人工智能在教学中的四大应用场景（教师手册版） | 头条

作者丨杨晓哲

华东师范大学杨晓哲副教授

对于中小学教育工作者而言，人工智能不再是遥不可及的未来概念，而是不断影响并融入日常教学实践的变革力量。从优化备课流程到创新课堂互动，从生成个性化学习资源到提供准确的学情分析，人工智能正展现出其巨大的潜力。

然而，技术的引入并非旨在替代教师的核心角色。恰恰相反，人工智能的核心价值在于增强和支持教师的工作，而非取代教师。通过将部分重复性、流程化的任务交由AI处理，例如初步的资料搜集、指向明确的习题生成、客观题的批量批改等，教师可以将宝贵的时间和精力重新投入到更具创造性、更需要人类智慧和情感投入的教学环节之中。

教师可以投入更多的时间激发学生的批判性思维、培养学生们的高阶思维能力、建立深厚的情感连接、以及设计更具启发性的教学活动。人工智能应被视为教师的得力助手、智慧伙伴，助力教师更好地实现育人目标。

本手册旨在为广大中小学教师提供一份清晰、实用的人工智能应用指南。基于当前的教育研究与实践探索，手册将聚焦于人工智能在中小学教学中的四大核心应用场景：教学设计生成、资源与工具生成、智能体互动应用、学习评价与分析。

每一个应用场景，通过具体的案例分析展示AI的实际应用，提炼关键策略以指导有效实践，赋能教师科学、有效地驾驭人工智能这一新兴技术，将其转化为提升教学质量、促进学生个性化发展的有力工具。

希望本手册能成为您在人工智能教育探索道路上的“路牌”，共同开启“新路”探索。

教学设计生成，共创引入入胜的学习体验

AI辅助教学设计，是指利用人工智能工具来辅助教师进行课程规划、活动设计、学习路径构建以及评估方法构思的过程。诸如DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Kimi等工具，以及一些集成化的教育平台，都已展现出在教学设计方面的辅助能力。

案例1：生成差异化教学计划

● 场景： 一位初中科学教师需要为包含不同学习需求学生的班级规划一个关于“生态系统”的单元教学。

● AI应用： 教师使用AI工具，输入单元主题、年级、学习目标以及学生群体的基本特征（如阅读水平差异、先备知识基础不同等）。AI根据这些信息，生成一个基础教案框架，并附带差异化活动的建议。

例如提供不同难度的阅读材料、设计分层任务、构思替代性评估方式等。AI甚至可以帮助教师改编复杂的文本，使其更易于特定学生理解，或提供更具挑战性的拓展活动。

● 成果： AI提供了一个结构化的起点，大大缩短了初步规划的时间。教师在此基础上，结合对班级具体情况的深入了解，对AI的建议进行筛选、修改和完善，确保教学设计的科学性与针对性，并融入自己的教学风格与创意。

案例2：设计跨学科项目式学习（PBL）大纲

● 场景： 一所小学计划围绕“本地河流污染”主题，设计一个融合地方历史、环境科学和说明文写作的项目式学习（PBL）单元。

● AI应用： 教师团队利用AI工具进行项目构思和框架设计。他们可以输入这样的指令：“请为四年级学生设计一个关于本地河流污染的PBL单元，需整合历史、科学和说明文写作，最终成果是向社区提交一份调查报告和改进建议。” 

AI能够提出项目阶段划分、核心驱动问题、可能的探究活动（如水质检测、历史资料查阅、采访社区居民、撰写报告）、以及初步的评估量规建议。AI还可以帮助设计融合科学知识、技术工具和团队合作能力的任务。

● 成果： AI提供了一个连贯的项目结构和多样化的活动思路，有效促进了教师的协作设计。教师团队再根据学校的实际资源、学生的兴趣点以及本地社区的具体情况，对AI生成的大纲进行调整、细化和本地化改造。

案例3：创建探究式问题与提示

● 场景： 一位高中历史教师希望引导学生深入思考“第一次世界大战爆发的深层原因”，避免停留在简单的史实记忆层面。

● AI应用： 教师利用擅长生成开放式问题的AI工具来构思具有启发性的问题。例如，输入指令：“请为高中生生成5个关于一战根本原因的高阶思维问题，鼓励辩论和分析。” AI可能生成诸如：“当时的各国领导人有哪些不同的决策选择可能避免战争？”这类“穿越式提问”也能激发学生的思辨能力。

