構建課堂教學數智化新生態

生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，簡寫為GenAI）與教育教學的深度融合，正在重新定義知識獲取、學習過程以及人機協作教學的內涵，并預示著教育將邁人一個“師一生一機”教育命運共同體的新時代[1]。為此，教育部發布了4項行動助推人工智能賦能教育[2，致力于為教育工作者正確認識“GenAI為何、何時、如何‘生成’教育”[提供指南。教育，特別是基礎教育不能被動地成為人工智能的實驗場，而應該從立德樹人的根本目標出發，使GenAI輔助教育目標更好地實現。理念的轉變，需通過具體的教學實踐落實，引導教師在課堂教學中構建“師一生一機”三維多向的互動協調機制，才能實現真正意義上的人工智能賦能教育。

“GenAI重塑北京基礎教育”教學現場會正是在這樣的背景下召開的。圍繞GenAI賦能智慧教學平臺、啟發數理邏輯智能、創設具身教學情境等核心議題，與會專家與教師進行了深入研討與交流，具化了一線教師對GenAI重塑基礎教育的認知。

一、GenAl嵌入智慧教學平臺，賦能教學提質增效

嵌人GenAI的智慧教學平臺可以分為教學設計平臺、資源處理平臺、課堂教學平臺、教學管理平臺以及教學評價平臺五類[4。隨著技術的發展，現已出現集成以上多種功能為一體的學科專用平臺。通過智能化的內容生成、個性化學習路徑推薦以及實時教學反饋等，GenAI不僅提升了教學效率，還能助力教師精準施教、學生高效學習，真正實現了教學質量的提升與資源的優化配置。

沈靜老師利用高中語文素養植根融媒體智能學習系統，開展了《論語》課堂教學探索。課前教研中，GenAI幫助教師深度解析教材文本和學情數據，搜集跨區域教研成果并進行對比分析，完成經典課例的智能聚類，實現實證支持的科學教研。備課過程中，GenAI自動生成了《論語》的教學設計、課件與分層習題資源，推薦了跨媒介資源整合方案與情境化任務鏈，智能標注了相關閱讀文本的知識圖譜，幫助教師精準把握《論語》的教學重難點與核心素養培養的著力點。在課堂教學的各個環節，GenAI都發揮了其獨特的價值。

在環節一“學情回顧和導人”中，GenAI通過分析學生以往的學習數據和行為模式，識別學生的知識盲點和學習風格，并據此推薦不同難度的《論語》注釋版本、文化背景資料和相關研究論文，為不同水平的學生搭建學習支架，降低學習難度，幫助學生循序漸進地理解文本內涵。

在環節二“小組討論核心問題”中，學生圍繞“孔子是否實現了個人理想與社會倫理的完美統一”這一開放式問題，結合平臺推薦的多模態學習資源，與GenAI這個虛擬學伴進行自然語言交互。通過提問“孔子為何周游列國”“孔子周游列國的過程中是否實現了個人理想”等問題，學生能夠快速獲得GenAI依據相關資料生成的文案，以及結合相關文本段落進行的解釋，從而能夠深入理解核心問題。同時，對于學生的學習困惑與知識盲區，GenAI還為小組提供討論的思維支架，對學生在討論中形成的階段性成果進行智能評價，并提供詳細的反饋意見，如指出學生的邏輯漏洞、論證不充分之處等。再結合AI學伴開展元認知訓練，幫助學生解決概念難點和視域盲區，順利打通閱讀障礙、彌補知識缺口，抵達本課的問題解決核心。沈老師也根據GenAI的反饋，動態調整教學節奏，進行有針對性的教學干預，提升小組討論的效果。

在環節三“借助自創成果升華情感”中，根據學生的提示，GenAI生成了歷史場景圖片、人物對話音頻和視頻等，幫助學生在多模態和沉浸式的語言運用情境中，加深對課堂核心問題的認識和思考。平臺提供的多模態學習資源和多樣化學習任務，是教師根據平臺精準的數據支持，結合學生的學習特點和興趣，使用GenAI技術生成并優化的。這些設計不僅豐富了教師的教學手段，還為學生提供了量身定制的學習方案。

北京師范大學文學院張秋玲教授表示，GenAI的嵌入賦予了學科智慧教育平臺新的生命，提升了教育教學的專業化、個性化和靈活化水平，為系統性地解決語文教學的低質高耗問題提供了可行性路徑，也為促進區域教育公平和教育的高質量發展提供了強大動能。在課堂教學中利用嵌人GenAI的學科智慧教育平臺，可伴隨式采集與分析學生的數據，從而為構建學生學習風格特征庫與學習行為追蹤模型提供重要依據。這不僅有助于生成學生畫像，服務精準教學，還能夠推動語文核心素養評價范式的轉型，促進“研備教學評”一體化、閉環式的智能優化與創新。

