| Ⅰ。协同意识 | 15% | Ⅰ-1 人机协同价值认同 | 5分 | 教师是否认同“AI是认知伙伴，人是主体、机器是工具”的核心立场 | 5分：能准确说出核心立场，并在教学实践中主动体现 3分：能说出但实践中体现不足 1分：持怀疑或抗拒态度 | 教师问卷、访谈【问卷调查+访谈】 |
| | | Ⅰ-2 技术应用的理性判断 | 5分 | 教师是否能理性判断AI的能力边界——知道“什么时候用、什么时候不用、用多少” | 5分：能清晰列举3个以上AI适用与不适用的教学场景 3分：能列举1—2个 1分：盲目依赖或完全排斥 | 案例分析考核【现场考核】 |
| | | Ⅰ-3 持续学习与探索意愿 | 5分 | 教师是否主动关注AI教育应用的前沿发展，愿意尝试新工具新方法 | 5分：每月主动探索≥1个新AI工具或功能 3分：每学期探索≥2个 1分：被动等待安排 | 学习记录、工具使用日志【日志审查】 |
| Ⅱ。协同知识与技能 | 20% | Ⅱ-1 AI基础知识掌握 | 5分 | 教师是否理解AI的基本原理、常见类型及其在教育中的应用场景 | 5分：能解释生成式AI、机器学习等≥3个核心概念及其教育价值 3分：能解释1—2个概念 1分：概念模糊 | 知识测评【笔试】 |
| | | Ⅱ-2 提示词工程能力 | 7分 | 教师能否通过结构化提示词引导AI生成高质量教学资源 | 7分：能独立设计含“角色+任务+输入+输出+约束”五要素的结构化提示词 5分：能使用模板修改适配 3分：仅能复制粘贴现成提示词 1分：不会使用 | 提示词作品评审（提交3份用于教学的真实提示词及AI输出）【作品评审】 |
| | | Ⅱ-3 AI工具操作技能 | 5分 | 教师能否熟练操作常见AI工具（大语言模型、智能备课平台、学情分析工具等） | 5分：能熟练使用≥3类AI工具 3分：能熟练使用1-2类 1分：基本不会操作 | 实操考核【现场操作】 |
| | | Ⅱ-4 AI输出批判性评估 | 3分 | 教师能否识别AI生成内容的事实错误、逻辑漏洞和价值偏见 | 3分：能准确识别≥2类问题并提出修正方案 2分：能识别1类问题 1分：直接采信AI输出 | 案例分析考核（提供含2处事实错误、1处逻辑漏洞的AI内容，要求标注并修正）【现场考核】 |
| Ⅲ。协同应用 | 35% | Ⅲ-1 备课环节人机协同 | 8分 | 备课是否实现“人主AI辅”——教师设定目标框架，AI生成差异化方案供教师审辨修改 | 8分：常态化在≥80%课时中使用AI辅助备课，且AI输出经教师修改后使用 6分：在50%—80%课时中使用 4分：在20%—50%课时中使用 2分：<20%课时 | 备课记录、教案审查（每学期抽查5份，对比AI原始输出与最终教案）【教案审查】 |
| | | Ⅲ-2 课堂环节人机协同 | 8分 | 课堂中AI是否作为“认知伙伴”——实时监测学情，教师据此即时调整教学 | 8分：常态化在≥60%课堂中使用AI实时学情数据并据此做出≥2次即时调整 6分：30%—60%课堂 4分：10%—30%课堂 2分：<10%课堂 | 课堂实录、观察记录【课堂观察+录音分析】 |
| | | Ⅲ-3 批改/评价环节人机协同 | 7分 | AI是否辅助教师“诊断思维”而非仅“判对错”；教师是否基于AI诊断进行个性化反馈 | 7分：常态化使用AI进行错误类型分类（见本手册教学篇·模块四·提示词14），并基于诊断撰写个性化反馈 5分：部分使用 3分：仅用AI批改客观题 1分：未使用 | 作业批改记录（抽查10份，统计“思维诊断类反馈”占比）【记录审查】 |
| | | Ⅲ-4 辅导环节人机协同 | 7分 | AI是否辅助教师精准定位学生思维卡点，设计靶向干预 | 7分：能使用AI进行思维卡点精准诊断（见本手册教学篇·模块六·提示词22），设计“一人一策”靶向方案（见本手册教学篇·模块六·提示词23），并追踪效果（见本手册 | 学困生档案、辅导记录【档案审查】 |
| | | Ⅲ-5 数据贯通能力 | 5分 | “课前—课中—课后”的学情数据是否实现贯通流动 | 5分：课前诊断数据用于课中调整，课中表现数据用于课后巩固设计 3分：部分贯通 1分：各环节数据孤立 | 数据平台记录、教学档案【平台验证+档案审查】 |
| Ⅳ。协同责任 | 15% | Ⅳ-1 教师主体性坚守 | 5分 | 教师是否保持最终决策权——AI建议仅作为参考而非判决 | 5分：所有教学决策中≥90%显示教师对AI建议进行了审辨修改 3分：70%—90% 1分：<70%或盲目服从 | 教学决策记录追溯（对比AI原始建议与教师最终决策）【决策追溯】 |
| | | Ⅳ-2 数据隐私与安全 | 5分 | 是否遵守数据伦理规范，保护学生和自身数据安全 | 5分：完全遵守数据匿名化、知情同意等规范 3分：基本遵守但有瑕疵 1分：存在明显隐患 | 数据安全自查清单【自查+审计】 |
| | | Ⅳ-3 学生思维独立性保护 | 5分 | 是否防止学生“思维外包”——培养学生独立思考习惯 | 5分：有明确机制防止学生直接复制AI内容（如“红笔标注法”），并能引导学生批判性使用AI 3分：有意识但机制不完善 1分：未关注 | 学生作业抽样、课堂观察【作业分析+观察】 |
| Ⅴ。协同发展 | 15% | Ⅴ-1 数据驱动的教学反思 | 5分 | 教师是否能基于AI提供的学情数据进行教学反思和改进 | 5分：每单元结束后能基于学情数据撰写反思，并据此调整后续教学 3分：偶尔反思 1分：未使用数据反思 | 教学反思记录【记录审查】 |
| | | Ⅴ-2 人机协同教研参与 | 5分 | 教师是否积极参与人机协同的校本教研和同行分享 | 5分：每学期参与≥3次人机协同教研活动，并能分享自己的实践案例 3分：参与1—2次 1分：未参与 | 教研活动记录【记录审查】 |
| | | Ⅴ-3 人机协同教学研究 | 5分 | 教师是否开展人机协同相关的教学研究或创新实践 | 5分：有校级以上人机协同教学研究课题或公开发表的实践案例 3分：有校本实践探索但未形成成果 1分：无 | 研究成果、案例材料【成果评审】 |