生成式人工智能赋能中小学教师备课的基本策略

学术 2024-11-16 12:02 北京

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生成式人工智能赋能中小学教师备课的基本策略

文 | 丁杰杨现民许苗

基于大语言模型的ChatGPT以其强大的自然语言处理能力，成为生成式人工智能的典型代表，为教育注入了全新的变革潜能。2024年3月，教育部部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议记者会上提出，“把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节，研究有效性、适应性……让学生更加主动地学，让教师更加创造性地教”。目前，研究与实践领域关注的生成式人工智能教育应用多集中在如何赋能教学过程，而对教师备课环节还缺乏全面深入的探讨和实践。本文从中小学教师备课工作实践出发，聚焦生成式人工智能技术赋能教师备课工作，重点研究分析提质增效的具体策略和方法。

一、中小学教师备课“高耗低效”的困境分析

中小学教师高效备课是指教师在投入合理时间与精力情况下，形成“教学内容精准贴合学情、教学方法高效突破知识重难点、提供丰富学习资源和学习体验、体现创新教育理念与个人教学风格”的高质量教学设计的过程。我国中小学教师备课工作普遍存在“高耗时、低效率”的问题，即教师投入了大量时间与精力，但教学效果却远未达到预期，具体困境如下。

（一）难以实现个性化、精准化的学情分析

学情分析是确定教学内容、选择教学方法的重要依据。精准学情分析需要教师在课前全面深入地了解学生的知识准备、认知能力，甚至学习态度与动机。目前，国内还未广泛实现小规模班级教学，教师很难在每次授课前都精准获得所有学生的学情信息。虽然部分教师可以通过智能数据平台快速采集学情数据，但从中导出数据，再查看每位学生的学情图谱，形成深度分析结论也需要花费较多时间，会存在教师疲劳状态下产生主观判断的弊端。

（二）深入分析新教材内容具有认知挑战

2022年版课标强调在教学中落实核心素养，教师需要深入理解核心素养内涵，并建立起核心素养与教学内容、教学活动之间的关联性。无论是新手教师还是资深教师，都涉及原有知识结构深层次调整的问题，需要花费大量时间去学习文本材料，观摩视频课例，并进行总结反思。这无疑是一项具有认知挑战的工作。

（三）缺乏创新的教学设计思路

为落实2022年版课标提出的多项教学创新要求，教师备课时需要走出“教学舒适区”，以全新的视角思考教学设计思路。集体备课、教学研讨是教师获取备课思路的传统方式。然而，集思广益的集体活动并不能根据教师个体的备课需求随时随地组织开展。因此，缺乏及时有效的集体智慧支持，成为导致教师备课效率低下的因素之一。

（四）获取符合需求的学习资源耗时较多

创新教学模式和数字技术在教学中的应用催生了学习资源的多样化。学习资源在类型上不仅有支持教学的富媒体教学课件，还有文字、图片、动画、音/视频、AR/VR虚拟实验等多模态形式呈现的内容拓展性学习材料；从内容角度看，学习资源还包括导学案、学习单、课堂练习、课后作业等过程支撑性学习材料。虽然教师可以通过网络搜索下载资源，但仍需要结合教学需求，花费时间对数字资源进行修改或二次加工制作。此外，如果教师想实现差异化、个性化练习与作业，通过传统人工出题的方式，必定会耗费大量时间。

（五）难以开展科学化的多元评价

教师要科学地选择评价方式和手段，设计出能够全面且准确反映学生知识掌握、能力水平和素养发展的多元评价。评价多样化要求无疑增加了备课中评价设计的难度。2022年版课标还要求评价发挥指导教学实践的作用，实现“教—学—评”一体化，教师需要将评价与教学、学习活动相匹配，如自我评价、同伴互评、开放式问题、项目评价等。每种评价都要保证评价指标的切实有效。在每次教学前，教师还要对已有的评价指标进行适应性调整。因此，在缺乏持续指导与帮助的情况下，评价设计是备课工作“耗时”与“认知挑战”的双重难点。

总体来看，教师备课工作“高耗时”困境可以归纳为“内容理解”与“资源整合”两种类型，而这恰恰与生成式人工智能在高效语义信息处理和多模态信息融合方面的技术特长相契合。

