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学科育人的人工智能应用场景研究

人工智能赋能学科育人，需要通过构建应用场景连接智能技术和学科育人。没有合适的应用场景，技术难以有效发挥作用。指向学科育人的人工智能应用场景构建，应该紧密围绕学科育人的痛点和需求展开。

一、人工智能参与教育的应用场景内涵与特征

人工智能应用场景，是以人工智能技术应用为导向，由空间、设施、主体、行为、内驱力等要素组合，形成指向特定目标与需求的具体实践环境，其核心在于通过人工智能解决实际问题、优化流程、创造新价值，推动社会和经济等活动的智能化升级。赋能学科育人的人工智能应用场景是指以促进学生核心素养发展、深化学习体验、增强育人实效为核心目标的人工智能技术在学科教学中应用的实践领域和具体模式。具体而言，就是将人工智能与学科教学深度融合，构建智能化、个性化的教学环境与学习方式，以促进学生核心素养发展、优化教学流程、重塑教育生态。其核心在于利用人工智能技术突破传统教育的局限，从而实现知识传授、能力培养与价值塑造的有机统一。

赋能学科育人的人工智能应用场景具有综合性、多元性、协同性、精准性等特征。（1）综合性，指应用场景是教学空间、学习资源、师生及他人、教学过程、学习动机等要素的综合体。在学科育人实践中应用场景不仅涉及人工智能技术的实践领域和应用模式，还包括联结实践领域与应用模式的学科育人目标、需求、过程、态度。（2）多元性，指应用场景是将丰富的应用模式运用到具体领域的学科教学实践中。应用场景的设计与实施尊重学科逻辑、内容特性和育人路径，不同的学科需要应用不同形态的人工智能创建生动、真实或抽象概念可视化的多元化学习情境，促进“身临其境”的意义建构和情感投入。3）协同性，指应用场景强化了人工智能的“助教”“助学”“智慧环境”角色定位。通过人机之间深层次的互动，教师和学生协同完成学习过程，从而提升认知效率或技能熟练度。当然，最终决策、价值引导、情感交流的核心责任在于教师和学生。（4）精准性，指应用场景利用人工智能提供的大量过程性数据，对学生知识掌握、能力发展、思维过程，甚至价值倾向进行精细、多维、持续的评估。精准性强调评价的诊断、激励和促进发展的功能，从而提供高度个性化、适需的学习内容、路径、反馈和支持，满足学生多样化的学习发展需求，为教育者优化育人策略、为学习者调整学习行为提供依据。

二、学科育人人工智能应用场景的实施原则与操作流程

应用场景是沟通人工智能技术与学科育人实践的桥梁，是学科育人需求与人工智能功能的适配与融合。教师在教学实践中运用人工智能应用场景应遵循一定的原则与流程，根据具体的育人自标与实践需求，合理选择人工智能技术与教学组织方式。

（一）实施原则

从人工智能赋能学科育人的视角出发，教师实践运用应用场景应遵循素养导向性、学科情境性、技术赋能性、人本核心性等基本原则。

1.素养导向性

素养导向性是指应用场景的核心目标应明确指向“育人”，促进学生理解学科本质，发展复杂问题解决能力、批判性思维和创造力，提升沟通协作、自主学习、探究实践、信息素养等关键能力，在学科学习中激发兴趣、陶冶情操、体验美感、感悟人文精神或科学伦理。

2.学科情境性

学科情境性是指深度融人具体学科的教学内容与方法，而不是简单地将人工智能套用到学科中。如人文类学科可以应用人工智能辅助深度阅读与批判性思维训练，自然类学科可以应用人工智能支持动态化知识建模、问题解决以及STEM学习任务完成，创意类学科可以应用人工智能增强艺术创作与审美教育、实现文化遗产数字化传承，社会科学与德育可以应用人工智能增强社会问题模拟与伦理思辨能力、辅助心理健康与情感教育。

3.技术赋能性

技术赋能性是指将AI技术（如学习分析、自适应学习、智能对话、虚拟情境、生成式AI等）深度嵌入教学过程中，创造出能够智能诊断学情、定制个性路径、创设沉浸情境、激发深度思考、发展科学评价素养的教学环境。

4.人本核心性

人本核心性是指在应用场景中人的作用与全面发展应始终处于核心地位。教师是育人目标的设定者、AI工具的选择者、学习活动的引导者、情感价值的激发者。AI应支持学生的主动探究、意义建构、个性化表达和自主反思，始终关注知情意行的统一。

（二）操作流程

应用场景实践运用的操作流程主要包括目标与需求分析、场景设计与开发、课堂应用与协同、分析评估与迭代四个阶段，每个阶段有具体的操作步骤与要求（见下页表1）。

教师需要特别关注一些细节：一是需要在知识与素养间建立起真实的映射关系，一体化开展知识理解与素养培育；二是育人目标必须可量化，否则难以评估后续效果；三是应用场景的设计与开发要有细化的操作流程与要求，从而实现目标、需求与智能技术的适配；四是教师尽量使用自行开发的智能体，把握好资源的学段与学科范畴，并将伦理与安全审查前置；五是要处理好教学与人工智能辅助教学的关系，避免陷人技术依赖和滥