生成式AI赋能教育创新方向有哪些？

接下来分别从教学媒介、教学方法和教学环境三大因素出发，并结合国内外典型案例来具体展示生成式AI 在实际教学活动中的应用和价值创造过程。

1、促进课程内容的智能化生成

生成式 AI 对课程内容的革新，主要体现在两大方面：一是辅助课程内容快速制作，提升教学效率；二是个性化定制课程内容，提高学习的自主性和灵活性。

辅助课程内容快速制作

作为内容生成的辅助工具，生成式 AI 可以在多方面帮助教师快速生成教学内容，包括课前的教学准备，课中的练习创建，课后的作业设计或批改，以及课堂之外的研究工作等，在繁琐且重复性的教学任务中减轻教学负担。 例如，备课是一个兼具较大工作量和创造力需求的工作。工作量主要体现在不同学段、不同班级的课程大纲、教案的撰写、课程资源的搜集，以及课件的制作方面，创造力需求主要体现在根据各班级学情、进度的不同进行个性化修改和调整，以及课堂互动设计等方面。传统模式下，这些工作都需要花费教师大量的时间和精力。尤其是对于一些实践要求高、信息更新快或跨学科性强的课程领域，为确保课程内容的时效性、准确性和创新性，教师的工作量会更加繁重。

生成式 AI 的应用能够使备课阶段中一些重复性、执行类的工作环节在大数据驱动下更加快速、高效地完成。例如，教师可以通过输入提示词（Prompt）的方式，利用生成式AI 工具自动搜索并整理相关的教学资料，生成教学大纲，并基于这些素材，快速生成各种风格和形式的多媒体课件，如 PPT、视频、动画和交互式图表等，使课程内容更加生动有趣，增强学生的学习体验和理解程度。 除了执行类的工作，教师还可以利用 AI 工具来扩展思维，收集更多有趣的教学思路，辅助大纲设计；或是基于已有的初步课程构思，利用生成式 AI 工具进行扩充和完善，帮助教师设计出更为丰富的教学活动和课程方案。

北京海淀凯文学校的老师利用 AI 辅助生成一份美国大学学习生活指南大纲。老师通过输入提示词，向 AI 提出生活指南所涉及的主要方向，例如选课、与美国教授和高年级学生建立联系、加入实验室寻找研究机会等关键词。AI 通过搜集网络上的最新资料，快速整理生成包括这些方向的详细建议大纲。随后，利用 PPT 制作工具，根据大纲快速生成PPT 课件，老师只需对课件内容进行微调，即可将其用于课程教案。在整个过程中，老师的精力主要投入在课程的框架性设计和内容把控上，而繁琐的资料搜集和初步整理工作则交由AI 高效完成，极大的提高了备课效率和课程内容覆盖的全面性。

在随堂练习或课后作业题生成方面，教师可以结合新授知识点，提供练习范围及标准，生成式 AI 即可批量生成标准化练习题目并给出详尽答案，教师可以在此基础上进行“微调”。

在作业批改方面，生成式 AI 的泛化性更强，可以依据所给出的标准答案，结合学生答题内容的语义分析，给出更准确、合理的判别，以及相应的改进建议。教师可以对AI 判别结果做进一步的人工核实。相比逐份批改的耗时耗力，AI 在学生作业完成后就能即时的进行批改，不仅可以节省教师的阅卷时间，AI 所提供针对性反馈意见，也可以加快学生的知识理解和转化，提升学习效率。

利用生成式 AI 与教研工作结合可以在数据分析、文献整理、图表生成，以及语法及错别字校对等方面进一步解放部分人力。例如，商汤推出的 AI 办公辅助工具“办公小浣熊”可以通过自然语言输入，结合用户意图识别、逻辑理解、代码生成能力，自动将数据转化为有意义的分析结果和可视化图表。