二、生成式人工智能赋能教师备课的技术优势

生成式人工智能具有普适性、自主性、创造性的基本特征，可以更加准确地理解自然语言输入的问题和意图，并以更真实、更类真人的方式提供更具关联性的回答。生成式人工智能在自然语言处理方面的主要功能有：智能问答、语言生成、多模态资源生成等。针对教师备课的“内容理解”和“资源整合”两种低效困境，生成式人工智能的技术优势突出体现在以下方面。

（一）多层次自然语言理解能力提供认知理解支持

生成式人工智能的基本机制是基于大语言模型，凭借自然语言处理、机器学习、深度学习等技术来模拟人类对话。它最显著的技术能力是可以全方位、高精准度、多层次地理解不同种类的自然语言。由于自然语言处理算法的突破，目前新一代生成式人工智能可以实现对各种词汇、短语、俗语和长句子在语义层面的深层次理解，还可以准确解析语法关联性，透彻地分析复杂的语境结构。这种语言处理能力能够在教师阅读大量文本信息时为其提供认知理解支持。

（二）语义逻辑推理能力辅助内容分析

在语义理解方面，生成式人工智能可以在语境中进行推理、归纳和演绎，提炼概念，总结出规律性结论。在文本信息处理层面，目前常见的大语言模型工具都能实现通过解析文本中的给定前提条件和假设，推理出多角度的答案或问题解决方案，还可以进一步自动拓展，给出可能的优化建议和解释。在数据信息分析层面，大语言模型可以进行推断、预测和假设验证等。备课中所有涉及“内容理解”的时耗困境，都可以借助语义逻辑推理能力得到改善。

（三）基于巨量数据的跨领域知识问答能力提供丰富思路

生成式人工智能通过深入学习巨量训练数据，掌握了不同领域的专业知识。与传统搜索引擎相比，人工智能的人机互动更加顺畅、自然，反馈结果的内容更加精准，文字表达更有逻辑性。教师在需要学习新概念、新知识时，可以与人工智能进行有关学科知识、教育理论、学习方法与技巧、自我管理、健康与安全、情绪情感等不同领域的提问互动。

（四）复杂文本生成能力提升教学文档质量

生成式人工智能可以根据人机对话的语境和详细的任务描述，生成不同主题、结构、篇幅、语言风格的文本内容。无论是教学内容分析、情境导入需要的短篇幅文本，还是完整教案设计方案、导学案、课堂练习、问卷调查等长篇幅结构化材料，人工智能都可以在短时间内迅速生成符合要求的内容，充分满足教师备课中各类文本资源的需求。此外，生成式人工智能还具备持续优化文本生成质量的能力。通过多轮人机对话优化，它能够逐渐提高生成文本的准确性、流畅性和可读性，确保为教师提供的备课材料始终处于高质量水平。

（五）多模态信息理解和生成能力提高资源制作效率

人工智能多模态信息理解与生成能力是指能够理解多种不同类型信息的语义，可以生成包含相同语义的不同类型的信息，例如，人工智能可以识别出图片中的物体、场景等相关信息，可以识别出音频中的语义内容、音乐旋律等，还可以理解视频中的故事情节、动作意义。这些跨模态信息理解功能使得教师能够在人机互动时从多个维度输入信息与描述任务，从而更高效地实现内容理解与资源加工。生成式人工智能还能够根据需求生成不同媒介形态的信息，实现定制化文字、图像、音/视频的快速生成和转换，“使每一位教师都能成为教学内容的创作者”，解决了学习资源制作耗时费力的备课痛点。

人工智能技术优势与备课内容的适用关系（见表1）显示，当前生成式人工智能基本可以满足备课环节提质增效的需求。

表1 生成式人工智能技术优势与备课内容的适用关系

三、教师利用生成式人工智能高效备课的具体策略

教师在深入理解人工智能技术优势的基础上，若能在备课中正确、合理地使用技术，就可以获得一个连续不间断提供支持与帮助的个性化智能备课助手，大幅度缩减备课时间，提升备课工作效率。人工智能作为智能备课助手可以实现的主要功能有：精准学情分析、及时专家答疑、辅助教学决策、教学文档优化、学习资源高效制作和教学评价科学设计。

