夜雨聆风
为顺应数字化教育发展趋势，紧跟智慧教学改革步伐，熟练掌握人工智能技术在课堂教学、备课教研、学情分析中的应用方法，切实提升信息化教学能力、优化课堂教学效率、赋能精准育人工作，我们积极参与本次AI辅助教学专项培训。通过系统的理论学习、实操演练、案例分享与交流研讨，我全面了解了AI辅助教学的核心功能、应用场景与实操技巧，有效打破了传统教学的思维局限，信息化教学素养得到显著提升。现将本次培训学习的收获、反思与未来工作计划总结如下：
一、培训基本概况
由甘雨波老师作为主讲人进行本次培训，甘雨波老师是哈三十二中科研师训及教育信息化主任，黑龙江省网络教研先进个人、龙江骨干教师、冰城卓越教师，哈尔滨市学科骨干教师、“四有”好老师，甘雨波高中生物名师工作室主持人，东北三省四市教研联合体模拟考试命题员，哈师大继续育学院硕士研究生导师，哈尔滨市教育学会副秘书长，黑江省科学规划领导小组评审专家，哈尔滨市教育信息化专团成员，哈尔滨及齐齐哈尔市培训师专家库成员，囡波湾物微信公众号创办人，《教学考试》、《哈尔滨教育》杂扁委，专著《互联网下高中生物教学》、参编《中学生物斤教学研究》、《高考生物核心知识一本通》、《高中生口识框架图》等。
本次培训紧扣人工智能赋能教育教学的核心主题，内容兼具理论性、实用性和针对性，培训涵盖AI教学工具实操、智能备课资源应用、AI学情数据分析、个性化教学设计、课堂智能互动、教学课件优化、课后精准辅导以及AI教学风险规避等多个核心模块。
培训过程中，我们全程认真参与学习，主动记录重点知识，积极动手实操练习，深入学习优秀教师的AI教学案例，全面掌握了主流AI教学工具的基础操作与创新应用方法。同时，结合自身日常教学、备课、课堂管理、课后辅导的实际工作场景，针对性梳理了可落地、可复用的AI教学应用技巧，有效解决了以往信息化教学中工具不会用、用不好、不会创新的难题，圆满完成本次培训的全部学习任务。
二、培训核心收获
（一）更新教学理念，认清智慧教育趋势
在传统教学模式中，教学工作多依赖教师个人经验，备课耗时费力、学情判断主观、教学方式固化，难以兼顾学生的个性化学习需求。通过甘于雨波老师的讲解，我深刻认识到，人工智能不是替代教师教学，而是辅助教师减负增效、优化教学、精准育人的重要工具。
AI技术能够依托大数据分析，精准捕捉学生学习短板、知识薄弱点和学习习惯差异，打破“一刀切”的传统教学模式，为分层教学、个性化辅导、精准教研提供数据支撑，真正实现从“凭经验教学”向“凭数据教学”的转变。同时，智慧教学能够丰富课堂形式、激活学生学习兴趣，契合新时代素质教育、精准教育的发展要求，是未来教育教学改革的必然趋势。
（二）掌握实操技能，丰富教学应用场景
本次培训以实操教学为主，让我系统掌握了AI在教学全流程的应用方法，覆盖课前、课中、课后全教学链条，实用性极强。
课前备课环节，可借助AI工具快速梳理教材重难点、搭建知识框架、生成教学设计初稿、制作精品课件、设计分层习题与随堂测试，大幅缩短备课耗时，同时能够结合学情预设教学难点，优化教学流程设计，让备课更高效、更精准。
课中教学环节，利用AI智能互动工具，可实现课堂随机提问、知识点趣味问答、实时答题统计、课堂专注度分析，有效活跃课堂氛围，打破传统单向灌输的教学模式，提升师生互动效率，实时掌握课堂教学效果，及时调整教学节奏。
课后辅导与教研环节，AI可自动批改基础作业、统计错题数据、生成学情分析报告，精准定位班级共性问题和学生个体短板。基于数据分析结果，能够针对性设计个性化作业、错题巩固练习和专项辅导方案，同时借助AI快速整理教学反思、优化教学设计、生成教研素材，大幅提升课后教研和辅导的工作效率。
（三）借鉴优秀案例，拓宽教学创新思路
培训中展示的各学科AI教学优秀案例，为我提供了丰富的实践参考。各位优秀教师将AI技术与学科特点深度融合，通过智能情境创设、个性化任务推送、分层学情辅导、趣味知识拓展等方式，有效解决了课堂教学枯燥、学困生提升难、优等生拔高难、学情分析不精准等教学痛点。
通过学习案例我发现，AI辅助教学可以贴合不同学段、不同学科的教学需求，灵活适配基础教学、拓展教学、复习备考、实验教学等各类场景。这彻底打破了我以往对AI教学“形式化、复杂化”的片面认知，让我明白AI教学可以落地到每一节课、每一项教学细节，为后续创新课堂教学模式、打造高效智慧课堂拓宽了思路。
三、现存问题与自我反思
通过本次培训，虽初步掌握了AI辅助教学的基础方法，但结合自身实操练习和日常教学实际，仍存在诸多不足。
一是AI教学应用不够熟练。目前仅掌握基础工具的常规操作，对于AI课件精细化优化、学情数据深度分析、个性化教学方案定制等高阶功能运用不足，无法充分发挥AI工具的赋能价值。
二是技术与学科融合深度不足。存在“技术归技术、教学归教学”的脱节问题，难以将AI工具与学科重难点、课堂教学环节、学生认知规律深度融合，部分应用流于形式，未能真正服务于教学提质增效。
三是创新应用能力欠缺。习惯于沿用传统教学模式，对AI教学的创新场景探索不足，仅停留在辅助备课、批改作业等基础应用，在智慧课堂创设、个性化育人、特色课程开发等方面的创新思维不足。
四是风险防控意识有待提升。对AI教学资源的筛选、内容审核、学情数据安全、学生隐私保护等注意事项掌握不够全面，在智能化教学过程中，容易出现资源适配性差、数据使用不规范等问题。
编辑 刘春晖
审核 魏晓光