热闹背后，这个问题没人回答—新闻

只是热闹背后AI替换了人力。学生只承担一个角色——创始人。个问西交利物浦大学未来教育学院执行院长）

题没《中国科学报》 (2026-06-02 第3版大学观察)但怎样的答新“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。当天就能获得关于逻辑结构、闻科AI承担产品设计、学网学生在课程中的热闹背后主体性越强。改变（Modification）和重构（Redefinition）。个问这些改善值得认可。题没从低到高依次是答新替代（Substitution）、它把技术融入教学的闻科程度分成4个层次，这个问题没人回答

图片来源：摄图网

■夏令张晓军

最近几年，学网因为AI的热闹背后存在而得以实施。Kimi、个问市场调研等需要专业分工的题没工作。文心一言、此时，工具换了，而且反馈往往来得很迟，学生的主体性在这里达到最高，对于他们来说，即在自己的课程中，检验记忆、

工具在升级，增强（Augmentation）、学生不只是课程里的练习者，并作出真实的商业判断。后两个层次叫“转型”。SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。大多都熟悉几个培训中演示的工具，生成测验题目、有个问题却很少有人解答：AI赋能，

在笔者看来，但学生的学习体验几乎感受不到任何变化，学生的任务没有变，他们要和学生一起面对没有标准答案的真实问题。校级培训、院系工作坊、AI的技术特点让教学任务的重大革新成为可能。

同样的逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。

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，不难发现有一条暗线贯穿始终——层次越高，学习质量也随之提升。

在“增强”层，

这已经不是原来那个任务的改良版本，要求学生围绕某一历史决策与历史人物展开辩论，

这样的创业课要求教师彻底重新设计所有教学内容，更快；“转型”则意味着借助技术做出对教学的重大改变，教师越需要放弃对课堂的掌控感，每隔几个月，用以帮助教师判断自己的技术使用究竟停留在哪个层次。数据分析、用户、对于教师而言，

回到本文开头的问题，比如，在这种场景下，批改一轮作文就要花掉整个周末，你会发现这一类被AI赋能过的课程，

在这一层，也第一次让这种教学设计成为可能。

这种氛围本身当然是好事。比如，如今他只要把教材段落扔给AI，一个可行的切入点很小，修改的动力已经大打折扣。有真实的对手、而不只是被动接收信息。解决学生在学习上的痛点和难点，都是无法想象的。帮助教师进入替代层和增强层，

在“重构”层，这条线依然清晰可辨。美国学者鲁宾·普恩特杜拉提出了一个分析框架，引入AI写作反馈工具后，到底赋的是哪种能？

但凡参加过AI赋能培训的教师，生成式AI第一次让“一人公司”成为可能，

SAMR模型：一把20年前就有的尺子

2006年，

从前两层走向后两层，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“一人公司”（One Person Company）。甚至重新定义教学本身的目标。但反馈的速度和频率发生了实质性改变。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，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，无论是课程规划还是实际教学，覆盖4个层次的培训可使教师不仅学会用工具，

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，叫作SAMR模型。当下，很多教师也能让AI帮自己写教学大纲、但培训如果仅仅止步于此，学生要等到下节课才能看到评语。也不需要把整门课推倒重来。这一层的使用非常广泛，教师检查一遍就可以用了。传递知识、“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、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，让学生能运用AI更好地解决真实的实践问题。

AI赋能教学：从“替代”走向“重构”

从替代到重构，换来的则是学生真正的成长，

从第三层“改变”开始，这是增强最典型的形态。学生需要随机应变、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，包括原本做不到的事情，这当然是有意义的基础培训工作。客服、减重复、工具带来了学习体验上的提升。

认真观察SAMR模型的4个层次，AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，在此前移动设备和互动白板进入高校课堂的浪潮中，技术对原有教学实践的改变也越深刻，调整论点、教师的精力可以集中在更有深度的面批和讨论上。论据支撑、在AI的加持下，

当前，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，没有可以套用的评分量表。撰写分析报告。几秒钟就能列出一份格式整齐的题目，更是真实问题的参与者。

在这一序列中，

在“替代”层，但迭代修改的机会增加了，在培训中应留出时间，提高反馈质量，要把AI带进课堂。比如，前两层的价值真实存在——省时间、就会出现一轮“AI赋能教学”培训的新热潮。教师群里每天都有新工具分享，也十分容易上手。培训后，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。减少重复劳动。并从“读懂并复述历史”变成“在争论中构建和捍卫历史判断”。带不走重新思考教学目标的能力。大多数培训的重心放在工具使用和操作演示，学生提交草稿，教师的角色从知识传授者变成了陪跑的创业导师。虽然考核任务没有变化，一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，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。近现代史课程的常规教学方式是让学生阅读史料、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。因为任务本身就要求其必须主动思考，

（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、任务没变。教师的角色发生了根本性转变，4个层次描绘的不只是技术使用程度的变化，线上打卡课程……一场接着一场。DeepSeek、SAMR把4个层次分为两组：前两个层次叫“提升”，找出一个以前觉得理所当然的任务，“龙虾”……轮番登场。

这样的课程在生成式AI出现前，仍然是写作，收支，因为任务的类型和目的都没有改变。它的价值是真实的——节省时间、真实的立场冲突，但如果认真看这些课堂的教学逻辑，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，当然不需要一次完成，这一层最典型的例子是用AI出题。随着层次的提升，语言表达等方面的详细反馈，教师可以尝试引入一个经过大量史料知识库“投喂”的AI智能体，

在传统模式下，

高校AI赋能教学培训：

热闹背后，评分排名，他们需要面对真实的市场、回应质疑。它要求学生做完全不同的事情，但热闹背后，大多数人还没有真正探索过后两层的可能性。但使用AI后，而且没有标准答案，提高制作PPT的效率。这个框架曾被广泛采用，通义千问、教师带走的只是一批工具，其框架几乎没有变化，层次越高，也知道如何更好地撰写提示词。甚至真实的后果。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。一位大学英语教师此前会在课前自己拟好20道填空题，但这张地图也提示，

具体而言，以前完全无法设想的教学任务，还能思考后两层的教学设计在自己的学科里如何实践。以及应对未来复杂环境的底气。学校管理层也频繁发出信号——要拥抱AI，学生的思维是活跃的，没有统一进度，一门商科创业课，

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