生成式人工智能如何与教学深度融合

随着生成式人工智能的快速发展，越来越多的学校正在积极探索通过安全、可靠的方式将生成式人工智能与教学深度融合。生成式人工智能如何影响教学模式？将推动教育呈现何种图景？围绕这些问题，智慧教育专刊约请专家、学者展开讨论。

“效率”和“质量”一直是课堂教学改革关注的两个核心要素。当前，我国基础教育课程教学仍存在教师备授课负担重、学生探究不足、教学质量不高等问题。在过去的两年间，迅速发展的生成式人工智能为教育高质量发展打开了新赛道，点燃了大众对未来教育的期待，也成为了教育者关注的热点。

作为新质生产力代表，生成式人工智能以其丰富的语料库与强大的交互理解和对话能力，为破解教学难题、革新教学样态带来了机遇，主要优势体现在以下4个方面。

一是高效文本处理，优化教学设计。生成式人工智能具备在特定语境中进行逻辑推理、归纳总结以及演绎分析的能力，能够推导出多样化的答案或问题解决方案。教师可以利用星火、文心一言、豆包等生成式人工智能产品，高效检索教学资源、自动生成教案，实现自身减负，进而将时间与精力投入到更有价值的课程设计与学生辅导中。教师也可以将生成式人工智能当作学科专家，对教案进行多维度分析评价，帮助教师更好地把握教学重难点，精准设计学习活动和靶向作业。

二是多模态信息加工，生成数字资源。生成式人工智能具备对文本、图像、音频、视频等多模态数据的理解能力，能够实现跨模态的语义解析与转换，生成多模态数字资源。借助生成式人工智能，每位教师都将成为数字资源的创作者，无须掌握专业的媒体制作技术，也可以轻松、独立生成个性化的数字资源。特别是随着Sora等产品的推出，各种教学短视频、动画以及3D模型等资源也可以根据教师需求自动生成，为教师提供了更强的资源定制化服务。

三是流畅的人机对话，助力学生深度探究。生成式人工智能具有强大的情境理解和连续对话能力。教师可以据此引导学生开展素养导向下的个性化探究与思辨学习。学生课前梳理问题，利用生成式人工智能解答问题。课中教师有针对性地组织课堂讨论，引导学生与生成式人工智能开展合作探究、质疑批判等，帮助澄清概念误解，扩展知识边界。此外，生成式人工智能还可以给出启发性问题，自动调整问题难度，在连续的追问循环中促进学生对知识的深度理解和创意加工。

四是拟人智能代理，提升学习趣味性。当前很多生成式人工智能产品都提供了智能体功能，用于构建定制化的虚拟角色。教师可以根据教学需求构建教学智能体，通过文字、语音等多种形式实现学生与智能体的自然对话交流，解答学生疑问，引导学生开展活动。相比通用大模型，教学智能体可以设定不同的人物身份，例如“小学三年级语文教师”“初中生物特级教师”等，通过模拟真实人物形象、声音和动态行为，加强与学生之间的情感联系，进而提高学生学习兴趣和参与度。

为更好地发挥上述技术优势，防范潜在风险与应用弊端，生成式人工智能赋能教学应遵循如下3条基本原则。

其一，提升人机交互的认知主动性和深度。人机交互的核心宗旨在于激发学生的积极思考与主动探索，旨在最大限度地唤醒学生的思维活力，而非让人工智能取代其思考与创意产出。若生成式人工智能的应用不当，可能导致学生对技术的过度依赖，从而逐渐削弱其思维能力与创新能力。为规避负面影响，确保技术真正促进学生思维发展，教师必须准确识别学生在人机互动中的认知主动性与深度。认知主动性体现学生在创编人工智能提示语过程中的积极参与，而认知深度则涉及学生对人工智能生成内容的思维加工与处理水平。

其二，平衡“课前预设”与“动态生成”的配比。随着生成式人工智能的引入，课堂中生成性的内容更加动态、随机，且不可控。为此，教师需要合理设定预设性教学内容与生成性学习活动在课堂教学中的时间比例，保障课堂教学的有序进行。对于低龄学生，教师可通过提高课堂预设性内容的比重，辅助他们构建对基础概念的认知。依据学生知识掌握情况，教师可适度引导学生运用人工智能进行自主探索。对于中高年级学生，教师可以增加生成性学习活动的比重，借助开放性问题、项目化学习、自主编程、自由创作图片等多种方式，促进学生在课堂上进行更广泛深入的探究。