此外，生成式 AI 可以基于真人教师的形象、语音和动作特征 1:1 创建AI 数字人，用于直播或视频课程中代替真人教师进行在线教学。这些数字人由文本或语音驱动，支持多种语言，可以帮助教师降低内容录制的时间成本和语言障碍，并实现视频内容的批量化制作，大幅提升视频生产效率。同时，通过后台更新文本，数字人视频课程还可以轻松更新，确保课程内容的时效性。 新东方国际教育与商汤的“如影”合作项目，利用数字人生成技术，复刻多位真人讲师的形象，并结合文本驱动，批量生成高质量的教育短视频课程，通过全网分发，帮助留学出国的家长和学生及时了解最新的出国信息和政策解读。例如，在考研后的出国留学课程需求上会有一个小高峰，传统模式下，需要提前三个月为这个阶段的课程批量准备素材，包括撰写脚本、请老师录制视频、剪辑视频。而现在，在数字人生成技术的帮助下，只需准备好脚本，在考研前一周生成数字人视频即可。这大幅降低了课程内容的制作时间，并可以结合考研前后的信息变化，及时调整视频内容。

个性化定制课程内容

生成式 AI 能够结合每个学生的学习特点和掌握程度，量身制定适合他们的课程内容，并根据学习进展动态调整，使学习更加个性化和灵活。 芬兰图尔库大学的一位教授利用生成式 AI 工具，为不同程度的学生提供个性化的学习材料。首先，他确定课程主题和对应的史实资料，然后利用 AI 生成难度分为高、中、低三个等级的文本材料和测试题。为加深学生理解，他还使用 AI 绘画工具生成配套的图像资料。在课堂上，教授依据学生水平，个性化分配不同难度的学习材料，并布置相应的学习任务。学生通过阅读文本和图片材料来理解所学内容，随后回答测试题。课后，AI 对学生测试题的完成情况进行评估。如果学生的测试结果达到要求，下一阶段将分配更高难度的学习材料；否则，则降低难度。 4

这种个性化学习安排不仅适用于日常教学环境，还非常适合课外或开放式的自主学习场景。它使学生能够在课堂之外独立制定学习计划，自主练习，并进行自我评估，形成完整的学习闭环。通过这种方式，学生可以在适合自己的节奏和方式中进行有效学习，从而最大限度地发挥潜能、激发学习兴趣。 例如，生成式 AI 可以根据学生的学习兴趣和具体需求个性化推荐学习材料，并自动化整合要点，生成易读的报告形式，方便学生快速读阅，大大节省查找和翻阅资料的时间；还可以通过在线评测，收集学生的错题类型、解题时间等数据，从而生成一系列针对性的学习计划，包括学生常见错误的练习题、详细的解题技巧教程，以及巩固易错知识点的内容，帮助学生主动发现知识盲区或薄弱环节。

Mr.Ranedeer 是由一位澳大利亚高中生开发的生成式 AI 工具，专为学生自学各学科内容而设计。学生可以通过提示词设置 Mr.Ranedeer，使其符合自己的学习水平、学习风格、沟通方式、推理框架、语气风格以及语言偏好等。之后，学生可以要求 Mr.Ranedeer 制定学习计划、提供个性化的学习内容，并检测学习效果，就像拥有一个私人 AI 家教。

一些教材出版部门已经开始将生成式 AI 技术引入到数字化教辅材料的编排中，基于概率模型生成文本，打造基于校本课程的智能化教辅产品，能够根据学生的学习行为、知识掌握情况，智能化出题，并提供相关的学习数据和知识的详细信息，实现一对一辅导。通过针对性的强化练习，学生可以更好地理解和掌握知识点，做到举一反三，避免无效的重复练习，告别传统的“题海战术”。此外，生成式 AI 的嵌入将丰富数字教材的呈现形式，有效整合多种媒体资源，并以网状结构展现颗粒化的知识。这意味着教材不再局限于传统的文字和图片，而是可以融合视频、音频、动画和互动元素等多种媒介。这种多维度的呈现方式能够更好地满足不同学习者的需求和偏好，提高学习材料的吸引力和教学效果。

2、推动教学方法的创新优化

生成式 AI 对教学方法的优化主要体现在两个方面：一是增进教学过程的互动性，提高学生的参与感和主动性；二是创新教学的组织形式，推动跨学科项目的实践和创新。增进教学过程的互动性 生成式 AI 为教学过程引入了丰富的互动元素和拟人化的创新情境，大幅提升了课堂内外的互动体验和效率。通过与 AI 互动，学生能够更加主动地参与学习，从而激发他们的学习兴趣。这种方式对于培养学生的独立思考能力和创新精神具有重要价值。

