人工智能技术与学科教学融合的研究（6篇）

人工智能技术与学科教学融合的研究（6篇）第一篇：引言人工智能（AI）的迅猛发展，正在从根本上改变社会的方方面面，教育也不例外。无论是自适应学习系统，还是智能助教、自动批改、个性化学情分析，都在不断革新传统教学流程。AI技术的介入，或许能让教育更加智能与精准，但也伴随着对师资角色、数据隐私、学习公平等方面的质疑与挑战。AI在教育中应用于自适应学习、智能助教等，推动个性化、高效教学，但也面临师资角色、数据隐私、学习公平等挑战。未来趋势为人机协同、VR/AR学习、开放教育生态，需保障技术善用与合规应用。本文将聚焦AI在教育中的主要应用场景、对教学模式的影响、师生关系变革以及未来的发展趋势。主体AI与教育的主要应用场景自适应学习平台：通过机器学习算法，实时分析学生的答题数据与知识掌握情况，动态推送个性化的学习内容。智能助教与自动批改：NLP和图像识别技术使得批改客观题、半主观题更加高效；聊天机器人能在学生提出问题时及时响应，辅助解答疑惑。学情数据分析与干预：AI可根据学生的在线时长、作业完成度、情绪分析等数据，识别可能的学习困难点并提醒教师或家长干预。教学模式的变革与优势因材施教更加落地：传统班级授课制下，教师难以兼顾所有学生的水平差异；AI的加入，让个性化学习成为可能。高效率与即时反馈：作业与测评环节中的自动化批改与反馈，大幅减轻教师重复性劳动，也让学生能更快了解到学习效果。跨学科资源整合：AI教育平台往往集成了文本、视频、VR模拟等丰富资源，为不同学习风格的学生提供多元选择。挑战与争议：从师生角色到数据隐私师生关系的再定义：当部分教学任务被AI替代，教师需更多地承担启发、情感关怀、深度解读等高层次的工作。同时，也要培养学生的创新思维与合作能力。贫富差距与数字鸿沟：硬件设备和网络条件对AI教育有显著影响，经济薄弱地区可能无法享受同等资源。如何保证公平普惠，仍是社会亟待解决的问题。数据安全与伦理风险：AI需要大量采集学生的个人数据，若缺乏合规监管与数据安全保护，可能带来隐私侵害与滥用风险。未来展望与趋势人机协同教学：AI在知识传授和简单评估上表现出色，教师则专注于对学生思维品质、品格塑造与学习动机的激励。两者良性互补能显著提升教学质量。VR/AR与元宇宙学习环境：未来，学生可能在虚拟世界中进行沉浸式学习，如模拟实验、探索历史场景等，让教育更具互动性与体验感。更开放的教育生态：AI赋能下的教育不会局限于课堂与校门，在线学习与社群讨论将成为常态；跨地域、跨学科、跨年龄的协同学习也将更常见。结论AI与教育的融合并非一场简单的技术升级，而是一场关乎教学理念、学习模式、资源分配的系统性革命。虽然我们在享受AI带来的高效与个性化的同时，也必须直面公平与隐私等核心问题。但总体而言，AI为教育所注入的创新与机遇不可小觑。人机协作、个性化学习、数据驱动的智慧教学等趋势，将持续塑造未来的教育生态，为更多学生打开通往智慧与创造力的大门。关键在于各方携手，保障技术的善用与合理合规的应用，让教育真正回归“以人文本”，使下一代在AI时代更好地成长、学习与实践。第二篇：新一轮人工智能热潮不可阻挡地席卷而来，对社会各个领域都引发重大变革之势，教育界对于以生成式人工智能为代表的新一代人工智能同样寄予厚望，各类人工智能如何与学科教学融合的探索正如火如荼地进行着。然而有一些教师对于人工智能赋能教学的美好愿景感到怀疑，在学科教学中不知道，不会用，不想用人工智能技术。笔者希望通过梳理人工智能与学科教学融合的过程，助力教师拨开迷雾。这一过程主要分为五个层次，分别是知晓、分析、应用、评估、迭代。01知晓了解人工智能技术能够实现的功能。人工智能技术的发展日新月异，且有着愈发加速的趋势。距ChatGPT在2022年11月30日的发布也仅仅刚满一年，OpenAI就已推出包括ChatGPTPlus，GPT-4，GPT-4Turbo在内的多个ChatGPT进化版本，每一次更新，都有让人惊叹的技术提升。同样是在这一年内，有两百多个国产大模型也如雨后春笋般争相出世。而在这些大模型的基础上，又有众多开发者不断创造出更精细的垂直领域应用。在技术更新如此之快的背景下，教师对于目前新的人工智能技术发展到了什么阶段、能够实现哪些功能，要做到心中有数。一方面要积极参加培训，多与同行交流经验，了解最新政策指向与产业应用，一方面也要在平日里多多关注人工智能领域的新动向，以及教育教学领域新出现的、好用的、实用性强的人工智能工具。02分析确定适用于教学的技术，解决教学中的痛点。在对教育领域人工智能技术有着一定了解的基础上，接下来是结合实际情况，分析用什么，怎么用。一方面分析有哪些人工智能技术可以用在教学中？应用的程度如何？对于教学是锦上添花，还是深度改变？人工智能可扮演的角色有很多，教学资源生成，课程设计规划，甚至直接作为知识的提供者，与人类教师进行联合教学等等，在人工智能的能力愈加丰富的当下，教师的分析与判断能力就显得尤为重要。