融智课堂：融入AI大模型的创新课堂形态

[摘" "要] 当前，AI大模型正以前所未有的方式重塑课堂生态，将AI大模型深度融入课堂教学，已然成为数智时代无法回避的重要议题。研究创新性地提出了融入AI大模型的“融智课堂”这一课堂新形态。作为融创教育的课堂实践场，融智课堂融合了教师、学生、AI大模型的多元互动，通过实时响应与快速迭代，持续共创新知、培育跨界思维、敏捷生成新解决方案，具有群智协作、敏捷协创、策略协定、知能协构、创意协生、思维协拓六大特征。基于五维学习设计视角，研究解析了融智课堂的五大关键要素：融入AI大模型的协同主体、富技术中介、支持多主体交互的活动编列、基于大模型构建的学习场景以及反映数智时代变革的内容脉络，五大要素相互交织，共同构成融智课堂独特的运作模式。为满足不同需求与层次的课堂教学，研究提出融智课堂的基础型、进阶型与高阶型三种灵活配置方案，设计了基于基础配置的问题化学习、基于进阶配置的探究式学习和基于高阶配置的适应性学习，以期为广大教师提供多种可选方案，助力他们引领数智时代课堂教学的深刻变革。

[关键词] 融智课堂； AI大模型； 课堂变革； 创新教学法； 智慧课堂

[中图分类号] G434" " " " " " [文献标志码] A

[作者简介] 祝智庭（1949-），男，浙江衢州人。教授，博士，主要从事教育信息化系统架构与技术标准、信息化促进教学变革与创新、技术使能的智慧教育、面向信息化的教师能力发展、技术文化等方面的研究。E-mail：ztzhu@dec.ecnu.edu.cn。赵晓伟为通信作者，E-mail：smilingzhao@nnu.edu.cn。

一、引" "言

新一轮科技革命与产业变革驱动了社会生产力的跃迁，深刻影响着人才需求结构与能力要求，促使我们重新审视应如何培养与新质生产力相匹配的新质人才。新质人才的培养需要新质教育，课堂是新质人才培养的主阵地，也是新质教育实现的重要途径，教育改革唯有触及课堂层面，方能真正打通“最后一公里”，实现教育理念的全面革新。AI大模型通过提供交互式学习环境、定制化学习素材、个性化学习体验、自动化作业评估等，有望成为撬动课堂教学深层次变革的杠杆，引发学习范式革命。然而，值得注意的是，大模型在赋能课堂变革的同时，也潜藏着误导性答案、诚信性危机、过度性依赖等风险，因此，早期一些学校（如纽约市公立学校）曾明令禁止在课堂上使用AI大模型。然而，随着AI大模型日益融入教育教学各环节，教育界逐渐意识到，将其拒之门外并非明智之举。当今的学生将置身于与AI大模型共舞的时代，他们必须具备与AI大模型协同工作的能力，才能更好地适应数字社会的发展。因此，如何引导师生以负责任的方式在课堂上使用AI大模型，成为当前亟须关注的重要命题。本研究旨在探索将AI大模型与课堂教学深度融合的具体方略，探索融入AI大模型的创新学习范式——融智课堂，通过廓清其概念内涵与关键特征，探讨其关键要素与应用模式，以期让AI大模型成为师生值得信赖的“思想伙伴”，切实推动课堂教学的数智化转型。

二、融智课堂的概念释义与关键特征

课堂是教育教学的核心场域，其形态随社会需求与教育理念的变迁而不断演进。“融智课堂”正是数字社会发展与教育价值选择的时代产物，站在数智时代背景下准确把握其关键内涵与特征，是将AI大模型融入课堂教学之中的必由之路。

（一）概念缘起：融创教育的课堂实践场

科技进步正加速改变着社会的能力需求格局。日益精湛的自动化技术，正不断接管那些曾由人类主导的常规性、重复性乃至高度知识密集型的工作。这一深刻变革，对传统教育中注重记忆领会、简单应用的低阶育人观带来严峻挑战，迫使我们重新审视人才培养模式。在此背景下，学习个体须具备一系列新质素养：技术思维下的AI渗透技能与科技伦理规范、复合思维支撑的高意识学习品质与跨文化行动力，以及创变思维引领的破界能力与创想实践智慧[1]。这一转变迫切呼唤着新质教育范式的诞生，以回应数智时代对人才能力结构的全新要求。

