生成式人工智能的誕生與快速發(fā)展，對(duì)社會(huì)與教育的影響是極為深遠(yuǎn)的。教育部部長(zhǎng)懷進(jìn)鵬近期在會(huì)議上強(qiáng)調(diào)，將加強(qiáng)教師隊(duì)伍建設(shè)，把人工智能技術(shù)深入到教育教學(xué)和管理全過(guò)程、全環(huán)節(jié)，讓青年一代更加主動(dòng)地學(xué)，讓教師更加創(chuàng)造性地教[1]。黎加厚等學(xué)者認(rèn)為，生成式人工智能的應(yīng)用應(yīng)超越工具性，成為教育新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵要素，其著力點(diǎn)應(yīng)在于催生生成式探究學(xué)習(xí)，從而有效培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維、創(chuàng)新思維以及應(yīng)對(duì)不確定性世界的獨(dú)立思考能力等[2]。

掌握生成式人工智能大模型的交互方法容易，但要用好、用深，絕非一日之功。如何才能從淺層應(yīng)用走向深層應(yīng)用？按照整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)（TPACK）理論框架看，生成式人工智能賦能備課的實(shí)質(zhì)是將學(xué)科知識(shí)、教學(xué)法知識(shí)和技術(shù)性知識(shí)這三者有機(jī)整合起來(lái)[3]，促進(jìn)教與學(xué)的創(chuàng)新變革。鑒于此，本文從生成式人工智能賦能學(xué)習(xí)理解的視角來(lái)談生成式人工智能的深度應(yīng)用，即如何深度備課以促進(jìn)學(xué)習(xí)理解的發(fā)生。

一、生成式人工智能賦能備課的現(xiàn)狀

（一）“為我生成”多，“伴我生成”少

大部分教師應(yīng)用生成式人工智能趨向于“拿來(lái)主義”，寄希望憑借提示語(yǔ)一步到位，如“請(qǐng)幫我設(shè)計(jì)一篇關(guān)于韓信點(diǎn)兵的算法教學(xué)方案，面向六年級(jí)學(xué)生，字?jǐn)?shù)不少于1000字”。這種一鍵生成的教學(xué)設(shè)計(jì)，效果往往不盡如人意，原因在于：一是大模型缺乏學(xué)科教學(xué)領(lǐng)域的最新優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練；二是生成式人工智能的生成也依賴于問(wèn)題解決的具體背景（如教材、策略集、教案范本等），否則其生成結(jié)果就會(huì)缺乏針對(duì)性。因此，不是天模型乏力，而是應(yīng)用思路要從依賴型變?yōu)榻?gòu)型，從“為我生成”變?yōu)椤鞍槲疑伞?，從“機(jī)器包辦”變?yōu)椤叭嗽诨芈贰保拍苓_(dá)到備課的真正深度。

（二）用于教的素材多，探索學(xué)的模式少

備課，要備什么？是不是使用生成式人工智能助力搜集素材、打磨工具、完成PPT，就足夠了？目前來(lái)看，教師以學(xué)生為中心的教學(xué)理念還沒(méi)建立起來(lái)，尚未在學(xué)生學(xué)習(xí)如何面向未來(lái)、如何涵養(yǎng)素養(yǎng)等方面進(jìn)行深人思考。那么，生成式人工智能就還只是輔助教的工具，而非教學(xué)新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵要素。教師的心智模型與新時(shí)代教學(xué)理念缺乏聯(lián)結(jié)點(diǎn)，其應(yīng)用就很難走向“人工智能 + 教學(xué)”的新境界。

