基于生成式人工智能的探究式教學(xué)設(shè)計策略研究

一、前言

在傳統(tǒng)教育實踐中，師生間常呈現(xiàn)知識單向傳授的特征，教師較難依據(jù)學(xué)生個體差異提供適配性教學(xué)指導(dǎo)，不利于學(xué)生創(chuàng)新能力和思辨品質(zhì)的全面提升。將生成式人工智能技術(shù)融人課堂生態(tài)后，其智能化交互系統(tǒng)可通過問題應(yīng)答機制推送針對性強的定制化學(xué)習(xí)內(nèi)容。教學(xué)過程逐步打破以教師為主導(dǎo)的輸出模式，轉(zhuǎn)而建構(gòu)以學(xué)生為中心的探究型場域，教師角色轉(zhuǎn)型為學(xué)習(xí)促進者與思維啟發(fā)者，通過組織學(xué)生與智能系統(tǒng)進行多輪對話，激勵學(xué)生主動發(fā)起學(xué)習(xí)議題并探索解決方案。學(xué)生可基于智能系統(tǒng)的即時反饋開啟螺旋式追問，促使對話模型持續(xù)調(diào)整響應(yīng)策略與表達模式，最終生成契合認知發(fā)展規(guī)律的教學(xué)材料，進而實現(xiàn)知識建構(gòu)的動態(tài)發(fā)展與學(xué)習(xí)內(nèi)容的智能化迭代。在這樣的協(xié)作學(xué)習(xí)范式下，學(xué)生通過教師引導(dǎo)、人機交互的三維互動，逐步完善學(xué)科知識框架。依托自主探究和批判性反思過程，系統(tǒng)培養(yǎng)學(xué)生的問題解決能力、創(chuàng)新意識及高階思維能力等關(guān)鍵素養(yǎng)。

二、生成式人工智能的概念及理論基礎(chǔ)

（一）概念

生成式人工智能是以算法架構(gòu)與規(guī)則體系為核心，依托大規(guī)模向量數(shù)據(jù)庫，結(jié)合自然語言解析與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，創(chuàng)建文本、圖像及多媒體內(nèi)容，構(gòu)建具有類人交互特征的智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)在語義理解、動態(tài)交互、創(chuàng)意生成及類人推理等領(lǐng)域的突破性表現(xiàn)，為差異化學(xué)習(xí)資源構(gòu)建、自然交互式學(xué)習(xí)及核心素養(yǎng)評估等教育場景提供關(guān)鍵支持。智能時代人機協(xié)同的實質(zhì)在于融合理性計算與感性認知的雙重特性，二者的深度嵌合正重塑教育教學(xué)的實踐路徑與效果產(chǎn)出。通過人類智慧與機器智能的有機整合，能夠創(chuàng)造遠超簡單疊加的復(fù)合型認知效能。

由此可以看出，生成式人工智能正在重構(gòu)當(dāng)代教育生態(tài)，其與探究性學(xué)習(xí)模式的范式耦合已展現(xiàn)出顯著的革新驅(qū)動效應(yīng)。這種技術(shù)教育化進程不僅表現(xiàn)為教學(xué)工具屬性的延展，更在根本上推動了教育關(guān)系重塑一一既革新了教案設(shè)計的智能支持體系，又重構(gòu)了個性化學(xué)習(xí)軌道的技術(shù)實現(xiàn)路徑。教育實踐者應(yīng)當(dāng)清醒認識到，當(dāng)前正處于智能教育轉(zhuǎn)型的歷史交匯期：一方面要善用生成式技術(shù)的范式突破特性，另一方面需持續(xù)探索人機協(xié)同的最優(yōu)解模式。

（二）理論基礎(chǔ)

人機協(xié)同教學(xué)作為智能時代的創(chuàng)新教育范式，以人機協(xié)作完成教學(xué)目標(biāo)為基點，在多元復(fù)合的教學(xué)場域中，通過人機協(xié)調(diào)機制優(yōu)化師生認知過程，形成可持續(xù)演進的教育生態(tài)。該模式強調(diào)教育主體與智能設(shè)備在多樣化教學(xué)情境中形成功能互補的有機整體，通過雙向協(xié)同作用達成育人增效目標(biāo)[1。教學(xué)實踐中需挖掘人與機器的優(yōu)勢功能模塊：智能系統(tǒng)主要作用于知識引導(dǎo)、交互溝通以及認知強化三個維度，深度融合于學(xué)生的認知建構(gòu)過程。在課堂教學(xué)場景中，教師需指導(dǎo)學(xué)生通過自然交互方式調(diào)取智能系統(tǒng)生成的知識圖譜，構(gòu)建個性化認知框架，進而實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)效果的螺旋式提升。

