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【教学分享】“师—智”协同赋能高中地理问题式教学模式构建与实践
【教学分享】“师—智”协同赋能高中地理问题式教学模式构建与实践
为解决以上困境，促进学生在学习需求驱动、资源支持充分、评估反馈及时以及教师深度引导下的主动探索，应重新定位教师角色，发挥教师智慧，实现教师与生成式人工智能的协同配合，以提升问题式教学效果。具体而言，教师需要利用生成式人工智能的智能响应与分析、个性化支持和实时反馈功能，结合自身教学经验、专业知识和教育判断，对问题情境进行优化设计，对问题分析和解决过程进行动态调控，并对问题结果进行价值提升，以促进学生主动探究和深度思考。基于此，本文构建“师—智”协同的动态教学模式，为地理教师融合生成式人工智能开展问题式教学提供参考。 
创设问题情境是问题式教学的起点。情境应蕴含地理核心知识，解决“教什么”的问题。创设情境的目的是引导学生提出“地理核心问题”，而地理核心问题蕴含着教学目标，即学生通过解决地理核心问题发展地理核心素养。高质量的问题情境能够激活学生的生活体验，给予学生主动发现和界定问题的空间。问题情境中蕴含的认知冲突则能够激发学生认知的内在矛盾，孕育问题探究欲望，并将其转变为学生的内在需求，以克服原有地理认知的局限性，带来认识的更新和进步。 生成式人工智能作为“情境助手”，利用其智慧交互功能，基于学习情境创设的依据，包括课程标准、地理学科知识体系、教学目标、教材内容等，生成多样化的地理情境，如自然地理、人文地理、地理探索与冒险以及跨学科情境等。然而，生成式人工智能生成的情境往往局限于对地理信息的陈述性描述，难以完全覆盖教学内容，且缺乏挖掘情境中蕴含的疑难点和激发学生认知冲突的能力。因此，为了把“教什么”转变为“学什么”，教师应以学生提出地理核心问题为导向，对内容杂乱的情境素材进行筛选和打磨：通过积累学生的易错点案例，挖掘学生学习中的疑难点，寻找新旧认知的矛盾点，定位认知冲突；以图文、表格、视频等多种形式呈现且合理组织，将生成式人工智能生成的情境打磨为涵盖教学内容、吻合学生兴趣、激发学生探究欲望的问题情境；引导学生提出并厘定反映地理核心知识、蕴含地理教学目标的地理核心问题。综上，唯有“师—智”协同，才能创设出以学生提出地理核心问题为导向的问题情境，将学生带入到理核心知识学习和地理核心素养培育的通道中。 （二）智能解构核心问题，教师设计活动群 国际著名教学设计专家乔纳森指出，问题解决需要对问题进行思维表征，又称建构问题空间。问题式教学的问题空间应是教师引导学生对核心问题进行分析，厘清核心问题的节点关联，并将其解构为统整教学目标的进阶问题链。基于建构主义理论的问题式教学强调学生主动建构知识，在活动中体验知识的形成、发展和运用。因此，需将核心问题解构为以问题链为引领的活动群，驱动教学发展，并贯穿问题式教学全过程，解决“怎么教”的问题。 生成式人工智能作为“虚拟导师”，利用其深度理解性能，帮助学生分析核心问题并将其解构为问题链。核心问题的解构过程，如同搭建堡垒，从基础子问题开始，层层搭建，直至最高层级的核心问题。这一“搭建堡垒”的思维过程，可参考“六大地理核心问题序列：它在哪里→它是什么样子→它为什么在那里→它是什么时候发生的→它产生了什么作用→怎样使它有利于人类和自然环境”。这一问题序列既遵循地理学科逻辑，也符合布卢姆认知新目标“感知—理解—应用—分析—评价—创造”的层级发展逻辑。因而，生成式人工智能通过学习这些内容设计问题链。