10 种简单易行的方法，让我们用生成式人工智能在中小学开展差异化教学

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今天聊聊差异化教学。长期以来，差异化教学被视为回应学生个体差异的重要路径。什么是差异化教学？差异化教学理论强调在共同学习目标下，通过调整内容、过程、产品与学习环境来回应学生差异。在Carol Ann Tomlinson看来，所谓差异化教学，就是在共同教学目标下，教师根据学生在能力、兴趣、准备度、学习方式等方面的差异，对教学内容、过程、成果形式和学习环境进行灵活调整，以促进所有学生最大化发展。差异化教学建立在三个基本前提之上：1、学生之间存在真实差异在班级授课制课堂教学环境中，在认知能力、学习动机、文化背景、语言水平与社会情感发展等方面，学生之间存在着显著差异。这是所有人都认同的！也是客观地、普遍存在的。2、差异不是问题，而是资源传统教学中，学生之间的差异（如学习速度、兴趣、背景知识的不同）往往被看作教学的阻碍。老师不得不花费大量精力去“填平”这些差异，试图让所有学生都达到同一个标准。而差异化教学则提供了一个全新的视角。它不仅认为差异是普遍存在的，而且认为差异提供了丰富的互动素材，差异为学生提供了模拟真实世界的社交和学习环境。“差异是资源”意味着教师不再试图把学生塑造成一个模子，而是承认每个生命的独特价值，并有意识地将这种独特性设计到教学过程中，让每个孩子都能被看见，也能看见他人，最终实现共同成长。3、教学结构应具有弹性差异化教学也与“分层教学”不同。分层教学往往是固定分轨，而差异化教学强调动态、流动与弹性支持。差异化教学（Differentiated Instruction）不同于个性化教学（Personalized Learning），也不同于个别化教学（Individualized Instruction）。在《个性化、个别化和差异化学习》一文中，自留地君对三者进行过区分。

差异化教学为什么难以实施？本质上，差异化教学是：对人类差异的尊重；对学习复杂性的承认；对教育公平的追求；并将学习者之间的差异视为重要的教育教学资源。理想很丰满，现实很骨感。在现实教学情境中，教师往往难以持续、系统地实施真正意义上的差异化教学。传统差异化教学强调教师主动设计不同路径。但是，其实施强度受制于教师时间与资源，教师很难在短时间内对所有学生进行多路径教学设计。因而其实践成本极高，操作难度极大。教师需要准备不同难度版本的材料，针对不同学生设计分层任务，为学生提供个别反馈，还需要结合教学实际，动态实时地调整课堂组织结构。在同一课堂中，在单位时间，固定地空间，面对几十双眼睛，教师如何满足不同学生的学习需求，这实在是教育实践中的核心难题啊！

丹尼·卡乔斯基博士的4种方法在题为《利用人工智能进行差异化教学的 4 种简单易行的方法》（4 Simple & Easy Ways toto Use AI toDifferentiated Instruction）文章中，作者Dani Kachorsky博士详细探讨了如何利用人工智能技术，结合通用设计学习（Universal Design for Learning, UDL）原则来实现课堂中的差异化教学，以满足不同学生的学习需求。他认为，人工智能的真正价值并不在于它是一套冰冷的工具，而在于它能作为一种思维催化剂，扩大教师关怀的“带宽”。他指出，AI 正在赋予我们一种全新的能力，让我们能够以前所未有的效率，为每一位学生量身定制通往成功的“脚手架”。在文章中，作者提出了四种简单易用的 AI 教学策略：1、动态重构材料，消除阅读的“认知壁垒”当一名高中生的阅读能力处于初中水平，在他/她面对晦涩的学术文献时，他/她所失去的不只是阅读的兴趣，更是接触核心知识的机会。教师可以利用 Claude 等 AI 工具迅速打破这种障碍。教师可以将复杂的教材输入 AI，要求其在保留核心逻辑和学科严谨性的前提下，将其改写为特定的阅读等级，从而实现精准降维。这种做法并非降低标准，而是通过移除不必要的文字障碍，确保学生能够聚焦于真正重要的思维训练。2、构建“基于源材料”的音频路径，提供多元感知并非每个灵魂都习惯通过文字呼吸。对于有听觉辅助需求或更倾向于听觉学习的学生，Google NotebookLM 展现了惊人的潜力。教师可以上传特定的文章或讲义，生成一段自然流畅的“AI 播客”。这种对话式的总结能让枯燥的学术观点变得生动易懂。这种“音频脚手架”让学生在通勤、休息或自主复习时，能够通过另一种感官维度重温核心概念，实现了学习路径的真正多元化。3、可视化分步视频，破解执行功能障碍对于存在执行功能障碍的学生来说，面对复杂的作业要求往往会感到不知所措。NotebookLM 的视频功能为这一痛点提供了优雅的解法。国内的秘塔AI的“今天学点啥”也可以帮助教师，利用上传的学习材料、作业指南、评分量规和分步指令生成一段结构清晰的教学视频。虽然 AI 的语言可能较为通用，但其展现出的逻辑结构极其出色。这种视频最强大的地方在于支持学生自主控速，缓解了学生面对长篇文字指令时的焦虑感，让他们在深夜独自学习时，也能随时获得来自教师指令的精准引导。4、24/7 守护的专属 Q&A 助教在课后，当遇到困惑却无法求助的时候，学生学习受挫，学习的动力往往会迅速枯竭。利用 ChatGPT 或 Flint AI 之类的工具，教师可以为特定项目构建专用的 Q&A 机器人。教师可以通过指令明确机器人的行为边界——它可以换一种方式解释概念，可以澄清作业步骤，但严禁直接给出答案或代写内容。它是那种“永远耐心且知识渊博的朋友”，在教师休息时，继续为学生提供即时的、启发式的支持。