在考虑到学生与课程的特点，以及人工智能生成内容的可靠性、个人隐私等伦理道德因素的情况下，教师需要思考并做出选择，把哪些任务交给人工智能更为合适，哪些任务仍然需要教师亲力亲为，以达到更好的教学效果。另一方面也要结合学科特点，分析传统教学过程中的痛点，以及人工智能在该领域的优势。例如人文社科类更适合人工智能辅助生成的扩展阅读材料，自然科学类可引入人工智能支持的虚拟仿真实验，而在外语教学中，则可以借助人工智能加持下的语音评测系统，实现对每位学生的口语发音做到全面精准的评价，解决传统大班课堂教学中，教师的时间与精力不足以照顾到每位学生的遗憾。03应用选择成熟的工具、开发针对性工具。人工智能工具有很多，如何在让人眼花缭乱的宝库中，发掘最合适、最好用的，靠的是多去尝试，在实践中探索。聚焦于虚拟实验的NOBOOK，生成英语教学材料的Twee等等，都是经得起实践考验的优秀应用。而当今正蓬勃发展的生成式人工智能，则带来了更多按需定制的使用场景。教师可以根据自身业务需求，对人工智能助手进行自定义，创造出独一无二的适配体验。例如在讯飞星火大模型的助手创建中心，教师可以通过简单的自然语言描述出自己的需求，并将学科对应的教材资源、教学设计框架、教学理念等材料一齐作为数据集上传，轻松创造出一名专精于该学科教学设计的小助手，助力教师减轻备课负担。04评估是否助力高效课堂，是否助推教师专业发展。人工智能技术只有真正助力课堂更高效、促进学生对知识的理解掌握，才称得上是切实有用的好技术。对于人工智能于学科教学融合的成果，教师应当定期回顾与评估，看前一阶段对人工智能的应用是否达到了预定目标，学生对人工智能生成的教学材料，与课堂中用到的人工智能技术工具的接受度如何，学习效果是否因此有了提升。对于所用到的人工智能工具，教师要评估其应用是否恰当合适，是否存在特定工具的局限性，今后应当对应用策略作何改进，是否需要适当改变以教师讲授为主的传统教学模式，以更好地实现人机协同。同时教师也要留意，实践的成果是否符合分析设计阶段对于人工智能伦理问题的设想，要警惕工具滥用造成的思维惰化，沦为给人工智能打工的操作员。教师要牢记人工智能的辅助作用，不可让渡自己在教学中的主体地位。05迭代累积数据，推陈出新。随着人工智能自主学习技术的发展，与大数据的加持，人工智能正变得越来越聪明，越来越能干，越来越懂你。一方面，不断推出新版本的人工智能技术快速更替，对文本的理解能力不断进步的同时，图像理解、语音合成、艺术绘画、视频创作等功能的可用性也在逐步提高，人工智能的能力边界正延伸扩展，向立体化与多模态不断迈进，未来在学科教学中的应用场景必定会持续增加。另一方面，随着教学过程中数据的不断积淀，具有自动化分析能力的人工智能，能够实现对学生学情、教学评价，课堂组织等多维度数据，进行更全面、更个性化的精准分析，助力学科教学的优化精进。人工智能与学科教学，从接触，走向结合，再到深度融合，关键在于教师对于人工智能应用策略的持续迭代。抱着开放的心态多了解新技术与新应用，分析并设计适宜的应用场景，对实践的成果进行反思探索，在此基础上继续迭代，最终实现教学质量的提升。结语在人工智能融入学科教学的道路上，教师扮演着关键的角色。从了解到分析，再到应用、评估与迭代，这不仅是教师与技术互动的过程，也是其教学理念不断演进的过程。教师需要紧跟潮流，但更重要的是要在实践中思考，并敢于尝试新的可能性。唯有不断迭代，不断累积经验与数据，才能真正实现人工智能与学科教学的有机融合，为教育注入更多创新与活力。第三篇：随着生成式人工智能的快速发展，越来越多的学校正在积极探索通过安全、可靠的方式将生成式人工智能与教学深度融合。生成式人工智能如何影响教学模式？将推动教育呈现何种图景？围绕这些问题，智慧教育专刊约请专家、学者展开讨论。“效率”和“质量”一直是课堂教学改革关注的两个核心要素。当前，我国基础教育课程教学仍存在教师备授课负担重、学生探究不足、教学质量不高等问题。在过去的两年间，迅速发展的生成式人工智能为教育高质量发展打开了新赛道，点燃了大众对未来教育的期待，也成为了教育者关注的热点。为什么要在教学中应用生成式人工智能作为新质生产力代表，生成式人工智能以其丰富的语料库与强大的交互理解和对话能力，为破解教学难题、革新教学样态带来了机遇，主要优势体现在以下4个方面。一是高效文本处理，优化教学设计。生成式人工智能具备在特定语境中进行逻辑推理、归纳总结以及演绎分析的能力，能够推导出多样化的答案或问题解决方案。教师可以利用星火、文心一言、豆包等生成式人工智能产品，高效检索教学资源、自动生成教案，实现自身减负，进而将时间与精力投入到更有价值的课程设计与学生辅导中。教师也可以将生成式人工智能当作学科专家，对教案进行多维度分析评价，帮助教师更好地把握教学重难点，精准设计学习活动和靶向作业。二是多模态信息加工，生成数字资源。生成式人工智能具备对文本、图像、音频、视频等多模态数据的理解能力，能够实现跨模态的语义解析与转换，生成多模态数字资源。借助生成式人工智能，每位教师都将成为数字资源的创作者，无须掌握专业的媒体制作技术，也可以轻松、独立生成个性化的数字资源。