【海外归来话感受】张丹海外教学研修体会

　　

和传统的知识单向输送不同，随着AI的出现，知识已经不是教师们的护身符。知识随时随地可以获得，老师们的课堂角色不再是传统的知识传递者，而是引导者，引导学生主动学习。如何改变学生们上课低头、害羞、应付考试的问题，让同学们真正参与课堂互动？

一、学生永远是对的

如果他们不抬头，不积极，那一定是我们的问题，我们没有设计好课堂。设计一个好的课堂，要让自己的每一个教学环节可追踪，比如比起问同学们“听懂了吗？”，不如课堂上发放一个三分钟小测试，借助AI可以实时看到学生们的回答情况，了解同学们的掌握情况和薄弱环节。还有就是提高同学们的参与度，比如在同学们的口头报告环节，借助AI同时进行同伴评估，设计评估细节，使得学生们都能参与其中。

二、及时反馈

传统课堂很难做到及时反馈，如随时回答学生问题，反馈作业上的问题，AI可以。如AI的写作批改，AI助教。作为老师，我们要及时上传课件，收发作业等。

三、分层教学

越是高年级，学生的基础相差越大，传统课堂无法对学生们进行分层，借助AI可以。比如利用AI的出题功能，根据布鲁姆分层设计难易程度分层的练习题。利用AI强大的实时反馈功能跟踪同学们的答题情况，及时拯救掉队的学生，拓展有余力的学生的更高层能力如设计和创新。

四、教师们要进步

AI赋能高效课堂，对于普通的教师已经是火烧眉毛的紧急时刻，想紧抱自己那点知识站稳三尺讲台，不再可能。被填了二十多年的我们，如今不能再用自己曾经接受教育的方法教育我们的学生，这就要求我们更加深入思考学习知识本来的样子，知识从问题而来，用来解决问题，我们也要借助AI工具了解知识的前世今生以及未来的应用，不断突破自己，才能提升课堂。

五、未来展望

西农的未来五年计划，是成为“世界一流农业大学”。在教学方面，我认为就是AI赋能教学的一流，以“一带一路”作为支撑点，探索传播AI+active learning中国智慧，引领世界AI赋能高等教育风向。

其一，Active Learning（主动学习） 相较于传统被动式教学，更能深度激发学生的内在学习兴趣与批判性思考能力，显著提升知识吸收效率与应用能力；

其二，人工智能（AI）工具的飞速发展，为 Active Learning 的全面落地与深化拓展提供了前所未有的技术支撑，二者的融合正成为推动课堂教学变革的核心动力。

传统课堂长期受限于“教师讲、学生听” 的单向知识输送模式，学生多处于被动接收状态，课堂参与感薄弱，学习兴趣难以持续激发。然而，随着 AI 技术的普及与信息获取渠道的多元化，知识本身已不再是稀缺资源 —— 学生通过搜索引擎、在线课程平台、学术数据库等，随时随地都能获取海量专业知识，这意味着教师的 “知识权威” 角色正在被重塑。在这一背景下，教师的课堂角色必须从传统的 “知识传递者” 转型为 “学习引导者”，核心任务不再是单纯传授知识点，而是引导学生主动探索知识、学会分析问题、掌握解决问题的能力，真正让学生成为课堂的主体。但在转型过程中，诸多教学痛点仍亟待解决：部分学生上课习惯性低头刷手机，对课堂内容缺乏关注；有些学生因性格内向或担心回答错误而羞于参与课堂互动，导致课堂氛围沉闷；还有学生抱着 “应付考试” 的功利心态学习，仅满足于死记硬背考点，忽视了对知识的深度理解与实际应用。如何破解这些难题，让学生真正 “走进” 课堂、主动参与互动，成为每一位教师必须思考的关键问题。结合 AI 工具与教学实践，我总结出以下四大核心策略：

（一）以学生为中心：从 “问题归因” 到 “课堂重构”

在教学中，我始终秉持 “学生永远是对的” 这一核心理念 —— 若学生出现上课不抬头、参与不积极、学习效率低等问题，根源往往不在于学生本身，而在于教师的课堂设计未能契合学生的学习需求与认知规律。因此，重构课堂的关键在于打造 “可追踪、高参与” 的教学环节，让每一个教学步骤都能精准对接学生的学习状态。

