2026年8月2日至15日，受学校选派，我们一行13人参加英国牛津大学教学卓越创新（Teaching Excellence and Innovation；TEI）研修项目。本次研修学员由来自动物科学、思想政治教育、数学、电子信息工程等不同学科的教师组成，形成跨学科研讨小组。研修以专题讲座、案例工作坊、分组研讨的形式开展，系统学习牛津大学AI教学改革系列研究成果，内容分为三大板块：AI教学的认知洞见、高校AI教学实践应用、挑战与未来展望。非常感谢学校提供本次海外研修机会，使我近距离接触世界一流高校应对生成式AI浪潮下的教学改革思路，结合西北农林科技大学农林专业教学实际，思考人工智能与课堂教学深度融合的实现路径，现将本次研修学习体会总结如下。
一、研修基本概况
本次研修依托牛津大学TEI项目、牛津AI能力中心的研究资料，围绕人工智能背景下教与学变革开展系统性学习。研修跳出“AI工具使用技巧”的浅层培训，聚焦教学理念更新、学习任务重构、课程考核体系改革三大核心问题。研修小组成员学科背景差异显著，覆盖动物营养、思政历史、概率论数理统计、通信原理等课程。在研修过程中，我们立足农林高校办学特点，对照牛津大学的理论框架，开展头脑风暴，构思适配我校多门课程的AI教学实施方案。
二、研修核心理论收获：牛津大学AI教学改革四大认知洞见
在生成式AI普及的时代，很多高校陷入两难困境：要么全盘禁止AI工具，回避技术变革；要么放任学生无限制使用AI，弱化独立思考训练。牛津大学的教学改革框架，为破解该矛盾提供了系统的解决方案。
第一，AI的定位是“认知学徒”，绝不能替代学生的独立思考。研修明确提出，AI应当充当学生的助手、学徒，而不是代替学习者完成创造。学生作为知识产出主体，AI只负责初稿草拟、反馈建议、翻译辅助，最终学习成果必须体现学生本人的智力归属。研修进一步归纳AI五种角色：一是辅导者，提供反馈，多向学生提问而不是直接给出答案；二是审慎的陌生人，提示学生必须批判性核验AI输出全部信息；三是实习生，需要人类给出清晰指令并全程监督，AI本身会持续犯错；四是翻译者，突破语言障碍同时保证专业精度；五是协同教师，通过优化提示词，让AI成为发起思辨提问的伙伴。这一理念纠正了我过去的认知误区：AI不是简单的“作弊工具”，关键在于教师如何设计任务，引导学生正确用好这一助手。
第二，ICAP学习参与框架，划分由低到高四层学习价值。ICAP框架将学生和AI交互分为四个层级：被动层级，直接使用AI生成的课件、摘要，学习价值最低；主动层级，对AI生成内容做标注、整理笔记，学习价值中等；建构层级，学生先独立完成总结创作，再寻求AI反馈，学习价值高；交互式层级，和AI开展对话辩论，共同质疑、共建知识，学习价值最高。其核心原则是“训练大脑，而不是训练机器”，真正有效的学习必须保留“生产性认知摩擦”，不能把思考工作全部交由AI完成。反观我们日常部分课程作业，部分学生直接复制AI生成答案，仅仅停留在被动学习层面，无法实现高阶能力培养，这为我后续课程作业重新设计提供重要理论依据。
第三，正视AI检测工具的局限性，建立全新评价范式。研修明确指出，市面上各类AI检测工具输出的是概率性结果，并非确定性判定，存在很高的假阳性误判，尤其会损害外语水平有限的多语言学生；从逻辑上，也无法要求学生“自证自己没有使用AI”。针对该痛点，牛津提出以语音为主的书面评估（VFWA）语音优先书面评价模式，分为三阶段：第一阶段为课堂受控构思，在教师监督下完成头脑风暴构思，全程禁用AI；第二阶段为课后打磨，允许学生无限制使用AI进行内容拓展、文字润色；第三阶段为成果审核与口头答辩，比对草稿与终稿，当发现内容逻辑存在明显断层时开展口头质询。评价的根本立场发生转变：不再纠结“学生有没有使用AI”，转而考察“学生是否真正掌握课程要求的核心能力”。
第四，双轨（Dual‑Lane Assessment）评价框架，实现安全考核与AI赋能学习的平衡。双轨评价设置两条并行考核轨道。轨道一为高风险的保障性终结性考核，采用闭卷考试、口试答辩、现场实操，严格禁止AI参与，用来保证学生达到学位所必需的能力底线。轨道二为面向学习的形成性评价，包含多模态项目、反思日志、AI辅助报告，鼓励合理使用AI，但要求完整透明记录AI使用全过程。牛津提出参考配比：课程总成绩大约50%来自传统考核，50%来自允许AI参与的形成性任务。这套框架跳出“一刀切禁止AI”或者“完全放开”两个极端，兼顾学术底线和学生AI素养培养。
三、结合我校学科特色，探索AI教学落地实践路径
