胖·观察｜人工智能赋能学科教学的观察与实践：从认知到落地

各位小伙伴，快半个月没有更新了，胖胖老师终于又出现了。今天和大家聊的是干货，如何让AI赋能教育工作者，欢迎大家评论留言，百家争鸣。

人工智能赋能教学的前提，是对其技术本质与教育场景适配性的清晰认知。从发展脉络看，AI 技术已从符号逻辑奠基期（1950-1980 年）的机器推理，演进至 AIGC 多模态融合阶段（2020 年至今），GPT-3、DALL・E 2 等技术实现了文本、图像等多模态内容的高效生成，且在教育领域覆盖 广，为学科教学提供了技术基础。

当前教育场景中，AI 展现出显著技术优势：如 DeepSeek 模型通过 Hybrid-Transformer 框架将古文语义消歧准确率提升至 95%，网易有道 “子曰 3” 数学模型推理性能超越同类产品，为学科深度学习提供支撑。但同时，AIGC 在教学中的局限性亦不容忽视，例如生成文本易出现 “张三到学校所以迟到了” 等逻辑硬伤，古诗词仿写中甚至出现 “朝辞白帝彩云间，千里江陵坐高铁” 的时空错位，这要求教师理性看待 AI 的辅助角色，而非替代者。

教师运用 AI 赋能教学，需构建 “技术工具 - 教学需求 - 伦理规范” 的协同策略体系。其一，建立人工干预与机器生成的协同机制，如采用 “教师标注 - 模型微调” 工作流，可使议论文逻辑合理性显著提升，且批改效率保持人工操作的 2 倍以上。其二，依托学情数据动态优化模型，通过构建年级特征矩阵，让 AI 生成内容的词汇复杂度更贴合学生认知水平，避免教学脱节。

在资源管理与应用层面，检索增强生成（RAG）技术为教师提供新思路：通过构建个人或共享知识库（如上传教材、课标文件），使 AI 基于具体教学材料生成答案，解决大模型 “知识过时”“上下文有限” 的短板，如高中历史教师可利用 RAG 技术实现 “纲要” 与 “选必” 教材的融通教学设计。此外，多模态融合工具（如 OCR 识别、语音转写）可突破纯文本限制，例如在古文教学中实现 “字词 - 图像 - 读音” 三模态贯通，提升学生临摹正确率 37.5%。

AI 在学科教学中的应用已渗透至备课、课堂互动、个性化辅导等全流程。在备课环节，教师可借助 AI 生成符合课标要求的教学设计与思维导图，如基于历史学科核心素养生成《秦统一多民族封建国家的建立》教案，包含情境导入、问题探究等模块，并通过代码自动转化为思维导图，清晰呈现三公九卿制等知识结构。

课堂互动层面，希沃 “对话智能体” 功能让历史人物 “走进课堂”：教师可创建鲁迅等虚拟角色，通过 “跨越古今的对话” 增强互动性，如在文学课中让学生与 AI 模拟的鲁迅对话，深化对其作品与思想的理解。个性化学习方面，小智 AI 智能机器人与 MCP 结合的 “智能学伴”，能实现课内预习引导、自主探究辅助等功能，而错题整理工具（如 ima）可提升学生复习效率，AI 动态评估系统则能在 5 秒内完成错题归因，助力教师精准辅导。