生成式人工智能在中小學課堂教學中的五個應用路徑生成式人工智能作為教育技術的重要創(chuàng)新力量，正在深刻重構中小學課堂教學的內容、方式與結構。本研究基于支架理論，分析了教師在中小學課堂教學中應用生成式人工智能的五個路徑，即促進個性化教學、生成智能化教學資源、輔助教學過程、創(chuàng)新教學模式以及賦能教學評價與反饋。在此過程中，教師將生成式人工智能作為輔助工具，動態(tài)支持教學活動，推動教學由“技術輔助”向“智能共創(chuàng)”轉變。生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）技術在課堂教學中的應用助推了教師、學生、人工智能擬人體三個能動性載體之間三角教學關系的浮現(xiàn)[1]，正在重塑中小學課堂教學的多個維度。生成式人工智能強大的數(shù)據(jù)處理、內容生成和個性化推薦能力，不僅有效提升了教學效率，也拓展了教師的教學方式和學生的學習體驗。當前，世界各國政府與教師正積極探索人工智能在基礎教育中的應用路徑，如個性化教學支持、教學資源自動生成、教學管理輔助、創(chuàng)新教學模式開發(fā)以及教育評價系統(tǒng)優(yōu)化等。在此背景下，我國基礎教育體系亦加速推動人工智能與教育深度融合，涌現(xiàn)出一批具有代表性的實踐案例和技術平臺，呈現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。在教育理論視野下，教師在課堂教學中應用生成式人工智能時，可借助心理學家列夫·維果茨基（LevVygotsky）提出的“最近發(fā)展區(qū)”（ZoneofProximalDevelopment,ZPD）加以理解。維果茨基指出，學習者在更有經驗者（MoreKnowledgeableOther,MKO）的支持與引導下，能夠完成那些超出其當前獨立能力范圍的任務，從而實現(xiàn)認知發(fā)展的躍升。在此基礎上，伍德（Wood）等人提出了支架理論（ScaffoldingTheory）[3]，強調教育者或有經驗的同伴通過提供動態(tài)支持，協(xié)助學習者完成獨立難以完成的任務。支架不僅包括示范、提問等形式，還需要根據(jù)學習者的學習進展做出適時調整，實現(xiàn)依賴性的漸進撤退（Contingency&Fading），最終促使學習者掌控學習過程，實現(xiàn)自主發(fā)展。本文以支架理論為分析視角，聚焦教師在中小學課堂教學中應用生成式人工智能的五個路徑，即促進個性化教學、生成智能化教學資源、輔助教學過程、創(chuàng)新教學模式以及賦能教學評價與反饋。通過對每個路徑的功能機制、理論價值和實踐案例的系統(tǒng)梳理，揭示生成式人工智能如何在支持學生“最近發(fā)展區(qū)”成長、促進教師教學創(chuàng)新和推動教育評價改革方面發(fā)揮核心作用。一、促進教師個性化教學在個性化教學的實踐中，實用技術的應用揭示了教育領域的一種顯著趨勢：教育正逐漸向滿足學習者的個體需求轉變[4]。在傳統(tǒng)的課堂教學模式中，所有學習者通常被要求學習同一課程內容，接受同一教學指導，完成同一學習任務。這種“工業(yè)化”式的教育模式長期以來受到諸多批評[5]，而生成式人工智能技術可以更多地為個性化教學提供支持。具體而言，它能夠基于班級學情分析結果，自動生成分層次、分類型的教學資源，輔助教師為不同能力水平與學習需求的學生設計教學方案，同時，實現(xiàn)作業(yè)的個性化推送。在分層教學方面，教師借助生成式人工智能技術對學生學習數(shù)據(jù)的深度分析，能夠精準識別學生在知識掌握程度、能力水平及學習風格上的個體差異。這種智能分層模式不僅減輕了教師人工設計分層方案的負擔，還提升了教學資源與學生“最近發(fā)展區(qū)”的匹配精準度，讓每位學生都能在自身原有基礎上獲得適度的學習挑戰(zhàn)，得到充足的成長空間。