专家访谈提出教师AI（人工智能）素养模型：重心落在“AI教学法”而非工具操作
欧洲《The European Educational Researcher》刊出的一项摘要级研究，通过对计算机科学、教育科学、学科教学法、学校、产业与教育政策六类代表的七场半结构化专家访谈，修正了一个既有的教师AI（人工智能）能力模型。
结论强调AI教学法是核心：教师需能设计与反思“用AI学”和“学AI”的过程，而非仅懂技术或会用工具。 读者可据此区分“会用工具”与“会设计AI课堂”两种能力口径。
该研究发表于 The European Educational Researcher，作者为 Universität Bayreuth（德国拜罗伊特大学）的 Luca Mikula，DOI 为 10.31757/euer.19108。
研究对来自计算机科学、教育科学、学科教学法、学校、产业和教育政策的代表进行了七场半结构化专家访谈，采用结构化定性内容分析识别能力维度及其相互关系。 摘要称结果大体确认了原模型的整体结构，但特别突出 AI（人工智能） 教学法的中心地位；
能力不限于技术理解与工具使用，而涉及设计、实施和反思“用AI与关于AI”的学习过程，包括选择有意义的使用场景、调整教学形式、处理伦理与社会影响，以及因应AI发展新的评价与课堂实践方式。 摘要还指出，个人与社会层面的倾向是这些能力得以施展的促成条件。 基于结果，模型被细化，以期为教师教育和后续研究提供可教学操作的框架。
这是对能力框架的定性修正，不是对教师培训效果的验证：样本仅七位专家，来自六个领域，且当前仅见摘要，无法核对访谈提纲、编码一致性与模型的具体条目。 其价值在于把评价重心从“教师会不会用AI（人工智能）工具”转向“能否设计并反思AI介入的学习过程”，这会影响学校采购培训与考核指标的取向。
但七位专家的共识不等于教师群体的实证测量，任何“该模型已被验证有效”的表述都超出证据范围。
后续观察信号
- 该模型细化后的具体维度条目与评分方式是否公开
- 七位专家的机构与专业分布对结论代表性有何影响
- 是否存在后续定量研究检验该模型的区分度