摘要：随着以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式人工智能大模型加速嵌入基础教育课堂，AI正在经历从被动辅助工具向主动协同参与者的角色跃迁。本文在梳理现有研究的基础上，借鉴顾小清等提出的"工具辅助—流程嵌入—结构协同"三重赋能机制，以及祝智庭等"融智课堂"的理论框架，系统分析了AI大模型在课堂中角色定位的历史演进，揭示了角色跃迁过程中传统"教师—学生"二元关系向"师—机—生"三元互动结构转型的内在逻辑。研究发现，这一转型在教学主体、互动模式、知识生产机制和权力结构四个维度引发深层变革，同时也面临着角色定位偏差、认知外包陷阱、可编码性边界以及情感交互缺失等结构性张力。文章最后从教师角色重塑、AI引入时机与边界、课堂教学治理三个层面提出了应对策略，为智能时代基础教育课堂的理论研究和实践改革提供参考。 关键词：AI大模型；课堂角色；教学关系；人机协同；融智课堂；基础教育
一、问题的提出 2025年，教育部以"人工智能与教育变革"为主题召开国家教育数字化战略行动部署会；2026年3月，教育部进一步召开国家教育数字化战略行动2026年部署会，明确提出"推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景，奋力开创国家教育数字化战略行动2.0新格局"[1]。同年4月，教育部等五部门联合印发《"人工智能+教育"行动计划》，系统部署了人工智能赋能教育变革的战略路径[2]。与此同时，全球范围内，联合国教科文组织（UNESCO）发布《教师人工智能能力框架》，经济合作与发展组织（OECD）出台全球AI教育框架，2026年被学界称为"全球AI教育元年"[3]。 在基础教育领域，AI大模型的应用已从早期的"能不能用"讨论，迅速转向"怎么用"和"用了之后会发生什么"的深层追问[4]。北京、上海、广州、杭州等地相继推出AI赋能基础教育行动方案，AI智能体进入课堂辅助教学、深度求索（DeepSeek）等国产大模型在全国中小学中加速部署[5]。然而，技术推进的"加速度"背后，一个根本性的理论问题尚未得到充分回答： 当AI大模型不再只是一支"智能粉笔"或一本"电子教材"，而是能够自主生成教学内容、诊断学情、与学生对话互动时，它在课堂中究竟扮演什么角色？承载这一角色变化的课堂内部关系结构又将发生怎样的变迁？ 本文认为，AI大模型在课堂中的角色正在经历从"工具辅助"向"协同主体"的历史性跃迁。这一跃迁的核心标志是：AI从教学活动中"被动的执行者"演变为"主动的参与者"，从"教师手中的工具"变为"课堂中的一方主体"。相应地，课堂内部的教学关系也正从传统的"教师—学生"二元关系，向"师—机—生"三元互动结构转型。本文将在系统梳理现有研究的基础上，深入分析这一角色跃迁的发生逻辑、课堂关系的重构路径，以及其中蕴含的理论张力与实践挑战，以期为智能时代基础教育的课堂教学改革提供理论参照。 二、文献综述：AI大模型融入课堂的研究进展 （一）AI大模型教育应用的能力边界 余胜泉、熊莎莎（2024）在《开放教育研究》发表的研究中系统论述了预训练大模型应用于教育的核心局限：一是"幻觉"问题，即生成内容看似合理但与事实不符；二是"深度逻辑缺失"，模型能生成流畅语言但不解意义逻辑，复杂推理中多步错误易累积；三是"社会情感缺失"，模型无法真正理解学生的情感体验，缺乏深层情感链接[6]。