【教育】生成式人工智能助力教学创新的实践与思考

人工智能产业链union 2025-09-12 14:55
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摘要：人工智能技术的兴起正改变学与教的方式。把AI应用于原有的教师为中心的传授知识的教学场景，还是支持以践行新课标、提升核心素养为宗旨的教学创新，是实践中的重要问题。本文从国家战略引发的思考入手，基于生成式人工智能应该支持教学创新的认识，以苏教版小学数学《用数对确定位置》为例，分享生成式人工智能助力学生自主学习和“协作评价”的实践成果，并对生成式人工智能的赋能效应与约束因素作了具有实践意义的分析。
关键词：生成式人工智能 教学创新 实践与思考
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一、国家战略引发的思考
《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》指出：实施国家教育数字化战略；探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，主动适应学习方式变革；促进人工智能助力教育变革，深化人工智能助推教师队伍建设。[1]教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，提出“全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革”，要求“有序开展人工智能应用试点，探索‘人工智能+教育’应用场景新范式，推动大模型与教育教学深度融合。”[2]
当前，人工智能开始进入中小学教学，应用场景涉及教学设计、资源生成、学习评估、智能学伴等诸多方面，人工智能技术作为数字化转型的核心驱动力，正在重构传统教育生态。随着实践的深化，人工智能支持教育强国战略的功能还将进一步增强。美中不足的是，大多数AI教学应用停留在支持原有的教师为中心的传授知识的教学场景，鲜有支持以践行新课标、提升核心素养为宗旨的创新教学，这与人工智能助力教育变革的大方向相悖。
当今世界正处于百年未有之大变局，培养“有理想、有本领、有担当”的创新型时代新人对于中华民族的伟大复兴和构建人类命运共同体的宏伟蓝图至关重要。党的十八大做出“创新驱动发展”的战略部署，教育部《加强中小学人工智能教育的通知》也强调“紧扣新时代新征程教育使命，满足面向未来的创新型人才培养需求”“以人工智能引领构建以人为本的创新教育生态”“培养创新精神，提高解决实际问题的能力”。[3]
因此，教师应该在教学中把AI用于教学创新，尤其是用于学习方式与教学方式创新的场景，而不是热衷于把AI用于支持以教师为中心的灌输式的教学方式。
微课程教学法是用课程理论指导课程的微观组织的教学理论与实践方法。它起源于对翻转课堂的研究与创新，建立了从学习知识走向发展核心素养的教学模型，创造了以高质量学习为鲜明特征的学习设计方法（微课程教学法系统设计），是云计算和移动互联环境下，促进教师和学生超常规发展的教学方法。[4] 笔者在教学实践中亲身体验到微课程教学法在激发自主学习潜能，渗透“教学评一体化”，倡导微项目学习促进内化知识、发展核心素养等方面的优势假如能够指导学生运用人工智能从事自主学习与协作评价，AI助力教学创新将支持教学拓展到支持学生学习领域。
二、基于微课程教学法的生成式人工智能助力学生自主学习的探索
DeepSeek、Kim等生成式人工智能的出现为破解指导学生运用人工智能从事自主学习提供了可能。笔者以小学数学教学为例，在微课程教学法实践中，探索生成式人工智能助力学生自主学习，取得了良好成效。
1.微课程教学法激发学生自主学习潜能的优势及其局限
以往的实践表明，微课程教学法在激发学生自主学习方面有着独特的优势。这个独特的优势是通过微课程教学法系统设计来实现的。
在微课程教学法系统设计中，有六个步骤，前四个步骤用来完成自主学习任务单的设计和配套学习资源开发，其设计逻辑如下：
第一步，具体精准提炼达成目标，使学习纲举目张，学生知道学习什么，要学到什么程度，以及如何达成目标。[5]具体精准提炼达成目标的功能在于：倒逼教师参透教材，激发学生学习动机。
第二步，思考一个问题：如何保证学习能够达成目标？然后，设计与目标匹配的学习任务，保证学生完成任务有质量的话就一定能达成目标。[6]
第三步，思考一个关键问题：怎样保证学生完成学习任务？采取两个设计行为：一是根据学习任务给出学习方法建议；二是根据学习任务决定是否需要提供与之配套的视频等学习资源。学习方法与配套视频构成支持学生完成学习任务的“双保险”，确保学生完成学习任务，从而达成目标。 [7]
