人工智能时代课程教学改革的六大追问

　　作　者：

　　蔡　可，首都师范大学教师教育学院教授、人工智能教育研究院副院长

　　随着人工智能技术迅猛发展，其在教育领域的应用成为社会热议话题。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调，“把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”。在加快建设教育强国背景下，如何用好这一新动能，推动技术与教育同频共振，全面赋能课程教学变革、激发学校办学育人活力？当前，中小学在人工智能应用方面正开展哪些新探索，有哪些宝贵经验？中小学校长教师又该如何行动？

　　2020年10月，中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，就中高考改革明确提出要“改变相对固化的试题形式，增强试题开放性，减少死记硬背和‘机械刷题’现象”。近年来的考试命题，正在逐步落实《国务院办公厅关于新时代推进普通高中育人方式改革的指导意见》中“加强情境设计”“增加综合性、开放性、应用性、探究性试题”等要求，推进教考衔接，为基础教育育人方式改革提供了有力支撑。

　　国家人才选拔的讯号已经非常明显：能迁移、会整合、善审辨才是未来的通行证。于是，一个绕不过去的问题摆在教育者面前：当下，随着人工智能的普及，知识获取的门槛大幅降低，所谓的“硬核”知识——那些曾经需要付出大量时间和精力才能掌握的专业知识，如今通过互联网或人工智能工具就能轻易获得，在此背景下，学校又该如何托举学生“更上一层楼”？这需要我们对教育重心、教育目标、课程内容、教学设计、教育评价等进行系统审视与反思，并重视人工智能技术可能带来的新风险。

　　一、人工智能时代，教育的重心应该转向哪里？

　　“获得”并不等于“学会”。人工智能时代，教育的重心应该从单纯的知识传授转向引导学生认识知识的形成过程，从“知道什么知识”转向“怎样知道知识”和“怎么用好知识”，学会如何对知识进行审慎分析、辨识与判断，以及如何在情境中运用知识解决问题。就像人人都能轻松买到各类食材，但真正区分一般厨师与烹饪大师的标准，是他如何基于对健康乃至人性的理解去选择和搭配食材，以及处理食材时的手艺。因此，他在“做饭”的过程中，无论是处理一项指定任务，还是处理特定对象任务、长期复杂任务，都会显得不同寻常。

　　知识的形成过程不仅仅是记忆、背诵，还包括积极思考、审慎判断、质疑分析、评估综合，教师在教学中需要引导学生参与知识的形成过程，让他们学会批判性地思考，而不是被动地接受信息。例如：在学习科学知识时，教师可以引导学生通过实验、观察和讨论来探索科学原理，而不是仅仅知道结论。当学生参与进来，他们就会有机会提出新的想法和解决方案，这种创造力的培养对其应对未来复杂多变的社会至关重要。又如，在艺术教育中，教师可以鼓励学生尝试不同的创作方法，而不是仅仅模仿已有的作品。在此过程中，他们也会感到自己是知识的创造者而不仅仅是接受者。这种参与感能极大地增强他们的学习兴趣和内在动机。

　　二、人工智能时代，教育目标如何升级？

　　人工智能时代，教育的目标将从知识传授转向更加注重能力培养、价值观塑造。教育不能仅仅让学生记住大量的知识，学会更多的解题技巧，更要培养他们的批判性思维、创造力、问题解决能力和跨学科应用能力。为了实现这一目标，教学应更加注重学生的参与和实践。项目式学习、问题式学习、整合式学习、跨学科学习等教学方法将得到更广泛的应用。

　　首先，人工智能能够通过设计个性化学习路径，根据学生的学习数据和风格提供定制化学习内容，以及动态调整教学内容的难度和深度，确保每个学生都能在适合自己的节奏下学习。

　　其次，人工智能可以作为教师的辅助工具，承担一些重复性教学任务，如作业批改、知识点讲解等，从而让教师有更多时间和精力关注学生的情感需求、价值观塑造和创新能力培养。

　　再次，人工智能还可以通过虚拟实验室、模拟环境等技术手段，为学生提供更加真实和丰富的学习体验，帮助他们将理论知识应用到实践中。通过智能辅导系统和虚拟学习伙伴，人工智能还可为学生提供即时反馈和指导，激发学生的学习兴趣和自信心。这种个性化的支持可以帮助学生克服学习中的困难，培养他们的自主学习能力。当然，因为观念与技术等方面的原因，这类系统目前尚不够成熟，多停留在知识掌握层面，但这种学习方式有助于优化学习体验。

