AI 赋能高中课堂教学的应用举例及潜在风险

一、国家政策对AI 赋能课堂教学的导向支持作用

教育数字化转型已成为国家战略的重要组成部分，近年来，从中央到地方，一系列政策文件为 AI 赋能教育提供了明确的方向指引和制度保障。2025 年 1月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024-2035 年）》，明确提出“促进人工智能助力教育变革”，要求各级教育机构推进 AI 与教学的深度融合。同年 5 月，教育部发布《中小学人工智能通识教育指南（2025 年版）》，强调构建分层递进的人工智能教育体系，推动 AI 技术在中小学课堂的科学应用 [1]。此外，江苏省发布的《人工智能赋能教育高质量发展行动方案（2025—2027 年）》提出[2]，将AI 技术融入教育教学全学段、全要素、全过程，打造“ AI⁺ 教育”新生态。《中国教育现代化 2035》将 " 加快教育信息化，发展智能教育" 列为重点任务提出要利用现代技术加快推动人才培养模式改革。这一纲领性文件从国家长远发展的战略高度，明确了教育数字化转型的路径和目标 文件中特别指出要 " 构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系 "。这些政策为 AI 赋能高中课堂提供了制度保障和发展方向。这些政策不仅勾勒出教育强国建设的宏伟蓝图，也为基层教学实践提供了根本遵循。

二、AI 赋能在课堂教学各环节的应用举例

1、精准学情诊断: 从经验判断到数据驱动

传统学情分析往往依赖教师经验和有限观察，而 AI 学情诊断系统通过多维数据采集与分析，实现了对学生学习状态的精准把握。学情分析平台系统能够自动记录学生在数字学习环境中的行为轨迹，如答题用时、错误模式、资源浏览路径等，然后通过机器学习算法生成个性化的学情报告这种基于大数据的诊断方式远比传统方法全面客观，能够发现教师难以察觉的学习障碍和认知特点 [3]。

AI 技术通过大数据分析学生的学习行为、答题轨迹和知识掌握情况，生成个性化学情报告。AI 模型分析学生知识薄弱点，优化教学策略，提升学情诊断的精准度。 为课堂教学的个性化和精准化提供了有力支撑。

2、 智能教学设计: 从统一教案到个性化适配

AI 技术为教学设计带来了革命性变化，使教师能够从繁重的备课工作中解放出来，专注于教学策略的优化。AI 智能备课系统可以根据课程标准、学生学情和教师风格，自动生成多种教学设计方案，并提供相应的多媒体资源推荐。例如，输入”高中三角函数引入课”，系统会提供项目式、探究式、讲授式等不同模式的设计框架，每种框架都配有典型案例和适配资源。

例如英语课堂教学中，我们还可以借助智能系统分析班级整体和个体学生的语言能力差异，然后自动生成分层教学方案，包括基础巩固、能力提升和拓展延伸三个层次的活动设计。这种智能辅助使因材施教从理念变为可操作的实践，大大提高了教学设计的科学性和针对性。

3、智能试题命制: 从人工组卷到自适应生成

试题命制是教学过程中的重要环节，AI 技术使这一工作更加科学高效。智能命题系统具有多项创新功能 : 基于知识图谱自动生成考点分布合理的试卷 ;根据学生历史表现动态调整题目难度 : 甚至能够创造性地产出新颖题型，考查高阶思维能力。化学教师白姗姗分享的案例表明，AI 在化学解题和命题中发挥着重要作用，系统能够自动分析历年考题规律，预测命题趋势 [4]。

特别值得关注的是“AIGC( 生成式人工智能 )”在试题命制中的应用。它可以利用生成式 AI 快速产出情境化、跨学科的综合性试题 [4]。这种方法不仅提高了命题效率，更能够确保题目贴近真实世界，考查学生解决复杂问题的能力。

三、AI 赋能课堂教学的注意事项与潜在挑战

AI 技术为高中课堂教学带来革命性变革的同时，也伴随着一系列需要警惕的问题和挑战。在推进 AI 教育应用过程中，教师必须处理好技术赋能与教育本质、效率提升与思维培养、技术辅助与教师主导等多重关系。只有在理性认识这些潜在风险的基础上，才能确保 AI 技术真正服务于学生全面发展这一根本目标。

