对话 | 杨俊锋-王嫱 聚焦教学场景，探寻人工智能技术融入课堂的路径

当前，我国教育领域正以顶层设计系统推进人工智能融入教育全流程，以智能变革助力教育强国建设。2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出到2030年基本形成人工智能与教育深度融合格局，构建全学段贯通、全社会覆盖的人工智能教育体系。这既是落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》的关键行动，也为全球数字教育转型提供了中国经验。为此，本期对话特邀杭州师范大学研究生院副院长杨俊锋教授与北京师范大学博士后王嫱老师展开深度研讨。

本次对话围绕人工智能在教学中的典型应用场景与发展策略展开，立足中小学教学实际，梳理AI工具的实用场景与应用边界，总结减负增效、精准施教、人机协同的实施策略，帮助一线教师规避应用误区、守住教学主导权，推动人工智能轻量化、常态化融入课堂，以实践路径支撑国家“人工智能+教育”行动计划落地，助力实现因材施教与高质量育人。

杨俊锋

教授，博士生导师，杭州师范大学研究生院副院长，教育部教育信息化战略研究基地（北京）副主任，北京师范大学兼职教授，杭州师范大学教育技术学科负责人，杭州市优秀教师，入选浙江省哲学社会科学规划领军人才、浙江省高校创新领军人才、浙江省之江青年拔尖人才。

王嫱

副教授，北京师范大学博士后，泰国格乐大学特聘教授、韩国全州大学客座教授、马来西亚英迪国际大学特聘研究员。

AI已经在课堂里做了什么？

王嫱：杨教授您好，很高兴与您进行此次对话。随着人工智能（AI）技术的发展，目前AI工具在中小学中的应用明显提速，并逐渐从试点探索走向常态化使用。结合您的研究与实践观察，您认为老师们最先用得最多的，是哪些典型场景？

杨俊锋：坦率来说，老师们最先用的并不是那些“高大上”的系统，而是“顺手、能马上用”的小工具。从目前大多数学校的真实使用状况来看，AI在课堂上的真实应用大致可以分成三类。

第一类是通用AI工具，主要解决教师日常“最费时间”的事务，如写教案、出题、整理资料等。这类工具之所以最先普及，原因很简单，就是门槛低、见效快、立刻能减负。在长期使用中，老师们也逐步摸索出成熟稳定的实操方式：不再要求AI一步到位生成完整可用教案，而是让AI先行起草知识结构与教学环节框架，再提供多样化课堂活动建议，最后由教师筛选、调整、重组。核心逻辑可以概括为：AI出草图，教师做设计；AI负责基础烦琐的工作，教师负责核心教学设计与学情适配。

第二类是学科专用小工具，实现从“通用好用”向“精准好用”转变。其中不少工具是教师结合教学实际自主搭建、定向定制的。随着应用的深入，老师们逐渐发现通用AI存在明显短板——并不真正理解学科逻辑。在数学、物理学科中AI易出现步骤不严谨、逻辑跳跃等问题；语文写作设计也常会出现文笔优美但不符合教学要求的情况。对此，一线教师主动对AI进行“驯化”：把常见题型、标准解法、评分标准输入AI，整理学生典型易错点让AI学习，同时严格限定AI只完成某一类具体任务。实践证明，只有缩小使用范围，才能有效提升输出准确度。优秀教师对AI的应用，从来不是用得多，而是用得准、用得稳、用得可控。

第三类是学校层面的智能系统应用，核心原则不在于技术“先进”，而在于实际“有用”，其主要包括自动批改系统、课堂分析系统、学习数据平台等。这类工具投入大、功能复杂，但一线教师最关心的只有两点——能否真正省时间、数据是否具备教学价值。应用效果较好的学校普遍坚持只在关键环节用AI，不做全流程覆盖。例如，仅用AI批改客观题、汇总统计错题学情，主观题批阅、综合素养评价依旧由教师完成。这种有取有舍、务实落地的模式更容易长期坚持，任何额外增加教师负担的智能系统，最终都会被一线教学自然淘汰。

