基于生成式人工智能的探究式教學設計策略研究

一、前言

在傳統教育實踐中，師生間常呈現知識單向傳授的特征，教師較難依據學生個體差異提供適配性教學指導，不利于學生創新能力和思辨品質的全面提升。將生成式人工智能技術融人課堂生態后，其智能化交互系統可通過問題應答機制推送針對性強的定制化學習內容。教學過程逐步打破以教師為主導的輸出模式，轉而建構以學生為中心的探究型場域，教師角色轉型為學習促進者與思維啟發者，通過組織學生與智能系統進行多輪對話，激勵學生主動發起學習議題并探索解決方案。學生可基于智能系統的即時反饋開啟螺旋式追問，促使對話模型持續調整響應策略與表達模式，最終生成契合認知發展規律的教學材料，進而實現知識建構的動態發展與學習內容的智能化迭代。在這樣的協作學習范式下，學生通過教師引導、人機交互的三維互動，逐步完善學科知識框架。依托自主探究和批判性反思過程，系統培養學生的問題解決能力、創新意識及高階思維能力等關鍵素養。

二、生成式人工智能的概念及理論基礎

（一）概念

生成式人工智能是以算法架構與規則體系為核心，依托大規模向量數據庫，結合自然語言解析與機器學習技術，創建文本、圖像及多媒體內容，構建具有類人交互特征的智能系統。該系統在語義理解、動態交互、創意生成及類人推理等領域的突破性表現，為差異化學習資源構建、自然交互式學習及核心素養評估等教育場景提供關鍵支持。智能時代人機協同的實質在于融合理性計算與感性認知的雙重特性，二者的深度嵌合正重塑教育教學的實踐路徑與效果產出。通過人類智慧與機器智能的有機整合，能夠創造遠超簡單疊加的復合型認知效能。

由此可以看出，生成式人工智能正在重構當代教育生態，其與探究性學習模式的范式耦合已展現出顯著的革新驅動效應。這種技術教育化進程不僅表現為教學工具屬性的延展，更在根本上推動了教育關系重塑一一既革新了教案設計的智能支持體系，又重構了個性化學習軌道的技術實現路徑。教育實踐者應當清醒認識到，當前正處于智能教育轉型的歷史交匯期：一方面要善用生成式技術的范式突破特性，另一方面需持續探索人機協同的最優解模式。

（二）理論基礎

人機協同教學作為智能時代的創新教育范式，以人機協作完成教學目標為基點，在多元復合的教學場域中，通過人機協調機制優化師生認知過程，形成可持續演進的教育生態。該模式強調教育主體與智能設備在多樣化教學情境中形成功能互補的有機整體，通過雙向協同作用達成育人增效目標[1。教學實踐中需挖掘人與機器的優勢功能模塊：智能系統主要作用于知識引導、交互溝通以及認知強化三個維度，深度融合于學生的認知建構過程。在課堂教學場景中，教師需指導學生通過自然交互方式調取智能系統生成的知識圖譜，構建個性化認知框架，進而實現深度學習效果的螺旋式提升。

探究式學習模式的核心要義在于引導學習者通過自主發現與問題求解過程，顯著提升批判性思考與創新實踐能力。基于此教育哲學導向，本項研究擬建構生成式智能技術與探究式教學深度融合的創新架構，以期為教學范式轉型提供具有實踐價值的理論參照。教學架構的建構邏輯源自雙重維度：一方面基于生成式智能系統的功能解構，另一方面依托探究式學習理論的實踐原則。具體而言，該模型充分運用了智能生成技術在多模態資源生成、擬真場景構建、個性化學習路徑適配等方面的技術潛能。在設計機理上著重突出學習者的主體性特征，通過開放探究場域的營造與任務導向驅動機制，有效喚醒學習內驅力與認知投入度。值得關注的是，該架構特別強調學習社群的協同建構功能，創新設計了智慧環境下多主體交互機制，促進學習者在協同對話中實現知識的共建。

三、生成式人工智能技術與探究式教學的結合可行性

隨著現代教育變革的持續推進，生成式人工智能技術正逐漸成為教育改革的重要助推器。這種基于深度學習的技術形態為探究式教學開辟了全新路徑，憑借動態交互和智能生成特性，為培養學生的批判思維與實踐能力注入創新活力。

