教育工具产生的“去教师化”误读。最后，要明确教师主导地位，建立信任导向的人机协作规范，以实现教育生态的良性互动和可持续发展。通过构建“教师主导+AI赋能”模式，确立教师在AI辅助教学中的核心决策权和引领权，形成信任协同的教育场域，消解教师对AI威胁的焦虑。
5.重视情感劳动价值，回归教育人文关怀
首先，要强化中小学教师情感劳动和人文关怀功能。为充分激励教师履行情感劳动，建议将教师在情感劳动方面的表现纳入评价体系，量化考核指标包括师生互动质量、学生心理健康改善效果、学生满意度等维度，从而有效避免“唯分数论”“唯科研论”倾向，落实“教书育人”和“立德树人”的教育本质目标。同时，应通过精神激励与物质奖励机制，提升教师职业认同感和工作成就感。其次，应通过科学合理的技术伦理规范，明确AI技术在教育场域中的工具属性，坚守教师在人文教育和情感劳动中的主导性地位。需强调人工智能只能在数据处理、个性化推荐、教学辅助等方面发挥作用，而无法替代教师在情感教育、价值观引导和人格塑造等方面的核心职责。同时，可利用AI技术辅助提升教师情感劳动的效率与精准性。AI技术可辅助教师识别学生情绪和学习状态，为教师开展情感劳动提供数据支撑。教师也可利用AI分析结果，精准实施情感辅导和心理干预，提升关怀的针对性和有效性。最后，建设富有温度的人文关怀校园文化，是缓解教师AI焦虑、提升教师职业幸福感的关键保障。
详见人大复印报刊资料《中小学学校管理》2025年第12期
