以生成式语言大模型为代表的人工智能技术正在快速嵌入全社会的方方面面，在教育界更多人认可 2025 是 AI 赋能教育变革元年。在这场教育变革的大潮中，需要从底层逻辑审视技术对教育赋能的机制，尤其 AI 推动的学习方式变革更需要从理论基础到实现路径进行全面探索。
学习方式是指 “个人在学习时接受或加工信息的方式”，学习方式直接体现在三个方面：学习者对所用感觉通路的偏好，学习者对学习环境的偏好，个体对学习内容组织程度的偏好。在学校教育中，学习方式与教学方式密不可分，两者相互依存相互影响。在教育实践语境中，学习方式是与教学方式结合在一起讨论的，学习方式在很大程度上受到教学方式的影响。从教学理论看，教学方式和学习方式变革涉及教育思想理念、教师、学生、教学内容、教学环境、教学评价、教学的技术支持等多个方面。学习方式变革首先需要教育理念的支持，核心是在教学中教师和学生身份地位的确立；其次，学习方式受到教师和学生个人特点与偏好的影响，需要两者的耦合；再次，学习方式与教学内容和教学组织形式有密切关系，可以通过教学方式变革影响改变学生的学习方式；最后，学习方式还受到教学环境和技术条件的限制。此外，评价通常也是影响学习方式改变的关键因素。
从基础教育到高等教育，中国教学和学习方式存在的主要问题集中体现在几个突出方面：学习目的应试倾向比较突出，注重考试成绩、忽视真正的学习过程和知识的深入理解；课堂上以教师语言讲授为主、形象化呈现不足，课堂自主探究合作较少、学生学习比较被动；知识学习过程中，学习理解知识的感觉通路单一，经常处于 “题海” 中，学习与实践结合不足，直接影响学生创新素养培育，影响知识应用的能力；教学组织中，个性化教学不足，难以充分体现学生的个体差异、满足不同层次学生的学习需要；学习评价中过于强调标准答案，不鼓励创新思维，限制了学生的想象力和创造力的发展。
现代教学理论认为，调动尽可能多的感官通路更有利于提高学习成效，一个泛在的、友好的、更个性的学习环境有利于提高学习成效，学习内容的科学组织能有效提高学习成效。教师对学生的理解与尊重直接影响学生学习方式，教学环境与技术支持直接影响到学习方式与教学方式的实现，评价往往是影响学习方式和教学方式能否发生实质性变化的关键力量。人工智能技术的发展，尤其生成式语言大模型的出现，为班级授课制下实现学习方式变革提供了新的思路与可能。
一、人工智能赋能学习方式变革的底层逻辑
生成式语言大模型为 AI 赋能教育提供了全新的、强大的技术支持。大模型是一种具有海量参数的神经网络模型，它通过学习大量的文本数据，自动捕捉语言中的语法、语义和语用等模式，从而能够理解和生成自然语言文本。从大模型的模态特征看，大模型包括语言大模型、图像大模型和视频大模型。目前备受关注的生成式语言大模型，已经实现了视频、图像、文本三种模态的统一理解和生成。
生成式语言大模型突破了语义理解的困难，可以理解各种自然语言文本，包括复杂的句子结构、语义关系、上下文信息等，准确把握文本含义。它不仅拥有海量的参数和庞大的数据集，更具有出色的生成能力，能够根据给定提示或上下文，生成连贯、有逻辑且符合语法规则的文本，并且具有多领域通用性，在多领域和多任务中表现出色，还具有持续学习和进化能力。目前看，大模型的突出功能主要体现在文本生成、对话交互、知识问答、文本摘要、机器翻译等方面。
基于深度学习的图像大模型，具有了强大的图像理解和学习能力，具有很强的高分辨率与细节处理能力，能够应用于多种图像相关任务，能够实现与语言、音频等其他模态数据融合，实现更全面、深入的跨模态理解和生成。
视频大模型能够有效处理视频数据，模拟真实物理世界，生成具有丰富想象力的内容。视频大模型已经可以实现更长的时长和更高的分辨率，具有很高的时空一致性、出色的动态性，具有多模态的理解与生成能力。
生成式语言大模型的强大功能可以充分嵌合进学习过程中，为教学方式和学习方式变革提供强大支持，只有把握大模型的功能特点与学习方式变革痛点的耦合关系，才可能找到 AI 赋能学习方式变革的技术路线。从目前的初步实践看，多模态大模型在技术层面为教学和学习至少提供以下几个方面支持：教学资源查询与处理的智能化，教学文本的智能生成，高可靠问答对话的便利化，实时语言与图像、视频的相互生成式转换，教学中的知识可视化、思维可视化，学习中知识图谱的智能化整理，个人学习理解的拓展，评价的高度智能化，数字化办公系统的高度智能化。