探究式學(xué)習(xí)模式的核心要義在于引導(dǎo)學(xué)習(xí)者通過自主發(fā)現(xiàn)與問題求解過程，顯著提升批判性思考與創(chuàng)新實踐能力。基于此教育哲學(xué)導(dǎo)向，本項研究擬建構(gòu)生成式智能技術(shù)與探究式教學(xué)深度融合的創(chuàng)新架構(gòu)，以期為教學(xué)范式轉(zhuǎn)型提供具有實踐價值的理論參照。教學(xué)架構(gòu)的建構(gòu)邏輯源自雙重維度：一方面基于生成式智能系統(tǒng)的功能解構(gòu)，另一方面依托探究式學(xué)習(xí)理論的實踐原則。具體而言，該模型充分運用了智能生成技術(shù)在多模態(tài)資源生成、擬真場景構(gòu)建、個性化學(xué)習(xí)路徑適配等方面的技術(shù)潛能。在設(shè)計機理上著重突出學(xué)習(xí)者的主體性特征，通過開放探究場域的營造與任務(wù)導(dǎo)向驅(qū)動機制，有效喚醒學(xué)習(xí)內(nèi)驅(qū)力與認知投入度。值得關(guān)注的是，該架構(gòu)特別強調(diào)學(xué)習(xí)社群的協(xié)同建構(gòu)功能，創(chuàng)新設(shè)計了智慧環(huán)境下多主體交互機制，促進學(xué)習(xí)者在協(xié)同對話中實現(xiàn)知識的共建。

三、生成式人工智能技術(shù)與探究式教學(xué)的結(jié)合可行性

隨著現(xiàn)代教育變革的持續(xù)推進，生成式人工智能技術(shù)正逐漸成為教育改革的重要助推器。這種基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)形態(tài)為探究式教學(xué)開辟了全新路徑，憑借動態(tài)交互和智能生成特性，為培養(yǎng)學(xué)生的批判思維與實踐能力注入創(chuàng)新活力。

該技術(shù)的應(yīng)用場域首先體現(xiàn)在教育資源革新層面。不同于傳統(tǒng)教材的靜態(tài)呈現(xiàn)，AI系統(tǒng)通過解析學(xué)習(xí)者的個體特征，能夠形成針對性學(xué)習(xí)素材庫，包括邏輯貫通的知識圖譜、情境化案例研討庫等。這種按需供給模式不僅有效突破時間、空間限制，更促使學(xué)生從被動接受轉(zhuǎn)為主動建構(gòu)，在真實問題場域中形成深度學(xué)習(xí)循環(huán)。

個性化學(xué)習(xí)引導(dǎo)是該技術(shù)的核心價值之一。基于多維學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動態(tài)采集，人工智能可精準(zhǔn)繪制學(xué)習(xí)者認知圖譜，及時診斷知識盲區(qū)并進行階梯式拓展訓(xùn)練。當(dāng)系統(tǒng)識別到學(xué)生在熱力學(xué)第二定律推導(dǎo)受阻時，會自主生成可視化建模與類比實例，幫助搭建概念間的橋梁。這種伴隨式支持系統(tǒng)能顯著提升學(xué)生的元認知能力，培育獨立解決問題的思維模式。

在教學(xué)評估維度，智能技術(shù)同樣展現(xiàn)出變革價值。教師可借助學(xué)習(xí)過程的熱力分布圖，直觀掌握每位學(xué)生的參與度與思維軌跡，據(jù)此實施分層指導(dǎo)策略。值得注意的是，智能評估并不是要替代教師專業(yè)判斷，而是通過可視化數(shù)據(jù)支撐，幫助教師突破經(jīng)驗型評價的局限性，形成更科學(xué)的教學(xué)反思與改進機制。