研修小组立足西北农林科技大学多学科教学实际，把研修理论转化为课程建设设想，构思四类AI教学应用场景。
第一，课程知识图谱建设。以动物营养学课程为例，搭建三级结构化知识图谱。一级节点包含11个理论教学章节，涵盖饲料营养价值评定、消化吸收机理；二级节点设置40个具体小节，包含反刍动物蛋白质营养、非淀粉多糖利用等重点内容；三级节点包含1100余个细分知识点，如限制性氨基酸、瘤胃微生物蛋白合成等。农林专业课程知识点多、内容零散，知识图谱能够帮助学生建立系统化知识框架，厘清各个知识点之间逻辑关联。
第二，数字人虚拟教师应用。面向概率论、思政历史课程，引入数字人虚拟讲师，用于课堂导入、知识点讲解，丰富线上线下混合式教学资源，拓展碎片化学习渠道。
第三，AI历史人物情景复现教学。针对数理课程，借助AI技术复现卡尔・皮尔逊、费马、帕斯卡等科学家人物形象，还原历史上“分赌注问题”学术辩论场景。将枯燥的数理科学史转化为可视化教学片段，增强课堂代入感，提升学生学习兴趣。
第四，畜牧学科虚拟仿真实验展示平台。针对动物科学专业实验成本高、体内试验难以课堂展示的痛点，开发虚拟仿真平台。平台包含智慧养殖管理驾驶舱；三维可视化演示反刍动物瘤胃消化，对比整粒玉米、破碎玉米、粉碎玉米不同加工方式在瘤胃中的消化差异，直观展示饲料加工对能量利用效率的影响；还原瘤胃、网胃微生物消化全过程，把抽象瘤胃代谢机理可视化，弥补实体实验教学短板。
四、反思当前AI教学改革现实挑战
通过研修研讨，我们也客观认识到，上述理念和方案在农林高校落地还面临多重现实阻碍。
一是教师数字化教学能力不均衡。不同学科教师对AI教学理解差异较大，部分教师容易走向两极，要么全盘拒绝AI技术变革，要么直接将教学任务交由AI处理，缺少基于 ICAP 框架设计课堂任务的思路，跨学科数字化教学资源开发工作量巨大。
二是学生高阶学习能力培养存在困难。不少学生习惯于直接索取AI生成的标准答案，仅仅停留在被动学习层级，缺少批判性辨别AI错误信息的意识与训练。
三是新型考核模式落地成本较高。双轨评价、VFWA评价模式需要增设课堂过程记录、口头答辩环节，会显著增加教师教学工作量，在现有教学管理制度下全面推广存在现实阻力。
四是学科差异显著，不存在通用AI教学模板。动物科学、思政、数学、工科课程，AI融合路径各不相同，需要分学科逐步探索适配方案，不能简单照搬国外模式。
五、后续教学工作改进计划
结合本次研修收获，我将把研修成果落实到今后课程教学、课程改革工作当中，主要有以下几点计划：
第一，更新教学理念，明确AI“认知学徒”定位。在课程大纲、作业说明中明确AI的使用伦理边界，强调学生对学习成果拥有最终知识产权，结合课程向学生讲解AI的五大角色，厘清哪些场景可以使用AI、哪些环节必须独立完成。
第二，依托ICAP框架重构课堂与作业任务。减少低阶记忆抄写类作业，多设计建构式、交互式学习任务，引导学生先独立思考，再借助AI开展思辨对话，刻意保留认知摩擦，真正做到 “训练大脑，而不是训练机器”。
第三，试点双轨课程考核改革。在课程部分教学单元开展小范围试点，一部分采用闭卷、实操等禁止AI的终结性考核；部分项目型大作业允许有限度使用AI，要求学生留存提示词、草稿迭代全过程，做到AI使用透明可追溯。借鉴VFWA思路，重要课程作业设置课堂构思环节，必要时开展简短口头答辩，把评价重点放在学生真实能力掌握情况。
第四，持续完善学科数字化教学资源。继续迭代动物营养学课程知识图谱，优化反刍动物虚拟仿真教学资源，探索数字人、AI历史情景片段在课堂的实际使用。
第五，做好研修成果校内辐射。本次研修小组为跨学科团队，后续计划在学院教学沙龙、学校教学发展中心分享研修成果，把牛津研修的理论框架、实践案例传递给更多教师，带动更多同行共同探索AI赋能农林教育的可行路径。
六、结语
本次研修留给我最深的一句话是：“Technology serves education; education serves the cultivation of whole human beings（技术服务教育，教育服务完整人的培养）。”人工智能时代，教学工作的目标不应该是想方设法侦测学生有没有使用AI，而是聚焦培养人类不可被机器替代的核心素养：批判性思维与判断能力、农林环境领域的伦理思辨、田野实践智慧、跨学科协同合作能力。此次牛津研修拓宽了我的教学国际视野，回国之后我将继续消化研修所学，立足我校农林教育实际，持续推进课堂教学改革，把海外学习收获转化为实实在在的教学成效，为学校本科教学质量提升贡献自己的力量。