　　三、人工智能时代，知识的组织逻辑应有怎样的变化？

　　知识的价值在于其能够解决问题、创生新知。人工智能时代，知识在课程教学中的组织逻辑、呈现方式都需要进行系统性变革。

　　首先，要将知识与现实生活联系起来，对学生在学校课程、生活中的学习成长进行一体化设计，融合正式学习与非正式学习。例如，2022年北京学业水平考试物理试题，选择关于我国首座国际标准跳台滑雪场地“雪如意”的材料，题干对运动员跳台滑雪的四个阶段做了清晰描述，试题让学生去对四个现象做正误判断，意在考查学生联系生活实际理解物理概念和规律的能力。高中物理学业质量标准要求学生“能清晰、系统地理解物理概念和规律，能正确解释自然现象”。面对现实世界与真实生活，如果学生在学习中没有应用物理知识灵活解决实际问题的经历，就很难达到未来人才的基本要求。

　　其次，社会生活中的问题往往是跨学科的，需要引导学生学会将不同学科的知识综合起来应用。例如，学校可设计一个“诸子微博号”项目，引导高中生整合教材中关于《论语》《老子》《庄子》等先秦典籍的观点，用以评价热搜话题。学生需要在老师的引导下理解文言文知识的细节，读懂其文化内涵，进而观照当下，提升媒介素养。这一过程注重夯实基础知识，也强调活学活用，学生在思考辨析中认识到：典籍不是故纸堆上的文字符号，而是照向现实的一束光。

　　最后，利用适切的技术将抽象的知识可视化、互动化。对于前述“雪如意”这类生活实例，就可以借助AR技术让学生“走进”跳台滑雪现场，从第一视角观察运动轨迹，或将抽象的物理定律以实时数据可视化的形式叠加在现实场景之上，使知识与生活的联系不再是抽象的想象，而是可感的体验。在“诸子微博号”项目中，不仅可以整合文本观点，还可以引导学生利用数字工具将诸子思想的核心概念制作成交互式思维图谱，或将热搜话题的社会舆情数据可视化，从而在人文思辨与数理分析的双重维度下，更立体、更深刻地完成评价任务。

　　我们要以新技术更新知识的呈现方式，丰富多模态学习资源，降低认知负荷，进而在混合式学习场景下引导学生体验不同的学习方法与策略、经历多样化“学科实践”，让教育新理念凭借技术赋能与具体方法论的支撑，成为一种可落地、可感知的教学实践。

　　四、人工智能时代，课程教学如何转型？

　　在现有课时与内容框架下，以结构化思维设计教学，并基于学情设计不同类型的典型学习任务，可能是学校比较容易做出的改变。因为跨学科学习在课程方案中相对课时数较少，课程内容又不能只采用“加法”不断膨胀，在这种现实条件下，学校应以“整合”的思路在学科教学主阵地攻坚，聚焦学科基本知识之间的连接，将学科知识体系转化为学生学习的路线图，从而让课程真正回到其原初意义，成为“跑道”，乃至成为学生“跑”的过程。

　　基于传统学科知识体系构建的课程，是以学科的纵向逻辑为轴，强调概念层级与知识谱系的完整性，容易将真实问题切割为知识点碎片。整合式的知识观则反其道而行。以项目学习为例：教师需要先凝练反映学科核心素养的综合化成果，“以终为始”，反向去融入学科基本知识、核心概念、思想方法及数字工具。这种设计既保留学科知识，又允许教师依据任务需求灵活调用不同类型的知识，促进知识之间的联系与整合，进而高质量地解决问题。由于问题具有综合性特征，在项目学习中往往还能实现学科视角互补、方法工具协同。此类课程的实施过程不是在追问学生记住多少事实，而是关注其在复杂情境中能否展现可迁移的素养。

　　这种设计思路也让人工智能得以在课程教学中有更大的用武之地，因为知识的价值不仅是解决已知问题，还包括创造新的知识、进行新的应用，学生需要学会在实践中创新，提出新的想法和方法，这是传统教育所欠缺的。人工智能时代，教师可以鼓励学生大胆尝试新技术、新方法，实践驱动、成果驱动，引导学生从做题走向解决问题，形成创新成果，并思考这些成果对社会的实际贡献，培养其社会责任感和使命感。技术不再只是呈现内容的“显示屏”或“播放器”，而是整合了课程内容、教学实施、评价量规的底层操作系统。其功能可以分为三层：一是在资源层，通过开放数据集、虚拟实验、云端计算环境，使抽象概念可视化、可交互；二是在协同层，以智能匹配工具（如提示语工程、自动标注、语义检索）降低信息整合成本，支持学生跨媒介、跨学科便捷地调用外部知识；三是在反思层，以数据实时记录协作轨迹与认知路径，为学生提供“失败安全区”，为教师教学提供依据和支撑。

