AI到底怎么赋能教学？这份教育部的文件告诉了你100+种方法，我实践了其中7种，非常有效-AI Spot

我的数字花园第 13 篇 | 一个高职教师的AI学习和实践记录

前阵子和一个老师聊天，我们很自然聊到了AI。

我问她：现在大家天天都在说AI赋能，你觉得在教学中，AI到底能怎么用呢？

她想了一会儿，带着些不确定地回答：嗯……大概就是做个数字人讲课吧？除了这个好像想不到别的了。

确实，现在很多老师有些头疼，“AI赋能”是天天在讲，也听了一些讲座，看了很多论文，但好像还是不太明白到底应该怎么落地？还有一个很现实的问题，如果学校目前现有的课程平台还没有集成AI工具，我们的个人教学场景又该如何用AI？

今年6月，教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）发了一个通知，是关于开展教师人工智能应用案例征集活动，通知的第一个附件叫《教师人工智能应用场景参考框架》。

我仔细梳理了这份文件，发现这个参考框架像一份详尽的“AI+教育”行动地图，清晰地列举了上百个老师们可探索去落地的应用场景。

我也在自己的教学中，选取了几个场景进行了实践，发现效果还真的很不错。

今天，我想结合这份通知的应用框架，和我自己亲身实践过的方法，和大家分享一些思考和实践：在咱们高职教学的场景里，AI到底能怎么用？

《教师人工智能应用场景参考框架》——AI赋能教学的100种可能

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这个框架，系统性地将AI在教育中的应用划分为五大主场景（助教、助学、助研、助评、助育），并进一步细分出24个典型场景和超过100个微场景示例。

这份框架内容非常详尽，我觉得它就像现阶段的一本AI教学应用说明书，告诉我们AI远远不仅是做个数字人，还能成为我们的助教、学生的学伴、我们的科研助理，还能在德育、美育中发挥作用。

具体内容如下（点击放大查看）：

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接下来，我将从一名高职教师的视角，重点剖析与我们日常工作最息息相关的场景，并分享我亲测有效的落地方法。

一、助教

（一）学情分析

大家知道，高职学生来源多样，知识技能基础差异大，以往我们常用的方法是通过开学初的几次互动和作业来判断学情，这样学情分析难免主观。

AI学情分析不仅是诊断理论知识薄弱点，更重要的是评估学生的技能起点和认知风格。

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我的部分课堂测试题就是用AI辅助创建的

我们可应用大语言模型 (LLM) 工具：如通过Deepseek、文心一言、Kimi智能助手等设计针对性的课前预习问卷和能力测评题，并利用其数据分析能力生成初步学情报告。

或者使用学习管理系统 (LMS) 内置AI：如智慧职教(icve.com.cn)、超星学习通等平台。

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智慧职教的AI中控台界面，目前只针对智能版用户开放

（二）教学设计

高职教学设计强调“岗课赛证”融通，AI可以帮助教师快速解析行业规范、国家职业技能标准、企业用人需求，并将其转化为具体的教学目标、项目任务和实训案例。

可应用的工具：

知识图谱构建与分析工具：如使用Coze（扣子）平台创建专门的Bot，导入课程教材、行业标准、企业招聘等文档，让AI帮助梳理知识点之间的逻辑关系，构建课程知识图谱。

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2. AI搜索引擎与内容生成：秘塔AI搜索等工具可以帮助教师快速搜集和总结特定技术领域的最新发展动态和优质教学资源。还可以使用Deepseek，根据输入的课程标准和学情，生成个性化的、项目式的教案框架和创新活动。

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像这个学期开学的第一次课，我就用Deepseek找灵感，设计了一个“园林效果图盲猜”的互动活动。没想到课堂效果出奇地好！气氛一下就非常热烈——

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3. AI课件生成工具：如WPS、Kimi等，教师只需输入教案大纲，即可快速生成结构清晰的初版PPT，并且提升备课效率。

去年我做培训时就讲过如何用Kimi制作PPT课件：

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（三）作业设计

除了书面习题外，AI可以辅助设计情境化、递进式的实训作业。

LLM内容生成：可以直接向大模型下达指令，如提示词可以写：请为《机械制图》课程设计一个关于三视图的系列实践作业，要求分三个难度等级，并结合一个真实的工业零件作为案例。

这学期我就用AI来辅助我撰写课程作业的任务书，确实特别好用：

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在实训课上，教师如果带太多学生进行实训，往往分身乏术。AI也可以扮演指导老师。当学生在进行实训操作时，AI可以通过计算机视觉识别其操作是否规范，或通过分析其提交的代码，实时指出错误并提供修正建议，实现一人一策的辅导。

还可以做一个智能陪练与答疑系统，用基于RAG（检索增强生成）技术自建的知识库问答机器人。教师可以将本课程所有的教材、操作手册、常见问题导入，生成一个7×24小时在线的专业答疑助手。

