摘要：随着智能技术的不断发展，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GenAI）在教育领域的应用日益广泛，这为课堂教学带来了新的可能，然而当前研究较少从微观视角分析GenAI参与的课堂活动发生了何种变化。基于此，文章通过案例分析法挑选国内外16个教学视频进行分析，提出了四条GenAI支持下的课堂活动应用路径，进而通过梳理活动主体和交互行为，提炼出六种GenAI支持下的课堂活动实践样态。研究发现，GenAI能够丰富课堂交互，担任多种课堂角色，并在不同认知层次的课堂活动上提供支持，从而促使教师结合学科背景和教学目标，有针对性地设计GenAI辅助的课堂活动，以充分发挥其潜力，构建人机协同的课堂。文章通过研究，旨在刻画GenAI如何重塑课堂活动，为教育工作者提供理论参考与实践启示，助力探索未来课堂教学的新方向。

关键词：生成式人工智能；课堂活动；课堂实践；活动设计

引言

当前，随着社会科技的迅猛发展，智能技术在教育改革中扮演的角色变得越来越重要，特别是在教学创新方面。其中，以ChatGPT为代表的GenAI技术，凭借卓越的数据处理能力和多元的应用场景，不仅为教师的教学工作带来了前所未有的便利，也为学生的学习方式开辟了新的天地。GenAI通过提供即时互动、个性化推荐等一系列的服务，极大地丰富了教学活动的表现形式，提高了教与学的效率和质量，因而受到广泛关注。

目前，国内外众多学者对GenAI在教育领域的应用潜力进行了广泛的探讨：首先，由于语言大模型能够通过处理自然语言与人类完成多轮连续对话，使“对话”重回人类学习生态，国内外研究者开始探索由GenAI作为智能导师的问答对话式学习。其次，GenAI能够通过识别学生的学习水平和需求，生成并关联学习内容和多模态资源，由此涌现出许多针对适应性教学策略和个性化学习路径的教学研究。最后，研究者发现GenAI凭借强大的内容生成能力，能够与其他数字技术融合，创设旧环境中的人机协同新活动，或是搭建增强互动、促进思辨的新环境。

在如今的教育场景中，课堂仍然是教与学的核心舞台，但GenAI在课堂中的应用也在不断拓展，为课堂教学注入了前所未有的活力。然而，尽管当前不乏GenAI融入课堂的相关研究，但其大多从技术工具的角度，探索GenAI应当如何赋能课堂创新或验证新方法的效果如何，较少从课堂实践出发，以微观的视角观察GenAI作为一种新技术引入课堂后，课堂活动这一关键环节将发生何种变化。由此，本研究通过分析课堂实践案例，探讨GenAI在课堂活动中的应用路径及实践样态，旨在从理论和实践两个维度展现GenAI对课堂活动的革新，为教育工作者针对性设计“人-GenAI”协同的课堂活动提供参考，从而推动教育实践的创新发展。本研究主要围绕如下两个核心问题展开：①GenAI如何重塑课堂活动？②GenAI重塑的课堂活动呈现出哪些新样态？

一研究设计

1 研究样本

由于GenAI在教育教学中的应用尚处于初步探索阶段，因此课堂视频资源相对缺乏。为保证案例的真实性，研究团队遵循来源可靠、可公开获取、课堂活动可观察的原则，搜集国内外反映真实课堂实践的视频资料。鉴于此，本研究主要依托广东省广州市天河区人工智能助推教师队伍建设项目，并从国内外高校官方网站、GenAI专题网站中采集并筛选案例。经过检索与筛选，最终共采纳符合案例标准的16个案例视频，这16个案例视频的基本信息如表1所示。

表1 16个教学案例视频基本信息表

本研究综合以下原则进行视频筛选：①学科多样化。视频选择覆盖语文、英语、地理、体育、特殊教育等多个学科领域。②课程质量较高。课程内容具有较高水准，视频录制过程清晰，体现完整的教学流程。③活动较丰富。教师能较好地将GenAI应用于课堂，设计丰富的课堂活动，确保学习过程有效且高效。

2 分析框架

本研究主要根据Quality Matters（QM）机构开发的课程质量标准、“信息技术学习、教育和培训在线课程”国家标准（GB/T 36642-2018），结合人机协同教学的理念，形成案例视频分析框架。

首先，本研究聚焦分析GenAI支持下的课堂活动设计，以深入了解教师、学生和GenAI在课堂活动中的互动关系，因此在明确案例具体信息的基础上，分析维度需要体现课堂活动的相关要素，包括教学资源、活动目标和交互行为等。