（一）学情数据的精准分析

在知识准备、情绪态度和学习风格三个基本学情维度中，知识准备情况是最常用的学情数据，收集方式又分为标准化题目（选择题）和开放性问题（简答、作文等），可通过纸质任务单或在线学习平台来实现。在线平台学情数据导出后可以直接利用人工智能工具实现快速分析，形成知识点掌握情况、班级整体水平、学生个人水平等不同维度的学情分析结果。教师尤其要充分利用人工智能强大的自然语言处理功能，通过对开放性问题的分析，精准掌握诸如语法错误、病句等传统备课时无法高效获得的学情。

纸质任务单的分析方式可以先由教师进行拍照，再通过人工智能图像识别功能提取图片中的内容信息，转化为电子数据之后再分析。目前，常见的大语言模型工具都可以实现以上功能。教师在通过人工智能分析学情数据时，要注意使用精准的提示语，对分析需求的描述做到尽量具体化。

对于情绪态度和学习风格这两个维度的学情诊断，传统备课中基本依靠教师主观经验判断，无法精确到学生个体。人工智能工具可实现此类学情的精准分析。以情感态度为例，分析的基本操作如下。

数据收集：收集学生在学习过程中的文本数据，如作业、学习平台发言、课堂互动记录等。

情感标注：使用简单的情感分析工具或模型对学生的文本进行初步的情感标注，如积极、消极、中性等；对于更精细的情感或学习风格分析，可使用已经训练好的多维度分析模型。

生成式模型训练：使用收集的数据来训练一个生成式模型，如条件变分自编码器（CVAE）或生成对抗网络（GAN）。

情感态度分析：将新收集的学生数据输入训练好的生成式模型中，模型将生成与输入文本情感相似的文本片段；比较生成的文本与原始文本的相似度，判断学生的情感态度是积极还是消极。

根据情感态度分析的结果，教师就可以调整教学策略，设计与之对应的学习主题和学习活动。值得注意的是，生成式人工智能模型的训练和应用需要较强的专业知识，学科教师个人很难完成。情感态度和学习风格并非每次学情分析都必须单独进行，可由学校信息技术团队以班级为单位，统一制作学生情感态度/学习风格分析模型，供有需要的教师使用。

（二）模拟教学专家答疑解惑

生成式人工智能可以快速归纳长篇文本材料的主要观点、核心概念，因此可以模拟教学专家，为教师，尤其是新手教师，提供备课过程中的专业支持，具体应用策略有：课标和教学内容分析、名师优秀教案分析、本人教案评价和修改。从图1可以看出，人工智能按要求对特定学科内容进行了详细分析，助力教师快速把握教学重难点。图2为人工智能对教师个人的教学设计方案给予评价和建议，教师可以此作为修改完善的参考。

图1 人工智能分析教学内容与核心素养

图2 人工智能评价教学设计方案

教师参考人工智能生成的内容时，需要注意对内容的准确性、权威性进行判断和筛选，必要时应查阅权威信息进行验证。教师将个人教案等教学文档上传给人工智能工具时，要提高信息安全意识，文本中不要出现真实姓名或学校名称等个人隐私信息。

（三）辅助教学决策和优化教学文档

人工智能可以拓宽教师的教学设计思路，针对特定问题提供多种教学方法和策略，为教学决策提供更丰富的选择。教师既可通过人工智能直接生成教学方案，也可利用人工智能进行关联性更高的网络资源推荐。该项功能模拟了实际教研中头脑风暴的讨论环节，教师在备课时可先利用该功能生成多个设计思路，然后在教研时围绕人工智能给出的方案进行研讨。表2显示了由人工智能生成的小学三年级写作课的多种活动方案，教师可在此基础上结合学情修改，并发挥自身创意，设计出体现校本特色的学习活动。“跨学科主题学习”这一创新教学理念是很多教师备课时的难点。典型的备课难点就是：“跨”哪些学科、“跨”的结合点（主题）如何设计。人工智能可以获取与主题直接关联的知识点及其他教学信息资源，为教师提供丰富的设计案例进行参考、对比、选择，在一定程度上可以降低跨学科主题学习的备课难度。

