生成式人工智能服务学科教研转型的可能及其实现

摘 要 生成式人工智能技术的飞速发展，给社会和教育带来了巨大挑战，同时也提供了新的机遇。生成式人工智能技术对基础教育学科教研信息量扩容、数字化效率的匹配和深度创新等提出了新挑战。可以借助生成式人工智能和教研活动的人机接口，寻找技术与教研的融合空间，借助人工智能弥补教师对学科本质理解不够的缺陷，从而实现AI技术为教研添翼的现实需求。

关 键 词 生成式人工智能；学科教研；教研转型；数据分析；教研组

中华人民共和国成立以来，我国特有的学校教研制度促进了基础教育阶段教师的专业发展，为教育教学质量的提升提供了支持。随着时代的不断变迁和发展，人工智能技术给教育带来了海量的信息，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术对教育产生了重要影响。有研究表明：人工智能支持下的智慧教研模式及推进策略能有效地提升教研工作的针对性、有效性、吸引力和创造力，能开辟智慧教师成长的新路径[1]。面对无处不在的人工智能技术，如何让人工智能成为新时期教研变革的“新工具”，促进技术和教研的融合，是新时期教研工作深度开展不可逾越的话题[2]。

生成式人工智能是指基于先进的算法、精细的模型、明确的规则，可以生成文本、声音、图片、视频以及程序代码等丰富内容的人工智能技术[3]。联合国教科文组织（UNESCO）发布的全球首份GenAI相关的指南性文件——《教育和研究中的生成式人工智能指南》将生成式人工智能定义为一种基于机器学习的人工智能技术，能根据自然语言对话界面中的提示自动生成新的内容[4]。

生成式人工智能是新时期工业革命和技术革命发展的最新成果，是学科教学研究工作插上时代翅膀的引擎，作为新时期的新技术工具，如何让生成式人工智能成为教研升级的驱动而非是标签，对人工智能与教研工作内在联系的认知非常重要。

一、生成式人工智能赋予新时代教研转型可能

人工智能之于数字化时代的教研项目而言，既是教研项目存在的新背景，也是教研活动创新改革的新工具，更是教研项目发展的新动力和新资源。生成式人工智能的蓬勃发展，使得基础教育的教研活动面临着诸多的转型可能。

1.封闭到开放：项目实施方式的转型

面对现代学习理论的冲击，学习理论正从教育学、心理学拓展至生物科学、脑神经科学等深度阶段，数字化教学理论也从经典教学理论、网络教学理论向着智慧学习理论迈进。这些变革只有融入教师专业成长的教研活动中，方能使得教师专业发展符合时代变革需求。新型教研活动的形式设计、项目提炼、组织流程、评价呈现、成果汇聚，都将被赋予数字化的特征，使得教研项目从“人—人”对话走向不断生成开放的“人—机”对话[5]。

2.模糊到清晰：研讨数据分析的转型

生成式人工智能具有交互性、及时性和反馈性的特征，这些信息化特征将弥补传统教研活动拖沓、低效、他律的不足，使得“基于理念的教学研讨”走向“基于数据的教学研讨”，将更突出教师个体在教研活动中的优势、劣势，这一切源于生成式人工智能对教研活动中数据的转化和分析，使得精准教研成为现实。

3.拖沓到高效：反馈即时生成的转型

传统教研活动的特征之一就是参与主体的获得效率问题比较模糊，有学校提出“卷入式教研”操作模式，旨在让参与教师获得内驱力。从根本上说，这些都是附加于教研的力量。教师教研内驱形成的根本因素是点对点地对某一教学思想，或者具体教学环节做出及时的实证，从而改变教师的教学观念和教学细节。而生成式人工智能软件天然具有这一优势，AI介入教研活动将导致两个变化：一是教师将获得自己教学细节或教学主张的数据、证据等实证性评价，使得他们对自我矫正心服口服；二是立竿见影的迅捷，使得教研活动生成了数字活动和数据活动，同步将成为教研的新风格，同步同传使得教师对教学环节的迭代成为肉眼可见的进步。同时我们可以预测，传统教研中磨课借助AI评价将会减少试教的次数，从而降低对学生学习的干扰。