教学资源查询与处理的智能化，可以有效解决教学资源利用中成本收益率过低的问题。经过多年的教育信息化努力，已经积累了海量的教学资源，但受限于资源筛选利用的劳动成本，利用率一直不高。大模型的生成能力能够按照要求或指令迅速查询和处理各类教学资源，以教师需要的形态呈现出来，为教学资源的充分利用提供了真正有效的助力，可以大大促进教学资源在教学实践中的充分运用。
教学文本的智能生成可以大大减少教师的工作强度，为学生 “无中生有” 提供了有效的引导。从教案到教学过程中的各种资料材料，按教师意愿与要求生成文本，再按要求不断调整完善，可以大大降低教师的工作强度、提高工作的效率，随着数据积累训练，可以帮助普通教师快速提高教学质量和个人的教学能力。学生利用 AI 工具生成各种方案和计划、形成初步作品，在此基础上不断完善和提高，可以快速掌握各种实践文本的基本规范和形成方法，大大提高学习的效率。生成文本的不断 “挑刺” 和修改，能够提高学生批判性思维、帮助学生将学习的知识付诸应用，可以改善以往脱离实践的学习方式；生成文本对思路和评判的更高要求，推动学习的不断深入，深度学习真正发生。
大模型强大的问答功能可以有效解决 “知识不足” 的困难。在现实的教育教学中，教师经常面临背景知识不足或不准确的困难，需要在备课中查阅更多资料，很多时候教师查阅资料的时间占用备课时间的大半部分，问答式的 AI 助手能够极其便利地提供各种事实知识的支持。学生在成长中不仅会遇到各种疑惑问题，更面临心理支持需要的诉说与引导，AI 问答式助手不仅能够私密地为学生解惑，还可以进行有效的心理疏导。
实时语言与图像、视频的相互转换，为学习中意象理解的具象化、具象的抽象化提供了可能。文字的描述可以通过图像转换变得更容易理解，真实的情景转化为丰富的语言描述，为学习语言运用提供了极好的借鉴。通过把想象转化为图像和视频，可以更好帮助学生训练想象力，提高空间思维能力，大大增强思维训练的趣味性。语言文字、图像、视频的相互转化，为新的教学和学习方式提供了巨大的尝试和想象空间。
教学中的知识无法可视化影响了学生的理解，是制约学习抽象知识和概念的重要因素。为了解决这样的问题，教学演示的视频制作成为耗费教师时间精力的重要工作。通过 AI 的图像生成，可以随时将复杂的原理、抽象的空间结构模拟出来，大大提高了教学的便利性。新课标要求提高学生在真实情境中应用所学知识解决复杂问题的能力，教师遇到的最大困难是学生经历阅历的限制，由于没有相应经历和认知的基础，大大增加了理解的难度。图像生成功能可以瞬间将描述的情景以图像形式呈现出来，大大降低了理解的难度，助力知识的学习理解和应用。
知识结构化是提高学科核心素养的重要基础，学习中知识图谱的整理是近年教学中经常提及的问题，以往通过思维导图或知识归类进行知识梳理，需要耗费教师和学生大量的时间和精力，大模型的知识图谱自动生成能力，能够快速梳理出学科的知识图谱，大大提高了知识结构化的效率，同时可以通过对学生学习过程数据的分析，生成学生个人的知识图谱，让学生清晰地看到自己的知识结构状况，为调整学习策略提供科学依据。
大模型对个人学习理解的拓展，体现在能够为学生提供丰富的知识拓展路径。学生在学习过程中，通过与大模型的对话，可以从不同角度深入理解知识，大模型能够提供多种解释、案例、拓展资料等，帮助学生打破思维局限，拓宽知识视野。如在学习历史事件时，大模型可以提供不同历史学家的观点、相关的历史背景资料、类似事件的对比分析等，让学生对历史事件有更全面、深入的理解。
评价的高度智能化是大模型为教学带来的又一重要支持。传统的教学评价主要依赖教师人工批改作业、考试评分等，耗费大量时间和精力，且评价的主观性较强。大模型可以通过对学生学习过程数据的全面分析，实现对学生学习成果、学习过程、学习态度等多维度的智能评价。如通过对学生作业、测试的文本分析，不仅可以判断答案的正误，还可以分析学生的解题思路、知识掌握的薄弱点等，为教师提供详细的评价报告，帮助教师及时调整教学策略，为学生提供更有针对性的学习指导。
数字化办公系统的高度智能化，使得教学管理工作更加高效便捷。教师可以通过智能化的办公系统实现教学计划制定、课程安排、学生成绩管理等工作的自动化处理，节省大量的时间和精力，将更多的时间投入到教学研究和学生指导中。同时，智能化办公系统还可以实现教学资源的高效整合与共享，促进教师之间的协作与交流。
二、人工智能赋能学习方式变革的实践路径
（一）构建基于大模型的个性化学习支持系统