其次，因教师利用GenAI设计课堂活动，使课堂从“师-生”的二元关系逐步发展为“师-生-机”的三元关系。为明确GenAI在教学活动中所扮演的角色，以描述GenAI在课堂活动中的具体应用，故本研究还需明确课堂活动中的“机器角色”，即GenAI在该课堂活动中是何定位。

综上，本研究构建了课堂活动视频分析框架，如表2所示。本研究聚焦课堂学习活动这一研究对象，从认知目标、活动步骤、交互行为、教学资源和机器角色五个一级维度展开分析。其中，认知目标是从布鲁姆认知目标分类理论的视角对教师的教学目标进行描述；活动步骤指活动发生的流程，包括活动主体、活动时序、活动描述；交互行为指课堂活动中“师-生-机”三个行为主体间的互动方式；教学资源是指在该活动过程中由谁产生了哪些资源，包括工具平台和资源类型；机器角色则描述GenAI在该活动中的角色定位，包含知识传授角色、互动促进角色、资源支持角色。

表2 课堂活动视频分析框架

3 分析方法

本研究主要以案例中GenAI支持的课堂活动为研究对象，由研究团队中的两名成员按照分析框架对课堂活动的视频资料进行分析，提取并描述各个关键要素。

正式分析前，研究团队展开了相关讨论：①分析框架。对于分析框架中的各个维度，逐一探讨其内涵与外延。例如，在“认知目标”这一维度下，详细讨论如何准确识别课堂活动所指向的不同层次的认知目标。②要素描述。相互讨论直至确立描述关键要素的语言规范和标准。

分析过程中，首先由两位研究者抽取3个视频案例共同展开编码，对于存在分歧的地方，从理论依据、实践经验、教学目标等多个角度剖析产生分歧的原因，直至对存在分歧的关键要素达成一致意见，相同编码百分比达到90%以上。而后两位研究者开展独立分析，分别完成全部案例的编码。最终，编码一致性检验显示Kappa系数为0.86，表明一致性较好。

为了更直观地表征分析过程，本研究以Using GenAI to Practice Solving Real-world Problems为例展示分析结果，如表3所示。

表3 视频分析结果样例——Using GenAI to practice solving real-world problems

二研究结果

本研究采用上述方法对16个案例视频进行分析，共提取到20个GenAI支持的课堂活动。研究团队对20个课堂活动进行归纳和梳理，得到如下研究结果：

1 生成式人工智能重塑课堂活动的应用路径

本研究根据20个课堂活动的视频分析结果，分别从认知目标、教学资源、交互行为、机器角色四个维度进行归纳，并由此梳理出GenAI重塑课堂活动的四条路径。

（1）开展多元认知活动，丰富即时质性评价

从认知目标的分析结果来看，记忆层次的活动数为2个，理解层次为3个，应用层次为6个，分析层次为4个，评价层次为2个，创造层次为3个。可见，在GenAI的支持下，教师能够面向不同的认知目标设计不同形式的课堂活动，尤其在高阶认知目标中，GenAI的应用使课堂中的即时评价成为可能。传统评价方式通常依赖于期末考试或阶段性测验，无法及时反映学生在某个课时内的成长表现。相比之下，GenAI可以基于学生的输入内容，对学生的学习表现做出快速反馈，即时告知其哪些方面已经掌握得很好，哪些还需要加强练习，如写作质量、主观任务等。对教师而言，GenAI提供的反馈则有助于其了解班级的整体表现特征，发现潜在的教学难点，并据此调整授课策略。借助GenAI的力量，课堂中的评价不再局限于客观题小测、个别化的展示和反馈，教师可以尝试设计多元的评价活动，在GenAI的支持下开展即时性的质性评价，帮助学生更及时地获得肯定或发现问题，由此使他们更有信心并积极地参与后续课堂活动。