該技術的應用場域首先體現在教育資源革新層面。不同于傳統教材的靜態呈現，AI系統通過解析學習者的個體特征，能夠形成針對性學習素材庫，包括邏輯貫通的知識圖譜、情境化案例研討庫等。這種按需供給模式不僅有效突破時間、空間限制，更促使學生從被動接受轉為主動建構，在真實問題場域中形成深度學習循環。

個性化學習引導是該技術的核心價值之一。基于多維學習數據的動態采集，人工智能可精準繪制學習者認知圖譜，及時診斷知識盲區并進行階梯式拓展訓練。當系統識別到學生在熱力學第二定律推導受阻時，會自主生成可視化建模與類比實例，幫助搭建概念間的橋梁。這種伴隨式支持系統能顯著提升學生的元認知能力，培育獨立解決問題的思維模式。

在教學評估維度，智能技術同樣展現出變革價值。教師可借助學習過程的熱力分布圖，直觀掌握每位學生的參與度與思維軌跡，據此實施分層指導策略。值得注意的是，智能評估并不是要替代教師專業判斷，而是通過可視化數據支撐，幫助教師突破經驗型評價的局限性，形成更科學的教學反思與改進機制。

融合創新過程中的焦點不僅存在于技術優化層面，更涉及教育本質的深層探索。如何建立AI輔助與人類教師間的協同機制，需要在保護學生隱私的前提下嚴格規劃數據使用規則，同時構建更具包容性的算法倫理框架。在面對拓撲學等抽象概念教學時，智能系統與教師差異化引導方式的整合效應值得深人探討。

實踐經驗表明，當生成式技術與探究式教學形成良性互動時，課堂生態將發生創造性轉化。關鍵在于找準技術介入的節點與方式，既保留教育過程中的人文溫度，又充分釋放智能技術的賦能潛力，這正是未來教育創新需要持續探索的方向。

四、基于生成式人工智能的探究式教學設計實現框架

（一）任務分解與規劃

在教學設計領域的智能化改造過程中，任務解構與系統規劃涵蓋功能主體界定、目標需求明確、實施方案拆解以及路徑設計與效果反饋等環節，構成了教學設計智能優化的基礎環節。該體系涉及三個功能模塊的智能協作。交互信息采集單元：作為前端響應模塊，通過與教師的多輪對話獲取教學方案、課堂實錄及個性化服務需求。智適應生成模塊：細分為診斷型與建議型處理單元。診斷單元依托學生學習數據，通過作業表現與測評結果分析學習目標完成度；建議單元則依據診斷結論提供資源匹配、教法優化及教學活動重構策略。協同運行中樞：負責構建多智能體協作網絡，統籌任務調度并協調各單元信息交互。

（二）內容存儲與記憶

在教學設計智能系統中，數據持久化機制涉及教學實踐核心要素的歸檔與調用，為模型自我進化和多智能體協同演進提供基礎支撐，是構建客觀評估體系的關鍵要素。該模塊主要由五部分構成：教學基礎數據庫維護、人機交互軌跡保存、學科知識圖譜構建、教學設計優質案例匿名化處理以及專家評審范式建檔。基礎數據集涵蓋課程設計方案、教學影像資料及人機交互日志。教學實錄內容用于驗證教學設計實效與課堂執行的契合度。人機協作對話機制作為智能化改進的重要載體，聚焦教師在教學重難點問題上的專業探討，通過與生成式人工智能的深度交互持續優化教案質量。智能系統通過記錄教師與模型交互的時間節點、議題軌跡及解決方案，形成動態化的教學設計調適機制。

（三）功能拓展與實現

在教學設計智能化應用層面，功能拓展模塊通過聯結數字教輔工具、學科知識庫及協作平臺，有效實施多維教學評估與優化。該模塊包含五個核心維度：教學設計要素解析、教學流程結構化處理、教學目標達成評測、教學方法特征挖掘以及資源智能適配體系。以多智能體協作系統為例，其可調度自然語言處理工具進行數值運算，利用可視化編程平臺重構教學邏輯，通過文檔協作系統優化知識呈現方式，并基于學情診斷推薦適配的計算工具與協作策略。學情解析模塊通過整合學生全維度數據，精準識別學生的認知偏好、學科焦點及認知起點，為教師推送適合的數字化教學資源。智能作業系統綜合授課成果與學情特征，依托知識圖譜生成分層彈性作業，或為教師定制個性化學科拓展資源庫。通過外聯知識重組技術，系統可動態抓取網絡資源、可視化知識框架及結構化數據庫，基于教學設計分解的模塊化需求構建動態知識網絡，實現教學資源的精準匹配與自適應更新，確保教學內容的前瞻性及服務體系的持續優化。

