AI如何真正赋能课堂？专家、校长、企业代表谈到这些关键词

想象一下2026年的历史课堂：学生们不再只是聆听教科书上的叙述，而是化身为一战时期的各国政要，在AI构建的“萨拉热窝危机”或“巴黎和会”模拟场景中，亲自搜集史料、做出决策、参与博弈。这正是发生在上海市闸北第八中学姜刻文、袁如月老师课堂上的真实一幕。通过一次次看似“理性”的国策选择，学生们亲眼目睹局势如何步步升级，也切身感受到，即便坐上谈判桌，战败国与弱小战胜国的话语权是何其微弱。这种沉浸式体验，让历史背后的复杂因果与权力逻辑，变得前所未有的清晰。

这仅仅是AI赋能教学的一个切片。5月9日，一场以“破界·重构”为主题的第二届教学与AI深度融合研讨会举行，由华东师范大学课程与教学研究所国际课堂分析实验室提供学术指导。会议汇聚了众多专家、校长与行业代表，共同探讨一个核心议题：AI究竟该如何超越工具层面，真正重构课堂生态、教研模式与未来人才的培养路径？

当AI走进课堂，首先要看见真实的“教”与“学”

智能技术如何才算真正赋能了课堂？与会专家们形成了一个基本共识：关键不在于是否“用上了AI”，而在于技术能否帮助教师看见那些曾经被忽略的细节——真实的学情、真实的课堂互动、真实的学习发生过程。唯有基于这些被“看见”的证据，教学改进才能从依赖经验直觉，走向科学的循证决策。

上海市教育学会会长尹后庆指出，人工智能与课堂融合（AIC）的正确方向，是让一切数据和技术服务于“人的成长”。学习数据不该成为给学生贴上的标签，而应是教师理解个体需求、实现精准教学的罗盘；智能技术不该固化传统课堂模式，而应打通课前课中课后，支撑起更灵活、个性化的学习流程；AI更不应削弱师生的主体性，其价值在于将教师从重复性劳动中解放出来，从而有更多精力投入有温度的对话与有深度的思维引导。

因此，未来的实践需要推动三个转向：让数据驱动从偶尔的“展示课”走向常态化的每一堂课；从“教师单方面使用AI”走向“师生共同探索AI”；从追求“刷题效率”优先，转向关注学生是否“爱提问、敢试错、会合作”等成长性指标。

华东师范大学课程与教学研究所所长崔允漷教授则从“破界重构”的角度提出三重理解：一是破“课时主义”的界，重构单元整体育人的教研范式，关注一个单元究竟能培养学生哪些核心素养；二是破“经验主义”的界，重构数据驱动的循证决策，让教研结论从“我认为”转向“证据表明”；三是破“单边主义”的界，重构以学为中心的教学改进逻辑，一切教的改进都应指向促进学生的学。

香港中文大学（深圳）当代教育研究所所长唐江澎用一个生动的比喻阐释了课堂研究的价值——课堂需要一面“镜子”。教师反思教学，不能只看预设完美的教案，更要看清课堂中真实发生的一切：学生如何回应、教师如何追问、学习是否真正展开。课堂观察与智能分析工具，正是提供这面“镜子”的关键。他同时提醒，这面“镜子”的用途是照见问题、促进改进，而非给教师打分评级。

华东师范大学课程与教学研究所杨晓哲教授进一步分享了AIC课堂智能分析的实践进展。随着技术演进，课堂研究已从传统的听评课、课堂观察步入智能分析阶段。AI的核心价值，在于打开常态课堂的“黑箱”，客观记录师生互动、讲授、表达与活动等海量细节。目前，AIC已支撑起教师自我反思、同伴研讨、专家协同及区域诊断等多重场景。数据显示，经过持续干预，一位教师一年后的课堂发生了显著变化：讲授时间减少，师生互动增加，理答质量提升。更大规模的跨学科、跨年级数据对比，则能揭示不同课堂的结构性差异，为教学改进提供精准锚点。

AI时代的教育接力：从小学课堂到职场，如何传递人才成长的期待？

AI对教育的冲击是系统性的，人才培养已成为一场贯穿小学、中学、大学直至职场的漫长“接力”。在这场由上海交通大学就业指导办公室主任刘燕芳主持的圆桌论坛上，来自各学段与企业的代表共同探讨：当知识获取变得空前容易，教育必须坚守的核心是什么？

北京大学数学科学学院党委副书记董子静谈到，AI已深度嵌入大学的学习与科研，学生用它查找文献、梳理材料乃至辅助编程。但在数学这类基础学科的人才培养中，真正不可替代的是提出好问题的能力、进行价值判断的能力，以及驾驭AI而非被其替代的能力。AI擅长解决问题，但“什么问题值得被解决”，仍需人的洞察与感知。

