一、明确AI 技能学习目标:聚焦教学场景刚需
教师学习 AI 技能,需避免 “盲目跟风学技术”,而应围绕 “教学实际需求” 制定目标。举个例子,语文教师可将目标定为 “用 AI 优化作文批改与备课”,数学教师则聚焦 “AI 学情分析与错题讲解”。这种 “场景化目标” 能让学习更高效,避免陷入学了用不上的困境。而 GAI 认证通用性强,目标受众广泛—— 课程无需教师具备编程基础,专为非技术人员设计,通过 “生成式 AI 方法论”“提示工程” 等模块,直接教授用 AI 解决问题的基本逻辑,让教师快速掌握 “能落地、能见效” 的 AI 技能。
二、选择轻量化学习路径:从碎片化学习到系统认证
教师日常教学任务繁重,难以抽出大量时间系统学 AI,因此 “轻量化学习路径” 至关重要:
碎片化入门:通过GAI课程配套的辅导资料,可以帮助你了解及学习 AI 工具的基础操作;
场景化实践:在备课、批改作业中尝试使用 AI 工具,如用 AI 生成 “英语课堂互动小游戏”,在实践中积累经验;
系统认证提升:通过 GAI 认证实现 “技能标准化”。认证课程中 “150 小时综合学习与实践” 要求,可拆解为每天 1 小时的轻量化学习,且课程内容与教学场景深度绑定 —— 例如,“提示优化” 模块教教师通过精准指令让 AI 生成更贴合需求的教学内容,“AI 输出验证” 技巧则帮助教师快速判断 AI 工具的反馈是否准确,真正实现 “边学边用、学以致用”。
三、借助资源支持:从独自摸索到生态赋能
教师快速掌握 AI 技能,离不开外部资源支持。这时,GAI认证的资源就具备优势,它是由经验丰富的Certiport内容团队、生成式人工智能专业人士和教育工作者以及心理测量学家DavidLauret博士合作开发的。在这个AI时代,生成式人工智能带来的是职业能力的重新定义,这种还能为教师的职业发展加分。让 “AI 技能学习” 同时兼具 “教学赋能” 与 “个人成长” 的双重价值。