新学期，【教师发展】栏目将继续秉持传承与创新并重的理念，与全体教师共同探索教育变革的新方向。
本学期，我们将聚焦“学习方式转变”这一核心主题，引导教师深入探究人工智能时代下的学习方式革新路径。通过系统研究新型学习模式的理论基础与实践策略，深度解析学习方式转变与学生核心素养发展的内在联系，着力构建以学习者为中心的教学新样态。我们将重点关注学习行为重构、智能学习工具创新、学习评价转型等关键领域，推动形成具有育才特色的学习方式转变实践体系，为每一位学生的个性化成长提供有力支撑。
本期为“学习方式转变系列”主题第七期：
如何以AI技术赋能课堂精准教学（二）
QIZHONGYUCAI
在数字化浪潮席卷教育领域的新时代语境下，AI技术正以前所未有的革新力度重塑课堂生态。依托其卓越的数据挖掘与分析能力、智能算法的深度应用及个性化教学策略推荐机制，AI技术精准穿透教学迷雾，将抽象的学情转化为可视化的数据图谱。以此为基，教师得以精准锚定学生的知识短板与思维跃升节点，使教学设计摆脱经验依赖，迈向“数据驱动、靶向施策”的精准教学新范式，为学习方式的深度转型注入强劲动能。
本期“教师发展”栏目特邀水井坊校区四位优秀教师，围绕“AI技术赋能课堂教学”这一前沿命题展开深度对话。四位教师立足人工智能与教育教学深度融合的时代趋势，结合自身教学实践经验，从智能学情分析、个性化学习路径设计、课堂互动模式创新等多元视角出发，分享AI技术落地课堂的实战策略，为教师运用智能技术优化教学流程、提升课堂质效提供可资借鉴的创新方案。期待他们的经验分享能为大家带来教学变革的新思路与新方向。
水井坊校区语文教师 袁旎
当Deepseek等AI产品强势进入教育领域时，我们不得不思考：在AI时代，语文老师的专业成长之路究竟在何方？
2025年2月，带着对AI替代教师的隐忧，我用了一堂课的时间，开展了一次语文教学实验。
当Deepseek在31秒内生成《邓稼先》的精品教案时，其规范的教学目标、创新的教学设计确实令人震撼。这份教案不仅符合语文核心素养要求，更融入了项目式学习、跨学科融合等前沿理念。接着，我请学生评价这份教案，并请学生来决定是否照此思路上课。带着对新技术进入课堂的憧憬，学生毅然决定让Deepseek当一回我们班的语文老师。然而，课堂实践却揭开了AI的局限性。学生评价某些情境创设“形式花哨，内涵缺失，概念堆砌”，质疑诸如“绘制邓稼先人生坐标图”环节设计的必要性，更犀利指出“学了个寂寞”，并表示“目前至少不能完全依赖AI来学习”。
学生对AI教学设计的评价
AI针对学生评价的自我反思
这场教学实验印证：单纯的知识传授必将被AI取代，但当我们看到AI快速迭代教案、精准分析考点时，也清醒认识到：教师必须超越工具理性，走向教育本质的探寻。
2.人机协同的教学设计
2025年3月，学校第28届师生文化艺术节合唱比赛火热唱响。我借机为学生创设了真实情境——改编《木兰诗》，创作班级原创歌曲《木兰·育才》的歌词。
我尝试了“AI+教师”的协作模式。利用AI梳理民歌体式特征，生成跨学科设计方案；而我自己则专注学情研究，设计核心问题：从“木兰与育才精神的关联”到“歌词改编的文学性评价”，引导学生完成从文本细读到文化建构的思维提升。这样“AI+教师”的协作模式也印证了：课堂应该比拼创生能力而非知识密度。
有学生提出，可否直接用AI生成《木兰·育才》的歌词呢？当AI生成千篇一律的创作时，师生都需要清醒地认识到：那些结构工整却千篇一律的文本恰似算法编织的牢笼。这种程式化的创作，也就是学生所说的“AI味”，本质是大数据模型的产物。作为语文老师，也许我要做的就是带领学生站在算法的肩膀上，用生命的温度融化数据的冰冷。毕竟，教育不是培养更聪明的技术使用者，而是唤醒拒绝被算法定义的自由灵魂。
随着艺术节闭幕，我们这一堂“大语文课”也落下帷幕，最终形成了《木兰·育才》系列成果，包括合唱谱、钢琴谱、打击乐谱，以及全班献声并出演的MV作品。每一个成果都闪耀着不可复制的师生成长光芒。
我认为，我们教师的核心竞争力在于“四个不可替代”——对学情分析的把握不可替代，对教育契机的捕捉不可替代，对学生成长的唤醒不可替代，对教育本质的坚守不可替代。用AI自己的话来说“硅基芯片的模仿代替不了碳基神经突触编织的体验”。