构建基于大模型的个性化学习支持系统，为每个学生提供个性化的学习方案和资源。通过对学生学习数据的实时采集与分析，了解学生的学习进度、知识掌握情况、学习习惯和兴趣偏好等，大模型根据这些信息为学生量身定制学习路径和内容。例如，对于数学学习有困难的学生，系统可以自动推送针对性的知识点讲解视频、练习题以及个性化的辅导建议；对于对文学有浓厚兴趣的学生，系统可以推荐适合其阅读水平和兴趣的文学作品，并提供相关的背景知识介绍和阅读指导。同时，学生可以随时与系统中的智能学习助手进行互动交流，提出问题，智能学习助手能够根据学生的问题提供准确、详细的解答，帮助学生及时解决学习中的困惑。
（二）开展基于多模态大模型的情境化教学
利用多模态大模型的图像、视频、文本生成等功能，开展情境化教学。教师可以根据教学内容，通过大模型创建逼真的教学情境，如历史课上重现历史场景，语文课上营造文学作品中的意境，科学课上模拟实验过程等。让学生在身临其境的情境中感受知识的产生和应用，提高学生的学习兴趣和参与度，促进学生对知识的理解和掌握。例如，在讲解物理中的电路知识时，教师可以借助大模型生成电路实验的虚拟场景，学生可以在虚拟场景中进行电路连接、观察电流变化等操作，直观地理解电路原理。同时，学生还可以通过与虚拟场景中的元素进行交互，提出自己的疑问和想法，系统根据学生的反馈提供相应的解释和指导。
（三）基于大模型实现学习过程的智能评价与反馈
建立基于大模型的智能评价体系，对学生的学习过程和成果进行全面、客观、实时的评价。大模型通过对学生的作业、测试、课堂表现等多方面数据的分析，不仅能够给出成绩，还能深入分析学生的学习优势和不足，为学生提供个性化的学习建议和改进方向。例如，在学生完成作文后，大模型可以从语法、词汇、逻辑、内容深度等多个维度对作文进行评价，指出存在的问题并给出修改建议；在学生进行数学解题时，大模型可以分析学生的解题思路，判断其是否正确、是否高效，对于错误的思路给出错误原因分析和正确的解题方法引导。同时，教师可以根据智能评价系统提供的信息，及时调整教学策略，针对学生普遍存在的问题进行集中讲解，对个别学生的特殊问题进行单独辅导。
（四）促进教师角色转变与专业发展
人工智能赋能学习方式变革，对教师的角色和专业能力提出了新的要求。教师需要从传统的知识传授者转变为学生学习的引导者、组织者和促进者。教师要学会运用人工智能技术，如利用大模型设计教学方案、生成教学资源、分析学生学习数据等，提高教学的质量和效率。同时，教师要加强与学生的情感交流和互动，关注学生的心理需求和个性发展，培养学生的创新思维和实践能力。为了实现教师角色的转变和专业能力的提升，学校和教育部门应加强对教师的培训，提供相关的技术支持和资源，鼓励教师开展基于人工智能的教学实践和研究，探索新的教学模式和方法，促进教师的专业成长。例如，组织教师参加人工智能教育应用的培训课程和研讨会，邀请专家进行讲座和指导，开展教师之间的教学经验交流活动等。
（五）推动家校合作与协同育人
人工智能技术的应用不仅改变了学校的教学和学习方式，也为家校合作提供了新的契机和平台。通过建立家校共育的智能平台，家长可以实时了解学生在学校的学习情况，包括学习进度、作业完成情况、考试成绩、课堂表现等，同时也可以获取学校和教师提供的家庭教育指导和建议。大模型可以根据学生的学习数据，为家长生成个性化的家庭教育方案，帮助家长更好地辅导孩子学习、培养孩子的学习习惯和兴趣。家长还可以通过平台与教师进行沟通交流，反馈孩子在家的学习和生活情况，共同促进学生的全面发展。例如，平台可以定期向家长推送孩子的学习报告，包括学习的优势学科和薄弱学科、进步和退步的情况分析等，同时提供针对薄弱学科的辅导建议和资源；家长可以在平台上与教师讨论孩子的教育问题，分享家庭教育的经验和困惑，形成家校教育的合力。
人工智能技术为学习方式变革带来了新的机遇和挑战。通过深入理解人工智能赋能学习方式变革的底层逻辑，积极探索实践路径，构建个性化学习支持系统、开展情境化教学、实现智能评价与反馈、促进教师专业发展以及推动家校合作，能够充分发挥人工智能的优势，促进学生学习方式的转变，提高教育教学质量，培养适应智能时代需求的创新型人才。同时，在应用人工智能技术的过程中，也要关注可能出现的问题，如数据安全、隐私保护、技术依赖等，制定相应的政策和措施，确保技术的合理、安全、有效应用，实现教育与技术的深度融合和协同发展。
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）