日本山形县一所小学在道德课程中引入生成式 AI 工具，激发学生展开多维思考。传统上，课堂讨论往往局限于认知水平相近的学生之间，但 AI 的介入极大地丰富了讨论的深度。一方面，AI 的引入要求学生进行新的思考和适应。一些学生倾向于“先听听AI 的看法，再形成自己的判断”，而另一些则选择“先独立思考，再向 AI 求证”。教师在这一过程中扮演着引导者的角色，鼓励学生主动思考，识别和反思不同观点，逐步培养他们在道德议题上独立作出判断的能力。另一方面，许多道德问题并没有统一的标准答案。AI 提供的多样化答案不仅为学生提供了丰富的讨论素材，还允许他们与 AI 进行更深层次的互动，探究认知差异的根源。这种独特的学习体验增加了道德课堂的趣味性、参与性和教育意义

 北京海淀凯文学校的艺术课老师将生成式 AI 工具引入艺术辅导中，显著提升了师生之间的沟通效率。在高年级学生准备艺术作品集时，传统流程通常要求学生先草拟作品集的概念文本并绘制手稿，然后老师通过不断提问引导学生梳理创作思路，形成对画面的初步构想。然而，传统模式下沟通效率往往较低，尤其在学生艺术水平参差不齐的情况下，教师需要耗费大量精力进行个别指导。通过引入商汤的“秒画”AI 文生图工具，学生在与老师沟通前，可以先利用“秒画”理清绘画思路，再基于“秒画”生成的草图与老师讨论。这种方式不仅满足了不同艺术水平学生的辅导需求，还显著提升了师生互动效率。AI 工具帮助学生更好地整理和表达他们的创意，使教师能够更专注于提供有针对性的指导，从而在教学过程中节省时间并提升教学效果。

在日常教学场景中，生成式 AI 有效地增强课堂内外的教学互动。而在自主学习环境下，生成式 AI 工具也能够通过模拟真实的教学互动，提供个性化的学习路径和即时反馈，从而帮助学生保持学习动力和参与度。

例如，学生在进行口语练习时常遇到的挑战，如对话内容单一、场景选择有限、缺乏多轮互动以及个性化交流不足等。引入生成式 AI 应用后，这些问题可以得到显著改善。生成式AI不仅扩展了传统的单向输出和简单问答功能，形成以多轮对话为基础的互动式AI 教学，凭借其突出的上下文理解能力使得 AI 能够更好识别语境，强化口语练习体验。同时，与数字人、机器人等结合后，生成式 AI 利用其多模态能力既可识别学生的声音、表情等特征，也可借助“似人”的形象提供“类人”的交互陪伴。 当学生遇到难题或困惑时，生成式 AI 还可以做到实时响应，为学生提供即时的答疑解惑服务。这种即时性不仅减轻了学生的焦虑感，也避免了学习过程中的中断，确保了学习效率。更重要的是，生成式 AI 通过引导式提问，鼓励学生进行主动思考，引导他们沿着正确的思路逐步深入问题的核心。

例如，我们可以通过提示词方式为商汤“商量”设定苏格拉底式对话方式。当学生向“商量”提出问题时，它不会直接给出答案，而是通过反问的方式引导学生逐步思考，最终独立找到问题的解决方案。这种苏格拉底式教学法有效地防止了学生不假思索地抄袭答案，促进了更深入的理解和自主学习。

推动跨学科的创新实践

在学科融合加速发展的今天，培养学生的跨学科创新思维是当前教育领域的关注重点。为应对这一需求，《义务教育信息科技课程标准（2022 年版）》明确要求拿出10%的课时开展跨学科学习或跨学科实践活动。很多学校也开始尝试开展跨学科教学项目，通过融合不同学科的知识和方法，为学生提供综合性的学习体验。 生成式 AI 能够提供实时访问跨越多个学科的庞大知识数据库，以及其自然语言的交互形式，在跨学科教育创新方面展现出巨大的潜力和应用价值。

一方面，它能够作为跨学科教学中的 AI 顾问，在师生面对学科交叉问题时提供即时的专业指导。它可以从海量的数据中提取出不同领域的知识，将其整合并应用于复杂的问题情境中。设想当一群环境科学和经济学学生在研究碳排放的真实成本时，可以使用生成式AI 工具（如商汤的“商量”），提供跨学科的知识储备库。这个 AI 工具能够整合气候模型、碳税理论及污染对社会经济影响的见解，通过总结相关文章并实时回答问题，帮助学生轻松高效地理解这一复杂议题。

