变"堵为"梳"：课堂善用AI的九个小技巧

王红顺

当AI以不可阻挡之势涌入教育场域，其双刃剑效应日益凸显：过度依赖导致学习表层化、面对复杂问题时思维停滞、学术原创能力退化、经验积累断层......这些隐忧让不少教师对AI望而却步。然而，课堂本就是示范"何时用、如何用"技术的主阵地。若能巧妙引导，AI完全可以成为撬动深度学习的支点。笔者结合实践，总结出九个"变导为梳"的课堂妙用技巧，助力AI从"干扰项"变为"催化剂"。

技巧1：重构学习流程，让AI成为"脚手架"而非"替代品"

针对复杂问题解决任务，可设计"量规引领-独立思考-人机协作-优化迭代"四步流程：先呈现详细评价量规明确目标，再让学生自主或小组探究，接着借助AI突破思维瓶颈，最后基于AI反馈优化方案。这种"对标介入、按需使用"的模式，既发挥了AI的信息处理优势，又避免了被技术牵着走的被动。

技巧2：构建多元对话场域，培养批判性思维

围绕开放性或争议性问题，创设"生生对话-师生对话-人机对话-多AI对话"的三元互动场景。例如在"人工智能伦理边界"议题中，先组织学生辩论，再引入不同立场的AI观点，最后引导学生对比反思。通过多维度对话碰撞，学生既能吸收AI的信息资源，又能在批判中形成独立判断。

技巧3：优化合作学习链，激活高阶思维

传统双人合作"独立思考-结对讨论-展示分享"的流程，可植入AI形成"独立思考-结对讨论-人机协作-二次讨论-展示分享"的升级版本。当学生讨论陷入僵局时，AI提供的多元视角能打破思维定式；当观点趋同时，AI的"反方意见"又能激发深度思辨。这种设计让合作学习从信息交换走向思维共创。

技巧4：预判与比对，培养"AI思维"洞察力

改变"直接提问-获取答案"的简单模式，实施"预判-验证-修正"三阶段策略：先让学生预测"AI会如何分析这个问题"，再通过实际提问收集AI答案，最后对比预测与结果的差异，分析思维漏洞。例如在数学证明题中，学生预测AI可能采用的辅助线方法，再通过验证发现自身考虑不周之处，这种"反向推导"能有效提升元认知能力。

技巧5：多模态沉浸，深化文本意象理解

古典诗词教学中，可构建"音频感知-多模态创作-评估修正-深度阐释"的学习链：先播放名家配乐朗诵建立感性认知，再用AI为诗词配画（需输入"秋江独钓""孤舟蓑笠"等意象提示词），接着小组评估配图与诗意的契合度并修改提示词，最后生成更精准的配图并讲解创作思路。这种多模态交互，让抽象的诗词意象转化为可感知的视觉符号。

技巧6：分层情境创设，实现个性化学习

数学学科中，借助AI生成"基础巩固-能力提升-拓展创新"三级问题情境：学困生可获得"生活购物"等具象问题，中等生面对"工程测量"等复合问题，学优生挑战"金融建模"等开放问题。学生可根据自身经验水平自主选择，AI同步记录解题过程，为教师提供精准学情诊断。

技巧7：逆向扮演学困生，构建容错学习场

让AI扮演"典型错误者"，故意在解题中暴露"公式混淆""单位遗漏"等常见问题，引导学生扮演"小老师"纠正错误并讲解正确思路。或是让AI以"困惑者"身份提问，学生需用"苏格拉底式追问"一步步引导AI理解，这种逆向费曼学习法，既强化了知识建构，又营造了"错误是学习机会"的班级文化。

技巧8：二次创作迭代，提升写作思维品质

写作教学中实施"初稿创作-智能修订-评估反思-二次创作"四步流程：学生先完成初稿，AI重点修改错别字、标点及语病，更关键的是对文章结构、论证逻辑进行优化（如提示"这段论据与论点关联较弱，建议补充......"）；学生评估修订合理性后二次创作，最后撰写"修改反思日志"。这种"人机协同创作"，让写作从"表达输出"升级为"思维建模"。

技巧9：双轨迹呈现，可视化思维进阶

要求学生作业不仅提交最终成果，更要呈现"提示词优化-多轮对话-思维迭代"的过程记录。例如在科学探究报告中，除了实验结论，还需附上"如何用'如果...那么...'句式向AI提问""AI提供的3种假设如何筛选""根据反馈如何调整实验设计"等过程截图。这种"过程可视化"，让AI真正成为思维的"显影剂"而非"代笔人"。

正如教育技术专家所言："课堂不是AI的秀场，而是师生共同学习使用技术的剧场。"当我们变"堵"为"梳"，将AI定位于思维的梳理者、认知的脚手架，就能在技术浪潮中守住教育的本质——让学习真实发生，让思维深度生长。这九个小技巧或许只是起点，更重要的是，教师要以身示范，让学生在现场观察中学会"适时使用、适度依赖"，最终实现技术与学习的共生共长。