融创教育作为新质教育探索的前沿路径，其核心在于通过构筑富技术的学习环境、组织跨界协同的创新活动，引领个体直面真实世界的复杂挑战，打破学科壁垒、超越知识边界，构建跨学科知能体系与融学科心智结构，激发个体创造出前瞻性解决方案[2]。融智课堂是融创教育理念照进课堂的时代产物，它巧妙地融入AI大模型，不仅可以借助大模型提供的丰富数据源、递进策略链和多元工具集，促进学生建构新知并有效应对复杂问题，还可以通过基于大模型的多智能体（LLM-based Multi-agents），将复杂任务分解为由不同角色承担的子任务，支持学生与智能体之间的实时交互与协作，共同解决问题。在此过程中，学生不断在应用体验中建立技术思维，在交互协同中培育复合思维，在解决劣构问题中塑造创变思维，持续实现认知升级与创新思维跃升。每一次融智课堂的思维碰撞与智慧交融，都是人类智能与人工智能融合促进、催生群体智慧的涌现。这一实践场景不仅为学生新质素养的发展提供肥沃的土壤，更为培养适应未来社会挑战的新质人才奠定坚实的基础，有力地推动了融创教育目标的实现。

（二）内涵精解：融入大模型的学习新形态

科技与教育的深度交融，绘就了技术革新下的课堂图景：从基于电子书包的信息化课堂，到基于云网端的智能教室，再到基于大数据学情分析的智慧课堂，课堂数字化发展与技术变革历程交相辉映。当前，AI大模型的出现为课堂教学带来革命性影响，不仅延展了传统在场交往边界，深刻改变了师生对话的二元格局，更通过多元对话角色的塑造，使得教师、学生、AI大模型之间实现智能互补、群智协同[3]。在此背景下，“融智课堂”应运而生，这一概念恰如其分地诠释了人类智能与人工智能在课堂上和谐共生的美好愿景。“融”意指将不同要素和谐聚合，创造出全新的课堂生态；“智”则强调人类智能与人工智能在协同共生中涌现出来的群体智慧。

融智课堂，作为AI大模型融入课堂的崭新形态，是巧妙融合教师、学生、AI大模型的多元互动，以问题为驱动、以对话为渠道，通过实时响应与快速迭代，持续共创新知、培育跨界思维、敏捷生成新的解决方案，实现群智涌现并促进每个个体智慧生成的创新课堂形态。融智课堂中，对话的边界被彻底打破，师生、生生间的对话自然流畅，而师生与AI大模型间的跨界交流更成为常态，开启了对话式学习的新纪元。教师既可以是单学科的某位教师，也可以是来自跨学科的多位教师，不仅能够引导学生与单一角色的AI大模型互动，更能巧妙组织小组乃至班级与大模型深度对话，让AI大模型扮演多重角色，协同学生跨越知识边界以探索未知领域，为学生的知能体系注入更多的灵活性与开放性。

不同于智慧课堂所提倡的“一人一终端”模式，实时采集数据实现高效互动与智能反馈，融智课堂在终端配置中更为灵活，可以是人手一机、小组一机，甚至只借助教师机投屏展示。无论何种配置，其重点在于借助AI大模型直接触及学习发生的本质，课堂不仅仅依赖于数据的采集和分析，而是更关注学生认知结构的深度构建以及思维的创新发展，助力学生实现深层次理解与跨学科综合应用。整体来看，融智课堂不仅是对传统课堂的深刻变革，更是对未来教育形态的前瞻探索，预示着在AI大模型赋能下，新的教育形态将以更加数智化、协同化、个性化的方式，为每位学生铺设一条充满无限潜能的道路。

