摘要：中小學教師備課工作存在“高耗時、低效率”的實踐問題。生成式人工智能具有自然語言理解、語義邏輯推理、跨領域知識問答、復雜文本生成和多模態信息理解等功能，可以在精準分析學情、深入解析教學內容、優化教學設計思路、高效制作學習資源、科學設計評價等方面賦能教師備課，切實有效提高工作效率。教師要充分認識技術優勢和弊端，構建正確的技術賦能備課策略，努力成為積極的人工智能技術駕馭者。關鍵詞：生成式人工智能；中小學教師；高效備課基于大語言模型的ChatGPT以其強大的自然語言處理能力，成為生成式人工智能的典型代表，為教育注入了全新的變革潛能。2024年3月，教育部部長懷進鵬在十四屆全國人大二次會議記者會上提出，“把人工智能技術深入到教育教學和管理全過程、全環節，研究有效性、適應性……讓學生更加主動地學，讓教師更加創造性地教”[1]。目前，研究與實踐領域關注的生成式人工智能教育應用多集中在如何賦能教學過程，而對教師備課環節還缺乏全面深入的探討和實踐。本文從中小學教師備課工作實踐出發，聚焦生成式人工智能技術賦能教師備課工作，重點研究分析提質增效的具體策略和方法。一、中小學教師備課“高耗低效”的困境分析中小學教師高效備課是指教師在投入合理時間與精力情況下，形成“教學內容精準貼合學情、教學方法高效突破知識重難點、提供豐富學習資源和學習體驗、體現創新教育理念與個人教學風格”的高質量教學設計的過程。我國中小學教師備課工作普遍存在“高耗時、低效率”的問題，即教師投入了大量時間與精力，但教學效果卻遠未達到預期，具體困境如下。（一）難以實現個性化、精準化的學情分析學情分析是確定教學內容、選擇教學方法的重要依據。精準學情分析需要教師在課前全面深入地了解學生的知識準備、認知能力，甚至學習態度與動機。目前，國內還未廣泛實現小規模班級教學，教師很難在每次授課前都精準獲得所有學生的學情信息。雖然部分教師可以通過智能數據平臺快速采集學情數據，但從中導出數據，再查看每位學生的學情圖譜，形成深度分析結論也需要花費較多時間，會存在教師疲勞狀態下產生主觀判斷的弊端。（二）深入分析新教材內容具有認知挑戰2022年版課標強調在教學中落實核心素養，教師需要深入理解核心素養內涵，并建立起核心素養與教學內容、教學活動之間的關聯性。無論是新手教師還是資深教師，都涉及原有知識結構深層次調整的問題，需要花費大量時間去學習文本材料，觀摩視頻課例，并進行總結反思。這無疑是一項具有認知挑戰的工作。（三）缺乏創新的教學設計思路為落實2022年版課標提出的多項教學創新要求，教師備課時需要走出“教學舒適區”，以全新的視角思考教學設計思路。集體備課、教學研討是教師獲取備課思路的傳統方式。然而，集思廣益的集體活動并不能根據教師個體的備課需求隨時隨地組織開展。因此，缺乏及時有效的集體智慧支持，成為導致教師備課效率低下的因素之一。（四）獲取符合需求的學習資源耗時較多創新教學模式和數字技術在教學中的應用催生了學習資源的多樣化。學習資源在類型上不僅有支持教學的富媒體教學課件，還有文字、圖片、動畫、音/視頻、AR/VR虛擬實驗等多模態形式呈現的內容拓展性學習材料；從內容角度看，學習資源還包括導學案、學習單、課堂練習、課后作業等過程支撐性學習材料。雖然教師可以通過網絡搜索下載資源，但仍需要結合教學需求，花費時間對數字資源進行修改或二次加工制作。此外，如果教師想實現差異化、個性化練習與作業，通過傳統人工出題的方式，必定會耗費大量時間。（五）難以開展科學化的多元評價教師要科學地選擇評價方式和手段，設計出能夠全面且準確反映學生知識掌握、能力水平和素養發展的多元評價。評價多樣化要求無疑增加了備課中評價設計的難度。2022年版課標還要求評價發揮指導教學實踐的作用，實現“教—學—評”一體化，教師需要將評價與教學、學習活動相匹配，如自我評價、同伴互評、開放式問題、項目評價等。每種評價都要保證評價指標的切實有效。在每次教學前，教師還要對已有的評價指標進行適應性調整。因此，在缺乏持續指導與幫助的情況下，評價設計是備課工作“耗時”與“認知挑戰”的雙重難點。