生成式人工智能賦能教案撰寫的實踐路徑與優(yōu)化策略

生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展正深刻變革教育領(lǐng)域。自2022年底ChatGPT問世以來，其卓越的對話交互與內(nèi)容生成能力在教育領(lǐng)域引發(fā)廣泛關(guān)注。DeepSeek等產(chǎn)品的迅速普及，進(jìn)一步加速了這場由人工智能驅(qū)動的技術(shù)革命[1]。教案作為教學(xué)實施的核心載體，其撰寫過程耗時且復(fù)雜。生成式人工智能在教學(xué)資源推薦、教案結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面展現(xiàn)出了巨大潛力。然而，教師應(yīng)該如何合理且有效地使用這一技術(shù)，仍是當(dāng)前教育領(lǐng)域亟待解決的課題。本文探討生成式人工智能在教案撰寫中的應(yīng)用策略，以期協(xié)助教師設(shè)計精準(zhǔn)的教案生成指令體系，實施教案內(nèi)容迭代優(yōu)化機制，推動教案撰寫模式的創(chuàng)新與發(fā)展，進(jìn)而提升整體教學(xué)質(zhì)量。

一、傳統(tǒng)教案撰寫模式的局限性

教案是教師對教學(xué)活動的全面安排，其質(zhì)量直接影響教學(xué)效果。傳統(tǒng)教案撰寫模式承載著教師的深度教學(xué)思考與個性化設(shè)計，具有重要且獨特的價值。但隨著教育需求的日趨復(fù)雜，該模式的局限性逐漸顯現(xiàn)。

（一）效率困境：流程煩瑣與資源整合低效

教案既體現(xiàn)教師教學(xué)的獨特性，反映其教學(xué)風(fēng)格、教學(xué)態(tài)度與教學(xué)能力，又具有共性的結(jié)構(gòu)，通常涵蓋教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)重難點及教學(xué)過程等核心模塊。然而，在傳統(tǒng)教案的撰寫模式下，教師需從教材、參考書籍、網(wǎng)絡(luò)資源等多渠道獲取教學(xué)資源，完成資源的篩選整合以及教學(xué)活動設(shè)計等任務(wù)，流程煩瑣、操作復(fù)雜且耗時費力。

（二）創(chuàng)新困境：形式化導(dǎo)向與創(chuàng)新生態(tài)缺失

一方面，教案在一定程度上被異化為上級部門檢查教師備課行為的行政管理工具[2；另一方面，教師難以獲取系統(tǒng)化、多樣化的教案范例作為參考。這使得教師普遍缺乏教案創(chuàng)新的動力與條件，為應(yīng)對頻繁的教學(xué)檢查，教師在教案編寫中往往傾向于選擇“安全\"策略，即遵循既定模式，或者直接抄寫現(xiàn)有教案[3，導(dǎo)致教案設(shè)計模式趨于僵化，創(chuàng)新性不足。

（三）思路困境：經(jīng)驗依賴導(dǎo)致教案時效性 與實用性受限

傳統(tǒng)模式下，教師在教案撰寫過程中主要依賴個人經(jīng)驗與既有知識體系，這在一定程度上限制了教案設(shè)計的廣度與深度。其一，教案的時效性不足。教師難以及時整合最新的教學(xué)研究成果、教育政策動態(tài)、跨學(xué)科知識及創(chuàng)新教學(xué)案例，導(dǎo)致教案內(nèi)容滯后于教育理論與實踐的發(fā)展。其二，教案的實用性欠佳。教師的教學(xué)經(jīng)驗往往局限于特定班級、學(xué)科及教學(xué)環(huán)境，難以適應(yīng)多樣化的教學(xué)需求。僅憑個人經(jīng)驗設(shè)計的教案可能脫離實際教學(xué)情境，難以有效滿足學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求，進(jìn)而降低教案在課堂教學(xué)中的可操作性與實施效果。