值得注意的是，在学习相关理论过程中，需要辅以案例进行解释说明，直至其完全领会，才能设计出符合地理学科逻辑和认知规律的问题链。 在进行问题链的设计实践时，教师应从学生视角出发，尊重学生的学习体验，建立学生原有的生活或学习经验与新知的联结和互动，才能真正帮助学生开展深度学习。然而，生成式人工智能设计的问题链没有关注学生的主体地位和认知水平，缺乏指导学生活动的具体行动，导致课堂停留在“教师启发讲授”的水平。为了给学生在已知和未知之间搭建合适“梯度”的“问题”桥梁，体现“做中学”“用中学”的教学理念，教师需将问题链转化为符合学生“最近发展区”的任务序列，并为学生完成任务设计学习活动或学习过程。换言之，教师根据学生认知规律，设计以进阶任务为引领、体现学生互动、体验和参与的活动群。活动群包括体现学生主体性的具体学习活动和蕴含布卢姆认知目标进阶的任务系列。其中学习活动，如辩论、角色扮演、实验探究、决策模拟等，引导学生独立思考或合作学习，以完成任务系列；任务序列应结合学情和学业质量标准制订，让学生循序渐进地运用和联系所学知识完成任务，形成更深层次的认知结构。综上，唯有“师—智”协同，将问题链转化为活动群，才能让学生在任务执行过程中，不断根据已有的认知水平、提出具有挑战空间的问题，实现地理思维的进阶。 （三）智能支持问题解决，教师培育核心素养 基于建构主义学习理论的问题式教学注重发挥学生的主体性，强调自主建构和合作探究贯穿学习活动，解决“怎么学”的问题，其关键是为学生提供问题解决资源。问题解决的过程蕴含着知识建构、价值澄清、能力形成、品格养成的内在逻辑，其自然结果是素养的养成。学生通过问题解决资源完成活动群，学习从空间位置关系、空间格局、空间联系、空间动态演变的角度观察世界，通过空间、区域、尺度等思想来认识环境，形成地理核心素养。 生成式人工智能作为“智能学伴”，利用其自适应学习功能，结合学生需求向其推送问题解决资源，丰富学生的思考视角，支持学生解决问题。学生试图提出和检验解决方案，而提问对于引导学生的推理至关重要。其中提示性提问通过向生成式人工智能输入提示词，可获得清晰逻辑链路的问题解决方案，包括由生成式人工智能启发而产生的创新方案。因此，在自主建构时，学生可结合自身对问题的体悟和认知盲点，向生成式人工智能进行提示性提问，引导问题分析与方案评估。精彩的提示将成为学生能够善用生成式人工智能的关键。在合作探究中，学生除探讨问题解决过程难点、分享利用生成式人工智能的批判性作答情况以及支持问题结果的相关资料和方法外，还应交流与生成式人工智能的提问与提示策略。 然而，由于地理学科的综合性与现实复杂性，生成式人工智能提供的资源存在内容繁杂、方案获取过程不可解释、结果不可靠等现象。同时，生成式人工智能提供的学习资源多以文本形式呈现，容易使学生仅停留在文字记忆层面。因此，教师应以地理核心素养为目标和以地理思维结构发展为过程进行提示和引导。首先，鉴于“尺度思维”是解决问题的关键，教师应引导学生对生成式人工智能提供的资源进行分类、筛选，并有针对性地搜集专题图、地图和遥感图像，以培育地理学科特有的区域认知素养。其次，教师结合核心素养对生成式人工智能提供的方案进行思维过程解析，如提示学生运用区域认知、综合思维和可持续发展理念分析获取方案过程，并融入地理实践检验。另外，教师应引导学生结合情境关键信息和问题约束条件，批判性分析生成式人工智能提供的资源与方案。此外，教师还应鼓励学生以多元视角和创新方式探索开放性问题，避免局限于生成式人工智能提供的方案。综上，唯有“师—智”协同，才能让学生通过问题解决看清问题本质，真正领悟地理学科核心素养内容。 （四）智能辅助结果分享，教师引导生活实践 分享问题结果时，学生通过阐述、辩护思考过程和结论，梳理知识的形成和发展过程，建构与“问题”相关的地理知识、思维和价值观，解决“学得怎样”的问题。此外，分享也是学生反思信息可靠性与问题分析过程逻辑性的过程，即提高思维元认知的过程。地理教育的终极目标是培养对社会有用的人，着眼于人的发展及人对社会的贡献，因而，问题式教学应该关注学生对所学知识产生的共鸣与认同，这种情感升华促使学生将所学知识自然地迁移应用到实际生活，并运用地理核心素养指导生活实践，为社会发展贡献力量。 生成式人工智能实时记录了学生问题思考角度及反馈结果。它作为“数据管家”，利用其跨模态生成功能，将有关问题结果的文本描述、音频等，生成与之对应的markdown、图像、声音或视频，辅助学生分享问题结果。个性化的“数据管家”还可帮助学生梳理解决问题的思维过程，进而让学生有意识地调整问题解决认知模式，从而培养他们像地理专家一样从事实到概念、到关系、再到结构的思维。此外，它还通过为学生推荐个性化的拓展情境、试题等，促进学生地理知识、方法、技能的“迁移应用”，并辅助评估学生问题式学习效果。 然而，生成式人工智能缺少人文关怀，存在算法偏见，会生成与学生认知和价值观不符的教育内容，更不具备思政教育功能。而教学过程不仅是知识传递，更是师生心灵交流、建构生命价值的过程。因此，教师要创设情感互动氛围，鼓励学生勇于发言、积极分享问题结果，尤其对开放性问题，支持学生多元、创新的答案；其次，为增强学生地理学习价值，教师首先要有意增加传统文化和家国情怀的相关问题，为学生留出结合地方资源进行问题探讨的空间；最后，随着学生分享问题结果的结束，教师引导学生将知识、思维、价值观内化于心、外化于行，在生活实践中能做出合理的选择和决策，主动肩负传播学科文化、促进社会发展的责任。综上，“师—智”协同可提升学生问题式学习效果，落实问题式教学的育人目标。 （一）激发认知冲突，提出核心问题 这一环节的核心任务是引导学生发现并厘定核心问题，具体包括智能生成地理情境，教师选取情境、定位认知冲突并优化情境素材两小节内容。 1.教学目标情境化 根据课标要求：“结合实例，说明海洋空间资源开发对国家安全的影响”，教师梳理教材内容的知识结构，并结合学情，定位核心问题为：如何实现海洋空间资源的可持续开发，并保障国家安全？并制订如下教学目标： （1）感知海域范围基础上，结合海洋空间区域，阐述海洋空间资源类型及特征。（区域认知） （2）结合海洋空间区域，归纳运用海洋空间资源类型开发的海洋产业类型，并结合区位条件，分析产业形成过程。（区域认知、综合思维） （3）结合海洋空间资源开发实践案例，评价海洋空间资源开发的合理性，并归纳其对国家安全的多维度影响。（综合思维） （4）结合开发案例和生活经验，创造性制订在保障国家安全前提下可持续开发海洋空间资源的措施。（人地协调观、地理实践力） 围绕以上教学目标，文心一言利用其智能学习和智慧交互功能，生成如下情境素材（节选，限于篇幅未展开）：海南海洋资源开发；渤海湾海洋资源开发；浙江舟山港区海洋资源开发；北极航道开发。 2.教学情境问题化 为落实我国“海洋发展战略”课程思政要求，培养学生建设海洋强国的责任感和海洋命运共同体意识。本文选取“海南海洋资源开发”情境案例。围绕教学目标，教师确定教学主线为：“开发海洋的基础（蓝色经济海域范围及资源特征）—开发海洋（蓝色经济产业类型及区位分析—与国家安全的关系（蓝色经济中的国家安全）—强国措施（蓝色经济强国措施）”。为使学生在情境中提出核心问题“如何实现海洋空间资源的可持续开发，并保障国家安全？”