（三）特征解析：多主体协同的课堂新生态

AI大模型支持下的融智课堂，构建了一个充满活力的课堂新生态，其核心在于多主体的协同，展现出六大鲜明特征（如图1所示），推动课堂教学的深刻变革。一是群智协作。融智课堂打破了传统师生之间的单一互动模式，建立了“人类—类人”的协同框架，教师、学生、AI大模型各自承担不同的角色与任务，通过深度协同，不仅促进了师生、生生之间的深度交流，更建立了师生与AI大模型之间，乃至大模型的多智能体之间的新型合作关系。这种协同加速了知识的流动和共享，使学习过程成为汇聚群体智慧、共同解决问题的动态过程。二是敏捷协创。融智课堂中，知识不再是静态传授，而是动态生成的，学生在教师引导下，借助AI大模型快速设计方案、收集资料、分析数据。大模型随着学生的提问、反馈和互动，动态调整信息，学生则在动态互动中进行批判性评估，不断建构新知并实现群体价值共创。三是策略协定。融智课堂鼓励学生与教师、AI大模型共同制定与调整学习策略，大模型扮演个性化学习规划师来提供定制化学习建议，辅助教师评估学生学习状态、调整教学策略。学生则根据实际情况评估大模型的建议，确保学习路径合理高效。这一过程不仅使大规模教学中的个性化学习成为可能，更促进了学生自主学习与自我决策能力发展。四是知能协构。融智课堂中，教师引导学生向AI大模型提问，获取了认知建构所需的素材库与推理链，通过多向交互，学生不断建构和完善学科知识体系，甚至探索边界知识并拓展认知边界，催生更多新的边界知识，共构更加完整的知能体系。五是创意协生。大模型提供的多维视角为学生提供了广阔的创意空间，学生可以自由创想、大胆假设并反复检验，持续迸发新颖的观点或想法，不仅激发学生的创新能力与创变思维，更加速了创新文化的形成。六是思维协拓。融智课堂的深层目标之一是拓展学生的思维边界，AI大模型通过启发深度思考、激发批判性思维等，与教师共同支持学生跳出传统思维框架，从多视角审视问题、多维度重构知识，促进学生思维向纵深发展。

三、融智课堂的五维要素与结构模型

学习结构是学习者在适当的空间中通过选择适当的内容与方式，帮助自己逐步达成相应目标的过程[4]。站在学习结构的立场，思考融智课堂的核心要素与基本结构，不仅有助于描摹数智时代课堂变革的图景，还能够帮助教师以更系统化的方式，全面审视AI大模型融入课堂后核心的结构要素，以便细致分析各要素的交织作用以及融智课堂促进学生智慧生成的实践逻辑。

（一）五维视角：学习结构下融智课堂解构

从学习结构视角下审视融智课堂，关键在于探索AI大模型融入后，如何构建充分发挥学生主体性、促进学习真正发生的课堂形态。切入的视角不同，对结构要素的划分也有不同角度，从学习设计的视角聚焦课堂教学的“人、物、事、境、脉”五大维度，有助于建立对融智课堂的系统认知，更好地描述其中蕴含的基本结构。

一是融入AI大模型的协同主体（人）。融智课堂的主体及其关系，除了人类教师与学生外，还包括AI大模型扮演的多角色类人主体，构成多种协同关系。其中，学生作为认知主体，与大模型深度交互，发挥人类智能和机器智能的优势以实现群智融合，形成了超越本体的“智能脑”；同时，与教师、同伴交互涌现出超越个体智能的群体智能，在认知建构、展示交流中形成“社会脑”，实现知识互补和能力共建。由人机协同构成的“智能脑”和人际交互而成的“社会脑”，共同构建形成“复合脑”[5]，实现对问题的共同理解、思考与决策。

二是涵盖AI大模型的富技术中介（物）。融智课堂创造了由富技术构建的开放学习空间，为认知建构与展示交流提供“居所”（学习发生的场所）及“转运”（促进主体理解与表现的输送介质）属性[6]。数智平台与移动终端提供了泛在交互的学习场所，支持学生在线上线下、课堂内外的全空间中，灵活获取个性化服务，实现自定步调的学习；支持依托AI大模型，生成内容丰富且表征多样的学习资源，帮助学生深化理解并建构新知；支持记录学生的学习行为与表现，借助大模型提供的实时反馈与建议，引导学生根据自身需求选择适宜的学习路径。

三是支持多主体交互的活动编列（事）。指向融智课堂中师生以及AI大模型在一定时间序列中开展若干活动的系列事件，不仅包括传统课堂中的关键活动（如内容讲授、小组讨论等），还创新性地融入了与AI大模型的深度交互环节，如提问反馈、反思修正等。活动的设计需要遵循学生的认知需求与规律，根据不同需求精心编排活动序列，可基于AI大模型组织设计反映知识递进的顺序编列、体现多元视角的并行编列、彰显主体意愿的可选编列、促进认知拓展的补偿编列等，促进认知生成与思维进阶，以此服务于学习目标的达成。

