生成式人工智能賦能課堂教學的形態層級與進階路徑

人工智能技術的快速迭代與升級正在重塑人類社會的發展圖景。以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術不僅在工業領域引發變革，更為教育領域帶來發展機遇。生成式人工智能在多模態信息理解、知識推理和內容生成等方面展現出卓越能力^[1]，為教育創新提供了強有力的技術支撐和轉型契機。當前，我國基礎教育正處于提質增效的關鍵階段，而高質量的課堂教學是實現這一目標的核心所在。生成式人工智能深度賦能課堂教學，既是技術演進的必然趨勢，也是教育高質量發展的內在需求。

　　然而，現階段生成式人工智能在課堂教學中的應用仍存在諸多局限性：大多停留在淺層次的工具性使用層面，僅將其定位為輔助性技術手段，局限于資料檢索、教學資源生成等基礎性任務，尚未充分挖掘其深層賦能價值。現有研究更多聚焦生成式人工智能對教育領域的宏觀影響和應用前景探討，對于生成式人工智能賦能課堂教學的演進方向、實現形態及其進階路徑等關鍵問題，仍缺乏系統化與理論化的深入闡釋。本研究立足于生成式人工智能時代課堂教學變革的迫切需求，聚焦生成式人工智能對課堂教學的賦能價值與潛力，旨在厘清其賦能課堂教學的形態層級，并提出實現層級進階的系統化路徑。

課堂作為知識傳遞與能力培養的核心場域，承載著認知建構、思維發展、價值塑造的重要使命，是連接個體成長與社會進步的關鍵紐帶。課堂教學質量提升既關乎人才培養質量的穩步提升，也關乎立德樹人根本任務的有效落實。在人工智能技術快速演進的時代背景下，課堂教學如何教、學生如何學的問題日益凸顯^[2]。創新課堂教學模式，優化課堂教學流程，重塑課堂教學形態成為智能時代課堂變革的重要導向。

　　當前，生成式人工智能在教育領域呈現出蓬勃發展的態勢，研究者從不同視角探討了生成式人工智能對課堂教學的多種賦能價值：從課堂教學場景來看，生成式人工智能可以全方位賦能教、學、評、輔等多元場景，提供針對性的支持^[1]；從課堂教學過程來看，可以賦能教學目標確定、教學內容供給、教學方法選用、教學活動開展和教學評價實施^[3]；從課堂教學模式來看，能夠通過人機協同的“對話式學習”和“爭論式學習” 實現因材施教，在提供個性化學習支持的同時培養學生的高階思維能力^[4]；從課堂交互關系來看，能夠引發傳統的“師—生”二元交互結構向“師—機—生”三元交互結構的轉變^[5]；從課堂教學成效來看，可以提升課堂教學成果的完成度和創意感、教學過程的角色感和交互性、教學方式的智慧化與創造性以及教學評價的生成性與個性化^[6]。

通過深入剖析技術賦能課堂的演進脈絡，本研究系統闡釋了不同賦能形態的內涵特征與內在關聯，構建了生成式人工智能賦能課堂教學的形態層級框架，如圖1所示。該框架將賦能形態劃分為四個逐級遞進、相互關聯的層級：“勞動替代與任務輔助”作為基礎形態，聚焦基礎性教學任務的工具賦能；“能力增強與邊界拓展”作為初級形態，致力于提升教學效能與拓展教學邊界，提供多種形態的服務賦能；“人機協同與創新激活”作為中級形態，強調人機深度協作與教學創新能力的激發，提供具有協同意識的智能主體賦能；“認知融通與思維塑造”作為高級形態，著眼于教學智慧的深度融合與高階思維的培養，實現多元智能體共生的融合賦能。