針對上述問題，教師可以通過人機協(xié)同的方式，將生成式人工智能有機融入教案撰寫過程，以提升教案撰寫的質(zhì)量和效率。

二、生成式人工智能具備教案撰寫的功能

（一）效率突破：智能推薦教學(xué)資源

生成式人工智能具有智能推薦教學(xué)資源的功能，可以根據(jù)教師的教學(xué)需求、偏好以及既定的教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容，動態(tài)獲取教材、教輔資源、最新教育政策及跨學(xué)科素材，實現(xiàn)教學(xué)資源的智能篩選與結(jié)構(gòu)化整合。教師只需輸人教學(xué)自標(biāo)關(guān)鍵詞，系統(tǒng)即可生成包括圖文、音頻、視頻等多種形式的資源[4]。借助智能算法的分析與處理，系統(tǒng)能夠通過多輪對話，精準(zhǔn)識別出最契合教師需求的資源，從而有效地提高教案撰寫的效率。

（二）創(chuàng)新支持：智能優(yōu)化教案結(jié)構(gòu)

基于優(yōu)質(zhì)教案數(shù)據(jù)庫，人工智能系統(tǒng)可提供分層級創(chuàng)新方案：為新手教師生成符合課程標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)框架，為資深教師推薦包含項目式學(xué)習(xí)、跨學(xué)科融合等創(chuàng)新模式的進(jìn)階模板。生成式人工智能可深度解析教學(xué)目標(biāo)，實現(xiàn)教案模塊的智能動態(tài)重組，并在章節(jié)布局、段落邏輯及核心素養(yǎng)滲透密度等維度進(jìn)行創(chuàng)新性優(yōu)化，為教師持續(xù)提供教案撰寫的創(chuàng)新范式。教師既可直接調(diào)用系統(tǒng)智能衍生的創(chuàng)新模板庫，也可將其設(shè)計邏輯和創(chuàng)新要素遷移至新教案的設(shè)計中，從而形成教學(xué)創(chuàng)新實踐的良性閉環(huán)。

（三）思維拓展：智能評估與反饋

在傳統(tǒng)教案撰寫模式下，教師往往囿于自身經(jīng)驗，思維特征呈現(xiàn)單向性，難以兼顧教案的時效性與實用性。相比之下，生成式人工智能通過實時整合最新的教學(xué)研究成果、教育政策動態(tài)和跨學(xué)科知識，能夠有效識別教案中存在的知識滯后問題，并提供與時俱進(jìn)的內(nèi)容更新建議。同時，其內(nèi)置的實時反饋機制能夠引導(dǎo)教師突破個體經(jīng)驗邊界，形成更具前瞻性的教學(xué)設(shè)計思維。這種智能化的評估與反饋機制，能夠提高教案評估的科學(xué)性和客觀性，實現(xiàn)教案時效性與實用性的雙重提升。

三、生成式人工智能協(xié)助教案撰寫的策略

（一）篩選適配教案生成需求的工具

隨著生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，DeepSeek、ChatGPT、文心一言、Kimi等工具相繼涌現(xiàn)并持續(xù)迭代，各具技術(shù)特點與應(yīng)用側(cè)重。面對多元化的工具生態(tài)，教師需秉持開放態(tài)度，在教案撰寫過程中靈活選擇適配工具，同時應(yīng)持續(xù)跟蹤工具迭代動態(tài)，及時掌握其功能更新與特性優(yōu)化，以充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢賦能提高教案設(shè)計質(zhì)量。

（二）設(shè)計精準(zhǔn)的教案生成指令體系

教師可通過明確角色、場景、任務(wù)，嵌入教學(xué)要素，并規(guī)避常見設(shè)計誤區(qū)，引導(dǎo)生成式人工智能工具生成更加符合教學(xué)實際和學(xué)生需求的教案。

第一，可使用RST（Role，Scene，Task）三元指令框架。該框架要求清晰界定教案使用者（角色）、應(yīng)用環(huán)境（場景）及核心目標(biāo)（任務(wù)），為生成內(nèi)容提供結(jié)構(gòu)化的框架與明確的目標(biāo)導(dǎo)向，從而確保教案的針對性與實用性。例如，在為小學(xué)五年級科學(xué)課程“水中的微小生物”生成教案時，普通指令“生成一份關(guān)于‘水中的微小生物’的教案”生成的內(nèi)容泛化。而RST三元指令包括“我是一名小學(xué)五年級科學(xué)教師”（角色）、“需對第三單元‘顯微鏡下的生物世界’中‘水中的微小生物’進(jìn)行40分鐘授課”（場景）、“生成一份完整教案，需包含導(dǎo)入、探究、總結(jié)三個環(huán)節(jié)，并嵌入生活案例與STEAM拓展項目”（任務(wù)），則能生成高度適配的內(nèi)容。