（2）协同生成多模态资源，赋能生成式课堂

从教学资源的分析结果来看，GenAI能够帮助师生生成文本、图片、视频等多模态资源，减轻教师的负担。其中，由于大多数活动涉及与GenAI的轮次对话，因此文本资源的占比最高（70%），图片和音视频等可视化资源则多用于增强学习体验、提供直观示例以及语言技能练习。往常，课堂活动的实施依赖于教师在课前准备好相关的资源，GenAI的出现则能够帮助教师高效备课，准备更丰富的资源，也为补充临时资源提供了可能。通过与其协同创作，课堂活动中的资源不再是固定的、预设的，而是即时生成的，这为课堂活动的呈现提供了更多的可能性，也有助于学生及时获得直观、生动、符合情境的多模态资源。在GenAI的支持下，课堂活动中所需的资源能够得到高效检索、实时更新。例如，在科学课中，教师可与GenAI协同，根据最新的科研成果编写实验指导书；在语言学习中，GenAI能辅助教师依据流行的文化元素设计对话场景。如此，教师就可以专注于课堂活动设计本身，而不必过分担心资料过时或不足的问题。

（3）引导“生-机”交互，辅助个性化学习

从交互行为的分析结果来看，GenAI与师生之间的交互行为多种多样，包括指导、讲授、反馈、提问、对话协作等。其中，学生与GenAI的互动尤为关键，它打破了传统教学模式下的“一刀切”现象，为个性化学习提供了可能，使学生可以在课堂教学活动中与GenAI进行交互，从而获得个性化的指导与反馈。例如，在传统的英语课堂中，尽管每位学生的词汇量基础不同，但其只能通过统一的班级活动学习单词，难以得到个性化的辅导。而借助GenAI，学生可以通过浏览教材或阅读材料圈画出陌生词汇，然后与GenAI对话来学习新词的发音、释义和用法等。此外，在传统课堂活动中，遵循班级统一原则的教学设计难以完全满足不同水平学生的需求，而GenAI的出现改变了这一局面——“生-机”对话能够帮助GenAI了解每位学生独特的学习行为、偏好和进度，进而为其定制个性化的学习路径，满足多样化的需求；还能够帮助教师根据学生的具体情况调整教学，提供适应性更强的教学内容和活动，引导学生进行个性化学习。

（4）设计角色代理，构建参与式课堂

从机器角色的分析结果来看，GenAI主要在课堂活动中充当资源生成者、讲授者、学习伙伴、竞争者和导师五种角色，GenAI的加入有助于构建一个开放性、互动性更强的参与式课堂，它既可以在小组讨论中提出启发性问题，引导学生从不同的角度进行思考；也可以为团队项目提供建设性的反馈。通过这种方式，GenAI增强了学生的参与感，提升了课堂活动的互动性，促进了学生之间的交流与合作。此外，GenAI还可以利用自然语言处理技术，实时翻译多语言对话，从而打破语言障碍，使学生通过人机互动进行语言学习，或使来自世界各地的学生都能参与到同一个课堂活动中来；GenAI驱动的协作工具还能与学生共同编辑文档、绘制思维导图和设计代码等，帮助学生通过人机互动完成学习任务，深度参与到课堂活动中。

2 生成式人工智能支持的课堂活动实践样态

为了清晰地呈现GenAI支持的课堂活动如何开展，本研究分类梳理各目标层次下的活动，从中提炼出实施主体、交互行为、交互时序等要素，从行为层面刻画出GenAI支持的课堂活动实践样态，如图1所示。

图1 GenAI支持的课堂活动实践样态

每种实践样态包含实施主体、交互行为、交互时序三个要素，其中三个主体分别为教师（T）、学生（S）和生成式人工智能（GenAI），三者之间存在着各种形式的交互（用箭头链接表示），红色连接线表示GenAI所带来的新交互。此外，行为主要包含指导讲授（Instruction，I）、反馈（Feedback，F）、提问（Question，Q）、生成（Generate，G）、交流协作（Communication/Collaboration，C）、发布任务（Post assignment，P）。交互时序用数字表示，反映活动步骤。

（1）基于生成性材料的识记活动

在记忆层次，教师不一定再使用课前准备好的课件或视频，而是选择与GenAI对话，以生成（G）文本、图片、音频等；或者利用生成的资源，与GenAI协同将内容传授（I）给学生。由此，GenAI作为资源生成者，能够帮助教师更高效地生成课堂资源，适应性地满足学生需求，同时也能通过多模态资源帮助学生更容易地记忆和掌握知识内容。

以课堂活动“保家卫国——发展快速跑能力与游戏”为例，教师在课堂上与讯飞星火实时对话以创设故事并生成视频，而后学生基于教师的引导结合视频故事展开学习，这代替了以往由教师直接讲授或讲故事的课堂活动形式，使句子更加简洁，通过可视化、直观化的方式使学生更专注、更易理解教学内容，记忆效果也更佳。