      （一）基礎形態：勞動替代與任務輔助

　　“勞動替代與任務輔助”是生成式人工智能賦能教育的基礎形態，其核心特征在于利用通用領域的大模型等技術完成機械性、程序性、重復性的教學任務，如文本生成、教學數據分析等，從而釋放教育者的認知資源。教育者將從繁重的事務性工作中解放出來，有更多精力投入教學的本質性活動，如師生深度對話、個性化學習指導等。在這一賦能形態中，生成式人工智能作為教育場域之外的通用性智能化工具存在，并未真正介入教育教學過程，與真實課堂之間存在明顯的“場景隔離”，未對教學過程帶來實質性的影響和改變。從人機關系的角度分析，技術處于人類主體的支配地位，僅作為被動的執行者，其人機交互模式呈現出單向性的“發起指令—執行指令”范式。

　　作為生成式人工智能賦能課堂教學的基礎形態，“勞動替代與任務輔助”在實踐中具有最廣泛的適用性和可實施性。這一層級的賦能形態不僅為課堂教學帶來了即時可見的效率提升，更為重要的是，通過技術應用的普及與實踐經驗的積累，為后續更高層級的賦能形態奠定了堅實的技術基礎和實踐支撐。

      （二）初級形態：能力增強與邊界拓展

　　“能力增強與邊界拓展”是生成式人工智能賦能教育的初級形態，標志著生成式人工智能從傳統工具轉向場景化服務。生成式人工智能利用教育大模型等技術，對課堂教學情境進行分析，進而為教師和學生提供個性化的智能服務，開始真正介入教育教學之中。從人機關系來看，生成式人工智能不僅僅是簡單的、被動的輔助工具，而是將人機交互轉變為“需求觸發—服務響應”的模式。這一形態的核心在于通過人機交互來實現個體能力的躍升性提升和知識邊界的突破性拓展，呈現出雙重維度的賦能特征。其一，能力維度的“從弱到強”。生成式人工智能可以通過其強大的處理能力來幫助個體完成超越自身認知極限的復雜教育任務^[7]。基于學生的課堂表現，系統能夠快速提取關鍵信息、識別隱性模式、發掘潛在關聯，并在更宏觀的層面把握發展規律，實現對復雜教育現象的深度理解。其二，知識維度的“從窄到廣”。系統基于對個體教學需求的識別來提供個性化的知識服務，這種服務不僅體現在實時的知識問答等任務上，更重要的是通過多維度的知識關聯與整合，幫助個體實現深層次的概念理解和跨學科、跨領域的認知遷移，促進個體知識體系的持續更新和動態延伸。

　　作為生成式人工智能賦能課堂教學的初級形態，“能力增強與邊界拓展”意味著生成式人工智能已經開始真正融入教學過程中，實現對個性教育需求的理解和響應。在當前的教學實踐中，這種形態正被逐步采納，但由于缺乏對教學全過程的系統性理解和立體化支持，尚未形成技術與教學過程的深度融合。

      （三）中級形態：人機協同與創新激活

　　“人機協同與創新激活”是生成式人工智能賦能課堂教學的中級形態，其核心特征在于利用智能體等技術與人機協同機制，推動課堂人機交互方式和教學模式的深層變革。在這一形態中，生成式人工智能成為具有較高自主性的教學智能體，與教師、學生形成多向互動關系。教學智能體不局限于單一教學場景的特定需求，而是基于對教學過程的整體性理解和把握，實現與師生的深度協同。首先，教學智能體能夠準確把握教學目標、教學內容和學習者特征，形成對教學情境的整體性認知；其次，教學智能體可以主動介入教學環節之中，提供建設性的引導和支持。最后，通過人類智能和機器智能的優勢互補，激發教學創新的可能性空間。另外，教學智能體會通過持續學習來優化自身知識結構，動態調整其認知模型和相應策略，并內化人類的價值觀^[8]，實現人機雙向的協同創新。

　　作為生成式人工智能賦能課堂教學的中級形態，“人機協同與創新激活”彰顯了技術賦能教育的深層價值與變革性意義。這一形態突破了傳統技術工具和服務存在的局限，通過構建人機深度協同的新型教學范式，實現教學要素的優化重組與教學過程的智能重構。其核心價值一方面在于通過人機優勢互補，形成教學效能倍增效應；另一方面，借助生成式人工智能的創造性特征，激發教師的教學創新力與學生的學習創造力，推動課堂教學從知識傳遞向能力培養、從標準化教學向個性化發展的范式轉變。目前這種形態的技術賦能在研究領域正在進行積極嘗試，但未真正進入一線課堂教學的常態化實踐中。