王嫱：了解了AI在课堂的三类实际应用后，老师们随之会关心的问题应该是利用AI助力教学的核心策略，您认为有哪些策略呢？

杨俊锋：结合前期研究与一线实际应用的经验反馈，我认为真正能帮教学、不添乱、高效率的核心策略主要有五条：

第一，把AI当“初稿生成器”，而不是最终答案。不要指望AI一步到位生成直接可用的教案，AI可以负责起草框架、梳理知识结构，教师需结合学情进行加工修改、优化定稿，守住教学主导权。

第二，用AI拓宽教学思路，而不是让AI代替思考。AI可以提供多种课堂活动、问题设计、情境创设方案，其价值是打开教师设计思路、激发灵感，而不是让教师直接照搬照抄。

第三，优先让AI承担重复性、高耗时、低价值的工作。将知识点整理、基础练习题、资料归纳这类烦琐耗时间、教学创造性不强的事务交给AI，把教师精力释放到教学设计、课堂互动、育人引导等核心工作上。

第四，精准定向使用，主动缩小AI应用范围，提升准确度。不要让AI什么都做、全能全包，而是针对单一知识点、单一题型、单一任务使用，任务越具体，AI输出越稳定可靠，做到用得准，而不是用得多。

第五，学校与教师都坚持轻量化嵌入应用，不全流程强行覆盖。AI只介入备课、批改等关键环节，不改变教师原有教学节奏，不额外增加操作负担，自然融入日常教学，才能长期发挥减负增效作用。

王嫱：根据您了解到的一线实际应用反馈，老师们在刚开始用AI的时候有没有一些特别容易踩的“坑”？

杨俊锋：这个问题特别重要，而且基本每所学校、每位老师都会经历这个阶段。总结下来，有几种典型的“常见误区”。

第一是一上来就想“用全、用多”。有些老师刚接触AI，会有一种想法：既然是新技术，那就尽量多用，处处都用，如备课用、上课用、作业用、评价用。但实际情况往往是，越这样用越觉得累，因为每个环节都要重新适配工具，反而增加了负担。

第二是对AI“期望过高”。有些老师会希望AI直接给出“可以用”的完整成果，如一份教案、一套试卷，甚至一整节课的设计。但用过之后就会发现，要么不够贴合学生情况，要么不符合自己的教学习惯。

第三是“信息太多，反而不好用”。AI的一个特点是可以一次性给出很多内容，但如果没有筛选，反而会增加判断负担。有老师反馈，有时候看AI给的内容，比自己从头想还要花时间。

第四是“用了一段时间就放弃”。很多工具在刚开始用的时候觉得新鲜，但如果不能稳定融入日常教学流程，就很容易被搁置。

王嫱：目前处在AI应用起步阶段的中小学教师临面的问题是：该如何简易高效地使用工具，规避实践里的各类应用陷阱？有没有一些快速上手、避免踩坑的小技巧？

杨俊锋：当然有。首先，要先盯住痛点，再逐步扩展。很多老师一开始会想把所有功能都用起来，但实际上这种方法不仅容易迷失方向，还可能增加负担。最有效的做法是先选择一个最耗时间、最痛点的环节，如作业批改或者备课素材整理，当熟练掌握工具在这一环节的应用后，再考虑扩展到其他环节。这样既能快速见效，又能保证使用的稳定性。

其次，要收窄提问范围。AI一次性可以生成大量信息，但过多的信息反而容易让人无从选择。最实用的做法是在提问时明确年级、知识点、题型，甚至限定输出数量，这样得到的结果会更集中，更便于直接使用，也能显著节省筛选时间。

总之，用得稳、用得准，比用得多更重要。掌握了这三条原则，老师们就能让AI真正成为教学的帮手，而不是额外负担。

哪些教学环节可以交给AI?

王嫱：在日常备课、课堂互动这些高频教学环节，老师们既想借力AI减负，又担心过度套用AI模板，导致教学设计同质化、课堂失去个性化温度，您认为应该如何划分AI的使用边界呢？

杨俊锋：这确实是当前广大一线中小学教师在AI教学落地应用过程中普遍困惑、最为纠结的现实难题。不可否认，AI能够为课前备课、课中教学提供全方位的辅助支持，高效赋能各类重复性、事务性教学工作，但关乎课堂质量、育人价值与教学特色的个性化设计、人文关怀与创新创意环节，绝对不能完全交由人工智能来替代。