特别是随着Sora等产品的推出，各种教学短视频、动画以及3D模型等资源也可以根据教师需求自动生成，为教师提供了更强的资源定制化服务。三是流畅的人机对话，助力学生深度探究。生成式人工智能具有强大的情境理解和连续对话能力。教师可以据此引导学生开展素养导向下的个性化探究与思辨学习。学生课前梳理问题，利用生成式人工智能解答问题。课中教师有针对性地组织课堂讨论，引导学生与生成式人工智能开展合作探究、质疑批判等，帮助澄清概念误解，扩展知识边界。此外，生成式人工智能还可以给出启发性问题，自动调整问题难度，在连续的追问循环中促进学生对知识的深度理解和创意加工。四是拟人智能代理，提升学习趣味性。当前很多生成式人工智能产品都提供了智能体功能，用于构建定制化的虚拟角色。教师可以根据教学需求构建教学智能体，通过文字、语音等多种形式实现学生与智能体的自然对话交流，解答学生疑问，引导学生开展活动。相比通用大模型，教学智能体可以设定不同的人物身份，例如“小学三年级语文教师”“初中生物特级教师”等，通过模拟真实人物形象、声音和动态行为，加强与学生之间的情感联系，进而提高学生学习兴趣和参与度。教学中如何应用生成式人工智能为更好地发挥上述技术优势，防范潜在风险与应用弊端，生成式人工智能赋能教学应遵循如下3条基本原则。其一，提升人机交互的认知主动性和深度。人机交互的核心宗旨在于激发学生的积极思考与主动探索，旨在最大限度地唤醒学生的思维活力，而非让人工智能取代其思考与创意产出。若生成式人工智能的应用不当，可能导致学生对技术的过度依赖，从而逐渐削弱其思维能力与创新能力。为规避负面影响，确保技术真正促进学生思维发展，教师必须准确识别学生在人机互动中的认知主动性与深度。认知主动性体现学生在创编人工智能提示语过程中的积极参与，而认知深度则涉及学生对人工智能生成内容的思维加工与处理水平。其二，平衡“课前预设”与“动态生成”的配比。随着生成式人工智能的引入，课堂中生成性的内容更加动态、随机，且不可控。为此，教师需要合理设定预设性教学内容与生成性学习活动在课堂教学中的时间比例，保障课堂教学的有序进行。对于低龄学生，教师可通过提高课堂预设性内容的比重，辅助他们构建对基础概念的认知。依据学生知识掌握情况，教师可适度引导学生运用人工智能进行自主探索。对于中高年级学生，教师可以增加生成性学习活动的比重，借助开放性问题、项目化学习、自主编程、自由创作图片等多种方式，促进学生在课堂上进行更广泛深入的探究。其三，强化生成内容的真伪鉴别和安全使用。训练生成式人工智能所涉及的大规模数据集来源广泛，但由于受算法偏见、语料质量等因素影响，无法保证生成内容的真实性与准确性，输出的信息易出现错误或虚构。因此，师生在使用生成式人工智能的过程中，应杜绝“盲信盲从”，需要审慎评估生成的内容，加强对信息准确性和权威性的甄别，避免课堂教学出现科学性错误。此外，师生都需要了解并重视生成式人工智能使用带来的数据安全和隐私泄露问题，培养安全意识，增强防范能力。教学中应用生成式人工智能需要注意哪些问题生成式人工智能赋能教学应强调“效果导向”，不能为了用而用。一线教师需要熟练应用各种智能工具，重点从规范使用提示语、设计深度化学习任务、强化技术有效性、创建助学角色、选择应用时机等方面深入实践。提升学生规范化使用提示语的能力。有效人机互动依赖于用户能够通过提示语，清晰、准确地表达需求，教师应教会学生正确、规范使用提示语。根据人机互动中的认知主动投入度从低到高排序，提示语编写可以采用“直接使用已有提示语”“基于模板，根据需求修改提示语”“自己编写提示语，由人工智能润色修改”“完全重新编写提示语”等方式。教师可根据学生的认知水平选择合适的起始点，并引导学生从较低的认知投入方式逐渐过渡到较高的认知投入方式。低年级学生在使用生成式人工智能时，应在教师的引导下通过“直接使用已有提示语”或“基于模板进行修改”的方式开始人机互动的尝试。设计具有认知加工深度的学习任务。为了减少人工智能使用可能诱发的学生思维惰性，教师需要从提升学生认知加工深度的视角出发，全面革新传统的学习任务设计观念。具体策略包括：设计富有创造性和分析性的学习任务，尽量避免单一、固定答案的题目，采用设计开放式、非结构化的问题和项目；在评价学习任务结果时，应采用多元化的评价方法，如口头报告、小组讨论、同伴互评等；培养学生对自我认知的监控能力，引导学生在使用人工智能完成学习任务后进行自我查验和评估，反思自己在学习过程和成果中的认知加工深度。高度关注技术应用的有效性问题。为确保课堂上生机交互的有效性，教师需要在课前进行学习任务的认知加工深度分析，明确完成任务所需的最低认知投入度，并制定对学生使用人工智能生成内容的反馈预案。教师要精心策划学生使用人工智能的学习活动场景及任务类型与顺序，确保生成性内容能够促进教学目标的实现。例如，在小学三年级语文写作课中，教师设计了活动“学生发挥想象力，口语描述秋天景色，使用大模型通过语音输入生成创意图片”。