滚动信息2

摘要：生成式人工智能以其多模态信息处理、自主内容生成与自适应交互的核心优势，正深刻重塑教学的主体结构、成为推动教育高质量发展的重要引擎。论文基于生成式人工智能的技术特征，结合教学实践现状，剖析当前应用过程中存在的技术、教学等困境，旨在为生成式人工智能与教学的深度融合提供理论支撑与实践参考，助力构建“人智协同”的新型教学生态。

关键词：生成式人工智能；教学变革；实践路径

一、引言

人工智能技术的迭代升级正在重构人类社会的发展图景，以ChatGPT等为代表的生成式人工智能，突破了传统判别式人工智能的局限，在自然语言理解、知识推理、多模态内容生成等方面展现出卓越能力，为教育领域的变革带来了前所未有的机遇。当前，我国基础教育与高等教育正处于转型发展的关键阶段，课堂教学作为知识传递与能力培养的核心场域，亟需创新教学模式、优化教学流程，以应对新时代人才培养的需求。

二、生成式人工智能赋能教学实质

生成式人工智能是指能够基于预训练模型与算法规则，自主生成符合特定场景需求、具有一定逻辑性与创造性内容的人工智能技术[3]，其与教学的融合，实现“师—生—AI”三元主体的协同互动，创新教学实施方式、完善教学评价体系，最终促进学生核心素养的提升与教师教学能力的迭代。与传统人工智能在教学中的应用不同，生成式人工智能能够主动响应教学需求、参与教学互动，实现教学的个性化、精准化与创新化，推动教学从“知识传递”向“能力培养”转型。

三、生成式人工智能赋能教学的实践

生成式人工智能赋能教学的过程不是一蹴而就，是呈现出逐级递进、相互关联的形态层级，不同层级的赋能形态对应不同的教学需求与技术应用深度 [1]。

（1）劳动替代与任务辅助。包括利用生成式人工智能生成教案、课件、练习题等教学资源，替代教师的重复性备课工作；通过智能批改功能，完成作业、试卷的基础批改与数据统计，减少教师的事务性工作；借助文本生成功能，为学生提供知识点总结、答疑解惑等基础服务[3]。

（2）能力增强与边界拓展。主要有利用生成式人工智能的学情分析功能，帮助教师精准识别学生的知识短板，优化教学方案；为学生提供个性化学习资源推荐与学习路径规划，助力学生自主学习。例如，在语言教学中，生成式人工智能可模拟真实对话场景，帮助学生提升口语表达能力，打破传统语言教学的时空限制[3]。

（3）人机协同与创新激活。教师与生成式人工智能协同设计探究式、项目式教学活动，激发学生的探究兴趣与创新思维；利用生成式人工智能的创意生成功能，引导学生开展个性化创作、学术探究等活动，培养学生的批判性思维与问题解决能力[1]。

（4）认知融通与思维塑造。利用生成式人工智能构建沉浸式教学场景，引导学生开展深度思考与协作探究，培养学生的系统思维与创新能力；通过知识图谱生成与逻辑推理功能，帮助学生梳理知识脉络，实现知识的融会贯通；结合学生的认知特点与学习需求，定制个性化的思维训练方案，提升学生的批判性思维、创新思维与逻辑推理能力[1]。

四、生成式人工智能赋能教学的现存困境

尽管生成式人工智能在教学中展现出巨大的应用潜力，且已形成多形态的应用模式，但在实践过程中，由于技术发展的局限性、教学理念的滞后性等，其赋能效果仍未达到预期，存在诸多亟待解决的困境。

（1）生成式人工智能在教学中的应用仍面临技术适配性不足的问题。现有生成式人工智能多为通用大模型，缺乏针对教育领域的垂直训练，对教学场景、学科特点与学段需求的适配性较差，难以精准满足不同学科、不同学段的个性化教学需求[3]。

（2）生成式人工智能与教学的融合仍处于浅层次阶段，存在“重技术、轻教学”的定位偏差。部分教师将其视为单纯的工具，仅用于完成基础的教学任务，未充分挖掘其在教学创新、能力培养中的深层价值，导致技术应用与教学目标、教学内容脱节[1]。过度依赖生成式人工智能，忽视了自身的教学主导作用，甚至放弃了师生之间的深度互动与情感交流 [2]。

五、生成式人工智能赋能教学的路径

针对当前生成式人工智能赋能教学的现实困境，需立足技术本质与教学需求，从技术优化、教学革新等维度协同发力，推动生成式人工智能与教学的深度融合。

（1）技术创新是推动生成式人工智能赋能教学的核心动力，需聚焦教育领域需求，推动技术与教学的精准适配。研发教育专用大模型，针对不同学科、不同学段的教学特点，打造适配专业教学、基础教育的专用模型；另外，优化技术易用性，开发操作简单的教学专用工具；三是加强技术兼容性，推动生成式人工智能与现有教学平台的深度融合，实现教学数据互通共享，为个性化教学提供数据支撑。

（2）教学革新是生成式人工智能赋能价值的核心体现，需转变教学理念，创新教学模式。树立“人智协同”的教学理念，明确教师的主导作用与生成式人工智能的辅助作用，实现人机优势互补[3]；构建新型教学模式，结合生成式人工智能的技术特征，打造个性化、探究式、项目式的教学模式。例如，构建“师—生—AI”三元协同教学模式，根据教学场景动态调整三者的权重关系，实现“人主智辅、人智平行”的协同育人[3]。

六、结论与展望

生成式人工智能作为新一代人工智能技术的核心代表，为教学变革提供了前所未有的机遇，与教学的融合将呈现出更加多元化、深度化的发展趋势。 “人智协同”的新型教学生态将逐步形成，教师与生成式人工智能的协同育人模式将更加成熟，能够充分发挥人机优势，培养学生的高阶思维与核心素养[3]。

参考文献

[1] 卢宇, 汤筱玙. 生成式人工智能赋能课堂教学的形态层级与进阶路径[J]. 电化教育研究, 2025(06): 75-83.

[2] Wang Xiaoyu, Zamza Mi Zainuddin, Chin Hai Lenga. Generative Artificial Intelligence in Pedagogical Practices: A Systematic Review of Empirical Studies (2022–2024)[J]. Taylor & Francis Online, 2025.

[3] 易凯谕, 韩锡斌. 从混合教学到人智协同教学:生成式人工智能技术变革下的教学新形态[J]. 中国教育科学研究院, 2025.

曾宏志

江西工程学院