　　五、人工智能时代，教育的评价如何转变？

　　教育评价也将从单一的知识考核转向多元的能力评估。评价不仅关注学生对知识的掌握程度，还关注他们在知识形成过程中的表现以及知识应用能力。人工智能可以基于数据分析提供多维度的反馈报告，帮助教师了解学生的学习过程和进步情况。当然，对于如何关注学生的思维过程、创新能力和团队合作能力，人工智能在数据采集方面还存在技术瓶颈；考虑到高考命题革命性的变化，相应的评价工具也需要更新，从“问题解决”的角度思考如何让解题过程变成思维展开的过程，进而更新评价工具，引导教考衔接，是当前亟待突破的技术难题。

　　例如，人工智能可以为学生创设一个“失败的安全区”。以前学生害怕犯错，因为在学习中犯错、考试失利会被人“笑话”。而借助人工智能技术，能生成不被打扰、允许不断试错的虚拟环境，如在虚拟城市里设计交通系统，让学生亲眼看到自己忽视社会因素导致拥堵，或者因为没考虑成本让工程烂尾。这种试错不再停留于抽象的理论，而是抵达可触摸的因果链，深化了批判性思维的生长。

　　人工智能时代，人的核心能力已不再是拥有信息，而是调用多源信息、协同人机团队、解决复杂问题。这一转向把人才的能力标准推向高阶融合：能在真实情境中迅速识别问题、整合领域知识、借助数字工具生成可行方案，并对方案进行价值反思与迭代优化。学校课程若仍停留在“学科本位、章节递进、纸笔复述”的层面，便无法回应上述需求，需要以整合式观念重构育人路径，推动“教-学-评”一体化，实现由“知识覆盖”向“素养生成”的整体跃迁。

　　值得关注的是，目前我国在考试评价中已经进行了相应的探索。例如，2023年高考，语文全国甲卷考查“成语运用”时，不再使用以往“挖空”或是给句子做判断的考查方式，而是选择了一段相对较长的语料（张志公《说工具》节选），借三位老师关于“破釜沉舟”的不同讲法，探讨语文作为思维与交际工具的本质，并有效融合成语知识。一道6分的主观题让考生化身“小老师”，借鉴阅读材料中第三位老师的讲法，从“卧薪尝胆、庖丁解牛、一鼓作气”中任选其一给小学生讲解成语。学生作答需要比较三位老师的讲解方式，发现第三位老师能根据小学生的接受程度将知识、道理结合起来阐释，再用自己的话把成语典故浓缩成儿童能听得懂的“微故事”并点明寓意，深入浅出、简明扼要。这一思考过程，基本要求是了解成语知识，进阶要求是必须考虑讲解对象（小学生）、场合（课堂教学）、媒介（口头输出），把知识、情境、受众、表达策略做好整合并完成写作。命题不再按传统考试大纲双向细目表，而是把真实语文活动整体打包：读材料、做评判、再生产，形成完整任务链。各环节之间前后勾连，答案无法靠单一知识点或模板拼装，既很好地考查了学生的综合运用能力，又为成语教学如何落实语文素养提供了示范。

　六、人工智能也可能带来什么新问题？

　　当然，人工智能也可能带来新的问题，引发新的伦理挑战。一些地方已经出现利用智能技术助推应试教育的现象，甚至师生沦为技术的附庸。因此，一要明确人工智能的角色定位，人工智能应作为教师的辅助工具，而不是替代者。站在学生发展的角度看，教师应主导教学设计和决策，人工智能则侧重提供数据支持和个性化建议。二要重视数据安全与隐私保护，在使用人工智能时，必须确保学生数据的安全和隐私，教育机构需要建立严格的数据管理和保护机制。三要避免技术依赖，虽然人工智能可以提供很多便利，但学生和教师都不应不加思考地选用技术，教育的核心仍然是人与人之间的互动和情感交流。人工智能时代，师生应具备基本的人工智能伦理素养，了解数据、算法使用的潜在风险和伦理问题，理解人工智能背后的人文关怀。这也是人工智能时代教师专业发展面临的全新课题。