融合創(chuàng)新過程中的焦點不僅存在于技術(shù)優(yōu)化層面，更涉及教育本質(zhì)的深層探索。如何建立AI輔助與人類教師間的協(xié)同機制，需要在保護學(xué)生隱私的前提下嚴(yán)格規(guī)劃數(shù)據(jù)使用規(guī)則，同時構(gòu)建更具包容性的算法倫理框架。在面對拓撲學(xué)等抽象概念教學(xué)時，智能系統(tǒng)與教師差異化引導(dǎo)方式的整合效應(yīng)值得深人探討。

實踐經(jīng)驗表明，當(dāng)生成式技術(shù)與探究式教學(xué)形成良性互動時，課堂生態(tài)將發(fā)生創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化。關(guān)鍵在于找準(zhǔn)技術(shù)介入的節(jié)點與方式，既保留教育過程中的人文溫度，又充分釋放智能技術(shù)的賦能潛力，這正是未來教育創(chuàng)新需要持續(xù)探索的方向。

四、基于生成式人工智能的探究式教學(xué)設(shè)計實現(xiàn)框架

（一）任務(wù)分解與規(guī)劃

在教學(xué)設(shè)計領(lǐng)域的智能化改造過程中，任務(wù)解構(gòu)與系統(tǒng)規(guī)劃涵蓋功能主體界定、目標(biāo)需求明確、實施方案拆解以及路徑設(shè)計與效果反饋等環(huán)節(jié)，構(gòu)成了教學(xué)設(shè)計智能優(yōu)化的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。該體系涉及三個功能模塊的智能協(xié)作。交互信息采集單元：作為前端響應(yīng)模塊，通過與教師的多輪對話獲取教學(xué)方案、課堂實錄及個性化服務(wù)需求。智適應(yīng)生成模塊：細分為診斷型與建議型處理單元。診斷單元依托學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過作業(yè)表現(xiàn)與測評結(jié)果分析學(xué)習(xí)目標(biāo)完成度；建議單元則依據(jù)診斷結(jié)論提供資源匹配、教法優(yōu)化及教學(xué)活動重構(gòu)策略。協(xié)同運行中樞：負責(zé)構(gòu)建多智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)籌任務(wù)調(diào)度并協(xié)調(diào)各單元信息交互。

（二）內(nèi)容存儲與記憶

在教學(xué)設(shè)計智能系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)持久化機制涉及教學(xué)實踐核心要素的歸檔與調(diào)用，為模型自我進化和多智能體協(xié)同演進提供基礎(chǔ)支撐，是構(gòu)建客觀評估體系的關(guān)鍵要素。該模塊主要由五部分構(gòu)成：教學(xué)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫維護、人機交互軌跡保存、學(xué)科知識圖譜構(gòu)建、教學(xué)設(shè)計優(yōu)質(zhì)案例匿名化處理以及專家評審范式建檔。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集涵蓋課程設(shè)計方案、教學(xué)影像資料及人機交互日志。教學(xué)實錄內(nèi)容用于驗證教學(xué)設(shè)計實效與課堂執(zhí)行的契合度。人機協(xié)作對話機制作為智能化改進的重要載體，聚焦教師在教學(xué)重難點問題上的專業(yè)探討，通過與生成式人工智能的深度交互持續(xù)優(yōu)化教案質(zhì)量。智能系統(tǒng)通過記錄教師與模型交互的時間節(jié)點、議題軌跡及解決方案，形成動態(tài)化的教學(xué)設(shè)計調(diào)適機制。

（三）功能拓展與實現(xiàn)

