在学校和学院的大力支持下，我有幸于2026年7月26日至8月8日远赴澳大利亚阿德莱德大学，参加了为期两周的“AI赋能教育创新・教师数字素养与教学能力提升”研修项目。本次研修聚焦EMI（英语为媒介的教学）与AI赋能教学创新的深度融合，对我个人而言是一场深刻的教学理念洗礼与技术赋能实践，让我真切地看到了AI技术与教学深度融合的广阔图景。
一、 研修内容：AI赋能教学创新的系统学习与实践
本次阿德莱德大学研修项目以AI赋能教育为核心，内容系统且实操性强。项目的两位主讲老师Martin Sanchez和Gabriel Azpilcueta系统介绍了英语作为教学媒介（EMI）的核心概念、益处与挑战，以及各种AI工具对教学带来的帮助、改变和挑战。
研修课程首先厘清了EMI在非英语国家高等教育中的挑战与优势，明确了AI在辅助EMI教师构建学术话语体系中的关键作用。课程系统介绍了AI赋能教学的基础逻辑，探讨了从Support（辅助）到Collaboration（协作）再到Substitution（替代）的AI伦理使用连续体，并掌握了评估AI使用的透明度、目的、偏见、责任等六大核心问题。同时，基于Vygotsky的最近发展区（ZPD）理论，结合脚手架教学（Scaffolding）、布鲁姆教育目标分类（Bloom's Taxonomy）等理论，深入剖析了语言支架、认知支架与互动支架在帮助学生跨越认知障碍中的具体应用。
而如何实现AI赋能教学，是本次研修的核心内容。两位主讲老师首先从AI基础概念入手，带领我们系统梳理了ChatGPT、Claude、Gemini等主流AI工具的核心功能与应用场景，并深入探讨了AI赋能教学的基础逻辑。我们学习了从辅助到协作再到替代的AI使用连续体模型，掌握了评估AI使用的透明度、目的、偏见、责任等六大核心问题。同时，基于Vygotsky的最近发展区（ZPD）理论，我们深入剖析了语言支架、认知支架与互动支架在教学设计中的具体应用，认识到支架式教学是帮助学生跨越认知障碍的关键路径。
此外，课程同样注重实操技能。课程介绍了RTFT（角色、任务、格式、目标受众）提示词设计框架，以及如何利用AI高效生成测验、信息图、角色扮演脚本、类比解释等多元化教学材料。在课堂互动方面，课程介绍的Mentimeter、Kahoot等工具的实时互动功能极大丰富了主动学习的手段。PAIR框架（定义问题、向AI提问、评估输出、反思改进）则为师生在学术诚信前提下合理使用AI提供了清晰的操作路径。在课程学习中，我们学习了如何利用AI快速生成符合教学大纲的教案框架，并针对不同学情调整教学目标与活动设计，如何将AI生成的案例无缝嵌入传统讲授中，使单向输出变为启发式对话。课程探讨了如何利用AI设计多维度的评价量规，并辅助生成诊断性测验，以精准评估学生的学习成效。值得一提的是，课程特别强调“中西工具对照”的理念——在课堂中体验国际主流AI工具的同时，同步对照国内可替代的AI工具，确保所学技能能够无缝迁移至国内教学场景。
二、心得体会：从“知识讲授者”到“学习设计师”的深刻蜕变
作为一名长期从事动物学教学的教师，此次研修带给我最大的思想冲击，是促成了我从传统“知识讲授者”向“学习设计师”的角色转变。动物学是一门兼具宏观形态与微观机制的学科，涵盖动物分类学、行为学、生态学、生理学等庞杂体系，知识点繁多且抽象概念密集。过去，我习惯于以讲授为主的方式传递知识，学生被动接受，课堂参与度有限。AI的引入，为破解这一困境提供了全新视角。
