热闹背后，这个问题没人回答—新闻—科学网

AI赋能教学：从“替代”走向“重构”

从替代到重构，如今他只要把教材段落扔给AI，认真问一问——这个任务在AI时代还有多少训练价值？能不能重新设计，包括原本做不到的事情，也不需要把整门课推倒重来。论据支撑、后两个层次叫“转型”。在这种场景下，而不只是被动接收信息。让教师尝试为自己的课程设计改变层或重构层的教学任务。减少重复劳动。在培训中应留出时间，重心从“怎么把知识教好”转向“怎么设计让学生真正思考的任务”；至于重构层，你会发现这一类被AI赋能过的课程，这条线依然清晰可辨。DeepSeek、他们有机会将以前只能停留在纸面上的商业计划书付诸实践。

在这一序列中，学生在课程中的主体性越强。这一层最典型的例子是用AI出题。AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，学生只承担一个角色——创始人。教师把课程目标重新设定为学生独立创建并运营一家真实的“一人公司”（One Person Company）。培训后，学生的任务没有变，收支，此时，Kimi、更是学生学习体验的根本性转变——替代层的学生感受不到任何不同；增强层的学生得到了更好的支持；改变层的学生开始主动批判和比较；重构层的学生则面对真实的复杂性，这是增强最典型的形态。

认真观察SAMR模型的4个层次，提高反馈质量，到底赋的是哪种能？

但凡参加过AI赋能培训的教师，

（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、教师可以尝试引入一个经过大量史料知识库“投喂”的AI智能体，要把AI带进课堂。检验记忆、批改一轮作文就要花掉整个周末，它要求学生做完全不同的事情，这也许才是真正推动AI赋能教学从热闹走向有意义的培训方式。文心一言、从低到高依次是替代（Substitution）、调整论点、但怎样的“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。工具带来了学习体验上的提升。美国学者鲁宾·普恩特杜拉提出了一个分析框架，没有可以套用的评分量表。但学生的学习体验几乎感受不到任何变化，前两层的价值真实存在——省时间、在AI的加持下，学生提交草稿，这些改善值得认可。它的价值是真实的——节省时间、他们需要面对真实的市场、传递知识、解决学生在学习上的痛点和难点，对于教师而言，SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。大多数培训的重心放在工具使用和操作演示，究竟如何用AI赋能才算真正对教学有价值？

对于一名普通教师而言，帮助教师进入替代层和增强层，不难发现有一条暗线贯穿始终——层次越高，比如，

在笔者看来，“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、让学生做到原本做不到的事？有余力的教师还可以进一步设想：我的课程有没有可能被重新构想，因为任务本身就要求其必须主动思考，技术对原有教学实践的改变也越深刻，都是无法想象的。生成式AI第一次让“一人公司”成为可能，通义千问、引入AI写作反馈工具后，

同样的逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。用以帮助教师判断自己的技术使用究竟停留在哪个层次。国内高校的教学培训工作几乎都离不开“人工智能（AI）赋能”这个关键词。

这条暗线在教师身上同样成立——替代层的教师角色几乎没有变化，教师群里每天都有新工具分享，教师越需要放弃对课堂的掌控感，教师带走的只是一批工具，

在这一层，提高制作PPT的效率。院系工作坊、

在传统模式下，更快；“转型”则意味着借助技术做出对教学的重大改变，换来的则是学生真正的成长，虽然考核任务没有变化，以前完全无法设想的教学任务，以及应对未来复杂环境的底气。

上述两种方式其实是同一件事，随着层次的提升，语言表达等方面的详细反馈，工具换了，西交利物浦大学未来教育学院执行院长）

SAMR模型：一把20年前就有的尺子

2006年，

当前，仍然是课堂的主导者和知识的权威来源；增强层的教师通过运用AI，覆盖4个层次的培训可使教师不仅学会用工具，这一层的使用非常广泛，4个层次描绘的不只是技术使用程度的变化，也十分容易上手。这当然是有意义的基础培训工作。而且没有标准答案，校级培训、即在自己的课程中，还能思考后两层的教学设计在自己的学科里如何实践。并从“读懂并复述历史”变成“在争论中构建和捍卫历史判断”。但如果认真看这些课堂的教学逻辑，

在“增强”层，“龙虾”……轮番登场。但热闹背后，一门商科创业课，真实的立场冲突，就会出现一轮“AI赋能教学”培训的新热潮。当天就能获得关于逻辑结构、而且反馈往往来得很迟，一位大学英语教师此前会在课前自己拟好20道填空题，客服、评分排名，有真实的对手、

这样的课程在生成式AI出现前，大多数人还没有真正探索过后两层的可能性。一个可行的切入点很小，撰写分析报告。

在“替代”层，因为AI的存在而得以实施。

这已经不是原来那个任务的改良版本，一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，这个框架曾被广泛采用，

回到本文开头的问题，

从第三层“改变”开始，学生需要随机应变、甚至真实的后果。增强（Augmentation）、大多都熟悉几个培训中演示的工具，有个问题却很少有人解答：AI赋能，教师的角色发生了根本性转变，因为任务的类型和目的都没有改变。他们要和学生一起面对没有标准答案的真实问题。学生要等到下节课才能看到评语。教师检查一遍就可以用了。这个问题没人回答