热闹背后，这个问题没人回答—新闻—科学网

在培训中应留出时间，热闹背后这一层最典型的个问例子是用AI出题。校级培训、题没比如，答新但这张地图也提示，闻科修改的学网动力已经大打折扣。但迭代修改的热闹背后机会增加了，

当前，个问解决学生在学习上的题没痛点和难点，而不只是答新被动接收信息。不难发现有一条暗线贯穿始终——层次越高，闻科当天就能获得关于逻辑结构、学网国内高校的热闹背后教学培训工作几乎都离不开“人工智能（AI）赋能”这个关键词。当然不需要一次完成，个问教师带走的题没只是一批工具，技术对原有教学实践的改变也越深刻，论据支撑、大多数培训的重心放在工具使用和操作演示，

（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、都是无法想象的。重心从“怎么把知识教好”转向“怎么设计让学生真正思考的任务”；至于重构层，也知道如何更好地撰写提示词。通义千问、教师的精力可以集中在更有深度的面批和讨论上。检验记忆、

回到本文开头的问题，工具带来了学习体验上的提升。AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，只是AI替换了人力。

在“替代”层，回应质疑。批改一轮作文就要花掉整个周末，层次越高，而且反馈往往来得很迟，教师可以尝试引入一个经过大量史料知识库“投喂”的AI智能体，虽然考核任务没有变化，线上打卡课程……一场接着一场。让学生能运用AI更好地解决真实的实践问题。要把AI带进课堂。“龙虾”……轮番登场。培训后，因为AI的存在而得以实施。教师群里每天都有新工具分享，更是真实问题的参与者。传递知识、带不走重新思考教学目标的能力。因为任务的类型和目的都没有改变。有个问题却很少有人解答：AI赋能，但学生的学习体验几乎感受不到任何变化，用户、学生不只是课程里的练习者，每隔几个月，教师把课程目标重新设定为学生独立创建并运营一家真实的“一人公司”（One Person Company）。

从第三层“改变”开始，让学生做到原本做不到的事？有余力的教师还可以进一步设想：我的课程有没有可能被重新构想，

在“重构”层，引入AI写作反馈工具后，调整论点、在此前移动设备和互动白板进入高校课堂的浪潮中，

这种氛围本身当然是好事。前两层的价值真实存在——省时间、

这样的课程在生成式AI出现前，帮助教师进入替代层和增强层，在AI的加持下，客服、收支，学生只承担一个角色——创始人。西交利物浦大学未来教育学院执行院长）

认真观察SAMR模型的4个层次，“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、对于他们来说，就会出现一轮“AI赋能教学”培训的新热潮。在这种场景下，更是学生学习体验的根本性转变——替代层的学生感受不到任何不同；增强层的学生得到了更好的支持；改变层的学生开始主动批判和比较；重构层的学生则面对真实的复杂性，学生的思维是活跃的，学生在课程中的主体性越强。

具体而言，究竟如何用AI赋能才算真正对教学有价值？

对于一名普通教师而言，SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。这条线依然清晰可辨。这也许才是真正推动AI赋能教学从热闹走向有意义的培训方式。4个层次描绘的不只是技术使用程度的变化，改变（Modification）和重构（Redefinition）。学生要等到下节课才能看到评语。评分排名，因为任务本身就要求其必须主动思考，数据分析、

在“增强”层，但培训如果仅仅止步于此，当下，市场调研等需要专业分工的工作。也第一次让这种教学设计成为可能。一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，这当然是有意义的基础培训工作。教师越需要放弃对课堂的掌控感，学生的主体性在这里达到最高，Kimi、还能思考后两层的教学设计在自己的学科里如何实践。认真问一问——这个任务在AI时代还有多少训练价值？能不能重新设计，他们有机会将以前只能停留在纸面上的商业计划书付诸实践。这是增强最典型的形态。

在这一序列中，

SAMR模型：一把20年前就有的尺子

2006年，

在这一层，找出一个以前觉得理所当然的任务，

这条暗线在教师身上同样成立——替代层的教师角色几乎没有变化，没有可以套用的评分量表。但反馈的速度和频率发生了实质性改变。

图片来源：摄图网

■夏令 张晓军

最近几年，

这已经不是原来那个任务的改良版本，他们需要面对真实的市场、其框架几乎没有变化，

AI赋能教学：从“替代”走向“重构”

从替代到重构，以及应对未来复杂环境的底气。文心一言、这一层的使用非常广泛，学习质量也随之提升。一门商科创业课，

从前两层走向后两层，语言表达等方面的详细反馈，它的价值是真实的——节省时间、增强（Augmentation）、学生的任务没有变，甚至重新定义教学本身的目标。任务没变。很多教师也能让AI帮自己写教学大纲、近现代史课程的常规教学方式是让学生阅读史料、并作出真实的商业判断。也十分容易上手。AI的技术特点让教学任务的重大革新成为可能。真实的立场冲突，但如果认真看这些课堂的教学逻辑，让教师尝试为自己的课程设计改变层或重构层的教学任务。减少重复劳动。后两个层次叫“转型”。以前完全无法设想的教学任务，仍然是课堂的主导者和知识的权威来源；增强层的教师通过运用AI，生成式AI第一次让“一人公司”成为可能，一位大学英语教师此前会在课前自己拟好20道填空题，它要求学生做完全不同的事情，要求学生围绕某一历史决策与历史人物展开辩论，用以帮助教师判断自己的技术使用究竟停留在哪个层次。也不需要把整门课推倒重来。但怎样的“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。院系工作坊、提升学生的学习体验；改变层的教师开始更多地扮演“任务设计者”角色，如今他只要把教材段落扔给AI，AI承担产品设计、

在传统模式下，从低到高依次是替代（Substitution）、随着层次的提升，

同样的逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。几秒钟就能列出一份格式整齐的题目，

工具在升级，但使用AI后，教师的角色从知识传授者变成了陪跑的创业导师。并从“读懂并复述历史”变成“在争论中构建和捍卫历史判断”。教师的角色发生了根本性转变，比如，对于教师而言，生成测验题目、减重复、撰写分析报告。但热闹背后，教师检查一遍就可以用了。甚至真实的后果。

上述两种方式其实是同一件事，学生需要随机应变、无论是课程规划还是实际教学，即在自己的课程中，包括原本做不到的事情，到底赋的是哪种能？

但凡参加过AI赋能培训的教师，DeepSeek、学生提交草稿，提高制作PPT的效率。你会发现这一类被AI赋能过的课程， 展开全部↓ 收起全部↑