在课前备课环节，大量机械烦琐、重复耗时的基础性工作，完全可以放心交给AI完成，如快速梳理每课时的核心知识点与知识框架、分类整理同步随堂习题与单元练习题、快速搭建课件基础版式与内容框架、精准搜集课文拓展资料与课外延伸素材，或批量设计基础型分层作业、同步练习任务等。但备课的核心内核必须牢牢掌握在教师手中。结合班级整体学情制订适配的教学节奏、贴合学生认知水平与生活实际挑选典型教学案例、精准拆解教学重难点并设计针对性突破方案、自主构思趣味化课堂活动与探究任务等关键内容，都需要教师结合日常教学观察与班级实际情况独立完成。不同班级学生的知识基础、认知能力、性格特点以及学习氛围都存在明显差异，AI输出的大多是通用化、标准化模板内容，很难兼顾差异化学情，自然无法满足一线精细化、个性化的教学需求。

在课堂互动与实时教学环节，AI同样可以发挥优质辅助作用，成为课堂教学的得力帮手。例如，开展随机抽答点名、布置当堂基础检测练习、实时收集统计学生答题数据、快速汇总课堂作答情况、即时生成巩固小练习等，依靠数据化优势提升课堂反馈效率，让教学调整更有依据。但课堂的核心育人环节必须由教师全程主导把控，如面对面的师生深度交流、针对性的课堂即时点评与鼓励引导、学生学习情绪与心理状态的关注、高阶思维的启发与拓展、课堂突发状况的灵活应对，以及习惯养成、品格塑造、价值引领等育人工作等。中小学教育从来不只是单纯的知识传递，更包含情感沟通、心灵陪伴、行为规范与三观培育，这份独属于教育的温度与人文关怀，是智能工具难以复刻和替代的。

真正值得警惕的，不是使用AI本身，而是“无差别复制AI输出”。如果教师直接套用统一模板，容易导致课堂趋同，削弱不同教师的教学风格，也会降低学生真实参与和思辨的空间。因此，我更倾向于把使用AI的边界理解为“AI可以提供可能性，但教育的方向感和温度必须来自教师”。

王嫱：如今，AI自动批改、错因分析这些功能越来越强，您认为这会不会影响老师们的专业判断？

杨俊锋：这个问题其实是很多老师最关心的。可以先说一个比较明确的结论：人工智能确实会改变教师做判断的方式，但不会取代教师本身的判断。也就是说，变化发生在“过程”中，而不是“角色”。

大多数一线教师正在经历一个比较明显的转变，即过去更多是依靠自己一点点去发现问题，现在则越来越多地借助工具先进行初步分析，再由教师进行判断和决策。简单来说，就是从“自己找问题”，转向“先看AI提示，再做专业判断”。

以作业批改为例，智能工具能自动批改客观题、汇总错误类型、统计错误比例，让教师直接看到整理后的结果，节省时间并减轻负担。但关键原则是，先用AI筛选，再由教师判断，不能完全依赖系统结论，否则可能误把个别情况当普遍问题。AI应作为“放大镜”，帮助发现问题轮廓，而最终判断和处理仍由教师负责。错因分析同理，AI可快速统计和分类高错误率知识点和反复问题，为教学调整提供参考。

但与此同时，也需要注意一个现实问题：AI更多是基于数据进行判断，它看到的是数据统计的规律，却不一定能够理解学生产生错误的真实原因。例如，同样是应用题出错，有的学生是理解能力不足，有的学生可能只是审题不仔细，还有的学生可能是当时状态不佳。如果直接依据系统的分类结果对学生进行判断，很容易出现误判。

因此，一线教师在实践中逐渐形成了一个比较实用的经验，就是在使用这类工具时，更关注整体趋势，而不过分依赖个体结论。换句话说，人工智能更适合帮助教师发现班级层面的共性问题，如某一知识点是否需要重讲、是否需要调整教学节奏、是否需要进行分层教学，而具体到某一个学生的学习判断，仍然需要教师结合日常观察来完成。

从这个角度来看，可以形成一个比较清晰的边界：凡是涉及效率提升的工作，如批量处理、数据整理、初步分析，可以更多地交给人工智能来完成，而凡是涉及教育判断的环节，如学生发展判断、教学策略选择、个性化反馈，则必须掌握在教师手中。这种分工如果处理得当，人工智能就是助力，而如果边界模糊，就有可能带来干扰。