在教學(xué)設(shè)計智能化應(yīng)用層面，功能拓展模塊通過聯(lián)結(jié)數(shù)字教輔工具、學(xué)科知識庫及協(xié)作平臺，有效實施多維教學(xué)評估與優(yōu)化。該模塊包含五個核心維度：教學(xué)設(shè)計要素解析、教學(xué)流程結(jié)構(gòu)化處理、教學(xué)目標(biāo)達成評測、教學(xué)方法特征挖掘以及資源智能適配體系。以多智能體協(xié)作系統(tǒng)為例，其可調(diào)度自然語言處理工具進行數(shù)值運算，利用可視化編程平臺重構(gòu)教學(xué)邏輯，通過文檔協(xié)作系統(tǒng)優(yōu)化知識呈現(xiàn)方式，并基于學(xué)情診斷推薦適配的計算工具與協(xié)作策略。學(xué)情解析模塊通過整合學(xué)生全維度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識別學(xué)生的認知偏好、學(xué)科焦點及認知起點，為教師推送適合的數(shù)字化教學(xué)資源。智能作業(yè)系統(tǒng)綜合授課成果與學(xué)情特征，依托知識圖譜生成分層彈性作業(yè)，或為教師定制個性化學(xué)科拓展資源庫。通過外聯(lián)知識重組技術(shù)，系統(tǒng)可動態(tài)抓取網(wǎng)絡(luò)資源、可視化知識框架及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，基于教學(xué)設(shè)計分解的模塊化需求構(gòu)建動態(tài)知識網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)教學(xué)資源的精準(zhǔn)匹配與自適應(yīng)更新，確保教學(xué)內(nèi)容的前瞻性及服務(wù)體系的持續(xù)優(yōu)化。

（四）決策生成

在智能化教育系統(tǒng)的可靠性建構(gòu)中，可信度保障體系涵蓋推理決策優(yōu)化、生成內(nèi)容調(diào)控、交互質(zhì)量監(jiān)控三個維度，通過動態(tài)評估多智能體對各教育場景任務(wù)的適配度，構(gòu)建最優(yōu)教學(xué)優(yōu)化路徑。推理優(yōu)化機制包含三重保障。首先，應(yīng)用案例記憶庫調(diào)取優(yōu)質(zhì)教學(xué)設(shè)計范式，動態(tài)優(yōu)化算法參數(shù)以提升決策效能。其次，采用樹狀推理架構(gòu)整合關(guān)聯(lián)性思維鏈條，結(jié)合教學(xué)問題的復(fù)雜度選擇橫向擴展或縱向深化的決策路徑，消解生成式模型的隨機性偏差。最后，引入“反思一執(zhí)行一檢驗”的循環(huán)行動框架，形成教學(xué)決策過程的可視化軌跡與可控化改進[2]。即時知識強化系統(tǒng)對接國家教育資源平臺及學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫，保障教學(xué)策略的學(xué)科前沿性與實踐適用性。人機協(xié)同質(zhì)量監(jiān)控依托“教師一智能體一教學(xué)情境”三邊互動機制，促進教師科學(xué)運用智能技術(shù)，實現(xiàn)教學(xué)實踐經(jīng)驗與機器認知邏輯的深度互構(gòu)，最終產(chǎn)出符合真實教學(xué)需求的高質(zhì)量解決方案。

五、基于生成式人工智能的探究式教學(xué)設(shè)計策略

（一）教學(xué)模式設(shè)計

基于生成式人工智能的互動探究教學(xué)模式是一種依托智能技術(shù)的學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過智能系統(tǒng)賦能學(xué)生的自主探究活動。該范式著力于喚醒學(xué)習(xí)主體的內(nèi)在動力，培育創(chuàng)新性思考與主動探索能力，推動知識的深度內(nèi)化遷移，從而發(fā)展學(xué)生批判性知識整合與高階問題解決能力，最終達成教學(xué)效果的系統(tǒng)性提升。相較于傳統(tǒng)課堂形態(tài)，智能技術(shù)的嵌人為學(xué)生建構(gòu)了智能化學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)。該模式由情境建構(gòu)、思維激發(fā)、獨立探索、群體交互、反思升華五個教學(xué)階段構(gòu)成。課程實施過程中，教育者轉(zhuǎn)型為學(xué)習(xí)催化劑與過程調(diào)控者，通過設(shè)計階梯式探究任務(wù)指導(dǎo)學(xué)生運用智能系統(tǒng)拓展認知邊界。作為認知主體的學(xué)生通過與智能體的對話機制重新定義知識建構(gòu)邏輯，在問題解決中實現(xiàn)概念的自我整合。生成式人工智能通過個性化知識供給和啟發(fā)式問答交互，持續(xù)激活學(xué)生認知圖式的動態(tài)更新。教育者需履行知識篩選與質(zhì)量監(jiān)控職能，確保智能系統(tǒng)輸出結(jié)果的科學(xué)性與教育適應(yīng)性。