總體來看，教師備課工作“高耗時”困境可以歸納為“內容理解”與“資源整合”兩種類型，而這恰恰與生成式人工智能在高效語義信息處理和多模態信息融合方面的技術特長相契合。二、生成式人工智能賦能教師備課的技術優勢生成式人工智能具有普適性、自主性、創造性的基本特征[2]，可以更加準確地理解自然語言輸入的問題和意圖，并以更真實、更類真人的方式提供更具關聯性的回答。生成式人工智能在自然語言處理方面的主要功能有：智能問答、語言生成、多模態資源生成等[3]。針對教師備課的“內容理解”和“資源整合”兩種低效困境，生成式人工智能的技術優勢突出體現在以下方面。（一）多層次自然語言理解能力提供認知理解支持生成式人工智能的基本機制是基于大語言模型，憑借自然語言處理、機器學習、深度學習等技術來模擬人類對話。它最顯著的技術能力是可以全方位、高精準度、多層次地理解不同種類的自然語言。由于自然語言處理算法的突破，目前新一代生成式人工智能可以實現對各種詞匯、短語、俗語和長句子在語義層面的深層次理解，還可以準確解析語法關聯性，透徹地分析復雜的語境結構。這種語言處理能力能夠在教師閱讀大量文本信息時為其提供認知理解支持。（二）語義邏輯推理能力輔助內容分析在語義理解方面，生成式人工智能可以在語境中進行推理、歸納和演繹，提煉概念，總結出規律性結論。在文本信息處理層面，目前常見的大語言模型工具都能實現通過解析文本中的給定前提條件和假設，推理出多角度的答案或問題解決方案，還可以進一步自動拓展，給出可能的優化建議和解釋。在數據信息分析層面，大語言模型可以進行推斷、預測和假設驗證等。備課中所有涉及“內容理解”的時耗困境，都可以借助語義邏輯推理能力得到改善。（三）基于巨量數據的跨領域知識問答能力提供豐富思路生成式人工智能通過深入學習巨量訓練數據，掌握了不同領域的專業知識。與傳統搜索引擎相比，人工智能的人機互動更加順暢、自然，反饋結果的內容更加精準，文字表達更有邏輯性。教師在需要學習新概念、新知識時，可以與人工智能進行有關學科知識、教育理論、學習方法與技巧、自我管理、健康與安全、情緒情感等不同領域的提問互動。（四）復雜文本生成能力提升教學文檔質量生成式人工智能可以根據人機對話的語境和詳細的任務描述，生成不同主題、結構、篇幅、語言風格的文本內容[4]。無論是教學內容分析、情境導入需要的短篇幅文本，還是完整教案設計方案、導學案、課堂練習、問卷調查等長篇幅結構化材料，人工智能都可以在短時間內迅速生成符合要求的內容，充分滿足教師備課中各類文本資源的需求。此外，生成式人工智能還具備持續優化文本生成質量的能力。通過多輪人機對話優化，它能夠逐漸提高生成文本的準確性、流暢性和可讀性，確保為教師提供的備課材料始終處于高質量水平。（五）多模態信息理解和生成能力提高資源制作效率人工智能多模態信息理解與生成能力是指能夠理解多種不同類型信息的語義，可以生成包含相同語義的不同類型的信息，例如，人工智能可以識別出圖片中的物體、場景等相關信息，可以識別出音頻中的語義內容、音樂旋律等，還可以理解視頻中的故事情節、動作意義。這些跨模態信息理解功能使得教師能夠在人機互動時從多個維度輸入信息與描述任務，從而更高效地實現內容理解與資源加工。生成式人工智能還能夠根據需求生成不同媒介形態的信息，實現定制化文字、圖像、音/視頻的快速生成和轉換，“使每一位教師都能成為教學內容的創作者”[5]，解決了學習資源制作耗時費力的備課痛點。人工智能技術優勢與備課內容的適用關系（見表1）顯示，當前生成式人工智能基本可以滿足備課環節提質增效的需求。三、教師利用生成式人工智能高效備課的具體策略教師在深入理解人工智能技術優勢的基礎上，若能在備課中正確、合理地使用技術，就可以獲得一個連續不間斷提供支持與幫助的個性化智能備課助手[6]，大幅度縮減備課時間，提升備課工作效率。人工智能作為智能備課助手可以實現的主要功能有：精準學情分析、及時專家答疑、輔助教學決策、教學文檔優化、學習資源高效制作和教學評價科學設計。（一）學情數據的精準分析在知識準備、情緒態度和學習風格三個基本學情維度中，知識準備情況是最常用的學情數據，收集方式又分為標準化題目（選擇題）和開放性問題（簡答、作文等），可通過紙質任務單或在線學習平臺來實現。