另一方面，它也可以充当跨学科教学的 AI 助手，与师生们一起协作来完成项目创新。AI 助手不仅能提供多学科领域的数据整合和分析，还可以生成初步的项目提案、可视化设计和原型。它能够自动化处理繁琐的任务，如数据整理和图表制作，使师生能够将更多时间和精力投入到项目的核心创意和讨论中。通过与 AI 助手的协作，教师和学生可以更高效地探索新想法，测试假设，并在多学科交汇点上进行创新。

某中学教师计划开展一个主题为“环境保护与可持续发展”的跨学科项目学习活动。该项目旨在结合地理、生物、化学和社会学的知识，帮助学生深入理解环境问题。在教学过程中，老师首先指导学生使用 AI 工具研究环境问题的背景资料，包括气候变化、生物多样性丧失和污染的影响，帮助学生快速获取各学科信息。接下来，学生在研讨环节利用AI 工具整合这些信息，表达他们的见解，并进行跨学科的讨论和分析。通过 AI 驱动的数据处理和可视化功能，学生能够更清晰地理解复杂的环境问题，并提出有效的解决方案。此外，老师还设计了一个虚拟环保项目。学生需要利用 AI 进行市场调研、成本分析和效果预测，从而设计出可行的环保方案。 这种跨学科的项目学习活动，不仅使学生理解了环境保护与可持续发展的重要性，还通过生成式 AI 工具的应用，使学习过程变得更加高效和有趣。学生在参与过程中，不仅学习到了各学科的知识，还提高了他们的综合分析能力和创新思维。

3、加速教学环境的全面升级

生成式 AI 将加速教学环境的全面升级，这不仅体现在对传统教学环境的智能化改造，以适应日益增强的个性化、多样化的教学需求，还在于它对教育环境传统边界的扩展和重新定义。传统教学环境的智能化改造 生成式 AI 针对传统教学环境的智能化改造，主要覆盖资产管理、教务管理、环境优化、行政管理等多个细分场景。通过对传统环境的智能化改造，从系统层面为教学活动开展提供更加动态、响应式的软硬件条件。 在日常教学和管理实践中，学校和教育机构沉淀了大量优质的数字资产，包括运营管理类数据、教学文档类数据等，这些构成了机构重要的战略性资源。利用生成式AI 技术，可以高效地标注、整理、分析这些数据资源，从而深化教育管理者对组织运作的理解和洞察，并构建以数据为驱动的教学和管理模式。

例如，美国佛罗里达国际大学使用 DataRobot AI 平台识别有辍学风险的学生。佛罗里达国际大学许多学生来自低收入地区，或者是家族中的第一代大学生。学校利用AI 平台缩短建模时间，将学生所修学分的数量、成绩、财务挑战等诸多变量纳入模型中，利用模型对学生数据进行分析，不断更新对辍学风险学生的预测。学校得以及时发现问题学生，主动为学生提供学术帮助，或者寻找经济援助解决方案，帮助学生留在学校，提高了学生的成功率和毕业率。 7

生成式 AI 有助提高教务管理的效率和效果。诸如，AI 可以分析学生的需求、教师的可用时间和教室资源，自动生成或优化课程表，确保课程安排的合理性和高效性；也可以对学生的兴趣、成绩和课程要求进行分析，为学生提供个性化的选课建议，帮助他们做出更合适的选课决策；还能够根据课程需求、学生人数和教学效果，智能化分配教学资源，如教材、实验设备等，以实现资源的最优利用；AI 驱动的智能客服可以 7x24 小时提供在线咨询服务，回答家长、学生和教师的常见问题，如入学流程、课程信息、学校政策等，有效减轻行政人员的工作负担，提高服务效率。