● 成果： AI提供了一系列富有挑战性的问题，教师可以从中挑选、改编，或以此为灵感设计自己的问题，有效激发课堂深度讨论和批判性分析。

案例4：开发适应性学习活动序列

● 场景： 一位数学教师希望为学生创建一套在线练习代数方程的活动，活动的难度能根据学生的表现自动调整。

● AI应用： 教师可以利用支持自适应学习的平台或使用通用AI工具来辅助设计学习路径的逻辑。例如，输入指令：“设计一个解一元一次方程的适应性学习序列。从一步方程开始，如果学生掌握良好，则进入两步方程；如果遇到困难，则提供更简单的例题和解题提示。” AI可以帮助构建这种递进式的学习流程，并识别相关的基础技能。

● 成果： AI辅助设计了个性化的练习结构，使学生能按照自己的节奏学习和巩固。教师可以通过平台数据监控学生进度，或审阅AI建议的学习路径，及时介入辅导。

案例5：构思创新性评估思路

● 场景： 一位英语教师在教授完一部长篇小说后，希望采用比传统论文或考试更创新的方式来评估学生的理解。

● AI应用： 教师使用AI工具进行头脑风暴。输入指令：“请为九年级学生，在阅读对应主题之后，提出5种创新的评估方式，需包含多媒体或表演形式。” AI可能建议学生创作一期播客节目、制作一部小型纪录片、组织一场模拟法庭辩论、撰写一个人物博客，或者策划一个数字主题展览。

● 成果： AI提供了多样化的评估选项，拓展了教师的思路，使其超越了传统方法的局限。教师可以选择最符合学习目标和学生能力的方案，并进行具体化设计。

资源与工具生成，个性化制作新路径

除了辅助教学设计，人工智能在直接创建和定制各种教学资源与交互工具方面也展现出强大的能力。无论是生成练习题、制作演示文稿，还是开发简单的模拟场景或改编阅读材料，AI都能为教师提供高效的帮助，极大地丰富教学工具箱。

案例1：创建交互式演示文稿

● 场景： 一位社会研究教师希望制作一个关于“古埃及文明”的生动演示文稿，包含丰富的视觉元素和互动环节。

● AI应用： 教师可以利用AI演示文稿制作工具。只需输入主题和关键要点，AI就能生成包含文本摘要、幻灯片标题的初步框架，并推荐相关的图片（部分图片可能由AI生成）。AI甚至可以建议用于课堂互动的测验题或讨论提示。

● 成果： 教师迅速获得了一个视觉效果良好的演示文稿初稿。随后，教师可以根据教学目标和学生特点，对内容进行个性化修改，核实图片的恰当性和信息的准确性，并加入自己设计的互动环节。

案例2：词汇拼写游戏

● 场景：在课堂上，制作各类互动小游戏，用于增强课堂中的师生互动。

● AI应用：老师只需告诉AI：“请帮我做一个关于'交通工具’的英文词汇拼图小游戏”，AI就能迅速生成一个小游戏，学生需要把打乱的单词拼回原来的样子。如果AI没有一下子生成游戏，教师可以强调一下，告诉AI，“用HTML直接实现”。便能立即做好这个小游戏。

● 成果： 教师能够快速的得到交互性的小游戏，并且可以非常方便的进行调整，极大地提升了该资源工具的适切性。

案例3：开发简单模拟或虚拟实验场景

● 场景： 一位科学教师希望学生探究“单摆周期与摆长关系”的物理规律，但学校的物理实验器材不足以满足所有小组同时操作。

● AI应用： 虽然创建复杂的交互式模拟通常需要专门的软件和编程技能，但AI可以在设计阶段提供帮助。教师可以利用AI（如deepseek）来构思模拟实验的逻辑流程、可调变量（摆长、摆角）、需要观察的因变量（周期）以及预期的实验结果。

教师可以让AI用html的格式直接生成，便于直接在线运行。对于实际的虚拟实验操作，教师可以利用AI生成的脚本寻找或使用现有的虚拟实验平台，或者，如果教师具备一定的编程基础，可以借助AI编程助手来构建一个非常基础的互动模型。

● 成果： AI在模拟实验的概念设计阶段提供了支持。教师利用AI生成的计划，可以更有针对性地寻找合适的虚拟实验工具，或指导开发简单的互动元素，为学生提供一个安全、便捷的方式来探索科学概念。

案例4：生成分级阅读段落与音视频资源

● 场景： 一位英语教师需要为班级里阅读水平不同的学生提供关于同一事件的简短阅读材料。

● AI应用： 教师向AI工具提供原始文本或主题。例如，输入指令：“请将这段关于“芯片制造背后的技术”的文字改写成适合五年级阅读水平的版本，然后再改写成适合八年级阅读水平的版本。” AI可以生成相应难度调整后的文本，也可以根据要求生成文章摘要。结合一些AI工具，可以把生成的文字分级材料转化为音频听力资源或视频资源。