该研究进而提出"基于大模型增强的通用人工智能教师架构"，通过精调训练增强场景知识、检索增强认知、外部智能组件编排增强推理、多模态融合增强感知、情感计算增强社会情感五条路径，并借助教育知识图谱对大模型输出进行监督，以解决上述局限[6]。 与此同时，祝智庭、赵晓伟、沈书生（2024）在《电化教育研究》提出了"融智课堂"这一创新课堂形态，将AI大模型作为课堂中的"协同主体"之一，建构了涵盖"协同主体、富技术中介、活动编列、学习场景、内容脉络"五大构成要素的理论框架，并系统描述了"群智协作、敏捷协创、策略协定、知能协构、创意协生、思维协拓"六大特征[7]。在此基础上，祝智庭、陈怡、朱晓悦、闫寒冰（2025）进一步提出了"问题式融智课堂"概念，构建了"7何"问题链认知路径，并提出了垂域智能体的学科适配机制，以平衡技术普适性与教育专属性之间的张力[8]。 （二）人机协同教学的多元探索 王鉴、朱浩田（2026）在《高等教育研究》对人机协同教学模式进行了系统建构，提出AI深度介入后，传统的教学七要素系统（教师、学生、教学内容、教学手段、教学时间、教学空间、教学评价）演变为包含智能体在内的八要素多元协同结构[9]。在教学实践层面，该模式推动教学从"师生二元"转向"师—机、生—机、师—机—生"多维协同，并提出从教学准备、导学、自主学习、互动提升及评价反馈五个阶段实施的具体策略[9]。 顾小清、王馨怡（2026）在《中国教育信息化》从"技术赋能到生态重塑"的理论视角出发，提出了人工智能赋能教育的"三重机制"：工具辅助层面的"增效与增强"、流程嵌入层面的"主动适应性支持"、以及结构协同层面的"内生重构"[10]。该研究指出，在结构协同层面，人工智能作为"内生的、结构性的力量"与教育要素深度协同，知识生产主体转向人机协同、师生关系向"师—机—生"三元变化，标志着全新教育生态的到来[10]。研究还前瞻性地勾勒了"智能共育体""智能伴生体""自组织网格体""脑机智评体""共研共创体""职涯融通体"六大未来教育形态[10]。 （三）角色与关系的理论观察 马郓、李艳丽、陈沫、梅宏（2026）在《大学与学科》从人工智能的基本原理出发，尖锐地指出了AI赋能教育的深层挑战：角色定位偏差——学生将AI定位为"老师"而非"工具"；知识生态污染——AI生成错误内容进入公共知识空间形成恶性循环；学习过程让渡——学生跳过分析推理的思维过程；以及认知能力退化——过度使用导致"认知负债"[11]。该研究将教育中AI的角色清晰划分为"Education of AI"（通识教育）、"Education with AI"（赋能教育）和"Education by AI"（AI主导教育，需要高度审慎）三类[11]。这一框架为本文理解AI角色定位提供了重要的分类学基础。 成尚荣（2026）在《人民教育》以"积极平衡态"的概念探讨了人工智能赋能教育中的关系张力，提出了"变"与"不变"的辩证框架——"变"的是知识学习目的、学习领域、学习方式和教师角色，但"不变"的是人的主体性、伦理道德培养和情感连接[12]。该研究还呈现了北京市十一学校初一语文课堂开发的《AI使用情境辨析》清单，从基础知识积累、写作辅助、阅读训练、整本书阅读四个维度辨析了AI"能"与"不能"的具体情境，为基础教育课堂提供了宝贵的实践参照[12]。 （四）本研究的理论定位与创新空间 综观上述研究，学界已从不同角度触及了AI大模型在课堂中的角色定位与关系变革问题，但仍存在以下理论空白：第一，对AI角色从"工具"到"主体"的跃迁过程缺乏阶段性的历史分析；第二，对角色跃迁如何引发教学关系的系统性重构，尚未形成整合性的理论阐释；第三，对角色跃迁中蕴含的结构性张力与内在矛盾，有待更深入的理论辨析。