情境化培训提升教师 情境化培训提升教师 AI AI 教学融合能力 教学融合能力 的路径与成效评估研究（以中学数学为例）

一、背景与问题提出

（一）国家战略驱动下的 AI 教育融合新机遇

当前，我们正处在一个由人工智能（AI）技术引领的深刻变革时代。AI 作为国家战略性技术， 其在各行各业的应用正在重塑社会生产与生活方式。教育领域，作为 AI 技术应用的重要前沿阵地， 《中国教育现代化 2035》等一系列国家顶层设计文件已明确指出，要利用现代技术加快推动人才 培养模式改革，实现规模化教育和个性化培养的有机结合，推动人工智能在教、学、评、管等全 环节的应用，促进教育公平与教育质量的整体提升 [1][6]。

（二）中小学教师面临的 AI 教学融合现实困境

尽管顶层设计蓝图宏伟，AI 技术的教育潜力巨大，但在落地到中小学日常教学实践的过程中， 一线教师普遍面临着严峻的挑战，形成了一种“高期望”与“低效能”并存的融合困境：

1. 技术焦虑与能力鸿沟：多数教师成长于非数字原生时代，对 AI 技术原理缺乏系统认知， 在面对种类繁多的 AI 教学工具时，存在操作技能不足、数据安全担忧等问题 ，表现出“不敢用、 不会用”的技术焦虑 [10]。本学区近期开展的教学现状专项调研数据显示，教师教龄与 AI 工具使 用比例呈现显著的负相关特征——教龄越长的教师群体中，AI 工具使用比例越低，这一现象直观 反映出教师教学经验积累与新技术接纳意愿间的负向关联。

2. 理论与实践的脱节：现有的教师培训项目 , 多侧重于宏观的 AI 教育理论介绍，或是对某个 通用 AI 工具的孤立功能讲解。这种培训往往缺乏与具体学科内容、特定学段学生认知特点的紧密 结合，导致教师在听完讲座后，依然难以将所学转化为真实课堂中可操作的教学设计和教学活动[5]。

3. 优质资源与持续支持的匮乏：市场上适合中小学特定学科教学、能够无缝融入教学流程的 优质 AI 教育资源依然稀缺 [9]。同时，学校层面的校本研修机制尚未完全跟上，教师在使用 AI 工 具遇到问题时，往往得不到及时、有效的技术支持和教学指导，这极大地挫伤了他们持续探索的 热情。

4.评价机制的缺位与激励不足：如何科学、有效地衡量AI技术融入教学后，对学生的学习过程、 认知发展以及教师自身专业成长带来的真实影响？由于缺乏可行的评价体系和具体指标，AI 融合 教学的成效难以被显性化。这不仅让教师的创新实践得不到应有的认可，也使其对投入更多精力 进行教学改革的动力不足。

（三）情境化培训的破局潜力

面对上述困境，传统的“讲座式”、“灌输式”培训模式已显乏力。情境化培训（Contextualized Training）理论强调，学习的最佳方式是在模拟或真实的职业环境中，围绕具体任务展开 [2][4]。 它通过案例学习、实践操作、协作反思等方式，能够有效促进知识向技能的转化和迁移。本研究 认为，情境化培训的内在特质使其在破解教师 AI 融合困境方面具有独特的价值：它直面教师日常 教学的真实痛点（如何设计一道能激发所有学生兴趣的函数应用题），将抽象的 AI 技术原理内化 为具体的教学策略和行动，并通过构建教师学习共同体，为持续的实践与反思提供支持 [3][5][4]。

二、核心概念与理论基础

（一）AI 教学融合的内涵

AI 与教学的深度融合，并非意指将 AI 工具作为传统教学手段的简单替代或辅助性补充，而 是指教师基于对 AI 技术能力边界（如数据分析、模式识别、自然语言处理、内容生成等）的深刻 把握，将其与学科课程标准、教学目标及学生认知规律进行系统性、创造性的整合。其核心要义 在于利用 AI 的独特优势重构教学流程与优化学习体验，例如：借助 AI 技术实现以往难以达成的 教学可视化、难以规模化实施的个性化辅导，以及对复杂学习过程的深度解析与洞察 [4][9]。一项 成功的 AI 教学融合实践，应能有效促进更深层次的学生参与、更高阶思维能力的发展以及更公平 的优质教育机会获取。

（二）情境化培训的理论内核

情境化培训植根于情境认知理论（Situated Cognition），该理论主张知识的本质具有情境依 赖性，其获取与应用过程无法脱离特定的物理环境及社会文化语境 [2]。在教师培训领域，该模式 的核心原则体现为以下四方面：

真实性原则：培训内容需聚焦教师真实教学场景中面临的典型问题与任务 [4]，例如“如何运 用人工智能工具为差异化学习进度的学生设计分层练习”。

实践性原则：强调通过实践中学习， 为教师创设充分机会，使其在模拟或真实教学环境中实际操作人工智能工具、设计教学课件并实 施教学活动 [3]。

协作性原则：倡导构建教师学习共同体，通过同伴观摩、互评反馈、经验共享与 集体反思等协作机制，共同建构关于人工智能与教学融合的新知 [4]。

支架性原则：培训者（专家或引领者）在初期提供必要的示范与支持，并依据教师专业能力的提升动态调整支持力度，逐步 撤除支架式引导，最终促进教师的独立创新能力发展。

三、中学数学教师 三、中学数学教师 AI AI 融合情境化培训的实施路径 融合情境化培训的实施路径 基于上述理论框架，本研究设计了一套面向中学数学教师的情境化培训实施方案，以“解决 真实教学问题”为核心导向，由四个逻辑递进的模块构成。

