推荐语：新技术的背景下，人工智能赋能好课建设，需要引起我们哪些新的思考？

生成式人工智能环境下“好课标准”的构建与实现路径

摘要： 在生成式人工智能环境下，充分认识“好课标准”的价值意义远超简单的教学质量评估，它是一根锚定教育本质的定海神针，更是规避技术异化的价值罗盘。通过解析传统“有学·会学·悟学＋高效”四维标准的育人价值与技术适配局限，提出“三学一高效＋GenAI”升级框架：在保留知识结构化、能力发展、价值内化与效率优化的核心维度基础上，融入动态知识协商、算法审计、跨模态迁移等新质特征，构建出人机认知共生、数字伦理共塑的新型评价量规。为实现“好课标准”，探索出“五环迭代＋重结构思维”人智共生机制。

关键词： 生成式人工智能；好课标准；人智共生

2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》对数字赋能学教变革作出战略部署，明确要求“强化学校教育主阵地作用，全面提升课堂教学水平”“探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，主动适应学习方式变革”。5月14日，教育部部长怀进鹏在世界数字教育大会上指出：“强化应用为要，促进智能技术与教育深度融合，构建未来课堂”“坚持智能向善，建构有效应对潜在风险的伦理规范，引导学生合理使用人工智能”等。由此可见，如何通过数字赋能把课上好，是学校推进学教变革的时代课题，对全面提高教学质量意义重大。

DeepSeek等生成式人工智能（generative artificial intelligence，GenAI）技术的迅猛发展，给把课上好带来了巨大机遇。生成式人工智能技术有助于推动课堂教学发生深层次变革，能够提升课堂对话的有效性，满足学习过程全覆盖的个性化需求，能从助力高效获取已知、深度构建未知两个方面促进教学提质增效。同时，生成式人工智能因其存在内在偏见，也伴随着独特的挑战。生成式人工智能提供的决策和成果无法反映问题或任务的复杂性；过度依赖生成式人工智能进行教学或决策，可能会削弱教师带来的人际联系和整体理解；因生成式人工智能无法普及所有学生，可能会加剧成绩差距。在教学中，如果教师忽视学生所经历的动态发展的学习过程，而只是要求他们产出学习结果时，生成式人工智能就会发挥认知外包甚至认知取代的作用，人类学习者的认知加工则会出现惰性化、依赖化、局限化的倾向。

为此，系统探讨生成式人工智能环境下如何把课上好的核心问题，推动人工智能与中小学教育的深度融合，不仅有助于提升中小学师生的人工智能素养，而且可以为培养适应时代发展的创新人才奠定坚实基础。而要想把课上好，其核心就是厘清生成式人工智能环境下的“好课标准”。因为，“好课标准”的确立，如同建立课堂教学质量的定位系统，为课堂教学实践提供实时导引与反馈。“好课标准”是提升教师专业判断的标尺，也是专业发展的导航仪。在生成式人工智能环境下，充分认识“好课标准”的价值意义远超简单的教学质量评估，它是一根锚定教育本质的定海神针，更是规避技术异化的价值罗盘。本研究运用学本立场、守正创新、系统思维等方法论，尝试构建生成式人工智能环境下的“好课标准”，探索教学实现“好课标准”的技术路径，为如何把课上好提供一种新的视角和工具。

  关于好课的定义与标准，大家都很重视对此的思考与构建，但尚未形成完全统一的共识。叶澜认为，一堂好课没有绝对的标准，但有一些基本的要求：第一是有意义，也就是说，它是一节扎实的课；第二是要有效率，这节课应该是充实的课；第三是要有生成性，在这个过程中既有资源的生成，又有过程状态的生成，这样的课可称为丰实的课；第四是常态性，你是为学生上课，要“无他人”，这样的课称为平实的课；第五是有待完善的课，生活中的课本来就是有缺憾的、有待完善的，这样的课称为真实的课。在此基础上，李政涛针对“什么样的课堂是我们心目中的理想课堂”，送给了我们六个值得好好思考和实践的大字：一是“实”，传承了叶澜的“五实”标准；二是“长”，即生长的课；三是“清”，是指整体意义上的教学思路清晰；四是“细”，指的是拥有对课堂点点滴滴细节的敏感、设计、实施、反思与重建的意识和能力；五是“深”，是指既要让学习在课堂上真实地发生，也要让学习深度地发生；六是“融”，核心是让课堂融起来。

国际上，好课评价普遍聚焦学生学习，认为传统的以教师讲授为主、学生被动接受的课堂教学形式已不能适应现代社会发展的需求。经济合作与发展组织基于一种协作的、迭代的和多方利益相关者参与的方法，整合了高质量教学方面最佳证据专家的见解，以及来自150多所学校关于实践如何实施的经验，解锁实现高质量教学的五个教学目标：一是确保认知参与，二是编写高质量的学科内容，三是提供社会情感支持，四是促进课堂互动，五是运用形成性评估和反馈。以上五个教学目标，实则是把课上好的五条标准。

回望国内外教育学界关于好课的界定，叶澜的“五实”标准基本上是比较基础的要求，强调课的扎实、充实、生成过程、真实性和不完美。李政涛的“六字”标准更贴近现代教育趋势，如强调学生的能力发展、跨学科融合和深度思维培养。经济合作与发展组织的“五个教学目标”标准，和我国叶澜、李政涛等学者的观点有相似也有不同，比较注重教学策略和评估，特别是社会情感和互动，反映了全人教育的理念。共同的是，以上三个“好课标准”均突破了单一知识维度，构建出了认知、情感、社会互动的立体框架。有待完善的是：一是李政涛的“清”与叶澜的“生成性”存在潜在冲突，需在预设与生成间建立动态平衡机制；二是西方的“好课标准”存在文化适切性问题，需进行本土化改造。