（三）單點(diǎn)應(yīng)用多，系統(tǒng)優(yōu)化少

對(duì)于生成式人工智能，一線教師常囿于單點(diǎn)應(yīng)用，如構(gòu)思一個(gè)生活情境、編寫一段范例程序等。這種“零敲碎打”的嘗試，未能通盤考量生成式人工智能的功能，因此無(wú)法將其功能作為整體與教學(xué)有效整合。人工智能賦能備課要產(chǎn)生撬動(dòng)力，還需要從大觀念教學(xué)、大單元教學(xué)、教學(xué)評(píng)一致性、元認(rèn)知提升等多個(gè)角度，對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)進(jìn)行有層次性的系統(tǒng)優(yōu)化。

二、生成式人工智能賦能備課的新思路

生成式人工智能賦能備課的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“學(xué)的成長(zhǎng)”。因此，教師在備課時(shí)需要思考兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：什么是“學(xué)的成長(zhǎng)”？生成式人工智能可以在哪些方面助力“學(xué)的成長(zhǎng)”？

（一）持續(xù)性問(wèn)題解決對(duì)于成長(zhǎng)的意義

從素養(yǎng)視角看，“學(xué)的成長(zhǎng)”是一種對(duì)于觀念、學(xué)的方法、價(jià)值觀及自我認(rèn)知的立體式獲得。成長(zhǎng)依賴于“做中學(xué)”，即依賴于持續(xù)性的問(wèn)題思考與解決，它會(huì)與一連串復(fù)雜的感性知覺(jué)、情感、希望、欲望以及調(diào)節(jié)思維的精神活動(dòng)聯(lián)系在一起[4]。進(jìn)一步地說(shuō)，問(wèn)題從產(chǎn)生到解決，往往不是一蹴而就的，在問(wèn)題解決中再發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題或拓展原問(wèn)題，從而引發(fā)新的問(wèn)題解決過(guò)程，這是一個(gè)迭代深化的過(guò)程。在此過(guò)程中，學(xué)生的經(jīng)驗(yàn)得以調(diào)用、思維得以活化、動(dòng)機(jī)得以增強(qiáng)。同時(shí)，學(xué)的方法、情感價(jià)值觀及對(duì)自我的認(rèn)知，都會(huì)同步累積或升華，實(shí)現(xiàn)“做事成人”。

（二）人工智能賦能持續(xù)性問(wèn)題解決的落腳點(diǎn)

生成式人工智能賦能深度備課的突破口在于，以學(xué)生為主體的持續(xù)性問(wèn)題解決。這主要包括三個(gè)層面：為問(wèn)題的發(fā)掘賦能、為問(wèn)題解決的“做中學(xué)”賦能、為學(xué)習(xí)的自我認(rèn)知賦能。

“為問(wèn)題的發(fā)掘賦能”主要解決“化學(xué)為境”的問(wèn)題，即將陳述式的教材文本轉(zhuǎn)化為問(wèn)題式的場(chǎng)域情境；“為問(wèn)題解決的‘做中學(xué)’賦能”主要解決“化學(xué)為做”的問(wèn)題，即如何沿著關(guān)鍵問(wèn)題，為學(xué)生提供支架與實(shí)驗(yàn)工具，讓學(xué)生以“做”的方式探索問(wèn)題解決之道；“為學(xué)習(xí)的自我認(rèn)知賦能”主要解決“化學(xué)為智”的問(wèn)題，即學(xué)生對(duì)學(xué)的結(jié)果、學(xué)的方法、學(xué)的思維的反思與改進(jìn)。這將提升學(xué)生的元認(rèn)知水平，養(yǎng)成一種評(píng)估與引導(dǎo)自我學(xué)習(xí)的能力。

三、生成式人工智能賦能備課的策略

（一）六層迭代：為問(wèn)題的發(fā)掘賦能

如何將教材內(nèi)容轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵問(wèn)題，是備課的重中之重。但提問(wèn)不是將陳述句改為疑問(wèn)句這么簡(jiǎn)單，而是需要指向意義聯(lián)系和難點(diǎn)突破。教師只有自身先達(dá)成深度理解，才能基于學(xué)生的認(rèn)知邏輯，將教材內(nèi)容轉(zhuǎn)化為促進(jìn)他們學(xué)習(xí)的問(wèn)題。