本研究旨在弥合上述不足，在借鉴既有成果的基础上，构建一个整合性的分析框架，系统阐释AI大模型融入课堂的角色跃迁逻辑与教学关系重构路径。 三、AI大模型在课堂中的角色演进：从工具到协同主体 （一）工具辅助阶段：效率增强与能力延伸 在AI大模型进入课堂的初期阶段，其核心角色定位是"高级工具"，承担的是辅助教师提升教学效率的功能。这一阶段的特征与顾小清、王馨怡（2026）所说的"工具辅助层面"三重机制的第一层次高度吻合——"人工智能作为高级外部工具，被人类主体直接调用"，核心价值在于"增效"与"增强"[10]。 具体而言，在这一阶段，AI大模型在课堂中主要承担以下几类辅助性功能：教学资源生成（自动出题、生成课件、制作教案等）、事务管理辅助（自动批改、考勤、学情统计等）、以及知识检索增强（通过RAG技术替代传统搜索等）[10]。值得注意的是，在这些应用中，AI被限定在"工具"的边界之内，教师仍然是教学活动的唯一主体和决策者，AI的输出需要经过教师的审核与判断才能进入教学过程。 正如黄立新、王炜、赵江炜（2026）基于全国3038份样本的调查所揭示的，当前中小学教师使用生成式AI的最主要场景是"教学实践"（文本生成与文本对话），常用工具如文心一言、科大讯飞星火、WPS AI等[13]。调查数据同时表明，超过半数的教师（51.8%）仍未使用过生成式AI，而在使用过的教师中，"经常使用"的比例也仅为41.6%[13]。这说明，即使在"工具辅助"这一初级阶段，AI大模型在基础教育的普及仍有大量工作要做。 （二）流程嵌入阶段：角色深化与边界模糊 随着应用的深入，AI大模型开始从"外围工具"进入教学活动的核心流程，其角色从"被调用的工具"演进为"嵌入流程的节点"。这一阶段对应于顾小清、王馨怡（2026）所描述的"流程嵌入层面"——人工智能深入融入教学各环节，"成为流程节点本身"，其特征是"主动的适应性支持"[10]。 在教学实践中，这一角色转变的具体表现包括：自适应学习系统根据学生表现动态调整学习内容和难度；课堂智能分析系统伴随式采集师生行为数据并生成教学诊断报告；AI教研智能体辅助教师解读课堂教学分析报告并给出教学改进建议[14]。在这一阶段，AI的"介入"已经不再是教师主动调用的结果，而是在教学流程中自动发生——它已经成为教学系统中不可分割的组成部分。 方海光、洪心、舒丽丽、王显闯（2024）在《现代教育技术》发表的"课堂智能分析大模型"研究，提供了一个典型的流程嵌入案例：通过非入侵、伴随式、无感化采集六路课堂视频（教师全景、跟踪，学生全景、跟踪，板书特写，多媒体信号），将课堂源数据转化为结构化数据后，由多模态数据分析大模型（判别式）进行"行为输入—能力输出"解析，同时由专家评课垂直大模型（生成式）生成拓展能力与卓越能力分析[15]。在这一系统中，AI大模型已嵌入到"数据采集—行为分析—能力诊断—培养建议"的完整流程中，成为驱动教学改进的技术中枢。 然而，流程嵌入阶段也带来了一个关键变化：AI的"行动"不再完全受控于教师的即时指令，而是依据预设算法和数据输入自主运行。这导致AI角色开始从"受控工具"向"自主参与者"滑移，角色边界由此变得模糊。 （三）协同主体阶段：角色跃迁的关键标志 当AI大模型在课堂中不再只是教师调用或流程嵌入的对象，而是作为一个具有一定自主性的"参与者"与教师、学生共同完成教学活动时，它就实现了向"协同主体"的跃迁。