在具体实施时，尽管学生对自主生成的图片表现出了浓厚兴趣，但教师未针对当堂生成图片的画面特征，及时总结学生口语表达中所运用的描景语言。虽然人工智能应用激发了学习兴趣，但在实现语文学科目标方面尚显不足。创建丰富的学科化的助学角色。生成式人工智能在课堂教学中可扮演多样化角色，包括学科专家、辅导教师、学习伙伴、口语陪练等。教师可以利用生成式人工智能设置适合不同学科特点的各类职业、社会身份的教学智能体，如虚拟工程师、虚拟研究员、虚拟导游等，有助于极大提升项目化学习、跨学科主题学习的真实沉浸感。当然，课堂作为主要的育人场所，在师—生—机的三元互动关系中，人机互动应始终扮演辅助的角色，师生之间的真人互动应处于教学活动的核心地位。真实交流互动中的情感体验和人文关怀，是生成式人工智能再丰富的拟人智能体都无法替代的。选择适切的教学应用时机。虽然生成式人工智能可以提升课堂教学的互动性、动态性和参与性，但其应用并不适合所有的教学环节。过早或随意引入生成式人工智能可能会破坏教学秩序，影响教学质量。一般而言，生成式人工智能课堂应用有3个适切时机：一是学生对知识的理解陷入困惑，一筹莫展时；二是开展有一定挑战度的小组探究任务时；三是教师依据教学进程和学生学习状态变化需要活跃课堂气氛时。当然，具体时机的把握需要教师结合学情、学科特点、目标达成、内容难度等因素综合考虑、灵活处理。第四篇：每次新技术的涌现，都会激起人们对教育变革的憧憬与探索。技术，这一驱动教育改革的重要力量，不断激发着人们对未来教育的构想。如今，以ChatGPT为代表的生成式人工智能，正逐步成为教育领域的新主角。它不仅打破了万物互联、虚实结合的界限，更颠覆了传统教育活动的实践模式。机器不再仅仅是教育领域的外部辅助工具，而是深度融入教育教学过程，成为其不可或缺的内在要素。这一变革引发了教育生态系统的广泛连锁反应，深刻影响着整个教育体系的运行与发展。在学习层面，人工智能为学子们带来了前所未有的学习机遇。ChatGPT等智能产品的普及，使得学生能够依据个人兴趣和特点自由选择学习内容，摆脱了固定时间与空间的束缚，实现了随时随地的知识获取与技能提升。通过与机器人的互动学习，学生们在沉浸式的情境中如语言学习的模拟场景中，能够实时纠正语法和表达错误，高效掌握实用技能。生成式人工智能采用苏格拉底式教学法，推动学习方式从单一的搜索式学习向对话式学习转变，着重培养学生的批判性思维、创造力和沟通能力，并随时提供精准反馈，助力学生更深入地理解与应用知识。在教学方面，生成式人工智能同样展现出其强大的助力作用。它能为教师提供智能化的教学助理服务，在课程设计、课堂教学、学习评价和日常管理工作中发挥关键作用。通过辅助查找资源、生成教案、撰写教材和准备教学课件等工作，生成式人工智能显著提升了教师的教学效率。特别是在提供教学思路、整理教学材料等方面，其优势更是显而易见，使教师能够摆脱繁琐的事务性工作，从而有更多精力专注于学生教育与自身专业成长，实现更高层次的教育目标，也为深入洞察教育规律提供了有力支持。在管理层面，生成式人工智能展现出了高效处理大量事务性工作的能力，诸如自动生成通知、规章制度等文件。此外，它还能为管理决策提供支持，例如对应聘教师进行全方位的对比分析，从而为学校管理带来便捷。北京市教育委员会已明确提出，应探索将人工智能技术融入高校各类场馆的管理，以构建更加智慧的校园管理平台。由此可见，人工智能正逐渐成为推动智慧校园建设不可或缺的力量。在教育评价方面，ChatGPT等生成式人工智能也扮演着举足轻重的角色。它们能帮助学校和教育机构更准确地评估学生的语言理解与表达能力，通过深入分析学生的回答来衡量其对问题的理解深度和表达的清晰度。这些智能产品可应用于自动评分系统，提高评分的客观性和一致性，进而减轻教师的评阅负担。同时，它们还能进行个性化的评价，根据学生的学习情况和反馈给出针对性的建议，助力学校和教育机构更深入地了解学生的学习状态和需求，从而提供更为个性化的学习支持和指导。综上所述，人工智能与教育的深度融合为教育的未来发展带来了前所未有的机遇，预示着教育将逐步迈向更加个性化、高效化和智能化的新阶段。《前沿人工智能：发展与治理》一书，不仅深入剖析了前沿人工智能的技术原理、功能特征，还全面展示了我国人工智能大模型的最新进展。通过生动案例，读者可以一窥“人工智能+多场景”的巨大价值潜力。同时，书中也揭示了人工智能在技术开发、部署和应用过程中可能面临的风险挑战。此外，本书还对美国、欧盟等经济体的人工智能治理模式进行了比较研究，为构建前沿人工智能治理体系提供了新的发展思路和未来范式。本书深入探讨了人工智能的最新发展动态及其在各领域的应用，同时关注了人工智能的治理问题，旨在为读者提供全面、深入的人工智能前沿知识。基于技术开发的风险（一）数据产权问题随着人工智能技术的不断发展，数据产权问题日益凸显。由于人工智能模型需要大量数据进行训练，数据产权的归属和利用成为亟待解决的问题。这不仅涉及到企业间的利益博弈，也关系到个人隐私和国家安全。（二）心理问题人工智能技术可能引发一系列心理问题。