對比兩份教案（見表1）可看出，普通指令生成的教案存在內(nèi)容泛化、結(jié)構(gòu)松散、脫離實際課堂約束等問題；而RST三元指令生成的教案能顯著提升角色定位的精準(zhǔn)性、場景約束的契合度、任務(wù)導(dǎo)向的結(jié)構(gòu)化程度以及跨學(xué)科融合的深度，展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。因此，教師在使用生成式人工智能協(xié)助教案設(shè)計時，應(yīng)積極采用RST三元指令框架，通過精準(zhǔn)的需求描述，可有效提升生成教案的靶向性、系統(tǒng)性、創(chuàng)新性與可操作性，實現(xiàn)人機協(xié)同下的教案質(zhì)量優(yōu)化。

表1基于普通指令與RST三元指令的教案設(shè)計對比

第二，可在指令中嵌入明確的教學(xué)要素。教師可明確指定三級教學(xué)目標(biāo)（如基礎(chǔ)理解、應(yīng)用分析、創(chuàng)新評價）的占比分配，確保教案目標(biāo)層次清晰，符合學(xué)生認(rèn)知發(fā)展規(guī)律；亦可指定特定教學(xué)方法（如情境教學(xué)法、項目式學(xué)習(xí)法），以提升教案的針對性與實效性。此外，可要求同步生成配套的評價工具（如課堂觀察量表、學(xué)生自評表），以支持教學(xué)效果的即時反饋與動態(tài)調(diào)整。以Kimi工具生成北師大版八年級生物學(xué)“生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能”教案為例，生成第一份教案的指令為“為我生成一份關(guān)于‘生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能’的教案”。生成第二份教案的指令為“為我生成一份關(guān)于‘生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能’的教案，要求教學(xué)目標(biāo)體現(xiàn)核心素養(yǎng)，必須使用探究式教學(xué)法，需配套過程性評價工具”。

對比兩份教案（見表2）可看出，第二份教案通過嵌入明確的教學(xué)要素，實現(xiàn)了目標(biāo)統(tǒng)整化、設(shè)計結(jié)構(gòu)化、方法科學(xué)化、評價系統(tǒng)化以及學(xué)生主體地位的凸顯，專業(yè)水準(zhǔn)顯著提升。因此，教師在運用生成式人工智能輔助教案設(shè)計時，應(yīng)強化“要素嵌人”的指令設(shè)計思維，通過精細(xì)化指令生成更高品質(zhì)的教案。

第三，需持續(xù)優(yōu)化指令的細(xì)節(jié)設(shè)計。首先，應(yīng)避免表述模糊。將抽象的教學(xué)環(huán)節(jié)（如“互動環(huán)節(jié)”）轉(zhuǎn)化為可量化的具體要求（如“設(shè)計3次師生問答，每次不超過2分鐘”），可增強教案的可操作性和可評估性。其次，可在指令中補充負(fù)面約束。在指令中明確不包含的內(nèi)容或要求（如“不包含課外拓展作業(yè)”），可精準(zhǔn)控制生成范圍，確保教案嚴(yán)格符合教學(xué)計劃。最后，可以增加本土化的限定。結(jié)合地區(qū)特色或?qū)嶋H教學(xué)需求，在指令中加入本土化元素（如“使用本地區(qū)氣象數(shù)據(jù)案例”），可提升教案的實用性和針對性。為驗證此策略的有效性，本研究以湘教版八年級地理“中國的季風(fēng)氣候”為例，通過Kimi生成兩份教案進(jìn)行對比。第一份教案的原始指令為“為八年級地理‘中國的季風(fēng)氣候’設(shè)計教案，包含導(dǎo)人、講授、互動和作業(yè)環(huán)節(jié)”。第二份教案指令為“為八年級地理‘中國的季風(fēng)氣候’設(shè)計教案，要求導(dǎo)入環(huán)節(jié)設(shè)計2次師生問答（每次1分鐘內(nèi)），使用本省2023年7月暴雨災(zāi)害新聞圖片作為素材；講授環(huán)節(jié)結(jié)合教材中的圖片‘中國季風(fēng)區(qū)與非季風(fēng)區(qū)’，設(shè)計1次小組填圖活動（4人組，5分鐘）；作業(yè)環(huán)節(jié)布置2道基礎(chǔ)題（不包含實踐調(diào)研類作業(yè)）；本土化案例需替換教材中的‘華北平原案例’，改用本地區(qū)近三年6一8月降水量數(shù)據(jù)表”。