四是基于大模型构建的学习场景（境）。融智课堂中的学生置身于联通现实世界且指向真实问题的场景，该场景与学习事件紧密贴合，实现学习内容与真实世界、工作场景的一致性，学生在身临其境与实时交互中引发直接与间接经验，为后续的问题解决储备知能。融智课堂所构建的学习场景，既可以是支持学生直接投身于现实世界的实践项目，也可以是充分利用AI大模型，拓展出更广泛的情境模拟与角色扮演，极大拓展学习的边界。此外，还需设计与真实世界紧密关联的问题情境，鼓励学生主动解构复杂问题，积极向大模型求问，迅速反思响应，进而引发新的疑问与思考，在问题链与响应链的递进循环中获得更加丰富的学习体验。

五是建立顺应数智时代的内容脉络（脉）。融智课堂中的学习之“脉”，既包括教师根据课程标准、素养要求所设计的内容逻辑，也包括学生通过活动序列将内容逻辑转化形成的知能谱系。内容逻辑的组织，就是要在所学内容中寻找一条线索脉络，以特定逻辑组织课程内容，建立知识点、知识单元间的若干关联，基于认知规律设计整体连贯的内容体系。其价值在于引导学生超越浅层学习，步入AI大模型时代所呼唤的深度学习，形成具有结构化、深层次的知能结构，并将其转化为真实问题解决中的心智结构，进而以有限的内容学习应对无限的真实问题。

（二）结构关系：融智课堂结构的运作模式

从五个维度思考融智课堂结构，是由于当前教学实践中，尤其是新技术介入后，不少教师往往仅关注了某些特定维度而忽视其他维度，导致了教学质量良莠不齐的现象，甚至引发技术“反噬”教育质量的担忧。五维视角的引入，不仅体现了对教师既有教学智慧的尊重，还有助于他们更好地理解AI大模型融入后课堂教学需要关注的关键维度，助力他们在持续的技术革新中准确把握课堂教学变革的关键要素。落实到具体教与学实践层面，需要明晰五个要素的结构关系，以便打造高质量的融智课堂（如图2所示）。具体可以以学习的内容之“脉”切入，紧扣课程标准与学生认知需求，借由“课程目标—单元内容”的转化分解设计内容逻辑；据此借助AI大模型创设内容依附与问题牵引的学习之“境”，引导学生建立对内容的价值理解；通过“内容—活动”的转化设计学习之“事”，以活动编列促进内容之“脉”映射为学生的知能之“脉”；强调学习活动中协同主体的深度合作，明确学习之“人”的角色定位与协作机制；借助富技术中介支撑，提供促进场景构建与活动开展的支持性条件（学习之“物”），激发群体智能，真正实现课堂的“融智”。

四、融智课堂的三层配置与AI介入程度

将AI大模型深度融入课堂教学已成为数智时代无可回避的重要议题。鉴于当前各学校数字化基础设施建设进度不一，智能终端设备普及程度参差不齐，本研究根据智能终端的三层配置情况，提出融智课堂的三种课堂结构，以期探索出适配性强、灵活性高的实践路径。

（一）三层配置：从教师终端到学生终端

探索融智课堂的实践路径时，我们关注多种终端配置策略，旨在引导教师根据具体学习目标、学生需求与现有资源条件，灵活配置智能终端，希望确保每位学生平等的学习机会，无论其所在学校的数字化发展程度如何，都能深刻体验AI大模型带来的学习变革，共享数字福祉，从而自信地融入并引领未来的数智社会。基于五维视角，我们对不同终端配置下的融智课堂结构进行深入剖析（见表1），此处采用分析逻辑，以硬件配置为切入点，沿“物→人→境→事→脉”的逻辑链条加以解释。

基础配置课堂仅配置教师智能终端，构建教师与AI大模型的互动桥梁。此时大模型作为辅助工具，提供丰富的学习资源（阅读素材、互动题目、示例）与即时信息支持，助力教师高效授课。尽管学生与大模型的直接互动度稍显不足，但通过教师集中化、标准化的授导教学，学生仍能间接体验大模型创生的学习场景与经验，教师通过把控学习步调，确保所有学生基本参照既定进度与内容深入学习，并提供有限的个性化支持与评估。此种课堂对技术资源要求较低，适合设备有限的情况，能够帮助学生理解知识与掌握概念，同时培养学生对大模型生成内容的审辨思维与分析能力。

