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理解生成式人工智能

教师应掌握生成式人工智能的基本概念，包括自然语言处理和机器学习。他们需要熟悉人工智能工具，并紧跟人工智能的趋势和发展。熟练度还包括在教育实践中应用人工智能，展示人工智能在语言教学中的相关性，并指导同事掌握高级人工智能概念。

技术熟练度包括有效使用人工智能驱动的工具和数字平台，并具备技术故障排除能力。教师还应有效整合软件和硬件以提升教学效果。高级能力还包括开发新应用程序，以及培训他人使用和解决高级技术问题的能力。

课程整合需要创建和使用人工智能生成的内容，设计混合式学习活动，并参与课程和评估的设计。教师应能够将人工智能工具融入课程，评估混合式学习策略，并创新人工智能内容创建和评估设计的新方法。

教师必须提升批判性思维能力，调整教学方法，创建互动式学习体验，并参与教学研究。熟练度包括使用人工智能工具促进批判性思维和学习参与，开发个性化学习体验，以及开展人工智能在教育中的应用研究。

道德与包容性实践包括识别和减轻人工智能工具中的偏见，确保包容性，应用伦理准则，并促进文化敏感性。高级能力包括主导伦理人工智能使用的倡议，开发包容性的人工智能驱动学习体验，以及倡导人工智能使用中的伦理政策和实践。

教师必须了解数据隐私法规，确保学习者数据的保密性和安全性，并意识到安全威胁。他们还应制定事件响应计划。高级能力包括开发和实施全面的数据隐私策略、安全协议，并领导机构的数据保密政策。

持续的专业发展包括终身学习、专业合作、研究与创新以及建立网络。教师应定期更新人工智能的最新进展，参与合作项目，领导研究计划，并建立专业网络。高级能力包括主导专业发展计划，并通过网络推动创新。

评估与反馈包括评估人工智能的整合情况、进行适应性改进、利用人工智能洞察提供反馈以及基于数据做出决策。教师应定期评估人工智能的有效性，改进教学方法，利用人工智能生成个性化反馈，并将数据分析整合到决策过程中。高级能力包括开发全面的评估框架，并主导人工智能有效性研究。

沟通技能包括提供清晰的指令、利用人工智能生成反馈、采用参与技巧以及进行演示。教师应有效地与人工智能工具沟通，激发学习者的参与，并利用人工智能提升演示效果。高级能力包括开发新的沟通策略、培训他人，并通过人工智能创新参与技巧。