教师通过挖掘学生疑难点，发现部分学生将海南海洋空间资源开发与国家安全的关系简单理解为单向促进，忽视其可能带来的国家安全风险。据此，教师提炼出认知冲突：国家推动海南“向海立体式开发”与资源环境、生态及主权安全风险之间的权衡。基于生成式人工智能创设的情境素材，教师有针对性地补充了海南海洋空间资源开发可能造成的国家安全风险内容，引发学生思考并自主提出核心问题。 （二）设计问题解决活动群，明确学习任务 这一环节的中心任务是引导学生分析问题、清晰问题解决方向，明确学习任务，具体包括智能生成问题序列，教师把关问题链、并将其转化为活动群两小节内容。 1.核心问题链条化 文心一言通过对地理六大核心问题：在哪里（地理位置）→是什么（地理特征）→为什么（地理成因）→怎么发生（地理过程）→影响谁（地理影响）→怎样做（人地协调）的学习设计问题链。问题链设计须涵盖教学主线“蓝色经济海域范围及资源特征—蓝色经济产业类型及区位分析—蓝色经济中的国家安全及强国措施”，而且符合布卢姆认知新目标进阶顺序：识记→理解→应用→分析→评价→创造。文心一言完全领会问题链设计理论后，针对核心问题“如何实现海洋空间资源的可持续开发，并保障国家安全？”设计如下问题链条： 问题1蓝色经济海域范围（地理位置—识记）：海南在中国的什么位置?说出其海域面积、海岸线长度、岛屿个数。 问题2蓝色经济资源特征（地理特征—理解）：结合海域空间，概括海南发展蓝色经济利用的资源类型?说明其分布特点。 问题3蓝色产业类型（地理成因—应用）：说明海南利用海洋空间资源发展了哪些蓝色产业。 问题4蓝色产业区位分析（地理过程—分析）：分析海南的蓝色产业是如何在历史中形成的，对海南现阶段的蓝色产业进行区位分析。 问题5蓝色经济中的国家安全（地理影响—评价）：结合海南现有产业模式，评价海南利用海洋空间资源对国家安全产生了哪些影响。 问题6蓝色经济强国措施（人地协调—创造）：阐述在保障国家安全的前提下，海南可以采取哪些措施来推动海洋经济的可持续发展。 2.问题链条活动化 教师结合学情、学业质量标准，基于生成式人工智能辅助解构的问题链，引导学生明确进阶任务链，并以此驱动学生参与活动群：活动1蓝色经济海域范围及资源特征、活动2蓝色产业类型及区位分析、活动3蓝色经济中的国家安全及强国措施。具体内容如下： 活动1蓝色经济海域范围及资源特征 任务1：观察中国地图，标出海南位置、相邻的省份和国家、经纬度、海域范围，简述其位置特点。阅读教材，记录其海域面积、海岸线长度和岛屿个数； 任务2通过图书和网络等途径搜集资料，利用表格汇总海南海洋资源类型，并运用GIS软件标注其主要分布区域，分析资源分布特征。 活动2蓝色产业类型及区位分析 任务3：云参观临高、儋州海上风电，乐东海洋牧场与智慧渔业，洋浦港、三亚崖州湾科技城和中海油等，概括海南蓝色产业类型； 任务4搜集整理海南蓝色产业相关资料，在海洋产业分布图中标注其分布区域，并分析各产业的区位特征及优势。 活动3蓝色经济中的国家安全及强国措施 任务5：结合海南蓝色经济发展实践案例，总结其对国家安全的积极影响，反思其对国家安全的潜在威胁； 任务6：结合海洋开发对国家安全的影响，模拟政府官员、企业家、环保专家等角色，共同制定海南可持续发展的海洋强国策略。 （三）获取问题解决支架，培育核心素养 这一环节的中心任务是引导学生通过完成活动解决问题，具体包括生成式人工智能为学生提供的学习资源辅助解决问题，教师关注学生区域认知、综合思维、地理实践力、人地协调观的培育两小节内容。 1.活动任务支架化 学生利用生成式人工智能获取学习资源，并结合认知漏洞寻求生成式人工智能的个性化帮助。