进阶配置课堂为小组配置智能终端，促进小组成员与AI大模型的深度协作。大模型在此可扮演智能导师与学伴的双重角色，不仅提供任务指导与专家知识，还通过多维视角与典错示例，激发学生的探索欲。小组合作中，学生主动提问、共同解决问题，教师从旁指导协调，促进团队高效运作。此配置尤其适用于需要分组完成复杂任务或项目的场景（如项目化学习、合作探究学习等），各小组可在真实或拟真场景中承担不同任务，并与AI大模型对话获得多角度的理解。小组内有一定自主性、节奏灵活，教师提供针对小组的个性化支持，并与大模型共同对小组表现进行评价，最终培养学生的问题解决与团队协作能力。

高阶配置课堂为每位学生配置智能终端，实现学生与AI大模型的独立对话。此时大模型不仅可提供专家知识或多维视角，还可作为个性化学习规划师，提供定制化学习路径与即时反馈；学生高度参与互动，生成递进问题链，向大模型自主提问并修正已有认知；教师在此过程中更多扮演引导者与观察者的角色，关注学生的个性化发展。此种课堂形态适合需要学生根据兴趣需求完成的个性化任务，或需要自主探究某一主题的课堂活动，支持自定步调学习，教师与大模型共同提供个性化学习支持，并在大模型支持下提供实时反馈与个体化评估建议。此配置为学生提供了高度灵活的学习环境，促进了自主学习能力与审辨思维的全面发展。

综上所述，三层配置体系为不同教育场景提供了灵活多样的解决方案。在资源有限时，可选择基础配置保障教学质量；在追求团队协作与问题解决能力培养时，进阶配置是理想选择；而当技术设备充足且需满足学生个性化需求时，高阶配置将带来更好的学习体验。

（二）三种程度：从辅助教学到促进认知

AI大模型深度融入三种配置的课堂中，扮演了不同角色，承担着不同职责与功能（见表2）。在基础配置中，AI大模型化身为辅助教学助手，根据教师需求生成并展示多模态教学内容（如虚拟数字人），以多样化表征呈现学习内容，帮助学生更直观地理解知识；支持文字或语音互动，即时响应师生提问，并提供精准的信息支持；能够快速生成测试与练习，评估学生知识掌握情况，依托智能平台，还能深度分析学生的学习行为，实时生成诊断建议。进阶配置中，AI大模型的角色进一步得到拓展，成为小组学习的协作引导者与智慧伙伴。不仅为小组生成具体任务和问题、提供合作支持与任务指导，还化身角色扮演者，模拟专家或历史人物，提供多视角的见解与思想启发，帮助学生深入理解所学内容；小组讨论中，大模型还能模拟智慧同伴，贡献建设性观点与反馈，有效促进小组成员间的互动和合作。此外，它还担任会议总结者角色，梳理小组建构的观点，记录小组成员的参与度与贡献度。高阶配置中，AI大模型不仅作为角色扮演者，模拟专家与同伴角色，更成了每位学生的专属学习导师，根据学生兴趣需求、学习水平与进度反馈，定制个性化学习路径与资源，动态调整计划，确保学习目标达成。

五、融智课堂的应用样式及典型示例

基于不同配置的课堂形态，本研究探讨了融入AI大模型的融智课堂应用样式，构建了问题化、探究式、适应性学习为核心的三大典型模式，以期加速推动数智时代课堂教学的变革。

（一）基础配置：融智课堂下的问题化学习

该模式根植于问题驱动的教学理念，将现实问题作为学习的起点与核心，引导学生在主动探索与解决问题的过程中，掌握核心概念原理，培养提问意识、审辨思维与问题解决能力。作为融智课堂最基础、最常见的应用样式，主要涵盖五个关键环节：置身拟真情境、定义递进问题、信息搜集分析、群智协同对话以及整合建构新知（如图3所示）。教学过程中，教师灵活运用智慧教学平台，借助虚拟数字人或AI大模型的虚拟角色，将学生引入拟真的学习场景，激发其探究兴趣，明确学习目标。学生通过细化分解驱动性问题，构建个人或集体的问题逻辑框架，与教师共同确定核心问题链。接下来，聚焦每个问题开展研究，不仅结合教师提供的信息，形成见解并分享，还在教师引导下，以个别提问、小组示例提问等方式与虚拟角色对话，不断审视与拓展认知边界，最终构建起基于问题链的知识网络，实现知识内化与创新。

