考核说明
- 题目数
- 35
- 考核时间
- 60 分钟
- 及格线
- 75 分
- 建议经验
- 白带（AI基础）水平及教学现场经验
所有题目均为五选一，在 OMR 答题卡上填涂。多选题和正误判断题以方框内选项组合的形式出题，排序题和匹配题以排列形式出题。判断型题目（L3）每题 3 分，其余每题 2 分；原始分换算为百分制后评定为 1~9 等级。
考核领域
1. 教学设计与教材20%
2. 批阅·反馈与学生评价（高影响领域）25%
3. 学生数据与儿童保护20%
4. 学术伦理与AI使用规范20%
5. 机构引入与运行管理15%
比例以专项考核为准。修炼和模拟考核的领域构成可能不同。
考核什么
- 对齐教学目标使用AI生成教材与活动方案，并审核事实准确性与适配难度
- 明确将AI批阅与反馈用于学生评价时的风险及人工判断节点
- 在符合学生个人信息与儿童保护要求的前提下挑选AI工具
- 结合具体场景设计并落实学术伦理与AI使用规范
- 建立机构层面的AI引入、教师支持与运行巡检体系
适合人群
- 在教学与评价中应用AI的中小学教师及高校教员
- 制定学校、培训机构及企业培训AI使用政策的相关负责人
- 评估引入教育科技（EdTech）的教育机构管理者
不涵盖课程体系整体开发、教育科技产品研发、个别处分事件的法律咨询，以及海外法规和大学招生与学位审查的法律判定。
领域详情
领域 1. 教学设计与教材
- 知识：对齐学习目标与课程标准的提示指令、AI生成教材的事实错误与偏见、面向不同学生水平的资料调整、版权与来源标注
- 技能：依据目标与准确性标准审核AI生成的教材、优化分层随堂任务单的说明与要求
领域 2. 批阅·反馈与学生评价（高影响领域）
- 知识：《人工智能基本法》中关于学生评价的高影响领域、生成式与高影响AI的事前告知及成果标识、自动批阅的错误类型、基于量规（Rubric）的反馈、学生申诉机制与解释说明
- 技能：评估AI批阅结果能否计入成绩的前置条件、设计由教师裁定并确认AI初版反馈的流程
领域 3. 学生数据与儿童保护
- 知识：14岁以下儿童个人信息与法定代理人同意、学生档案记录的目的外使用、第三方AI服务的数据留存与模型训练条款、外部服务委托与数据跨境传输、学校生活记录向第三方提供的限制、年龄限制与监护人须知
- 技能：核查教学用AI服务的数据处理条款、选用不录入学生信息的AI使用方案
领域 4. 学术伦理与AI使用规范
- 知识：按作业类型划分的AI允许使用范围、AI使用声明与规范引用、AI检测工具的技术局限、疑似学术不端行为的处理流程
- 技能：为各类作业设定AI允许使用级别并向学生说明、设计不单凭检测结果直接定性的核实流程
领域 5. 机构引入与运行管理
- 知识：引入目标与成效评估指标、教师培训与教学支持、UNESCO生成式人工智能教育指南、运行巡检（NIST AI RMF）与各类事件应急处置、基于文档的辅导智能体（Tutor）知识库管理
- 技能：权衡机构引入AI规划的潜在风险与实际成效、确定引入后的巡检项目与检查周期