人工智能赋能生成式教学：实现教与学的结构性对齐

摘要：生成式教学模式和人工智能技术相结合，为实现教与学的结构性对齐提供了动力。生成式教学模式确保教学设计的协调性，而人工智能支持教学的个性化和适应性。这种结合不仅提高了教学效率，还促进了教师和学生之间的互动，以及学生之间的协作学习，从而实现了更深层次的结构性对齐。人工智能加持的生成式教学模式通过三个主要途径促进了教与学的结构性对齐：个性化学习路径，实时反馈和支持，数据驱动的决策支持。其中，个性化学习路径的发展和完善，为学生的未来发展打下坚实基础；实时反馈能够即时、有针对性地促进学生的学习和发展；数据驱动的教育决策有助于多维度塑造和促进教与学的结构性对齐，促进教育个性化、公平性和有效性。

关键词：人工智能；生成式教学；结构性对齐；个性化学习；数据驱动

中图分类号：G434

文献标识码：A文章编号：1674-7615（2025）01-0061-09

DOI：10-15958/j-cnki-jywhlt-2025-01-006

一、引言

进入21世纪以来，教育界一直在寻求更有效的教学方法以应对快速变化的社会环境与技术环境提出的挑战。生成式教学作为一种教学策略，已引起学术界和教育界的广泛关注。它不仅促进了学生的深度学习，而且鼓励批判性思维和创造性表达^［¹^］。随着信息技术的迅速发展，特别是人工智能（AI）技术的出现，现代教育系统正经历着前所未有的变革。如何理解和利用这些新技术优化教学和学习过程，成为一个重要的研究议题。

生成式教学是一个集成概念，它认为知识不是被动接受的，而是通过学生积极参与和构建而生成的^［²^］。这种方法强调学生的主体性，学生在学习中不仅是信息的接收者，还要成为知识的创造者^［³^］。教师的角色也从知识的传授者转变为学生学习过程的引导者和促进者^［⁴^］。生成式教学方法的核心目标在于培养学生的高阶思维技能，如分析、评估和创造能力，这些技能是在21世纪的社会和职场中取得成功的关键。然而，要实现这一教学目标，就需要在教与学之间实现结构性对齐。Biggs首先在教育领域引入“结构性对齐”的概念，这一概念强调教学活动、学习活动、课程目标和效果评估之间的一致性^［⁵^］。在一个结构性对齐的教学系统中，所有的教学元素都是协调一致的，共同支持学生达成预定的学习目标^［⁶^］。这种教学系统能够确保教学的各个方面都支持学生的深度学习，而不仅是形式上的浅层学习^［⁷^］。

随着人工智能和先进技术在教育领域的应用日益增多，教师和学者正在探索这些技术如何支持和增强生成式教学。自适应学习系统、智能教育游戏和虚拟助手，正在改变教师教学和学生学习的方式。这些技术不仅可以使学生的学习个性化，还可以为教师提供实时反馈，帮助他们调整教学策略，以更好地满足学生的需要^［⁸^］。本文旨在分析生成式人工智能技术如何应用于现代教育实践，进而讨论如何通过人工智能加持的生成式教学模式促进教与学的结构性对齐，以期指导未来的教育实践和研究。

二、文献回顾

生成式教学的概念源于认知科学和教育心理学，强调知识是学生通过积极参与和自我构建而产生的^［⁹^］。这种观点与传统的“填鸭式”教学法所持观点形成鲜明对比，后者认为学生是被动接收知识的容器^［¹⁰^］。生成式教学强调学生的主体性，认为学生是自己学习过程的主人，教师是指导者和促进者，而不是传统意义上的知识传授者^［¹¹^］。在生成式教学环境中，学生被鼓励探索、提问、解决问题，并通过这些过程构建自己的知识体系。这种教学方法强调真实世界情境的重要性，认为最有效的学习发生在与真实生活密切相关的情境中^［¹²^］。这种对情境的强调促进了基于项目的学习、以问题为导向的学习等一系列学习方法的发展^［¹³^］。生成式教学的另一个核心原则是元认知，即学生对自己的思维过程的理解和控制^［¹⁴^］。在这种教学环境中，学生被鼓励反思他们的学习策略、思维模式和问题解决过程，从而更有效地掌握新知识^［¹⁵^］。

Biggs用结构性对齐的概念描述理想的教学系统，其中教育活动、学习活动、学习目标和评估方法之间能够实现有机结合。在这样的系统中，所有的组成部分都是互相协调的，共同支持学生达到预定的学习目标。结构性对齐的重要性在于：它确保教学的各个方面都支持学生的深度学习，而并非仅追求考试分数或完成表面性任务。在一个结构性对齐的教学系统中，评估标准清晰明确，与学习目标和教学活动紧密相连，学生清楚地知道他们需要做什么才能成功^［¹⁶^］。结构性对齐的另一个关键要素是反馈，它被认为是促进学生学习的重要因素。在一个结构性对齐的系统中，学生经常接收到与他们学习进度和成就相关的反馈，这有助于他们了解自己的优势和需要改进的地方，从而调整学习策略^［¹⁷^］。结构性对齐不仅关注教学的宏观层面，如课程设计和评估，也关注微观层面，如教学活动和学生互动。这需要教师在设计和实施教学的过程中进行精细调整，确保学生的学习经历与预定的学习目标相一致。实现这一点的策略之一是使用形成性评估，它能够提供持续、及时的反馈，使学生知晓自己的进步并了解有待改进的地方^［¹⁸^］。

