邁向智慧范式：人工智能賦能教學的五層級模型研究

在人工智能賦能教育數字化轉型的背景下，為破解智慧融合教學環境中技術應用“重工具輕思維，實踐方向模糊”的困境，本研究基于復雜適應系統理論，建構了包含工具輔助、互動增強、思維深化、個性化適配與范式變革的人工智能賦能教學五層級模型。該模型為理解與推動智慧融合教學環境的演進提供了動態分析工具，為推動課堂教學邁向智慧范式提供了路徑指引與批判性思考。

問題提出與研究價值

在我國縱深推進教育數字化戰略行動的背景下，以人工智能（AI）、交互技術、傳感設備、虛擬現實等為代表的多種技術正加速融入課堂，推動課堂教學環境向智慧融合教學環境（Wisdom-Integrated Learning Environment，WILE）演進。當前的教學實踐暴露出的問題如下：①在AI賦能過程中存在“重工具輕思維”等問題；②盡管涌現出諸多精彩案例，但缺乏一個能夠系統描述技術應用現狀、診斷應用問題、指引發展方向的理論框架，導致實踐呈現“點狀繁榮、系統混沌”的狀態；③許多教師在新環境中對技術融合的方向感到迷茫，其教學設計往往從“助教”的工具理性出發，而非自覺聚焦于“促學”的價值理性，導致技術應用與教學目標脫節。

為擺脫上述困境，本研究將“智慧融合教學環境（WILE）”界定為一個以人工智能為關鍵驅動引擎，深度融合交互、傳感、虛擬現實等技術要素，以智慧生成為目標，以教師智慧與人機協同為主導，以雙向智慧流動為特征的動態生態系統（如圖1）。在此環境中，如何實現技術協同以深度賦能教學變革，成為核心議題。

圖1 智慧融合教學環境（WILE）的生態體系架構

研究方法與數據來源

為檢驗與深化五層級模型，本研究遵循復雜適應系統理論的指導，采用扎根理論的研究路徑展開實證分析。首先，基于全國性課例庫進行廣泛觀察，把握技術融合教學的前沿全貌，為模型構想提供現實依據；其次，聚焦區域性課例庫即寧德市新媒體新技術創新應用活動的108節優質課例展開深度扎根分析。通過對教學設計、課例錄像、教學反思等課例資料的系統分析，并輔以三角驗證等方法確保嚴謹性，本研究最終目的在于回應：模型能否精準刻畫AI課堂實踐形態？其應用是否存在學段化規律？該框架對區域教學生態與教師專業發展有何建設性價值？

AI賦能教學的五層級模型建構與實證分析

AI賦能教學的五層級模型核心特征與內涵如圖2所示。該模型的層級表現具有可共存性與可躍遷性兩大特征，共同揭示實踐的復雜性與動態演進性。

圖2 AI賦能教學的五層級模型核心特征與內涵

1.可共存性：多層級功能的有機整合

可共存性指在一節課的場景中，為達成復合型目標，AI賦能教學可同時呈現多層級的特征。各層級功能圍繞多元、高階的核心教學目標協同作用，體現了教學設計的整體性思維。

①實現多元目標的需要。例如，在展示課例《神話全運會：高光時刻解說工坊》的教學過程中，AI的應用涵蓋了多個層級，包括充當快速收集素材的輔助工具、激勵表達的互動伙伴、深化思維的辯論伙伴、給出個性化的文稿修改意見的虛擬教師，一步步走向個性化適配層，這些應用共同助力創造性表達核心素養的達成。

②范式變革的實踐基礎。當教師能駕馭不同的AI技術輔助教學時，其教學實踐本身便可能孕育出新的范式。在上一案例中，AI嵌入全流程重構教與學的關系，使教師成為學習的引導者，讓學生成為探究的主體，這就是范式變革的起點。

③目標導向的最優化原則。一節課的質量高低，并非取決于采用技術數量的多寡，而在于所有技術應用環節是否與學情及教學目標實現達成最優適配。例如，在技能練習課中，精確的個性化反饋是核心；在項目式學習的啟動課中，激發興趣的互動與思維的交鋒就更為關鍵。因此，可共存性反映出教師的專業價值，即基于教學智慧進行審慎的抉擇與創造性的融合，不濫用技術，不炫耀技巧，使技術精準地服務于教學目標。