AI时代的教育革新，不是非此即彼的替代，而是人机协同的深度融合。我们应当善用AI处理程式化工作，专注教育本质的探索。当我们将AI视为“智能教具”，就能在技术赋能中实现专业精进；当我们坚守育人初心，就能在时代浪潮中书写不可替代的教育诗篇。这或许就是“卓尔不群，大器天下”的育才精神在人工智能时代的最新诠释。
水井坊校区数学教师 刘志燕
AI技术正逐渐融入教育，教育教学正经历一场静默而深刻的变革。在传统教学中，我们对于学生学情常陷入“标签固化”困境，教师凭经验对学生学情和教学难度进行匹配，却难以精准捕捉学生发展动态，而AI技术的介入，让“千人千面”的精准教学成为可能。
1.数据驱动的分层机制：
从“经验分层”到“精准画像”
以数学组使用得较多的“多分大数据”AI系统为例，其核心价值在于“还原真实学情”。每次学生练习后，系统自动生成三维分析报告：首先，可以看到考情雷达图呈现班级高频错题、共性薄弱知识点（如在“直角三角形”步骤丢分率达80%）；其次，个体诊断书能标记每位学生的“知识漏洞”（如学生A“平面几何旋转变换”错误率达62%）；第三，可呈现成长趋势线，追踪学生阶段性进步轨迹。基于此，系统将作业分为“基础巩固—能力进阶—思维拓展”三层，并为每层智能匹配靶向练习题。例如，对“函数概念模糊”群体推送“图象-解析式对照题”，而非简单重复刷题。
2.动态追踪的进化逻辑：
从“静态分层”到“学习进化图谱”
关于作业分层这一问题，在传统教学中，教师有意识划分出几个次层，但总体比较泛化，不能精准到个体学生学情来有针对性地设置。而AI赋能的作业系统却能很好的做到千人千策，具有“生长性”。比如，多分系统在每次定时练习结束后，教师端便可以查看每个学生的错误点，预警连续退步学生等，这样教师在课堂与课后的辅导中，便可根据学生的掌握情况，使学生知识点的过手落实更精准。
3.以生为本的教育哲学：
从“教师主导”到“自主生长”
技术赋能最终指向“学习者觉醒”。在AI技术支持下，我校学生每月可以自行通过多分系统生成一份某个学科的错题本，并且标注有错因归类等，所有题目推送基于“最近发展区”，是学生的高频错误变式训练，重在思想方法的吸收，这便是学生学习的导航仪。通过自主成长，让成长能量得到升华。在我的班级，一名曾畏惧几何的学生，通过系统定向训练，在“辅助线构造”题型上实现从“避而不做”到“主动攻克”的转变。
我认为，AI并非能够替代教师，而是将教师从机械劳动中解放，回归“启迪者”角色。技术是镜，照见教育本真，当数据成为教学的“第三只眼”，我们得以看清每个孩子的思维脉络，让教育真正实现“脚下有路径，眼中有光芒”。未来的课堂，必将是人性温度与数据精度共生的智慧生态。
水井坊校区英语教师 施琪
1.课前：学情分析
我的学生是来自八年级，他们具有较强的求知欲和表现欲，已在七年级下册学习过有关外貌和性格的描述和表达，具备一定的语言基础，能够听懂学习活动中连续的指令和问题，并作出适当的反应，能够听懂有关人物个性特征话题的语段，并就该话题进行简单的交流，能够在课堂活动中运用简单的英语进行交际，并做到语音语调基本正确，所以此次教学中选用人教版八上第三单元以主题“人的个性特征”为主旋律的教学内容，符合学生的学习能力和认知水平，可以利用AI平台提前针对本单元教学内容，布置相关学习任务，通过分析作业和大数据反馈，识别共性和个性问题，提前掌握学生的语言能力和认知水平，针对学生的薄弱点，并分析学生的最近发展区，制定最切合学生实际情况的课堂设计。
2.课中：精准授课
学生按3c要求先练习朗读有关twin band的主题图中的对话，朗读环节在AI平台上展开，系统自动进行评分，在对话练习活动中，学生利用AI平台自主跟读对话，运用正确的语音语调朗读，为语言输出提供支持。教师及时得到所有学生跟读的及时反馈，了解学生的掌握情况（本堂课中33%的同学得到等级 A ）。C档及以下等级的学生，教师可引导学生再次进行跟读训练。
接下来进行1c活动中有关双胞胎Tina和Tara个人特征的示范对话，教师纠正读音，学生两两结伴，模仿示范对话进行语言运用和练习，比较三对双胞胎的人物特征，教师巡视，及时提供帮助、指导，以此达到目标语言的输出和巩固。
3.课后：分层作业智能推送
AI平台基于学生课堂表现和学情数据，自动生成分层作业并推送给学生。例如，对于在课堂上已熟练掌握形容词比较级用法的学生，平台推送拓展性作业，如运用比较级进行小短文写作；而对于尚未完全掌握该语法的学生，则推送巩固性作业，如专项语法练习题，并实时跟踪学生作业完成情况，根据学生答题过程中的错误反馈动态调整作业难度，确保每个学生都能在适合自己的作业层次上持续提升。