这一角色定位的核心内涵是：AI不再是"被动的执行者"，而是教学活动中的"主动协作者"；它不仅仅执行指令，还能根据情境自主生成教学建议、调整教学策略、与学生展开多轮对话互动。 祝智庭、赵晓伟、沈书生（2024）的"融智课堂"理论精准地捕捉了这一角色特征。在该框架中，AI大模型被定位为"协同主体"——与教师和学生一起构成"智能脑+社会脑"的复合脑[7]。AI大模型在课堂中扮演三种维度的角色：引导性角色（启发性引导者、思维激发者、逻辑梳理者）、支持性角色（知识生成者、路径设计师、任务协调者、探索伙伴）和反馈性角色（反思引导者、认知修正者、情境调节者）[8]。 吴永和、陈圆圆、马晓玲等（2026）在《现代教育技术》发布的教育大模型总体参考框架（世界数字教育联盟首项标准）从技术标准层面为这一角色跃迁提供了支撑。该框架的五层架构（基础层、数据层、模型层、接口层、应用层）中，模型层又细分为基础模型（M1）、领域模型（M2，融合基础教育等学段专业知识）和场景模型（M3，针对具体场景优化），并通过安全伦理隐私和治理两大核心要素贯穿全架构[16]。这一架构设计表明，AI大模型在教育场景中被期待为"具有领域知识感知能力和场景适配能力的智能体"，而非通用的对话工具。 与此同时，余胜泉、熊莎莎（2024）提出的"通用人工智能教师"六种应用场景——需要渊博知识的场景、洞察创意增强场景、约束与管理场景、社会情感互动场景、个性化指导与反馈场景、多模态内容表现场景[6]——实际上也预设了AI作为"协同主体"的角色定位。值得注意的是，在这些场景中，AI与教师的关系不是"替代"而是"协同"：AI承担知识传递与初步诊断，教师则聚焦于学习设计、情感激励和价值引导，形成了"AI做AI能做的，教师做教师该做的"明确分工[6]。 四、教学关系的重构：从二元到三元 （一）传统"教师—学生"二元关系的结构特征 传统课堂的教学关系本质上是"教师—学生"二元结构。在这一结构中，教师是知识传授者、教学组织者和学习评价者，学生是知识接受者和学习活动的对象，两者之间构成"传授—接受"的主客体关系。王鉴、朱浩田（2026）指出，传统的教学过程由教师、学生、教学内容、教学手段、教学时间、教学空间、教学评价七个要素构成，教师作为"教的主体"和学生作为"学的主体"之间是线性的二元互动关系[9]。这一关系的核心特征是：教师独占知识权威，教学内容由课程标准预先设定，学习路径以班级为单位统一推进，课堂互动以教师提问和学生回答为主要形式。 （二）"师—机—生"三元互动结构的形成 当AI大模型以"协同主体"的身份进入课堂，原有的二元结构必然被突破。正如王鉴、朱浩田（2026）所建构的，传统七要素教学系统演变为包含智能体在内的八要素多元协同结构[9]。而祝智庭等（2024）的融智课堂框架则将这一转变概括为"协同主体"从"人"扩展到了"类人"——教师、学生与AI大模型形成"人类—类人"协同框架[7]。 AI不再只是"师生之间的中介"，而是课堂中的一个独立行动者，它有自己的"输入—处理—输出"逻辑，有独立于教师和学生之外的信息源和判断规则，其课堂参与不是教师控制的"遥控器"操作，而是基于数据与算法的自主响应。 这一转变从根本上改变了课堂互动的拓扑结构——从一条直线（教师→学生）变成了一个三角形（教师—AI—学生相互连通）。 师—机协同：教师与AI共同完成教学设计、学情诊断、教学决策。教师将教学经验转化为技术约束条件，AI提供数据驱动的分析与建议，形成"策略优化—资源适配"闭环[8]。 生—机互动：学生与AI展开个性化对话、自适应学习、即时反馈。