通过深入剖析技术赋能课堂的演进脉络，本研究系统阐释了不同赋能形态的内涵特征与内在关联，构建了生成式人工智能赋能课堂教学的形态层级框架。该框架将赋能形态划分为四个逐级递进、相互关联的层级：

（一）基础形态：劳动替代与任务辅助

“劳动替代与任务辅助”是生成式人工智能赋能教育的基础形态，其核心特征在于利用通用领域的大模型等技术完成机械性、程序性、重复性的教学任务，如文本生成、教学数据分析等，从而释放教育者的认知资源。教育者将从繁重的事务性工作中解放出来，有更多精力投入教学的本质性活动，如师生深度对话、个性化学习指导等。从人机关系的角度分析，技术处于人类主体的支配地位，仅作为被动的执行者，其人机交互模式呈现出单向性的“发起指令—执行指令”范式。

（二）初级形态：能力增强与边界拓展

“能力增强与边界拓展”是生成式人工智能赋能教育的初级形态，标志着生成式人工智能从传统工具转向场景化服务。生成式人工智能利用教育大模型等技术，对课堂教学情境进行分析，进而为教师和学生提供个性化的智能服务，开始真正介入教育教学之中。从人机关系来看，生成式人工智能不仅仅是简单的、被动的辅助工具，而是将人机交互转变为“需求触发—服务响应”的模式。

（三）中级形态：人机协同与创新激活

“人机协同与创新激活”是生成式人工智能赋能课堂教学的中级形态，其核心特征在于利用智能体等技术与人机协同机制，推动课堂人机交互方式和教学模式的深层变革。在这一形态中，生成式人工智能成为具有较高自主性的教学智能体，与教师、学生形成多向互动关系。教学智能体不局限于单一教学场景的特定需求，而是基于对教学过程的整体性理解和把握，实现与师生的深度协同。

（四）高级形态：认知融合与思维塑造

“认知融合与思维塑造”是生成式人工智能赋能课堂教学的高级形态。其核心特征在于构建学生、教师和生成式人工智能等多元主体间的动态交互与融合系统，通过多主体协作来汇聚群体智慧，塑造个体思维。

本研究以中小学语文写作课堂为例，分别阐述上述生成式人工智能赋能课堂教学的四种形态，介绍其技术应用特征和典型教学过程。

（一）基础形态：“工具”赋能型课堂

基础形态的生成式人工智能技术赋能课堂主要体现为对基础性写作教学任务的智能化支持，构建“工具”赋能型课堂模式。

例如，在课前准备阶段，教师可借助生成式人工智能构建系统化的教学资源库。以“火星的一天”主题写作为例，教师可以利用现有通用大模型平台的联网检索和资源理解功能，快速地从海量信息中智能识别并整合与火星相关的多模态备课资源。

在课后的作文评价阶段，现有通用大模型平台均可以精准识别文本中的错别字、病句、标点符号使用不当等错误，并基于对文章的知识科学性、用词准确性、表达流畅性等方面的分析给出建设性意见和客观性评语。教师通过简单设计相关提示词或直接使用现有通用大模型平台的衍生工具，就可以完成作文的自动批阅工作，从而实现基础形态的“劳动替代与任务辅助”。

（二）初级形态：“服务”赋能型课堂

初级形态的生成式人工智能技术赋能课堂主要体现为面向真实教育场景中的师生需求提供增强型服务。

仍以“火星的一天”主题写作课为例。在教学准备阶段，基于教学目标进行深度资源调用与整合，不仅能够提供丰富的火星科学知识素材，还能自动生成符合课标要求的多个教学导入情境，并形成不同水平和风格的学生写作范例。

在教学评价方面，可以基于特定学段的写作评价标准，从科学描写的准确性、想象力的独特性、语言表达的生动性等维度展开评价，提供包括词句表达建议、段落结构优化、写作技法点拨等方面的建议，并生成个性化的反馈。同时，也可以对教师教学过程中的典型教学事件与教学行为进行专业诊断分析，生成改进建议。

（三）中级形态：“主体”赋能型课堂

中级形态的技术赋能课堂，其核心特征在于实现人机主体间的深度交互与协同。

仍以“火星的一天”主题写作课为例。教学智能体可以作为“助教智能体”，在课堂中与教师开展协同教学。

在写作准备阶段，“助教智能体”将火星的自然环境等多维度知识进行整合以形成基础性资源，学习者可以进一步提出需求并主动获取个性化资源。

在写作阶段，“助教智能体”即时回答学生的提问，并将学生的共性问题反馈给教师，以便进行集中讲解。此外，“助教智能体”可以实时分析写作内容，对学生作品中的科学性偏差进行精准识别和及时纠正。当感知到个别学生面临创作障碍时，“助教智能体”会将信息反馈给教师，教师可进行针对性的指导。

在写作评价环节，“助教智能体”基于预设的写作目标、评价标准和实际写作过程，为每个学生生成评价报告，为教师的专业评价提供依据，也为学生的个人反思提供参考。

在群体评价层面，教师组织和主导学生开展互评活动，“助教智能体”则协助收集学生建议，梳理群体写作特征并将不同作品进行关联比较，形成群体评价报告。教师可以呈现报告并引导学生探讨差异背后的深层原因，深化群体的创作认知。

（四）高级形态：“融合”赋能型课堂

技术赋能课堂的高级形态呈现出多元智能体深度协同的特征，以实现认知层面的深度融合，进而塑造学习者的思维。

仍以“火星的一天”主题写作课为例。在高级形态的课堂中，写作教育的目标定位将发生转变，其价值取向将从单一的写作技能训练转向写作思维能力的培养。传统写作课程的学科壁垒将被打破，课程组织可以采用跨学科项目式学习模式，多元智能体通过明确的分工和紧密的配合，促进学习者认知能力和高阶思维的提升。

这种课堂模式以多元智能体的认知共振为重要特征，以学生的高阶思维培养为核心目标，可以实现从知识单向传递向思维深度建构的转变，从而实现“认知融合与思维塑造”。目前，这一形态的课堂在技术层面已具备基本的可行性，但在技术与教育深度融合应用层面仍需开展大量研发工作，且涉及教学理念更新、教师角色转型以及评价体系重构等深层次变革。

生成式人工智能正对教育领域产生革命性影响，其对课堂教学的赋能价值不仅体现在教学效率的提升和学习体验的优化，更在于推动教学过程的系统性重构和教育理念的创新发展。面向未来，生成式人工智能与课堂教学的深度融合研究可以从以下三个层面展开：

（1）理论建构层面，亟须加强跨学科的理论整合与方法创新。通过融合认知科学对人类学习规律的揭示、教育学对教学方法的阐释以及人工智能对认知机制的模拟，构建更具解释力和科学性的理论框架。这一理论框架应能够有效指导智能时代的教育变革，为技术赋能教育提供坚实的理论基础。

（2）实证研究层面，需要采用严谨的量化分析与深入的质性研究相结合的方法，系统评估生成式人工智能对教与学过程的赋能效果。重点考察人机协同对师生认知模式、情感体验和价值取向的深层影响，通过科学的研究设计和数据分析，构建技术应用效果的多维度证据体系。

（3）学科应用层面，应紧密结合学科教学规律，深入探索生成式人工智能在具体学科教学场景中的应用范式。通过开展扎根学科教学实践的实证研究，积累具有推广价值的典型案例和实践经验，最终形成生成式人工智能赋能学科课堂教学的创新模式和实践样态。

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