在線平臺學情數據導出后可以直接利用人工智能工具實現快速分析，形成知識點掌握情況、班級整體水平、學生個人水平等不同維度的學情分析結果。教師尤其要充分利用人工智能強大的自然語言處理功能，通過對開放性問題的分析，精準掌握諸如語法錯誤、病句等傳統備課時無法高效獲得的學情。紙質任務單的分析方式可以先由教師進行拍照，再通過人工智能圖像識別功能提取圖片中的內容信息，轉化為電子數據之后再分析。目前，常見的大語言模型工具都可以實現以上功能。教師在通過人工智能分析學情數據時，要注意使用精準的提示語，對分析需求的描述做到盡量具體化。對于情緒態度和學習風格這兩個維度的學情診斷，傳統備課中基本依靠教師主觀經驗判斷，無法精確到學生個體。人工智能工具可實現此類學情的精準分析。以情感態度為例，分析的基本操作如下。數據收集：收集學生在學習過程中的文本數據，如作業、學習平臺發言、課堂互動記錄等。情感標注：使用簡單的情感分析工具或模型對學生的文本進行初步的情感標注，如積極、消極、中性等；對于更精細的情感或學習風格分析，可使用已經訓練好的多維度分析模型。生成式模型訓練：使用收集的數據來訓練一個生成式模型，如條件變分自編碼器（CVAE）或生成對抗網絡（GAN）。情感態度分析：將新收集的學生數據輸入訓練好的生成式模型中，模型將生成與輸入文本情感相似的文本片段；比較生成的文本與原始文本的相似度，判斷學生的情感態度是積極還是消極。根據情感態度分析的結果，教師就可以調整教學策略，設計與之對應的學習主題和學習活動。值得注意的是，生成式人工智能模型的訓練和應用需要較強的專業知識，學科教師個人很難完成。情感態度和學習風格并非每次學情分析都必須單獨進行，可由學校信息技術團隊以班級為單位，統一制作學生情感態度/學習風格分析模型，供有需要的教師使用。（二）模擬教學專家答疑解惑生成式人工智能可以快速歸納長篇文本材料的主要觀點、核心概念，因此可以模擬教學專家，為教師，尤其是新手教師，提供備課過程中的專業支持，具體應用策略有：課標和教學內容分析、名師優秀教案分析、本人教案評價和修改。從圖1可以看出，人工智能按要求對特定學科內容進行了詳細分析，助力教師快速把握教學重難點。圖2為人工智能對教師個人的教學設計方案給予評價和建議，教師可以此作為修改完善的參考。教師參考人工智能生成的內容時，需要注意對內容的準確性、權威性進行判斷和篩選，必要時應查閱權威信息進行驗證。教師將個人教案等教學文檔上傳給人工智能工具時，要提高信息安全意識，文本中不要出現真實姓名或學校名稱等個人隱私信息。（三）輔助教學決策和優化教學文檔人工智能可以拓寬教師的教學設計思路，針對特定問題提供多種教學方法和策略，為教學決策提供更豐富的選擇。教師既可通過人工智能直接生成教學方案，也可利用人工智能進行關聯性更高的網絡資源推薦。該項功能模擬了實際教研中頭腦風暴的討論環節，教師在備課時可先利用該功能生成多個設計思路，然后在教研時圍繞人工智能給出的方案進行研討。表2顯示了由人工智能生成的小學三年級寫作課的多種活動方案，教師可在此基礎上結合學情修改，并發揮自身創意，設計出體現校本特色的學習活動?！翱鐚W科主題學習”這一創新教學理念是很多教師備課時的難點。典型的備課難點就是：“跨”哪些學科、“跨”的結合點（主題）如何設計。人工智能可以獲取與主題直接關聯的知識點及其他教學信息資源[7]，為教師提供豐富的設計案例進行參考、對比、選擇，在一定程度上可以降低跨學科主題學習的備課難度。教師備課時還需要準備聽評課記錄表、反思記錄表等相關教學文檔。當面對批量的教學文檔整理、編輯工作時，教師可以通過人工智能高效生成或優化、調整文檔的排版與格式。此項應用對教師人工智能素養要求較高，教師需要熟練地掌握提示語編寫方法，并能夠綜合應用人工智能的多種功能。（四）高效制作學習資源教師可以使用人工智能高效制作貼合教學內容的定制化學習資源。常用資源制作的策略有通過提示語自動生成課件、多模態資源（圖片/音頻/視頻）、拓展閱讀材料（創意故事、詩歌等）、差異化習題和作業、學案/導學單等。