一、建立教师对生成式人工智能赋能课堂教学的积极认知
生成式人工智能驱动课堂教学变革的风险提醒我们，需要辩证审视生成式人工智能之于教学的作用，即在正确认识风险的同时也要看到生成式人工智能赋能课堂教学变革的积极作用。
首先，以专题培训增强教师对生成式人工智能改进教学质效的能力和信心，消解教师的陌生感和忧虑情绪。部分教师对生成式人工智能技术的陌生感和不确定性忧虑仍然存在，将生成式人工智能技术有效运用于教学的经验和素养较为缺乏，担忧人工智能会取代自己在教学中的主导地位、削弱自身的教学权威等问题。为此，可通过开展人工智能教育应用培训，向老师们介绍生成式人工智能赋能课堂教学的基本原理、风险伦理、能力边界等，着力提高教师在课堂教学中整合生成式人工智能工具的能力，增强他们运用生成式人工智能提升教学质量和效率的信心。
其次，鼓励教师开展人工智能教学应用实践。建立和完善人工智能教育应用的评价体系，鼓励教师根据各学段学生学情、各学科特点运用生成式人工智能辅助教学，在与人工智能协同提高知识获取效率的基础上，切实运用生成式人工智能促进学生认知构建、思维启发等深度学习过程的发生。教师要认识到技术驱动课堂教学变革的客观趋势不可逆转，因此不仅要敢于进行新的转型，在教学实践中提高生成式人工智能应用能力、教学数据分析能力及批判性思维能力等，还要在教学过程中关注学生的情感需求与个性化发展，从而实现从“知识传授者”向“技术协作者”“情感支持者”“学习引导者”的角色转变。
最后，构建校社一体的多层面支持性环境。地方教育行政主管部门要将人工智能素养纳入教师专业规划发展，制定人工智能安全使用指导性政策和实践应用指南；学校领导要着力搭建生成式人工智能规范安全使用的空间场域，举办生成式人工智能赋能教师活动实践创新月活动、教学案例征集赛事，成立智能赋能教学的实践共同体、学习共同体。通过“线上”和“线下”相结合，依托智能化工具平台、钉钉群、微信群等载体定期举办学习沙龙，营造浓厚的运用生成式人工智能的校园文化生态。
二、注重学生自主学习能力和批判性思维的培养
自主学习能力是高阶能力的重要组成部分，也是学习者在面对社会经济急剧变化时理应具备的关键能力。批判性思维指个人对某一现象和事物之长短利弊的评断，它要求人们对所判断的现象和事物有其独立的、综合的、有建设意义的见解。加强学生自主学习能力和批判性思维的培养，可以使学生在使用生成式人工智能学习时，能够主动反思、理性批判和独立思考，从而摆脱认知替代和思维惰性。
首先，采用项目式教学、探究式教学、案例教学等能突出学生主体地位的教学方法，指导学生发现自己的知识盲区、明确其学习兴趣，进而利用智能化工具平台生成个性化的学习计划，培养学生将智能工具视为“学习伙伴”的意识，使他们逐渐养成主动借助智能工具进行多维度、多方法寻求题目解答思路的习惯。
其次，引导学生摆脱将人工智能生成内容奉为圭臬的认知依赖，尝试将生成式人工智能从获取正确答案的思维替代者变成能够促进自己进行多维度思考的脚手架。教师不能仅仅强调答案的唯一正确性，而是要引导学生尝试运用智能技术进行答案修正和观点构建，启发学生以已有知识经验为基础，运用生成式人工智能技术在批判性反思基础上进行知识整合，使学生实现从“接受知识”到“探究发现知识”的转变。如此一来，学生的主动学习能力和批判性思维将在学习过程中得到训练和培养。
最后，学校要优化课程结构体系，将自主学习与批判性思维的培养纳入课程培养目标，将智能工具和学校结构化课程开发相结合，使学生在主动参与批判性数据评估分析活动中提高其批判性思维能力。例如，通过构建“基础通识课程+人工智能与学科融合课程”的课程体系，把学生自主学习和批判思维的培养作为课程学习的重要目标，利用人工智能在学情分析诊断方面的优势，将“学科基础课程筑基”和“人工智能与课程融合”的提质增效相结合，从而“培养学生在智能学习环境中运用批判性思维与研究能力，激发求知探索精神”。