④多技術共存的重要意義。在國內幾乎每間教室都鋪設了交互大屏，其在互動增強與思維可視化方面發揮著不可替代的作用。在引入AI技術的同時，不能無視其他技術所具有的積極效應，謹防將互動大屏降格為投影幕使用，只有將交互技術、物聯網技術以及各類虛擬現實技術相互協同，才能發揮出所有技術的最大效能。

2.可躍遷性：實踐發展的動態演進路徑

可躍遷性指教學實踐能夠形成從低層級向高層級自然演進或非線性進階的發展路徑。低層級功能常作為基礎，自然融入并支撐更高層級的教學目標。例如，在《AI賦能數學課堂：巧用DeepSeek制作三視圖教學工具》課例中，教師利用AI動態生成三維模型與三視圖，顯著提升了演示效率。同時，學生通過操作工具進行多角度觀察與想象，在AI提供的即時可視化反饋中，深度訓練了空間幾何思維。兩個層級的應用在同一過程中有機融合、相互促進，體現了從工具輔助層到思維深化層、從效率工具到認知支架的自然演進。

另外，本研究進一步觀察到，實現高層級躍遷存在多條路徑，其核心驅動力與制約條件各異：①從思維深化到范式變革。從思維深化向范式變革的躍遷，以設計意識為驅動，關鍵并非技術復雜化，而在于教學設計的系統化重構。②向個性化適配的躍遷。大規模因材施教與個性化適配是教育現代化的“一體兩面”，通過技術賦能實現理念與實踐融合，但其深度實現受個體數據采集、算法、自適應資源庫等條件限制，需區域或校級平臺與政策支持。當前，主要基于實時分析學生學習數據，如答題表現、互動模式等，精準指出知識漏洞，動態調整學習內容。與此同時，教師的能力進階是另一條關鍵路徑。③范式變革的發起。范式變革的探索與啟動，以建模意識為先導，其首要條件在于教師的主觀意識與設計能力。它要求教師具備穩定的、以學生為中心的設計意識與建模意識，主動以重構教學關系、重塑學習流程為目標，運用技術進行教學范式的再設計。

3.與經典理論的對話

經典的技術整合SAMR模型（替代—Substitution、增強—Augmentation、修改— Modification、重塑—Redefinition）闡述了技術從替代傳統工具到重塑學習任務的線性軌跡，而本模型在其“修改”和“重塑”之間，劃分出“思維深化”和“個性化適配”兩個關鍵層級。這一細化更精準地描繪了技術引發高階認知發展和規?；虿氖┙痰闹虚g環節，指明只有到達“個性化適配”層級，技術才能真正支撐起智慧課堂的核心內涵，實現從群體教學到個體發展的范式轉型。

本模型亦與經典學習理論形成系統呼應。在認知目標上，它與布盧姆分類理論及SOLO分類理論相對應：工具輔助與互動增強主要支持記憶、理解等低階目標，即單點與多點結構；思維深化指向應用、分析、評價、創造等高階能力，即關聯與拓展抽象結構；個性化適配則貫穿全部認知層次，為復雜知識建構提供條件；范式變革最終推動整個教學系統向更高復雜度演進。在學理層面，模型體現了維果茨基“最近發展區”思想的演進，即AI角色從提供基礎支持的“支架”，發展為協同探究的伙伴，最終致力于構建能自動識別與適配每個學習者發展區的彈性化智能生態。

4.基于寧德108節課例的模型實證分析

（1）橄欖形分布的整體結構

筆者通過對2025年11月寧德市108節展示課例的分析，得到以下數據：工具輔助、互動增強、思維深化、個性化適配、范式變革五個層級的課例依次占比18.5%、27.8%、32.4%、12%、9.3%。其中，被標注為范式變革的課例與未受干擾評委小組評分不謀而合，驗證了五層級模型刻畫實踐現狀的能力。

思維深化層占比最大，呈中間大、兩頭小的橄欖形，表明該區域AI賦能教學基礎廣泛，且將AI作為培養學生批判性思維、創造性思維的認知支架，標志著區域實踐整體超越工具層，已進入促進學生高階認知能力發展的新階段。此外，有21.3%的課例正向個性化適配與范式變革層級探索，展現出教育創新的前沿活力。

（2）隨學段遞進遷移的學段差異

數據顯示，不同學段AI應用重心發生了結構性遷移。學前組和小學組的范式變革比例并列第一，歸因于低齡段課程活動化、項目式特點及無升學壓力，可大刀闊斧地探索創新；初中組個性化適配層占比陡升至17.2%，精準教學需求凸顯；高中組思維深化層占比35.5%，居各學段之首，體現對高階思維能力培養的強烈訴求。