王嫱：说完了教师如何使用AI，该说学生如何使用AI了。在学生使用AI方面，很多老师会担心学生用得多了，就不再愿意思考了。您了解到的现阶段学生使用AI的情况如何呢？

杨俊锋：这个担心是有现实依据的。在一些情况下，如果缺乏引导，学生确实容易形成依赖，一遇到问题就直接寻求答案，而不是自己先思考。但关键并不在于是否允许使用，而在于如何使用。

从一线经验来看，如果有明确的规则和引导，人工智能反而可以成为促进学习的工具。比较有效的做法，通常可以概括为三个方面。

首先，把使用顺序调整好。也就是说，让学生先独立完成，再借助工具进行检查或完善，而不是一开始就依赖技术。这样可以保证思考发生在前，工具介入在后，从而避免学生跳过关键的认知过程。

其次，在功能使用上进行区分。人工智能更适合用于修改和优化，而不适合直接替代学生完成任务。例如，在写作训练中，可以引导学生先完成初稿，再利用工具获取修改建议，而不是让工具直接生成一篇文章。同样，在解题过程中，也可以让学生先写出思路，再借助工具进行对比和修正。这种方式能够保留学生的思考过程，同时利用技术提升质量。

再次，引导学生改变提问方式。与其直接询问答案，不如更多地去追问原因和方法，如为什么这样解、是否存在其他思路、这种方法适用于什么类型的问题等。这样一来，人工智能的作用就不再只是提供答案，而是帮助学生扩展思维路径。

在实践中，还有一个比较有效的小技巧，就是让学生对人工智能的输出进行评价。例如，让学生判断答案是否正确，分析其中可能存在的问题，或者比较不同解法的优劣。当学生从“接受答案”转变为“评估答案”时，其思维参与度会明显提高，也更不容易形成依赖。

此外，在学校，中小学生需在教师的引导下使用人工智能，基于教师设计的活动，以发展学生的能力和思维为目的。始终需要牢记的是，中小学阶段学生的知识和能力是任何高阶思维和创造的基石，人工智能是促进学生知识和能力培养的工具，任何阻碍学生掌握知识和发展能力的应用都要杜绝。

教师如何用对、用好AI？

王嫱：未来，AI肯定会越来越多地进入课堂。在这种趋势下，您认为教师最应该重点关注什么？

杨俊锋：与其关注各种层出不穷的新概念，不如先抓住几个最容易落地，也最容易见效的AI应用场景。从教学实际出发，大致有四类场景是老师们最值得优先关注的。

第一类是备课提效。这是大多数老师最容易感受到变化的地方。过去备课往往需要花大量时间在资料查找、结构设计和活动构思上，而现在借助人工智能，可以在很短时间内获得多种备课思路。比较有效的用法，是让工具先提供不同方案，再由教师进行筛选和调整，而不是直接使用生成结果。也就是说，人工智能更适合用来“出方案”，而教师负责“做选择”。这样既能提高效率，又能保证教学设计的质量和针对性。

第二类是分层教学。这一场景的价值其实更大，只是过去受限于时间和精力，很多老师很难真正做到。人工智能的一个优势在于，可以基于同一知识点快速生成不同难度、不同形式的学习任务。比较可行的做法是，围绕同一内容设计出多个版本，让不同层次的学生都能找到适合自己的学习路径。换句话说，不再是“一套内容面对所有学生”，而是“一份内容，多种版本”，这对于应对学生差异有很大帮助。

第三类是作业与反馈。这一部分往往是教师负担最重的环节之一。人工智能可以承担一部分基础性工作，如客观题批改、错题分类、数据统计等，从而大幅减少重复劳动。但需要强调的是，这些数据本身并不能直接转化为教学决策，还需要教师进行判断和解读。比较合理的分工方式是，让工具完成统计工作，而由教师来做判断和调整。这样既能减轻负担，又不会削弱教师的专业作用。

第四类是课堂互动。在很多课堂中，互动不足往往不是因为教师不重视，而是缺乏足够多样和有层次的问题设计。人工智能在这方面可以提供支持，如快速生成不同类型的问题、讨论情境或拓展任务。比较有效的做法，不是用AI增加讲解内容，而是用它来丰富问题设计，让学生有更多参与和表达的机会。简单来说，是“用AI生成问题，而不是讲更多内容”。