AI扮演学习规划师、探索伙伴、认知引导者等角色，为每位学生提供差异化的学习支持[7]。 师—机—生协同共构：三者围绕学习任务展开多边对话和群智共创。AI提供知识素材与推理链路，教师引导方向与思路校准，学生在探究中建构新知，形成"需求触发—动态响应—协同进化"的链式反应[8]。 （三）三元结构对教学关系四个维度的深层重塑 从"二元"到"三元"不是简单的要素叠加，而是对教学关系多维度、系统性的深层重构。这种重构主要体现在以下四个层面： 第一，主体关系维度：从"双主体"到"多元协同"。传统课堂中，教师和学生都是"主体"，但教师占据主导地位。在三元结构中，AI虽不具备人类意义上的"主体性"，但在交互层面展现出了类似主体的行为特征：它能自主回应学生提问、根据情境调整输出内容、对学生的错误进行诊断和纠正。因此，成尚荣（2026）提出的"积极平衡态"概念极具启发——人与AI的关系"变"与"不变"取决于使用者的价值立场和情境判断，关键在于"坚守人的主体性"不动摇[12]。 第二，知识生产维度：从"单向传递"到"动态生成"。在传统课堂中，知识由课程标准预设、由教师传递、由学生接受。丁钢（2026）在《教育研究》指出，智能时代的知识生产正从"专家主导的线性封闭体系"转向"主体多元化、生成方式数据驱动"的新格局，AI推动教育模式从"单向灌输转向互动协作与动态生成"[17]。祝智庭等（2024）的"敏捷协创"特征也指向了同一方向：课堂知识不再预先锁定，而是在师生与AI的动态交互中实时生成、修正和深化[7]。 第三，权力结构维度：从"教师中心"到"去中心化网络"。传统课堂的权力分配以教师为中心，教师掌握知识解释权、课堂话语权和评价主导权。当AI能够回答学生问题、提供多元视角、评估学习表现时，教师的知识权威不可避免地受到挑战。马郓等（2026）警示的"角色定位偏差"实际上反映了权力结构的深层变化：学生可能绕过教师的课程设计，直接向AI获取"答案"[11]。这要求教师从"知识权威"转型为"学习生态的协调者"——不是放弃权力，而是调整权力的形态[8]。 第四，交互深度维度：从"浅层问答"到"群智共创"。融智课堂的"创意协生"和"思维协拓"特征揭示了AI推动课堂交互走向深度的可能性：AI的多维视角激发学生的自由创想和深度思考，学生在与AI的批判性对话中实现思维的拓展[7]。这种深度交互超越了传统的"教师问—学生答"模式，走向了"问题提出—多主体探究—反思迭代"的认知循环[8]。 五、角色跃迁中的结构性张力与反思 AI大模型向"协同主体"的角色跃迁并非一路坦途，其中蕴含着深刻的结构性张力，需要审慎对待。 （一）角色定位偏差：学生将AI视为"老师"的风险 马郓等（2026）指出，大语言模型流畅问答的表现使学生容易误以为AI"像人一样思考"，将其定位为"老师"而非"工具"[11]。这一角色定位偏差的深层问题在于：大模型本质上是基于概率统计的"下一个词元预测器"，并不真正理解概念，如果学生绕过教师规划的课程路径而直接依赖AI，就会导致课程目标落空、学习秩序混乱[11]。要解决这一问题，需要将AI通识教育贯穿于基础教育全过程，使学生理解AI的基本原理和局限——这也是教育部"全学段普及AI通识教育"政策的题中应有之义[2]。 （二）认知外包陷阱：学习过程让渡与能力退化 这是AI大模型融入课堂中最具争议性的议题之一。马郓等（2026）尖锐地指出，当AI可以直接完成"问题→答案"的转换时，学生可能跳过分析、推理、修正的思维过程，而这种"认知卸载"对正在建立能力的学习者而言，意味着"跳过过程等于跳过学习本身"[11]。