      （四）高級形態：認知融合與思維塑造

　　“認知融合與思維塑造”是生成式人工智能賦能課堂教學的高級形態。其核心特征在于構建學生、教師和生成式人工智能等多元主體間的動態交互與融合系統，通過多主體協作來匯聚群體智慧，塑造個體思維。這一形態需要實現三重融合：其一是主體融合，從過去“師—生”“師—機”“生—機”二元單向的傳遞模式轉變為由教師、學生和智能體多向交互的開放學習生態^[5]，師生與智能體之間、多元智能體之間形成新型的合作關系^[9]。其二是角色融合，多元智能體提供的支持將突破知識層面的局限，構建一個包括社交、認知、元認知、情感等多維度的支持體系，促進學習者整體素養的協同發展。通過智能體角色的有機融合，可以滿足課堂教學中師生的復雜需求。智能體可以作為學習伙伴，通過個性化的對話和互動激發學生的思維潛能；可以作為評價專家，通過多維度的學習診斷提供精準的反饋指導；還可以作為元認知導師，引導學生反思學習過程并優化學習策略。其三是智慧融合，各主體之間的交互不再是相互獨立的封閉回路，將形成相互關聯、動態演進的多主體智慧網絡。多元智能體之間的數據和記憶實現聯通，從而能夠從多個維度對學習者的認知特征、行為模式和發展需求進行系統分析，并基于群體智慧和經驗提供精準的學習支持。

　　作為生成式人工智能賦能課堂教學的高級形態，“認知融合與思維塑造”將重塑傳統的教學組織方式，實現多主體認知融合和提升，進而向批判性思維、創造性思維等多元高階思維能力的系統性培養轉變。其核心價值在于構建一個以思維發展為導向、以認知升級為路徑的新型教學生態，為培養適應未來社會需求的創新型人才提供全新可能。目前這一形態的課堂在技術層面已初具可行性，但其在教育領域的落地仍面臨諸多挑戰。

本研究以中小學語文寫作課堂為例，分別闡述上述生成式人工智能賦能課堂教學的四種形態，介紹其技術應用特征和典型教學過程。

      （一）基礎形態：“工具”賦能型課堂

　　基礎形態的生成式人工智能技術賦能課堂主要體現為對基礎性寫作教學任務的智能化支持，構建“工具”賦能型課堂模式。該形態可依托現有通用生成式人工智能平臺的常規工具，充分發揮通用大模型的核心能力，實現教學輔助工作的完成。

　　例如，“工具”賦能可以體現在課前準備與課后評價兩個階段。在課前準備階段，教師可借助生成式人工智能構建系統化的教學資源庫。以“火星的一天”主題寫作為例，教師可以利用現有通用大模型平臺的聯網檢索和資源理解功能，快速地從海量信息中智能識別并整合與火星相關的科幻文學素材、科學知識、新聞報道等多模態備課資源。學生也可以在課前通過智能工具的語義檢索與個性化推薦等功能，高效構建主題寫作素材庫，其資源獲取效率較傳統網絡搜索方式提升顯著。在課后的作文評價階段，現有通用大模型平臺均可以精準識別文本中的錯別字、病句、標點符號使用不當等錯誤，并基于對文章的知識科學性、用詞準確性、表達流暢性等方面的分析給出建設性意見和客觀性評語。教師通過簡單設計相關提示詞或直接使用現有通用大模型平臺的衍生工具，就可以完成作文的自動批閱工作，從而實現基礎形態的“勞動替代與任務輔助”。

      （二）初級形態：“服務”賦能型課堂

　　初級形態的生成式人工智能技術賦能課堂主要體現為面向真實教育場景中的師生需求提供增強型服務。該形態通過集成專業化的智能服務，突破常規智能工具的功能局限，實現教師教學能力的顯著提升與知識邊界的有效拓展，從而構建“服務”賦能型課堂模式。這一形態可以依托教育大模型^[10]的專業化服務支持，通過自監督學習與知識蒸餾等技術，在海量多模態教育數據與教學知識圖譜的基礎上，構建教育領域專屬大模型。相較于通用大模型，教育大模型可以實現對教學對象特征、教學過程規律與教學資源屬性的深度理解，從而提供更具教育適切性的專業服務。

