[智能应用]AI融入课堂 “漫灌”变“滴灌” [复制链接]

广西壮族自治区柳州市东环路小学人工智能课堂上，学生们在给智能设备进行编程运行。
黎寒池摄（人民视觉）
四川省眉山市彭山区第二中学师生走进“智慧”图书馆。
翁光建摄（人民视觉）
日前，“2025全球智慧教育大会”在北京举办。大会以“人机协同催生教育新生态”为主题，汇聚国内外教育、科技、企业等领域专家学者及一线教育工作者，共同探讨新技术与教育深度融合的创新路径，分享人机共育、共教、共学的教育新实践，一同构建智慧教育新生态。
云端学校vs双师协同
打破教育时空壁垒
云端学校概念最早来自英国学者苏伽特·米特拉的实验，后来被引申为一种自组织学习环境的建设。
广东省深圳市云端学校是深圳市教育局直属的公办平台型学校，成立于2021年。该校总部位于龙岗区，采用“1+N”共同体模式，以总部实体学校为核心，联动分布于全市各区的十几所入驻校。依托人工智能、大数据等技术，学校构建“跨校组班、多师协同、直播互动+智能辅助”混合教学模式，实现优质资源共享，是一种学校的全新样态。
2025年2月，一场别开生面的音乐大师互动直播课顺利开课。深圳市云端学校音乐老师协同深圳市非物质文化遗产古琴艺术代表性传承人，在深圳音乐厅呈现了一堂云端创新音乐课。除了现场200多名学生外，还有云端共同体15所学校的1400多名学生在本班，通过直播加互动的方式参与上课。
“‘Welkin School’这一名字蕴含‘苍穹’之意，象征着教育的未来感。”深圳市云端学校龚卫东介绍，“学校经历了从无到有、从虚到实、从点到面的建设过程。2021年，深圳市云端学校正式开学，那时没有实体校区。2024年，实体校区正式建成，这不仅是一个物理空间，更是模式试验田。2025年，新疆维吾尔自治区克拉玛依市也开始了云端模式复制。”
在总结建校经验时，龚卫东认为“要由需求驱动”。“需求驱动要求坚持系统思维，进行顶层设计，可以适度定制，有利于迭代更新。需求驱动也要求校长具备数字化领导力。比如感知技术的敏锐度、工具创新的能力、实践迭代力等。”龚卫东说。
四川省成都市教育科学研究院副院长毛道生分享了数智时代“双师教学”的创新模式发展。
什么是双师教学？“基础教学的双师区别于职业教育的双师，有着特定的内涵。”毛道生解释，“具体而言，由最开始线上教师和线下教师的融合，转变为依托互联网两个或多个不同教学场景中多类老师的协同。这里，‘教师’不仅指一般意义的真人教师，还包括平台教学资源中的虚拟教师、AI教师。同时，双师教学也逐渐开始从相对单一的教育空间发展为多个空间及区域间的协同。”
毛道生说，双师的本质，是通过互联网联通多元教育场景，打破时空限制，推动教育公平与质量提升。
双师教学的应用场景在不断拓展。比如，成都数字学校在周末开设直播课程，补齐乡村薄弱学校结构性缺编的学科，实现音乐、美术、人工智能跨学科项目学习，让乡村学校五育并举落到实处，受到师生们的欢迎。
为了完善课后服务体系，成都市青羊区的智慧作业平台通过AI赋能实现智能助教、智能助学，解决作业监管工作时效性低等问题，帮助学生摆脱题海战术。在“真人+AI”的双师课堂中，AI教师负责数据分析和多变量处理，真人教师则专注于情感交流与差异化指导。经过探索，数据表明学生专注度、教师备课效率和资源复用率都同步上升。
AI走进课堂
助力个性化学习
如今，AI已在千万校园落地生根，它极大提高了学情自动化采集及教师反馈能力，智能批阅机10分钟完成一个班级作业的全流程批改，不仅判对错，更能分步骤解析错因；AI工具支撑下的课堂教学也呈现出新形态，AI黑板通过3D技术将抽象数学公式转化为动态图形；全学科教材虚拟人让课本人物“活”起来，成为能对话、引导思辨的智能伙伴。
西北师范大学教授郭绍青认为，未来的课堂将会从过去课堂的师、生关系变成师、机、生关系。以往教材以文字为主，其他多模态资源只是辅助，而未来数字课程将使视频、虚拟实验与教材并列。
“随着教育智能体成为新要素，学习环境将转变为自主交互沉浸式的智能中心，评价方式、学习方式也将随之改变。”郭绍青说。
“过去批改作文需要两天时间，现在AI系统半小时就能完成分析，还能给出针对性建议。”在某中学的教师办公室，英语老师正在查看班级学生的演讲评测报告。这是由科大讯飞推出的英语学习系统。该系统的英文演讲评测功能，通过生成示范音和智能评分，帮助学生提升演讲能力。与此同时，极大减轻了教师的工作负担，使其有更多精力关注学生个体差异。
“不仅AI在赋能教育，教育也在反向赋能AI，提升AI在教育领域的能力。”据科大讯飞联合创始人聂小林介绍，2024年，科大讯飞联合中国教育科学研究院以高中数学为示范，开展基于生成式人工智能的中小学智能教师示范应用研究，将专家教学理论、经验转化为可操作的设计标准，汇聚一线优秀教研员和教师教学数据，研发基于思维链—问题链的数学智能教师助手。
发展智慧教育，还将建设一批能力驱动、泛在智能、多模态响应于一体的未来学习中心。目前，一些中学学校也在应用智能技术打造未来学习中心，落地“没有教室的学校”“一人一张课表”。重庆市沙坪坝区树人景瑞小学校校长李华介绍：“我们通过生成式AI工具与教学平台融合，按需生成了学习小程序，实现了工具个性化设计。每一周有三节信息科技课程进入课表，全流程实施跨学科项目式学习，让因材施教成为孩子们的成长阶梯。”