模型的解釋力、邊界與未來展望

1.模型的理論貢獻、結構約束與協同演進路徑

本模型在SAMR模型的修改與重塑層之間，明確提出了思維深化與個性化適配兩個關鍵過渡層級，清晰刻畫了技術從改變教學過程到變革教學范式的中間階段。模型揭示的層級間動態共存與非線性躍遷特征，打破了技術應用必然線性遞進的想象，表明優質教學創新是圍繞多元目標、有機融合多種技術功能的系統性應用的復雜系統。

實證分析揭示了區域實踐的三重深層結構。首先，以思維深化為核心的“橄欖形”分布表明，區域教育創新的主戰場已回歸發展學生思維這一學習本質。其次，個性化適配層整體薄弱，凸顯了其躍遷面臨數據、算法、資源與教師能力等多重系統性瓶頸，需構建區域級數據治理體系方能突破。最后，各學段在范式變革層上的顯著差異，深刻反映了課程標準、評價體系等結構性因素對技術融合形態的剛性約束，提示高學段的深層變革必須與評價改革、課程優化協同推進。

2.技術的融合應用與教師的不可替代性

本模型在強調AI賦能潛力的同時，也必須明確其技術邊界與應用倫理。AI的賦能價值在于智能增強與系統整合，而非對其他成熟的教育技術的簡單替代。本研究認為，未來的教學創新應走向“AI+”的融合路徑，同時，新技術應用的根本邊界在于其育人價值的實現必須牢固錨定人的主體性，如一些語文教師不約而同地給出的AI批改作文“缺少感受過程”“沒有溫度”的直覺判斷，恰是對AI應用的效能與倫理邊界的審慎考量。

實踐建議

本研究利用“AI賦能教學的五層級模型”對寧德市108節優質課例進行分析，發現智慧融合教學環境下，AI在教學中的作用從工具輔助轉變為范式變革，呈現出非線性和動態的演進過程。不過，個性化適配受系統性數據基座限制，范式變革深入面臨課程評價體系剛性約束與教師范式設計力瓶頸。因此，為推動AI賦能教學向更高層級演進，筆者提出如下建議：

一是管理部門要強化統籌規劃與制度保障?？山梃b五層級模型診斷區域發展現狀，制訂差異化推進策略，推動課堂從工具應用邁向思維深化，為探索個性化適配與范式變革的學校提供項目與資源支持；牽頭建設區域或校級教育數據治理體系，打通部門之間的壁壘，為規模化因材施教提供基礎支撐。

二是一線教師要聚焦教學創新與模式建構。教師要通過持續反思實踐效果，提煉可遷移的教學模式。在現有條件下，積極開展微創新實踐，如在一節課或一個項目式學習中，嘗試利用技術為不同小組設計差異化任務，同時，重構短周期的探究流程，體驗師生角色的轉變。

三是學生發展方面要重視素養培育與倫理遵循。在小學及初中階段，優先選用篩選過的智能體或學科知識庫，在安全可控環境中培養學生利用AI探究的習慣與初步數字信任，當然也不能缺少對AI答案的預測、質疑提醒；在高中階段，通過精心設計提示詞來設置高階任務進行思維訓練，引導學生使用通用大模型，培養其駕馭復雜工具的批判性思維、精準提問與審辨評估能力，為迎接人機協同未來做準備，同時，注重數字倫理教育的全程滲透。

結語

本研究建構的AI賦能教學五層級模型可作為探索地圖，幫助一線教師明晰技術應用坐標與路徑，超越工具依賴，聚焦人機協同下的教學范式重構，為管理者、研究者診斷AI應用深度、規劃智能教育路徑提供兼具解釋力與預見性的分析框架，最終助推教育邁向以學習者為中心的智慧生態。

本文作者：

容梅 廣東省廣州市第七十五中學

張惠平 廣東省廣州市天河區匯景實驗學校

肖克成 福建省寧德市教育技術與資源發展中心

文章刊登于《中國信息技術教育》

2026年第11期

引用請注明參考文獻：

容梅，張惠平，肖克成.邁向智慧范式：人工智能賦能教學的五層級模型研究[J].中國信息技術教育，2026（11）：91-94.

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