　　仍以“火星的一天”主題寫作課為例。在教學準備階段，基于教學目標進行深度資源調用與整合，不僅能夠提供豐富的火星科學知識素材，還能自動生成符合課標要求的多個教學導入情境，并形成不同水平和風格的學生寫作范例。同時，為教師推薦符合學生認知水平的教學策略和活動組合，如設計遞進式的寫作任務鏈、構建多層次的寫作支架等。在課堂實施環節，能對學生需求作出實時響應，如當學生詢問“火星地表環境”時，系統推送火星大氣成分、晝夜溫差變化等知識，并以圖文、動畫等適合該學段學生理解的多模態形式呈現，有效支持學生寫作內容的科學性與專業性。在教學評價方面，可以基于特定學段的寫作評價標準，從科學描寫的準確性、想象力的獨特性、語言表達的生動性等維度展開評價，提供包括詞句表達建議、段落結構優化、寫作技法點撥等方面的建議，并生成個性化的反饋。同時，也可以對教師教學過程中的典型教學事件與教學行為進行專業診斷分析，生成改進建議。

　　“服務”賦能型課堂區別于“工具”賦能型課堂的核心在于，人工智能技術已突破通用工具的固有屬性與功能邊界，逐步嵌入典型教學場景，通過精準理解教學情境特征與個體學習需求，為師生提供專業化、個性化的精準服務，從而實現教師教學的“能力增強與邊界拓展”。然而，該形態仍存在明顯局限：其服務機制主要依賴被動響應模式，缺乏對教學過程的動態全局感知與調控干預能力，尚未實現對課堂教學的主動引導與支持。

      （三）中級形態：“主體”賦能型課堂

　　中級形態的技術賦能課堂，其核心特征在于實現人機主體間的深度交互與協同。該形態可以通過教學智能體^[11]的支持，構建人機雙向啟發的“主體”賦能型課堂模式。如圖2所示，教學智能體以教育大模型為核心，整合了課堂任務規劃、教學工具與服務、教學內容記憶與反思、多模態感知與交互等基本功能，具備與多元教學主體進行深度交互和動態進化的能力。

仍以“火星的一天”主題寫作課為例。教學智能體可以作為“助教智能體”，在課堂中與教師開展協同教學。在寫作準備階段，教師設計核心問題啟發學生思考，如“火星與地球有什么差異？”“助教智能體”可根據學生的反饋動態生成遞進式的啟發式問題，引導學生逐步形成寫作框架。基于教師設定的寫作要求，“助教智能體”將火星的自然環境等多維度知識進行整合以形成基礎性資源，學習者可以進一步提出需求并主動獲取個性化資源。在寫作階段，“助教智能體”即時回答學生的提問，并將學生的共性問題反饋給教師，以便進行集中講解。此外，“助教智能體”可以實時分析寫作內容，對學生作品中的科學性偏差進行精準識別和及時糾正，如在描寫人物運動場景時，學生往往會將地球上的運動方式直接套用到火星環境，忽視了重力差異導致的人體運動特征變化。當感知到個別學生面臨創作障礙時，“助教智能體”會將信息反饋給教師，教師可進行針對性的指導。在寫作評價環節，“助教智能體”基于預設的寫作目標、評價標準和實際寫作過程，為每個學生生成評價報告，為教師的專業評價提供依據，也為學生的個人反思提供參考。在群體評價層面，教師組織和主導學生開展互評活動，“助教智能體”則協助收集學生建議，梳理群體寫作特征并將不同作品進行關聯比較，形成群體評價報告。教師可以呈現報告并引導學生探討差異背后的深層原因，深化群體的創作認知。

