如何走出课堂教学中人工智能使用的三大误区

当前人工智能的跨越式发展对教育产生了深刻影响。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出“探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，主动适应学习方式变革”。在课堂教学场域中，人工智能能够突破传统教学的时空限制与资源壁垒，为学生提供多模态、多场景的学习支持。但是，技术赋能的理想与课堂教学的现实之间存在着显著的落差。当前课堂教学中的人工智能使用陷入“为用而用”的形式主义困境；学生虽然有积极性，但“浅层参与”；教师尝试探索，但“过度让位”。这些误区不仅限制了人工智能课堂育人潜能的发挥，还影响了课堂教学质量，甚至直接阻碍了学生的发展。如何坚持技术赋能、破解实践中的难题、为课堂教学提质增效，这是当前研究的重点。

一、育人为本：课堂中人工智能从“为用而用”到“有限使用”

在课堂教学中，人工智能出现了“为用而用”“强行嵌入”的现象。如在某小学语文公开课上，教师为迎合“AI赋能课堂教学”主题，整节课都通过伴学智能体的不断提问，试图引发学生持续思考。智能体所提问题完全基于教师预设，且大多是封闭式、低认知需求的问题，“机问生答”的教学效果与常规课堂中教师提问并无本质区别。课堂上“为用而用”人工智能，不仅不能充分发挥人工智能作用，反而会带来负面影响。学生注意力偏离，AI动画、语音等多模态呈现形式虽能吸引学生兴趣，但容易导致学生过度关注技术本身，忽视对知识的深度理解与积极的情感体验。教师精力被浪费，为了能在课堂中使用人工智能，教师可能重点关注课上如何“嫁接”AI，甚至花费大量的时间制作、讲解AI内容，这有可能影响教师对学情和学科课堂本身的分析。学科本质被遮蔽，片面强调人工智能的技术使用，可能会忽略学科本质和学习内在规律。如语文课中过度依赖文本生图功能，忽视了文本研读和情感体悟，学生的语文核心素养也难以真正得到提升。

课堂中人工智能“为用而用”本质上是技术异化在教育领域的具体呈现。人工智能能够依据学生需求，动态生成相对精准、丰富、定制化的学习内容，跨越学科壁垒，满足宽口径、跨学科、全学段的多样性学习，这必将促进课堂教学的变革。但若过度推崇人工智能，将人工智能作为所有课堂甚至各个教学环节都必须使用的工具，难免会陷入技术理性的漩涡。从根本上说，课堂教学指向的是“育人”，而不是使用人工智能。一方面，课堂教学是师生通过知识传递实现灵魂唤醒的过程，课堂教学中需要完整的人的教育。人工智能的使用，是为了更好地促进学生的发展，激发生命的活力。人工智能作为辅助工具，其使用必须遵循“育人优先、技术适配”的原则，不能无视学科特点与课堂类型的具体要求，将其贯穿到所有课堂，它不能代替教学的核心环节，也难以承担所有的育人功能。另一方面，人工智能本身就存在一定的局限性，如对话的被动性、知识的不确定性、伦理的争议性、信息的安全性等，这些都将影响课堂上使用人工智能的有效性。因此，在坚持“育人优先”的课堂中，人工智能的使用一定是有限的。