以九年级历史“第一次工业革命”课为例，教师可策划一场跨越时空的“采访”活动，让学生扮演记者，在AI大模型扮演的维多利亚女王面前，探究“为何工业革命率先在英国爆发，及其对社会经济结构带来的深远影响”。通过播放工业革命背景视频，教师巧妙设置情境，提出启发性问题，引导学生逐步拆解复杂议题，分享自己的提问逻辑，形成清晰的问题链（“为何是英国”—“进程如何”—“影响何如”）。针对问题一，学生依托教师提供的多元化史料，深入分析英国开展工业革命的先决条件（如资本、经济、技术条件等）。教师引导学生跳出单一视角，思考并评估其他国家是否同样具备这些条件，鼓励学生向大模型提问，探究“其他国家当时的社会背景及其缺失的工业革命要素”，从而全面深化对“率先性”的理解。探究问题二时，学生被分为三个小组，围绕“纺织业与珍妮机”“蒸汽机与工厂制度”“蒸汽汽车与铁路时代”三大主题，深入梳理史料、构建知识框架，并在此基础上生成衍生性问题。小组汇报展示时，不仅可以向师生以及大模型分享自己的见解，更能在多元主体的对话中完善已知、获取新知、拓宽未知，深刻体会工业革命的历史意义。针对问题三，学生以“英国举办世界博览会”为切入点，向AI大模型发问，扮演“维多利亚女王”的大模型将会告知工业革命赋予英国的独特优势及其带来的广泛社会效应。随后，学生可继续向大模型提问，也可结合教师提供的史料，反思工业革命的双刃剑效应，从而在正反两面构建对工业革命所产生的社会影响的理解。最后，教师引导学生总结回顾，分享对三个核心问题的深刻理解，并与AI大模型协同完成本节课的知识要点总结。这一过程不仅使学生深刻掌握历史知识，更在与AI大模型的互动中培养了史料实证的学科素养。

（二）进阶配置：融智课堂下的探究式学习

探究式学习作为一种深度参与的学习方式，鼓励学生通过积极探索和高水平提问，建立所学知识与真实世界的联系，从而激发其内在学习动力。5E模式作为典型的探究式学习模式，引领学生经历参与、探索、解释、阐述和评估五个阶段，促进有意义学习与知识的迁移应用。然而，当学生在课堂上直接参与探究活动时，可能由于基础概念掌握不充分，导致探究过程低效、探究活动存在障碍。翻转课堂通过将课内知识讲授与课外知识内化的教学流程翻转[7]，为突破探究式学习的“天花板效应”提供可能，它使学生在课前即建立初步认知，为课上的知识深化与迁移应用奠定基础。因此，我们积极探索融智课堂中翻转课堂与探究式学习融合的新路径[8]，提出了基于5E的双环探究融智课堂模式（如图4所示）。此模式下，课前探究环以任务为导向，依托智慧学习平台与AI大模型，引导学生自主初探，形成初步认知；课中探究环则聚焦于高阶挑战，通过小组合作与AI辅助，深化理解，实现知识的内化与创造性应用。

以跨学科融合课“月满情浓话中秋”为例①，该课程融合了语文八年级下册第五单元综合性学习“古诗苑漫步”、英语九年级第二单元“Full Moon， Full Feelings”内容，由语文教师、英语教师同台授课，辅以AI大模型指导，旨在培养学生运用双语讲述中国传统文化故事的能力，并促进跨文化交流。课前探究循环中，教师首先提供学习任务单与自主学习指南，呈现任务情境：“邀请外教一家参与班级中秋晚宴”，激发学生参与意愿；其次，引导学生围绕中秋节的多个维度进行初步探索，借助AI大模型及网络资源收集资料，结合微课资源，了解与中秋节相关的英语词汇、语法结构、传统文化知识的解释与阐述，形成对中秋传统文化的理解与英语表达；最后，通过“人人通”平台与课前测验，精准把握学生基础知识的掌握情况。

