人工智能技术赋能精准教学的知识象限理论框架。

      精准教学框架是确保人工智能等教育技术有效集成的一种手段，该框架是国际教育领导中心开发的一种工具，用于检查课程、教学和评估，结合了批判性思维和应用性，使学生、教师、家长之间可以建立起密切联系。该框架的知识象限图描述了日益复杂的思考方式，如图所示（如需，可私信）。这种知识分类法是基于批判性思维的六个层次，即修改后的布卢姆教育目标分类法，为我们分析和使用技术进行精准教学提供了一种有力框架。

      象限A即习得，表示对知识本身的简单回忆和基本理解，习得能力提供了数字和社交媒体的基本知识。例如，知道世界是圆的。学生收集并存储少量的知识和信息，他们首先要记住或理解这一习得性知识，然后在技术平台或系统上接收任务。

      象限B即应用，表示低精度的知识应用程度较高，比如运用数学知识购物和找零钱，应用能力显示了学生将习得的知识应用到数字和社交媒体中的能力。例如，在批判性思维的记忆和理解水平上，象限B最能描述解决更复杂的问题或设计解决方案的能力。学生需要努力将习得的知识应用到新的且不可预测的情境中。

      象限C即同化，表示较高的知识水平，比如分析国际文化多样性的好处和带来的挑战，从数字层面讲，这意味着学生可以使用各种工具来掌握与应用相关的技能。学生需要对自己习得的知识进行扩展和提炼，可熟练运用到分析问题和解决问题的过程中，并能想到独特的解决方案。

      象限D即适应，表示学生可以以高精准度思考和工作，此阶段的学生面对新的、不可预测的情况时，可以通过逻辑和创造，把多个知识碎片进行组合。他们能够对自己的知识进行分析、整合和评估。象限D是最能描述从广域网系统中探寻信息，以及从各种来源收集知识，解决工作中复杂问题的能力。学生根据熟练程度分组合作，制作视频教程，解决学习顺序，并提供创造性的知识学习。

      每个象限都可以用一个术语来表示学习成果或学生表现，精准教学框架为整合教、学和技术提供了一个综合型平台。人工智能技术的整合可以增强学习的相关性，继而提高学生参与度。当学生应用技术时，他们是否只是将其应用于一个学科？我们并不是说这是一件坏事，但在使用数字工作时，我们最终必须要超越这种典型的舒适区。

      在整合人工智能技术时，任务能否让学生学会：跨越不同的学科和知识领域？解决真实世界中可预测的问题？解决真实世界中不可预测的问题？我们也可以回顾一下自己的角色中使用或看到的形成性和总结性评价，学生表现出了高水平的认知思维吗？当我们在教学过程中使用数字技术的时候，如何判断学生是否在学习？反馈循环是什么样子的？这些类型的问题对于教师或管理者来说非常重要，因为这可以决定效率的高低，并最终影响学生的学习。