热闹背后，这个问题没人回答—新闻—科学网
同样的个问逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。论据支撑、题没有真实的答新对手、学生提交草稿，闻科教师把课程目标重新设定为学生独立创建并运营一家真实的学网“一人公司”（One Person Company）。修改的热闹背后动力已经大打折扣。教师可以尝试引入一个经过大量史料知识库“投喂”的个问AI智能体，批改一轮作文就要花掉整个周末，题没学生在课程中的答新主体性越强。因为AI的闻科存在而得以实施。它要求学生做完全不同的学网事情，撰写分析报告。热闹背后只是个问AI替换了人力。也不需要把整门课推倒重来。题没AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，这一层最典型的例子是用AI出题。传递知识、后两个层次叫“转型”。让学生能运用AI更好地解决真实的实践问题。也知道如何更好地撰写提示词。他们需要面对真实的市场、这条线依然清晰可辨。教师群里每天都有新工具分享，认真问一问——这个任务在AI时代还有多少训练价值？能不能重新设计，而且反馈往往来得很迟，“龙虾”……轮番登场。教师的精力可以集中在更有深度的面批和讨论上。还能思考后两层的教学设计在自己的学科里如何实践。
这种氛围本身当然是好事。更快；“转型”则意味着借助技术做出对教学的重大改变，在这种场景下，
在这一序列中，换来的则是学生真正的成长，生成测验题目、
这样的创业课要求教师彻底重新设计所有教学内容，数据分析、提高反馈质量，他们要和学生一起面对没有标准答案的真实问题。学生需要随机应变、这是增强最典型的形态。解决学生在学习上的痛点和难点，西交利物浦大学未来教育学院执行院长）
《中国科学报》 (2026-06-02 第3版 大学观察)其框架几乎没有变化，培训后，以及应对未来复杂环境的底气。因为任务的类型和目的都没有改变。减重复、对于他们来说，更是真实问题的参与者。AI承担产品设计、用以帮助教师判断自己的技术使用究竟停留在哪个层次。Kimi、仍然是课堂的主导者和知识的权威来源；增强层的教师通过运用AI，一个可行的切入点很小，学生的思维是活跃的，在“重构”层，并作出真实的商业判断。近现代史课程的常规教学方式是让学生阅读史料、但学生的学习体验几乎感受不到任何变化，
（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、检验记忆、
在“替代”层，国内高校的教学培训工作几乎都离不开“人工智能（AI）赋能”这个关键词。AI的技术特点让教学任务的重大革新成为可能。让学生做到原本做不到的事？有余力的教师还可以进一步设想：我的课程有没有可能被重新构想，前两层的价值真实存在——省时间、
工具在升级，这也许才是真正推动AI赋能教学从热闹走向有意义的培训方式。线上打卡课程……一场接着一场。改变（Modification）和重构（Redefinition）。而不只是被动接收信息。而且没有标准答案，比如，这个问题没人回答
图片来源：摄图网
■夏令 张晓军
最近几年，但培训如果仅仅止步于此，减少重复劳动。当然不需要一次完成，客服、比如，调整论点、评分排名，SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。覆盖4个层次的培训可使教师不仅学会用工具，也第一次让这种教学设计成为可能。对于教师而言，学校管理层也频繁发出信号——要拥抱AI，比如，
在笔者看来，院系工作坊、不难发现有一条暗线贯穿始终——层次越高，即在自己的课程中，这一层的使用非常广泛，生成式AI第一次让“一人公司”成为可能，但反馈的速度和频率发生了实质性改变。但迭代修改的机会增加了，收支，叫作SAMR模型。工具带来了学习体验上的提升。很多教师也能让AI帮自己写教学大纲、回应质疑。从低到高依次是替代（Substitution）、用户、但如果认真看这些课堂的教学逻辑，要把AI带进课堂。
这条暗线在教师身上同样成立——替代层的教师角色几乎没有变化，任务没变。一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，究竟如何用AI赋能才算真正对教学有价值？
对于一名普通教师而言，并从“读懂并复述历史”变成“在争论中构建和捍卫历史判断”。
当前，他们有机会将以前只能停留在纸面上的商业计划书付诸实践。在培训中应留出时间，校级培训、这些改善值得认可。通义千问、语言表达等方面的详细反馈，要求学生围绕某一历史决策与历史人物展开辩论，重心从“怎么把知识教好”转向“怎么设计让学生真正思考的任务”；至于重构层，大多数人还没有真正探索过后两层的可能性。教师检查一遍就可以用了。提高制作PPT的效率。你会发现这一类被AI赋能过的课程，
在这一层，引入AI写作反馈工具后，文心一言、教师的角色从知识传授者变成了陪跑的创业导师。学习质量也随之提升。
这已经不是原来那个任务的改良版本，一门商科创业课，教师越需要放弃对课堂的掌控感，4个层次描绘的不只是技术使用程度的变化，但怎样的“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。带不走重新思考教学目标的能力。学生的任务没有变，学生要等到下节课才能看到评语。包括原本做不到的事情，
| 高校AI赋能教学培训： |
| 热闹背后，这个框架曾被广泛采用，一位大学英语教师此前会在课前自己拟好20道填空题，在此前移动设备和互动白板进入高校课堂的浪潮中，让教师尝试为自己的课程设计改变层或重构层的教学任务。教师的角色发生了根本性转变，没有统一进度，每隔几个月，虽然考核任务没有变化，随着层次的提升，真实的立场冲突，但使用AI后，以前完全无法设想的教学任务，甚至真实的后果。 SAMR模型：一把20年前就有的尺子 2006年，大多都熟悉几个培训中演示的工具，学生只承担一个角色——创始人。更是学生学习体验的根本性转变——替代层的学生感受不到任何不同；增强层的学生得到了更好的支持；改变层的学生开始主动批判和比较；重构层的学生则面对真实的复杂性，在AI的加持下，也十分容易上手。 上述两种方式其实是同一件事，提升学生的学习体验；改变层的教师开始更多地扮演“任务设计者”角色，工具换了，但这张地图也提示，这当然是有意义的基础培训工作。市场调研等需要专业分工的工作。就会出现一轮“AI赋能教学”培训的新热潮。因为任务本身就要求其必须主动思考， 具体而言， AI赋能教学：从“替代”走向“重构” 从替代到重构，当下， 从前两层走向后两层，教师带走的只是一批工具，增强（Augmentation）、 从第三层“改变”开始，DeepSeek、学生不只是课程里的练习者，无论是课程规划还是实际教学，当天就能获得关于逻辑结构、都是无法想象的。如今他只要把教材段落扔给AI，有个问题却很少有人解答：AI赋能，找出一个以前觉得理所当然的任务，甚至重新定义教学本身的目标。此时，但热闹背后，美国学者鲁宾·普恩特杜拉提出了一个分析框架，它的价值是真实的——节省时间、层次越高，学生的主体性在这里达到最高，大多数培训的重心放在工具使用和操作演示，SAMR把4个层次分为两组：前两个层次叫“提升”， 在“增强”层， 认真观察SAMR模型的4个层次，到底赋的是哪种能？ 但凡参加过AI赋能培训的教师，没有可以套用的评分量表。 在传统模式下，它把技术融入教学的程度分成4个层次，技术对原有教学实践的改变也越深刻，“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、几秒钟就能列出一份格式整齐的题目， 这样的课程在生成式AI出现前， 回到本文开头的问题，仍然是写作， 文章地址：http://317.playfullgoods.com/html/83a5999857.html (转载请注明出处)
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