　　在課堂實踐中，教學智能體與教師形成協同教學共同體，其不僅能夠理解教學意圖、參與教學設計，還能基于課堂情境動態調整支持策略，實現教學過程的智能協同。這種人機協同機制突破了傳統技術工具和被動服務的局限，使生成式人工智能成為具有教學理解力和創造力的新型教育主體，從而實現“人機協同與創新激活”。然而，中級形態的課堂缺乏多元主體間的動態交互與充分融合，難以塑造個體思維，需要向更高層級的形態演進。

      （四）高級形態：“融合”賦能型課堂

　　技術賦能課堂的高級形態呈現出多元智能體深度協同的特征，以實現認知層面的深度融合，進而塑造學習者的思維。在這一形態中，課堂教學主體由人類教師、學習者與多元智能體共同構成，其中智能體系統通過角色分化與功能整合，可以形成包括“助教智能體”“學習同伴智能體”“元認知導師智能體”等在內的協同支持網絡。這些智能體不僅各司其職，更能通過深度交互實現功能互補與思維共振，共同構建“融合”賦能型課堂模式。

　　仍以“火星的一天”主題寫作課為例。在高級形態的課堂中，寫作教育的目標定位將發生轉變，其價值取向將從單一的寫作技能訓練轉向寫作思維能力的培養。這一轉變突破了傳統語文寫作教學的固有邊界，致力于培養學習者的創新思維、批判性思維、人文關懷意識以及可持續學習能力等多維素養。傳統寫作課程的學科壁壘將被打破，課程組織可以采用跨學科項目式學習模式，多元智能體通過明確的分工和緊密的配合，促進學習者認知能力和高階思維的提升。

　　如圖3所示，在項目方案設計階段，“助教智能體”可基于對學習者的認知特點與學習意圖的感知，采用個性化對話路徑與交互策略，引導學習者自主提出項目的驅動問題，進而幫助學習者確定具體解決方案。“學習同伴智能體”通過引入多元視角，創造認知沖突，促使學習者突破思維定勢并進行更深層次的思考。在項目計劃制訂階段，“元認知導師智能體”發揮核心作用，引導學生思考時間分配和協作分工，提升學習者的元認知能力。項目實施過程呈現出認知融合的特征：“助教智能體”進行知識答疑和個性指導，“學習同伴智能體”通過模擬協作學習中多樣化的協作角色與學習者開展多模態的深度討論和對話，創造思維碰撞的機會。更為重要的是，個體學習者與智能體對話過程中產生的有價值的見解可以被整個學習群體感知和分享，促進群體智慧的匯聚和積累。同時，“元認知導師智能體”實時監測項目進展，分析各主體參與程度，引導學習者關注時間變化，比較實際進展和計劃的差距，并依據學習者的反饋對各智能體的行為進行調控，確保項目的有序推進。評價環節也體現出多元協同的特征：“助教智能體”基于項目目標和方案構建評價量規，整合多個主體的評價反饋，生成系統性的評價報告。在此基礎上，“元認知導師智能體”引導深層次的學習反思，學習者總結項目經驗并為多元智能體提供反饋。項目結束后，各角色智能體可依托其分層記憶（長時記憶與工作記憶）及反思能力，通過智能體間協同推理或與教師開展教學復盤研討，提煉教學規律和待改進問題，從而實現教學勝任力的持續提升。

　　這種課堂模式以多元智能體的認知共振為重要特征，以學生的高階思維培養為核心目標，可以實現從知識單向傳遞向思維深度建構的轉變，從而實現“認知融合與思維塑造”。目前，這一形態的課堂在技術層面已具備基本的可行性，但在技術與教育深度融合應用層面仍需開展大量研發工作，且涉及教學理念更新、教師角色轉型以及評價體系重構等深層次變革。

