什么是生成式探究学习？生成式探究学习是指教师和学生在教学活动中，严格遵照国家法规、伦理道德和信息安全的要求，合理应用生成式人工智能辅助教学，并通过学习者自身的独立思考探究、批判性思维和创造性思维，促进最优化学习的一种教学方式。
生成式探究学习是在生成式人工智能环境下以学生为中心的教学方法，强调学生自主探究、实践操作，通过人—机互动对话、师生之间和学生之间的合作交流来构建知识体系，要求学生一定要在教师的引导、支持和管控下使用生成式人工智能辅助教学，旨在培养学生的批判性思维、问题解决能力、团队合作精神和创新思维等综合素质。这是将人类智慧与机器智慧相结合的人—机智慧学习方式。生成式探究学习的英文：Generative Quest Learning，其缩写是GenQuest，或者GQL。
生成式探究学习模型包括以下六个环节，如图1所示，其中最富有魅力和挑战性的是对话探索环节。
一是激发兴趣。教师通过多种方式激起学生的学习兴趣，如通过创设问题情境来引导学生的学习兴趣，问题情境的设置最好与现实生活密切联系，与课程内容和学习任务联系，如果问题是基于生活现实的开放性问题，就更能激起学生渴求探究的主动性。二是任务布置。教师根据课程标准和教学目标，明确给学生提出生成式探究学习的任务，用任务驱动的方式引导和管控学生的学习过程。三是对话探索。学生在教师的指导下，瞄准要完成的学习任务，与生成式人工智能互动对话，在思维链式对话中记录自己的批判性思维，并采用多种方式进行探究。例如，五类基本搜索（百度必应搜索、微信的文章搜索、B站视频搜索、中国知网期刊论文搜索、图书馆图书检索），小组同伴交流，向教师、家长和领域专家请教，动手做实验，自然与社会调查等。记录自己的学习体验，填写学习过程的学习单。学习单是教师课前准备的用于引导学生学习过程的支架，具体规定了学生在教学目标的规定下，进行生成式探究学习的具体步骤和过程记录，可用于过程性评价。四是迁移练习。学生在新的情境问题中独立思考解决问题，完成教师布置的作业和练习。五是结论分享。学生总结自己的学习收获，将学习的感性体验上升融入理性认知结构中，并与本小组成员分享自己的学习收获和研究结论。六是评价反馈。教师给出学习评价和进一步发展的建议。
生成式探究学习是让学习者与AI在思维链式的对话中互动学习。思维链是人工智能处理复杂任务的一种策略，该技术通过一系列前后关联的指令，将复杂的大任务拆解为包含多个中间步骤的小任务，每一个小任务由相对简单的指令来引导内容生成，从而辅助模型生成和解决复杂逻辑推理任务。在教学中，师生与生成式人工智能的思维链式对话，是指用户通过一系列由表及里、由浅入深的连续提问和迭代追问，像“挤牙膏”或“剥洋葱”一样，由一个个小问题逐步形成解决复杂问题的人机对话方式。
这种对弈式的思维训练，让教师和学生在与生成式人工智能的博弈中，获得与过去的计算机辅助教学和使用数字化教育资源平台等完全不一样的学习体验。例如，在生成式探究学习活动中，培养教师和学生应对与AI不确定性对话的独立思考、批判性思维、决策思维、挑战性思维、人—机协作思维、全局考虑的系统思维、“不得贪胜”的韧性品质、严谨缜密的推理思维、出其不意的非常规思维、创新思维、统观事物发展时空脉络的境脉思维、“多算胜少算”的深度学习思维、“下棋如人生”的哲理思维等，获得其他教学方法学不到的东西。