二、助学

（一）答疑辅学

学生在课后练习操作技能时遇到的问题往往非常具体和个性化。AI答疑系统可以被训练成特定领域的专家，理解学生的口语化提问，并结合图文、视频片段进行解答，实现个性化的辅导。

专业领域AI问答机器人：使用前面说到的扣子等平台，结合上传的专业文档（如设备说明书、安全操作规程），创建专门的答疑机器人。

（二）AI学伴

AI学伴在高职教学可以扮演更丰富的职业角色，这个方法尤其适用于语言类、经管类、旅游类专业。例如，在市场营销专业，AI可以扮演一个挑剔的客户，与学生进行销售对话练习；在旅游管理专业，AI可以扮演游客，进行情景对话。

在英语学习对话中，现在AI口语陪练已经非常好用了，我暑假辅导女儿备考KET时就发现，AI口语陪练工具相当强大，它能实时纠正发音、优化表现，如果把将这一模式迁移到我们的职业教育中，会发挥很大作用。

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（三）实习实训

这是我们职业教育的核心环节，也是AI应用最具价值的场景之一。

操作前：根据学生能力，生成个性化、有挑战的实训任务清单。
操作中：通过AR眼镜或摄像头，实时提示关键步骤、安全规范，或识别错误操作并警告。
操作后：分析学生提交的实训报告、操作视频，从效率、精度、规范性、安全性等多维度进行评估，并生成改进建议。

（四）生涯规划

帮助学生做好生涯规划是高职教育的重要一环。AI可以整合海量信息，为学生提供数据驱动的个性化建议。

个人能力测评与LLM结合：学生完成MBTI、霍兰德等职业兴趣测试后，可以将结果输入AI中，并附上自己的简历和目标行业，让AI生成一份详尽的、个性化的生涯发展路径规划和行动建议。

三、助研

AI作为助研，能极大地提升我们的教科研效率，帮助我们更快地发现问题、找到方向、产出成果。

例如，在进行教学改革研究时：

选题阶段：我们可以向大模型提问：“我是一名XX专业的教师，请结合当前高职教育的政策热点和本专业的XX问题，为我提出5个可行的教改研究方向。”
文献研究阶段：CNKI AI等工具可以帮助我们快速检索和总结文献，生成文献综述初稿，节省大量时间。
报告撰写阶段：AI可以帮助我们润色语言、调整结构、校对格式，让研究成果的呈现更专业。

四、助评

作业评价：我们可以人机协同制定的评价量规，开展智能批改，快速、高效形成作业评价等级或结果。

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我和AI协同制定的作业评价标准

五、助育

人工智能已不仅仅是知识和技能的辅助工具，更开始尝试为学生的心理健康与成长提供支持。虽然我本人并非心理健康专业背景，但在个人的体验中，越来越能感受到AI在心理支持方面的独特价值。

AI作为心理支持伙伴，可以说有着全天候在线、无条件接纳、善于倾听的特点。无论是教师还是学生，都可以在任何时间与AI对话，表达情绪和困惑。今年上半年我也尝试过向AI倾诉了自己的一些烦恼，实际体验是，AI不仅能耐心倾听，还能结合对话内容，生成一些有针对性的行动建议，帮助我们理清思路、获得一定的情感支持。

我相信，部分学生已经在使用AI来倾诉压力、调节情绪。AI的及时回应和包容性，为学生提供了一个相对安全和私密的情感出口，这在一定程度上缓解了学生的心理负担。

但与此同时，我们还需要正视AI心理支持的局限和风险：毕竟AI建议的仅供参考，它绝对无法替代专业心理咨询。最重要的是，我们要警惕AI偏见及数据隐私风险。AI的回答可能受到训练数据的影响，个别建议不一定科学或适合。所以教师和学生在使用AI时，务必注意保护个人隐私，避免敏感信息泄露。

我们面临的挑战与行动建议

拥抱AI并同时也需要正视挑战，如数据隐私安全等。作为数字工具的爱好者，我认为在挑战之下，我们仍然面临更多的机会。

可以从以下三点开始行动：

1、建议高职教师主动学习和试用至少1-2个AI新工具。我在之前的文章中也分享过学习的方法，遇到困难的话，可以上网找教程，或者直接就用AI来学工具，不断提升自身数字能力和教学创新水平。

2、创建和坚持更新自己的AI应用案例库。从今天起，有意识地收集和记录你在教学中每一次成功（或失败）的AI应用尝试。这些鲜活的、来自一线的案例，将是未来申报教改项目、参加教学能力比赛时最宝贵的财富。

3、在申报课题或项目时，主动思考如何将【人机协同】作为一个创新点来设计和呈现。这不仅能展示你的前瞻性，也符合现在教育数字化转型的趋势。

我每天都在想，AI真的发展得太快了，OpenAI 在昨天（11 月 13 日）发布公告，宣布推出 GPT-5.1 系列旗舰模型。作为从事职业教育的教师，拥抱变化、主动学习、大胆实践，将是我们保持核心竞争力的关键。

也希望这份分析和思考能为您在未来的教学工作中，提供参考和一些启发~