4.教研到科研：跨度多元的转型

当下教研最大的问题是重流程、轻结果，关注教研的主题和实践，缺少科研化意识，使得教研步入会议内卷的模式[6]。AI介入教研，使得教研活动管理设计更加立体，教研项目提炼更加贴近教师和学生。AI协助搭建的科研序列框架，使得教研不再是松散的业余学习，而是生成式人工智能指导下的跨度大 、领域广、专业精的教育科学研究活动。

二、生成式人工智能服务教研转型可能的实现

1.寻找生成式人工智能与科学教研的人机接口

生成式人工智能技术本质上是机器，其服务对象是人，机器与人建立人机接口的通道是语音搜集、提示词输入、画面分析等[7]。具体来说，人工智能对教研的改变有三个“运用”值得推介。

（1）对创设新型教研场景的互动和协作运用

教研的目的是通过集体智慧的研讨实现教师个体教学智慧的增长。在新型教研场景建构中，可以增加定性分析和定量分析的对比，实现他人到自我的内化。如针对某一著名特级教师教学思想的研讨分析，可以创设三个场景：特级教师教学现场场景、研讨教师对话场景、AI智能分析场景。这种教研新场景的创设可以深化教师对名师教学思想的深度认识，同时可以从AI人工智能视角来建构自我和机器的观点比较，实现卷入式教研的可能[8]。特别是AI提供虚拟互动平台和工具，模拟教学场景，支持在线讨论和协作。对小学科学学科友好的是，利用虚拟现实和增强现实技术，AI能创建沉浸式教学环境，使教师和学生在虚拟空间中互动和实践，如在虚拟教室进行课堂演练、在虚拟实验室进行科学实验。

（2）对教研数据分析及互动模式建立运用

教师在传统教研时常处于隔岸观火的状态，核心原因在于研讨内容是别人的现场，问题不是自己的课堂症结表现。AI通过数据分析识别教师和学生的互动模式和需求，帮助教师设定更具互动性和实践性的教研目标。AI收集和分析课堂互动数据、教师与学生的交流记录及学生的反馈，揭示教学的不足，并建议增加课堂讨论频率、引入更多实践活动，鼓励学生主动参与。AI还支持教师设定具体的互动和实践目标，如每节课20分钟互动时间或每周一次实践活动，AI介入教研使得每位教师参与教研活动教学研讨的互动性、实践性和对标性大大增加，AI介入的现场研讨对教学行为的改变更加有效。

（3）对教研成果的智慧反馈及生成运用

由于教研时间和人力资源有限，因此一场教研活动的成果往往难以全面提炼和概括，多场教研的承接难以形成实证的数据链。在教研成果总结方面，AI能够自动收集和分析教研数据，生成详尽的成果报告，包括互动频率增加情况、实践活动效果评估和教师改进效果等。教师借助这些分析总结教研成果，反思活动成效，并依据AI建议进行改进和优化。AI还帮助建立团队和教师个体长期教研档案，记录活动过程和成果，形成系统化的总结与反思机制，持续提升教研活动的质量和效果。

2.调准生成式人工智能服务科学教研的坐标

新时代教研在提升教育教学质量上有很多作为，以小学科学学科为例，结合我国小学科学师资队伍现状和学校校本教研的现状，基于AI背景的科学教研有两个非常值得期待的服务空间。

（1）对科学思想和科学本质的深度理解生成服务

当下我国小学科学教师最需要得到强化的教研项目，是关于学科思想和学科本质的理解指导，这一主题对绝大多数普通学校的科学教研组来说是巨大的挑战，教研组老师很难实现对某一学科内容背后学科思想和学科本质的深度理解，相关的系统资料也难以整理和梳理，而生成式人工智能就提供了及时、强大、对标的具体指导[9]。

例如，在教研备课研讨苏教版《科学》六上“铁钉生锈”一课的过程中，我们借助“星火对话”智能软件，输入：小学《科学》“铁钉生锈”蕴含了哪些科学思想和科学本质？对话回复从物质变化的科学思想、科学探究的科学本质、科学态度的培养、科学技术与社会的关系、创新精神的体现五个维度给我们罗列了科学思想本质教育的可能性，其生成的内容虽然比较宏观，但是所回答问题的覆盖面较广，超越了传统教研活动的点状信息链接。