传统课堂中，教师常以 “听懂了吗？”“有没有问题？” 作为互动收尾，但这类模糊性提问往往难以获得真实反馈 —— 学生可能因担心暴露问题而沉默，或因 “随大流” 而跟风回答 “听懂了”，教师无法准确掌握学生的知识薄弱点。而借助 AI 互动工具，这一问题可得到有效解决。例如，在知识点讲解结束后，教师可通过 AI 教学平台快速发布一份 3-5 分钟的轻量化测试，题目围绕核心概念设计，题型涵盖选择题、判断题、简单填空题等。学生通过手机或平板完成答题后，AI 系统能实时统计答题数据，生成可视化报告：不仅能呈现全班的正确率、错误率，还能精准定位错误率最高的题目，甚至显示每位学生的答题详情。教师可根据这份实时反馈，当场调整教学节奏 —— 若某道题正确率不足 50%，则立即重新讲解该知识点；若整体正确率较高，则快速进入下一环节，避免无效耗时。这种 “即时检测 - 数据反馈 - 动态调整” 的模式，让教学更具针对性，也让学生感受到自己的学习状态被关注，从而更专注于课堂。

此外，提升学生参与度的另一关键在于让每个学生都成为课堂活动的 “参与者” 而非 “旁观者”。在学生口头报告、小组展示等环节，传统的评价模式多由教师主导，学生仅负责 “听” 和 “记”，参与感较弱。而借助 AI 同伴评估工具，教师可提前在系统中设计详细的评估维度与评分标准 —— 如报告的逻辑结构（20 分）、内容准确性（30 分）、表达流畅度（20 分）、创新观点（20 分）、时间控制（10 分）等。在某一小组完成展示后，其他学生通过 AI 平台对其进行匿名评分，并可输入具体的评价意见（如 “建议在案例分析部分增加数据支撑”“逻辑清晰，但语速可适当放缓”）。AI 系统会自动汇总所有评分与评论，去除极端分值后计算平均分，并生成评估报告反馈给展示小组。这种模式不仅让学生在 “评估他人” 的过程中深化对知识点的理解（需判断展示内容是否准确、逻辑是否合理），还能通过匿名评价消除 “怕得罪同学” 的顾虑，鼓励真实反馈，同时让展示者获得多维度的改进建议，实现 “以评促学” 的良性循环。

（二）即时反馈：打破传统教学的 “反馈滞后” 瓶颈

“反馈” 是教学过程中的关键环节 —— 及时、精准地反馈能帮助学生快速发现问题、纠正偏差，也能让教师掌握教学效果，调整教学策略。但在传统课堂中，反馈滞后是普遍存在的痛点：课堂上，教师难以兼顾所有学生的疑问，若学生因害羞不敢举手提问，问题便会被搁置；课后作业批改需耗费大量时间，教师往往需要 1-2 天后才能将批改结果反馈给学生，此时学生对知识的记忆已逐渐模糊，纠错效果大打折扣。而 AI 工具的出现，彻底打破了这一瓶颈，实现了 “即时反馈” 的常态化。

在知识学习层面，AI 写作批改工具为语言类课程（如大学英语、专业写作等）提供了高效解决方案。以往，学生提交英语作文后，教师需逐句检查语法错误、逻辑问题、用词准确性等，一个班级 40 份作文往往需要数小时才能批改完成。而 AI 写作批改系统能在学生提交作文后，瞬间完成多维度检测：不仅能识别语法错误（如时态错误、主谓不一致、介词搭配不当）、拼写错误，还能分析文章的逻辑结构（如是否存在段落衔接不自然、论点不明确等问题），并给出具体的修改建议（如 “此处建议使用现在完成时，强调动作对现在的影响”“可增加过渡词‘however’，增强前后句的对比关系”）。同时，系统还会对作文进行整体评分，并生成能力分析报告，指出学生在 “词汇丰富度”“句式多样性”“逻辑连贯性” 等方面的优势与不足，帮助学生精准定位提升方向。