在行政管理中，生成式 AI 可以作为管理者的 AI 助手，帮助简化大量繁杂的事务性工作。例如，它可以高效地生成通知、规章制度，解读教育新规，设计各类教育管理文档，并提供教育治理的参考策略和建议等。这些任务通常需要耗费大量时间，但有了生成式AI 的帮助，变得简单快捷，使管理者能够将更多精力投入到创新的教学服务中。在环境设计方面，生成式 AI 能够提供创新的学校环境设计方案。这些方案不仅考虑了功能性和舒适性，也融入了艺术性和文化性。例如，AI 工具能够根据学生和教师的活动轨迹生成高效的座位安排，优化学习空间的利用；也可以根据当地气候条件和生态要求，生成适宜的植物配置方案，提高校园绿化率，同时提供舒适的户外活动空间；还可以设计融入文化元素的公共空间，如艺术墙、互动装置等，营造具有激发创造力的校园氛围，为学生提供富有文化教育意义的互动体验。

美国伦斯勒理工学院认知和沉浸式系统实验室（CISL）的研究人员将AI 助手与沉浸式教室环境相结合，开发出了帮助学生学习汉语的智能教室。学生置身于 360 度的餐厅、花园、市场等场景中，与 AI 驱动的虚拟形象进行汉语口语练习。学生可以向服务员点餐，与北京市场的小贩聊天，模仿导师练习太极拳等。同时，AI 可以解释学生的言语和手势，让对话进行下去。课程以游戏或任务的形式呈现。 

教学环境的边界扩展

“教”与“学”不应止于学校或求学阶段，而是应扩展到更广泛的社会环境和各类群体当中。利用生成式 AI 工具，我们可以进一步深化优质教育资源的开发和利用，打造“以人为中心”的泛教学场景，使教学互动能够随时随地、无处不在地开展。 例如，基于博物馆的人文知识库体系，利用生成式 AI 有助于将博物馆打造为一个丰富多彩、互动性强的学习环境，真正实现博物馆作为教学“第二课堂”的功能。与VR、AR 等技术融合，生成式 AI 可以创建更具沉浸感、交互性的学习体验，让学生在虚拟环境中探索博物馆的展品和历史背景，并根据学生对人文历史的兴趣爱好，推荐相关的展品和教育内容，提供定制化的参展方案；也可以回答学生关于展品和历史事件的各种问题，提供即时反馈、增强学习效果。 生成式 AI 可以创建个性化的终身学习平台，为不同年龄段和职业背景的人提供定制化的学习路径和内容。通过动态调整学习计划，帮助每个人在任何阶段都能获得适合自己的教育资源，推动终身学习理念的实现。

Coursera 是一个全球知名的在线学习平台，拥有超过 1 亿名学习者。近期Coursera 结合生成式 AI 技术，推出了 Coursera Coach，可以基于顶尖大学和行业合作伙伴的可靠内容，可以根据学习者的问题和需求，提供具体的回答、实例和建议。这使得学习者可以根据自己的目标和兴趣定制学习体验，快速找到最相关的内容，更好地实现学习目标。例如，对于企业中的学习者，Coursera Coach 可以提供有关学习计划的建议、职业指导，甚至帮助他们准备面试。这些都有助于提升学习者的自信心，使他们能够更好地将所学应用于实际工作中，同时支持他们在职业生涯中的发展。

通过自动生成和翻译高质量的教育内容，如教材、课件、练习题和视频讲解等，生成式AI能够使优质教育资源跨越地理和语言障碍，惠及全球更多的人群，促进教育公平。AI 还可以根据不同文化和语言背景，定制化地提供教育内容，确保全球各地的学习者都能获得优质的教育资源。例如，TED-Ed 等视频教育平台都在使用 AI 技术提供多语言字幕，用户可以随意切换语言，以扩大其教育内容的受众。 

此外，生成式 AI 还促进在线学习社区的发展，为学习者提供知识交流和合作学习的互动社交环境。AI 可以推荐合适的学习伙伴和学习小组，营造积极的学习氛围，增强学习的互动性和社交性。通过分析学习者的兴趣和需求，AI 能够构建更有效的学习网络，提升学习的整体效果。 StudyBuddy 是一个提供在线学习群组和学习伙伴匹配服务的创新平台。利用生成式AI 技术，平台基于对用户的学习目标、所选课程内容以及个人学习偏好的深度分析，以智能推荐系统为核心，为用户匹配志趣相投的学习伙伴或小组。这种高度个性化的匹配机制，确保了学习者在追求学术成就的同时，也能享受社交互动的乐趣，从而实现更全面的学习体验。