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生成式AI深化学生学习：挑战与机遇并存，深度学习模式重构与创新

来源：花匠小妙招时间：2025-09-09 19:16

markdown 生成式人工智能如何深化学生学习？

近日，《中国教育报》刊载了关于生成式人工智能在教育领域应用的深度文章，探讨了其对学生学习的深刻影响。文章指出，生成式AI作为教育改革的重要力量，在支持学生自主学习和问题探究方面展现出巨大潜力。然而，在实际应用中，也面临着学习自主性衰减、方案趋同等深层次挑战。本文将结合文章内容，深入剖析生成式AI在学生深度学习中的应用策略与关键突破。

生成式AI支持下的深度探究、人机协同与创新实践

生成式AI在学生学习中的应用，应在学生与其高度互动的基础上，实现有意义的生成和创新，具体表现为深度探究、人机协同、创新实践。深度探究强调系统性研究、批判性思考、多角度分析以及严谨论证和反思。利用生成式AI的海量知识库、超强语义理解能力，学生可以围绕特定问题与AI进行对话协商，逐步完成从问题表征、假设生成到知识重构的深度认知闭环，从而发展高阶思维。

人机协同是实现深度学习的关键。文章强调，要将AI视为认知伙伴，而非资料查找工具。通过多轮对话交互，实现递进式的理解和迭代式的内容生成。同时，要充分利用AI在跨领域知识、数据分析等方面的专长，与人类的情感理解、艺术创作和独特创意形成互补。师生在对话生成中积极参与和主动决策，确保互动结果符合人类的价值观和实际需求。

最终，基于生成式AI的学习旨在推动创新实践。AI能提供跨学科概念联结，生成对抗性创意，并开展可行性验证模拟。学生在此过程中主导创新价值判断、推动需求与社会情境适配、开展伦理评估。这种创新机制可促进学习成果迭代深化，并转化为解决现实问题的有效方案。

应用策略：人机双向沟通与真实问题探究

文章强调，应用生成式AI开展深度学习，核心在于人机双向沟通与面向真实问题的探究、验证与迭代优化。学生需要掌握与生成式AI对话的技巧。RICDO（角色、指令、情境、输入数据、输出要求）提示语公式是有效工具。例如，在城市规划案例中，清晰的指令能引导AI生成更具针对性的解决方案。此外，思想引领与讨论启发也至关重要，通过专业知识引导大模型深刻理解关键问题，激发深度思考和多维视角。

学生学习还须深度融入真实社会与实践。引导学生走向真实场景调查研究、亲身验证信息，才能获得真正高质量的解决方案，并防止因过度依赖AI而削弱自主思考能力。在实践、校验与修正方案中投入更多精力，能显著提升解决实际问题的能力，避免学习停留于理论构思，并更容易激发具有实践价值的创新。

教师的角色：任务设计、评价设计与伦理护航

面对学习者深度学习的要求，教师需要具备关键能力。任务设计方面，要设计更具真实性、开放性以及认知复杂性的任务，例如，语文教学中，与其让学习者总结文章主旨，不如“分析比较并论证最合理的解读”这样的任务，迫使学习者运用批判性思维、综合分析与情境化决策能力。评价设计方面，教师需要重点关注分析学习者与AI的对话日志，评估其思维推理过程，建立包含同伴互评、自我反思等多维度的评价体系。伦理护航方面，教师需要引导学生充分认识生成式人工智能的局限和潜在风险，以确保人机协同成果符合伦理安全和专业规范。

生成式AI在教育领域的应用，既带来了前所未有的机遇，也带来了新的挑战。如何利用生成式AI技术，结合精心设计的模式和教学策略，保障教育的主体性和深度价值，是当前教育领域亟待解决的问题。你认为，在生成式AI辅助学习的背景下，教师的核心价值应该如何体现？