我国高度重视人工智能发展，出台了一系列政策措施。在线MOOC、翻转课堂、智慧课堂、项目式学习、双师课堂、创客教育、STEAM教育将逐步成为教师专业能力提升的着力点。

作为培养未来学习者的教师而言，更应当具有领先和超越学生核心素养的关键能力，以适应人工智能时代对创新人才培养的客观要求。因此，教师在人工智能时代应具备以下信息关键能力：一是数字化学习能力；二是混合学习环境下专业研修和网络协同备课、议课和研课；三是网络学习空间支持下的开放式数字化课程设计与开发；四是混合式教学与技术工具的合理选择利用；五是智能环境下数据分析、挖掘，数字画像与知识图谱解读，以及基于智能数据的学生学习综合性评价能力。

北京师范大学教育技术学院教授冯晓英曾指出：“通过数据挖掘的方法，通过数据驱动的方法，才能更深层次的探寻教师专业学习、专业发展的规律，才能够更好地实现教师专业模式的变革和创新，包括全过程的、伴随式的数据采集，全时域的学习空间，持续性的学习支持，以及智能化的数据挖掘和规律的挖掘、数据分析。”因此，在人工智能时代，教师在数据分析处理、解读及基于数据驱动的教学实践方面，还可以有更多的作为，推动自身专业化发展。

人工智能时代，资源的丰富性、数据的多样化、技术的便捷性，以及新的学习空间、新的评价技术、新的专业学习支持工具，为教师专业发展提供了若干可能。因此，人工智能时代的教师专业发展可能呈现以下六个特征：

善于学习者。能够自主制定学习发展目标，实施基础支持的教学；能够建立面向全球化学习的网络学习空间，积极的探索自身专业发展的新路径。

技术领导者。能够自主增强技术学习能力，倡导学习者基于数字化学习资源和多样化极简信息技术工具开展深度学习；能主动实践基于技术教学评价、管理与教学改进。

数字公民。能够自动建立、链接关系社区，确立在线学习文化规则，培养学习者数字素养，指导学习者使用网络技术工具进行学习合作与交流。

学习设计者。能够善于利用人工智能技术促进深度学习，满足自身个性差异的学习需求；善于设计多样化的学习活动，引导学生深度学习；探索人工智能环境下教学资源设计原理、创新数字化学习环境，为学习者提供个性化、跟进式的学习支持。

学习促进者。能够精准掌握学习目标，自主筛选、使用和评估技术工具，为学习者创设丰富、多样的学习机会，并能帮助学习者解决在实际情境中的真实问题。

学习评价者。能够基于教学目标，建立科学的评估标准。重视学习者学习反馈，依托多样化、立体化的海量数据，对学习者的过程性学习提供结果评价、增值评价、过程评价和综合评价，以适应学习者智能环境下的精准化学习。

依托教育信息化企业的研究院提升教师专业能力。人工智能时代，很多教育信息化企业的研究院具有前瞻性、引领性、创新性技术，专业人才汇聚，创新实践能力强，并与社会接轨紧密。借助此类研究院建立支持中小学教师专业发展平台，对教师提供职业能力测评，提供职业能力评估的数据支撑；组织人工智能专家，对青年教师的职业能力实际情况进行评估，并推出相应专业发展支持措施；为教师提供到人工智能相关的高新企业生产一线观摩体验的机会，了解行业动态，了解新理念、新概念、新技术，熟悉信息化产品生产流程，拓宽一线教师视野，促进教师增强培育创新意识、实践能力多元的未来人才的主动性和积极性，从而产生较好的社会效益。

借力高校人工智能学院培养教师智能化教学能力。当前，很多高等院校设置了人工智能专业，有的专门成立人工智能学院。高校在人工智能技术研究和应用方面有其独特的专业优势。利用高校的人工智能专业对中小学教师进行智能化教学技能培养、培训前景广阔。高校可以指导中小学建立较为完善的教师培训体系，丰富发展人工智能时代教师专业技能的机会；借助高校专业和人才优势，加强对教师信息化技术技能的培训，学习人工智能技术，掌握科学利用人工智能领域的机器学习、深度学习技术给予学生精准评价，提供小组个性学习支持，智能辅助教师教学，支持智能型课堂建设，建构新型教学范式。

借助网络远程专业化团队协作提升教师专业能力。教师专业发展可以借助学习共同体建设，扩展优秀经验的分享和资源共建。人工智能时代，要善于借助智能化协作学习平台，尝试教师团队专业学习的网络远程协作，开展网络远程备课、研课，以及课堂诊断、教学精细化指导、教学主题研讨。通过跨时空、立体化、适时化的智能学习平台，为教师的专业学习数据留痕，提供更多专业活动诊断性数据，帮助教师基于数据诊断对自我的专业发展策略做出科学调整，从而支持教师专业发展更加个性化、精准化。客观上看，人工智能时代，教师的专业发展正走向全球化，面临无边界学习。因此，教师与教师、教师与学生、教师与教研员、教师与专家学者等都可以借助网络远程合作，共享知识经验，赋能教师专业发展。