1.人工智能賦能的深度理解

（1）生成實(shí)例的概念理解。這包括以下兩個(gè)方面的轉(zhuǎn)化。一是將概念轉(zhuǎn)化為實(shí)例。教師舉出與概念對(duì)應(yīng)的例子，再用生成式人工智能將描述性例子轉(zhuǎn)化為網(wǎng)頁(yè)、程序、素材等實(shí)例，進(jìn)而基于實(shí)例的特征內(nèi)化對(duì)概念的理解。二是將實(shí)例轉(zhuǎn)化為概念。教師使用系統(tǒng)截屏、現(xiàn)場(chǎng)拍照等方法獲取教學(xué)場(chǎng)景圖，通過(guò)開(kāi)放式、收斂式、聯(lián)想式等方式構(gòu)造提示語(yǔ)，如“這個(gè)場(chǎng)景中有哪些人工智能技術(shù)可以挖掘”，從而通過(guò)場(chǎng)景識(shí)別、推理生成等來(lái)反向提取概念（如圖1）。

（2）生成比較的關(guān)系理解。如果說(shuō)生成實(shí)例的概念理解，指向的是概念本身的內(nèi)涵，那么生成比較的關(guān)系理解，則指向了一個(gè)概念和其他概念在內(nèi)涵上的聯(lián)系與區(qū)別，即不以孤立的方式理解概念，而是要打破鄰近概念、相似概念、天小概念在大腦中各自為政的存儲(chǔ)模式，主動(dòng)構(gòu)建起概念間的意義聯(lián)系。比如，與生成式人工智能討論“圖像編碼與音頻編碼有相同的本質(zhì)嗎”。

（3）生成反饋的自知理解。生成式人工智能可以扮演反饋器的角色，對(duì)教師的理解進(jìn)行評(píng)價(jià)，促進(jìn)教師對(duì)理解程度的自我認(rèn)知。例如，教師輸出對(duì)教材的理解（文本），讓人工智能來(lái)剖析亮點(diǎn)、不足與建議，實(shí)現(xiàn)一對(duì)一式的診斷反饋。

2.人工智能賦能的問(wèn)題挖掘

（1）以解題邏輯生成問(wèn)題。每節(jié)課的學(xué)習(xí)可被視作對(duì)一類問(wèn)題的解決，這包括起始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)以及由子目標(biāo)和操作應(yīng)用所構(gòu)成的解決問(wèn)題的路徑[5。教師要明確解決問(wèn)題的路徑，即由起始至目標(biāo)達(dá)成所經(jīng)歷的一系列思考。當(dāng)然，教師也可以將問(wèn)題與結(jié)果拋給人工智能，讓其以問(wèn)題鏈的方式補(bǔ)全中間需要思考的關(guān)鍵問(wèn)題，如“從韓信點(diǎn)兵的情境到同余法的代碼實(shí)現(xiàn)，需要經(jīng)歷哪些關(guān)鍵性思考，請(qǐng)列出5個(gè)要思考的問(wèn)題”

（2）以認(rèn)知邏輯生成問(wèn)題。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是要把教師思考問(wèn)題的邏輯轉(zhuǎn)化為符合學(xué)生認(rèn)知邏輯的問(wèn)題鏈。這就需要教師充分考慮起點(diǎn)、難點(diǎn)、遷移關(guān)聯(lián)點(diǎn)等要素，構(gòu)造一種能夠關(guān)聯(lián)新舊知識(shí)并促進(jìn)學(xué)習(xí)進(jìn)階的問(wèn)題序列，以問(wèn)題序列促生思維鏈。教師可將設(shè)計(jì)要素作為提示語(yǔ)的參數(shù)，如“根據(jù)同余法的算法教學(xué)（韓信點(diǎn)兵情境），僅設(shè)計(jì)6個(gè)關(guān)鍵性的問(wèn)題（要簡(jiǎn)潔），要考慮：學(xué)生為六年級(jí)，已學(xué)過(guò)篩選法，導(dǎo)人要聯(lián)系已學(xué)（指出不足），第6個(gè)問(wèn)題要關(guān)聯(lián)篩選法與枚舉法”。