（一）模块一：人工智能支持下的数学教学情境创设与导入

针对传统数学教学依赖教材或教师经验、难以持续生成新颖有趣且生活关联的情境，导致学 生认知动机不足的问题，本模块设计采用以下流程： 第一是任务驱动：参训教师选定具体数学知 识点（如“二次函数的应用”），利用人工智能工具生成与学生本地生活或社会热点紧密结合的 应用情境（示例指令：“以广西贵港甘蔗种植成本、销售与利润关系为背景，设计二次函数最大 值问题”）。 第二是实践操作：教师分组操作人工智能工具，调整指令生成多版情境脚本，优选 并转化为图文并茂课堂导入材料 [8]。第三是协作反思：小组展示 AI 生成的情境设计与导入方案， 接受基于趣味性、数学严谨性及实施可行性的同伴互评，并在引导下优化 AI 指令的精确性与创造 性。

（二）模块二：动态可视化与抽象数学概念的突破

针对初中数学教学中函数图像变换、空间几何体视图理解、概率实验随机性等抽象概念难点 及传统工具难以直观呈现动态特征的痛点，本模块设计包含三个关键环节：首先，开展案例研习， 利用 GeoGebra 等软件动态解析函数参数变化、几何体视图关联和概率趋稳过程。其次，进行实 践操作，参训教师使用工具开发交互式课件，如实时调节参数观察二次函数图像。最后，组织成 果分享，教师展示课件并阐释其在突破教学难点中的设计思路和预期效果。

（三）模块三：人工智能辅助的个性化辅导与学情诊断

班级授课制下，学生个体差异与教学统一要求矛盾长期存在，教师作业批改工作量大、效率 低，传统作业模式难精准识别学生知识薄弱点与认知偏差。为此，本模块通过任务驱动、实践操 作与策略研讨的递进式学习路径，推动教师从“技术使用者”向“融合者”转型。

1. 任务驱动：聚焦差异化教学需求，引导教师系统认知 AI 技术在作业设计、批改与学情分 析中的工具价值，明确技术服务于精准定位学情和针对性干预的教学闭环。

2. 实践操作：培养技术操作与学情分析能力，包括智能题库构建（设计多维度难度习题）、 全流程作答模拟（体验自动批改与即时反馈）、学情可视化分析（利用平台报告识别班级共性薄 弱点与个体学习障碍）。

3.策略研讨：基于AI学情诊断，优化教学决策，如针对共性误区探讨小组互助策略和微课设计， 针对个体障碍设计分层辅导方案 [9]，强调数据驱动与教育经验结合，避免教学机械化。

（四）模块四：课堂互动强化与教学流程优化

针对课堂提问形式单一导致学生参与度分化、课堂管理消耗教师过多精力的问题，本模块培 训设计聚焦以下核心环节：首先，掌握互动工具，系统介绍并实践希沃白板 [11]、豆包等软件的 人工智能辅助功能（如随机点名、小组积分管理、实时问答反馈）。继而，开展微格教学实训， 参训教师设计 15 分钟教学片段，深度整合上述工具进行模拟演练（例如运用随机点名提升提问公 平性，采用自动积分机制激发团队竞争）。最终，进行录像分析与反思，运用人工智能课堂分析 工具对微格教学视频进行多维度量化分析（如师生话语时长分布、提问认知层次、学生参与频次）， 参训教师结合数据报告进行深度反思与同伴评议，客观评估人工智能对教学互动及流程优化的实 际影响。

四、培训成效的多元评估体系构建

为预防教师培训流于形式化，突破“评价机制缺位”的困境，在评估体系确立了三大核心维度： 教师发展维度着重考察教师在 AI 融合教学的意愿、知识、技能及实践行为层面的转变。学生学习 维度聚焦于学生在 AI 赋能课堂中的参与度、学习体验与学业表现的变化。课堂生态维度则关注课 堂互动模式、师生关系及整体学习氛围的演进。评估采用混合研究方法，整合定量与定性分析工具。 在教师层面：运用经信效度检验的 AI 教学融合能力量表进行培训前后测对比；通过 AI 工具使用 频率及使用深度日志量化其应用行为；辅以深度访谈与焦点小组剖析教师的认知发展与专业成长； 并组织专家组对教学设计方案及教学课例进行结构化评分。在学生层面：采用准实验设计对比实 验班与对照班的学业表现；结合课堂参与度问卷、学习过程数据分析及满意度调查结果，从学习 投入度、行为轨迹与主观体验等多维度综合评估。在课堂生态层面：依托系统的课堂观察量化师 生互动行为等指标的变化。

五、预期成效、潜在挑战与对策

（一）预期成效

能力纳入教师评价与激励体系，在评优评先、职称评定中倾斜奖励突出贡献教师；制定明确 的数据使用规范，出台 AI 应用伦理指引和数据管理规定，规范数据全流程操作以消除师生顾虑。

六、结论与展望

AI 与教育的深度融合已成为教育发展的必然要求，而破解一线教师的融合困境是实现这一 目标的关键。本研究提出以真实教学问题为导向的“情境化培训” 路径，构建了涵盖实施路径与 “以评促建”评估体系的实践框架，突出操作可行性与实践导向性，推动 AI 工具转化为解决教学 实际问题的有效手段。未来研究需拓展跨学科、跨学段的系统性实证探索，积累本土化“有效融 合” 的实践案例。政策制定者、技术开发者与一线教师应深化协同机制，助力人工智能技术赋能 课堂教学场景，支撑每位教师的专业发展与每名学生的个性化成长，切实推动《中国教育现代化 2035》战略目标落地实施。

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