生成式人工智能賦能課堂教學的形態演進呈現出顯著的層次性與縱深性特征，其發展路徑需要政策制度、素養能力、價值觀念與技術突破等多維度的系統性支撐與保障。

      （一）從基礎形態到初級形態：政策指引與制度保障

　　生成式人工智能賦能課堂從基礎形態到初級形態，本質上是技術從通用性場域向教育專業性場域的過渡與滲透。因此，需制定前瞻性、指導性和科學性的教育政策體系，明確生成式人工智能在教育場域應用的基本原則和發展方向，為技術與教育的融合提供宏觀指引和根本保障。2023年9月，聯合國教科文組織發布了《生成式人工智能教育與研究應用指南》^[12]，作為一份面向全球的指導性文件，該指南提出了生成式人工智能教育應用的政策框架、治理對策和應用策略，并特別強調以人為本的生成式人工智能開發和應用指導原則^[13]，為各國政策制定提供了重要參考。2024年7月，美國教育部發布《利用人工智能設計教育：開發人員必備指南》，旨在幫助開發者利用大語言模型等新興人工智能技術實現教育目標，強調人工智能教育產品的開發應理解和重視教育領域的特定價值觀和需求，并提供有效性方面的證據^[14]。我國在積極響應全球發展趨勢的同時，也在探索符合本土教育特色的政策規劃。2023年7月，我國互聯網信息辦公室等七部門聯合發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，鼓勵生成式人工智能技術在各行業、各領域的創新應用，支持教育和科研等機構在生成式人工智能技術創新和轉化應用方面進行協作^[15]。2024年10月，北京市教育委員會發布《北京市教育領域人工智能應用指南（2024年）》，明確了生成式人工智能教育應用的發展方向和應用框架，為生成式人工智能在教育領域的規范應用和實踐創新提供了全面、系統的指導^[16]。這些政策文件的出臺，體現了我國從頂層設計推動技術應用的決心，也明確了以人為本、公平包容、安全可信等核心理念和原則。未來還需要進一步細化政策指引，針對不同教育階段、不同學科領域制訂具體的生成式人工智能教育應用指南，將政策要求轉化為可操作的實施方案。

　　同時，需要建立技術準入和監督評估制度，明確技術應用必須遵循的價值原則和行為規范，從教育適切性、安全可靠性、倫理規范性等維度設定評估標準，針對不同教育場景和應用層次實施差異化評估，并對技術應用效果進行持續跟蹤，及時發現和糾正技術應用中的倫理風險。另外，生成式人工智能介入教育過程會產生大量的個體特征信息和教學交互數據，而數據的安全性和可控性是支撐人機協同教學深入開展的信任基礎。因此，需要構建數據治理機制，實現教育數據采集、存儲、使用、銷毀的全周期管理，有效防止數據被泄露、偽造和篡改^[17]。數據治理機制更深層的價值在于實現數據主權的回歸，讓教師和學生能夠自主決定數據的使用范圍和授權對象，真正掌控自己的數據資產。

      （二）從初級形態到中級形態：素養提升與觀念完善

　　生成式人工智能賦能課堂從初級形態邁向中級形態，意味著技術深度參與教學全過程，與教師、學生形成緊密的協同關系。這種深度協同對教育主體提出了更高要求，師生人工智能素養的提升成為必要支撐。人工智能時代需要培養人類智能和人工智能相結合的共同創造力^[18]。聯合國教科文組織分別為教師和學生制定了專門的能力框架，其中，學生框架涵蓋以人為本的人工智能思維方式、人工智能倫理、人工智能技術和應用、人工智能系統設計四個層面^[19]，旨在培養學生在各種情況下與面向未來的人工智能合作的能力^[20]。教師框架則進一步關注人工智能與教學法整合、人工智能支持教師專業發展^[21]，強調培養教師“人工智能由人類主導”的基本觀念^[22]。美國“數字承諾”（Digital Promise）組織指出，人工智能素養是“使人們能夠批判性地理解、評估和使用人工智能系統和工具以安全有效地參與日益數字化世界的知識和技能” ^[23]。