例如，部分教學平臺可基于人工智能的診斷結果，為教師自動推薦分層教學方案，并生成涵蓋基礎鞏固、能力提升、拓展創(chuàng)新等不同層次的教學資源。借助這類平臺，教師能夠在課堂教學與課后輔導中更有效地實施因材施教策略，切實滿足不同學生的學習需求。在個別化輔導方面，生成式人工智能展現(xiàn)出強勁的交互能力與實時響應優(yōu)勢。教師借助GAI的自然語言處理技術與學習路徑建模技術，能夠針對學生個體的學習困惑、錯誤規(guī)律和知識漏洞，精準提供定制化的解釋、提示與反饋內容。這一過程本質上是一種動態(tài)支架（Scaffolding），根據(jù)個體學生的反饋與進展調整支持強度，實現(xiàn)從依賴性幫助到自主掌握的漸進過渡，體現(xiàn)出支架理論中的“遞減式支持（Fading）”[6]。例如，教師應用大模型技術搭建的個別化在線輔導題庫，可根據(jù)學生的答題表現(xiàn)自動分析其知識薄弱環(huán)節(jié)，并生成針對性的講解內容與訓練任務。這種模式既能實現(xiàn)大規(guī)模覆蓋，又能提供高度個性化的學習支持，有效提升了學生的自學能力與學習成效。作業(yè)設計與布置是教師開展個性化教學實踐的關鍵環(huán)節(jié)。借助生成式人工智能技術，教師能夠突破傳統(tǒng)“同一作業(yè)”的局限，依據(jù)學生個體學習狀態(tài)，動態(tài)生成并推送個性化作業(yè)任務。通過生成不同難度層級、題型結構與真實情境的作業(yè)內容，不僅能滿足學生多樣化的學習需求，還能實現(xiàn)作業(yè)難度與學生能力之間的動態(tài)適配，在維持學習挑戰(zhàn)性的同時保障學生的成就感，進而優(yōu)化學生的學習動機與學業(yè)表現(xiàn)。例如，具有“AI伴學”功能的APP，可結合學生線上學習數(shù)據(jù)推送針對性的課后鞏固任務，并根據(jù)作業(yè)完成情況動態(tài)調整下一輪任務難度；同時，提供錯題本自動生成、知識點強化練習等功能，幫助學生在個性化作業(yè)推送中精準突破學習薄弱點。二、幫助教師生成智能化教學資源高質量的教學資源是教師為學生搭建的“外部支架”，能夠幫助學生聚焦學習重點、攻克學習難點、掌握核心技能。但傳統(tǒng)教學資源的生成多依賴教師個人經驗與人工制作，存在效率偏低且因教師差異而帶來質量水平差異大等局限。生成式人工智能技術的引入，正在推動教學資源開發(fā)從“手工定制”模式向“智能生成”模式轉型，助力教學支架實現(xiàn)自動化與智能化升級，為個性化教學提供更高效的資源支撐。首先，隨著大模型微調技術（Fine-tuning）的發(fā)展以及教育領域專屬模型的逐步成熟，生成式人工智能在教案與課件生成方面表現(xiàn)出強大的輔助功能。教師只需向系統(tǒng)輸入教學主題、教學目標、學情特點等關鍵信息，系統(tǒng)便能自動輸出包含教學目標、重點難點、教學方法、活動設計、教學流程等模塊化內容的教案草案供教師選擇參考。這種智能生成模式不僅大幅縮短了教師查找資料的時間，還能根據(jù)不同學段、學科的特點以及學生認知水平，自動適配資源內容，進而提升教學支架與學生“最近發(fā)展區(qū)”的契合度。這一突破有效解決了傳統(tǒng)教學支架“一刀切”的問題，推動教學資源朝著高度定制化、動態(tài)可調整的方向發(fā)展，促進資源與學生需求的精準匹配。以AI教案與教學資源生成系統(tǒng)為例，教師在平臺中輸入學科名稱、教學章節(jié)、教學目標以及學生的學情數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)會基于大模型和知識圖譜，自動生成完整的教案框架和圖文并茂的課件，為教師備課提供參考。