具体而言，课堂教学中对人工智能的使用应根据学科特点、课堂类型以及学情等方面系统考虑。其一，从学科上看，文科如语文、英语、历史等，更注重学生的情感体验和文化感悟，人工智能虽然能提供相应的阅读文本、分析写作语法错误、提供相关背景资料等，但在学生的理解、体验和感悟等关键环节，人工智能绝不能取代学生反复的阅读、深度的思考、师生之间的交流。课堂必须充分尊重学生的情感体验、个性化解读和立意构思等。理科如数学、物理、化学等，更强调学生的逻辑推理、公式推导和实验验证等，人工智能虽然能够在复杂数据处理、图形绘画、模拟难以实操的实验场景方面发挥作用，但绝不能替代学生的思维进阶和可动手操作的实验，让学生自己学会分析问题并解决问题，是培养学生逻辑思维和创新能力的关键。跨学科课堂上，人工智能可以整合不同学科知识和数据，为学生提供相应的分析依据，但如何根据相应数据综合分析问题，形成综合的问题解决方案，这必须是学生通过反思与研讨自己完成的。其二，从课堂类型上看，在注重公式原理等理论学习为主的课堂上，人工智能可以通过动态演示、虚拟模拟等方式，将抽象的理论更直观地呈现出来，帮助学生更好地理解，但它不能替代学生抽象的思维和逻辑的推理。在注重实验或实践探究的课堂上，人工智能可以提供相应的参考文献、难以实操的场景模拟等，但具体操作如分析与观察、样本的采集，仪器的使用等，必须由学生自己完成。身体的动作对概念形成、逻辑推理等心智过程有着决定性的影响，学生在课堂中动手实践的体验绝不能被人工智能所取代。其三，从学情上看，对于基础好且自主性强的学生，课堂上更强调通过开放性的问题情境，促进学生运用人工智能自主提问、分析对比，开展批判性的探究。对于基础薄弱、自主性有待加强的学生，更适合在课堂上设计“阶梯式任务”，引导学生在使用人工智能中逐步深入思考。因此，人工智能在课堂上的使用是有限度和边界的，这是课堂教学实践的基本前提。

课堂中要有限且有效地使用人工智能，就要在课堂教学的设计、实施和评价过程中围绕两个核心问题持续反思。其一，使用人工智能的课堂是否促进了学生的真实发展？这种发展不是学生课上热闹的研讨、看似积极的人机互动，更不是正确的答案或者完美的作品，而是在教学过程中，学生是否真的在课堂中形成了清晰稳定、连贯包容的知识结构，是否能在具体情境中运用知识和能力去解决各种复杂的问题，是否真的通过课堂中的学习来认识自己、理解他人和社会、理解生命的意义并形成了一定的价值观念。在这个过程中，即使人工智能出现了错误或者学生使用AI失败，也是很好的教学资源，正好为学生的深度思考和理性认识提供了发展契机。就具体一节课而言，更直接的判断标准是使用人工智能的课堂是否有助于教学目标的实现。教学目标必然指向学生发展，但更注重将学生的发展与国家课程标准要求、教材内容等具体情境相结合，为课堂教学提供了更明确具体的方向。在精准设计课堂教学目标的前提下，评判人工智能的使用是否有助于更好地实现教学目标，这将有助于避免技术使用与教学目标脱节，进而更好地促进学生发展。

其二，使用人工智能的课堂是否真的更好？这是在确保使用人工智能的课堂能促进学生发展基础上进行的比较分析。一方面，对比分析课堂中使用人工智能与不使用人工智能的教学效果，如诗歌教学中可设计使用人工智能的“AI生图辅助”与不使用人工智能的“文本细读+想象表达”两种教学方案，结合学情分析哪种方式更能促进学生的情感体验和深度理解。另一方面，对人工智能的不同使用方式进行比较分析，选择最优方案。如运用人工智能对学生学习结果进行评价，可对比“直接运用人工智能评价”和“生生互评+AI反馈+学生反思+二次互评”两种方案，后者无疑比前者更能促进学生的理解和反思。

二、主体彰显：学生在使用人工智能的课堂上从“浅层参与”到“深度学习”

在课堂使用人工智能时，学生往往表现出极高的兴趣，课堂氛围显得十分活跃，但这通常仅停留于学生的浅层参与。首先，思维参与不够。如教师借助智能体发起研讨，学生虽然能迅速给出答案，但可能仅凭第一印象随意发表看法，并没有对问题进行深入的分析；或者学生运用人工智能解题并获取答案，但多关注最终结果，并没有对问题解决的过程进行思考，也难以实现思维能力的有效发展。其次，情感价值疏离，学生对使用人工智能的课堂兴趣多停留在技术新鲜感和使用的兴奋感上，并未能转化为对学科知识的理性认识、情感认同与学习动力。如中国历史课堂中，人工智能的使用虽然能生动地还原一些历史场景，但若学生并没有理解历史事件发生的原因、经过及对当时及现在中国社会发展的影响，就很难真正形成历史认同。再次，交往协作缺失。一方面，学生与智能体的互动往往是标准化、程序化的，如英语课中人机对话，学生很难在互动中培养情感共鸣和倾听表达能力。另一方面，在这样的课堂上，人际互动多围绕智能体开展，学生的关注重心仍在“人机”，其团队角色适配能力、对不同观点的沟通协调能力难以得到充分培养。