GenAI的嵌人不僅是對學科智慧教學平臺的技術提升，更是對其教育理念的深刻變革。GenAI并非要取代教師的角色，而是通過自動化和智能化的手段，減輕教師在一些日常任務上的負擔，使他們有更多的時間和精力去關注學生的個性化需求、沉浸式體驗和創造性發展。

二、GenAl啟發數理邏輯智能，驅動學生深度學習

GenAI在中小學數理教學中展現出多維度應用價值。它通過動態生成個性化習題、可視化解析資源和自適應學習路徑，精準匹配學生能力差異，提升學生對知識的掌握程度[5]；作為智能助教，提供實時答疑和錯題分析，在減輕教師負擔的同時強化學生自主學習能力；借助虛擬實驗模擬學科應用場景（如概率模擬、幾何變換），將抽象概念具象化，促進學生的深度理解。

翁濤老師在“利用空間向量解決立體幾何問題”的數學課堂上，充分挖掘了GenAI的應用潛力。基底法作為高中數學空間向量解立體幾何的核心方法，其教學難點在于基底選擇策略與空間關系的對應性。傳統教學中，教師往往通過典型案例展示標準解法，而學生難以自主探索不同基底選擇對解題過程的影響。九章大模型等專業數學大語言模型的出現，為解決這一教學痛點提供了新思路。翁老師基于此構建了人機協同的立體幾何教學模式，課堂以“空間向量與立體幾何”知識結構圖展開，具體實施分為四個遞進階段。

階段一：概念建構。教師運用三維動態模型實時演示基底法的核心原理，學生通過觀察不同基底下的坐標變換過程，了解基底向量選擇的兩大原則一一非共面性原則（三個向量不共面）與易度量性原則（優先選擇已知長度和夾角的向量）。通過實時調整基底組合，學生可直觀感知基底選擇對向量分解復雜度的影響。

階段二：問題解決。學生在解題實踐中獲得分層智能引導，對于有學習困難的學生，通義千問通過“蘇格拉底式”對話提供漸進式提示，如“目標向量能否分解為基底向量的線性組合”“是否需要建立空間直角坐標系輔助運算”。對于學有余力的學生則提供拓展性任務，如“嘗試用向量積驗證平面法向量”“對比基底法與坐標系法的適用范圍”。

階段三：評價反饋。學生提交手寫解題過程后，九章大模型以圖片識別的方式對學生的解題步驟和答案進行評閱。教師使用九章大模型展示3種不同解法：向量投影法、平面方程法、幾何轉化法，每種解法均附帶具體思路步驟。

階段四：反思提升。教師組織學生進行人機解法對比分析，重點探討向量解法與傳統幾何法的異同之處，同時讓學生思考機器算法的普適性與人類直覺思維的創造性。

在整堂課中，教師利用九章大模型和通義千問等智能工具，啟發學生與GenAI協同解決立體幾何問題。這些工具提供多樣化解題思路，幫助學生在智能工具的支持下，思維伴隨解題過程逐步發展，也培養了學生自主學習的能力。

北京師范大學人工智能學院宋繼華教授指出，在教育領域中，人機協同特指人類與機器在教育過程中的合作，旨在實現共同的育人目標，促進教育朝著更加有序和理想的方向發展。這一協同進階包括人機協作、人機增強、人機融合和人機共創四個維度，共同構成了人機協同教育的多維發展路徑。這種新型的協同關系要求教師不僅應理解人工智能的工作原理和能力，還應認識到技術的局限性，以便能夠在適當的情況下結合主觀判斷做出合理決策。翁老師的課堂是對人機協同教學的有益嘗試，教師在其中扮演的引導者與協調者角色至關重要，她指導學生正確、合理地與人工智能進行交互，逐步探索解決問題的思路，并在此過程中對GenAI給出的提示進行批判性思考，而非對其答案全盤接受。

GenAI與數理教育場景的碰撞融合，推動數理教育教學從知識傳遞向思維建構轉變。教師需要從知識權威轉型為技術賦能的認知導航者，學生則應成長為善用智能工具進行深度學習的數字原住民。未來教育應著力培養人機協同時代的關鍵素養一一既善于借助智能工具突破認知邊界，又能保持獨立思辨能力；既掌握智能工具的操作邏輯，又深譜數理學科的本質規律。人機協同教學為培育具有數字勝任力的創新人才提供了新可能。

三、GenAl創設具身教學情境，開辟個性學習路徑

傳統教學方式能夠確保知識體系的完整性和規范性，但學習資源局限于教材與教師經驗，教學方法缺乏靈活性與互動性，難以滿足學生個性化需求，更無法充分激發學生學習的主動性與創造性。尤其在涉及倫理、社會爭議等復雜議題時，傳統課堂往往因討論深度不足、視角單一而流于表面。相比之下，GenAI賦能的具身教學情境，依托多模態感官交互、沉浸式場景構建和實時動態反饋技術，打破了傳統教學的物理與認知邊界。例如，虛擬現實（VR）技術可模擬真實社會場景，增強學生的臨場感；GenAI支持智能對話，幫助學生深化思辨；而大數據分析則能精準捕捉學生個體的學習軌跡，為教師提供差異化教學依據。這種具身教學情境，不僅拓展了學習資源的廣度和深度，更通過“具身參與”將抽象知識轉化為可體驗、可互動的認知過程，從而顯著提升學習效能。