表2 人工智能生成学习活动方案示例

教师备课时还需要准备听评课记录表、反思记录表等相关教学文档。当面对批量的教学文档整理、编辑工作时，教师可以通过人工智能高效生成或优化、调整文档的排版与格式。此项应用对教师人工智能素养要求较高，教师需要熟练地掌握提示语编写方法，并能够综合应用人工智能的多种功能。

（四）高效制作学习资源

教师可以使用人工智能高效制作贴合教学内容的定制化学习资源。常用资源制作的策略有通过提示语自动生成课件、多模态资源（图片/音频/视频）、拓展阅读材料（创意故事、诗歌等）、差异化习题和作业、学案/导学单等。教师可以充分发挥自己的创意，为学生准备丰富、生动的课堂学习资源（如图3、图4、图5）。

图3 人工智能生成的小学语文写作课资源

图4 人工智能生成的创意古诗

图5 人工智能生成的创意英文诗歌

图3为小学语文三年级写作课“奇妙的想象”所需要的图片资源。该图片既可作为导入资源引发学生创意写作兴趣，也可作为写作环节的素材图片启发学生大胆想象。由于人工智能生成图片简便快捷，教师可以生成多幅不同的图片，从多个环节助力写作教学目标的达成。图4、图5为初中语文和英语结合的跨学科主题学习“我的家乡徐州”所需的文本资源。学生通过赏析同一主题中英文的两首诗歌，完成了语言知识的学习，发展了跨文化意识，充分体现了2022年版英语课标中培养“语言能力”“文化意识”核心素养的要求。以上这些资源的生成都是通过自然语言提示语完成的，相比传统图片、音/视频编辑软件的使用，教师使用人工智能制作学习资源明显更加省时高效。

在通过人工智能生成学科资源时，教师可以尝试寻找针对特定学科的人工智能工具，以提高生成资源的科学性和准确性。例如好未来公司开发的MathGPT大模型，在分析数学学科知识点和生成差异性习题方面，会比其他大模型工具更有优势。对于相同的提示语，人工智能可以生成不同的内容，教师可以多次尝试，尽量选择最佳内容作为学习资源。

此外，如果教师准备在课堂教学过程中应用人工智能，可以在备课时构建教学智能体（agent）。教学智能体可以在不同教学环节中具有不同的任务设定、拓展能力与个体记忆，为学习者提供多种交互支持方式。教学智能体通常被设计成具有真实人物形象的虚拟角色，角色能够在屏幕上与学习内容同时出现，通过语音对话的方式进行人机互动。教学智能体可以讲解学习内容，回答学生提问，在课堂教学中扮演虚拟教师或学伴，比通用人工智能工具更有亲切感和社交性，赋予学习过程更多趣味性和情感体验。教学智能体是人工智能课堂所独有的学习资源，也是未来教师备课的全新内容和挑战。

（五）教学评价的科学设计

中小学课堂教学常用的评价方法有过程性评价和总结性评价。人工智能可以实现两种评价设计过程的自动化和智能化，使之更加精准、科学。形成性评价可以通过人工智能实时跟踪学生的学习进度和表现。教师将定制化生成模型嵌入在线学习平台后，可实现平台系统自动收集学生在平台上的互动数据，如作业提交、讨论参与度以及在线测验结果，并根据预设的评价指标生成个性化反馈。与学情分析类似，教师个人很难实现定制化生成模型的开发，需要学校甚至区域层面进行统一部署。在总结性评价的设计中，人工智能可以辅助教师创建定制化的测试题和评价标准。人工智能会根据课程目标和已学习的知识点，自动生成涵盖各知识点的试题，确保评价内容的全面性和认知深度的层次性。

除了针对知识学习的评价之外，人工智能还可以基于大量教育数据，分析优秀样本和权威评分标准，为各类基于素养和能力的表现型任务、开放式作业提供标准化且具有适应性的量化指标。

