从“工具使用”到“教学共生”——人工智能赋能教学的棕北实践

从“工具使用”到“教学共生”——人工智能赋能教学的棕北实践

成都市棕北中学 杨毅

一、从“工具”走向“助教”和“学伴”

AI作为工具属性，功能确实很强大的。比如：我们可以利用AI制作动画，辅助教学，帮助学生的理解。

利用AI制作剧本杀游戏辅助数学教学

但如果只把它当工具，其实还只是比较初级的应用。真正有意义的AI应用，不是把它仅仅当成一个会生成文字、图片、课件的工具，而是让它成为，教师的助教、学生的学伴，真正进入教学全过程。服务真实教学问题。

二、直接使用大模型：无技术门槛、便捷，但不适合课堂开放式使用

AI的使用方式之一就是直接使用大模型，比如直接同DeepSeek对话。 直接使用大模型，优势很明显：使用门槛低，方便快捷。它可以帮助教师生成教学资源，也可以在课堂中参与对话，协助解决某些临时生成的问题。对于很多教师来说，这是AI进入教学最自然、最便捷的起点。

但实践中，问题也很快显现出来。首先，直接调用大模型，要想得到好的结果，往往依赖较高质量的提示语，需要同它进行多轮次深度交流、不断修正，否则，它会一本正经的胡说八道。同时这里还有一个时间成本的问题，课堂上这样使用效率太低了。其次，通用大模型在开放对话中存在一定的不确定性，容易出现“答案泛化”、“表达跑偏”，甚至“学生乱问、AI乱答”等风险。但是，我们的课堂，对答案的准确性要求是很高的。

所以我们在使用过程中，明确了一个这样的判断：大模型很强，但课堂中并不适合开放式地直接使用。

三、智能体：更适合教学落地的AI形态

基于这样的实践判断，我们开始转向智能体应用。

与直接调用通用大模型相比，智能体的优势在于：它能够围绕特定教学目标，提前完成角色设定、回复逻辑设计和任务边界限定。教师可以直接提出问题，不必每次都进行多轮次、深层次的提示调整。

更重要的是，智能体可以依托知识库建立较为清晰的“知识围栏”，将回答限定在具体教学场景和特定任务范围内，从源头上减少开放式对话带来的失焦风险。这样一来，教师的使用门槛降低了，输出的针对性、稳定性和质量也更有保障。

四、从单个智能体走向“智能体矩阵”

最开始，我们是想到的一个学科建立一个智能体，让它来作为老师的助教学生的学伴。

但在进一步实践中我们发现，一线教学并不适合依赖一个“大而全”的通用智能体。原因很简单：真实教学场景非常复杂，不同年级、不同内容、不同课型、不同学习任务之间差异明显。一个“万金油”式智能体，看似功能全面，实际上往往边界不清、回应不准，难以精准服务具体问题。

因此，我们不再追求一个万能助手，而是围绕教学中的具体小场景、真实小问题，搭建多个功能清晰、边界明确、任务聚焦的小型智能体。

在此基础上，我们进一步提出并实践了“智能体矩阵”这一思路。所谓“智能体矩阵”，不是简单地做很多个智能体，而是根据教学实际需要，把多个小而专的智能体有组织地布局起来，让它们分别服务于不同教学环节、不同学习任务和不同学生需求，形成协同支持教与学的智能体系统。

这一实践案例在2025世界人工智能大会教育分论坛获得全国优秀奖，也是该论坛的最高奖。

其核心原则可以概括为四点：从小场景切入，从小研究出发，打造小智能体，实现小创新。这种路径强调问题导向、应用导向和微创新导向，避免大而全、泛而空，更符合一线教学的真实规律。

目前，我们已有不少教师围绕不同教学环节搭建了一批智能体，让它们作为教师的助教、学生的学伴，更有针对性地支持学生的个性化学习，尤其是自主学习。

智能体矩阵

五、从课堂应用走向课外延伸

在实践中，我们还进一步把智能体应用从课堂内部延伸到课外学习场景。

我们将部分智能体发布到微信小程序，方便学生使用，也便于教师跟踪学生课后的学习情况。这样一来，AI的作用就不再局限于课堂某一个环节，而是逐步形成了课前预判、课中支持、课后追踪的应用闭环。

“是助教，也是学伴”智能体

（学生个性化学情采集分析智能体）

专属心理咨询师智能体

六、我们对未来的展望

对一线教师来说，重要的不是笼统地谈AI有多强，而是把它真正用进课堂、用在具体场景、用来解决课堂中的真实问题。

我们认为，随着技术不断迭代、教师数字素养持续提升，智能体会像PPT课件、微课一样，逐步成为越来越常见的教学支持方式。

但无论技术如何发展，教育始终指向学生成长，AI的价值也始终在于更好地服务人的发展。