上海市上海中学副校长马峰认为，AI对高中的最大价值应体现在日常课堂，而非公开课的“昙花一现”。它固然能赋能学校管理，但学生的成长与社会化过程，终究依赖于真实的人际互动与连接。AI时代的学生，尤其需要培养提出问题、独立研究、沟通协作以及将想法落地的实践能力。

上海市静安区教育学院附属学校原校长张人利强调，讨论AI与教育必须具体化：区分学段、学科、课型，明确是教师用、学生用还是师生共用。对义务教育阶段而言，重点不是追逐技术热点，而是让学生理解AI是什么、其思维逻辑如何，并能进行简单应用，同时培育相应的社会责任意识。他特别指出，基础教育的复杂性在于“人”的复杂性，价值观与社会责任感的塑造，AI无法代劳，只能在漫长的基础教育阶段悉心培育。

“AI教育不应只为少数拔尖生或未来的AI研发者服务。绝大多数学生将成为AI的使用者，教育的目标是让每个孩子都能理解并善用AI。”张人利总结道，好的教育，是让孩子视学习为享受，在AI时代依然保有真实阅读、深度思考和真诚交往的能力。

从企业视角，腾讯科技的赵佳男感受到，AI已接管大量基础的数据整理与材料生成工作，因此企业更看重人才的自我迭代能力与人机协同效能。同样使用大模型，产出效果却因人而异，这背后的差距正是提问能力、判断力与工具驾驭能力的体现。

面对高校培养与企业需求的衔接问题，董子静介绍，高校正通过调整专业设置、培养AI复合型人才、加强产学研合作等方式积极应对。北京大学致力于营造宽松的成长环境，鼓励学生在各自赛道发挥所长。赵佳男也观察到，高校对AI工具的使用越开放，学生的创造力、解决问题能力以及对真实任务的理解力就越强，这无疑会让未来的人才衔接更为顺畅。

在另一场院长微论坛中，多位教科院负责人围绕“AI会削弱教科研机构和教研员的专业话语权吗”展开讨论。共识在于，AI带来的更多是赋能而非替代。它将帮助教研员从繁琐事务中抽身，更深入地回归教育本源进行思考与创新。

教育+人工智能，五位名校长有这些“制胜绝招”

理念最终需落地于校园。在五位知名校长看来，AI融入教育的“制胜绝招”，远非添置设备或搭建平台那么简单，关键在于让技术深度融入课程、课堂、教研与治理的肌理，切实赋能教师、改进教学、服务学生成长。

上海市实验小学校长徐进提出“守正创新”三招：一是“数据立教”，用多维学情数据支撑精准教学，同时严守数据安全与伦理红线；二是“人机共生”，明确人机分工，促使教师向学习设计师、情感联结者和价值引领者转型；三是“场景深潜”，让学生在解决真实问题的过程中运用AI、检验方案、获得体验。

北京市东城区史家胡同小学副校长郭志滨指出，AIC赋能教研的核心是“为破局而诊、为改变而诊、为不评而诊”。面对教研记录碎片化、经验判断主观化等痛点，学校用数据记录常态课、发现真问题。诊断的目的不是评判教师，而是推动教师将关注点从“我要讲什么”转移到“学生需要什么”。

广州市天河区华阳小学书记陈丽霞认为，AI时代的学校要抓住“方向、动力、专业”三个关键。抓方向，是将爱国情怀融入日常，让办学理念转化为学生的人生志向；抓动力，是通过思维培育与情感赋能，让孩子乐学善思，获得认同感；抓专业，是让教师真正懂学生、懂学科、懂技术，在人机协同中更好地支持儿童成长。

江苏省无锡师范学校附属小学校长承志宏介绍了以“乐学教育”为基底的AI融合路径：一是建设乐学环境，打造AI实验室、体验中心等空间，并纳入课程体系；二是在教学难点、痛点处进行精准的融合设计；三是组建由专家、工程师、教研员和骨干教师构成的攻关团队，推动AI常态化进入课堂。

复旦大学附属中学常务副校长王铁桦系统分享了学校数智化转型的“创生”之路。学校构建了AI-BEST分层课程体系，并开展了VR核聚变实验、机器人战队等丰富实践。在教师发展上，借助AIC系统对教学行为进行精准诊断，据此建立跨代协同教研机制，同时利用教师成长数字画像清晰规划发展路径。复旦附中的探索，为AI赋能教育提供了一个扎实的校本化样本。

活动现场，AIC数课研究院为153所先锋学校颁发了证书，涵盖小学、初中、高中各学段，标志着AI与教学深度融合的实践网络正在不断扩大。