（2）加深知识理解的对话活动

在理解层次，学生作为活动主体，利用与GenAI的对话辨析概念、解释信息，进而加深对课堂内容的理解。在此类活动中，学生开始尝试理解和消化接收到的信息，而不仅仅是记忆。这种实践样态的具体形式为：教师通过提问（Q）向学生抛出问题；学生通过与GenAI对话（C）讨论问题，教师可参与对话。

  以课堂活动Harnessing GenAI as a collaborative tool in educational problem-solving为例，教师向学生提问，并引导学生向ChatGPT提问从而展开对话，然后学生对ChatGPT提供的知识和信息进行学习与总结。在此过程中，学生通过与GenAI进行多轮对话来共同探讨某个问题。此类活动可以促进学生主动思考和探索，通过多样化的互动方式帮助学生建立知识框架，形成更深层次的理解。

（3）获得即时反馈的实践活动

在应用层次，利用GenAI即时反馈学生表现的实践活动，可以帮助学生更好地将所学知识应用于实际情境，从而解决问题或完成任务。通过与GenAI的交互，学生能够即时获得相关评价和反馈（F），而不是仅仅依赖于教师，GenAI作为智能导师，有效解决了教师难以给予每一位学生反馈的困境。由此，学生能够在课堂实践中不断获得反馈，再继续优化实践，实现“做中学”。

以课堂活动“读名贤故事，赏真儒风采”为例，在完成主题学习后，教师发布任务要求学生完成故事改写，以应用课堂所学进行写作实践。学生在改写过程中，借助GenAI工具获得写作反馈，既能够继续了解和学习与历史人物相关的事迹或成就，又能够通过反复修改锻炼写作能力。

（4）面向未知材料的思辨活动

在分析层次，GenAI生成内容的随机性和不确定性，为课堂活动提供了天然的“分析材料”。教师可借助GenAI针对课堂内容即时生成（G）相关文本、图片等，以在课堂中设置分析讨论环节，引导学生展开思辨；学生则结合所学，通过分析、比较、解释对生成内容作出反馈（F），包括认同观点、纠正错误、优化内容等。因此，教师应当敢于在课堂上向GenAI发问，借其答案给学生思考分析的机会。当然，此类活动要求教师具备扎实的专业知识和良好的应变能力。

以课堂活动“中国的地形地势”为例，教师通过对话使GenAI生成特定的旅游线路，并对线路中所涵盖的地形地势进行描述，而后让学生针对旅游线路进行甄别和选择，并说明其认同或拒绝的原因。学生在选择路线的过程中，既综合运用了所学知识，也可以在分析材料时不断进行鉴别和总结。

（5）人机协同的同伴互评活动

在评价层次，GenAI使课堂上的评价主体更加多元。GenAI作为学习伙伴，可以加入到学生自我评估和同伴互评中，和学生开展对话与合作（C），协同完成对同伴作品的评价反馈（F）。在此协同过程中，GenAI的优势在于提供一致性和全面性的评价，学生则能带来主观见解和情感支持。

例如，在写作课中，教师可以引导学生将同伴习作提交给GenAI，随后学生对反馈结果进行判断并给出自己的意见，再将错误之处、学生意见、参考资料反馈给GenAI。GenAI学习后再次给出反馈，由学生评价者评估润色，反馈给被评价的同学。对评价者而言，GenAI的反馈本身就是一种知识补充，同时评价者需要甄别、纠错、检索资料，进一步拓展知识面并促进批判性思维的发展。人机协同的同伴互评活动能够提升反馈效率和质量，有利于学生的自我反思和互助成长。

（6）激发学生创意的竞争活动

在创造层次，需要学生尝试提出新的想法和方案，以解决实际问题。这一过程通常涉及想象、设计和发明等活动，因此教师往往设计小组协作的课堂活动，让学生进行头脑风暴、创意分享等。如今，GenAI能够作为竞争者角色参与活动，在教师发布任务（P）后给出答案，完成人机竞赛。

以课堂活动“解决教学管理困境”为例，教师引导学生分组讨论，设计出切实可行的行动方案和解决方案，随后给学生展示ChatGPT对此任务的回答。此时，教师发现学生的竞争感油然而生，他们不满于自己的方案和ChatGPT的方案大同小异，便开始自发地再讨论，通过尝试更多元的要素，找到新的切入点，以生成新颖、视角独特的策略。由此可见，这种人机互动，使学生不再局限于传统的思维框架，而是能够从不同的角度审视问题，提出更具创造性的观点。在某种程度上，GenAI代表了“人类的平均水平”，其表现可以促使人们思考和探索新领域，也能激发学生更具创造性的思考。