（2）对学生学习认知的分析解读服务

学习认知的升级是教学意义的终极体现，对于科学教师而言，对学生学习起点的准确把握，对学习困难的具体分析，都不是一件容易的事情，因而很多科学教师很多时候对此会置之不理。生成式人工智能有着大数据模型的天然优势，在教研活动中对传统教研空白作了刚性补充。

以上文中对“铁钉生锈”这一学习内容的学生认识基础和学习困难分析为例，“星火对话”AI助手提供了四个可能性的学习基础：物理与化学变化的基础、观察实验能力基础、证据意识的培养、科学探究过程的理解；还提供了五个参考性的学习困难：实验设计的复杂性、长期观察的挑战性、理论与实践的连接、抽象思维的发展、团队与合作交流进一步发展。每个学科教研都能复制这一研讨过程和模式，此中学习主体从教学方式视角得以体现，是课程标准的真正落地，AI智能助手对教研中学生认知的分析，是大数据和大模型优势得以体现的智能展示，也是新时期教研走向深度的支撑工具。

3.促成生成式人工智能升级教研的智慧应用

《基础教育课程教学改革深化行动方案》提出，强化教研专业引领，建设基础教育学科教研基地[10]，由此而引发的基于数据驱动的教研综合化应用服务不断升级，形成了教研项目的智慧型应用。人工智能助力教研变革的愿景在于，既能通过技术赋能实现高效教研，也能借由思想智化达致聪明教研[11]。

以某集团学校科学组校本教研活动的开展为例，该科学学科教研组有组长1人，其尝试利用生成式人工智能支持教研活动。本次教研活动围绕“空气占据空间”这一教研课的教学研讨，对教学目标、教学活动、教学对话等进行审视和重建，以培养青年教师的基本备课能力和课堂教学驾驭能力。

学校教研组长在学科教研员的指导下，基于生成式人工智能技术做了三个变革。一是利用“讯飞听见”智能软件对教师教研课进行全程录音，并将录音转化为文本，便于教学组织性语言的搜索和比对。二是在组织教师陈述教学目标的基础上，利用“KIMI智能助手”对教师所描述“空气占据空间”的教学目标进行评析，此处利用AI对话分三轮进行：第一轮对话输入“空气占据空间”的教学目标是什么？试图利用AI生成目标和教师阐述目标进行比对式教研，后来大家发现这种提问方式下AI对研讨的介入深度不够；第二轮对话输入“空气占据空间”的下列目标怎么看？由于AI参考的是来源于大数据和大模型的信息，由于对话信息量不够，智能技术呈现的是赞美之词，缺少对教学目标的剖析和批判；第三轮对话输入对“空气占据空间”的目标提出修改性建议，这时AI会做出一定的评价供对话者研讨参考。三是将文本信息借助图表生成课堂图片、教师研讨意见，借助AI生成具有详细指向性的备课创作。教师们输入：请结合上述教学实录流程、教学对话统计数据、课堂教学图片、教学研讨意见生成一篇新的教学设计，该设计要能体现如下特征：注重学生思维的发展历程；注重创造性实验的呈现；注重科学实践空间的创设。上述案例中翔实、有层次的提示语，使得新的教学设计具有定制性和创造性，这种提问方式对AI本身也是一种训练。

上述教研活动设计的流程凸显了生成式人工智能对教研的干预和深度介入，其也顺利地借助生成式人工智能软件实现了教师对自我教学的深度研讨、数据呈现和教学改进，甚至创造出了新教案，是一次融入AI背景的典型教研活动，特别适合专职科学老师少、专业科学教师不足的乡村小学教研活动，该形式使得教学、研究、评价一体化在AI智能工具的支持下获得实现，这也是新型教研共同体建设的形式之一。

4.平衡生成式人工智能融入科学教研的尺度

生成式人工智能是时代技术发展带来的一种强大的工具。在人工智能时代，“超真实”经验遮蔽了身体感知觉经验，教师成为一个伦理身份模糊不清的虚拟节点，师生交往逐步弱化[12]。所以，要做到生成式人工智能服务教研且不喧宾夺主，有以下几个要素需要平衡。

