教师生成式人工智能应用指引（第一版）解决路径3

《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》为我们基础教育教师应用人工智能提供了六大方向，分别为助力学习变革、助力教学提质、助力育人进阶、助力评价增效、助力管理升级、助力研究创新。但是相关内容都是场景示例，没有提供具体的操作路径，接下来我们就分3次（3），提供一些路径的参考和新技术环境下治理点或痛点的分析。

场景	场景说明	场景示例	解决路径
助力管理升级	教师可应用生成式人工智能优化班级、校务、家校协同等管理流程，增强管理的科学性、精准性与有效性。	场景示例1：班级管理。应用生成式人工智能辅助设计班级活动方案，自动生成周报通知，优化班级管理策略，支持班风建设与个别化指导。	豆包、扣子智能体治理点：价值观对齐；教师去技能化。
		场景示例2：校务管理。应用生成式人工智能辅助公文撰写、会议纪要整理，优化课程设置、排课、成绩管理等流程，支持教学决策与质量评估。	Deepseek等开放大模型平台治理点：无。减负增效。
		场景示例3：家校协同。应用生成式人工智能生成个性化家校沟通内容，如基于学生课堂表现与作业数据自动生成学情周报、阶段表现评述及针对性改进建议，推送家庭教育指导方案与资源，增强家校沟通与合作。	开放大模型平台治理点：方案的科学性合理性；如何一体化自动化解决；报告内容的适切性；家长报告解读能力。
		场景示例4：学生异常识别。应用生成式人工智能实现学生成绩、出勤、学校活动等数据的集中管理与即时更新，识别学生异常行为并生成预警提示与初步分析报告，为早期干预提供依据。	开放大模型辅助实现，但目前没有很好的解决方案。治理点：如何科学合理的识别异常。
		场景示例5：课堂组织管理。在教学各环节，应用生成式人工智能定制管理工具与教学助手等，提高课堂组织效率。	AI黑板、传统授课系统Ai化。治理点：课堂应用响应时效性问题。
助力研究创新	教师可应用生成式人工智能开展基于证据的教学反思、个性化知识更新与创新性课题研究，不断提升教育教学研究能力与专业发展水平，构建持续发展的专业成长模式。	场景示例1：教学反思。应用生成式人工智能对教案、课堂实录等实践资料进行复盘分析，依据特定理论评估教学行为、量化互动数据，获得客观的洞察与改进建议，从而系统凝练个人实践经验，明确专业成长的精准路径，实现数据驱动的深度教学反思。	通用大模型，千问实时记录实现课堂教学观察与反思治理点：保证数据采集的精准性、分析的科学性，需要实证验证。
		场景示例2：技能练习。应用生成式人工智能构建模拟教学情境，如应对突发状况、演练高阶提问或模拟家校沟通。由生成式人工智能扮演学生或家长角色，提供即时的互动反馈与策略建议，帮助教师在无风险的虚拟环境中反复打磨实操技能，提升临场应变与专业沟通能力。	教师专业实践能力提升，可以借助豆包视频通话扮演学生或家长角色进行模拟。治理点：数据安全和隐私保护，保证科学性。
		场景示例3：专题学习。应用生成式人工智能开展个性化专题学习，快速梳理学科前沿与教育理论，获取个性化学习资源与计划，帮助构建系统化知识体系。	基于知识库，如ima搭建前沿知识库，基于秘塔ai搜索今天学点啥等开展个性化学习，借助ai搜索摘要全网数据。治理点：保证内容的权威性
		场景示例4：校本教研。应用生成式人工智能快速搜集与整合主题相关的文献、案例，协助设计教研流程与研讨问题，生成多样化教研方案。通过智能分析活动内容，为教研提供客观证据，推动研讨从经验型向数据驱动型转变，提升教研实效。	开放大模型均可解决治理点：教研方案科学性，数据安全，教师理念转变。
		场景示例5：研究创新。应用生成式人工智能辅助文献综述、研究选题与方案设计，快速把握研究脉络，明确创新方向，优化研究路径。在研究实施阶段，应用生成式人工智能协助设计调查问卷、分析复杂数据，并在成果凝练阶段辅助梳理逻辑、优化表达，全面提升科研工作效率、规范性与创新质量。	开放大模型均可解决治理点：教师的科研素养提升。