“AI+课堂交互”如何激活课堂教学

在高中生认知发展的关键期、思维能力的跃升期与学习动机的分化期，传统的教师讲授式课堂模式难以适配学生的成长需求。景山学校提倡利用“AI+课堂交互”让课堂活起来。这种“活”并非是追求形式上的热闹，而是基于教育学、心理学与学科特点，构建思维活跃、互动多元、个性彰显的教学生态。探索破解高中生学习倦怠、提升教学质量的核心路径，形成促进学生核心素养发展、实现立德树人根本任务的重要场域。

认知层面的思维活跃，是指学生能主动调用分析、综合、批判、创造等高阶思维能力。利用 AI驱动情境重构与多视角思辨是景山学校课堂中常见的教学方式。通过AI创设真实、复杂且具冲突性的问题情境，打破学生固有的认知平衡，激发其主动探究的欲望，为深度思维提供动力与鲜活素材；多视角思辨引导学生从不同立场、观点审视情境，打破思维局限，全面、辩证地分析问题，挖掘现象背后的本质与规律，从而实现认知的进阶与思维品质的提升。

例如，高中历史纲要“从隋唐盛世到五代十国”中，教师在探讨“藩镇割据与唐朝衰亡”问题时，借助豆包等AI技术构建真实且充满矛盾冲突的历史情境，打破学生对“藩镇=割据（叛乱）”的固有认知，引导其从多视角思辨历史本质，实现深度思维的进阶。历史教师根据教学需要运用NB Map与剪映AI生成动图，将唐朝藩镇划分为“河朔割据型”“中原防御型”“东南财源型”三大区域，动态演示不同地域藩镇的功能演变。利用历史地图APP，上传唐代历史文献PDF，调用内置AI引擎自动提取地名。选择“唐代藩镇地图”模板，系统自动将地名标注到对应位置，生成带语音解说的动态地图，导出为GIF动图或MP4视频，帮助学生理解该地区因地处边疆、民风尚武，成为割据势力的温床……通过地域视角的分析，学生逐渐领悟：藩镇与唐朝中央政府关系，并非单纯的“对抗”，而是受地缘政治、经济需求影响的复杂博弈，唐朝的存续实际上依赖于不同地域藩镇的功能互补。

在AI创设的冲突情境与多视角引导下，学生的思维从“藩镇是唐朝灭亡的直接原因”的表层认知，逐步深入到“藩镇与唐朝中央政府的关系是权力博弈、地域、文化多重因素交织的结果”的本质理解。这种基于多视角思辨的结论，正是AI技术打破认知局限、提供鲜活历史素材的成果，也让学生真正体会到历史事件的复杂性与辩证性，实现了从“学习历史”到“理解历史”的深度跨越。

神经科学研究表明，积极情感能促使大脑前额叶与边缘系统协同运作，显著提升学习效率。高中生处于认知与情感协同发展的关键阶段，抽象思维渐趋成熟，同时也拥有强烈的情感需求，渴望被尊重与认同，珍视课堂中的自我存在感，超七成学生认为有趣的课堂互动是维持学习热情的核心。从情感层面激发课堂活力，本质上是回归“以人为本”的教育本质，将课堂打造成一个能唤醒好奇心、尊重差异性、联结意义感的情感场域。当课堂因情感而活起来时，学生收获的不仅是成绩，更是思维的深度、人格的成长与终身学习的热忱。

在理科类课堂中，遇到抽象规律的学习时，教师使用AI工具设计能增加学生自主性、胜任感、关联感的教学活动，给学生提供自主学习的机会、及时精准的反馈，将抽象知识与学生的体验进行连接，激发学生内在的学习动机。

例如，在高中物理课堂中，教师借助与大学团队合作研发的反馈实验系统构建沉浸式安培力探究环境，学生手握操作手柄，进行虚拟实验操作。通过设置磁场的方向和强弱参数、电流参数，改变导体棒与磁场的位置关系，进行安培力的测量，学生通过手柄感知到力的大小。在实验中，通过棒的位置变化，学生立刻能感受到相应的力的变化。学生在体感上建立了与抽象知识的联系，知识的有用性被感知到。该实验过程对于学习动机一般的学生有很好的促进作用。

不少教师也利用豆包、DeepSeek等AI工具优化习题教学，打破传统静态例题的枯燥感。例如，进行机械能习题教学时，教师选择一个能运行Python代码的环境如Google Colab以及一个AI代码助手（如豆包、腾讯元宝）。学生用自然语言精确地描述自己的需求，让代码助手生成代码，再把代码复制到Google Colab中，就可以看到模拟场景了。学生可一步步修改自己的要求，调整为以下场景：虚拟人物从不同高度跳下，弹性绳长度可实时变化。系统提示任务：“若蹦极绳原长10—20m，蹦极者质量50—70kg，从50m高台跳下，选择劲度系数多大的弹性绳才不会触地？请结合机械能守恒知识分析。”学生通过调整绳长、质量、劲度系数等参数，系统即时生成速度-位移图像、能量转化柱状图。当因参数设置不合理导致“触地”时，系统会弹出提示：“有触地风险，请重新设置！”AI工具将传统的习题转化为场景模拟与即时反馈，激发了学生探究机械能守恒的兴趣。

行为活是课堂活的外在表现。在高中数学必修一“函数的单调性与最值”教学中，很多学生会陷入“能背定义却看不懂图像趋势”“会算简单函数最值，碰到实际问题就卡壳”的困境。为了帮学生打破这种壁垒，教师可利用AI技术设计一系列互动环节，在Google Colab中安装好相关的库，在利用豆包、ChatGPT编制代码，将代码复制到Colab中运行验证，直至满足需求：让学生主动参与，在动手操作中搞懂函数单调性的判断方法、图像怎么看，以及如何用单调性求最值；通过画图、验证、解决问题的全流程，锻炼学生的动手能力、小组合作能力和表达能力。

例如，教师可设计以下场景：以北京市某天24小时“气温变化分析”为情境，呈现带可拖拽数据点的气温变化界面。学生通过手动调整数据点位置绘制气温函数图，当数据点设置违背生活常识时，界面会结合常识给出修正提示；在“函数性质验证”环节，可根据学生输入的函数表达式生成动态图像、标注关键参数；学生通过调整二次函数的a值、幂函数的n值，直观观察参数变化对函数单调性的影响，甚至能通过工具自带的验证功能，自主检验手动标注的单调区间是否正确。这种互动模式下，学生不再依赖教师对文本知识的解读，而是通过与技术资源的直接交互，感知知识内涵，实现“做中学”。通过技术推动学生在互动中相互启发、深化理解。在各环节中，教师通过技术可实时查看各组的学习情况，针对学生的共性问题进行点拨引导，促进学生进一步理解。在这样的课堂中，学生不再是被动的学习，而是通过与文本资源、同伴、教师的互动，主动探索知识、表达观点、解决问题。课堂也因此具备了“主动参与、思维碰撞、动态生成”的鲜活特质，实现让课堂“活”起来目标。

需要说明的是，在实践过程中，景山学校高中部的教师们也认识到，AI工具是深度思维的催化剂，而非替代者；AI工具在高中课堂的价值是充当“思维伙伴”，通过动态情境生成、分层问题链与个性化反馈，引导学生经历质疑、推理、验证的思维过程，助力高阶思维发展。教学中应避免技术喧宾夺主，防止教师和学生产生思维惰性。

作者单位 │北京景山学校

内容来源 │《中小学信息技术教育》2025年11期