表2基于普通指令與明確要素指令的教案設(shè)計對比

對比兩份教案（見表3），第二份教案具有精準(zhǔn)的時空控制體系、可量化的評估體系，深度融入了本土化情境，同時對學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行了科學(xué)管理，具有獨特優(yōu)勢。這充分證明，通過使用“量化錨定 + 邊界控制 + 本土聯(lián)結(jié)”的方式精細(xì)化指令，教師可將模糊的教學(xué)理念轉(zhuǎn)化為人工智能可識別的參數(shù)體系，進(jìn)而有效提升人工智能生成教案的教學(xué)適切性。因此，完善指令細(xì)節(jié)不是技術(shù)層面的“吹毛求疵”，而是實現(xiàn)人機協(xié)同備課的必由之路。

表3基于原始指令與優(yōu)化指令的教案設(shè)計對比

（三）實施教案內(nèi)容的迭代優(yōu)化機制

生成式人工智能生成的教案往往需要經(jīng)過多次迭代和優(yōu)化才能達(dá)到“優(yōu)質(zhì)”的標(biāo)準(zhǔn)。為此，教師應(yīng)建立迭代優(yōu)化的機制，通過多輪交互的方式不斷提升教案的質(zhì)量。在生成式人工智能的回答不盡如人意時，教師應(yīng)及時指出其問題所在，并給出具體的示例和補充數(shù)據(jù)。

例如，在借助Kimi為蘇教版八年級生物“生態(tài)系統(tǒng)的組成”設(shè)計教案時，教案1.0版本以“為我生成一份關(guān)于‘生態(tài)系統(tǒng)的組成’的教案”為指令。通過多輪交互和不斷迭代優(yōu)化（見表4），教案逐漸完善，更加符合教學(xué)需求和學(xué)生實際。同時，這種迭代優(yōu)化的機制可以促進(jìn)生成式人工智能工具的不斷進(jìn)步和升級，為教育教學(xué)領(lǐng)域帶來更多創(chuàng)新和變革。

四、生成式人工智能協(xié)助教案撰寫的風(fēng)險與應(yīng)對

生成式人工智能依托教學(xué)資源推薦、教案結(jié)構(gòu)優(yōu)化、教案質(zhì)量評估與反饋等功能，賦能教案撰寫。然而，其應(yīng)用仍存在多重潛在風(fēng)險，需要教師在積極擁抱技術(shù)紅利的同時，審慎辨識并系統(tǒng)應(yīng)對挑戰(zhàn)。

（一）幻覺現(xiàn)象凸顯

人工智能生成的教案可能產(chǎn)生事實性錯誤與隱性偏見，需要教師通過權(quán)威驗證與人工審校進(jìn)行干預(yù)。其一，信息的準(zhǔn)確性難以保證。由于人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性、算法的復(fù)雜性以及人類反饋的偏差，在生成內(nèi)容過程中容易出現(xiàn)錯誤性信息[5]。因此，教師需要嚴(yán)格審核人工智能生成的教案內(nèi)容，結(jié)合教材等權(quán)威資源驗證信息的準(zhǔn)確性。其二，信息的偏見性不容忽視。人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的文化單一性可能導(dǎo)致教案包含隱性偏見內(nèi)容。因此，教師應(yīng)對文化表征、性別角色等議題進(jìn)行人工審校與修正，以消除文化偏見。

（二）人機協(xié)同水平低

當(dāng)前，教師運用生成式人工智能協(xié)助教案撰寫面臨雙重障礙，即生成式人工智能的高門檻技術(shù)理論以及教育領(lǐng)域應(yīng)用指引的缺失。為此，我們亟須構(gòu)建“認(rèn)知 + 實踐”的能力培育體系，讓教師掌握生成式人工智能的系統(tǒng)操作原理與技術(shù)邊界。另外，通過參加典型教學(xué)案例研習(xí)，教師可掌握智能生成教案的交互策略與流程優(yōu)化技巧。