教師可以充分發揮自己的創意，為學生準備豐富、生動的課堂學習資源（如圖3、圖4、圖5）。圖3為小學語文三年級寫作課“奇妙的想象”所需要的圖片資源。該圖片既可作為導入資源引發學生創意寫作興趣，也可作為寫作環節的素材圖片啟發學生大膽想象。由于人工智能生成圖片簡便快捷，教師可以生成多幅不同的圖片，從多個環節助力寫作教學目標的達成。圖4、圖5為初中語文和英語結合的跨學科主題學習“我的家鄉徐州”所需的文本資源。學生通過賞析同一主題中英文的兩首詩歌，完成了語言知識的學習，發展了跨文化意識，充分體現了2022年版英語課標中培養“語言能力”“文化意識”核心素養的要求。以上這些資源的生成都是通過自然語言提示語完成的，相比傳統圖片、音/視頻編輯軟件的使用，教師使用人工智能制作學習資源明顯更加省時高效。在通過人工智能生成學科資源時，教師可以嘗試尋找針對特定學科的人工智能工具，以提高生成資源的科學性和準確性。例如好未來公司開發的MathGPT大模型，在分析數學學科知識點和生成差異性習題方面，會比其他大模型工具更有優勢。對于相同的提示語，人工智能可以生成不同的內容，教師可以多次嘗試，盡量選擇最佳內容作為學習資源。此外，如果教師準備在課堂教學過程中應用人工智能，可以在備課時構建教學智能體（agent）。教學智能體可以在不同教學環節中具有不同的任務設定、拓展能力與個體記憶，為學習者提供多種交互支持方式[8]。教學智能體通常被設計成具有真實人物形象的虛擬角色，角色能夠在屏幕上與學習內容同時出現，通過語音對話的方式進行人機互動。教學智能體可以講解學習內容，回答學生提問，在課堂教學中扮演虛擬教師或學伴，比通用人工智能工具更有親切感和社交性，賦予學習過程更多趣味性和情感體驗。教學智能體是人工智能課堂所獨有的學習資源，也是未來教師備課的全新內容和挑戰。（五）教學評價的科學設計中小學課堂教學常用的評價方法有過程性評價和總結性評價。人工智能可以實現兩種評價設計過程的自動化和智能化，使之更加精準、科學。形成性評價可以通過人工智能實時跟蹤學生的學習進度和表現。教師將定制化生成模型嵌入在線學習平臺后，可實現平臺系統自動收集學生在平臺上的互動數據，如作業提交、討論參與度以及在線測驗結果，并根據預設的評價指標生成個性化反饋。與學情分析類似，教師個人很難實現定制化生成模型的開發，需要學校甚至區域層面進行統一部署。在總結性評價的設計中，人工智能可以輔助教師創建定制化的測試題和評價標準。人工智能會根據課程目標和已學習的知識點，自動生成涵蓋各知識點的試題，確保評價內容的全面性和認知深度的層次性。除了針對知識學習的評價之外，人工智能還可以基于大量教育數據，分析優秀樣本和權威評分標準，為各類基于素養和能力的表現型任務、開放式作業提供標準化且具有適應性的量化指標。四、總結要發揮好生成式人工智能對中小學教師備課的賦能作用，學校和教師必須保持協調一致、同步推進。學校層面要統籌設計，在數字化設施、環境方面提供保障，開展面向全體教師的新型數智技術培訓。有條件的學校還可以部署在線教學平臺，開發基于校本需求的定制化生成式模型。學校還要出臺相關規定，以確保教師對人工智能的使用符合教育標準和倫理準則。教師個人層面要樹立正確的技術賦能備課觀：秉持開放的態度，充分認識技術優勢與弊端，積極嘗試、大膽探索，通過培訓和個人實踐盡快提高人工智能素養，成為積極的人工智能技術駕馭者。對于一線教師而言，尤為重要的一點是掌握與生成式人工智能對話的提示語技術，同時注意規避潛在的風險。（一）生成式人工智能的提示語設計提示語設計技能可以說是教師在生成式人工智能時代的基本教學能力[9]。常見生成式人工智能工具都在用戶使用指南中詳細介紹了該工具提示語的特色和要點。總體來說，提示語的通用模板為：請你作為【角色】，執行【指令】，【要求】，【說明】或【背景】。“角色”是指定人工智能需要扮演的某個具體社會身份或職業，比如“中學生物學教師”“小學語文教研員”。“指令”是人工智能要完成的具體任務類型，比如“生成”“計算”“提取”等，提示語中的指令應具有明確的操作屬性?！耙蟆眲t是描述生成內容時所應遵守的規則標準、最終結果、語言文字風格等具體細節?！罢f明”或“背景”