王嫱：听起来，老师需要掌握的东西会不会越来越多？会不会有比较高的门槛？

杨俊锋：其实不需要把问题想得太复杂，可以把老师需要提升的能力理解为四个具体方面。

第一是会“挑工具”。现在工具很多，但并不是越多越好。关键在于，这个工具是否能解决自己教学中的某一个具体问题。哪怕只解决一个环节，只要效果明显，就是有价值的。与其追求全面覆盖，不如找到真正适合自己的工具。

第二是会“改结果”。人工智能给出的内容，往往只是一个基础版本。如果直接使用，容易出现不贴合学生情况的问题。因此，教师需要具备对结果进行判断、筛选和调整的能力。简单来说，就是不把AI输出当作成品，而是当作素材来使用。

第三是会“控节奏”。也就是说，要清楚什么时候适合使用技术，什么时候应该回到传统方式。如果一节课中技术使用过多，反而可能打乱节奏，影响学生的专注度。因此，合理安排使用时机，比单纯增加使用频率更重要。

在这三点之外，还有一个非常关键但容易被忽视的方面，就是会“把握度”，即要把握好人工智能使用的度，不是用得越多越好，而是在需要的时候用，千万不可为了用而用。人工智能的应用目的一定是为了解决教师教学过程中的问题，如果在实践中，在教学质量很好的环节刻意融入人工智能，反而是画蛇添足。因此，在教学设计中，必须明确人工智能使用的目的和解决的核心问题，让技术真正赋能教学，助力大规模因材施教。

王嫱：当下不少学校积极推进AI教学应用，但却容易流于表面、陷入形式化。您觉得该如何有效规避这一问题？

杨俊锋：其实，判断AI教学是否落地见效，主要看两件事：一是能否切实为教师减负提质，节省备课、教研时间，提升课堂教学实效；二是能否真正调动学生积极性，增加学习参与度。倘若两者都达不到，那大概率只是形式上的应用。

对于学校推进AI比较有效的方式，通常不是一开始就将AI全面铺开，而是从一个具体问题入手。例如，从作业批改这个环节开始，找到一个能够明显减负的工具，随后在一门学科中进行尝试。如果效果确实显著，再逐步扩展到其他环节或其他学科。这样既风险可控，也更容易形成可持续的应用方式。相反，如果一开始就追求AI大面积覆盖，往往会增加教师负担，甚至引发抵触情绪，最终难以长期推进。

王嫱：老师每天的教学任务多，技术工具也越来越多，会不会容易被AI“绑住手脚”？该怎么使用才能不增加教师负担？

杨俊锋：其实，AI工具本身并不会“绑住手脚”，关键在于老师如何使用它。让技术服务于教学，而不是让它主导课堂。可以把思路调整为一句话：AI辅助，教师主导。

首先，要明确使用目的。最有效的做法是，先想清楚自己希望AI帮你做什么，当目标明确后，就不会被功能堆积或多余信息牵着走，而能真正把工具用在最需要的地方。

其次，要学会用核心功能。AI能做的事情非常多，但在实际教学中，真正有用的是那些直接提升效率或帮助教师做决策的功能。挑出一两个最关键、最常用的环节去用，既能节省时间，又能避免在操作和选择上分散注意力。

再次，要保持教师对结果的控制权。AI提供的输出只是参考或素材，教师需要根据班级实际情况、学生的学习特点，对结果进行筛选和调整。只有把AI当作助手，而不是决策者，才能保证教学质量不受影响，也才能维持课堂的自然节奏和学生的学习体验。

最后，要给自己和学生保留主动思考的空间。即便AI可以提供方案或示例，也不要让学生直接依赖工具完成任务。

AI是教师的助手，而真正的课堂主导权永远在教师手上。只要把握这个原则，AI就能成为教学的加速器，而不是负担。

文章刊登于《中国信息技术教育》

2026年第13期

引用请注明参考文献：

杨俊锋，王嫱.聚焦教学场景，探寻人工智能技术融入课堂的路径[J].中国信息技术教育，2026（13）：4-10.

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