以任务5为例，DeepSeek提供如下海南发展蓝色经济与国家安全的实践案例，有助于学生综合辩证看待海洋空间资源开发与国家安全的关系，客观归纳海洋空间资源开发对国家安全的影响。 DeepSeek（节选）：“深海一号”二期于2024年9月投产，攻克深水高压油气藏开发难题，年产量达45亿立方米；海南成为深海科研集聚地，拥有“深海勇士”“奋斗者”等装备，吸引多方科研力量入驻；构建以油气、渔业、海上风电、装备制造和滨海旅游为核心的现代海洋产业集群；海南自由贸易港建设成效显著，港口吞吐量提升2.3倍，开通多条航线；非法捕捞、养殖污染与无序开发问题突出，威胁生态安全与国防设施，增加灾害风险。 2.支架目的素养化 教师引导学生结合生成式人工智能的知识支架，利用中国地图，以及海南渔业、矿产、新能源、生态生物、航运港口、气候、海洋产业分布、立体开发模式图和国际合作区域图等，完成相关活动任务，总结地理学科思想和方法，形成地理核心素养。例如学生在完成活动1蓝色经济海域范围及资源特征、活动2蓝色产业类型及区位分析的过程中，逐步引导其归纳海南区域海洋资源特征，解释区域蓝色经济开发，进一步提升其区域认知素养；学生在完成活动2蓝色产业类型及区位分析、活动3中的“蓝色经济中的国家安全”的过程中，逐步引导其综合区位要素分析海南蓝色产业，概述蓝色各产业与国家安全的关系，培养其地方综合和要素综合思维；学生在完成活动3中的“蓝色经济强国措施”的过程中，引导其结合案例和生活实际，举例提出在保障国家安全前提下的可持续发展措施，培养其人地协调观和地理实践力。 （四）分享问题结果，指向生活实践 这一环节的中心任务是学生分享问题结果，并将所学知识、技能、思想迁移应用，并在生活中践行。具体包括问题解决迁移化和迁移结果生活化两小节内容。 1.问题解决迁移化 为从整体、系统的角度理解和建构知识，学生利用生成式人工智能的“复制成markdown”功能，将其粘贴到GitMind软件中，并利用软件的“AI生成脑图”功能生成思维导图，辅助学生分享问题结果和归纳知识结构。学生通过“数据管家”反思问题解决的过程，就可形成开发海洋空间资源的思维链条：“区域特征—区位优势—蓝色产业—国家安全—绿色发展”。此外，学生借助生成式人工智能生成拓展情景，评估迁移应用能力。如生成的拓展情境为：“思考近海、深海与远洋、极地海域及内陆水域、滩涂湿地等区域的海洋资源开发方式与战略价值，如北极航道的开通与资源开发、南极的科研考察与资源潜力等”，引导学生从海南视角“迁移”到其他区域，促进知识和方法的迁移应用。 2．迁移结果生活化 教师在学生借助生成式人工智能进行问题结果分享、反思与迁移应用的基础上，综合评价学生表现，并适当拓展和深化生成性成果。其中，评价主要关注学生的过程性表现、思维结构发展和生成式人工智能应用能力；拓展延伸则围绕习近平总书记提出的“新质生产力”展开，引导学生认识海南依托“三度一绿一港”（温度、纬度、海洋深度，绿色生态，自由贸易港）优势，通过科技创新推动南繁种业、商业航天、深海产业、绿色能源和海底数据存储等新兴产业发展，探索新质生产力培育路径。在此过程中，课堂育人价值不仅体现在知识建构，更落实于实践行动。教师引导学生结合生活实际，将“保护性开发”“维护权益”“强国建设”“命运共同体”等海洋价值理念转化为行动，如通过阅读海洋书籍树立科研志向，借助生成式人工智能制订海洋保护计划、创作海洋主题作品，关注海洋安全新闻并参与海滩清洁等实践活动。 （一）问题式教学：从教到学，实现技术赋能 基于“师—智”协同的高中地理问题式教学是以学生的自主建构为内核，体现了利用生成式人工智能赋能创设情境、分析问题、解决问题、分享问题结果等环节辅助学生建构的教师智慧。