例如，智能算法的决策结果可能对人类情感产生影响，导致情绪波动或心理失衡。此外，过度依赖人工智能也可能削弱人类的思考能力和判断力，进而影响到心理健康。（三）环境问题人工智能技术的开发和应用可能对环境产生负面影响。例如，训练大型人工智能模型需要消耗大量能源，从而加剧全球能源危机和环境污染。此外，某些人工智能技术还可能干扰生态系统的平衡，对生物多样性构成威胁。基于技术应用的风险（一）数字鸿沟和社会不公平人工智能技术的应用可能加剧数字鸿沟和社会不公平现象。由于人工智能技术主要集中在少数科技巨头手中，导致普通人难以享受到其带来的便利和机会。同时，智能算法的决策结果可能对不同群体产生不同的影响，进一步加剧社会不公平现象。（二）知识产权纠纷随着人工智能技术的普及和应用，知识产权纠纷问题也逐渐浮现。由于人工智能模型的创作和复制成本较低，导致盗版和侵权行为频发。这不仅损害了原创者的利益，也破坏了市场的公平竞争秩序。（三）深度伪造深度伪造技术可能被用于制造虚假信息或进行恶意攻击。这种技术可以通过算法生成高度逼真的假象或音频，从而误导公众或损害个人声誉。深度伪造技术的滥用对社会的诚信和稳定构成了潜在威胁。（四）意识形态渗透人工智能技术可能被用于进行意识形态渗透或网络攻击。某些国家或组织可能利用智能算法传播虚假信息或操控舆论，以实现其政治目的或商业利益。这种行为对国家的安全和社会的稳定构成了严重挑战。（五）引发失控风险人工智能技术的复杂性和不确定性可能引发失控风险。由于人工智能系统在决策和行为过程中存在诸多不可控因素，一旦出现故障或被恶意利用，可能导致无法预料的后果甚至灾难性事件的发生。因此，在推广和应用人工智能技术时必须高度警惕并采取有效措施确保其安全可控。（六）威胁国家安全人工智能技术在某些情况下可能被用于威胁国家安全的活动。例如利用智能算法进行网络攻击或窃取敏感信息等行为都可能对国家的安全和利益造成严重损害甚至影响国家的稳定和发展全局。因此必须高度重视并采取切实有效的措施来防范和应对这些潜在威胁确保国家安全和社会稳定大局不受影响。第五篇：人工智能与教学融合策略研究进入21世纪以来，现代信息技术特别是人工智能快速融入人类社会的工作、学习、生活等各个领域，对现代社会产生了重大而深刻的影响。以人工智能技术导引的教学在表现形态、结构功能、路径方式等方面发生着深刻变化，使学生的学习更加个性化、情境化和精准化。可以说，人工智能技术已经成为课程教学改革的巨大动力、现实引擎和支持手段，既为教学深度变革提供了强大的推动力，也给教学变革带来了严峻挑战。因此，客观理性认识人工智能赋予教学变革的机遇和挑战，正确认识人工智能对教育服务的工具性和支撑性功能，实现立德树人根本任务，已成为重要而又紧迫的时代课题。01人工智能为教学变革赋能近年来，人工智能在教学中的运用与实践，越来越显示出强劲、多重的优势功能。（一）发挥人工智能的优势功能人工智能包括知识工程、专家系统、语音识别、视频识别、语义分析、情感计算、眼动追踪、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等众多领域的先进智能技术，是实现教育教学创新和变革的最为重要且有效的技术手段。比如，意图识别技术，可用于发掘学习者的真实需求，然后根据这种个性化需求去提供对应的个性化服务；知识捕手技术，可以捕捉文章中的不同类型知识点，并且为学习者推荐与该知识点相关的多种学习资料，以加深学习程度，拓展学习边界，从而为学习者提供更有效的学习支持服务；增强现实教学（AR教学）技术，可以提供知识具象化的服务需求，也就是通过构建AR场景（增强现实的场景），把抽象的知识具象化，以实现对知识点的立体生动讲解，从而提升学生的学习兴趣并促进学生对知识的深入理解与掌握；虚拟现实教学（VR教学）技术，可以提供多维交互体验的服务需求，也就是提供虚拟现实技术所需的课堂硬件、软件、终端以及课程的完整解决方案，从而营造出前所未有的沉浸式学习体验；闪电估分技术，可以提供升学方面的服务需求。（二）创设智慧学习环境智慧学习环境，是既能提供一般的数字化学习工具与资源，又能提供具有“虚拟现实与增强现实”功能的新型学习环境。一般而言，智慧学习环境必须有“虚拟现实与增强现实”技术及相关学习工具与资源的支持。增强现实是把图像、视频、音频等数字信息并入现实空间，将客观现实与虚拟环境相结合，使学习者与数字对象进行互动，为学习者带来新的感受和体验。虚拟现实是由计算机生成的、模拟人和物存在的实际环境，可以让人产生身临其境的逼真感觉，在虚拟环境下感知现实世界。这两种沉浸式技术能让学生获得对现实世界更全面、更真切的认识和体会，进而形成深层认知能力。通过智慧学习环境，让学生认同并主动按需找到适合自己的方式进行学习。（三）形成新型学习共同体在新型学习共同体中，教师作为共同体中的一员与学生一起学习，既可以从学生的视角观察学生的学习进程，及时了解所实施的教学策略、方法是否能达到预期目标，还可以充分运用各种数字化工具，在学生面临困惑与挑战时给予精准的鼓励和帮助，并提供相应反馈，从而提高学生的自主学习、自主探究和解决问题能力。