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當前,教師如何讓人工智能賦能教育已成為必答題。何用面對生成式人工智能(簡稱“GenAI”)融入教育教學全流程的人工熱逼網站不可逆趨勢,教師要善用GenAI,智能自身使其真正服務于育人目標。促進成長具體而言,教師教師可以從“提效能、何用促發展、人工守底線”三方面,智能自身積極探索善用GenAI的促進成長場景與策略。

1 提效能:善用GenAI優化教學全流程

GenAI最為顯見的教師作用,是何用助力教師“減負增效”,即助力教師從繁重的人工事務性工作中解放出來,把時間精力合理再分配于對學生的智能自身全面培養。

首先是促進成長教師可借助生成式人工智能高效處理資料整理、會議紀要、作業統計等重復性事務性工作,釋放更多時間與精力,專注于立德樹人、價值引領等核心育人工作;同時還能快速生成教學圖片、思維導圖、知識卡片、微課腳本、評價量規等各類教學資源,大幅縮減素材查找與制作時間,顯著提升備課效率。這也是目前一線教師使用生成式人工智能最為常見的方式和處理工作的方法。

其次是輔助生成課堂習題,減輕重復設計任務。教師常困于分層練習題和變式練習的設計,在GenAI平臺輸入具體知識點、題型及難度層次等教學內容與題目需求,可選擇生成新題或檢索真題。需要注意的是,對生成或檢索到的題目教師需要進行專業判斷和審核,保留符合教學目標與課程標準的熱逼網站內容。此外,還要根據學生實際水平對題目進行動態調整與個性優化,必要時可改編或重組,用于課堂練習或課后作業。

最后是賦能跨學科教學,這也是GenAI可以深度賦能的場景。區別于單一學科背景的個體教師,GenAI有強大的知識整合能力,可以為教師提供跨學科的知識鏈接、案例素材和教學設計思路,具體操作上教師可通過搭建專屬的“跨學科教學智能體”實現。首先建立學科知識庫,將本學科的課程標準、各學段教材、個人教案、教學反思等進行分類整理,作為智能體的知識基礎。在此基礎上,借助GenAI平臺生成智能體,并反復優化其對話邏輯,使其能夠圍繞本學科內容生成具有跨學科視角的學習任務與活動設計,最后在大模型平臺建立智能體雛形。智能體搭建完成后,教師可根據教學目標和內容生成跨學科探究任務,經學情研判與調整后在課堂中實施。更關鍵的是,教師可將課堂中生成的學生學習成果和自身教學反思持續反哺智能體知識庫,形成“使用—積累—優化—再使用”的反饋閉環,實現教學相長。

2 促發展:善用GenAI賦能教師專業成長

教師專業成長的躍升,往往發生在對課堂的深度反思與研討中。GenAI不僅能幫教師處理日常教學事務,更能成為教師課后研修的“認知伙伴”,助力教師從經驗依賴走向循證驅動。

GenAI輔助課堂診斷分析,從憑感覺到講證據。不同于傳統聽評課主要依賴經驗直覺,教師可將課堂實錄上傳GenAI平臺,獲取包含教學結構、教學行為、教學策略、教學成效等維度的課堂分析報告,再結合自身教學意圖進行專業判讀。需要強調的是,GenAI提供的是分析“底稿”,教師的專業解讀才是賦予數據教育意義的關鍵。

GenAI支持人機協同教研,從被動接收到主動發問。僅有課堂分析報告還不夠,教師更需圍繞具體教學片段進行深度研討。例如,在課堂教研過程中,教師可以將GenAI作為認知伙伴,通過精準發問和深度追問,分析課堂現象、匯聚實踐證據、實現教學改進。簡單來說,教師可以采用“厚薄問課”策略與GenAI開展多輪對話。“把課問薄”,即聚焦一個具體教學片段,沿“發生了什么→好/不好在哪里→有什么證據→為什么→發現了什么教學規律”的邏輯發起鏈式提問,從現象追問到本質。“把課問厚”,即從本質出發進一步追問:“該教學規律在何種條件下可能失效?如何改進?依據是什么?改進后將發生什么?”由此拓展教師對課堂理解的廣度與深度。

在此過程中,教師始終是“問”的主體,GenAI負責提供數據分析、證據檢索和多角色視角支持,人機協同完成從現象到本質的教學理解。

GenAI助力教師智慧沉淀,從碎片感知到持續成長。每次課后研修中涌現的零散洞見,如不加以整理,則易隨時間流逝。GenAI可幫助教師將教研中的核心觀點結構化萃取為實踐性知識,生成包含教學設計邏輯、有效教法證據、改進建議等內容的思維導圖式教研筆記。教師在此基礎上自行補充和完善,形成符合自身認知風格的知識積累。此外,隨著多次教研的積累,GenAI可以輔助教師構建動態更新的“個人專業成長知識庫”,使教學實踐得以可視化追溯。教師得以超越單次教學的局限,在更長的時間維度上審視自身教學,精準識別需要突破的教學慣性與值得堅持的有效實踐。

3 守底線:把握好三條邊界避免技術異化

善用GenAI的前提是要守好底線。任何技術都無法替代教師在情感引導、價值塑造和思維啟發中的關鍵作用。因此,教師在應用GenAI的全過程中需要堅守底線,把握好三條邊界。

