王周秀 房伟

当前，以生成式人工智能、学习分析技术为代表的新一代信息技术，正以前所未有的态势介入教育教学全过程。这一技术浪潮在引发传统课堂形态解构的同时，也为当前教育的核心难题，即规模化教学与个性化需求之间的矛盾，提供了全新的破解思路。过去，教师受限于时间和精力，往往只能扮演统一的内容播放员角色，难以兼顾数十名学生的差异化需求。如今，人工智能技术能够高效处理海量数据、提供即时反馈并生成适应性内容，这使得为每位学生量身定制学习路径成为可能。因此，教师的专业角色转型获得了关键的技术支持，实现路径具体表现为在智能技术的支持下，教师从标准化知识的传授者系统性地转变为个性化学习历程的设计师、学习数据的解读者和人机协同育人的主导者。

以智能学情诊断为基础，实现从经验判断到数据驱动的精准角色定位。个性化教学的起点，在于对学生的精准理解。人工智能技术，特别是学习分析引擎与情感计算等工具，使教师能够超越以往基于测验分数和日常观察的经验式判断，转向基于多维度、过程性数据的科学诊断。在此过程中，教师的角色首先转变为学情数据分析师。例如，在上海市闵行区推进的智慧教育示范区建设中，覆盖全区的大数据平台能够实时采集学生在数字学习环境中的交互数据，如答题路径、资源停留时间、互动频率等。教师不再仅凭期末考试成绩进行笼统评价，而是可以随时调取可视化分析报告。在北京一些引入人工智能智慧课堂的学校，系统能自动生成学生课堂专注度热力图和参与度分析，帮助教师精准定位需要即时干预或额外挑战的学生个体。这种数据洞察力，是教师从面向群体的播放员，转向理解每一个独特个体的设计师所必备的基本功。

借力人工智能资源生成与推送工具，发展规模化差异化的教学设计能力。当教师精准把握学情后，下一个挑战是如何高效提供适配不同需求的学习内容与路径。这正是生成式人工智能等工具的核心赋能场景，教师的角色进而发展为个性化学习资源的筛选整合人与学习路径的科学搭建者。在教学设计环节，教师可以借助人工智能工具快速生成多样化的教学材料。例如，备课中可输入核心概念，使人工智能生成面向基础和进阶等不同水平学生的讲解段落、例题变式或探究性问题，从而快速构建一个分层的资源库。在学生学习过程中，自适应学习平台可以根据其答题情况，自动推送量身定制的练习题目和课程视频。教师的工作重心从自己制作所有材料转向设计推送规则、审核人工智能生成内容的质量，并为人工智能无法覆盖的复杂情境设计高阶学习任务。浙江省杭州市学军小学的实践显示，语文教师可以利用人工智能工具为同一篇课文设计出基础字词通关、深度主题探究和创意读写迁移等不同侧重点的学习任务包，学生则根据自身兴趣与基础进行选择组合。这标志着教师的核心能力从讲授内容升级为设计选择。

构建人机协同的课堂新样态，重塑教学组织与互动模式。当人工智能承担了部分知识传递与个性化练习反馈的任务后，实体课堂的时空价值被重新定义。教师在课堂环境中，更聚焦于主持深度学习活动、提供情感支持与培育复杂能力。课堂结构因而可能演变为人工智能辅助自学与教师引导深化相结合的混合模式。例如，在山东省青岛市的一所实验学校的数学课堂上，学生先通过智能学习平台观看由人工智能根据其前置知识水平推荐的定制化微课，并完成自适应练习。课堂上，教师基于平台生成的群体学情分析报告，集中讲解共性难题，随后将时间主要用于组织小组协作解题、开展项目式探究或进行一对一的深度辅导。在这个过程中，教师如同交响乐指挥，人工智能负责精准完成基础声部，教师则引导学生完成需要创造力、批判性思维和复杂协作的高潮乐章。教师的专业权威不再源于知识独占，而是源于学习活动设计能力、对思维过程的点拨能力，以及激发学生内在动机的育人能力。

依托制度创新与技术赋能，构建支持教师转型的系统性保障。教师角色的成功转型不能仅依赖个人探索，更需要学校乃至区域层面在评价体系、专业发展和时间管理上提供系统性支持。首先，评价导向必须变革。管理者的评价应从重点关注教师的讲授表现，转向考察其学情诊断的精准性、学习路径设计的多样性，以及促进学生实际获得的增值性。其次，专业发展必须跟进。需要为教师提供关于教育数据解读、人工智能教学工具应用、差异化教学策略等方面的专项培训，例如华东师范大学等高校开设的智能教育素养研修项目，旨在帮助教师理解并善用新技术。最后，技术本身应为教师减负增效。人工智能工具应能自动完成批改作业、生成学情报告等机械性工作，从而将教师从繁重事务中解放出来，将宝贵时间投入更具创造性的学习设计、师生互动和教学反思中。学校在课程安排时，也可以考虑为教师预留出固定的个性化备课与辅导时间，从制度上保障其设计师角色的履行。

教师从播放员向个性化学习设计师转变，是人工智能时代教育范式变革的核心体现。这一转变并非用技术替代教师，而是通过技术放大教师独特的人类智能优势，即共情能力、创造灵感和价值引领。这将推动教育从标准化的批量生产，走向尊重个体差异的精细化培育，为培养适应未来的多样化创新人才奠定坚实基础。（本文系江苏省教育科学规划重点项目“教育数字化新赛道的理论构建与实践探索”、课题号为B-a/2024/1的阶段性研究成果）

（作者分别系南通大学教育科学学院副教授；南通大学硕士研究生）