在学生与教师、同伴建立的新型学习共同体中，学生不再是简单理解知识，而是可以及时向教师和同伴反馈个人的学习进程，一起讨论学习效果，学生能持续利用数字化学习工具与资源探究新内容、新概念、新信息或提出新观点，运用数字化工具与资源共同解决相关的社会现实问题。（四）促进精准教学实施在教学活动过程中，按照学科学习目标，充分利用信息技术，能为学生建立起完整的学习大数据，为教师、班级、年级、学科组和学校建立教学、教师整体情况的大数据，分类建立个性化学习网络和多种形式的课程教学资源，最大限度地实现优质师资资源和典型学生学习经验的共享、共用。依据学生学习大数据，可以形成学生的知识内容和相应学科的学习调控系统，帮助学生及时调整学习进度和学习方式，完成既定的学习任务。教师依据班级学生总体学习情况数据，及时调整教学计划和教学安排，进而为学生个性化学习提供指导建议。教研部门可以依据教师实际教学情况的大数据，有针对性地组织教师开展研修活动，为开展精准教学提供保障。02积极应对人工智能对教学的挑战2017年7月，国务院颁布《新一代人工智能发展规划》，提出“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”总体布局；2019年2月，中共中央、国务院发布《中国教育现代化2035》，提出“建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台”。利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养有机结合。基于国家政策驱动，人工智能在教学领域的影响广泛而深刻：人工智能将使人们的学习活动更加便捷，更有利于服务学习者的个性化需求，有针对性地帮助学习者提升思想品德和认知能力。然而，现实的状况是，在人工智能技术全方位、多层次对教学的深度渗透中，教师面临多重挑战。（一）教学模式的重构传统教学是在相对固定的时空中有计划进行的知识传递活动，这是一种典型的“人—人”互动交流模式，教师以班级组织教学和传授知识是基本形态，具有显著的稳定性、连续性和效率性特征。尽管历经几百年的变革，但仍为学校主导的教学模式。随着现代信息技术在教学中的渗透和运用，特别是人工智能技术对教学的驱动，原先的“人—人”互动交流模式就会变成“人—机（技）—人”的模式，而且里面的“机”也赋予了人的智力元素，许多本来由教师设计和实施的环节或方面，有可能被人工智能技术或机器所替代，进一步增强了教学的精准性、动态性和时效性。在这种情况下，原先教学的稳定性、计划性和连续性被打破，单一的“人—机”交流互动模式面临整体性重构，以适应人工智能对教学带来的冲击。（二）教师社会角色的重塑人工智能时代，知识的增长速度已远远超过个体的知识学习速度，通过教学向学生传递一切知识的理想已不现实。这使得教师关于知识、技能的许多常规教学工作，在人工智能的助力下做得更快、更准、更好，如学习内容资源的自动推送、自动出题和作业批阅、智能学习诊断和反馈、智能化学习情境模拟等。但是如何正确处理人类主体与机器主体在教学中的协同关系，将人的力量与机器的力量更好结合起来共同促进教学质量提升，对于教师来说将是全新的实践课题。因此，教师仅仅作为知识传授者的社会角色受到挑战，需要重新思考和定义自身的社会角色，学会与机器主体协同教学，成为每个教师必须面对的重大课题。（三）学生学习对技术的过度依赖首先，人工智能融入教学之后，必将加速打破教学实施的时空限制，学生将处在一个线上与线下相结合、虚拟与现实相融合的智能化学习环境中。无论教师主导下的学习还是线上线下相结合的学习，都需要学生具有高度的学习主动性和自觉性；从在教室中依靠书本的符号性学习走向虚实交融的情境化学习，需要学生学会保持清醒的现实意识。但随着人工智能技术在教学中的全方位渗透，可能导致学生对虚拟世界产生过度依赖，使其沉溺在虚幻的现实中迷失真实的自我。因此，人工智能技术融入教学，在为学生实现即时化、精准化、个性化学习便利支持的同时，也蕴含着学生成长的技术风险。基于算法的精准预测可能会制约学生主动作出自由选择，使学生降低自主决策、承担责任的意愿和勇气，久而久之甚至会被机器算法掌控和“奴役”。同时，对智能测评、智能推荐等智能技术的过度盲从和依赖，很可能使学生生活于“信息茧房”和“小圈子共识”的桎梏之中，导致学生故步自封，排斥社会沟通，进而必将阻碍学生的自我更新和全面健康成长。这些潜在的技术风险无疑在促进学生增强信息辨别能力、主动反思能力和社会沟通能力等方面提出了重要的教学挑战。（四）教学伦理秩序的重建人机协同教学的智能化时代，传统的教师和学生双主体教学伦理关系结构将面临教师、学生和智能化机器或技术构成的新型伦理交互结构的挑战。如何在教学中重新建立新的人与人、人与类人机器、类人机器与类人机器相处的行为规范，这对以人为主体的传统教学伦理观念来说，无疑是前所未有的冲击。