除了Dani Kachorsky博士文中提及的这种策略，还有哪些策略，可以帮助一线教师在日常教学活动中，利用生成式人工智能，来践行差异化教学？

自留地君补充的6种策略这里，自留地君结合这几年的实践和探索，在其基础上，继续补充。5、智能分组与动态学习小组创建利用人工智能对学生的学习数据（成绩表现、兴趣偏好、学习风格、知识掌握情况、互动行为等）进行分析，基于算法推荐最优合作小组结构。传统分组通常基于教师经验或单一指标（如成绩高低），而AI支持的智能分组可以实现多维度匹配，如能力互补型分组、兴趣同构型分组或角色均衡型分组。

分层练习生成是指利用人工智能围绕同一核心学习目标，自动生成不同认知难度层级的练习任务，如基础理解层、应用迁移层与创新挑战层。其理论基础源自差异化教学中的“目标一致、路径不同”原则。该策略的教学价值在于维持“适度挑战”。能力较强学生避免低效重复，能力较弱学生获得必要支架，从而保持学习动机与自我效能感。7、多模态内容转换与表达重构利用人工智能将同一知识内容转化为不同表征形式，如文本转音频、文本转对话、文本转图示或情境故事。这一策略的核心在于满足不同感知通道和认知偏好的学生需求，支持不同学习方式学生更有效掌握。通过多模态内容转换，增强学生理解深度与降低认知门槛，尤其对语言能力不足或视觉—听觉偏好明显的学生具有支持作用。8、个性化AI Tutor（递进式引导系统）个性化AI Tutor不同于简单问答机器人，针对每个学生构建的 AI 辅导对话机器人，其为每个学生提供个性化辅导与即时反馈，而不仅是 Q&A。其核心特征在于递进式引导与诊断性提问。AI根据学生回答内容生成后续问题，模拟苏格拉底式对话，逐步引导学生修正错误或深化理解。

通过分析学生作业、测验与课堂互动数据，识别错误模式与学习趋势，AI形成性评价系统能为每一位学生生成反馈报告。与传统一次性评分不同，它强调持续追踪与动态干预。AI形成性评价与精准反馈不仅能为教师提供决策支持，帮助教师更快看到每个学生的学习状态，帮助其精准干预，同时也能为学生提供可视化学习进展，增强自我调节能力。

不同于静态分层，游戏化学习路径与动态任务链生成能利用AI根据学生表现动态生成任务链，根据学生的实时表现调整难度与顺序，并通过等级、成就或奖励机制增强动机。AI通过分析完成率与正确率，调节任务挑战度，让学生选择符合自身能力与兴趣的学习路径，并在任务进行过程中根据表现调整难度。在课堂教学中，教师采用这个策略，可以有效提升学生学习参与度与坚持度，尤其适合低动机群体。

3个互动思考题，欢迎分享1、除了Dani Kachorsky博士的4个策略，以及自留地君在其基础上补充的6个可以帮助一线教师利用人工智能践行差异化教学策略，你认为还有哪些策略和方法值得推荐？2、在您的课堂中，这里所列举的10个策略，哪一种 AI 差异化教学策略最能释放您的学生的潜力？3、您是否准备好从明天开始，尝试为您的学生构建第一个“AI 脚手架”？欢迎您跟帖分享您的主张！