学生通过融入教师智慧的实践学习，将教师指导其利用生成式人工智能的智慧内化为自己的智慧，不同于初期的工具依赖，真正实现技术赋能，无师自学，形成终身可用的学习能力。 （二）问题解决：从手段到目的，走向智能探究 基于师—智协同的高中地理问题式教学通过问题解决，建立与“问题”相关的知识、思维和思想。同时培养学生在生活实践中仍能通过想象问题、关联问题、分析问题、提出假设、验证假设等，自主探究感兴趣问题的能力。尤其培养学生在脱离教师预设的知识“埋伏圈”里使用生成式人工智能的能力，如搜索信息、分析数据、细化问题、检验假设、模拟实验等，从而提高学生解决问题的效率和深度。 （三）发现问题：为始亦为终，从情境到意识 基于师—智协同的高中地理问题式教学以学生在情境中生发问题为教学起点，也关注课堂结束时是否培养了学生的“问题发现意识”。因此，教师要创新主题式教学、大单元教学和项目式学习等问题式教学实践样态，拥抱教学中的“不确定性”，鼓励“破局”和“发散思维”。“破局”就是主动去“破”先辈的权威、思维的屏障以及人类的认知边界。“发散思维”就是不断滋生新的问题，而这些新问题可能是解决现实复杂问题的通道。 （四）人智协同：从双向赋能到人文共育 基于师—智协同的高中地理问题式教学中，生成式人工智能垫高了师生的智慧台阶。同时，师生向生成式人工智能输入提示词等内容，也优化了生成式人工智能应用效果。因此，培养师生的智能素养，并发挥人的价值引领作用，成为数字时代教育发展的新目标。如针对生成式人工智能输出中的文化偏向，师生通过输入海上丝绸之路、海盐晒制技艺、《南海航道更路经》等海洋文化素材，引导生成式人工智能融入中华文化价值。 （五）智能素养培育：问题式教学的价值延展 当今以生成式人工智能为代表的技术快速发展，世界复杂性与不确定性加剧，对学生发现、分析和解决复杂问题的能力提出更高要求。中国工程院院士、华中科技大学教授李培根指出：“让学生具有宽广的问题视野是应对未来不确定性、培养卓越人才的关键。”问题式教学聚焦问题意识和复杂问题解决能力，在宏观层面促进智能素养发展。同时，问题式教学中思考与关联问题等分析过程，类似于日常生活中与生成式人工智能持续互动、提出问题与验证假设的过程；问题链探究过程类似于持续向生成式人工智能提问、逐步深入分析的过程。因此，在微观层面，问题式教学能够提升学生生成式人工智能应用技能。
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（图片来自原文）
本文发表在中文核心期刊《天津师范大学学报（基础教育版）》2026年9月第27卷第5期，第一作者为陕西师范大学教师发展学院、地理科学与旅游学院的户清丽，通讯作者为长安大学基础教育办公室、附属学校一级教师的侯瑜。
论文题目：“师—智”协同赋能高中地理问题式教学模式构建与实践
论文链接：
https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=TEFJyEEsApGPW_TzxXpN4QgWRNgDJSg-MVC_5Q44sNY5MLvWDK4bW-g2XBpdFDGaI5eAIakCZtXoYvWoyqLB6MzxWI_1aDR3g8ljRzd4EBYKoUmJMjGeFV4rgVP4WRhko4x9Z2NHvOyovt8S35g32VHGpHa4Rdkh&uniplatform=NZKPT
文章摘要