随着人工智能技术在教学中的深度应用，技术自主性的日益膨胀对人类主体性发展带来威胁，甚至很可能会出现技术对人的反向驯化。教师可以借助大规模、全方位、不间断的人工智能识别、诊断和分析技术，轻易实现对学生的严密控制，从而导致学生认知发展固化和主体地位的弱化，进而可能背离教学促进个体主动健康发展的初衷。此外，人工智能的主要基础是大数据，在教学活动过程中产生的形态、行为、成绩、情感与交互等方面的数据将被人工智能系统收集、存储和使用，众多的数据采集很可能会给学生心理与精神层面造成威胁，也存在个人隐私信息的泄露风险，会对学生的健康成长产生一定的负面效应。03教学变革的应对建议（一）努力坚守教学的人文主义立场苹果公司CEO库克曾说：“我并不担心机器会像人一样思考，但我担心人像机器一样思考。”人的发展是目的，技术是促进人更好发展的手段，人工智能不可能替代教师个性化的教学设计和生成性的教学实施以及学生主体有意识、有情感的学习。智能时代的教学变革，必须坚持育人为本的教育理念，弘扬人的主体性，要始终以促进“人的全面和个性发展”为根本价值导向。因此，教育工作者要始终立足人的身心全面发展，理性看待人工智能技术的“双刃剑”作用，在教学中保持理性自由与情感自由，坚定维护教学过程中人的尊严与价值。同时，在维持教学自主性的基础上推进人与智能技术的有效协同，通过人机协同实现更高质量、更加公平的教学，促进每个学生的主动健康成长。只有始终坚守“人是目的”，始终把“人”置于教育的中心，发掘人的潜能，唤醒人的价值，启发人的智慧，才能从容应对人工智能时代带来的重大挑战。（二）遵循智能化教学伦理规范人机协同教学，建立在海量数据、复杂算法和强大算力的技术基础之上。如果缺乏必要规范，人机协同教学就可能演变为智能机器支配下的无情感教学，学生也将可能陷入“信息茧房”的束缚中走向片面发展。因此，合教育目的地运用人工智能，是促进人机协同教学良性发展的基本前提。一是要结合教育领域实际，确立人机协同教学中的基本教学伦理原则，如尊重人类自主原则、预防伤害原则、公平原则和可解释原则等，确保人工智能技术在教学中的合法性、合道德性和稳健性。二是要研制人工智能教学伦理规范指南，积极探索建立人机协同教学中伦理风险监督、评估、预警与应急机制。同时，还需要出台相应的法律法规、责任清单和问责机制，为研发者、使用者、受用者和管理者等不同主体提供正确的行动引领。三是加强教师的伦理反思能力培养，使教师在教学中保持能动性和自主性，防止教学决策中的算法滥用和算法替代。四是开展与人工智能相关的伦理教育，引导学生在学习中正确认识并妥善处理与类人智能的交互关系，防止自己在使用人工智能技术中对他人造成伤害。（三）科学研判人工智能融入教学的契合度教学承担着培养人的直接使命，是非常复杂多变的。选择何种智能信息技术、哪些智能技术能适应不断变化的教学实践，需要科学分析和研判。一是优化育人环境，有序引入人工智能系统，建设智慧校园，为师生提供更加舒适、安全、便捷和更能满足学生学习需求的教学物理环境。同时，发挥虚拟技术、增强现实和混合现实技术、自然交互技术等智能技术的优势，打破教学时空的限制，不断扩大场景互联，实现学校与社会的真实链接，为学生创设数字化、真实性、高体验的智慧学习环境。二是精准了解学情，合理运用智能学习系统提供的精准诊断和分析，促进教师更加深入了解学生，提供精准教学支持，逐步实现大规模个性化教学。（四）积极培育教师智能教育素养人工智能时代，培养真正具有育人能力的教师将成为一项普遍而急迫的任务。教师不仅自身需要熟练运用智能技术，更要学会做人工智能无法完成的工作，即学会培养学生具有区别于人工智能的正确价值观、必备品格、关键能力，从而真正落实立德树人根本任务。如何提升教师具备适应未来教学变革需要的智能教育素养？我们可以重点从三个方面入手。一是着眼人工智能技术发展的趋势和特征，研制与之相符合的人工智能教育素养框架，并纳入师范生培养、在职教师培训方案。二是要与时俱进完善学校教研方式，将人工智能技术与教学的融合创新作为学校教研的重要主题和内容，自觉运用合适可行的人工智能技术创新学校教研模式。三是要鼓励教师积极探索利用人工智能技术驱动教学变革，创新课堂教学模式，学会合理运用人工智能技术提高育人反思意识和应变能力。第六篇：人工智能+教育研究推进“人工智能+教育”的发展，我们必须兼顾技术应用与数据安全。在技术层面，既要坚持技术祛魅，确保技术的透明与可解释性，又要与技术化归相结合，将复杂技术转化为易于理解的形式，以降低安全风险。同时，在数据安全与隐私保护方面，必须注重数据运作的规范管理，保障学生和教师的信息安全与隐私权益。此外，我们还应回归教育本质，确保人工智能技术始终服务于教育过程，而非成为主导或取代教育的力量。同时，积极探索多元化的人才培养模式，以适应未来教育的需求。“人工智能+教育”的内涵与特征“人工智能+教育”这一概念涵盖了人工智能技术与教育的深度融合。它旨在通过智能化手段优化教育环境，从而推动传统教育模式、教学方法以及学习体验的全面革新。这种新型教育模式不仅拓展了教育的广度和深度，更打破了时空限制，为学习者提供了更加灵活多样的学习方式。