（3）以啟問(wèn)邏輯生成問(wèn)題。從教師提問(wèn)過(guò)渡到學(xué)生參與提問(wèn)，再到學(xué)生主動(dòng)并持續(xù)性地提問(wèn)，這是深度教學(xué)的訴求。如何將教師提問(wèn)變?yōu)閷W(xué)生自己發(fā)現(xiàn)并提出問(wèn)題呢？這就要將教師的提問(wèn)行為轉(zhuǎn)化為教師呈現(xiàn)新穎、差異、異常、極端的現(xiàn)象，或揭示矛盾點(diǎn)、沖突點(diǎn)、痛點(diǎn)等事實(shí)，讓學(xué)生產(chǎn)生好奇心與探究欲，促進(jìn)學(xué)生的察缺生問(wèn)、疑象生問(wèn)、猜想生問(wèn)、聯(lián)結(jié)生問(wèn)和質(zhì)疑生問(wèn)。

教師可借助以上提煉的核心觀點(diǎn)，從解題邏輯、認(rèn)知邏輯和啟問(wèn)邏輯多輪接力式地詢問(wèn)人工智能，并以上一輪生成的問(wèn)題作為待處理的背景數(shù)據(jù)，探索啟發(fā)式問(wèn)題的設(shè)計(jì)（如圖2）。

（二）利器拓用：為問(wèn)題解決的做中學(xué)賦能

教師先行理解概念是第一步，引導(dǎo)學(xué)生理解概念則是第二步。學(xué)生的理解過(guò)程會(huì)與教師的理解過(guò)程相似，但教師需要充分考慮學(xué)生的特點(diǎn)，并構(gòu)造“做中學(xué)”情境，為他們的理解做好必要的支撐。其中，關(guān)鍵性思考有：用怎樣的一款工具（學(xué)件）揭示問(wèn)題指向的概念或原理？以怎樣的實(shí)驗(yàn)單為學(xué)生提供實(shí)驗(yàn)的猜想、記錄和結(jié)論推導(dǎo)？該用怎樣的問(wèn)題讓學(xué)生提出實(shí)驗(yàn)猜想、構(gòu)思求證方法和推導(dǎo)實(shí)驗(yàn)結(jié)論？

1.生成工具賦能學(xué)科實(shí)踐

生成式人工智能強(qiáng)大的源代碼生成能力，為教師打造學(xué)件提供助力。經(jīng)過(guò)定向聯(lián)想、人工智能生成、手工精調(diào)三環(huán)節(jié)，教師可借助人工智能生成Python、HTML、Scratch等格式的學(xué)件。

（1）定向聯(lián)想：概念具象為實(shí)例文本

將抽象的概念轉(zhuǎn)化為實(shí)例，其目的在于，讓學(xué)生從可感知的實(shí)例出發(fā)，經(jīng)歷從具體到抽象的認(rèn)知過(guò)程。教師要從概念的內(nèi)涵出發(fā)，從學(xué)生的生活經(jīng)驗(yàn)中選取實(shí)例。兼具意義感與共鳴感的實(shí)例，能助力學(xué)生的觀察與感知。因此，教師構(gòu)思的實(shí)例要具備指向概念內(nèi)涵、基于生活經(jīng)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)效果顯著的特征。例如，針對(duì)“數(shù)據(jù)編碼”教學(xué)，可聯(lián)想到圖書錄人與借閱的實(shí)例；針對(duì)“系統(tǒng)的組成”的教學(xué)，可聯(lián)想到生態(tài)魚缸系統(tǒng)的實(shí)例；針對(duì)“GET與POST”概念教學(xué)，可聯(lián)想到體育比賽報(bào)名網(wǎng)頁(yè)實(shí)例；等等。