之所以出现学生“浅层参与”的现象，归根到底，是忽视了课堂教学中学生的主体性。课堂中使用人工智能，究其根本是为了更好地促进学生作为主体的发展，但人工智能在助力学生发展的同时，也可能“带来学生自主性被蒙蔽、能动性被误导、创造性被弱化的风险”。课堂上主要表现在三个方面。一是被遮蔽的批判反思。笛卡尔的“我思故我在”宣告了作为认识主体的人与作为认识客体的自然的分离，会思考成为主体存在的必然要求。因此，使用人工智能的前提是学生会提出有价值的问题，会对AI提供的答案、自己学习的过程等进行批判性反思。但是，受教学时间限制，学生较少有机会充分提问和质疑，当前课堂上对人工智能的使用大多是根据预设程序“按部就班”提供信息，究其实质仍然是一种变相的信息灌输。久而久之，学生在人机互动中也就难以提出有价值的问题，甚至习惯性接受人工智能给出的答案。二是被轻忽的自我管理。课堂上使用人工智能对学生的自我管理能力提出了一定要求。学生要能明晰自己的学习需求，并利用人工智能提供的学习资源进行有针对性的学习。否则，学生只是被动接受智能体的推送或反馈，甚至有可能运用智能体进行与课堂学习完全无关的活动。但如何明确自己的需求、选择适合的学习进程等，需要学生具备较强的自我管理能力，而这往往是课堂教学中所忽视的。三是被淡化的合作交往。人是一切社会关系的总和，主体是社会关系的主体，合作交往是主体必须具有的能力。但是，人工智能的使用，使得“物取代人成为关系伙伴并嵌入环境，越来越多地调解人与人之间的关系，并使得后者依赖于前者”，当课堂中人机互动比重加大时，如何培养学生的合作交往能力成为难题。

要改变学生浅层参与的现状，就必须彰显学生的主体性，其中重要的途径就是促进学生课堂中的深度学习，通过深度学习，让学生成为具有独立性、批判性、创造性又有合作精神、基础扎实的优秀的学习者。具体来说，其一，培养学生“开放包容+理性批判”的人工智能观。正确地认识人工智能是学生在课堂上开展深度学习的基本前提。一方面，引导学生看到人工智能的重要作用，它从作为“人体的延伸”已经转化成“人体的一部分”，在解放重复性劳动、提供丰富的数据资源和决策参考中，成为人类完成任务的重要助理。学会运用人工智能解决复杂问题，这也是未来社会所需的必要能力。另一方面，引导学生理性批判地认识人工智能的局限性，它既存在数据偏见、逻辑黑箱等问题，也无法替代人的情感、价值观、批判性思考和创新能力。只有正确地认识人工智能，学生才能合理地使用，尤其避免过度依赖人工智能而放弃自主思考。

其二，培养学生“锚定目标、甄别信息和反思全程”的学习自我管理能力。学生进行自我管理的过程，其实质就是深度学习的过程。一是引导学生锚定目标，匹配需求，即确保人工智能输出的信息能满足学生学习需要，以此避免被人工智能多模态形式或无关信息带偏。但人工智能能否满足学生的学习需求，在一定程度上取决于学生的提问方式或者对需求的明确程度。学生可以通过反思不断明确需求、优化提问设计。舍多瓦曾提出四类问题可以作为向“深度求索”提问的思考框架——低认知需求封闭式问题、低认知需求开放式问题、高认知需求封闭式问题、高认知需求开放式问题，教师要鼓励学生多提高认知需求开放性问题。二是引导学生甄别信息、合理运用。学生要敢于质疑、学会判断人工智能所提供的信息是否准确，这既可以通过对比不同AI工具的输出结果，验证信息的一致性与稳定性，也可以追溯原始研究数据、权威学术文献等，验证人工智能结论的科学性与可靠性。此外，对于所提供的可靠信息，学生也不能“照搬答案”，而是必须思考如何更好运用，在此基础上有没有更优的解决方案等。三是引导学生反思全程，优化改进。在使用人工智能完成阶段性学习任务时，学生要学会反思全过程，判断学习过程中所提问题是否合理、学习节奏把控和资源筛选是否合适、人工智能提供的信息是否被合理转化迁移和应用等，在此基础上明确后续改进方向。只有这样，学生才能在利用人工智能突破学习局限的同时，又不过度依赖，坚持自主思考、合理取舍。