例如，針對小學六年級數(shù)學《分數(shù)除法》一課，系統(tǒng)會自動匹配教學目標（如“理解分數(shù)除法的意義”）、明確重點難點（如“掌握分數(shù)除法與乘法的關系”）、提供教學活動建議（如“小組合作探究”活動設計），并同步輸出PPT課件和配套練習題。此外，系統(tǒng)還能根據(jù)學生在線學習過程中的互動數(shù)據(jù)，如答題正確率、答題時長、知識點掌握曲線等，實時調整和優(yōu)化推薦的練習題難度，真正實現(xiàn)教學資源的個性化動態(tài)優(yōu)化。三、輔助教師教學過程教學輔助工具的核心價值在于為教師提供“外化的支撐手段”，協(xié)助其更高效地完成針對學生認知發(fā)展的動態(tài)支架搭建。在生成式人工智能賦能下，這一輔助功能得到了系統(tǒng)性拓展，主要體現(xiàn)在智能教學助手與智能作業(yè)批改與反饋系統(tǒng)兩個維度。其中，智能教學助手在課堂中扮演著教師“第二雙手”的角色。借助語音識別、計算機視覺和自然語言處理技術，智能教學助手能夠自動完成點名、記錄學生課堂行為、組織小組討論、隨機提問等基礎操作。這一過程本質上減輕了教師在非教學環(huán)節(jié)的認知負荷，使教師得以將更多精力集中在高階教學任務上，如關注學生思維過程、靈活調整課堂節(jié)奏、即時診斷學習障礙等。智能作業(yè)批改與反饋系統(tǒng)，集中體現(xiàn)了生成式人工智能技術對教師“評價性支架”功能的延伸與拓展。當前，主流的AI作業(yè)批改平臺依托大數(shù)據(jù)模型，不僅能快速完成選擇題、填空題的批改，還能對簡答題、英語作文進行結構化分析與評分。更為關鍵的是，系統(tǒng)能針對學生的錯誤模式提供精細化反饋，如指出數(shù)學計算失誤中的“位值混淆”、英語寫作中的“連詞使用不當”，并推薦相應的強化練習。這一過程本質上構建起“反饋—矯正—再反饋”的閉環(huán)支架機制，既減輕了教師的作業(yè)批改負擔，更幫助學生精準定位問題，顯著提升了學生自我調節(jié)學習的能力。四、輔助教師創(chuàng)新教學模式教學支架的作用并非僅局限于認知支持，還涵蓋情境搭建、任務組織、社交協(xié)作等多個維度的支撐。當前，生成式人工智能與創(chuàng)新教學模式的深度融合，正在不斷重構傳統(tǒng)課堂的學習形態(tài)，特別是在項目式學習（Project-BasedLearning,PBL）和協(xié)作式學習（CollaborativeLearning）中，生成式人工智能扮演著“智能策劃者”和“資源整合者”的雙重角色。這一融合不僅能有效減輕教師在任務設計與資源組織中的工作負擔，還能針對性解決傳統(tǒng)教學中“理論脫離真實任務情境”“學生參與度低”“協(xié)作質量難以保障”等問題。此外，增強現(xiàn)實（AugmentedReality，AR）與虛擬現(xiàn)實（VirtualReality，VR）技術的最新進展，進一步縮小了虛擬世界與物理世界之間的差距，在提升學習場景的沉浸感和真實感方面效果顯著。具體到項目式學習中，教師可指導學生運用生成式人工智能技術進行任務分解、資料檢索、數(shù)據(jù)分析等[7]，這一過程大幅降低了學生的認知負荷，使其能將更多精力聚焦于高階思維活動。從本質上看，這種輔助機制構建起了“任務支架”，幫助學生在真實世界情境中順利完成復雜學習任務。與此同時，AR和VR技術的最新發(fā)展，進一步突破了課堂的空間邊界。隨著空間計算（SpatialComputing）、AI驅動內容生成（AI-GeneratedContent,AIGC）技術的成熟，以及輕量化可穿戴設備（如蘋果VisionPro和MetaQuest3）的普及，AR/VR技術正實現(xiàn)沉浸感與互動性的跨越式提升，有效縮短了虛擬世界與物理世界之間在認知與操作層面的距離。