基于对国内外“好课标准”的评析，结合笔者多年的实践探索，好课首先确保“有学”。“有学”是学习的基础，没有这个基础托底，其他更高层次的学习能力发展都将成为空中楼阁。问题是，如何判断学生是否真正投入了学习？学生听讲了、阅读了、合作了等，是否就投入了学习？经历一堂课的学习，学生如果难以说出学到几个要点、难以简要说明哪几个要点等，则可以断定学生并没有真正投入学习。值得重视和反思的是，此乃当前课堂教学较为普遍的现状。因此，知识理明白是“有学”的核心表征，主要是指厘清知识内容要点及其之间的逻辑关系，本质上是知识从碎片化输入到结构化内化的转化过程。

更为关键的是，好课重在“会学”。1996年，联合国教科文组织提出的“教育四大支柱”（学会求知、学会做事、学会共处、学会生存），其根基即“会学”。可以说，“会学”是未来社会的核心素养。它不仅是教育目标的升级，更是人类应对不确定性的生存之道。那么，何谓“会学”？其实就是学生必备的关键能力。因此，能力有发展是“会学”的核心表征，主要是指学生掌握学习方法、调控学习过程、整合学习资源等元认知技能。

追问教育的真谛，好课力求“悟学”。它是教育从“术”到“道”的升华。在新课程语境下，其实就是学习过程逐步形成大观念。因此，形成大观念是“悟学”的核心表征，主要是指学习者在认知过程中超越表层知识的机械积累，通过主动反思、意义联结和本质追问，实现对知识本质的透彻理解，以及情感、态度与价值观的内化。由此看出，“悟学”实则是领悟、顿悟，本质上是“以思启悟，以悟促学”的认知跃迁过程。

还有，好课勿忘“高效”。为更好地认识和领悟课堂教学追求“高效”的价值意义，不妨先看两位教师在同一学校两个平行班的同课异构：A教师，授课内容要点2个（机械运动的定义和判断），用条理化板书强化学科关键能力发展，课堂检测题目6个，全员正确率92.7%，用时45分钟；B教师，授课内容要点3个（机械运动的定义、判断和分类），用结构化板书强化学科关键能力发展，课堂检测题目10个，全员正确率94.2%，用时35分钟。可以看出，如果仅从全员正确率均超过90%这一结果来看，两位教师的教学质量都很好。但值得引起重视和反思的是，相比于A教师，B教师的课堂教学内容明显多、用时却很少、全员正确率还略高，以及更突出学科关键能力发展。由此可见，B教师的课堂教学要高效很多。因此，“高效”理应是好课的一个重要标准，主要是指做好时间管理。当然，需要警惕的是，真正的课堂质量不在于知识点数量或检测正确率，而在于学生核心素养的发展。

针对以上“三学一高效”内容，用一句话简要概括：好课就是学生用尽可能少的时间（高效），能够将知识弄明白（有学），能力有发展（会学），进而形成大观念（悟学）。“有学·会学·悟学＋高效”，理应是我们坚守的传统“好课标准”。“有学”筑基，警惕异化为知识填鸭；“会学”架桥，警惕降格为技巧训练；“悟学”登顶，警惕退变为牵强附会；“高效”贯穿，警惕扭曲为速度竞赛。

系统来看，“有学·会学·悟学＋高效”这一“好课标准”具有如下特征。其一，知识—能力—价值的三维递进。从“有学”（知识结构化）到“会学”（方法迁移）再到“悟学”（价值内化），构建了从浅层认知到深度思维的完整路径。其二，效率导向的实践理性。“高效”维度强调时间管理与资源优化，回应了课堂教学的时空有限性矛盾。其三，以学为本的立场。将“学生是否真正投入学习”作为核心判据，突破了传统以教师讲授为中心的评价模式。其四，素养导向的延伸。通过“悟学”维度关注大观念形成，呼应了联合国教科文组织“教育四大支柱”中“学会生存”的深层诉求。

  “有学·会学·悟学＋高效”作为传统“好课标准”，其价值在于构建了素养导向的立体评价体系，但其在智能时代的局限性也提示：教育评价需从“静态标准”转向“进化框架”，在坚守育人初心的同时，拥抱技术引发的认知革命。未来的“好课标准”应是“教育规律为体、技术赋能为用”的共生系统，既传承“以学定教”的本质追求，又开创“人机共育”的新范式。因此，在守传统“好课标准”之正基础上，还需要创智融“好课标准”之新。也就是进一步深入探讨生成式人工智能环境下，结合其赋能教育的特性，传统“好课标准”如何被升级改造。

首先是好课理论重构。传统“好课标准”的建立，主要是基于建构主义、元认知理论等。但在生成式人工智能背景下，需要汲取新理论。比如，根据分布式认知理论，生成式人工智能是认知系统的延伸，强调人与智能体协同工作，由此重构“人—智—境”认知共同体。又如，人机协同理论主要探讨教师、学生和智能体之间的互动，由此师生与智能体构成新型教学主体间性，形成“双回路”交互机制。再如，生成式学习理论重点关注智能体如何促进知识创造而不仅是传递，强调“输入—生成—验证”的认知循环。不难理解，以上新理论为生成式人工智能环境下“好课标准”的构建与实现奠定了坚实基础。

基于以上重构理论，如何升级传统“附件：