新学期：《中小学数字化教学》指向高阶思维培养的 GenAI 赋能学科学习策略

指向高阶思维培养的 GenAI 赋能学科学习策略——以中学数学为例文 | 王爱胜
回顾历史，我们不难发现，技术的每一次进步都伴随着教育理念的更新和教学实践的优化。当前，生成式人工智能（GenAI）异军突起。这场新兴的技术变革浪潮，给教育领域带来了前所未有的机遇与挑战。我们必须直面以下核心问题：如何确保生成式人工智能真正服务于教育核心价值，而不会成为束缚思维的枷锁？如何避免技术应用的泛化和教条化？这些问题的答案关乎教育的未来。幸运的是，DeepSeek 以其开源、低成本、专业化等优势，正在成为教育领域变革的新动力，为构建深度学习的教育生态、创新学生高阶思维培育方式提供了有力支持。在此背景下，本文主要探讨如何科学利用 DeepSeek 等先进技术，激活学生学科学习的高阶思维，促进学生思维的发展和核心素养的提升。
一、教育技术演进的历史镜鉴教育技术的演进，从简单的教学工具到复杂的数字化媒介，不仅带来了教育方式的革新和学习内容的深刻变革，更重要的是，它推动了人类思维的进化。分析甲骨文“教（见下图所示 ）”字的构型，

左边部分像学生在手执木棒（作为计数工具）学习，右边部分像教师在手持教鞭（作为指示工具）教学，直观地展现了古代教学活动中师生教学互动的场景。为追求教育效果的快速提升，近现代相继出现了幻灯片、投影仪、交互式白板等教学辅助工具，学生的学习资源也相应地由传统的文本、图片、影像转变为多媒体等数字化资源。
近年来，生成式人工智能凭借大语言模型在语义分析和图文声像智能生成方面的突出表现而迅速崛起，有力地推动了学习方式向更加个性化、系统性、创新性、生成式的方向发展。其中，受机器学习启发的深度学习模式正在引领新一轮认知方式的变革。深度学习进一步融合项目式学习和问题导向学习，为学生深入构建知识体系、形成学科技能、培养学科思维以及发展核心素养提供了新的契机。但与此同时，因受大语言模型技术性能、幻觉控制、使用成本等方面的限制，GenAI 在教育领域的应用一直未能广泛深入。
2025 年初，GenAI 终于迎来大爆发，国产大语言模型 DeepSeek 以开源、低成本、专业化的语料库及清晰的推理过程等优势，迅速成为新一代人工智能技术的风向标，带动了 GenAI 在教育领域的普及应用。在这波新的教育技术变革浪潮来临之际，我们教育一线工作者迫切需要审视历史经验，规避以往教育变革中出现的技术泛化倾向、工具教条应用等问题，尽量消除技术变革初级阶段极易产生的目标盲目与活动虚化现象。比如，在教育信息化进程中，曾出现过电化教学片面强化媒体展示、多媒体灌输削弱思维过程、技术整合流于形式等实践偏差。实践表明，脱离学科本质的浅表化技术应用，往往导致教学过程缺乏深度，不利于学生高阶思维的发展。而这又需要经过长期实践的试错与校准，才能回归技术为学科核心价值服务的初心。当前，人工智能赋能学科教育正在重构教学生态，初显破解传统教育困境的潜能。为此，探讨如何构建深度学习的教育生态，创新学生高阶思维培育方式，有利于突破“新瓶（GenAI）装旧酒（传统认知）”的局限，让人工智能赋能学生思维的深化与发展。
二、借助 GenAI 激活学科学习高阶思维的实例分析本研究基于中学数学教学实践，通过典型案例分析，揭示人工智能在学科教学中的潜力及其对未来教育发展的影响。中学数学学科的特点是基础性强，但因其内容具有挑战性，学生在学习过程中常会遇到认知困境。数学课堂上知识容量又较大，学生过度集中于解题训练，缺乏将数学应用于工程实践的体验，从而制约了其数学思维的提升。借助 GenAI，学生拥有了自主高效寻找问题解决方案及解决路径的机会，能够及时获取清晰的解题思路与步骤，并通过生活应用来学习数学原理，这对提升学生数学素养大有裨益。