● 成果： 教师快速获得了适合不同学生阅读能力的文本版本，大大节省了手动改写的时间。使用前，教师必须仔细审阅，确保核心信息准确无误，语言和复杂程度真正适合目标学生群体。不仅如此，教师创作歌曲、视频的便利性也正在不断提升，又快又好。

案例5：设计教育游戏测验或抽认卡

● 场景： 一位外语教师希望用有趣的游戏测验方式，帮助学生练习新学的词汇。

● AI应用： 教师可以使用AI工具基于词汇列表生成测验题目。例如，输入指令：“请根据这份初级西班牙语食物词汇表，创建15道选择题。” AI还可以帮助生成用于制作数字抽认卡的内容。

● 成果： 教师迅速生成了游戏或抽认卡的核心内容。在投入使用前，教师会检查问题和答案的准确性，可能还会添加图片或提示，然后将其整合到自己偏好的互动教学平台中。

将AI智能体融入课堂与课程学习

AI智能体（AI Agent）是指被设计用来在教育场景中与学生进行互动的人工智能系统。它们可以扮演多种角色，如答疑助手、学习伙伴，甚至是模拟特定情境的角色。这些智能体凭借其即时反馈、个性化支持和持续互动的特点，为课堂教学带来了新的可能性。

案例1：用于个性化技能练习的AI辅导员

● 场景： 小学生需要大量练习来巩固基础运算技能（如加减乘除），但每个学生的掌握速度和难点不同。

● AI应用： 教师引导学生使用具备AI辅导功能的数学练习应用或平台。这些AI辅导员能够根据学生的答题情况，实时判断其掌握水平，自动调整后续练习题的难度。当学生答错时，AI能提供及时的提示、分步解析，甚至通过苏格拉底式提问引导学生自行发现错误原因。

● 成果： 学生获得了针对性的、即时反馈的练习体验，能够按照自己的节奏查漏补缺。教师则可以通过系统生成的学习报告，快速了解每个学生的学习进展和薄弱环节，从而进行更精准的线下辅导。

案例2：回答学生疑问的学科AI聊天机器人

● 场景： 学生在进行关于“热带雨林生态系统”的自主探究项目时，会遇到各种具体的事实性问题。

● AI应用： 教师可以预先配置一个基于特定知识库的AI聊天机器人。这个机器人被“喂食”了关于热带雨林的可靠资料。学生可以随时向它提问，例如 “举例说明亚马逊雨林中的三种哺乳动物” 。

● 成果： 学生能够快速获得基础性问题的解答，减少了探究过程中的阻碍，也减轻了教师回答重复性问题的负担。但关键在于教师需要确保机器人知识库的准确性和安全性，并教导学生批判性地看待机器人的回答。

案例3：AI角色扮演模拟

● 场景： 语言课上，学生需要练习特定语境下的对话能力，例如进行一次模拟面试；或者历史课上，学生需要更深入地理解历史人物的观点。

● AI应用： 教师利用AI工具（如在豆包中选择不同的角色）创建一个虚拟角色扮演场景。学生可以与扮演特定角色的AI进行对话。例如，与扮演“莎士比亚”的AI用早期现代英语交流，或者与扮演“面试官”的AI进行求职面试练习。教师可以设定具体的对话目标和场景。

● 成果： 学生在安全、无压力的环境中获得了沉浸式的互动学习体验，有效锻炼了沟通技巧或加深了对特定视角的理解。教师在旁观察、引导，并在结束后组织讨论和反思。

案例4：基于学习进展推荐资源的AI

● 场景： 在完成一个单元的学习和测验后，教师希望为每位学生提供个性化的后续学习资源，以巩固知识或拓展视野。

● AI应用： 教师使用集成了AI推荐功能的学习平台或工具。系统根据学生的测验成绩、练习表现或课堂互动数据，分析其知识掌握情况，并自动推荐相关的学习材料，如针对薄弱知识点的讲解视频、拓展阅读文章、或更高难度的挑战题。

● 成果： 学生收到了量身定制的学习资源建议，有助于实现个性化的学习路径，促进自主学习。教师需要审核AI推荐的资源质量，并结合自己的判断给予学生最终的学习建议。

案例5：AI辅助学生研究或头脑风暴

● 场景： 学生在启动一个科学探究项目时，对于选择研究主题或查找初步资料感到困难。

● AI应用： 教师指导学生将AI工具作为辅助思考的伙伴或初步的信息搜集助手。学生可以向AI提问，例如：“请为七年级学生推荐5个与可再生能源相关的、可行的科学探究项目思路。” 或者 “请简要介绍'光合作用’的概念和涉及的关键术语。”

● 成果： AI帮助学生克服了项目启动阶段的障碍，激发了想法。教师在此过程中扮演引导者角色，强调不能直接复制AI内容，必须对AI提供的信息进行批判性评估，并指导学生查找更权威、更深入的学术资源。

