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教育神经科学视野下的高中数学教学新思考---燕赵名师胡志红工作室苏州高端研修系列随笔(刘红燕)
教育神经科学视野下的高中数学教学新思考---燕赵名师胡志红工作室苏州高端研修系列随笔(刘红燕)
教育神经科学视野下的高中数学教学新思考——学习周加仙教授专题讲座心得体会 2026年9月15日，我有幸聆听了华东师范大学周加仙教授关于“脑与人工智能时代的课程与教学设计”的专题讲座，受益良多。作为一线高中数学教师，这场讲座让我站在教育神经科学和人工智能技术交汇的高度，重新审视了自己的教学实践与角色定位。以下是我结合高中数学课堂教学实际的一些心得体会。 一、从精准反馈到有效纠错：数学教学中的“反向传播”启示 周教授开篇从神经网络的反向传播机制切入，将其与教育中的“反馈—纠错”过程做了生动类比。这让我联想到日常的数学教学——学生在学习函数、数列、解析几何等内容时，典型的错误模式需要在及时反馈中不断被识别和修正。正如神经网络的权重在多次迭代中逐渐调整，学生的数学思维也正是在“练习→反馈→纠错→再练习”的循环中逐步建构成熟。 让我反思的是：课堂中的反馈真的做到“精准”了吗？在传统的大班教学中，一次作业发下去，学生对答案之后究竟有多少深层的“参数调整”发生，其实是一个未知数。周教授所讲的“反向传播”的精髓在于，误差信号必须准确传回每一个“节点”——对应到教学中，教师需要精准识别每个学生具体的认知偏差在哪里。这提醒我在试卷讲评和作业反馈时，不能满足于简单的对错判断，而要引导学生回溯自己的思维路径——究竟哪一步跳了、哪一步错了、为什么会这样想——这样反馈才能真正产生“学习效应”。 二、语言模型机制与数学学习：从“概率预测”看“理解”的本质 讲座中最让我深受触动的内容，是周教授对大语言模型本质的分析：它本质上是一个基于概率运算的“相关性大师”，而非“因果性的理解者”。这让我不得不反思：在高中数学学习中，有多少学生是用“语言模型的逻辑”在学习数学？ 例如，在导数教学中，学生常能熟练说出“求导—令导数为零—判断单调性”的步骤，但当你追问“为什么导数为零的点可能是极值点”时，学生却说不出所以然。这与大语言模型的“流畅但无深意”有着惊人的相似——学生见过大量类似的题目模式，学会了“顺着上下文往下接”的套路，却未必建立了真正因果性的数学理解。 周教授指出，大语言模型的幻觉是不可避免的——因为它的本质是序列预测，而非真正的推理。这警示我作为数学教师，必须警惕学生“高级联想式”的数学学习：他们会预测“这一步应该是分类讨论”“这道题应该用数形结合”，但如果缺乏对数学概念内在逻辑的真正理解，这种预测到了陌生情境中就必然产生“幻觉”——即做错而不自知。 因此，在未来的教学设计中，我会有意识地增加“为什么”层面的追问，让学生不仅要会算，更要说清楚“算的道理”。比如在学习圆锥曲线时，不只让学生机械记忆定义、方程、几何性质，更重要的是让他们在坐标系中直观感受到这些概念之间的确定性与因果关联。 三、注意力机制带来的教学启发：课堂设计要“突出重点” 周教授介绍了Transformer模型中的“注意力机制”——它能够模拟人类注意力的选择性，从庞杂的信息中聚焦最关键的部分。这给了我一个非常直接的课堂教学隐喻：学生在45分钟的课堂上，不可能对每一个知识点都“平均用力”，他们的认知资源是有限的。好的数学课堂，应该像一个训练良好的注意力模型——知道把“注意力权重”放在哪里。 这让我重新思考了课堂结构的设计：过去的教学实践有时过于追求知识点的“全”与“细”，却忽略了学生真正的注意力分布规律。比如在讲解立体几何时，如果面面俱到地讲解所有定理的证明过程，学生反而容易迷失在大量信息中，抓不住核心的空间思维转化。现在我意识到，教师应当充当“注意力引导者”——通过问题设计、关键提问和板书结构，引导学生的注意力集中在最核心的概念关系和思维难点上，而不是让信息平均分布、平铺直叙。 四、从大模型到智能体：教师的角色转变与坚守 周教授在讲座中区分了大语言模型（LLM）与智能体（Agent）的本质差异：前者只会“说”，后者能够“做”——具备记忆、规划、工具调用和反馈迭代的完整闭环。这让我看到了数学教学中人工智能应用的未来：不仅仅是“问它一道题怎么做”，而是构建一个真正能协助教师完成“学情诊断→分层设计→作业批改→个别辅导”的智能教学助手。 与此同时，周教授展示的研究数据让我深感警惕：未加指导的AI使用会导致学生的考试成绩大幅下降，因为大部分学生把AI用成了“代写机器”。我反思自己班级中的实际情况：确实有部分学生在遇到难题时习惯性地用搜题软件或AI直接获取答案，而放弃了自己思考的过程。短期看作业完成得又快又好，但一到考试就“原形毕露”——这不就是周教授所讲的“AI的惩罚”吗？ 这让我更加确信：数学教学中最不可替代的部分，恰恰是需要学生亲身经历的“思维挣扎”。当学生面对一道复杂的数学综合题，经历“尝试—失败—调整—再尝试”的完整过程时，他收获的不仅是这道题的解法，更是面对陌生问题时的心智韧性。AI可以作为辅助工具帮助学生进行常规计算验证或提供思路参考，但绝不能替代学生的自主思考。 五、“延展认知”视野下的高中数学学习 周教授引入的“延展认知”理论让我找到了更加积极的看待AI的视角：认知可以超越大脑而延伸到工具之中。就像司机利用导航能更顺利到达目的地，程序员依赖代码补全能更高效地完成架构设计一样，如果学生能将AI合理地整合到自己的学习认知回路中，AI确实可以成为他们认知能力的延展。 关键在于周教授提出的那个前提：“认知主体的在场”。在数学学习中，这意味着学生必须是学习过程的主导者——由他来设定问题、掌控方向、评判结果，而AI是辅助性的工具。我设想在未来的教学中，可以设计这样的学习任务：让学生用AI辅助自己探究一个数学定理的证明思路，但同时要求他们撰写“我的思考过程与AI的差异分析”。这样既利用了AI拓展思维边界的优势，又保证了学生的主体认知始终在场。 总之，周教授的讲座让我认识到，教育神经科学和人工智能技术并不是远离课堂的抽象理论——它们正在以各种方式深刻地影响每一个学生的学习方式和每一位教师的教学方式。作为高中数学教师，我既不能忽视AI对学生认知发展的潜在伤害，也不能固步自封拒绝技术的合理赋能。未来的数学课堂，应当是在教育神经科学指导下理解学生认知规律、在AI赋能下提高教学效率、同时坚守人类思维不可替代价值的课堂。教师的核心竞争力的确不再仅仅是知识传授，更重要的是引导学生建立真正的因果性理解、培养他们面对复杂问题时的思维韧性——这是任何基于概率预测的大语言模型和智能体现在都无法替代的，也是我们作为教师的价值所在。 
（ 2026 ）
编辑：工作室 审核：胡志红