例如，借助AR技術還原《清明上河圖》的歷史場景，學生能在課堂上與虛擬的畫中人物進行互動對話。廣東省深圳市南山中學積極促進人工智能與教育教學的深度融合，助力構建全區(qū)中小學“人工智能＋教育”生態(tài)體系?！巴ㄟ^AI實訓平臺，學生只需要一臺電腦、一個賬號，就可以實現(xiàn)隨時隨地體驗人工智能技術在前沿領域的應用，讓學生在樂中學、學中樂”[8]。此外，一些網絡平臺和企業(yè)提供的教學資源兼具游戲化、智能化等特點，能夠充分激發(fā)學生的好奇心和想象力。依托校企合作成果，深圳市南山區(qū)荔林小學的學生在人工智能課堂中，利用虛擬仿真實驗室體驗最新機器人搭建功能，并通過圖形化編程語言控制3D機器人化身“機器狗”，在模擬“火星”環(huán)境中完成觀察水源、尋找礦石及建立觀測點等任務[9]。這種動態(tài)沉浸式學習體驗，為學生構建起情境性、互動性和個性化高度整合的“沉浸支架”，有效促進了知識的遷移應用與技能的內化吸收。五、賦能教師教學評價教育評價的核心功能不僅在于“診斷學生當前水平”，更重要的是引導和支撐學生在“最近發(fā)展區(qū)”實現(xiàn)持續(xù)成長。生成式人工智能技術的應用，正推動教育評價從以往側重結果性、偏向終結性的靜態(tài)測量模式，向關注過程性、注重發(fā)展性和多維度素養(yǎng)導向的動態(tài)支架系統(tǒng)轉變。針對傳統(tǒng)評價中存在的評價維度單一、反饋滯后、難以捕捉學生非認知發(fā)展軌跡等問題，生成式人工智能技術實現(xiàn)了對學生綜合素養(yǎng)、心理狀態(tài)、學習習慣等“軟性指標”的動態(tài)追蹤與智能反饋，從而有效增強了教育評價的診斷性、指導性與支持性，讓評價不再是簡單的篩選工具，而是真正轉型為助力學生成長的支持性干預機制。首先，教師可借助生成式人工智能技術，實時采集、整合和分析學生的學習數(shù)據(jù)，構建出動態(tài)更新的學生“成長畫像”，并提供持續(xù)性、個性化的評價反饋，從而形成一套數(shù)據(jù)驅動的動態(tài)支架。具體而言，教師可運用GAI系統(tǒng)，從學生的課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況、測試成績、品德行為、心理狀態(tài)等多維數(shù)據(jù)中挖掘出潛在規(guī)律，再通過自然語言生成技術，自動輸出學生學習報告和素養(yǎng)評價反饋。這些智能反饋不僅能清晰指出學生的優(yōu)勢與短板，還能為教師和家長提出具有針對性的改進建議。其次，教師可運用GAI系統(tǒng)對學生心理健康和學業(yè)動力進行實時監(jiān)測。依托自然語言處理和情感計算技術，相關平臺能夠分析學生的在線互動內容、學習任務完成頻率、課堂情緒數(shù)據(jù)等信息，智能識別出可能處于“情緒波動期”或“學業(yè)動力下降”狀態(tài)的學生。例如，通過GAI分析學生德智體美勞五育發(fā)展數(shù)據(jù)，動態(tài)生成學生“成長檔案”，并提供發(fā)展趨勢預測與心理健康預警功能，從而提高教師的個別化指導效率，實現(xiàn)心理干預精準化。教師還能通過平臺的可視化界面，實時掌握學生素養(yǎng)發(fā)展狀況，及時調整教學方法與支持策略，落實“精準滴灌式”育人。這種基于GAI的動態(tài)評價機制，不僅有效緩解了教師在傳統(tǒng)綜合素質評價中的工作負擔，還推動了教育評價從靜態(tài)、單一的成績評價向覆蓋全過程、全維度的素養(yǎng)評價轉型，為促進學生個體潛能的充分發(fā)展提供有力支撐。六、結論在中小學課堂教學中，教師有效應用生成式人工智能，不僅有助于