基于生成式人工智能和教师协作的问题式教学模式与实践，有助于基础教育数字化转型。“师—智”协同教学模式以问题提出、分析、解决与结果分享为主线，突出生成式人工智能与教师在生成情境、打磨情境、解构核心问题、设计活动群、支持问题解决、培育核心素养、辅助结果分享和引导生活实践的分工与协作。以选择性必修3“海洋空间资源开发与国家安全”为实践案例，研究发现，优化模式效果需强化学生主体地位，促进自主学习；聚焦问题发现与解决，优化教学策略；深化人智合作，实现人智互促；融入智能素养培养，拓展问题式教学育人价值。
教学背景
地理问题式教学以问题发现与解决为要旨，引导学生学习关联的地理知识和发展学生的地理思维。然而，在教学中，问题式教学在满足学生个性化学习需求、提供充足教学资源、及时评估教学成效以及加强教师有效引导等方面仍存在不足，进而影响学生对现实地理问题的深入关注与有效解决。党的二十大报告中强调“推进教育数字化”。教育部在部署加强中小学人工智能教育的通知中也指出“结合人工智能技术的特点，大力推进基于任务式、项目式、问题式学习的教学”。其中，生成式人工智能因其低门槛智能响应技术，成为破解传统问题式教学瓶颈的关键。将生成式人工智能应用于问题式教学，可辅助教师创设问题情境，为学生分析、解决问题提供个性化支持和资源，并快速评估学生的思维过程和核心素养表现等。然而，生成式人工智能虽能被动性辅助师生完成一些个性化且答案相对确定的任务，却无法根据学生的认知特点和思维状态主动进行情感交流、实时互动和灵活调整，也无法对文本进行思维解析。因此，完全依赖生成式人工智能辅助教学又会产生诸如问题情境无法有效激发探究欲望、问题分析缺少认知互动、问题解决过程缺少引导和支持、问题结果缺乏情感理解和价值判断等问题。
教学模式构建
高中地理问题式教学是用“问题”整合相关学习内容的教学方式。因此，教学模式以提出问题、分析问题、解决问题、分享结果为线索。为了充分发挥生成式人工智能的优势，规避其应用可能带来的问题，保持教师教学决策权并发挥教师智慧，构建“师—智”分工与协作模式，如图1所示。
（一）智能生成问题情境，教师打磨情境
教学模式实践
教学实践紧扣理论基础，从“让学”“导学”“促学”的学生视角出发，设计“师”和“智”的分工与协作过程，促使学生在“想学”“乐学”状态下主动探究与解决问题，推动学生知、情、意、行的全面发展。本研究选取人教版高中地理选择性必修3第二章第四节“海洋空间资源开发与国家安全”案例，展示“师—智”协同问题式教学过程。
教学实践反思
基于“师—智”协同的高中地理问题式教学模式可以促进学生的深度学习。威廉和弗洛拉·休利特基金会提出了“深度学习”素养的基本框架，涵盖三个维度和六项核心能力，具体包括：认知领域维度的掌握核心学术内容、批判性地思考并解决复杂问题，人际领域维度的协同工作和有效沟通，个人领域维度下的学会学习和发展学术思维。依据该框架对教学效果进行评价，研究发现：学生在综合辩证认识区域发展与国家安全关系、促进师—生—智协同沟通，以及利用生成式人工智能结合学科素养创造性分析和解决社会问题等方面均有所提升。但要进一步提升该模式的实施效果，还需从学生主体、问题解决、问题发现、人智协同和智能素养培育等方面持续优化：强化学生主体地位，促进自主学习；聚焦问题发现与解决，优化教学策略；深化人智合作，实现人智互促；融入智能素养培养，拓展问题式教学育人价值。
原文引用
户清丽,侯瑜.“师—智”协同赋能高中地理问题式教学模式构建与实践[J].天津师范大学学报(基础教育版),2026,27(5):74-80.DOI:10.16826/j.cnki.1009-7228.2026.05.013.
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