三结论与启示

1 GenAI丰富课堂交互，促进学生主动学习

GenAI的应用为传统课堂教学带来了新的活力，尤其是在增强课堂互动性和激发学生主动性方面表现突出。在基于生成性材料的识记活动中，GenAI主要作为资源生成者，帮助教师高效地准备多模态的教学材料，使学生能够通过更加直观、生动的方式进行学习和记忆。此时，交互行为以教师和GenAI之间的内容生成为主，学生的参与相对被动。随着认知目标层次的提升，GenAI的角色变得更加多元，从单纯的内容提供者转变为指导讲授者、反馈者、学习伙伴等。例如，在对话活动中，学生通过学习和思考GenAI的回答加深对知识点的理解。在此过程中，学生与GenAI之间形成了基于问题解决的互动模式，促进了学生主动思考能力的发展。

到了应用、分析乃至创造层次的实践样态，GenAI的支持作用进一步增强。它不仅为学生提供了即时且个性化的反馈，还鼓励学生将理论知识应用于实践，甚至参与到创新性思维活动中。在这些高阶认知目标活动中，研究团队通过案例观察到，学生更多地与包括GenAI在内的多种主体间展开复杂而深入的互动。这种多层次、多维度的交流方式极大地激发了学生的好奇心和探索欲，促使他们成为积极主动的知识构建者而非简单的接受者。

总之，GenAI支持下的课堂活动通过创设丰富多样的交互情境，有效地促进了学生主动学习能力的提升。未来教育工作者应当结合具体学科背景及教学目标，精心设计适合不同认知水平学生的GenAI辅助学习任务，充分发挥其潜能，推动课堂教学向更加智能化、个性化的方向发展。

2 GenAI担任多种角色，推动构建人机协同的课堂

在课堂实践中，GenAI不再只是一个辅助工具，而是成为课堂中的重要参与者之一，它通过担任多种角色推动构建了人机协同的高效学习环境。根据本研究的案例分析，GenAI至少可以扮演五种关键角色，包括资源生成者、讲授者、学习伙伴、竞争者以及导师。值得注意的是，尽管GenAI在某些方面展现出了超越传统教学手段的优势，但其并不能取代人类教师的地位，相反两者之间形成了优势互补的关系。教师拥有丰富的专业知识背景和情感沟通能力，GenAI则擅长处理大量数据并快速响应各种需求。因此，构建一个人机协同的课堂将是未来教育发展的趋势之一，这不仅能充分发挥人、机各自的优势，还能显著提升整体教学质量与效率。在此过程中，教育工作者需要不断探索如何更好地将GenAI融入日常教学实践，使之真正服务于每一位学生的成长与发展。

3 教师应当考虑教学目标，有针对性地设计GenAI应用的课堂活动

GenAI在教育领域的应用为课堂教学带来了前所未有的机遇，但其有效性依赖于教师设计恰当的课堂活动，而明确的教学目标是设计有效课堂活动的前提。对于侧重知识记忆的目标而言，GenAI能够协助创建丰富的多媒体资源，使信息呈现更加直观易懂；而对于追求深度理解和批判性思维发展的目标来说，则应更多关注促进学生与GenAI之间的互动交流，如开展基于问题的探究式学习。同样地，当教学目的是培养学生的实践操作技能时，可以通过设置实际任务情境让学生运用所学知识解决问题，并借助GenAI获取即时反馈进行自我调整。

GenAI凭借其强大功能和灵活性，不仅支持传统教学方法的改进，也为实现更复杂、更高层次的学习目标提供了可能。因此，在GenAI的支持下，教师应当考虑如何重新设计课堂活动，使这些活动不仅能迎合不同层次的认知需求，还能帮助学生逐步达到布鲁姆认知目标中更高级别的教育目标。本研究提出的六种课堂活动新样态展示了GenAI在不同认知层次上的多样化应用潜力，并为广大教育工作者提供了具体可操作的设计思路。

未来，随着智能技术的持续进步及其在教育领域应用的深入探索，势必涌现出更多创新性的学习活动和教学方式，进一步推动教育数字化的发展。然而，要想充分利用GenAI带来的机遇，还需要教师不断提升专业技能和数字素养，以确保能够使用恰当的技术工具设计高质量的课堂活动。（文章摘自：黄星云,焦建利,曾君,等.GenAI重塑课堂活动：应用路径与实践样态[J].现代教育技术,2025,(2):26-34.）