（一）促进学生自主构建个性化学习路径数学学科的地位和特点决定了学生在学习过程中需要完成大量作业。在家庭作业中，学生常常陷入“已会题目反复做，不会的题目总不会”的困境。这是因为数学学科难度较大，学生在课外又难以得到家长和教师的及时指导。现如今，学生可利用手机或平板电脑拍照，借助 GenAI实现个性化学习。大模型的智能生成能力在个人答题分析、错误纠正以及针对性练习方面尤为突出。基于 DeepSeek（或豆包、元宝、扣子等）大模型的优质智能体及 GenAI 管理平台（如ima），能够帮助学生构建个性化的数学学习路径，形成反馈机制，进而促进其解决难题的思维能力发展。
（二）化抽象为具象，有效培养数学思维天工、豆包等融合 DeepSeek 的智能平台，可将数学公式和几何图形转化为生活化场景的问题解决、动态模拟演示等。这非常有利于培养学生的数学思维。为培养学生的直观想象能力，教师可使用DeepSeek 生成折线图实例，以此阐释函数的增减性；生成积木拼接等实例，帮助学生理解立体几何的体积关系，增强他们对数学对象的空间感知与动态变化的理解等。为提升学生的逻辑推理能力，教师可借助DeepSeek 生成生活案例，引导学生归纳一般规律，如让学生观察生成的数列来寻找通项公式，或根据生成的拼图动画来验证勾股定理等。教师还可引导学生从现象中抽象出逻辑结构，培养学生的归纳与演绎推理能力、问题解决能力，如运用 DeepSeek 生成用方程表示运动的实际情境，生成画线作图程序来解决行程路线问题，或生成用概率数据来分析堵车等复杂事件发生可能性的计算与推理程序，等等。为提高学生的数学建模能力，教师可引导学生遵循“抽象（理解）→具象（应用）→抽象（解决）”的递进式过程，主动利用 DeepSeek 进行学习探索，逐步将思考引向深入。如学生可先用“切饼”来理解分数运算，再逐步脱离实物操作符号，从具体经验中提炼本质属性，最终形成抽象概念。为激活学生的创新思维，教师可利用DeepSeek生成多种具象化实例，打破学生的思维定式。例如：生成折纸策略，以便学生探索几何对称性；生成交互式七巧板组合动画，帮助学生探索几何变换的可能性；生成网页展示数轴的动态，揭示极限思想，激发学生对数学概念的多样化联想与创新等。DeepSeek 通过生成具象化的示例，能将抽象的数学符号转变为直观的思维工具，从而有效地帮助学生构建从具体到抽象的完整认知路径。例如，用 DeepSeek 生成生活事例，教师就可以很容易地说明正切函数等抽象原理的使用方法。经过多轮推理，它能展示正切函数在多个领域的广泛应用：一是测量建筑物高度，学生可利用太阳的仰角测量旗杆高度，高度（对边）= 影子长度 ×tan θ；二是物理中的摩擦角应用，学生可根据物体在斜面上即将滑动时的临界角度求动摩擦因数；三是电子学中的相位差应用，学生可通过正切函数分析交流电路的响应特性；四是艺术与摄影的透视计算、广角镜头视野范围的计算等。针对一个函数的多种实际应用，会让学生的认知具象化，原理也因此不再生涩难懂。
（三）生成多种解题思路，发展问题解决的高阶思维数形结合、逆向思维等策略，既能够拓宽学生学习的广度，又能深化其思维层次，是数学学习的重要方法之一。例如，对于求解圆内接正三角形之外的圆内面积，DeepSeek 给出了基于几何公式直接计算的原解法、坐标系行列式法、向量叉积法等多种解答方法。学生可以进一步提出自己的设想，如“不用三角函数，而用相似三角形法的详细步骤”，或要求“用三角函数来计算涉及的定理详解”等。初中生以学习相似三角形法为主，但也能了解到更多的方法，拓展了其思维的宽度；高中生可通过比较三角函数法与相似三角形法的优势，实现从逻辑推理向数理计算的思维发展。在学习过程中，学生有任何不理解之处（如用到的勾股定理、正弦定理、海伦公式等原理），都可以通过进一步追问，让 GenAI 细化分析。可见，人与 GenAI 协同研究，能将单一题目扩展为专题式的微项目学习。学生不仅可以参考 GenAI 的推理过程（包括解题过程中 GenAI自我纠错的过程）来探究多种解题方法，还可以借助多个大模型交叉验证来深化理解。从求解一道题到解决一类问题，学生的思维能力会在此过程中逐渐进阶。