更令人忧虑的是，过度使用AI可能产生"认知负债"——MIT 2025年的研究表明，长期依赖AI的使用者大脑神经连接强度下降且难以恢复[11]。 对此，余胜泉、熊莎莎（2024）提出的"跨越陷阱"策略尤为重要：教师需要认清技术的不可为，不依赖AI替代批判思考；向学生传达利弊，推进深度教学以防止"认知外包"[6]。同时，AI引入的时机选择也至为关键——基础概念与核心认知框架的建构阶段必须由学习者独立完成，之后再引入AI的辅助与拓展，而非相反[11]。 （三）可编码性边界：AI"协同主体"的能力上限 大语言模型在课堂中的角色并非无限扩展的。研究显示，GPT-4的优胜技能仅覆盖教师岗位技能词域的25.2%，且主要集中在可编码性较强的任务（如数学推理、数据分析等）[18]。在学段维度上，从高等教育教师（覆盖率36.66%）到学前教师（覆盖率12.15%）呈现显著递减趋势，说明越是需要具身互动、情感关怀和价值引导的教学领域，AI的"协同主体"角色就越受限制[18]。 换言之，AI的"协同主体"角色主要集中在中等可编码性的教学活动中——那些既有明确规则和结构、又需要一定自适应能力的任务（如学情诊断、自适应出题、多轮对话辅导等）。而在需要深层价值判断、情感共鸣、具身体验和创造性思维的领域，AI更多地是"辅助者"而非"协同主体"。成尚荣（2026）以北京市十一学校为例展示的"AI使用情境辨析"实践，实际上就是在课堂上帮助师生"划界"——明确AI能做什么、不能做什么[12]。 （四）社会情感缺失：人机互动的温度边界 余胜泉、熊莎莎（2024）明确指出，预训练大模型的教育应用存在"社会情感缺失"问题——AI可以模拟情感表达，但缺乏真正的意识和情感体验[6]。在基础教育阶段，学生的社会性发展和情感能力培养与知识学习同等重要，而这些恰恰是AI的"盲区"。成尚荣（2026）引用的观点值得深思："这是AI替代不了的，也是老师最核心、最不可替代的价值"[4]。正如该研究所强调的，"智能时代的好教师"要有"育人优先"的定力、"人机协同"的素养和"面向未来"的视野[4]。 六、结论与展望 本文系统考察了AI大模型在基础教育课堂中从"工具辅助"到"协同主体"的角色跃迁过程及其引发的教学关系重构。研究表明，这一角色跃迁经历了"工具辅助—流程嵌入—协同主体"三个递进阶段，对应着顾小清、王馨怡（2026）提出的"工具辅助—流程嵌入—结构协同"三重赋能机制。角色跃迁的核心标志是AI从"被动的执行者"演进为"主动的参与者"，从"教师手中的工具"变为"课堂中的一方主体"。 伴随角色跃迁，教学关系从传统的"教师—学生"二元结构向"师—机—生"三元互动结构转型，这一转型在主体关系、知识生产、权力结构和交互深度四个维度引发深层变革。然而，角色跃迁并非没有边界：角色定位偏差、认知外包陷阱、可编码性边界和社会情感缺失构成了AI角色拓展的四重结构性张力，需要审慎应对。 面向未来，推动AI大模型在基础教育课堂中的健康发展，需要在以下三个层面同步发力： 在教师层面，加快提升教师的人机协同素养，使其能够承担"学习设计者、生态协调者、价值引领者"的三重角色； 在教学层面，科学规划AI引入的时机与边界——核心认知框架的建构仍需由学生独立完成，AI的协同主体角色应聚焦于中等可编码性的教学环节； 在治理层面，借鉴吴永和等（2026）的教育大模型标准化框架，加快构建基于场景与风险等级的课堂AI应用分类分级治理体系[16]，在保障教育质量与育人本真的前提下，稳步推进AI与基础教育的深度融合。
夜雨聆风