一是守住技術邊界。教師應合理界定人機分工,讓GenAI承擔信息檢索、資源整理等輔助性任務,而將學習任務設計、課堂互動組織等創意性教學活動掌握在自己手中。同時,教師也應引導學生形成健康的人智協同觀念。如在課堂中倡導“先思后用”的技術應用規則,讓學生先獨立思考,再借助GenAI拓展思路或優化表達。

二是守住價值邊界。在涉及價值引導、情感關懷等關鍵育人環節中,教師應保持主導地位。如當學生在作文中傾訴家庭變故或成長困惑時,GenAI或許能識別文本情緒,但是否需要一次課后談話、是否應聯系家長、如何在評語中給予恰當的關懷與鼓勵,這些都是只有教師才能作出的價值判斷。育人的溫度,始終來自人而非機器。

三是守住倫理邊界。一方面,教師需要對GenAI生成的內容保持審慎態度,嚴格審核和校正其內容,確保其符合課程標準、學科專業規范;另一方面,教師要注意保護個人及學生數據的隱私,避免將未取得“知情權”和未脫敏的資料直接上傳給非本地部署的GenAI平臺處理。

智能時代,技術的狂飆猛進正倒逼教師要不斷學習、反思和創新。教師需要積極擁抱新技術,在教育教學中開拓創新。當教師能夠熟于擅用、樂于善用生成式人工智能,將能助力其在效率與溫度之間找到新的教育平衡。

(作者系華南師范大學教師發展中心主任、教育人工智能研究院常務副院長)

當前,如何讓人工智能賦能教育已成為必答題。面對生成式人工智能(簡稱“GenAI”)融入教育教學全流程的不可逆趨勢,教師要善用GenAI,使其真正服務于育人目標。具體而言,教師可以從“提效能、促發展、守底線”三方面,積極探索善用GenAI的場景與策略。

1 提效能:善用GenAI優化教學全流程

GenAI最為顯見的作用,是助力教師“減負增效”,即助力教師從繁重的事務性工作中解放出來,把時間精力合理再分配于對學生的全面培養。

首先是教師可借助生成式人工智能高效處理資料整理、會議紀要、作業統計等重復性事務性工作,釋放更多時間與精力,專注于立德樹人、價值引領等核心育人工作;同時還能快速生成教學圖片、思維導圖、知識卡片、微課腳本、評價量規等各類教學資源,大幅縮減素材查找與制作時間,顯著提升備課效率。這也是目前一線教師使用生成式人工智能最為常見的方式和處理工作的方法。

其次是輔助生成課堂習題,減輕重復設計任務。教師常困于分層練習題和變式練習的設計,在GenAI平臺輸入具體知識點、題型及難度層次等教學內容與題目需求,可選擇生成新題或檢索真題。需要注意的是,對生成或檢索到的題目教師需要進行專業判斷和審核,保留符合教學目標與課程標準的內容。此外,還要根據學生實際水平對題目進行動態調整與個性優化,必要時可改編或重組,用于課堂練習或課后作業。

最后是賦能跨學科教學,這也是GenAI可以深度賦能的場景。區別于單一學科背景的個體教師,GenAI有強大的知識整合能力,可以為教師提供跨學科的知識鏈接、案例素材和教學設計思路,具體操作上教師可通過搭建專屬的“跨學科教學智能體”實現。首先建立學科知識庫,將本學科的課程標準、各學段教材、個人教案、教學反思等進行分類整理,作為智能體的知識基礎。在此基礎上,借助GenAI平臺生成智能體,并反復優化其對話邏輯,使其能夠圍繞本學科內容生成具有跨學科視角的學習任務與活動設計,最后在大模型平臺建立智能體雛形。智能體搭建完成后,教師可根據教學目標和內容生成跨學科探究任務,經學情研判與調整后在課堂中實施。更關鍵的是,教師可將課堂中生成的學生學習成果和自身教學反思持續反哺智能體知識庫,形成“使用—積累—優化—再使用”的反饋閉環,實現教學相長。

2 促發展:善用GenAI賦能教師專業成長

教師專業成長的躍升,往往發生在對課堂的深度反思與研討中。GenAI不僅能幫教師處理日常教學事務,更能成為教師課后研修的“認知伙伴”,助力教師從經驗依賴走向循證驅動。

GenAI輔助課堂診斷分析,從憑感覺到講證據。不同于傳統聽評課主要依賴經驗直覺,教師可將課堂實錄上傳GenAI平臺,獲取包含教學結構、教學行為、教學策略、教學成效等維度的課堂分析報告,再結合自身教學意圖進行專業判讀。需要強調的是,GenAI提供的是分析“底稿”,教師的專業解讀才是賦予數據教育意義的關鍵。

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在此過程中,教師始終是“問”的主體,GenAI負責提供數據分析、證據檢索和多角色視角支持,人機協同完成從現象到本質的教學理解。

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3 守底線:把握好三條邊界避免技術異化

善用GenAI的前提是要守好底線。任何技術都無法替代教師在情感引導、價值塑造和思維啟發中的關鍵作用。因此,教師在應用GenAI的全過程中需要堅守底線,把握好三條邊界。

一是守住技術邊界。教師應合理界定人機分工,讓GenAI承擔信息檢索、資源整理等輔助性任務,而將學習任務設計、課堂互動組織等創意性教學活動掌握在自己手中。同時,教師也應引導學生形成健康的人智協同觀念。如在課堂中倡導“先思后用”的技術應用規則,讓學生先獨立思考,再借助GenAI拓展思路或優化表達。

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(作者系華南師范大學教師發展中心主任、教育人工智能研究院常務副院長)

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