在答疑辅导层面，AI 助教则成为教师的 “得力助手”。课堂外，学生可能在完成作业、复习知识点时遇到疑问，若此时无法及时联系教师，问题便会积累。而 AI 助教可通过微信公众号、教学平台等渠道，24 小时响应学生的提问 —— 对于基础知识点疑问（如 “什么是边际效应？”“论文引用格式有哪些要求？”），AI 助教能快速调取知识库，给出准确、简洁的回答；对于较复杂的问题（如 “如何用 SPSS 进行相关性分析？”），AI 助教则会提供分步指导，或引导学生回顾课堂重点内容，若问题超出 AI 解答范围，还会自动提醒学生 “该问题建议咨询任课教师，已将你的疑问记录并同步给老师”，确保学生的疑问不被遗漏。

此外，教师自身也需借助 AI 工具提升教学管理的及时性。例如，通过 AI 教学平台提前上传课件、教学大纲、拓展资料等，方便学生随时查阅预习；利用平台的作业收发功能，设定提交截止时间，系统会自动提醒未提交的学生，避免学生因遗忘而漏交作业；作业批改完成后，系统会即时向学生推送批改通知，让学生第一时间获取反馈。这些功能不仅减轻了教师的行政工作负担，更让教学管理更高效、更精准。

（三）分层教学：实现 “千人千策” 的个性化学习

随着学生年级的升高，尤其是进入大三、大四或研究生阶段后，学生的知识基础、学习能力、兴趣方向差异会愈发明显 —— 部分学生基础扎实，渴望挑战更深度的知识；有些学生则因前期知识掌握不牢固，在学习新知识时感到吃力；还有学生可能对某一细分领域（如农业工程中的智能装备方向、生物学中的基因编辑方向）有浓厚兴趣，希望获得针对性指导。传统课堂采用 “一刀切” 的教学模式，难以满足不同学生的需求：基础薄弱的学生跟不上进度，逐渐失去学习信心；学有余力的学生则觉得内容过于简单，学习积极性受挫。而借助 AI 工具，分层教学得以高效落地，真正实现 “千人千策”的个性化学习。

在练习题设计层面，教师可利用 AI 出题功能，结合布鲁姆教育目标分类法，设计不同难度层级的练习题，覆盖 “记忆 - 理解 - 应用 - 分析 - 评价 - 创造” 六个认知维度。例如，在 “农业经济学” 课程中，针对 “记忆” 层级，设计基础题（如 “农业补贴的主要类型有哪些？”）；针对 “应用” 层级，设计案例分析题（如 “结合某地区实际情况，分析农业补贴政策对农民收入的影响”）；针对 “创造” 层级，设计开放性问题（如 “若你是某县农业政策制定者，如何设计一套兼顾粮食安全与农民增收的补贴方案？”）。AI 系统会根据学生的前期学习数据（如课堂测试成绩、作业完成情况），为不同学生推荐适配的练习题：基础薄弱的学生优先完成 “记忆 - 理解” 层级题目，夯实基础；中等水平学生侧重 “应用 - 分析” 层级题目，提升知识运用能力；学有余力的学生则可挑战 “评价 - 创造” 层级题目，培养创新思维。

在学习跟踪与指导层面，AI 系统的实时数据追踪功能为教师提供了精准的 “学情画像”。教师可通过系统查看每位学生的答题进度、正确率、错题分布等数据：若发现某学生在 “应用” 层级题目上错误率较高，可及时为其推送相关知识点的补充讲解视频、例题解析等资料，或安排一对一辅导；若发现某学生在“创造”层级题目上表现突出，可推荐其参与相关领域的科研项目、学科竞赛，为其提供更高层次的发展平台。这种“数据驱动”的分层指导，既避免了 “一刀切”的弊端，又能让每一位学生都在适合自己的 “最近发展区”内高效学习，真正实现“因材施教”。

（四）教师成长：拥抱 AI，突破自我，重塑教学能力

AI 赋能高效课堂，不仅改变了学生的学习方式，更对教师的教学能力提出了全新要求。在知识获取便捷化的时代，教师若仍固守 “自己掌握的那点知识”，试图通过 “灌输式” 教学站稳讲台，已完全不适应教育发展的需求。正如我们这一代教师大多接受了二十多年的“被动式教育”，习惯了 “听课 - 记笔记 - 考试”的学习模式，但如今，我们不能再用这种传统模式去培养新时代的学生——新时代的学生需要的是主动探索、批判性思考、解决复杂问题的能力，这就要求教师必须先打破自身的思维定式，重新思考 “学习知识的本质”。