1、考量AI 赋能与教学深度、思维品质的平衡之道

AI 技术极大提高了教学效率，但也可能带来教学浅表化的风险。高中课堂对学生的逻辑思维能力、批判性思维能力、实验探究与分析能力等思维品质有很高的要求。高考选拔的是能在复杂陌生情境中解决具体问题的创新拔尖人才。

当智能系统能够快速提供标准答案和解题步骤时，学生容易形成依赖，减少深度思考的机会。越是技术发达，越需要重视学生批判性思维的培养。为应对这一挑战，教师在使用 AI 赋能课堂教学时，要有有效策略 : 首先，设计高阶思维问题，即使使用 AI 工具，也要确保问题本身具有开放性，需要分析、评价和创造等复杂认知过程；其次，采用延时反馈策略，AI 系统不立即提供答案，而是先引导学生通过讨论、实验等方式自主探究；再次，培养元认知能力，教会学生反思自己的思维过程，而不仅仅关注结果正确与否，这些策略的核心是将 AI 定位为 " 思维伙伴 " 而非 " 答案提供者 "，促使学生与技术的互动中发展更高级的认知能力。

2、技术依赖与教师角色的重新定位

AI 技术的强大功能可能导致教师专业能力弱化的隐患。当智能系统能够自动完成学情分析、教学设计甚至课堂讲授时，教师的价值如何体现？”AI 技术如同一把双刃剑，既要善于学习利用，更要保持清醒的头脑，不可过度依赖[4] 教师必须明确，技术永远只是教育的辅助手段，不能替代教育工作者的专业判断和人文关怀。面对这一挑战，教师需要实现角色转型一 - 从知识传授者转变为学习设计师、情感引导者和价值塑造者。在 AI 处理常规教学任务的同时，教师应更加关注那些机器无法替代的、开启新对话、激发新动机。

2、数据隐私与伦理问题的审慎考量

大规模教育数据采集和应用必然涉及学生隐私保护这一敏感问题。AI 系统需要收集大量学生学习行为数据才能有效工作，但这些数据如何存储、使用和保护 ? 培训专门设置了教育数据伦理模块，强调在推进 AI 教育应用时必须遵守相关法律法规，建立严格的数据管理制度。

具体而言，学校应做到 : 明确告知学生和家长数据收集的范围和用途，采用匿名化处理技术保护个人身份信息 ; 建立数据访问权限分级制度 ; 定期进行安全审计等 7。同时，还要关注算法偏见问题，确保 AI 系统的决策不会因数据偏差而对某些学生群体造成不公平对待。这些措施不仅是合规要求，更是教育工作者职业道德的体现。

4、技术适用性与教学情境的匹配问题

并非所有教学内容和目标都适合采用 AI 技术，识别适用边界是教师专业能力的重要体现。一线教师要深刻理解AI 仅仅是赋能课堂教学，不能本末倒置。理解 AI 在哪些情境下能发挥最大价值，哪些情况下传统方法可能更有效。切不可为了 AI 而 AI，让课堂教学脱离了学科本质和教学的根本任务而流于表面化和形式化。

结论：

AI 赋能高中课堂既带来精准化、个性化教学的机遇，也面临浅表化、伦理风险、技术应用与教学场景不匹配、教师专业技能下降和课堂教学模式化等一些列挑战。一线教师未来应坚持“技术为教育服务”原则，深度理解教育的本质、教师的定位、AI 赋能的目的、场景与方法等，推动AI 与课堂教学的深度融合，实现教育质量的真正全面提升。

参考文献：

[1] 教育部《中小学人工智能通识教育指南（2025 年版）》

[2] 江苏省《人工智能赋能教育高质量发展行动方案（2025—2027 年）》

[3] 奥威亚AI 课堂循证系统应用案例

[4] 华南师范大学《生成式人工智能赋能教学设计分析》