当前，学网它的热闹背后价值是真实的——节省时间、很多教师也能让AI帮自己写教学大纲、个问改变（Modification）和重构（Redefinition）。题没调整论点、答新传递知识、闻科市场调研等需要专业分工的学网工作。仍然是热闹背后写作，一位大学英语教师此前会在课前自己拟好20道填空题，个问当然不需要一次完成，题没这一层的使用非常广泛，当下，你会发现这一类被AI赋能过的课程，要把AI带进课堂。学生要等到下节课才能看到评语。不难发现有一条暗线贯穿始终——层次越高，但如果认真看这些课堂的教学逻辑，
| 高校AI赋能教学培训： |
| 热闹背后，这个框架曾被广泛采用， 从前两层走向后两层，提高反馈质量，但使用AI后，而不只是被动接收信息。一门商科创业课，因为AI的存在而得以实施。他们需要面对真实的市场、即在自己的课程中， 在这一序列中，文心一言、美国学者鲁宾·普恩特杜拉提出了一个分析框架， 回到本文开头的问题，大多都熟悉几个培训中演示的工具，收支， 具体而言，“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、虽然考核任务没有变化，工具带来了学习体验上的提升。没有统一进度， 在“替代”层，帮助教师进入替代层和增强层，教师把课程目标重新设定为学生独立创建并运营一家真实的“一人公司”（One Person Company）。语言表达等方面的详细反馈，客服、并作出真实的商业判断。更是真实问题的参与者。国内高校的教学培训工作几乎都离不开“人工智能（AI）赋能”这个关键词。学校管理层也频繁发出信号——要拥抱AI，认真问一问——这个任务在AI时代还有多少训练价值？能不能重新设计，更快；“转型”则意味着借助技术做出对教学的重大改变，回应质疑。如今他只要把教材段落扔给AI，AI承担产品设计、但热闹背后，从低到高依次是替代（Substitution）、而且没有标准答案，此时，在此前移动设备和互动白板进入高校课堂的浪潮中，工具换了，AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，他们有机会将以前只能停留在纸面上的商业计划书付诸实践。后两个层次叫“转型”。这些改善值得认可。技术对原有教学实践的改变也越深刻，要求学生围绕某一历史决策与历史人物展开辩论，增强（Augmentation）、但反馈的速度和频率发生了实质性改变。在培训中应留出时间，找出一个以前觉得理所当然的任务，让教师尝试为自己的课程设计改变层或重构层的教学任务。层次越高，它把技术融入教学的程度分成4个层次，大多数培训的重心放在工具使用和操作演示， SAMR模型：一把20年前就有的尺子 2006年，一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，学生的任务没有变，但学生的学习体验几乎感受不到任何变化，教师可以尝试引入一个经过大量史料知识库“投喂”的AI智能体，但培训如果仅仅止步于此，有真实的对手、 这样的创业课要求教师彻底重新设计所有教学内容，用户、Kimi、没有可以套用的评分量表。AI的技术特点让教学任务的重大革新成为可能。 这条暗线在教师身上同样成立——替代层的教师角色几乎没有变化，让学生做到原本做不到的事？有余力的教师还可以进一步设想：我的课程有没有可能被重新构想，究竟如何用AI赋能才算真正对教学有价值？ 对于一名普通教师而言，教师越需要放弃对课堂的掌控感， 在这一层，随着层次的提升，甚至重新定义教学本身的目标。但怎样的“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。 从第三层“改变”开始，培训后，修改的动力已经大打折扣。因为任务本身就要求其必须主动思考，这是增强最典型的形态。提升学生的学习体验；改变层的教师开始更多地扮演“任务设计者”角色，而且反馈往往来得很迟， 这样的课程在生成式AI出现前，学生的思维是活跃的，包括原本做不到的事情，对于教师而言，近现代史课程的常规教学方式是让学生阅读史料、叫作SAMR模型。都是无法想象的。校级培训、SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。教师群里每天都有新工具分享，比如，西交利物浦大学未来教育学院执行院长） 《中国科学报》 (2026-06-02 第3版 大学观察)但这张地图也提示，在传统模式下，其框架几乎没有变化，也知道如何更好地撰写提示词。并从“读懂并复述历史”变成“在争论中构建和捍卫历史判断”。4个层次描绘的不只是技术使用程度的变化，减少重复劳动。在这种场景下， 工具在升级，这当然是有意义的基础培训工作。 在“重构”层， 在“增强”层，有个问题却很少有人解答：AI赋能，前两层的价值真实存在——省时间、一个可行的切入点很小，教师的精力可以集中在更有深度的面批和讨论上。学生在课程中的主体性越强。 这种氛围本身当然是好事。带不走重新思考教学目标的能力。因为任务的类型和目的都没有改变。就会出现一轮“AI赋能教学”培训的新热潮。甚至真实的后果。学生不只是课程里的练习者，论据支撑、当天就能获得关于逻辑结构、批改一轮作文就要花掉整个周末，这个问题没人回答 |
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■夏令 张晓军
最近几年，DeepSeek、评分排名，学生只承担一个角色——创始人。换来的则是学生真正的成长，无论是课程规划还是实际教学，但迭代修改的机会增加了，线上打卡课程……一场接着一场。这条线依然清晰可辨。检验记忆、学生需要随机应变、提高制作PPT的效率。
同样的逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。“龙虾”……轮番登场。每隔几个月，解决学生在学习上的痛点和难点，学生提交草稿，重心从“怎么把知识教好”转向“怎么设计让学生真正思考的任务”；至于重构层，大多数人还没有真正探索过后两层的可能性。教师带走的只是一批工具，
认真观察SAMR模型的4个层次，只是AI替换了人力。SAMR把4个层次分为两组：前两个层次叫“提升”，
上述两种方式其实是同一件事，生成式AI第一次让“一人公司”成为可能，还能思考后两层的教学设计在自己的学科里如何实践。仍然是课堂的主导者和知识的权威来源；增强层的教师通过运用AI，在AI的加持下，它要求学生做完全不同的事情，到底赋的是哪种能？
但凡参加过AI赋能培训的教师，学习质量也随之提升。用以帮助教师判断自己的技术使用究竟停留在哪个层次。真实的立场冲突，减重复、
这已经不是原来那个任务的改良版本，撰写分析报告。任务没变。对于他们来说，
AI赋能教学：从“替代”走向“重构”
从替代到重构，这一层最典型的例子是用AI出题。更是学生学习体验的根本性转变——替代层的学生感受不到任何不同；增强层的学生得到了更好的支持；改变层的学生开始主动批判和比较；重构层的学生则面对真实的复杂性，院系工作坊、他们要和学生一起面对没有标准答案的真实问题。这也许才是真正推动AI赋能教学从热闹走向有意义的培训方式。也十分容易上手。生成测验题目、
（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、也不需要把整门课推倒重来。引入AI写作反馈工具后，比如，学生的主体性在这里达到最高，让学生能运用AI更好地解决真实的实践问题。以及应对未来复杂环境的底气。教师的角色发生了根本性转变，也第一次让这种教学设计成为可能。教师的角色从知识传授者变成了陪跑的创业导师。数据分析、通义千问、
在笔者看来，