其三，强化生成内容的真伪鉴别和安全使用。训练生成式人工智能所涉及的大规模数据集来源广泛，但由于受算法偏见、语料质量等因素影响，无法保证生成内容的真实性与准确性，输出的信息易出现错误或虚构。因此，师生在使用生成式人工智能的过程中，应杜绝“盲信盲从”，需要审慎评估生成的内容，加强对信息准确性和权威性的甄别，避免课堂教学出现科学性错误。此外，师生都需要了解并重视生成式人工智能使用带来的数据安全和隐私泄露问题，培养安全意识，增强防范能力。

生成式人工智能赋能教学应强调“效果导向”，不能为了用而用。一线教师需要熟练应用各种智能工具，重点从规范使用提示语、设计深度化学习任务、强化技术有效性、创建助学角色、选择应用时机等方面深入实践。

提升学生规范化使用提示语的能力。有效人机互动依赖于用户能够通过提示语，清晰、准确地表达需求，教师应教会学生正确、规范使用提示语。根据人机互动中的认知主动投入度从低到高排序，提示语编写可以采用“直接使用已有提示语”“基于模板，根据需求修改提示语”“自己编写提示语，由人工智能润色修改”“完全重新编写提示语”等方式。教师可根据学生的认知水平选择合适的起始点，并引导学生从较低的认知投入方式逐渐过渡到较高的认知投入方式。低年级学生在使用生成式人工智能时，应在教师的引导下通过“直接使用已有提示语”或“基于模板进行修改”的方式开始人机互动的尝试。

设计具有认知加工深度的学习任务。为了减少人工智能使用可能诱发的学生思维惰性，教师需要从提升学生认知加工深度的视角出发，全面革新传统的学习任务设计观念。具体策略包括：设计富有创造性和分析性的学习任务，尽量避免单一、固定答案的题目，采用设计开放式、非结构化的问题和项目；在评价学习任务结果时，应采用多元化的评价方法，如口头报告、小组讨论、同伴互评等；培养学生对自我认知的监控能力，引导学生在使用人工智能完成学习任务后进行自我查验和评估，反思自己在学习过程和成果中的认知加工深度。

高度关注技术应用的有效性问题。为确保课堂上生机交互的有效性，教师需要在课前进行学习任务的认知加工深度分析，明确完成任务所需的最低认知投入度，并制定对学生使用人工智能生成内容的反馈预案。教师要精心策划学生使用人工智能的学习活动场景及任务类型与顺序，确保生成性内容能够促进教学目标的实现。例如，在小学三年级语文写作课中，教师设计了活动“学生发挥想象力，口语描述秋天景色，使用大模型通过语音输入生成创意图片”。在具体实施时，尽管学生对自主生成的图片表现出了浓厚兴趣，但教师未针对当堂生成图片的画面特征，及时总结学生口语表达中所运用的描景语言。虽然人工智能应用激发了学习兴趣，但在实现语文学科目标方面尚显不足。

创建丰富的学科化的助学角色。生成式人工智能在课堂教学中可扮演多样化角色，包括学科专家、辅导教师、学习伙伴、口语陪练等。教师可以利用生成式人工智能设置适合不同学科特点的各类职业、社会身份的教学智能体，如虚拟工程师、虚拟研究员、虚拟导游等，有助于极大提升项目化学习、跨学科主题学习的真实沉浸感。当然，课堂作为主要的育人场所，在师—生—机的三元互动关系中，人机互动应始终扮演辅助的角色，师生之间的真人互动应处于教学活动的核心地位。真实交流互动中的情感体验和人文关怀，是生成式人工智能再丰富的拟人智能体都无法替代的。

选择适切的教学应用时机。虽然生成式人工智能可以提升课堂教学的互动性、动态性和参与性，但其应用并不适合所有的教学环节。过早或随意引入生成式人工智能可能会破坏教学秩序，影响教学质量。一般而言，生成式人工智能课堂应用有3个适切时机：一是学生对知识的理解陷入困惑，一筹莫展时；二是开展有一定挑战度的小组探究任务时；三是教师依据教学进程和学生学习状态变化需要活跃课堂气氛时。当然，具体时机的把握需要教师结合学情、学科特点、目标达成、内容难度等因素综合考虑、灵活处理。

（作者杨现民系中国教育技术协会学术委员会秘书长、江苏省教育信息化工程技术研究中心常务副主任，丁杰系江苏师范大学智慧教育学院讲师）

《中国教育报》2024年06月15日第4版