四、总结

要发挥好生成式人工智能对中小学教师备课的赋能作用，学校和教师必须保持协调一致、同步推进。学校层面要统筹设计，在数字化设施、环境方面提供保障，开展面向全体教师的新型数智技术培训。有条件的学校还可以部署在线教学平台，开发基于校本需求的定制化生成式模型。学校还要出台相关规定，以确保教师对人工智能的使用符合教育标准和伦理准则。教师个人层面要树立正确的技术赋能备课观：秉持开放的态度，充分认识技术优势与弊端，积极尝试、大胆探索，通过培训和个人实践尽快提高人工智能素养，成为积极的人工智能技术驾驭者。对于一线教师而言，尤为重要的一点是掌握与生成式人工智能对话的提示语技术，同时注意规避潜在的风险。

（一）生成式人工智能的提示语设计

提示语设计技能可以说是教师在生成式人工智能时代的基本教学能力。常见生成式人工智能工具都在用户使用指南中详细介绍了该工具提示语的特色和要点。总体来说，提示语的通用模板为：请你作为【角色】，执行【指令】，【要求】，【说明】或【背景】。“角色”是指定人工智能需要扮演的某个具体社会身份或职业，比如“中学生物学教师”“小学语文教研员”。“指令”是人工智能要完成的具体任务类型，比如“生成”“计算”“提取”等，提示语中的指令应具有明确的操作属性。“要求”则是描述生成内容时所应遵守的规则标准、最终结果、语言文字风格等具体细节。“说明”或“背景”是完成指令时所需要参考的资料，如已上传的优秀教案、专家讲稿等。

教师备课要实现高效人机互动，应使用精准提示语来描述自身需求，并能够在判断生成内容质量的基础上，在与人工智能多轮对话中进行提示语的迭代优化。提示语可以由教师亲自编写，也可以在已有提示语范例或模板上修改，还可以利用人工智能自动生成提示语后再人工修改。在备课实践中，教师可以创建个性化常用提示语库，积累经过多轮修改的提示语范例，便于根据需要随时调取，以提高工作效率。

（二）生成式人工智能辅助教师备课的潜在风险

一是内容版权问题。人工智能生成的内容实际上是利用算法、规则和模板，根据模型训练时所获得的信息以及对使用者问题的理解来进行“整合”的结果。人工智能的内容生成过程并不具备真正的、人类思维所独有的智慧性。生成式人工智能其实并不具备“解未知”“创新知”的能力，生成的内容并不是真正意义上的“原创”。因此教师在使用过程中，无法判断所获得的内容是否获得了合法授权，这可能会导致在不自知的情况下陷入内容版权纠纷。

二是过度依赖技术的认知支持，导致思维惰化。教师是一个终身性、发展性的职业，教师发展是不断学习、不断反思、不断成长的循环过程。如果教师在备课过程中过度依赖人工智能，对机器生成的内容没有进行主动内化，会导致自身原创能力退化和思维习惯惰化，不利于教师成长和专业发展。

三是“信息茧房”、算法偏见、数据更新滞后导致价值观偏差。由于“信息茧房”的存在，人工智能辅助教师备课可能导致教师仅接触和吸收同质化信息，会影响教师批判性思维的发展。而算法偏见、训练数据更新不及时，可能导致生成或推荐的备课资源出现内容偏见、严重错误和失实等问题。教师在使用时若不加甄别，容易造成师生价值观的偏差。因此，教师需要有效地评估人工智能生成内容的正确性与合理性，以及背后传递的价值观。

（作者丁杰系江苏师范大学智慧教育学院讲师、博士；杨现民系江苏师范大学智慧教育学院教授、博士生导师，本文通讯作者；徐苗系江苏师范大学智慧教育学院硕士研究生）

END

文章来源 | 《中小学数字化教学》2024年第11期

责任编辑 | 牟艳娜

微信编辑 | 李中华

微信监制 | 赵满树

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《中小学数字化教学》（CN10-1490/G4）系教育部主管、人民教育出版社主办的专业性期刊，主要服务于运用信息技术改进教学的中小学教师、教研员、校长，以及师范院校师生和科研院所的科研人员。本公号是刊物“纸数联动”的支撑平台之一。