（四）生成跨学科融合学习情境，在综合应用、设计中发展数学思维DeepSeek 等 GenAI 可将数学与编程、艺术、科学结合，激发学生兴趣。以几何图形设计为例，当需要创作对称图案、分形图形或螺旋图形时，学生可向 DeepSeek 提问“用 HTML 语言动态绘制一个漂亮的原点对称图形，并给出数学原理”。DeepSeek 生成的 HTML 代码支持即时预览运行效果，同时提供下载保存功能。学生可将 .html 文件保存至本地，以便在浏览器中反复观察动态图形的运行效果。当然，学生还可用记事本修改文件中不同的 x 坐标或 y 坐标参数，从而实现数学模型的优化理解，并可通过进一步追问，生成更多其他原理的图形或现象。对作为数字原住民的中小学生来说，这是用前沿技术学习数学原理的有趣方式。在轻松实现又不依赖于专业工具的过程中，他们自然会在数学原理、代码控制，以及物理、音乐、美术等跨学科学习中，获得丰富的学科理解，进而促进核心素养的发展（如图 1）。

可见，用 GenAI 赋能数学学习，会打破以往按部就班的解题和学习路径，拓展出更有宽度、更开放、更前沿的学习方式，让学生在综合应用、设计中发展数学思维。
（五）以深度学习构建知识、技能与思维融合的认知过程数学学习的难点之一在于，它要求学生具备较强的空间想象能力和综合分析能力。这对于受到人工智能机器学习算法的启发而形成的深度学习策略而言，具有显著的优势。以绘制图形研究“切线”为例。学生可首先将综合问题分解为子问题，利用 GenAI 生成解决基础知识，如“在圆上某点处绘制切线”（如图 2）。随后，不断在追问中探索子问题的解决方案，如“在圆上拖动点到任意位置绘制切线，并显示当前切线的斜率”（如图 3）。在对问题的持续分解与深入探究中，他们建构学习进程，如“绘制抛物线上任意点的切线，并显示切线的斜率”（如图 4）等。由此，逐步构建起一个将知识、技能和思维融为一体的深度学习过程，从而促进核心素养的培育。

可见，未来利用 GenAI 的学习将更加注重以深度学习来不断生成知识、追问方案，运用高阶思维建构认知过程，形成学科核心素养。这样的学习方式会更有利于学生的可持续发展。
三、DeepSeek 技术应用路线对学科学习赋能的影响DeepSeek 大模型的开源，正有力推动着人工智能的普及进程。对于需求相对集中的学校或机构，为满足校本化智能学习需求，可以通过本地化部署大模型，实现特色的 GenAI 应用。 对 个 人 来 说， 由 于 GenAI 平 台 均 已 接 入DeepSeek 深度搜索模型（如通过天工、纳米搜索、ima 等平台的“深度思考”模式），已能够结合图片、文档等来应用 DeepSeek 模型推理，实现更全面的知识学习与应用创新，因此，师生在选择应用方式时，要考虑其便捷性、实用性和低成本等要素。例如，在课堂教学中，教师可以通过微信登录教室一体机上的个人 ima 账号，管理学习小组的课程，辅助探究与创新。对有条件的学校，师生可以预设班级平板电脑的适用 App 及公用账号开展小组合作学习。当然，学生在课外活动或在家时间，可选择平板电脑、手机、家庭电脑等方便地使用GenAI 技术。随着技术的不断演进，技术应用的门槛会不断降低，GenAI 的幻觉也会得到有效控制。这些都将使其应用逐渐日常化。而如何科学地应用GenAI 技术将成为关键。综 上 所 述， 科 学 地 利 用DeepSeek 要注重学习理念与方式的同步变革，要着眼培养学生高阶思维，这对于各个学科的学习都是适用的。即使有提升成绩的学习需求，一样需要进行类似 ×× 重点内容系统化 分 析、×× 命 题 趋 势 推 演、×× 高频考点的规律解读等互动问答，而不是一道道题的模仿、记忆和公式的教条套用。因此，人工智能在教学中的作用，关键在于通过人机协同，高效利用大模型的资源优势、神经网络推理能力和自然语言的语义理解与创新能力，将人们从繁重的知识搜索、原理理解、描述表达等低级思维中解放出来，专注于更高阶、更有深度的思维训练，用更多时间和空间去提升自身的智慧，成为未来知识应用与创新的主导者和受益者。我们坚信，这将是今天的教育变革对未来文明发展的光荣使命。