（一）助力学习变革对话式学习游戏化学习个性化学习协作探究学习跨学科学习（二）助力教学提质学情分析教案设计课件制作课堂互动作业设计（三）助力育人进阶品德教育体育教育美育教育劳动教育心理健康教育（四）助力评价增效课堂评价作业反馈试题设计量规设计学业诊断（五）助力管理升级班级管理校务管理家校协同学生异常识别课堂组织管理（六）助力研究创新教学反思技能练习专题学习校本教研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。今天是30个场景逐一实操的最后一个。我们从对话式学习开始，到研究创新结束，完整走过了从教学设计、课堂实施到研究创新的全链条实践路径。生成式人工智能不仅提升了教师的专业能力，也推动了教育模式的深层变革。未来，随着技术持续演进，其在教育领域的融合将更加深入，助力教师迈向智能化、个性化专业发展新阶段。而学生也能够在技术赋能下实现更精准的学习支持与个性化成长。当然技术的迭代升级并不是为了取代教育的本质，而是为教师减负增效、为教学提质升级提供支撑。就像李飞飞在其自传中写道“技术决定了奔跑的速度，爱决定了奔跑的方向。”如果我们只是把人工智能技术变成“应试教育”的“加速器”，那便偏离了教育的初心。而作为此次连续更新的附属奖励，今天迎接了一所兄弟学校的参观交流团队，双方围绕生成式人工智能在教研中的实践展开深入探讨。大家对我校开展人工智能赋能教育的系统性探索给予高度评价，尤其在教学设计与学情反馈中的创新应用模式引发热烈讨论。交流中，对方教研团队特别关注生成式人工智能如何支持教师从经验性反思转向数据驱动的精准教研，并就模型输出的可信度控制、校本资源库建设等议题展开深入对话。此次互动不仅展现了我校在智能教育实践中的引领作用，也促进了区域校际间的经验共享与协同发展。今天最后一期的主题是创新研究，而我个人更倾向于对前面29个场景应用的系统性回顾与整合。将生成式人工智能在教学设计、课堂互动、作业批阅、学情分析等环节的应用串联成有机整体，提炼出可复制的实践模型。这种从碎片化尝试到体系化构建的跃迁，恰恰是人工智能赋能教育的创新之举。所谓创新并不一定是另辟蹊径的突破，更多是在已有实践基础上的整合与升华。新教育曾在解释何为新的时间是这样描述的：“新教育新在何处？对于我来说，当一些理念渐被遗忘，复又提起时候，它是新的；当一些理念只被人说，今被人做的时候，它是新的；当一些理念由模糊走向清晰，由贫乏走向丰富的时候，它就是新的；当一些理念由旧时的背景运用到现在的背景去继承，去发扬，去创新的时候，它就是新的。”由此可见，生成式人工智能在教育中的创新，并非仅体现在技术本身的先进性，更在于其如何被系统性地嵌入教学全链条，实现从点状应用到整体重构的转变。当AI助力教师完成从备课、授课到评价的闭环优化，真正推动教与学方式的深层变革时，它才称得上是一种“新”的实践范式。这正是我们构建“AI+教研”闭环的初衷——让技术不止于工具替代，而是成为思维转型的催化剂。通过整合前期29个应用场景，我们逐步形成了“需求诊断—智能支持—迭代优化—证据反馈”的四阶模型，使生成式人工智能真正服务于教学逻辑的整体演进。当然在推进生成式人工智能应用的过程中，作为一线教育工作者，我们必须警惕技术的“过度承诺”与“使用偏差”，而作为学校管理者，则更需把握技术应用的边界与导向，同时也要建立适当地“容错机制”，允许教师在探索中试错，在实践中反思。唯有如此，技术才能真正回归教育本真，服务于师生的共同成长。当下人工智能融入教育已经成为一个不争的事实，它既带来前所未有的机遇，也引发关于教育本质的深层思考。此刻我回过头来再看一眼第一个应用场景时一个网友的留言——“为啥非要和AI对话呢？”我的回复被很多网友点赞——“这个问题问的好，其实我还是比较羡慕石器时代，大家除了吃喝就是繁衍。