（2）人工智能生成：實(shí)例文本轉(zhuǎn)化為學(xué)件

將實(shí)例文本轉(zhuǎn)化為程序，需要把握以下三個(gè)要點(diǎn)：一是明確輸出格式，并依據(jù)構(gòu)思的實(shí)例明確開(kāi)發(fā)的工具，即生成的源代碼需要在哪款可編程工具中調(diào)試；二是構(gòu)造提示語(yǔ)，將大任務(wù)逐一分解，用結(jié)構(gòu)化的提示語(yǔ)將描述式的實(shí)例轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的源代碼；三是調(diào)試源代碼，打包為交互式學(xué)件，檢驗(yàn)其可用性，驗(yàn)證其效果是否顯著。

例如，為實(shí)現(xiàn)學(xué)生對(duì)“分布式計(jì)算”概念的理解，筆者構(gòu)思了以“《三國(guó)演義》小說(shuō)中人物出現(xiàn)頻次統(tǒng)計(jì)”為情境的Python程序，并讓生成式人工智能選用一種低效率的算法一一逐字匹配算法，以求得實(shí)驗(yàn)效果的顯著性。然而經(jīng)實(shí)測(cè)，4臺(tái)并發(fā)計(jì)算耗時(shí)比單機(jī)運(yùn)行還多。這主要是因?yàn)榭傆?jì)算任務(wù)過(guò)小，而分布式計(jì)算卻因網(wǎng)絡(luò)傳輸產(chǎn)生較多耗時(shí)。怎么解決這個(gè)問(wèn)題，從而讓該實(shí)驗(yàn)凸顯分布式計(jì)算的效率優(yōu)勢(shì)呢？在筆者的多輪詢問(wèn)下，生成式人工智能給出了“小說(shuō)的情感計(jì)算”的方向。最終，通過(guò)增加計(jì)算任務(wù)“用jieba庫(kù)負(fù)責(zé)分詞與詞頻統(tǒng)計(jì)”“用HowNet正負(fù)情感詞典進(jìn)行情感分計(jì)算”（如圖3），使4臺(tái)分布式計(jì)算（i5/8G/64位/100M交換機(jī)）的平均時(shí)長(zhǎng)為4.259秒，明顯小于單機(jī)獨(dú)立計(jì)算的耗時(shí)（6.318秒）。

上述打磨學(xué)件的實(shí)驗(yàn)，展現(xiàn)了生成式人工智能賦能備課的無(wú)限可能性，也給予教師重要啟示：即便是邏輯上已完美自洽的設(shè)想，也需要經(jīng)過(guò)實(shí)踐的驗(yàn)證與修正。在生成式人工智能的加持下，這種未雨綢繆的學(xué)件“智制”，既會(huì)增強(qiáng)學(xué)生實(shí)驗(yàn)探究的成功體驗(yàn)，又促進(jìn)了教師自身對(duì)關(guān)鍵概念的深人理解，厚植了探究未知時(shí)實(shí)事求是的實(shí)驗(yàn)精神。

（3）手工精調(diào)：以建構(gòu)性調(diào)校學(xué)件

人工智能生成的學(xué)件屬于初代產(chǎn)品，還需要根據(jù)以下原則加以優(yōu)化。一是容易上手。不求工具的大而全，而追求現(xiàn)象與概念原理的對(duì)接。學(xué)件的界面要簡(jiǎn)潔、操作要簡(jiǎn)便，避免因工具使用的復(fù)雜性而讓學(xué)生頻繁“踩坑”。二是凸顯探究性。開(kāi)發(fā)的學(xué)件要能夠與學(xué)生交互，能將需要理解的計(jì)算過(guò)程顯現(xiàn)出來(lái)，有助于學(xué)生理解計(jì)算的內(nèi)在邏輯，突破對(duì)關(guān)鍵概念與原理的理解。三是留白。提供“半成品”工具，將“完善工具”與“用工具探究”結(jié)合起來(lái)，使學(xué)生“知其然，知其所以然”。四是單元整體設(shè)計(jì)。學(xué)件應(yīng)“一境到底”，實(shí)現(xiàn)單元學(xué)習(xí)的情境貫穿，但又要以變式靈活應(yīng)對(duì)單元內(nèi)各課內(nèi)容的變化。

