AI赋能教学创新，别再只写“图片导入”和“智能评语”了
上周有位语文老师朋友找到我，提到市里有个比赛，需要提交一篇关于AI赋能教学的论文。
她给我看了初稿。
我粗略浏览了她的结构，发现使用AI的地方只有两个：一是用人工智能生成古诗意境图用于课堂导入；二是通过豆包生成期末评语以提升效率。
她问我这样写是否可以。
我告诉她，如果这样写，获奖的可能性不大。
在十篇AI赋能教学的论文中，至少八篇都存在类似问题，内容空洞、缺乏深度。
AI生成几张图片，在课堂上展示，但教学流程依然是“教师讲—学生听—课后练”。
评语从手写变为AI生成，格式更美观，但内容仍是老一套。
这只能称为“应用”，不能称为“赋能”。
在当前的论文比赛和优质课评选中，评委更关注的是教学设计因AI而发生了哪些变化，而不是教师使用了什么AI工具。
换句话说，AI赋能论文比拼的是“变化”，而不是“使用”。
我曾读到一篇写得不错的论文，同样是关于古诗词教学的。
那位老师没有直接展示AI生成的图片，而是做了一件不同的事：先让学生用自己的语言描述“大漠孤烟直，长河落日圆”的画面，再将描述输入AI生成图片。
图片生成后，课堂氛围立刻活跃起来。
有的学生说“我写的和AI画的差不多”，有的说“AI画的沙漠太黄了，我想象中的沙漠是灰色的”，还有学生提出“为什么AI把烟画成直的，我写的是‘孤烟’，应该是孤独地飘着”。
其实，AI图片本身并不重要，关键在于“对比”这个环节。
学生为了验证AI生成的图片是否准确，会重新阅读诗句，加深理解。
AI成了学生思维的镜子，而不是展示的工具。
这个“对比”环节的加入，使整堂课的逻辑发生了改变。
传统教学路径是：老师讲解意境→学生背诵注释→考试默写。
而教师在其中的角色，从知识的搬运工变成了学习的引导者。
修改后的教学路径为：学生描述→AI生成→对比讨论→修正理解→再描述。
学生从被动接受者变成了意境的建构者，AI成为思维的镜子。
前者是“用AI展示内容”，后者是“用AI改变学习方式”。
前者是工具使用报告，后者才是真正的教学研究。
AI赋能教学，可以分为三个层次。
第一层是“替代”。
将原本手工完成的任务交给AI，如生成图片、写评语、出试卷等，本质上是效率工具。
如果只停留在这一层次，论文通常难以写出深度，因为教学设计本身没有改变。
第二层是“重构”。
由于AI的引入，教学环节的顺序、角色和互动方式都发生了变化。
学生从被动接受者变为主动建构者，AI从展示工具变为认知支架。
这才是论文的亮点所在。
例如，上述古诗词教学案例中，重构后的课堂流程为：学生描述→AI生成→对比讨论→修正描述→再生成。
每修正一次描述，学生对诗句的理解就加深一层。
教师不再逐句讲解，而是在“对比”环节中进行引导——“你觉得‘大漠’应该怎么画？和你脑中想的一样吗？”
AI将抽象的意境转化为可讨论的素材，教师从知识的搬运工转变为学习的设计师。
第三个层次是“设计”。
教师可以借助AI模拟不同教学方案，选择最优路径。
例如，针对《茅屋为秋风所破歌》的教学，AI可以生成三种不同情境创设方案，教师根据学情选择。
论文的核心是“如何借助AI做教学设计决策”。
这三个层次，决定了论文的价值递增。
大多数老师停留在第一层，少数进入第二层，第三层几乎无人触及。
写AI赋能论文有一个简单的框架，我与那位朋友分享了以下三步法：
第一步，明确“原来怎么教”——没有对比就没有赋能。
要让评委看到原来教学中的痛点：是抽象概念学生难以理解？是课堂互动流于形式？还是评价方式单一？
痛点越具体，AI的介入就越有针对性。
例如在古诗词教学中，痛点可以描述为：“传统教学中，学生对‘大泊孤烟直’的理解停留在字面翻译，无法构建意境画面感。教师只能用语言描述，缺乏直观的视觉支撑。”
有了这个痛点，后面引入AI生成的可视化资源就顺理成章。
第二步，明确“AI介入了哪个环节”。
是课前资源生成、课中互动支架，还是课后个性化反馈？
要具体到一个教学行为，不要泛泛而谈“AI赋能教学全过程”。
全过程赋能等于没有赋能。
第三步，写清楚“教学设计因此发生了什么变化”。
这一步最为关键，也是大多数人容易忽略的。
AI生成了图片，然后呢？学生的学习路径变了吗？教师的角色变了吗？课堂互动方式变了吗？
如果答案都是“没有”，那论文就没有写出“赋能”。
最后说一句。
AI赋能这件事，最怕两个极端。
一端是觉得AI万能，什么都往上套，写出来的论文全是表面文章。
另一端是觉得AI太虚，不如踏实教书，结果别人拿奖了自己还停在原地。
真正的做法是：找一个真实痛点，让AI在那一个点上深度介入，写出这个“变”的过程。
说难也不难，但说简单，能把“AI赋能”写出深度的老师，真不多。
希望这篇文章能帮到大家。
我是拾伍
立志做一个热情洋溢的笔杆子
愿我们都能活成喜欢的样子
过上想要的生活