原标题《生成式人工智能赋能课堂教学的形态层级与进阶路径》
作者：卢宇、汤筱玙 北京师范大学教育技术学院
在数字技术迅猛发展的当下，生成式人工智能正以颠覆性力量重塑教育生态。课堂作为知识传递与人才培养的核心阵地，其教学模式、流程及形态的变革，已然成为智能时代推动教育高质量发展的关键路径。深入探究生成式人工智能与课堂教学的融合方式，不仅能显著提升教学效率，更直接关系到立德树人根本任务的落实与新时代人才培养目标的达成。
一、生成式人工智能赋能课堂教学的形态层级
通过对技术与教育融合发展历程的深度剖析，生成式人工智能赋能课堂教学呈现出四个逐级进阶、紧密关联的形态层级，每个层级都代表着技术与教育融合的不同深度与价值维度。
（一）基础形态：劳动替代与任务辅助
在这一基础形态中，通用大模型技术成为教育工作者的得力助手，主要承担文本生成、数据处理等机械性、重复性教学任务。以语文教学为例，教师可借助大模型快速检索并整合 “火星的一天” 主题写作素材，或利用其自动批阅作文，精准识别错别字、病句，分析文章表达逻辑并生成评语。在此阶段，技术处于从属地位，遵循 “发起指令 — 执行指令” 的单向交互逻辑，其核心价值在于解放教师的时间与精力，使其能够将更多认知资源投入到师生深度互动、个性化学习指导等教学本质活动中。
（二）初级形态：能力增强与边界拓展
进入初级形态，生成式人工智能依托教育大模型，开始深度介入课堂教学场景，从传统工具向智能化服务转型。在教学准备环节，系统能够基于教学目标，自动整合多元教学资源，生成多样化的教学导入情境与分层写作范例；在评价环节，不仅能从科学描写准确性、语言表达生动性等多维度评估学生表现，还能对教师教学行为进行专业诊断并提出改进建议。此时，人机交互模式升级为 “需求触发 — 服务响应”，技术开始主动感知教学需求，为师生提供更具针对性的支持。
（三）中级形态：人机协同与创新激活
中级形态以智能体技术为核心，构建起教师、学生与教学智能体的多向互动生态。例如在语文写作课堂中，“助教智能体” 可全程参与教学：课前整合知识资源，课中实时解答学生疑问、收集共性问题反馈给教师，辅助开展精准教学，课后生成个人与群体评价报告。这种深度协同打破了传统单向教学模式，推动课堂从 “教师主导” 向 “人机协同创新” 转变，激发教学过程中的多元创造力。
（四）高级形态：认知融合与思维塑造
作为赋能课堂教学的高级形态，该阶段以跨学科项目式学习为载体，通过多元智能体协同运作，打破学科壁垒，将教学重心从单一技能训练转向高阶思维能力培养。在 “火星的一天” 主题写作教学中，课程设计可融合科学、文学、艺术等多学科知识，通过智能体与师生的深度协作，汇聚群体智慧，实现从知识传递到思维建构的质变。尽管技术层面已具备可行性，但要真正落地实施，仍需同步推进教学理念革新、教师角色转型以及评价体系重构等系统性变革。
二、生成式人工智能赋能课堂教学的典型示例 —— 以中小学语文写作课为例
为更直观展现不同赋能形态的应用特征，以下以中小学语文 “火星的一天” 主题写作课为例，进行具体阐释。
（一）基础形态：“工具” 赋能型课堂
教师借助大模型平台快速检索主题写作资源，构建系统化教学资源库；课后利用模型自动完成作文基础批改，替代重复性劳动，提升教学效率。
（二）初级形态：“服务” 赋能型课堂
系统依据教学目标生成分层教学资源与导入情境，从多维度精准评价学生作文，并为教师提供教学优化策略，实现教学服务的个性化与专业化。
（三）中级形态：“主体” 赋能型课堂
“助教智能体” 深度参与写作教学全流程，从资源供给、过程指导到多元评价，与师生形成紧密协同关系，推动教学模式创新。
（四）高级形态：“融合” 赋能型课堂
以思维培养为核心，通过跨学科项目设计与多元智能体协作，引导学生进行深度思考与知识建构，实现从技能训练到思维塑造的跨越。
三、未来研究方向
尽管生成式人工智能在课堂教学中的应用已展现出巨大潜力，但要实现其与教育的深度融合，仍需在以下三个层面持续探索：
（一）理论建构：跨学科整合与创新
亟需整合认知科学、教育学与人工智能等多学科理论，构建具有科学性与解释力的理论框架，为智能时代教育变革提供坚实理论支撑，指导技术与教育的深度融合实践。
（二）实证研究：量化与质性结合评估
采用量化分析与质性研究相结合的方法，系统评估生成式人工智能对教学过程、师生认知模式、情感体验及价值取向的影响，建立多维度、多层次的应用效果证据体系。
（三）学科应用：场景化探索与实践
立足不同学科教学规律与特点，深入探索生成式人工智能在各学科教学场景中的应用范式，通过大量实证研究积累典型案例，形成可复制、可推广的创新教学模式与实践样态。
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