根本就不用所谓的上班，更不存在内卷。但是遗憾地是我们谁也回不去了。”技术的演进从不以个人好恶为转移，正如河流不会倒流。我们无法回避AI的到来，但可以选择如何与之共处——不是被动适应，而是主动重塑。当工具理性与教育温情在课堂中相遇，真正的创新才刚刚开始：“把教书交给机器，把育人留给教师”这一理念逐渐必须成为教育智能化转型的共识。因此无论是作为一线教师还是教育管理者，都不可能再去讨论是否“要不要用AI”，而应聚焦于“如何用好AI”。这不仅关乎技术能力的提升，更涉及教育价值观的重塑。与此同时，我们也要警惕在“泛人工智能时代”，技术崇拜与技术虚无两种极端态度正悄然蔓延。前者将AI视为万能钥匙，企图用算法解构一切教育难题；后者则因噎废食，拒斥所有技术介入。就像李飞飞所说，“我们不是要考虑人工智能要把人类引向何方，而是人类要把人工智能带到哪里？”在这个“乱花渐欲迷人眼”的时代，教育者更需保持清醒的头脑与坚定的立场。技术不应成为教育的“新偶像”，也不该被简单地妖魔化为“洪水猛兽”。我们真正需要的，是一种审慎而积极的实践智慧——在数据洪流中守护育人初心，在智能浪潮里锚定教育温度。所有的创新在尝试应用之前，首先要考虑到我们服务的对象是活生生的人，而不是一个冰冷的机器，无论算法多么精巧，模型多强大，都不能替代师生之间真实的情感联结与价值传递。所有的教师都知道“教育的本质是点燃火焰，而非填满容器。”但是，我们仍需直面一个根本问题：当生成式人工智能逐渐渗透教学全链条，教师的角色究竟该如何重新定义？是沦为技术的“操作员”，还是升维为教育的“策展人”？正如杜威所言：“教育不是为生活做准备，教育本身就是生活。”若将AI视为催化剂而非替代者，它便能在需求诊断、智能支持、迭代优化与证据反馈的闭环中，释放教师的创造性能量——让备课从重复劳动走向精准设计，让评价从经验判断转向数据洞察，让教研从孤岛模式迈向协同进化。真正的智慧，在于驾驭工具而不被工具驾驭。当教师从繁重的事务性工作中解放出来，其专业角色的内涵反而更加凸显：我们不再是知识的唯一来源，而是学习的设计者、成长的引导者、价值观的同行者。生成式人工智能可以生成教案，但无法生成教育情怀；能够模拟对话，却难以理解一个眼神背后的千言万语。因此，未来的教师不必“像机器一样精确”，而应“像人一样深刻”。唯有将技术嵌入教育的血脉而非骨骼，才能实现从“辅助教学”到“支持育人”的跃迁——这也正是构建“AI+教研闭环”的深层意义所在。连续三十个教学场景的探索到今天算是暂时告一段落，但是人工智能赋能教育教学的实践才刚刚开始。如果说2025年是人工智能赋能教育的元年，那么已经开始的2026年，则是深化应用、回归本质的关键之年。从“能用AI”到“用好AI”，从技术追逐转向育人实效，教育者需要在场景落地与价值坚守之间找到动态平衡。最后我想对这段时间持续关注本人公众号的朋友表示感谢，是您们的“不离不弃”，才让这场关于技术与教育的对话有了温度与回响。也正因如此，我更加坚信：每一个点赞背后都是对变革的期待，每一条留言都承载着一线教育者的思考与坚守。未来已来，让我们继续携手，在智能化转型的浪潮中锚定育人初心，共同探索“如何用好AI”的实践路径，把技术的精度转化为教育的温度。本着“功成不必在我，但功成必定有我”的信念，继续这场探索的下一程。这场探索没有终点，只有不断延伸的起点。只要您“不离不弃”，我必“肝脑涂地”。感谢一路同行的你，愿我们在教育的星辰大海中，始终保有仰望星空的勇气，也不忘脚踏实地的坚韧。技术洪流奔涌向前，唯有以爱为舟、以智为桨，才能在变局中守望育人本质。期待下一次对话，继续并肩前行。
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