（四）決策生成

在智能化教育系統的可靠性建構中，可信度保障體系涵蓋推理決策優化、生成內容調控、交互質量監控三個維度，通過動態評估多智能體對各教育場景任務的適配度，構建最優教學優化路徑。推理優化機制包含三重保障。首先，應用案例記憶庫調取優質教學設計范式，動態優化算法參數以提升決策效能。其次，采用樹狀推理架構整合關聯性思維鏈條，結合教學問題的復雜度選擇橫向擴展或縱向深化的決策路徑，消解生成式模型的隨機性偏差。最后，引入“反思一執行一檢驗”的循環行動框架，形成教學決策過程的可視化軌跡與可控化改進[2]。即時知識強化系統對接國家教育資源平臺及學術數據庫，保障教學策略的學科前沿性與實踐適用性。人機協同質量監控依托“教師一智能體一教學情境”三邊互動機制，促進教師科學運用智能技術，實現教學實踐經驗與機器認知邏輯的深度互構，最終產出符合真實教學需求的高質量解決方案。

五、基于生成式人工智能的探究式教學設計策略

（一）教學模式設計

基于生成式人工智能的互動探究教學模式是一種依托智能技術的學習架構，通過智能系統賦能學生的自主探究活動。該范式著力于喚醒學習主體的內在動力，培育創新性思考與主動探索能力，推動知識的深度內化遷移，從而發展學生批判性知識整合與高階問題解決能力，最終達成教學效果的系統性提升。相較于傳統課堂形態，智能技術的嵌人為學生建構了智能化學習支持系統。該模式由情境建構、思維激發、獨立探索、群體交互、反思升華五個教學階段構成。課程實施過程中，教育者轉型為學習催化劑與過程調控者，通過設計階梯式探究任務指導學生運用智能系統拓展認知邊界。作為認知主體的學生通過與智能體的對話機制重新定義知識建構邏輯，在問題解決中實現概念的自我整合。生成式人工智能通過個性化知識供給和啟發式問答交互，持續激活學生認知圖式的動態更新。教育者需履行知識篩選與質量監控職能，確保智能系統輸出結果的科學性與教育適應性。

（二）教學活動設計

基于教師引導的學習活動組織范式，探究式教學強調以學習主體的自主性探索與協作發展為核心，通過結構化學習路徑引導學生完成對核心知識內容的深度建構。該模式通過整合獨立研究、思維深化與小組協作等學習形態，幫助學生實現知識體系的階梯式發展[3]。在此過程中，生成式人工智能系統則能構建智能化的學習支架，為探索過程提供多維支持。

1.課程內容

課程內容設計需著重以下層面的統籌：篩選契合知識框架的議題，繼而統籌實踐探究模塊，最終構建梯度式實踐任務體系。這種培育理念有助于喚醒主體參與熱情，激活創新思維潛能，整個構建過程注重模塊間的動態關聯，系統集成生成式人工智能的探究理念。在教學策略制定維度，需建立方法優選機制。采用多元啟發手段，開發智能化資源集成平臺，創設多維互動場景。在實施方案的搭建過程中，智能輔助系統的深度介入將貫穿全流程，通過語義分析與動態生成的協同作用，以期達到提升學習效能和轉化質量的雙重目標。

2.情境創設

教師圍繞核心探究議題構建真實化學習情境，驅動學生對自標知識展開定向探索。通過師生協作提出問題框架，學生與智能系統展開主題對話，獲取結構化的知識圖譜和情境適配資源包，為后續深度學習奠定認知基礎。

3.啟發思考

教師基于中心議題設計啟發性問題鏈，觸發學生的認知沖突。學生在智能系統的伴隨性支持下展開探索性對話，通過多輪人機互動獲取分層級解答。教師在此基礎上二次引入思辨性問題，形成“問題提出一智能反饋一深度追問”的認知螺旋上升機制。