4.全程：学习过程动态评价
AI平台全程实时记录学生学习过程数据，从课前预习时长、作业完成次数到课中互动频率、答题速度与正确率等多维度数据皆可精准捕捉。依据这些数据生成的成长报告，教师可清晰洞察学生的学习轨迹、进步趋势以及存在的薄弱环节，从而为后续教学调整提供科学依据，如发现某学生在“看听说”技能中的 “说” 的环节长期处于较低水平，教师可针对性制定帮扶计划，助力学生全面发展。
我的实践证明：借助AI 技术，在初中英语“看听说”课堂中实现了从课前学情精准分析到课中精准授课与互动优化，再到课后分层作业智能推送以及全程动态评价的全流程精准教学。未来，我们应持续探索AI技术与英语教学的深度融合，不断优化教学实践，推动英语教育迈向更精准、更高效的境界。
水井坊校区地理教师 邹超
随着全球化和信息技术的快速发展，地理全球胜任力成为教育领域关注的焦点。我想谈谈自己在“如何将人工智能生成内容（AIGC）技术与地理教学相结合，以培养学生的全球视野、跨文化理解和地理信息处理能力”上做的探索与思考。
全球胜任力是一种综合性的能力，包含知识、技能、态度和价值观维度。它使个人能够探究本地、全球以及跨文化议题，领悟并尊重多样的观点和世界观。
地理学科与全球胜任力具有内在联系，受限于传统的课堂的资源、空间静态化，地理教学中全球胜任力的培养也存在类似痛点（教学目标模糊、资源静态封闭、教学方法单一、教学评价僵化等），AIGC技术的动态生成能力、交互支持能力、数据驱动能力，可以从以下三方面针对性的弥补现有痛点：
（1）动态生成能力：破解教学静态化和封闭性
（2）交互支持能力：突破教学方法单一性限制
（3）数据驱动能力：重构教学目标和评价体系
针对上述地理教学中全球胜任力培养存在的问题，结合人工智能赋能教学优势，设计五步教学策略，即“跨学科全球议题选择、AIGC动态资源生成、分层教学目标设计、'导学伴’智能体实训、数据驱动逆向教学设计”，设计步骤如下。
五步教学策略
1.跨学科协作：
构建“地理+”全球议题项目学习
依托全球胜任力开展跨学科协作：以地理学科核心素养为核心，以全球性议题为载体，依托全球胜任力四大维度，利用AIGC整合“地理+多学科”教学内容、数据和案例，生成跨学科主题学习任务，设计跨学科探究任务。
2.资源开发：
AIGC驱动的动态化、场域化教学资源库
利用AIGC技术可以抓取地理信息数据，生成简单的统计表和数据集，进一步利用ArcGIS、Surfer等软件促进教学案例数据化；或利用AIGC生成Python指令，促进教学数据动态化，进一步解决全球性议题。
3.目标优化：
基于SOLO分类理论的教学目标分层设计
SOLO原意是“可观察到的学生学习成果的结构”，最初是由Biggs和Collis（1982）在提出，该理论将属于不同功能层学生的认知水平划分为五个层次即：无结构、单点结构、多点结构、关联结构、抽象结构。全球胜任力具有明显的层次性和发展性，基于SOLO分类理论，可将全球胜任力教学目标划分四个层级。
全球胜任力教学目标层级
4.方法创新：
“导学伴”一体化全球胜任力智能体构建
以AIGC技术为核心，构建“导师智能体（导）——学习智能体（学）——伴学智能体（伴）”三元一体协同体系，促进全球胜任力的培养闭环。导师智能体旨在督导教学过程，动态检测学生学习数据，生成教师端教学分析报告，辅助教师完善教学设计；学习智能体则在于构建跨文化情境下的角色模拟和决策对抗，生成不同场景和冲突事件，驱动学生解决复杂事件；对于部分内向的学生，则可以使用个性化学习和情感支撑的伴学智能体，针对学生认知水平，生成个性化的教学资源和提示。
5.评价重构：
数据驱动下的全球胜任力逆向教学设计体系
传统全球胜任力评价存在两大核心矛盾，一方面，教学目标表述模糊，缺乏具体可测的行为指标，导致评价脱离目标，目标与评价割裂。另一方面，全球胜任力的多维性和复杂性需要综合性评价工具，但是传统的终结性评价仅能评价认知维度，导致评价工具缺乏。逆向教学设计以“目标-评价-内容”为逻辑链，通过明确最终目标，再设计评价依据，最终规划教学活动，可以确保评价一致性和科学性。
让我们以AI技术为舟，以精准教学为帆，共同驶向教育创新的浩瀚蓝海。期待每一位教育工作者都能成为智能技术的善用者、精准教学的开拓者，让AI的智慧光芒照亮课堂的每个角落，为学生的个性化成长提供精准导航，推动教育迈向更高效、更智能、更有温度的未来。