（1）生成式人工智能的AI化与人创新之间的平衡

人工智能是人类智慧的产物，但是其生成性背后隐藏着机器特有的单一性和机械性，冰冷的回答、教条的条目并不是最佳答案，而人类才是最美世界的创造者。所以，在AI虚拟化冲击现实化的情境下，教研活动中要充分发挥教师、学生的“人”的特质特征，要注意AI和人之间的协调和平衡，不能顾此失彼。

（2）离身的时空虚拟与具身的现场生动之间的平衡

教研活动是现实的研讨活动，生成式人工智能是为现场的教研活动提供信息和服务，而不是借助虚拟的AI生成来代替或弱化现实的教研活动，纯粹的AI教研可以偶尔为之，但绝不能成为常态。要能够借助鲜活的语言环境、幽默的表达方式、和谐的人际关系下的现场真实教研来撑起教研的主阵地。要将课堂真正发生的对话、案例、疑虑呈现在教研现场，组织教师设身处地地去探寻基于现场的真问题。生成式人工智能作为不可或缺的信息源和创造源，可以用以拓宽教研参与者的视野，丰富教研活动的形式，但绝不能脱离现场，搞成“AI秀”为主角的教研活动。

（3）标准化的信息表达与多元化的信息创造之间的平衡

生成式人工智能软件是由各种具有个性偏好的工程师开发出来的，无论是软件本身数据偏见性的问题，还是开发设计者价值观念的问题，都使得生成式人工智能技术具有一些先天性的不足。从本质上来看，生成式人工智能有个最大的缺陷——AI并未能理解问题文本，而是借助概率计算生成文本答案[13]。退一步说，即使由AI生成的文本观念或者设计步骤是最佳标准，如果教师人人都采用这样的优秀设计，也会使得教研活动产生审美疲劳。教研中面对AI生成的标准化信息，要形成教师个体创造性信息的百花齐放。

在教育挑战中，以生成式人工智能为代表的教育新时代必将到来，我们既不能墨守陈规无视技术的发展，也不能被人工智能新技术牵着鼻子走，而是需要细致分析技术之于教育和教研的价值、优势和潜在风险[14]，从而为教研活动的深度开展提供相应的应用策略，为生成式人工智能促进教研转型提供理论参考和实践示范。

参考文献

[1] 汤少冰，黄彩娇.人工智能下的区域智慧教研模式构建与实践检验[J].中国教育信息化，2023，29（05）：121-128.

[2][6][9][12] 杨欣.人工智能助力教研变革的价值与逻辑[J].电化教育研究，2020，41（11）：27-32+86.

[3] 张广录，刘晓峰.“人G共生”范式：生成式人工智能视域下的教育转型图景[J].中国教育信息化，2024，30（06）：12-22.

[4] 胡小勇，朱敏捷，陈孝然，等.生成式人工智能教育应用政策比较：共识、差异与实施进路[J].中国教育信息化，2024，30（06）：3-11.

[5] 郑小军，张素素，谭敏惠.数字化教研教改基本框架：内涵、目标、问题集、内容体系与方法论[J].广西职业技术学院学报，2024，17（01）：51-60.

[7] 刘三女牙，郝晓晗.生成式人工智能助力教育创新的挑战与进路[J].清华大学教育研究，2024，45（03）：1-12.

[8] 郑永红，王辰飞，张务伟.生成式人工智能教育应用及其规制[J].中国电化教育，2024（05）：114-119.

[10] 教育部办公厅关于印发《基础教育课程教学改革深化行动方案》的通知[EB/OL]（2023-05-26）.http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A26/jcj_kcjcgh/202306/t20230601_1062380.html

[11] 何昌旺，熊和平.ChatGPT类生成式人工智能教育伦理危机及其应对[J].中国教育信息化，2024，30（02）：081-090.

[13] 张鹏，汪旸，尚俊杰.生成式人工智能与教育变革：价值、困难与策略[J].现代教育技术，2024，34（06）：14-24.

[14] 刘骥，丘霖.生成式人工智能嵌入教育应用的风险生成及其规制[J].现代远距离教育，2024（04）：12-19.