新场景教育：拓宽教育边界。随着“人工智能+教育”的深入发展，教育的边界正逐步被拓宽。新型教育场景的构建，使得学习不再受制于时间和空间，学习者可以通过在线学习平台随时随地获取知识。智能辅导系统和模拟仿真学习系统为学习者提供了即时反馈和深入理解知识的机会，有效提升了学习效率和深度。个性化学习：精准匹配教育资源。个性化学习是“人工智能+教育”的核心特征之一。通过人工智能技术，系统能够全面收集和分析学习者的学习轨迹和偏好，从而为每位学习者提供量身定制的学习服务。这种精准匹配不仅提升了学习效率，还有助于激发学习者的兴趣和潜能。自适应调整：动态适应学习过程。自适应调整能力是“人工智能+教育”赋予学习过程的又一重要特性。系统能够根据学习者的进度和反馈，实时调整学习内容和难度，确保学习者始终处于最佳学习状态。同时，自适应调整还有助于学习者发现并弥补自身的不足，从而实现学习效果的持续提升。沉浸式体验：引领教育创新潮流。在“人工智能+教育”的推动下，沉浸式学习体验正日益成为教育创新的先导。借助先进的虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术，这一新型教育模式打造了沉浸式学习环境，将抽象知识转化为具体可感的体验，为学习者提供了如临其境的学习感受。这种沉浸式体验不仅有助于学习者更直观地理解和掌握知识，还能激发其深入探索和感悟所学内容，从而有效激发创造力，为教育创新注入源源不断的活力。随着创新动能的持续释放，“人工智能+教育”必将引领教育模式的深刻变革与创新发展。“人工智能+教育”的进展概览人工智能与教育的结合，对教育领域产生了深远的变革性影响。从供给侧来看，政策扶持与技术进步共同推动了“人工智能+教育”的持续创新。人工智能技术的飞速发展为教育应用提供了坚实基础，而相关政策法规的逐步完善则为行业发展提供了有力保障。因此，政策扶持与技术赋能成为推动“人工智能+教育”发展的两大关键因素。在基础教育领域，人工智能算法与大数据分析技术正深刻改变着教育机构对学生学习状况的洞察方式。这些技术使得教育机构能够更加精准地了解每位学生的学习进度与需求，进而提供更为贴合其特点的学习资源。同时，人工智能的应用范围也在不断拓宽，不仅限于智能教学辅助，还延伸至医学教育中的AI问诊系统、智慧作业系统，以及外语学习中的语言学习与评测等多个方面。目前，智能学习软件已成为基础教育阶段的重要辅助工具，深受学生和教师的欢迎。高等教育领域同样迎来了“人工智能+教育”的革新。教育部近期公布的首批18个“人工智能+高等教育”典型应用场景案例，便充分展示了AI在教育教学模式创新中的应用潜力。例如，北京航空航天大学通过人工智能技术构建了全过程交互式在线教学平台，实现了线上线下教学的深度融合；而北京师范大学则利用AI技术对课堂教学进行了智能评测，为教师提供了实时反馈与优化建议。此外，人工智能在具体技术领域和素养培养方面的应用也备受瞩目，如北京邮电大学的智能教学应用平台以及哈尔滨工业大学的自主学习模式下的电工电子实验教学案例。从需求侧来看，人工智能技术的高效与精准特质恰好契合了当前教育高质量发展的迫切需求。它不仅打破了传统“一刀切”教学模式的束缚，更能根据学生的个体差异提供个性化的学习方案。通过智能分析学生的学习数据和偏好，AI技术能够精准匹配学习内容和难度，同时推荐合适的学习方法和进度调整方案，从而最大程度地满足每位学生的独特需求。这种个性化的学习体验无疑将极大地激发学生的学习热情和创造力，为教育质量的提升注入新的动力。高效学习的呼唤与“人工智能+教育”的应对随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益广泛，为学生提供了诸多智能学习工具。传统的教育方式往往以文字和图片为基石，内容有时显得抽象且难以理解。而虚拟现实与增强现实技术的崛起，则为知识呈现带来了革命性的变革。它们能够创建栩栩如生的三维场景，将历史事件、科学实验等以直观、趣味的方式展现在学生面前，仿佛置身于真实的学习环境中。然而，“人工智能+教育”也面临着多方面的挑战。首先，技术层面的挑战不容忽视。尽管人工智能技术取得了显著进步，但个性化方案的精准度仍需提升，尤其在数据资源有限的情况下，模型可能存在以偏概全的问题。此外，技术依赖风险也值得警惕。教育者、管理者和学习者可能会过度依赖技术来解决教学和管理问题，从而忽视教学过程中的反思和独立思考的重要性。同时，数据安全与隐私保护也成为了亟待解决的问题。在教育领域中，累积的数据不仅涉及学生的基础个人信息，还包括学习过程中的敏感数据。若这些信息泄露或被恶意利用，将对学生个体和整体教育系统的安全构成严重威胁。因此，在“人工智能+教育”的场景下，如何确保学生隐私的安全与合法性成为了重要的议题。此外，价值层面的挑战也不容忽视。人工智能技术的应用不仅带来了技术层面的变革，更引发了人们对教育本质和价值的深刻思考。在追求高效学习的同时，我们也需要关注教育的根本目的和价