其三，以“小组合作+集体研讨”提升学生的交往合作能力。使用人工智能的课堂绝不能简单用人机交互代替师生互动和生生互动，应该着力打造课堂上“师-机-生”的协同对话场景，让人工智能成为课堂人际交往中的重要“资源枢纽”。一是推进“AI赋能型”的小组合作任务，包括常态课中的小组研讨、跨学科课程中需要整合多学科知识的复杂课题、选取具有多元视角的议题开展辩论、小组实践共创等，人工智能可以作为这类任务信息资源的提供工具、汇总小组观点或结论的梳理工具，但不宜直接给出最终结论。课堂以小组合作任务倒逼学生主动地沟通、分工和整合。二是依托学生人机互动开展集体研讨。通过集体研讨或者师生运用人工智能形成不同观点并进行分享，借助人工智能总结梳理共识性结论与争议性问题，最终通过集体研讨形成统一认识；或者推动学生共同辨析AI输出的真实与合理，结合具体任务进行反思整合、弥补AI使用的局限性；或者针对学生在使用AI中出现的共性问题，教师引导开展集体研讨。

三、坚守主导：教师在使用人工智能课堂从“过度让位”到“合理导学”

在使用人工智能的课堂中，有些教师过于强调人工智能的使用，甚至出现“主导权让位”的现象，直接影响了学生课堂上的学习。首先，在备课时，有些教师过度依赖人工智能生成的教学设计。人工智能虽然能基于大数据形成教学设计，但往往缺乏针对性，没有考虑特定班级学生的发展水平、学习特点以及教师的教学风格，很难完全适配学生需求。其次，在课堂上，有些教师大量使用智能教学软件，学生几乎整节课都在与智能体互动，教师沦为技术的操作者，缺乏深度有效的引导。再次，在课堂评价上，有些教师过度依赖智能体对学生的评价数据，仅关注学生答题的正确率，没有基于对学科、学生、教材和教学的分析，把握学生的学习过程和深层需求，也就很难为学生提供及时而有针对性的指导。教师在课堂中的过度让位，可能导致课堂教学的适配性不足、师生之间的交往性不强、教师根据学情调整教学的生成性不够，这些都将影响学生课堂学习的有效性。

实际上，任何课堂都必须确保教师的主导性，即使人工智能的作用越来越大，教师的主导性仍然是不可替代的，“技术赋能”不等同于“技术替代”。教师“让位”的课堂不是真正的教学，而是学生利用人工智能自学的时空。早在1983年，王策三先生在《论教师的主导作用和学生的主体地位》一文中就强调，必须坚持教师的主导作用，教师的主导作用与学生的主体地位是一致的。学者陈佑清也指出，在教学的全过程中，均需要教师的指导或引导作用，只是在不同的环节需要指导或引导的方式不同。即使是当前，教师可能不再需要长时间的讲授来显现自己的主导作用，但他们在组织课堂教学、“唤醒并呵护学生学习的积极性、主动性”等方面仍然发挥着不容忽视的主导作用，具体表现在三个方面。一是教师是课堂的设计者和组织者。即使是使用人工智能占比很多的课堂，仍然是教师设计的结果，因为要不要使用人工智能、如何使用、如何具体设计教学，仍然是由教师结合学生的实际情况所决定的。毕竟学生在课堂上的学习与自己通过人工智能进行学习仍有差异。二是教师是课堂上人际互动的推动者，在课堂中师生互动、生生互动中，教师既是交往规则的制定者，也是交往过程的推动和引导者。三是教师是学生课堂学习的评价者，能够基于学生课堂中的学习情况，进行及时而灵活的调整。

