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构建智慧教学新范式

重塑高校未来课堂新形态

发布时间:2026-06-24 作者:孙芙蓉 来源:中国教育报

  随着人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的迅猛发展,高等教育正经历从“信息化”向“数智化”的深刻转型。数智技术已超越工具属性,跃升为重构课堂生态、驱动育人变革的核心引擎。面对“未来课堂如何培育智能时代高素质创新人才”这一关键命题,高校应以4C素养为价值引领、以4AI智能体为技术支撑、以4I为未来课堂形态,嵌入课前、课中、课后、教研四个场景,构建智慧教学新范式,全方位重塑课堂育人生态。

  4C引领,锚定智能时代人才培养目标。面对产业迭代加速与社会结构转型,高校应构建包括挑战精神(Challenging Spirit)、批判思维(Critical Thinking)、合作能力(Collaborative Competence)、创新素养(Creative Literacy)的四维育人体系,回应数智时代对人才素养的复合型诉求。该体系一方面破解了传统课堂育人短板,依托探究式任务涵养学生进取品质,在合作研讨中锤炼沟通能力,在批判性思维中驱动思维迭代;另一方面重构了人机协同的育人价值,摒弃将AI仅作为提效工具的片面认知,把数智技术贯穿学生能力生成、思维发展与创新表达的全过程,推动课堂育人逻辑从“技术辅助教学”转向“智能全程育人”。

  4AI驱动,搭建“教—学—评—研”协同赋能体系。AI教、AI学、AI评、AI研四类智能体,形成了“以学定教、以评促学、以研促教”的闭环机制。首先,AI教与AI学双向联动,破解教与学脱节难题。AI教赋能教师教学设计、课堂组织与资源统筹,AI学支撑学生开展情境化自主学习,形成“以学定教、以教导学”的良性循环。其次,AI学与AI评深度联动,实现学评一体化赋能。AI学全程采集学习轨迹、课堂互动等过程数据,AI评依托多维度数据生成过程与结果双维学情画像,有效解决“重测评、轻整改、评用脱节”的突出问题。再次,AI评与AI研高效联动,以评价数据赋能教研提质。AI评在整合师生自评、同伴互评、AI智能测评的多元数据中,追踪学生素养发展。AI研依托全维度学情数据,精准研判教学痛点与学生知识薄弱点,生成课堂优化方案。最后,AI研与AI教闭环联动,打通教研成果转化壁垒。AI研反向赋能AI教,生成定制化教案、学情报告与优化策略,实现教研成果与课堂实践的深度融合。

  4I表征,构筑未来课堂实践形态。塑造智能洞察(Intelligent Insight)、即时交互(Instant Interaction)、全域整合(Integrated Integration)与个体适配(Individual Adaptation)四大形态表征维度。智能洞察作为技术基底,实现育人依据从经验判断走向数据实证,依托大数据与人工智能终端采集学生学情数据,通过算法解构学生认知特征与能力短板,为课堂提供精准数据支撑。即时交互作为运行机制,实现课堂样态从单向灌输向多维共生转变,4AI智能体协同构建师—生—机立体化交互场域,使静态的知识传递课堂转变为实时响应的生长型场域。全域整合作为生态架构,实现育人环节从碎片化割裂转向全链闭环。个体适配作为育人落点,在智能洞察数据、即时交互反馈与全域整合积淀的学情资源的赋能下,推动因材施教精准落地。

  场景创新,构建一体化数智课堂落地应用范式。高校课堂依托“教—学—评—研”一体化模式,深度嵌入课前、课中、课后、教研四大场景,构建场景驱动、数据贯通、持续迭代的未来课堂应用范式。课前,学情诊断与方案定制:AI教发布预习任务,AI学支撑学生自主探究,AI评完成学情诊断并生成初始画像,AI研整合多源数据定位共性与个性问题,由AI教生成定制化教学方案,落实“先诊后教、以学定教”。课中,互动教学与即时反馈:构建师—生—机三元协同结构,AI教组织课堂活动与即时点评,AI学支撑课堂探究与协作学习,AI评动态采集互动数据与更新学情画像,AI研实时分析学情、推送教学调整建议,以此实现课堂即时交互与动态提质。课后,分层练习与持续改进:AI学依托学情画像为学生推送分层习题与拓展资源后,AI评则进行课后测评复盘,更新学生素养档案;同时,AI研汇聚全链数据生成教学优化报告,为AI教学迭代教案提供依据,以此形成“以评促学、以研促教”的长效改进机制。教研,循证改进与经验沉淀:AI研整合全流程教学数据,一方面生成可视化学情诊断与课程优化建议,为教研提供循证依据;另一方面沉淀优质教学案例与教研成果,构建可复用教学知识库,推动个体教学经验转化为群体育人智慧。

  (作者系温州理工学院党委副书记、校长;本文系浙江省2026年度大中小学课程教材研究项目“高校数字教材‘教—学—评—研’一体化应用路径研究”阶段性成果)

《中国教育报》2026年06月24日 第06版

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