课中探究循环中，教师首先就学生课前测验情况与学习任务单提供反馈，并通过与外国友人视频电话连线，交代探究情境与学习目标。在合作探究环节，根据外教的提问与学生的兴趣，学生被划分为三个小组，分别探究中秋节的来历、习俗与诗词，各组在教师引导下向AI大模型提问，进一步细化知识探索。其次，针对合作探究中出现的疑难问题，双师协同引导解答，指导总结出向大模型提问的策略（“主题+细节+形式”），提高学习效率；小组成员运用所学规律问询AI，梳理整合收集到的传统文化素材，绘制成思维导图，分组轮流展示和讲述中秋文化。再次，学生运用课前所学的英语词汇与语法，借助大模型的辅助，在思维导图上加注英语关键词句；针对翻译过程中的重难点，教师给予精准讲解与策略指导，鼓励学生运用所学技巧，自主翻译中秋诗句名篇。通过对比学生译文、专家译文与AI大模型的翻译成果，引导学生深刻体会英语表达的艺术性与多样性，提升学生语言运用能力。最后，通过模拟真实的圆桌晚餐情境，学生与两位英语教师共同现场演练，检验学生学习成果。在此过程中， AI大模型成为学生知识获取的得力助手与跨文化交流的桥梁，学生不仅收获了中华传统文化知识，提高了英语语言表达能力，还掌握了向大模型提问的有效策略，为其终身学习奠定基础。

（三）高阶配置：融智课堂下的适应性学习

在融智课堂的框架下，适应性学习被赋予了新的生命力，它遵循“学生自我掌控，技术适性支持”的理念，鼓励学生根据自身兴趣需求，自主确定学习主题、规划学习路径；AI大模型的个性化支持，灵活调整学习节奏与策略，在自我驱动中促进知能深度发展[9]。为了突破适应性学习中浅层学习的局限，实现知识的深度内化与灵活应用，我们创新性地将费曼学习法融入适应性学习体系中。费曼学习法强调通过“教授他人”的方式深化自我理解，即学生在掌握知识后，尝试用简明扼要的语言向他人解释，这一过程不仅能够帮助学生识别并填补认知误区与盲区，还能引发其主动寻求个性化补偿资源，开展针对性强化与练习。因此，我们构想了基于费曼学习法的适性学习融智课堂模式（如图5所示），此模式下，教师扮演引导者的角色，部署费曼智能助手或对话伙伴，为学生提供详尽的费曼学习法指南[10]。学生在理解费曼学习法核心步骤的基础上，高效构建新知体系，并通过向大模型“讲解”所学内容，检验并深化自身理解。

以七年级生物“光合作用”课为例，教师运用AI大模型灵活配置费曼智能助手，或教授学生向大模型提问的费曼策略。学生掌握提问技巧后，能够自主设定学习主题（如光合作用的基本原理），并从大模型中获得个性化内容与资料（如光合作用的概述与相关资源）。在构建初步理解后，学生尝试向AI大模型“讲解”光合作用的概念和过程，大模型则模拟初学者的角色，提出问题并寻求澄清，促使学生在解释中不断深化理解。面对解释中的难点和挑战，如叶绿素如何捕获阳光、植物具体如何利用葡萄糖等，学生可即时标记知识缺口，AI大模型随即提供即时反馈，精准指出理解偏差与误区，并提供针对性的补充资料（如视频、文章、虚拟实验等）。在此基础上，学生根据大模型的反馈回顾学习、加深理解，优化解释方式，尝试用更简单的语言阐述复杂概念，并通过大模型生成的测试题进行自我诊断，确保知识掌握更加牢固。

特别指出，上述配置相关的案例仅为说明课堂“融智”模式的动态差异性，并非强调模式与配置的“绑定性”。 在课堂教学实践中，教师的教学智慧能够创造更多融智模式的“可能性”， 而配置差异会造成不同程度的“可行性”。