例如，用人工智能生成的“生態(tài)魚缸”學(xué)件游戲腳本，就以單元核心概念與跨學(xué)科為視野，將信息科技學(xué)科要理解的系統(tǒng)特征、系統(tǒng)要素與結(jié)構(gòu)等概念，與生物學(xué)知識(shí)進(jìn)行有意義的“聯(lián)結(jié)”。在學(xué)件中，學(xué)生需要拖動(dòng)小石子、水草、魚等要素，以構(gòu)建魚缸系統(tǒng)；生態(tài)魚缸插電后，學(xué)生需要解決“缺氧”“水質(zhì)混濁”“水溫太低”等問(wèn)題，以控制魚缸生態(tài)系統(tǒng)實(shí)施模擬養(yǎng)護(hù)，促進(jìn)學(xué)生對(duì)系統(tǒng)中各要素關(guān)系的理解（如圖4）。此外，盡管“魚缸”情境貫穿整個(gè)單元，但為避免單調(diào)，教師引入了變式，三節(jié)課的學(xué)件分別是“點(diǎn)亮魚缸的聯(lián)想”“生態(tài)魚缸的構(gòu)成”“觀察魚缸的思考”，從而適應(yīng)不同內(nèi)容和不同梯度的教學(xué)。

2.生成實(shí)驗(yàn)單賦能學(xué)科探究

如果說(shuō)學(xué)件是實(shí)驗(yàn)教學(xué)的探究性工具，那么實(shí)驗(yàn)單則是概念與原理的探究性框架、記錄性工具和深化思維的載體，為探究提供框架性和推導(dǎo)性的學(xué)習(xí)支持。實(shí)驗(yàn)單的生成是一個(gè)較為復(fù)雜的過(guò)程，可將其拆解為鎖定概念、依版生成和人機(jī)同驗(yàn)三個(gè)關(guān)鍵步驟。

（1）鎖定概念，智搜情境實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的在于讓學(xué)生重新發(fā)現(xiàn)知識(shí)，（3）人機(jī)同驗(yàn)，迭代改進(jìn)

什么樣的實(shí)驗(yàn)單是科學(xué)的？什么樣的實(shí)驗(yàn)單是能激發(fā)好奇心與探究欲的？教師需要對(duì)人工智能生成的實(shí)驗(yàn)單進(jìn)行評(píng)估與檢驗(yàn)，并以提示語(yǔ)的方式再反饋給人工智能，要求人工智能從教師的角度審驗(yàn)實(shí)驗(yàn)單。

其一，一致性檢驗(yàn)?？磳?shí)驗(yàn)假設(shè)、實(shí)驗(yàn)過(guò)程與實(shí)驗(yàn)結(jié)論是否一致，是否圍繞實(shí)驗(yàn)?zāi)康幕蚓劢龟P(guān)鍵概念展開(kāi)，分析實(shí)驗(yàn)過(guò)程能否求證猜想，實(shí)驗(yàn)記錄的數(shù)據(jù)能否得出結(jié)論。

其二，趣味性檢驗(yàn)。趣味性不僅在于營(yíng)造異常、矛盾、反差、意外的情境，還體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)單上文字的可讀性與吸引力。實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、?shí)驗(yàn)猜想、實(shí)驗(yàn)過(guò)程記錄、實(shí)驗(yàn)結(jié)論等文字應(yīng)通俗易懂，但也不能丟失要強(qiáng)化的舊概念和要理解的新概念。