（二）教學(xué)活動設(shè)計

基于教師引導(dǎo)的學(xué)習(xí)活動組織范式，探究式教學(xué)強調(diào)以學(xué)習(xí)主體的自主性探索與協(xié)作發(fā)展為核心，通過結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)路徑引導(dǎo)學(xué)生完成對核心知識內(nèi)容的深度建構(gòu)。該模式通過整合獨立研究、思維深化與小組協(xié)作等學(xué)習(xí)形態(tài)，幫助學(xué)生實現(xiàn)知識體系的階梯式發(fā)展[3]。在此過程中，生成式人工智能系統(tǒng)則能構(gòu)建智能化的學(xué)習(xí)支架，為探索過程提供多維支持。

1.課程內(nèi)容

課程內(nèi)容設(shè)計需著重以下層面的統(tǒng)籌：篩選契合知識框架的議題，繼而統(tǒng)籌實踐探究模塊，最終構(gòu)建梯度式實踐任務(wù)體系。這種培育理念有助于喚醒主體參與熱情，激活創(chuàng)新思維潛能，整個構(gòu)建過程注重模塊間的動態(tài)關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)集成生成式人工智能的探究理念。在教學(xué)策略制定維度，需建立方法優(yōu)選機制。采用多元啟發(fā)手段，開發(fā)智能化資源集成平臺，創(chuàng)設(shè)多維互動場景。在實施方案的搭建過程中，智能輔助系統(tǒng)的深度介入將貫穿全流程，通過語義分析與動態(tài)生成的協(xié)同作用，以期達到提升學(xué)習(xí)效能和轉(zhuǎn)化質(zhì)量的雙重目標(biāo)。

2.情境創(chuàng)設(shè)

教師圍繞核心探究議題構(gòu)建真實化學(xué)習(xí)情境，驅(qū)動學(xué)生對自標(biāo)知識展開定向探索。通過師生協(xié)作提出問題框架，學(xué)生與智能系統(tǒng)展開主題對話，獲取結(jié)構(gòu)化的知識圖譜和情境適配資源包，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)奠定認知基礎(chǔ)。

3.啟發(fā)思考

教師基于中心議題設(shè)計啟發(fā)性問題鏈，觸發(fā)學(xué)生的認知沖突。學(xué)生在智能系統(tǒng)的伴隨性支持下展開探索性對話，通過多輪人機互動獲取分層級解答。教師在此基礎(chǔ)上二次引入思辨性問題，形成“問題提出一智能反饋一深度追問”的認知螺旋上升機制。

4.自主探究

學(xué)生在教師引導(dǎo)下進行自導(dǎo)式學(xué)習(xí)體驗，通過與生成式智能體的持續(xù)對話完成信息整合與疑難解析。此階段著重培養(yǎng)學(xué)生的認知自主性與創(chuàng)新意識，促進其通過主動知識檢索與驗證構(gòu)建個性化解決方案。

5.協(xié)作學(xué)習(xí)

學(xué)生之間進行小組討論和合作學(xué)習(xí)，通過分組研討完成協(xié)作任務(wù)，生成式智能系統(tǒng)實時提供多維學(xué)習(xí)素材庫[4。教師在此過程中履行過程督導(dǎo)職責(zé)，通過動態(tài)介入優(yōu)化小組協(xié)作模式，保障協(xié)作流程的有效推進。

6.總結(jié)提高

教師運用三維評價體系（知識掌握、思維發(fā)展、能力提升）進行學(xué)習(xí)診斷，指導(dǎo)學(xué)生開展元認知反思。智能系統(tǒng)同步生成個性化學(xué)習(xí)分析報告，幫助學(xué)生定位知識盲區(qū)并規(guī)劃進階路徑，形成可持續(xù)發(fā)展的學(xué)習(xí)閉環(huán)。

六、基于生成式人工智能的探究式教學(xué)設(shè)計案例

以“智慧家居方案開發(fā)”教學(xué)為例，采用生成式人工智能的探究式教學(xué)模式進行分析。課程目標(biāo)著重培養(yǎng)學(xué)生的智能設(shè)備系統(tǒng)認知、技術(shù)原理理解及簡易開發(fā)能力，通過小組協(xié)作完成智能家居原型制作。