4.自主探究

學生在教師引導下進行自導式學習體驗，通過與生成式智能體的持續對話完成信息整合與疑難解析。此階段著重培養學生的認知自主性與創新意識，促進其通過主動知識檢索與驗證構建個性化解決方案。

5.協作學習

學生之間進行小組討論和合作學習，通過分組研討完成協作任務，生成式智能系統實時提供多維學習素材庫[4。教師在此過程中履行過程督導職責，通過動態介入優化小組協作模式，保障協作流程的有效推進。

6.總結提高

教師運用三維評價體系（知識掌握、思維發展、能力提升）進行學習診斷，指導學生開展元認知反思。智能系統同步生成個性化學習分析報告，幫助學生定位知識盲區并規劃進階路徑，形成可持續發展的學習閉環。

六、基于生成式人工智能的探究式教學設計案例

以“智慧家居方案開發”教學為例，采用生成式人工智能的探究式教學模式進行分析。課程目標著重培養學生的智能設備系統認知、技術原理理解及簡易開發能力，通過小組協作完成智能家居原型制作。

（一）智能家居開發的教學實施

依據智能探究教學模式，構建遞進式教學階段。教師首先營造智慧家庭生活場景，引導學生通過智能系統的交互問答機制擴展設計視野，形成初步設計方案。在此過程中，學生可借助知識圖譜功能掌握智能家居參數配置規律，系統根據對話記錄生成定制化功能清單。隨后教師聚焦核心概念，指導學生在硬件選配與程序編寫環節運用智能工具解決技術難點，確保系統搭建的科學性。在協作階段，各小組依托智能系統的設計建議迭代優化作品，教師動態介入進行難點診斷，最后通過多維評估量表與智能診斷報告實現教評融合。

（二）教學實施效能分析

通過作品驗收、學習反饋調研與深度訪談，綜合評估教學模式成效。各小組最終呈現的生態型產品設計方案有效融合概念理解與工程實踐，展現顯著的創新思維特征。智能系統的個性化知識推送機制有效適配了差異化學習需求，對話式交互顯著提升了學習效能感[5]。但同時也顯現技術依賴現象，部分學生在編程遇到困難時易直接調用解決方案。教師建議優化策略在于建立階段式人機互動規范，強化在關鍵節點的元認知引導。課后訪談數據顯示，超 78% 的學生認為智能問答系統能快速定位知識盲區， 87% 的受訪對象反饋人機協作模式有助于突破思維定勢，教師啟發的追問策略有效促進了發散性思考能力發展。

七、結語

綜上所述，在智能化教學模式實踐中，生成式人工智能對學習效能產生顯著正向促進效應。然而該技術的應用仍存在發展性問題，學生易形成認知依賴傾向，易導致思維路徑同質化與原創性觀點缺失的風險，客觀存在的技術局限可能削弱自主思維能力的建構。更值得注意的是，人機對話內容的生成質量仍面臨驗證挑戰，生成內容可能存在信息偏差風險，迫切要求師生建立批判性技術應用觀，通過共構知識篩選機制與技術素養培養，保障教育教學內容的可信度與認知發展的方向性。

參考文獻

[1]曹天杰，鮑宇.基于生成式人工智能技術的網絡安全教學實踐[J].科教文匯，2024（15）：77-81.

[2]李正艷，杜玉霞.生成式人工智能在跨學科教學中的應用研究——以“小小太陽能車的設計與制作”一課為例[J].中小學信息技術教育，2024（09）：11-13.

[3]李明娟，劉蕊萍，楊麗.生成式人工智能賦能學習情景與教學設計研究[J].電腦知識與技術，2024，20（25）：27-30.

[4]張明飛，孔新梅，王顯闖，等.基于生成式人工智能的探究式教學設計與應用研究[J].中國現代教育裝備，2024（18）：1-4.

[5]徐曉藝，陸祎.生成式人工智能助力初中英語寫作教學的實踐探究[J].中小學英語教學與研究，2024（04）：49-53.

基金項目：2024年度遼寧金融職業學院校級課題“生成式人工智能教學應用研究”（項目編號：LJXJ202415）

作者單位：遼寧金融職業學院

責任編輯：王穎振楊惠娟