自主探究與建構(gòu)未知。因此，實(shí)驗(yàn)單的設(shè)計(jì)應(yīng)牢牢聚焦學(xué)科概念或原理，將它們還原至學(xué)生觸手可及的實(shí)驗(yàn)情境中。這里所說(shuō)的實(shí)驗(yàn)情境，不僅指用文本描述的情境，還指支持硬件搭建、程序探究、虛擬仿真等方式的“做中學(xué)”情境。

例如，針對(duì)六年級(jí)“或運(yùn)算”概念，教師可以用“草莓天棚啟動(dòng)風(fēng)扇的任意兩個(gè)條件”這樣的提示語(yǔ)，要求人工智能搜索符合現(xiàn)實(shí)的情境，提供更為精細(xì)的閾值參數(shù)（如溫度 $＼geqslant 2 8 ＼ { ^ ＼circ } ＼mathrm { C }$ 或濕度 ? 8 0 % ，一般需要借助通風(fēng)實(shí)現(xiàn)降溫、除濕）。

（2）依版生成，智制實(shí)驗(yàn)單

盡管每課的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容不同，但實(shí)驗(yàn)單的基本結(jié)構(gòu)與要素相同，一般都包括實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、?shí)驗(yàn)猜想、實(shí)驗(yàn)過(guò)程及實(shí)驗(yàn)結(jié)論等內(nèi)容。在確定實(shí)驗(yàn)探究的關(guān)鍵概念、確定實(shí)驗(yàn)情境的基礎(chǔ)上，教師可借助大模型的模式識(shí)別、長(zhǎng)鏈推理和自然語(yǔ)言生成的能力，通過(guò)上傳實(shí)驗(yàn)單為樣板，讓人工智能依樣制單。比如，教師以“與運(yùn)算”實(shí)驗(yàn)單為樣板，要求人工智能結(jié)合新情境設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)單，并完成數(shù)據(jù)記錄的試填寫。

其三，容量與難度檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)單需要學(xué)生在課堂上完成，這就不得不考慮其耗時(shí)問(wèn)題。若一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)耗時(shí)15分鐘，減去實(shí)驗(yàn)前后的引導(dǎo)和反饋，學(xué)生實(shí)際動(dòng)手操作的時(shí)間可能僅剩10分鐘。在有限的時(shí)間內(nèi)，學(xué)生能否獨(dú)立或合作完成實(shí)驗(yàn)探究、數(shù)據(jù)記錄和結(jié)論推導(dǎo)？教師需要評(píng)估實(shí)驗(yàn)單填寫的數(shù)量、填寫的文字容量以及學(xué)生動(dòng)手觀察與思考所需的時(shí)間，做好容量與難度評(píng)估。

從深度學(xué)習(xí)的視角看，學(xué)生不應(yīng)成為實(shí)驗(yàn)探究中的操作者，而應(yīng)成為實(shí)驗(yàn)探究的參與設(shè)計(jì)者和深度理解者。因此，在完成實(shí)驗(yàn)單設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，教師可進(jìn)一步利用人工智能構(gòu)思三類問(wèn)題：一是激發(fā)實(shí)驗(yàn)猜想的問(wèn)題，二是引導(dǎo)思考“如何驗(yàn)證猜想”的問(wèn)題，三是深化結(jié)論理解的問(wèn)題，以此促進(jìn)學(xué)生開(kāi)展深度實(shí)驗(yàn)探究。

（三）煉思成智：為學(xué)習(xí)的自我認(rèn)知賦能

反思是促進(jìn)深度教學(xué)發(fā)生的必要環(huán)節(jié)，但反思并非“有”就行，而是要追求反思的質(zhì)量。教師備課時(shí)，不僅需要為學(xué)生的反思提供時(shí)間，還要指明反思的方向、結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，甚至要關(guān)注對(duì)反思的反思，引導(dǎo)學(xué)生持續(xù)深入地思考，不斷迭代進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)“煉思成智”。