具体来说，人工智能背景下教师要坚守课堂教学中的主导地位，必须关注三个方面。其一，基于全面分析，构建“系统+弹性”的教学设计。人工智能虽然可以为教师的教学设计提供参考，但教师仍需要系统分析。一是全面分析课程标准和教材，明确学科在不同学段和年级的具体目标与要求，把握教材不同内容之间的关联，明确课堂的教学目标和教学内容与本年级课程目标、本学年教材之间的关联。二是深入分析班级学情。教师要基于对班级学生学习兴趣、态度、课堂表现、作业等的了解，结合人工智能所提供的学情分析数据，准确把握本班学生的整体状态和不同学生个性化的需求，以此明确课堂教学目标，并结合人工智能提供的资源，细化教学内容和教学活动。一方面，教学设计要具有系统性，教学目标、教学内容和教学活动之间有内在的一致性。教学目标要具体和适配，教学内容和活动应结构清晰合理。另一方面，教学要留有弹性，便于教师根据课堂生成情况，采用“引导性即兴教学”促进学生的发展。教学设计应具有弹性的结构，它实际上为学生提供了索耶提到的“学习轨道”，即学生从以无知为起点到以获得期许的学习成果为终点的路径，理想中的路径应该是“之”字形、非线性的，这将有助于课堂的生成以及学生的发展。在此过程中，人工智能发挥怎样的作用、如何让其更好地服务于“系统+弹性”的课堂设计、如何更好地让学生体验“之”字形的学习轨道，这都有待于教师在教学设计中进一步明确。

其二，引导课堂高质量人际互动，给予学生积极体验。一是促进学生对团队合作的积极情感体验。教师既要明确任务、制定并维系交往规则，确保所有学生的参与，又要及时关注学生研讨，引导学生理性对话，同时捕捉学生在交流中生成的教学资源，抓住时机引发学生深度的思考和协作。二是促进学生对师生关系的积极体验。在课堂教学中，教师通过各种形式向学生传递积极的期待，比如言语的鼓励、眼神交流、微笑的表情等，以此激发学生的学习动力和自信心，促使学生朝着教师期望的方向发展。这正是人工智能无法实现的，也是呵护学生学习积极主动性的关键所在。三是促进学生的价值认同。虽然人工智能可以提供丰富信息，但学生并不是了解了相关信息，就能自动形成相应的价值认同。教师要在充分运用人工智能的同时，及时抓住时机，引导学生在理性思考的基础上形成价值认同。比如，在高中历史课上，当人工智能通过各种数据、图片或影像等方式展现我国改革开放以来综合国力提升时，教师就可以更多地投入到引导学生认识中国特色社会主义制度的优越性中。从这个意义上说，人工智能为教师推进高质量的课堂互动提供了实践基础。

其三，准确判断学生课上学习状态，及时调整教学。评价是一个判断价值、挖掘价值和提升价值的过程。人工智能虽然可以提供大量用于评价的数据，但这些数据更多是对学生学习状态的一种形式化呈现，只有教师才能在课堂上实现对学生学习评价的增值性转化。一是教师要准确判断课堂上学生学习状态。人工智能的数据采集能够为教师评价提供丰富的信息资源，但是，教师的评价不能仅凭数据判断：或者为基于数据形成的结论提供“补充”，比如学生学习不仅是体现在数据所反映的学习结果，还表现在学生课堂上的表情、语言和行为中；或者推翻数据结论，比如，从数据上看，有学生的学习正确率很高，但有可能只是机械模仿，并没有真正理解和掌握。二是教师要基于深入分析找准影响学生课堂学习的关键因素。学生在课堂中呈现出来的学习状态可能是多种因素影响的结果，包括对知识的理解、个人的努力、学习方法、同伴的影响等，教师要通过深入分析，把握其关键影响因素，便于采取有针对性的教学措施。三是教师要基于判断和分析，及时地进行教学调整。这种调整可能是针对学生个体，如在学生讨论或者人机协同中，教师发现问题并适时地给予学生个体指导和启发；也可能是面向全体学生，如教师发现学生学习问题比较集中时，要及时调整整体的教学环节或者教学策略，将学生共性的学习问题转化为教学资源，促进学生在对错误的反思过程中深化学习。总体来说，课堂教学是在有限时空内开展的活动，这意味着教师对学生的判断、分析和所作出的教学调整要在很短时间之内实现，人工智能无疑提供了强大的助力，但如何进行教学决策和具体调整，同样需要教师的实践智慧。因此，教师必须同时提高教学智慧和技术素养，才能切实地坚守课堂中的主导地位，也才能实现课堂教学实践与人工智能深度有效地融合。

本文编辑：徐华楠

本文英文摘要

本文完