在高中英語教學中，艾慧老師圍繞“長期昏迷病人的生命決策權”這一倫理議題，依托GenAI創設了極具創新性的模擬家庭會議情境。課程伊始，學生通過角色分配系統自主選擇家庭成員身份（如患者配偶、子女、醫生或倫理學家），AI助手“Lily”則根據角色需求提供背景資料、醫學倫理原則及法律條文等支持。在模擬家庭會議中，學生需結合自身角色立場與AI助手進行多輪對話。例如，扮演“子女”的學生可能強調情感維系的重要性，而“醫生”角色則需引用醫學統計數據論證治療無效性。

AI助手不僅能實時糾正學生的語言表達錯誤、補充專業詞匯，還能模擬對立觀點，引導學生多角度審視同一問題。例如，當學生主張“應尊重患者之前的意愿”時，AI助手會反問：“若患者未留下明確意見，如何平衡家屬情感與法律義務？”這種動態互動能夠促使學生不斷填補邏輯漏洞，完善論述結構。此外，艾老師還通過GenAI生成思維導圖，將學生的觀點可視化，幫助他們梳理“生命尊嚴”“醫療資源分配”“家庭決策權”等子議題的內在聯系。

課程尾聲，GenAI進一步賦能個性化作業設計。學生可選擇完成一篇議論文，并運用GenAI的語法糾錯、邏輯強化及修辭優化功能打磨文稿；或開展家庭訪談，利用GenAI生成的調查問卷模板收集親屬觀點，并對比分析代際間認知差異。此外，針對語言能力較弱的學生，GenAI提供分階訓練模塊：初級任務聚焦基礎詞匯與句式（如“euthanasia”“qualityof life”的用法），高級任務則涉及跨學科論述（如結合生物學知識分析腦死亡標準）。學生學習對話的數據被實時保存在GenAI平臺，教師可根據學生上傳的交互數據生成個性化學習報告，精準定位學生的思維盲區與語言短板。

北京大學教育學院賈積有教授指出，人工智能的本質是“在機器上實現教育”，其核心價值在于通過技術手段重構教與學的關系，賦能師生共同成長。艾老師的案例正是這一理念的生動體現。GenAI不僅輔助教師高效設計情境、生成資源，更通過智能評測與即時反饋，使教學從“一刀切”走向“個性化”。更為重要的是，GenAI推動了教育目標的升華。當學生與GenAI辯論“生命價值量化”時，技術不再是冰冷的工具，而成為激發人文關懷的媒介。

一名學生在課后提到：“AI提醒我，統計數據不能替代對‘人’的理解。哪怕只有 1% 的蘇醒可能性，那 99% 的放棄是否已構成倫理困境？”這種技術介導的哲學叩問，正如賈積有教授所強調的“完整的人”的培養一一既能駕馭技術理性，又能堅守人性溫度。

GenAI創設的具身教學情境，不僅開辟了個性化學習路徑，更重新定義了教育的邊界：在虛擬與現實的交織中，在人與機器的協作下，學生得以在語言能力、思維品質與價值信念的融合中，走向更深層次的成長。而這，正是智能時代教育創新的終極意義。

隨著大數據與人工智能技術的飛速發展，教育正經歷從傳統教學向智能化、個性化教學的躍遷。這一過程中，GenAI成為推動課堂教學生態重塑的關鍵力量。構建課堂教學數智化新生態是信息技術與教育教學深度融合的必然趨勢。GenAI在助推教學方式“智”變、培養高階思維“智”能、打造沉浸交互“智”域等方面的突出表現，不僅引發了教學模式的深刻變革，更引領著教育創新與學習科學的前沿探索。面向未來，課堂教學數智化轉型不僅是一場技術革命，更是教育理念與實踐范式的深刻變革，它呼喚著教育者、研究者、政策制定者與技術企業跨界聯合，共同構建一個既充滿科技智慧又不失人文關懷的教育未來。

參考文獻

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[5]羅江華，李勇，孫勁鷗.生成式人工智能助力小學數學概念教學的探索[J].中國教育信息化，2025（1）：112-120.

[6]孫田琳子.虛擬現實教育應用的倫理反思：基于伯格曼技術哲學視角[J].電化教育研究，2020（9）：48-54.

（作者牛青森、林文淵、徐剛系北京師范大學文學院博士研究生；沈靜系北京師范大學昌平附屬學校副校長，本文通訊作者）

責任編輯：牟艷娜