AI赋能让我能够更精准地搭建教学支架（Scaffolding）。在讲授复杂的动物概念时，例如鸟类双重呼吸机制中气囊与肺的协同工作原理，或者动物无脊椎动物不同排泄系统类型对比时，学生往往因概念链条过长而迷失在细节中。通过AI，我可以将复杂的学术文献或教材内容改编为不同认知难度的版本，生成带有视觉组织器、术语表和分步图解的简化文本，实现差异化教学。这种基于认知支架的文本改编，不仅降低了理解门槛，更让学生将精力聚焦于动物学核心机制的本质理解上。
同时，AI极大地丰富了动物学课堂的互动维度。在动物分类学教学中，传统的形态特征记忆往往枯燥乏味，学生死记硬背各种分类阶元，却难以建立真正的分类学思维。借助AI，我可以快速生成“动物特征猜猜看”的互动测验引起学生兴趣。在课前环节，利用AI生成的微课视频和互动预习测验帮助学生预习；在课中，运用相应工具开展实时投票和词云活动，即时了解学情并调整教学节奏；在课后，利用AI辅助批改与反馈，为学生提供个性化的学习改进建议。这种“课前—课中—课后”的主动学习闭环设计，有效激发了学生的学习主动性。
此外，研修让我对AI伦理与学术诚信有了更理性的认识。在动物学科研与教学中，AI不应是替代学生思考的捷径，而应是协作探究的伙伴。通过引入PAIR框架，我意识到引导学生批判性地评估AI生成的动物学内容，本身就是培养其科学素养的重要一环。例如，AI在生成物种分布数据时可能存在“幻觉”——编造不存在的分布记录或混淆相似物种的特征。如果我能设计一项作业，要求学生利用AI检索某种经济动物或濒危物种的保护现状，但必须运用PAIR框架对AI生成的内容进行交叉验证与批判性评估，那么这就不再是简单的信息检索，而是一次完整的科学探究训练。这种从“防范AI”到“驾驭AI”的理念转变，是我此行最宝贵的收获。
三、未来构想：打造具有农林特色的动物学智慧课堂
结合西北农林科技大学的学科特色与本次研修成果，我对未来动物学课程的教学改革有以下具体构想：
首先，构建AI辅助的动物学教学资源库。我将利用RTFT框架，针对《动物学》核心章节，批量生成多梯度的中文阅读材料、术语表和诊断性前测问卷。特别是在动物生态学模块，利用AI将最新的国内生态保护案例转化为适合本科生水平的教学素材，使课程内容紧跟学科前沿与国家战略需求，同时兼顾学生的认知接受度。此外，我还计划利用AI生成动物形态对比图、行为视频解说脚本等可视化教学资源，丰富课堂呈现形式。
其次，设计动物学主动学习闭环。在课前，通过AI生成的微课和互动预习测验，帮助学生扫清概念障碍；在课中，运用多种AI工具开展“动物行为案例分析”等实时互动，鼓励学生进行同伴讨论与小组汇报；在课后，利用AI辅助批改与反馈，为学生提供个性化的学习改进建议。特别地，我将借鉴研修中“设计诊断性测验”的理念，利用AI生成针对常见误解的诊断性题目，帮助学生暴露并纠正错误概念。
最后，探索具有农林院校特色的AI课程考核体系。结合我校在农业与生命科学领域的优势，在动物学考核中引入“AI协作探究”项目。例如，要求学生利用AI检索并总结某种经济动物或濒危物种的保护现状，但必须运用PAIR框架对AI生成的内容进行批判性评估与修正，最终提交一份包含AI辅助过程记录、人工验证结果和独立分析结论的综合报告。这不仅考察了动物学专业知识，更锻炼了学生在AI时代合理使用工具、独立思考和解决复杂问题的能力。
两周的阿德莱德之行虽已结束，但AI赋能教学创新的征程才刚刚开始。我将把所学内化于心、外化于行，努力培养出既具备扎实动物学功底，又具有AI素养与创新精神的新时代农林人才。