■  祁芬芬

　　在信息技术深度赋能教育创新的时代背景下，构建以“人工智能+教育”为特色的新型教学体系，已成为推动教学管理智能化、教学条件数字化、教学方法精准化升级的核心路径，对于培养适应智能时代需求的创新型人才具有重要意义。传统课堂教学往往将技术应用简单视为工具叠加，而在人工智能时代，课堂差异化教学与人工智能技术的深度融合，亟待从教学价值实现逻辑层面进行突破。人工智能支持的教学应充分发挥“精准诊断”“自适应反馈”等核心特征，通过“学习情境重构—认知差异解析—个性化路径生成”的立体路径，推动教学从单向知识灌输向能力培养转型。以“数学分层训练”教学为例，传统统一讲授模式易导致学生形成浅层机械认知，而借助智能算法分析错题数据，教师可精准剖析学生的“解题思维障碍”，进而设计差异化训练方案，实现从知识记忆向能力内化的有效转变。在此过程中，智能教学平台并非简单的技术附庸，而是通过动态调适功能激活差异化教学的核心效能，推动课堂教学从内容传递向能力培养升级。

　　二者的深度融合需破解人工智能教育应用的三重矛盾：算法精确性与教学灵活性的张力、技术通用性与学生特殊性的冲突、信息片段化与诊断整体性的失衡。教师可通过转化思维破题——在实施策略上，将学习任务转化为“智能决策模拟”互动练习，让学生通过扮演不同认知角色（如策略型解题者、探究型协作者等），在智能学习环境中尝试不同学习方法，理解知识背后蕴藏的规律。在信息呈现上，教师根据学习热力图、能力进阶曲线等可视化工具，运用学习仪表盘技术标注班级整体进度与个体薄弱点，以动态图谱揭示学习规律与成长路径的内在关联。在评价体系上，建立“认知—行为—情感”三维模型，将智能平台学习数据（如响应速度、练习模式选择等）与线下课堂表现（如探究深度、小组合作情况等）共同纳入评估系统，打破传统学习评价的局限。

　　借助人工智能技术推动课堂教学改革是提升教学管理、优化教学环境、改革教学模式的关键，是培养学生创新能力和数字素养的重要举措。首先，需打造智能教学环境。学校开放智慧教师，提供AI教学平台等智能支持，为差异化教学的实施奠定技术基础，助力教师精准推送针对性学习资源，创造个性化学习契机。其次，教师应充分利用智能技术构建学生画像，动态追踪学习数据，持续优化分层教学方案，并依据智能反馈改进教学计划。再次，还可借助人工智能开发《学习数据分析与应用》《自适应学习系统设计》等差异化在线精品课程，通过国家智慧教育平台实现优质资源跨区域共享。最后，集成智能技术在差异化教学中的典型案例，构建智能化教学案例库，收录国内外分层教学实践中的智能教学模型、技术策略及实施成效，为教师专业发展提供指导依据。

　　教学互动的生态重构是二者深度融合的关键。需构建“教师引导—学生探究—技术协同”的共创机制：教师应从知识传授者转变为“学习设计师”，整合智能教学平台与学科知识图谱，设计层次化学习任务链。例如，在“函数模型与数据分析”教学中，通过提供多维数据集、算法交互模块等数字资源，引导学生探究变量关系与模型优化逻辑。学生则需从被动接收者转变为“知识建构者”，如数学基础薄弱的学生可利用可视化工具制作“概率分布”动态演示，逻辑思维较强的学生可通过编程构建“算法优化”模拟实验，找到适合自身认知规律的学习路径。技术工具则应转型为“智能协作”载体，如在线学习平台可引入实时反馈系统，学生提交解题步骤后即可获得诊断报告与个性化学习路径，推动教学从课堂向个性化空间延伸。

　　技术应用的边界把控是二者深度融合的基础和前提。需警惕过度依赖数据导致教育价值判断缺失（如算法推荐取代教学设计）、娱乐化交互影响认知深度（如积分奖励引发思维浅表化）等潜在风险。为此，教育实施者应建立双重检验机制：一是组建由学科专家、教育心理学家、数据科学家构成的教学委员会，对智能教学项目进行科学性评估与技术伦理审查，确保差异化教学形式创新与核心目标的统一；二是在个性化推送中嵌入目标检测环节，如学生完成作业后，平台自动关联逻辑思维训练与跨学科应用案例，避免因知识碎片化导致的能力割裂。

　　人工智能深度融入课堂差异化教学实践，是培养具备数据素养与因材施教能力的新时代教师的关键路径。教育工作者需系统整合智能技术与实践方法，增强技术赋能的认同感，提升分层教学实施水平，为构建高质量教育体系提供技术支撑。这一融合范式最终指向“教学—技术—人”的共生关系，通过突破传统教学的时空限制（技术赋能）、重构师生互动生态（角色转型）、筑牢风险防控底线（机制创新），实现学习能力从短期训练向持久素养的转化、课堂教学从标准传授向个性化引导的升维、教育资源从静态内容向动态支持的跃迁。这不仅为教育现代化提供了方法论支撑，更为信息化浪潮下技术赋能分层教学探索了新的实践路径。

　　（作者单位：渭南师范学院）