（一）智能家居開發(fā)的教學(xué)實施

依據(jù)智能探究教學(xué)模式，構(gòu)建遞進式教學(xué)階段。教師首先營造智慧家庭生活場景，引導(dǎo)學(xué)生通過智能系統(tǒng)的交互問答機制擴展設(shè)計視野，形成初步設(shè)計方案。在此過程中，學(xué)生可借助知識圖譜功能掌握智能家居參數(shù)配置規(guī)律，系統(tǒng)根據(jù)對話記錄生成定制化功能清單。隨后教師聚焦核心概念，指導(dǎo)學(xué)生在硬件選配與程序編寫環(huán)節(jié)運用智能工具解決技術(shù)難點，確保系統(tǒng)搭建的科學(xué)性。在協(xié)作階段，各小組依托智能系統(tǒng)的設(shè)計建議迭代優(yōu)化作品，教師動態(tài)介入進行難點診斷，最后通過多維評估量表與智能診斷報告實現(xiàn)教評融合。

（二）教學(xué)實施效能分析

通過作品驗收、學(xué)習(xí)反饋調(diào)研與深度訪談，綜合評估教學(xué)模式成效。各小組最終呈現(xiàn)的生態(tài)型產(chǎn)品設(shè)計方案有效融合概念理解與工程實踐，展現(xiàn)顯著的創(chuàng)新思維特征。智能系統(tǒng)的個性化知識推送機制有效適配了差異化學(xué)習(xí)需求，對話式交互顯著提升了學(xué)習(xí)效能感[5]。但同時也顯現(xiàn)技術(shù)依賴現(xiàn)象，部分學(xué)生在編程遇到困難時易直接調(diào)用解決方案。教師建議優(yōu)化策略在于建立階段式人機互動規(guī)范，強化在關(guān)鍵節(jié)點的元認知引導(dǎo)。課后訪談數(shù)據(jù)顯示，超 78% 的學(xué)生認為智能問答系統(tǒng)能快速定位知識盲區(qū)， 87% 的受訪對象反饋人機協(xié)作模式有助于突破思維定勢，教師啟發(fā)的追問策略有效促進了發(fā)散性思考能力發(fā)展。

七、結(jié)語

綜上所述，在智能化教學(xué)模式實踐中，生成式人工智能對學(xué)習(xí)效能產(chǎn)生顯著正向促進效應(yīng)。然而該技術(shù)的應(yīng)用仍存在發(fā)展性問題，學(xué)生易形成認知依賴傾向，易導(dǎo)致思維路徑同質(zhì)化與原創(chuàng)性觀點缺失的風(fēng)險，客觀存在的技術(shù)局限可能削弱自主思維能力的建構(gòu)。更值得注意的是，人機對話內(nèi)容的生成質(zhì)量仍面臨驗證挑戰(zhàn)，生成內(nèi)容可能存在信息偏差風(fēng)險，迫切要求師生建立批判性技術(shù)應(yīng)用觀，通過共構(gòu)知識篩選機制與技術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)，保障教育教學(xué)內(nèi)容的可信度與認知發(fā)展的方向性。

參考文獻

[1]曹天杰，鮑宇.基于生成式人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全教學(xué)實踐[J].科教文匯，2024（15）：77-81.

[2]李正艷，杜玉霞.生成式人工智能在跨學(xué)科教學(xué)中的應(yīng)用研究——以“小小太陽能車的設(shè)計與制作”一課為例[J].中小學(xué)信息技術(shù)教育，2024（09）：11-13.

[3]李明娟，劉蕊萍，楊麗.生成式人工智能賦能學(xué)習(xí)情景與教學(xué)設(shè)計研究[J].電腦知識與技術(shù)，2024，20（25）：27-30.

[4]張明飛，孔新梅，王顯闖，等.基于生成式人工智能的探究式教學(xué)設(shè)計與應(yīng)用研究[J].中國現(xiàn)代教育裝備，2024（18）：1-4.

[5]徐曉藝，陸祎.生成式人工智能助力初中英語寫作教學(xué)的實踐探究[J].中小學(xué)英語教學(xué)與研究，2024（04）：49-53.

基金項目：2024年度遼寧金融職業(yè)學(xué)院校級課題“生成式人工智能教學(xué)應(yīng)用研究”（項目編號：LJXJ202415）

作者單位：遼寧金融職業(yè)學(xué)院

責(zé)任編輯：王穎振楊惠娟