云端学校与双师教学：智慧教育的新生态

云端学校：打破教育时空壁垒

背景与概念
- 云端学校的概念源自英国学者苏伽特·米特拉的实验，后演变为一种自组织学习环境的建设。
- 深圳市云端学校成立于2021年，采用“1+N”共同体模式，以总部实体学校为核心，联动全市各区的十几所入驻校。

技术与模式
- 技术支撑：依托人工智能、大数据等技术，构建“跨校组班、多师协同、直播互动+智能辅助”混合教学模式。
- 资源共享：实现优质资源共享，形成全新的学校样态。

实践案例
- 音乐大师互动直播课：2025年2月，深圳市云端学校音乐老师协同非物质文化遗产传承人，通过直播加互动的方式，为15所学校1400多名学生呈现了一堂创新音乐课。

建设经验
- 需求驱动：坚持系统思维，进行顶层设计，适度定制，有利于迭代更新。
- 数字化领导力：校长需具备感知技术的敏锐度、工具创新的能力、实践迭代力等。

扩展与影响
- 模式复制：2025年，新疆维吾尔自治区克拉玛依市也开始尝试云端模式。

双师教学：推动教育公平与质量提升

定义与内涵
- 双师教学：由线上教师和线下教师的融合，发展为依托互联网多个教学场景中多类老师的协同。
- 教师角色：包括真人教师、虚拟教师、AI教师。

应用场景
- 成都数字学校：周末开设直播课程，补齐乡村薄弱学校结构性缺编的学科，实现跨学科项目学习。
- 青羊区智慧作业平台：通过AI赋能实现智能助教、智能助学，解决作业监管时效性低等问题。

效果与影响
- 数据表现：学生专注度、教师备课效率和资源复用率同步上升。
- 课堂形态：AI黑板通过3D技术将抽象数学公式转化为动态图形；全学科教材虚拟人让课本人物“活”起来。

AI走进课堂：助力个性化学习

技术应用
- 智能批阅机：10分钟完成一个班级作业的全流程批改，并分步骤解析错因。
- AI黑板：通过3D技术将抽象数学公式转化为动态图形。
- 全学科教材虚拟人：成为能对话、引导思辨的智能伙伴。

专家观点
- 郭绍青教授：未来的课堂将从师、生关系变成师、机、生关系，学习环境将转变为自主交互沉浸式的智能中心。

实际案例
- 科大讯飞英语学习系统：通过生成示范音和智能评分，帮助学生提升演讲能力，减轻教师工作负担。

未来展望
- 未来学习中心：建设能力驱动、泛在智能、多模态响应于一体的未来学习中心。
- 个性化设计：通过生成式AI工具与教学平台融合，实现工具个性化设计，让因材施教成为可能。

综上所述，云端学校和双师教学模式通过技术创新，打破了传统教育的时空壁垒，推动了教育公平与质量提升。AI技术的应用不仅提高了教学效率，还为个性化学习提供了新的可能性。这些创新实践为构建智慧教育新生态奠定了坚实的基础。

AI赋能教育：从“漫灌”到“滴灌”的教学范式革新
近年来，人工智能技术在教育领域的深度应用正推动教学模式从传统“漫灌式”向精准“滴灌式”转变。这种变革以个性化学习为核心，通过智能技术重构教学场景、优化师生互动、升级评价体系，实现教育资源的精准分配与因材施教的落地。

多场景实践：AI重构课堂教学模式
语言学科：个性化听说训练
在长沙雷锋新城实验小学的英语课堂中，AI语音系统通过实时评测与示范音生成，让每个学生获得开口练习机会，解决传统课堂“开口难”问题2。类似地，科大讯飞英语学习系统可半小时完成作文批改并提供针对性建议，大幅提升教师工作效率1。

体育与艺术：数据驱动的个性化指导
AI体育系统能自动记录运动数据并生成定制化“运动处方”，AI书写课堂则从笔画顺序、重心等10个维度分析书写质量，生成个性化改进报告2。这种精准反馈使学生练习更具方向性，教师辅导更高效。

职业教育与高等教育：智能实训与资源整合
深圳职业技术大学通过AI助教解析电机检测步骤，学生可实时检索专业知识库；北京理工大学利用AI生成课程知识图谱、分析课堂行为，形成质量督导报告，推动教学资源动态优化2。

核心逻辑：技术如何实现“精准滴灌”
教学主体关系重构
西北师范大学郭绍青教授提出，未来课堂将形成“师-机-生”协同关系：AI承担重复性工作（如批改、评测），教师聚焦教学设计与情感引导，学生获得更多自主交互机会1。成都“双师教学”模式进一步打破时空限制，通过虚拟教师与真人教师协同，补齐乡村学校学科短板1。

学习全链条数据化支撑
从课前预习（智能推送资源）、课中互动（实时反馈）到课后复习（个性化作业），AI系统通过多模态数据采集（语音、图像、行为）构建学生画像，实现“千人千面”的学习路径规划2
评价体系智能化升级
传统评价依赖人工主观判断，而AI系统可从知识掌握、能力提升、情感态度等多维度生成量化报告。例如，英语演讲评测不仅评分，还能定位发音薄弱环节并提供改进方案1。
挑战与展望：平衡技术赋能与教育本质
AI在推动教育精准化的同时，需警惕数据隐私泄露、算法偏见等风险。正如行业观点指出，技术应用需坚守“立德树人”初心，在提升效率的同时保留教育的人文关怀2。未来，随着教育智能体的普及，“滴灌式”教学将更注重人机协同，让技术真正服务于人的全面发展