学生参与命题：数智技术赋能个性化教学

在深化课程改革与落实“双减”政策的背景下，教育工作者面临的核心挑战在于：如何将核心素养这一理念切实转化为学生可感、可测、可持续的能力？长期实践表明，以“命题”为支点撬动课堂教学变革是一条行之有效的路径。改革的关键在于推动角色与思维的转变：学生要从被动解题转向主动命题，通过解构知识深化理解；教师要从知识传授者转向学习设计师与引导者，以命题思维反向牵引教学目标与活动设计。这一转变推动学习从“解题”向“创题”跃迁，有效减少无效学习时间，提升学习效能，从而高质量落实核心素养。

素养导向的命题式教学核心在于引导学生基于真实而复杂的生活情境进行分层命题，推动学科知识与现实世界的深度融合。该模式秉持“以终为始”的逆向设计理念，学生作为命题主体，要主动分析情境、界定问题，并设计能够考查目标素养的题目，尤其注重开放性与探究性。这一过程促使学生逆向解析解决问题所需的知识结构、能力要素与价值观念，实现知识的深度内化与结构化理解，同时有效锻炼问题解决、逻辑推理、信息整合及创新批判思维。

数智技术的引入，为构建分层、系统的“情境化命题素材库”提供了可能，有助于应对高中知识体系复杂和学生差异大带来的个性化教学挑战。教师依据学生认知发展规律和学科核心素养水平，精心筛选、分类并标注来自社会热点、科技前沿、历史纵深、文学经典等真实情境素材，借助智能标签（如素养维度、难度层级、主题领域）实现精准管理，构建覆盖基础理解、迁移应用、批判创新等多维的“情境资源池”。

在此基础上，教师设计命题情境、设定素养目标，并制定“三级进阶式命题评价标准”，例如：基础级（2分，侧重知识掌握）→进阶级（4分，侧重思维迁移）→高阶层（6分，侧重创新批判）。教学实施以“重构评价—分层命题—小组商题—师生点评”为框架，引导学生经历“命题—解题—修题—议题”四个环节，通过小组合作、品题与优选，形成“以评促学、以评优教”的闭环体系，有效激发深度学习，促进全面参与。

实践中，学生可根据自身兴趣与能力，从素材库中选择处于“最近发展区”的情境进行命题，享有充分自主选择权。随后，借助生成式人工智能工具，通过结构化提示词（如“增加现实情境复杂度”“设计梯度设问”“融入跨学科视角”）对原题进行智能优化，提升情境真实性、思维梯度和学科融合性。这种人机协同机制，既保留学生的独立思考与原创，又借助AI增强命题的科学性与挑战性。通过对比自主命题与AI优化版本，学生深入理解优质题目的设计逻辑，形成“设计—反思—迭代”的素养进阶闭环。

以“生态系统稳定性与人类活动”主题教学为例，为落实核心素养并兼顾差异，教师设定素养目标，学生依据标签选择分层情境：基础级聚焦知识掌握与分析，如“某湿地公园游客激增导致水质恶化”，要求学生解释富营养化过程，分析游客活动如何打破生态平衡；进阶级侧重思维迁移与模型应用，如“农田引入新农药后害虫反弹”，要求学生运用负反馈原理分析抗药性机制，并设计实验评估生物防治等策略的效果；高阶层关注批判创新与系统解决，如“水坝建设对流域生态与社区的影响”，要求学生综合评估生态效益与多重风险，提出系统性优化方案。

命题后，学生使用AI工具进一步优化，如补充污染物数据、设计比较性问题、增加社会经济情境等。之后通过小组商题，依据三级标准进行互评和优选，教师组织深度议题，聚焦典型答案与争议点。AI还可以通过自然语言处理对开放答案进行初步分析，识别科学概念的准确性、论证逻辑的严密性等，为教师提供可视化“素养发展画像”，实现精准反馈。

“目标设定→情境选择→分层命题→人机优化→合作商题→解题修题→议题反馈”构成完整闭环，体现了“命题—解题—修题—议题”四环节的实践内涵。学生在匹配自身能力的真实挑战中，通过主动命题深化知识理解，通过人机协同提升思维品质，通过合作与反馈明确发展方向，从而实现生命观念、科学思维与社会责任的阶梯式成长。

分层选择与自主命题的过程，淬炼了学生的高阶思维，包括信息整合、问题界定、逻辑建模与方案设计，使其在适切的情境探索中实现素养进阶。这一模式有效弥合了知识深度与应用广度、统一要求与个性发展之间的鸿沟，让学习成为一场充满挑战、选择与意义的科学探索。

每一位教师都是这场变革的推动者——在每一道融合智慧与情境的题目中，在每一次人机协同的迭代中，在每一份指向素养的反馈中，我们正编织核心素养落地的纽带，塑造能够应对未来挑战的人才。

（作者系山东省安丘市实验中学党委书记，本文系山东省教育教学研究课题〈一般课题〉“基于命题的县域高中教师绘图能力提升实践研究”的研究成果，课题批准号：2023JXY373）

《中国教师报》2025年09月24日第11版