知识的本质并非“静态的知识点集合”，而是 “从问题中来，到问题中去”——知识源于人类对现实问题的探索（如农业领域的“如何提高作物产量”“如何应对病虫害”），最终也要用于解决现实问题。因此，教师需要借助AI工具，深入挖掘知识的 “前世今生” 与 “未来应用”：通过 AI 学术数据库检索某一知识点的起源、发展历程、研究现状，了解其背后的科学逻辑；通过 AI 行业分析工具，掌握该知识点在实际生产、生活中的应用案例（如 “智能灌溉技术在现代农业中的应用”“大数据在农产品市场预测中的作用”），以及未来的发展趋势。只有教师自身对知识有了更深度、更全面的理解，才能在课堂上引导学生从 “死记硬背” 转向 “深度思考”，帮助学生建立 “知识 - 问题 - 应用” 的关联，培养学生的问题意识与创新能力。

同时，教师还需主动学习 AI 工具的使用方法，将其融入教学的各个环节。例如，学习使用 AI 课件制作工具，生成更生动、直观的多媒体课件（如 3D 动画演示作物生长过程、虚拟仿真实验展示农业机械工作原理）；学习使用 AI 课堂互动工具，设计多样化的课堂活动（如 AI 分组讨论、AI 情景模拟、AI 知识竞赛等）；学习使用 AI 数据分析工具，解读学情数据，优化教学策略。这一过程并非 “技术替代教师”，而是 “技术赋能教师”——AI 承担了烦琐的重复性工作（如批改作业、统计数据），让教师有更多时间和精力专注于 “教学设计”“学生引导”“个性化辅导” 等核心教学环节，提升教学的深度与温度。

未来展望：以 AI+Active Learning 助力西农迈向世界一流

西北农林科技大学（简称 “西农”）制定的未来五年计划中，明确提出要建设 “世界一流农业大学”。在我看来，“世界一流” 不仅体现在科研实力、学科建设上，更应体现在教学模式的创新与引领上 —— 而 “AI 赋能 Active Learning” 正是实现这一目标的关键路径，也是西农向世界传递中国高等教育智慧的重要支撑。

作为一所以农业为特色的高水平大学，西农在 AI + 农业教育领域拥有独特的优势。我们可以以 “一带一路”倡议为重要支撑点，将 AI+Active Learning 的教学模式与农业领域的实际需求相结合：一方面，在国内课堂中，通过 AI 工具模拟不同地区的农业生产场景（如干旱地区的节水农业、南方丘陵地区的特色作物种植），引导学生运用 Active Learning 的方式探索解决方案，培养既懂农业知识、又掌握 AI 技术的复合型人才；另一方面，借助 “一带一路” 的国际合作平台，将这一教学模式推广至沿线国家的农业院校 —— 例如，与东南亚国家的大学合作开发 “AI + 热带农业” 在线课程，通过 AI 互动工具组织跨国学生小组，共同研究 “如何利用 AI 技术提高热带作物产量”“如何应对气候变化对农业的影响” 等问题，在交流与合作中传播中国的教育理念与技术经验。

未来，我们还需进一步深化 AI 与 Active Learning 的融合：探索 “AI + 虚拟仿真实验”，让学生在虚拟环境中安全、高效地完成农业科研实验（如基因编辑实验、农药残留检测实验）；构建 “AI + 个性化学习路径”，根据学生的兴趣方向与职业规划，为其推荐适配的课程、科研项目与实践机会；打造 “AI + 教学共同体”，联合国内外优秀教师、行业专家，通过 AI 平台共同设计课程、开展跨校教学，实现优质教育资源的共享。

总之，AI 赋能 Active Learning 不仅是课堂教学的一次变革，更是高等教育迈向未来的必然选择。作为西农的教师，我们既要主动拥抱技术，不断提升自身的教学能力，又要始终坚守 “以学生为中心” 的教育初心，通过 AI 与 Active Learning 的深度融合，让课堂更有活力、更有深度、更有温度，为西农建设世界一流农业大学贡献力量，也为世界高等教育的发展提供中国智慧与中国方案。