六、结 束 语

科技进步是社会变革的动力源泉，也是推动教育变革的关键力量[11]。AI大模型与教育碰撞，使教育充满科技的色彩，更为课堂教学注入新的活力。融智课堂的提出，标志着AI大模型与教育教学深度融合的新纪元，不仅展现了课堂上教师、学生与AI大模型之间协同共生的美好愿景，更预示着教育生态的深刻变革与未来教育的无限可能。然而，我们也应清醒地认识到，任何技术的革新都伴随着挑战与风险。AI大模型融入课堂尽管带来诸多便利，但技术幻觉的迷雾、技术依赖的陷阱以及潜在的学术不端等问题，同样不容忽视。因此，如何在享受技术红利的同时，合理规避风险，确保AI大模型在教育领域的健康、规范应用，成为我们亟须解决的课题。展望未来，数智时代融智课堂的发展潜力无可估量，关于融智课堂的理论探索与实践研究亦是崭新课题，本研究意在抛砖引玉，以期更多教育共同体开展面向融智课堂的认识论思考与方法论探索，共同推动课堂教学范式变革。

[参考文献]

[1] 祝智庭，戴岭，赵晓伟，等. 新质人才培养：数智时代教育的新使命[J]. 电化教育研究，2024，45（1）：52-60.

[2] 祝智庭，赵晓伟，沈书生. 融创教育：数智技术赋能新质人才培养的实践路径[J]. 中国远程教育，2024，44（5）：3-14.

[3] 赵晓伟，沈书生，祝智庭. 数智苏格拉底：以对话塑造学习者的主体性[J]. 中国远程教育，2024，44（6）：13-24.

[4] 沈书生. 信息化学习设计：聚焦五大维度[M]. 北京：科学教育出版社，2020.

[5] 沈书生，祝智庭. ChatGPT类产品：内在机制及其对学习评价的影响[J]. 中国远程教育，2023，43（4）：8-15.

[6] 沈书生. 学习空间：学习发生的中介物[J]. 电化教育研究，2020，41（8）：19-25，42.

[7] 祝智庭. 智慧教育新发展：从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间[J]. 开放教育研究，2016，22（1）：18-26，49.

[8] Lo C K. Toward a flipped classroom instructional model for history education： a call for research[J]. International journal of culture and history， 2017，3（1）：36-43.

[9] 彭红超，祝智庭. 面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J]. 电化教育研究，2016，37（8）：53-62.

[10] 赵晓伟，祝智庭，沈书生. 教育提示语工程：构建数智时代的认识论新话语[J]. 中国远程教育，2023，43（11）：22-31.

[11]李永智. 新一代人工智能技术对教育的影响 [J]. 教育参考，2023（4）：2-3.

Convergent Intelligence Classroom： An Innovative Classroom Form with AI LLMs

ZHU Zhiting1，" ZHAO Xiaowei2，" SHEN Shusheng2

（1.School of Open Learning and Education， East China Normal University， Shanghai， 200241;

2.College of Educational Science， Nanjing Normal University， Nanjing Jiangsu， 210097）

[Abstract] Presently， AI large language models （AI LLMs） are reshaping the classroom ecology in an unprecedented way， and deeply integrating AI LLMs into classroom has become an important issue that cannot be avoided in the era of digital intelligence. This study innovatively proposes a new classroom form called \"convergent intelligence classroom\" that incorporates AI LLMs. As a classroom practice field for convergence education， the convergent intelligence classroom is an innovative classroom form that integrates multiple interactions among teachers， students and AI LLMs. Through real-time response and rapid iteration， it continuously co-creates new knowledge， cultivates cross-border thinking， and swiftly generates new solutions. It has six characteristics of group intelligence collaboration， agile co-creation， strategic agreement， knowledge and ability co-construction， creative co-generation， and thinking co-expansion. From the perspective of five-dimensional learning design， this study analyzes the five key elements of the convergent intelligence classroom： collaborative subjects integrated with AI LLMs， rich technology intermediaries， activity scheduling supporting multi-agent interactions， learning scenarios constructed based on large models， and content context reflecting the changes of the digital intelligence era. The five elements are intertwined and together constitute the unique operating mode of the convergent intelligence classroom. In order to meet the different needs and levels of classroom teaching， this study proposes three flexible schemes for the convergent intelligence classroom， Including problem-based learning based on the basic configuration， inquiry-based learning based on the advanced configuration， and adaptive learning based on the high-level configuration， in order to provide teachers with multiple optional schemes and help them lead the profound transformation of classroom teaching in the era of digital intelligence.

[Keywords] Convergent Intelligence Classroom; AI LLMs; Classroom Transformation; Innovative Pedagogy; Smart Classroom