表4“生態(tài)系統(tǒng)的組成”教案的迭代優(yōu)化過程

（三）隱私與版權(quán)風(fēng)險

教師運用生成式人工智能協(xié)助教案撰寫時，涉及學(xué)生敏感信息的輸人與版權(quán)不明確內(nèi)容的產(chǎn)出，隱私泄露風(fēng)險與版權(quán)歸屬爭議是教學(xué)實踐中難以回避的挑戰(zhàn)。其一，數(shù)據(jù)隱私泄露。教師輸人的學(xué)情數(shù)據(jù)、測試成績等教學(xué)資料可能包含學(xué)生的個人信息，而人工智能系統(tǒng)存在技術(shù)漏洞或管理疏失帶來的敏感信息外泄的風(fēng)險。為防范此類風(fēng)險，教師首先應(yīng)嚴(yán)格限定數(shù)據(jù)輸入邊界，僅提交與教學(xué)設(shè)計直接相關(guān)的必要數(shù)據(jù)，其次應(yīng)對必要的教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，通過匿名編號替代真實身份信息，構(gòu)建隱私保護(hù)技術(shù)屏障。其二，內(nèi)容版權(quán)問題。人工智能生成的教案內(nèi)容屬于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，存在版權(quán)歸屬不明確等潛在法律爭議。因此，教師應(yīng)進(jìn)行二次創(chuàng)作，對人工智能生成的教案進(jìn)行個性化重構(gòu)，對識別出的引用內(nèi)容實施標(biāo)準(zhǔn)化溯源標(biāo)注。

生成式人工智能正逐步改變教育教學(xué)領(lǐng)域，尤其在教案撰寫方面展現(xiàn)出巨大潛力。它能高效推薦教學(xué)資源、優(yōu)化教案結(jié)構(gòu)，有效提升教案質(zhì)量與教師工作效率。然而，技術(shù)的運用也伴隨著挑戰(zhàn)，如信息準(zhǔn)確性、偏見性、人機協(xié)同水平、隱私與版權(quán)等問題，需我們審慎對待。未來，教師應(yīng)合理利用生成式人工智能，結(jié)合自身經(jīng)驗進(jìn)行創(chuàng)新，實現(xiàn)更高效、個性化的教學(xué)設(shè)計，推動教育教學(xué)質(zhì)量的全面提升。

參考文獻(xiàn)

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（作者均系北京師范大學(xué)碩士研究生）

責(zé)任編輯：李媛

2025年本刊重點選題計劃

2025年，《中小學(xué)數(shù)字化教學(xué)》將秉承“面向教育現(xiàn)代化，引領(lǐng)數(shù)字化教學(xué)”的辦刊理念，密切關(guān)注教育領(lǐng)域的核心議題和學(xué)科教學(xué)的研究前沿，聚焦數(shù)智技術(shù)賦能教育教學(xué)的理論與實踐創(chuàng)新，致力于為廣大讀者提供“看得懂、學(xué)得會、用得上”的教學(xué)理念、實踐經(jīng)驗與典型案例，助力教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，并服務(wù)于教師數(shù)字素養(yǎng)的全面提升。綜合本刊專家和編委的建議，確定如下重點選題方向。

一、數(shù)智時代教育教學(xué)理念的變革與創(chuàng)新研究

二、核心素養(yǎng)背景下技術(shù)與教學(xué)深度融合的策略

三、生成式人工智能在教學(xué)中的應(yīng)用策略與場景研究

四、技術(shù)助力新課標(biāo)、新教材理念落實的路徑與實踐

五、數(shù)字化教學(xué)促進(jìn)學(xué)生高階思維發(fā)展的實證研究

六、數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)評一體化探索與實踐

七、數(shù)字化環(huán)境下跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)活動的設(shè)計與實施

八、新教材配套數(shù)字資源的研發(fā)、應(yīng)用與反思

九、技術(shù)賦能課堂觀察、評價與改進(jìn)研究

十、提升教師數(shù)字素養(yǎng)的路徑與策略

十一、區(qū)域推進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新路徑與行動策略

十二、全球數(shù)字教育發(fā)展趨勢、經(jīng)驗與啟示