1.人工智能自評(píng)表，促結(jié)構(gòu)化反思

心理學(xué)研究表明，讓學(xué)生監(jiān)控自己的行為并評(píng)估學(xué)習(xí)能力，會(huì)增強(qiáng)他們的自我效能感，促使他們自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)[。因此，教師要充分重視每節(jié)課學(xué)生對(duì)學(xué)得怎樣的自我評(píng)估，既要體現(xiàn)自主性，也要體現(xiàn)反思的結(jié)構(gòu)化。若要讓人工智能生成自評(píng)表，不僅需要上傳實(shí)驗(yàn)單作為背景資料，也需要構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的提示語(yǔ)（見(jiàn)表1），以生成更為適切的自評(píng)表。

2.以人工智能為“鏡”，照出亮點(diǎn)與盲區(qū)

以人工智能為“鏡”，學(xué)生能從被動(dòng)記錄反思轉(zhuǎn)向主動(dòng)鍛造思維，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知升華。在此過(guò)程中，學(xué)生能夠以一種更開(kāi)放、更自由、更個(gè)性化的方式梳理內(nèi)心活動(dòng)，涵蓋五方面：內(nèi)容理解、概念聯(lián)系、方法感悟、思維提煉及學(xué)習(xí)困惑與好奇。

例如，在教學(xué)篩選法后，教師可引導(dǎo)學(xué)生用簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言概括學(xué)習(xí)心得，并尋求人工智能的建議，以增強(qiáng)自我獲得感、深化對(duì)自身思維的認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)學(xué)科思維的深化與相似實(shí)踐的拓展（如圖5）。面對(duì)人工智能的反饋，教師應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生細(xì)致審閱，既不輕視，也不盲從，深人剖析學(xué)習(xí)過(guò)程中的思維疏漏與認(rèn)知偏差，進(jìn)而重新評(píng)估學(xué)習(xí)方法的有效性，拓展認(rèn)知理解的深度與廣度。

提示語(yǔ)：我是一名小學(xué)六年級(jí)學(xué)生，我對(duì)篩選法的算法進(jìn)行了思考，請(qǐng)給出亮點(diǎn)與不足，并提出一點(diǎn)小建議，以鼓勵(lì)為主，以下是我的感悟：我覺(jué)得篩選法與枚舉法有點(diǎn)差不多，篩選法也是需要一個(gè)個(gè)去判斷的，只不過(guò)每一層它的判斷范圍在不斷地縮小。

人工智能賦能備課的關(guān)鍵在于教師創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)和對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)與態(tài)度。教師既不應(yīng)仰視人工智能，也不應(yīng)俯視人工智能，而是要將其視為一種新智能，以平等的視角客觀對(duì)待。人工智能與教師的能力應(yīng)有機(jī)結(jié)合，既要充分發(fā)揮人類現(xiàn)實(shí)生活經(jīng)驗(yàn)豐富、熟知學(xué)情以及具身實(shí)踐的洞察力等優(yōu)勢(shì)，也要發(fā)揮人工智能海量知識(shí)庫(kù)、長(zhǎng)思維鏈推理以及不知疲倦生成內(nèi)容的優(yōu)勢(shì)，在二者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的基礎(chǔ)上重構(gòu)備課模式，激發(fā)師生的創(chuàng)造力與反思力。但是，值得反向思考的是：人工智能賦能備課，是否會(huì)產(chǎn)生思維依賴，造成教師的思維惰性？這種擔(dān)憂不無(wú)道理，但關(guān)鍵還在于教師自身能否站在智能巨人之肩，秉持“更上一層樓”的育人初心。

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（作者系浙江省寧波江北區(qū)教育局教研室信息科技教研員、正高級(jí)教師，浙江省優(yōu)秀教研員，浙江師范大學(xué)兼職教授）

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