　　師生的人工智能素養應建立在“以人為本”的基本觀念和價值取向之上，不僅包括對生成式人工智能基本作用的認識，更涵蓋了倫理意識和道德原則，以及教與學過程中科學使用、理性判斷以及創新融合的實踐應用能力，以使其成為有意識的決策者和負責任的使用者。在具體實施層面，應當著重推進以下幾個方面：一是深化理解和認知，引導師生準確把握技術在不同教育場景和環節中的應用價值、限制和邊界，建立起“人機協同”而非“機器替代”的應用理念與行為準則，充分發揮自身的主導作用；二是提升技術應用和實操能力，幫助師生熟練使用生成式人工智能工具和服務；三是發展創新意識和能力，鼓勵師生深入探索符合學科特點的人機協同教學模式，實現教育創新和技術創新的深度融合。

      （三）從中級形態到高級形態：價值重塑與技術突破

　　要實現生成式人工智能賦能課堂教學的高級形態和最終跨越，必須從教育的價值取向和培養理念層面進行根本性變革。這需要通過對教育本質的深入審視和教育價值的重新塑造，為生成式人工智能賦能教學提供前瞻性指引和引領性驅動。具體而言，首先，需要重新審視學校教育的內涵和課堂教學的價值。在人工智能時代，認知外包和人機協同會成為學習和工作的常態。這促使我們重新思考：人類的獨特價值何在，教育應如何彰顯和培育人的本質屬性？當人類的主體性因認知角色邊界的模糊而面臨危機時，如何在技術賦能中守護人的主體性？這些問題亟須在教育理念和實踐中得到回應。其次，需要推動人才培養目標和培養模式的系統性變革。智能時代的教育應以培養高級智能主體為目標，充分釋放人機協同的分布式智能^[24]。課堂教學目標應從單純的知識和技能傳授轉向思維塑造，通過課程體系、教學方法和評價機制的系統性變革，最終構建學生、教師與生成式人工智能等多主體深度融合、多元智慧共生的教育新生態。

　　從技術層面來看，當前基于大模型的教學智能體構建尚處于起步階段。盡管已初步實現多模態感知、檢索增強生成、推理與規劃等關鍵能力，并在教育任務設定、內容記憶與反思等核心功能上取得顯著進展，但現有教學智能體對教學資源、教學對象和教學過程等核心要素的理解仍顯不足^[11]。這突出體現在三個方面：一是對課堂教學資源的屬性、關聯與語義信息的精準解析能力有待提升；二是對教學對象的行為模式、語言特征與潛在意圖的識別精度尚需提高；三是對教學過程中各類互動行為、活動設計與目標達成的深度理解仍需加強。為突破這些技術瓶頸，亟須開展系統性技術攻關。通過提升教學智能體的認知理解能力，實現多元智能體在課堂環境中的高效協同，進而推動教育場景任務與角色的精準適配。這些技術突破需要教育研究者、技術開發者與教學實踐者的深度合作，共同構建具有深度教育理解能力和教學勝任力的多元智能體，實現促進學習者認知能力發展與高階思維培養的目標。

生成式人工智能正對教育領域產生革命性影響，其對課堂教學的賦能價值不僅體現在教學效率的提升和學習體驗的優化，更在于推動教學過程的系統性重構和教育理念的創新發展。面向未來，生成式人工智能與課堂教學的深度融合研究可以從以下三個層面展開：（1）理論建構層面，亟須加強跨學科的理論整合與方法創新。通過融合認知科學對人類學習規律的揭示、教育學對教學方法的闡釋以及人工智能對認知機制的模擬，構建更具解釋力和科學性的理論框架。這一理論框架應能夠有效指導智能時代的教育變革，為技術賦能教育提供堅實的理論基礎。（2）實證研究層面，需要采用嚴謹的量化分析與深入的質性研究相結合的方法，系統評估生成式人工智能對教與學過程的賦能效果。重點考察人機協同對師生認知模式、情感體驗和價值取向的深層影響，通過科學的研究設計和數據分析，構建技術應用效果的多維度證據體系。（3）學科應用層面，應緊密結合學科教學規律，深入探索生成式人工智能在具體學科教學場景中的應用范式。通過開展扎根學科教學實踐的實證研究，積累具有推廣價值的典型案例和實踐經驗，最終形成生成式人工智能賦能學科課堂教學的創新模式和實踐樣態。

校      對：鄭   新

審      核：郭   炯