生成式教学和结构性对齐在教育理论和实践中一直占据重要位置，但在传统教学环境中，如何结合这两者往往面临重大挑战。生成式教学要求学生以积极主动的方式参与学习，而结构性对齐则要求教学元素之间的协调一致。在传统的教育模式中，这种对齐往往难以实现，原因在于固有的教学方法、评估标准的僵化，以及教师和学生的传统角色固化^［¹⁹^］。然而，随着人工智能和其他先进技术在教育领域的引入，新的可能性开始出现。这些技术为教育带来了革命性变化，提供了实现生成式教学和结构性对齐的新途径。在人工智能的加持下，现代教学模式正在经历根本性的转变，这不仅影响教学方法和学习资源，还改变了教师和学生的互动方式。在这种转变中，人工智能不仅促进了生成式教学模式的发展，而且进一步推动了这一模式向人工智能生成式教学的转变。在人工智能生成式教学模式中，教学和学习过程更加个性化，且兼具灵活性和适应性，这些都是通过智能算法和持续的数据分析实现的^［²⁰^］。更重要的是，这种新的教学模式极大地促进了教与学的结构性对齐，因为它允许实时调整教学策略，以满足学生的个体差异和偏好，同时确保教学目标、教学活动和教学评估之间的一致性。通过人工智能生成式教学，可以更加精确地识别学生的需求，更灵活地调整教学方法，更系统地评估学生的表现^［²¹^］。这不仅增强了学生的学习体验，也提高了教学的有效性。那么，这就引出了一个关键问题：人工智能生成式教学如何促进教与学的结构性对齐呢？为了回答这个问题，需要深入探讨人工智能在教育中的应用，研究人工智能技术如何与生成式教学策略相结合。

三、人工智能在现代生成式教学模式中的应用与作用

（一）促使教学方法和策略持续创新，实现生成式“教”

在技术快速发展的时代，教学方法和策略的创新是教育转型的核心，是实现高质量教学变革及数智化育人的发展之路^［²²^］。人工智能在教学创新中扮演着越来越重要的角色，它不仅改变了教育方式，还增强了学生的学习体验。这种转变是多方面的，包括定制学习路径、提供实时反馈以及通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术提供沉浸式学习体验。

传统的“一刀切”教学方法已经无法满足所有学生的需求，而人工智能可以通过分析学生的学习习惯、性能和偏好，定制学习计划，满足学生的个性需求。此外，人工智能还可以为教师提供实时反馈，帮助他们监测学生的学习进展，识别可能存在的挑战和障碍，及时调整教学策略^［²³^］。虚拟现实和增强现实是正在改变教育领域的信息技术。通过创建一个沉浸式的3D环境，虚拟现实帮助学生亲身体验历史事件或远程地点，从而加深他们的理解和记忆。增强现实通过在现实世界中添加数字元素（如视频或图形），为学生提供丰富、互动的学习环境。这些技术不仅有利于提升学生的学习动机，还有助于他们更好地理解复杂概念^［²⁴^］。此外，人工智能和机器学习也在学习效果评估中发挥着重要作用。它们通过分析学生的答案和解决问题的方法，评估学生对知识和技能的掌握，提供形成性和总结性的反馈，指导教师改进教学。

可见，人工智能的应用可增强学生的学习体验，创新评估方法，更精准地识别学生的问题和困难，使教师能够针对性地加以解决，从而不断创新教学方法与策略，实现生成式“教”。

（二）协助学生主动构建知识和技能，实现生成式“学”

生成式学习是一种强调学生主动参与并深度处理信息的教学方法，它鼓励学生通过组织、解释和整合新信息与已有知识来构建自身的知识体系。在这个过程中，人工智能技术起着至关重要的作用，尤其是在个性化学习和元认知技能发展方面。

首先，人工智能支持的教育平台可以跟踪学生的学习进度和偏好，提供独特的资源和活动，以促进学生的主动学习。例如，适应性学习系统可以根据学生的特点自动调整内容难度和复杂度。这种系统使学生能够按照自己的节奏学习，同时确保他们面临适当的挑战，从而维持参与学习的动机和一定的参与度^［²⁵^］。

其次，人工智能通过模拟和游戏化学习环境来增加实践机会。这些环境可以帮助学生在实际情境中应用概念和技能，从而加深理解和记忆。例如，通过模拟软件，医学专业的学生可以在无风险的环境中练习手术技能。同样，游戏化学习平台通过任务和奖励系统提供即时反馈，提高学生学习的参与度和持久性。

最后，人工智能技术支持元认知技能的发展，这些技能有助于学生控制和调整学习过程。例如，人工智能教育平台可以提供有关学生学习策略效果的反馈，并对如何改进提出建议。学生可以学会更有效地设置目标、制定计划、评估学习并调整学习方式，从而成为更独立、更擅长自我调节的学习者。

可见，人工智能的应用可以极大地促进生成式学习，通过个性化的学习途径和实践机会，使学生能够主动参与信息的深度处理和知识构建。人工智能不仅提供适应性学习和模拟环境，增强学生的学习体验和实践技能，还通过元认知帮助学生更好地控制和调整学习策略，更加独立和自主地进行学习，进而实现生成式“学”。

（三）赋能师生协作，实现生成式“教与学”

在生成式教学框架下，教师和学生的角色发生了转变，他们更像是合作伙伴，共同参与知识的构建。这种教与学的动态关系在人工智能的支持下得到了加强，因为人工智能提供了新的方法来促进交流、协作和共同探索。

智能辅导系统和虚拟助手能够促进学生之间以及教师和学生之间的交流。这些系统可以回答学生的问题，提供即时反馈，甚至通过对话和互动，向学生发起挑战。此外，通过分析学生的互动和表现，这些系统可以向教师提供学生对学习内容理解的情况，帮助教师更有效地指导学生。