赋能学习评价，高效反馈与深度洞察

人工智能技术正在为传统的学习评价方式带来深刻变革，它能够提高评价效率，提供更即时、更细致的反馈，并从数据中挖掘出更深层次的学习洞察。从自动批改客观题到辅助评分主观写作，从诊断学习难点到生成个性化建议，AI正在成为评价领域的得力助手。

案例1：客观题目的自动化评分

● 场景： 教师需要快速批改包含大量选择题、判断题、填空题的随堂测验或单元考试。

● AI应用： 教师利用学习管理系统（LMS）中集成的自动评分功能，或使用专门的在线测验平台。教师预先设定好标准答案，学生在线提交答卷后，系统能够瞬间完成对客观题部分的评分。

● 成果： 教师从繁琐的重复性批改工作中解放出来，可以迅速获得全班的成绩统计和初步的答题情况分析，从而更快地向学生反馈结果，并将更多精力投入到主观题批改或教学反思中。

案例2：AI辅助写作评分与反馈

● 场景： 英语教师需要对学生的作文进行评价，不仅关注内容，还要对语言的规范性（语法、拼写、结构）提供反馈。

● AI应用： 教师使用AI写作评价工具。AI系统能够自动扫描文本，识别并标注出语法错误、拼写错误、标点误用、语句不通顺等基础性问题。部分工具还能根据预设的评分维度（如结构逻辑、语言表达、思想深度）给出初步的评分建议或评语。

● 成果： AI承担了基础性错误的检查工作，保证了反馈的一致性和效率。教师可以在此基础上，更专注于评价文章的立意、思想深度、论证逻辑和创造性等更高层次的方面，并添加更具个性化和启发性的指导意见。

案例3：通过AI分析学生作业识别学习难点

● 场景： 数学教师希望通过分析全班的作业或测验答卷，快速找出学生普遍存在的知识漏洞或易错点。

● AI应用： 教师利用具备学情分析功能的AI工具。这些工具能够处理学生的答题数据（可能来自在线提交或拍照上传），自动统计各题的错误率，识别错误类型（如计算错误、概念混淆），并将结果以可视化形式呈现（如“知识点薄弱点热力图”），清晰地展示出班级整体的学习难点。

● 成果： 教师无需手动统计和分析大量数据，就能迅速、精准地定位到需要重点讲解或加强练习的知识点，从而能够“对症下药”，调整教学策略，进行有针对性的辅导。

案例4：生成个性化反馈与后续学习建议

● 场景： 在一次评估之后，教师希望给每位学生提供具体的、针对其个人表现的反馈和改进建议。

● AI应用： 基于AI对学生作业或测验结果的分析，或者根据教师输入的特定指令，AI工具可以生成个性化的反馈评语。例如，针对某个在“力学”部分表现薄弱的学生，AI可以自动推荐一个从“牛顿定律”到“动能定理”再到“综合应用题”的渐进式学习计划，并匹配相应的微课资源。AI还可以根据错题分析结果，推送同类型的题目供学生巩固练习。

● 成果： 学生能够收到更及时、更具针对性的反馈和学习资源推荐，有助于自我修正和提升。教师在使用前应审阅AI生成的建议，确保其准确性和适切性，并结合对学生的了解进行补充。

案例5：课堂智能分析，为教学反思提供循证依据

● 场景：教师希望在课后快速回顾一节课的数据与证据，包括本节课的主要流程和实施过程，以便进行有效的教学反思和准备次日课程。

● AI应用：AI系统处理课堂录制的音视频数据，自动生成结构化的课堂摘要。摘要可能包括时间轴标记的关键活动、师生互动片段的文字转录或标记、学生发言的要点、教师关键指令或讲解的概述，甚至可以自动标记出课堂中参与度高或出现困惑的时刻，以及对课堂话语、师生对话进行编码分析等。

● 成果：教师无需重看冗长的课堂录像，就能快速把握课堂的整体脉络和关键节点，极大地提高了教学反思的效率和针对性，有助于及时调整和优化后续教学。

人工智能在教育领域的应用仍处于快速发展阶段。未来，我们可以期待看到更智能的个性化学习系统、更强大的跨模态理解能力（如结合文本、图像、语音进行分析）、更易于教师使用的AI开发工具（如低代码平台）、以及AI在特殊教育、心理健康支持、生涯规划等领域的更广泛应用。

面对这种快速迭代的技术环境，教师需要将持续学习视为职业生涯的常态。积极参与专业发展活动，关注行业动态，与其他教育者交流，勇于在实践中探索和反思，是跟上时代步伐、不断提升自身AI教育教学能力的关键。

来源丨教育技术

责编丨阿宽

执行主编丨安迪