三、加速学校数字技术升级迭代，优化课堂教学技术应用环境
生成式人工智能技术快速迭代发展及其在教育中的运用，要求学校具备网络环境优化、数据处理能力提升、技术设备更新等多维支撑能力，这在部分经济欠发达地区学校难以实现。因而需要优化学校数字技术应用环境、加速技术升级迭代，以解决校际因技术资源支持落差导致教学资源的分配失衡。
首先，加强学校尤其是城乡薄弱学校的数字基础设施建设，持续推进教学硬件设备全面升级改造。以云端支撑、5G全光建设、宽带提速为抓手，完成校园云平台统一部署建设、5G基站全覆盖、校园光纤分段改造，提高网络信息传播速度，为高质量直播、VR/AR仿真、大模型推理等智能技术应用，构建高计算、高推理优质的教学场景。依据国家统一的数字化建设标准制定本校“数字校园建设总体规划”，明确云计算资源、宽带网络、数据安全平台等对接数据指标，促进全链路标准化的实现。在课堂教学中，要确保智能技术稳定运行，加强云平台、数据中心统一建设，实现教学资源高效共享与集中管理，为智能化课堂教学与个性化学习提供数据支持。
其次，加大对城乡薄弱学校智能化教学技术支持体系的构建力度。一是开展高度聚焦教学实践的精准培训，围绕课件制作和学情数据解读等高频场景，以工作坊形式提升教师在真实教学任务中的技术实操能力。二是充分利用生成式人工智能迭代升级带来的数字教育资源共享平台不断扩展的有利条件，根据《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》的指导精神，构建统一扶持平台，实现名师网络课堂、AI辅导、教材、微课等云端资料共享。三是在校内设立即时响应的技术服务点，配备专人解决日常技术问题、提供现场指导，消除教师应用技术的后顾之忧，使其能够放心用、乐于用、持续用。
四、引入人工智能教育应用伦理规范，为驱动教学变革提供伦理保障
在生成式人工智能赋能的背景下，践行严格的伦理规范，打造符合技术伦理的课堂教学环境，是推动教学迈向高质量、深层次、具有人文关怀的关键因素。
首先，要将明晰人工智能教育应用伦理规范作为生成式人工智能技术引入课堂的基本前提。就教师的教学而言，要明确地框定技术在教学中使用的范围边界，防止因数据泄露、算法偏见等因素导致损害学生权益与教学失误等问题的产生；要将人工智能伦理素养纳入教师专业能力考核体系，培养教师数据伦理意识和数据保护能力，使其成为以生成式人工智能运用促进学生发展保障。就学生的学习而言，要培养学生在使用智能技术学习时的责任感与道德边界意识，使其在使用智能工具时能够对潜在风险进行评估，对信息真伪实时辨别，使运用技术成为增进其学习能力的助推器而非侵犯他人隐私、甚至背离道德底线的肆意行为。
其次，教学设计与实施的全过程应该贯穿生成式人工智能技术规范。具体而言，形成对生成式人工智能驱动教学各环节的伦理审查机制。比如，从教学设计的目标确立开始，到教学过程的结束，要有对包括内容选择、课堂互动、学习结果评价等整个教学活动运用智能技术的伦理审查，这既能保障学生的学习权益与信息安全，又能进一步促进教育公平，使更多的学生因为智能技术的介入而享受更加优质的学习资源。
最后，积极推动伦理保障体系的“多维一体”化建设。建立涵盖伦理审查与监管教学应用的协同机制，在智慧校园建设中坚持“数据为关键、设施为基础、规范为围墙”的伦理准则，使伦理防护壁垒得到坚实构筑。同时，成立学校区域“智能技术教育伦理应用委员会”，完善评估审查数据隐私、算法公平、数据安全等技术治理原则，逐步健全技术伦理监督评价机制，提高师生应对智能失效决策能力、算法偏见识别能力、保护数据隐私能力，营造“智能向善”的人工智能教育应用生态。（节选自《当代教育科学》2025年第5期）