第四步，根据完成学习任务的需要转入视频开发，或优选其他配套学习资源。如果完成学习任务不需要视频的支持，那么，就可以直接进入课堂学习任务单的设计。[8]
这四个设计步骤从课程原理演化而来，具有科学性，能够保证每一个愿意学习的学生都能很好地完成学习任务，从而达成既定目标。但是，视频制作需要耗费教师大量的时间。
如果借助AI大数据、大算力的特点及其优势，以人工智能大模型取代录制配套学习视频，那就能把教师从录制视频的体力和脑力支出中解放出来，通过指导学生运用生成式人工智能，助力学生完成有难度的学习任务。这样做，既能提升工作效率，提升人工智能素养，又能保证学生完成学习任务，激发探究兴趣，还能促进师生人工智能素养提升。
2.指导学生运用生成式人工智能从事自主学习的尝试
笔者以苏教版小学数学四年级下学期《用数对确定位置》为例，开始尝试指导学生利用DeepSeek、Kimi等生成式人工智能完成有难度的学习任务。首先，教师需要在分析课标、解构教材的基础上，具体精准提炼达成目标，并依据目标管理的原则，对应设计匹配的学习任务（见表1）。
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表1中的“学习任务1-5”是涉及概念、方法、作用的问题，学生完成起来可能会遇到困难。如何用生成式人工智能替代配套学习视频，支持学生完成任务从而达标？关键在于如何将学习任务转化为指令“喂”给大模型，使之生成符合小学生学习特点的答案来。因此，笔者在实验中对比DeepSeek和Kimi对于同一指令的回答，并作出指令词的调整。
例如，笔者首次将学习任务“如何判断第几列、第几行”作为指令“喂”给大模型时，DeepSeek和Kimi的回答均出现了超纲概念，例如集合、矩阵等，不适合作为四年级学生的学习资源。于是，笔者在下达指令时添加了限制词语或语句。例如：“在小学数学中，如何确定第几列?如何确定第几行？”如此，大模型就能给出符合小学生特点的答案，使AI取代视频得以实现。
再如，如果将“如何使用数对来描述物体在平面上的位置”的学习任务直接转化为指令“喂”给大模型，那么，DeepSeek的回答涉及“坐标系”概念，晦涩难懂（见图1）。
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Kimi的回答则比较贴近学情，具有逻辑性（见图2）。
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经过多次对比实验，笔者发现两种大模型的回答各有优劣，所以建议学生在自主学习时采用多管齐下的方法，对比多种大模型的回答，择优整理归纳后成自己理解的答案，顺便有利于发展批判性思维。
初次试验时，笔者将所有指令词设置好，供学生参考（见表2）。
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指令词一般以“请问”开头，意在让学生耳濡目染、潜移默化地养成文明礼貌的交流习惯。指令词中一般都使用“要求”，意在对AI的回答作出必要的限制，使之符合小学生学习实际。此外，要求学生在使用大模型进行问答时，开启DeepSeek深度思考（R1）、Kimi长思考（K1.5）功能，以便判断AI提供意见的可靠性，既能使学生加深理解，又能发展批判性思维，提升信息处理能力。
表1中的“学习任务6-7”是学习概念、方法、作用等知识之后的“练手”习题，旨在考察学生是否理解所学知识，能否运用所学知识解决问题。因此，必须杜绝使用大模型，让学生独立思考完成学习任务，以免造成人工智能依赖症（见表3）。事实上，只要学生通过完成“学习任务1-5”理解了所学知识，再来完成“学习任务6-7”几乎没有困难。
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让学生使用生成式人工智能符合培养学生人工智能素养的要求。学生根据自身学习需求给大模型下达指令，潜移默化中，能够掌握获取学习资源的方法，激发学习兴趣和探究热情。由于网络上的信息瞬息万变，大模型的答案又根据概率而来，具有猜测的性质，因此，需要分析各类信息的可靠性，独立做出判断，从而发展批判性思维。
对于教师而言，试验给大模型下合理的指令所耗费的时间远远低于制作视频的时间，因而能够提高工作效率，让教师把更多的精力用于教材教法研究，并且，很快适应人工智能助力教学的工作方式。
三、基于微课程教学法的生成式人工智能助力学生“协作评价”的探索
既然生成性人工智能能够有效地支持学生在自主学习过程中主动获取知识，那么，AI能否充当课堂“协作评价”中的初审助手？
1.微课程教学法“协作评价”的优势及其局限
“协作评价”是微课程教学法独创的多元互动的过程性评价方法，适用于课堂学习之中。
微课程教学法的课堂学习环节设计，依据遗忘规律的影响和“最近发展区”原则展开，因此，第一个学习环节都是“检测”性质的。按说每堂课都有“检测”，岂不增加教师批阅作业的工作量？非也。微课程教学法的创新之处在于：“检测”中嵌入了“协作评价”。
所谓协作评价，就是对一对、议一议、改一改、审一审。所谓“对一对”，就是小组成员完成检测任务之后，立即转入协作评价，互相之间对一对，如果大家完成的情况是一致的，就由组长随机抽一份课堂学习任务单交给老师审阅。如果小组学习质量没有问题，这个小组就可以进入进阶学习。[9]
如果小组“对一对”出现疑义就进入“议一议”，形成倾向性意见之后再“改一改”，修改以后再交老师审阅。如果没有问题，就可以进入进阶学习。如果还是有问题，老师就介入这个小组进行面对面指导。这个小组完成检测、通过审阅之后，就进入进阶学习。[10]
由于采用了“协作评价”的评价方法，以往可能需要两三天的作业旅行，现在只要短短几分钟就可以搞定，[11]既保证了学习质量，又培养了学生沟通与交流的能力与习惯，还避免了教师因耗费大量时间与精力批阅作业而缺少精力去研究课标、研究教材、研究教法和从事教科研的弊端。
但是，“协作评价”也有“软肋”：当组长们集中送交教师“审一审”时，容易造成排队等待，导致相关组员无所事事。生成式人工智能的出现，正好可以充当“助教”，化解“排队”难题。
笔者在实践中发现，DeepSeek中的深度思考和拍照功能不仅会标记错误，还会生成错题解析,系统根据学生的错题类型推送针对性练习。但是，人工智能的“助教”不一定正确，更无法满足学生通过协作学习发展沟通与交流的核心素养的需要。因此，笔者指导学生在“协作评价”统一答案之后，“交给”DeepSeek初审，方法是：借助DeepSeek拍照检查功能批阅校对，初审通过，再交由教师终审，以消除AI误导的隐患。于是，组长排队情况基本消失，课堂学习紧凑高效，AI支持教学创新得到充分的体现。
三、生成式人工智能的赋能效应与约束因素分析
1.激发学习主动性，发展核心素养
DeepSeek的互动性激发了学生学习的主动性。学生在实践中产生了一题多解的意识。经过独立解题、拍照检查、校对修改后，会主动思考：“这个问题有没有第二种不同的解法？”随后，学生主动向DeepSeek发问，甚至于个别课堂活跃度不高的学生也积极参与研讨，形成和谐融洽的学术讨论氛围。
实践中还发现，学生甚至不需要提供指令，也能将任务转化成指令。之后，作者在下达《认识三角形》的“任务单”时，未提供指令和配套视频，但学生照样能够利用DeepSeek获取答案。可见，通过AI学习，学生开始具备应对未来挑战的能力。
2.减轻工作负担，激发教学智慧
由于生成式人工智能替代教师制作视频，从事“协作评价”初审，减轻了教师工作负担，可以有时间钻研教材教法，专注于微项目学习创意。笔者曾在三年级数学《两位数乘两位数》教学中，借助百川大模型提供的建议，结合某地住宅楼火灾引发各地防火安全检查，创意出为社区物业提供安全检查方案的志愿者行动。课堂上，学生全身心投入微项目学习，甚至下课后还有学生兴奋地询问老师：是不是让我们志愿者去走访调查？可见，生成式人工智能有助于教师激发智慧，从事教学创新。
3.问题导向，在实践中破解难题
⑴设定“无AI专注时间”
尽管生成式人工智能助力教学创新初显成效，但也存在着AI依赖症的可能。因此，设定“无AI专注时间”是必要的。比如，在训练使用DeepSeek、Kimi等大模型前，规定使用AI边界：只有在探索概念、原理、方法等方面的学习时才能使用大模型；在从事“练手”“检测”等运用性环节，学生必须独立完成，拒绝使用AI。在课堂学习中，必须坚持生生“协作评价”，在此基础上，仅仅利用AI从事“初审”。
⑵家校合力，携手共创未来
学生利用AI从事学习会增加使用电子产品的时间。破解之法在于保持与家长沟通，取得家长支持，与家长达成Al使用共识，争取家长在家监护学生使用电子产品的时长和方式，让AI成为学生的成长的加速器。
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作者单位：苏州工业园区第二实验小学
备注：本文发表于《中国信息技术教育》2025年6月刊（下）

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