基于大语言模型的ChatGPT以其强大的自然语言处理能力，成为生成式人工智能的典型代表，为教育注入了全新的变革潜能。目前，研究与实践领域关注的生成式人工智能教育应用多集中在如何赋能教学过程，而对教师备课环节还缺乏全面深入的探讨和实践。本文从中小学教师备课工作实践出发，聚焦生成式人工智能技术赋能教师备课工作，重点研究分析提质增效的具体策略和方法。一起来看——
人工智能作为智能备课助手可以实现的主要功能有：精准学情分析、及时专家答疑、辅助教学决策、教学文档优化、学习资源高效制作和教学评价科学设计。
在知识准备、情绪态度和学习风格三个基本学情维度中，知识准备情况是最常用的学情数据，收集方式又分为标准化题目（选择题）和开放性问题（简答、作文等），可通过纸质任务单或在线学习平台来实现。在线平台学情数据导出后可以直接利用人工智能工具实现快速分析，形成知识点掌握情况、班级整体水平、学生个人水平等不同维度的学情分析结果。教师尤其要充分利用人工智能强大的自然语言处理功能，通过对开放性问题的分析，精准掌握诸如语法错误、病句等传统备课时无法高效获得的学情。
纸质任务单的分析方式可以先由教师进行拍照，再通过人工智能图像识别功能提取图片中的内容信息，转化为电子数据之后再分析。目前，常见的大语言模型工具都可以实现以上功能。教师在通过人工智能分析学情数据时，要注意使用精准的提示语，对分析需求的描述做到尽量具体化。
对于情绪态度和学习风格这两个维度的学情诊断，传统备课中基本依靠教师主观经验判断，无法精确到学生个体。人工智能工具可实现此类学情的精准分析。
根据情感态度分析的结果，教师可以调整教学策略，设计与之对应的学习主题和学习活动。
值得注意的是，生成式人工智能模型的训练和应用需要较强的专业知识，学科教师个人很难完成。
情感态度和学习风格并非每次学情分析都必须单独进行，可由学校信息技术团队以班级为单位，统一制作学生情感态度/学习风格分析模型，供有需要的教师使用。
生成式人工智能可以快速归纳长篇文本材料的主要观点、核心概念，因此可以模拟教学专家，为教师，尤其是新手教师，提供备课过程中的专业支持。从图1可以看出，人工智能按要求对特定学科内容进行了详细分析，助力教师快速把握教学重难点。图2为人工智能对教师个人的教学设计方案给予评价和建议，教师可以此作为修改完善的参考。
人工智能可以拓宽教师的教学设计思路，针对特定问题提供多种教学方法和策略，为教学决策提供更丰富的选择。教师既可通过人工智能直接生成教学方案，也可利用人工智能进行关联性更高的网络资源推荐。
表2显示了由人工智能生成的小学三年级写作课的多种活动方案。“跨学科主题学习”这一创新教学理念是很多教师备课时的难点。典型的备课难点就是：“跨”哪些学科、“跨”的结合点（主题）如何设计。人工智能可以获取与主题直接关联的知识点及其他教学信息资源，为教师提供丰富的设计案例进行参考、对比、选择，在一定程度上可以降低跨学科主题学习的备课难度。
表2 人工智能生成学习活动方案示例
教师可以使用人工智能高效制作贴合教学内容的定制化学习资源。常用资源制作的策略有通过提示语自动生成课件、多模态资源（图片/音频/视频）、拓展阅读材料（创意故事、诗歌等）、差异化习题和作业、学案/导学单等。教师可以充分发挥自己的创意，为学生准备丰富、生动的课堂学习资源（如图3、图4、图5）。
图3为小学语文三年级写作课“奇妙的想象”所需要的图片资源，既可作为导入资源引发学生创意写作兴趣，也可作为写作环节的素材图片启发学生大胆想象。由于人工智能生成图片简便快捷，教师可以生成多幅不同的图片，从多个环节助力写作教学目标的达成。图4、图5为初中语文和英语结合的跨学科主题学习“我的家乡徐州”所需的文本资源。学生通过赏析同一主题中英文的两首诗歌，完成了语言知识的学习，发展了跨文化意识，充分体现了2022年版英语课标中培养“语言能力”“文化意识”核心素养的要求。
此外，如果教师准备在课堂教学过程中应用人工智能，可以在备课时构建教学智能体（Agent）。教学智能体可以在不同教学环节中具有不同的任务设定、拓展能力与个体记忆，为学习者提供多种交互支持方式。教学智能体通常被设计成具有真实人物形象的虚拟角色，角色能够在屏幕上与学习内容同时出现，通过语音对话的方式进行人机互动。教学智能体可以讲解学习内容，回答学生提问，在课堂教学中扮演虚拟教师或学伴，比通用人工智能工具更有亲切感和社交性，赋予学习过程更多趣味性和情感体验。教学智能体是人工智能课堂所独有的学习资源，也是未来教师备课的全新内容和挑战。
中小学课堂教学常用的评价方法有过程性评价和总结性评价。人工智能可以实现两种评价设计过程的自动化和智能化，使之更加精准、科学。形成性评价可以通过人工智能实时跟踪学生的学习进度和表现。教师将定制化生成模型嵌入在线学习平台后，可实现平台系统自动收集学生在平台上的互动数据。与学情分析类似，教师个人很难实现定制化生成模型的开发，需要学校甚至区域层面进行统一部署。在总结性评价的设计中，人工智能可以辅助教师创建定制化的测试题和评价标准。人工智能会根据课程目标和已学习的知识点，自动生成涵盖各知识点的试题，确保评价内容的全面性和认知深度的层次性。
除了针对知识学习的评价之外，人工智能还可以基于大量教育数据，分析优秀样本和权威评分标准，为各类基于素养和能力的表现型任务、开放式作业提供标准化且具有适应性的量化指标。
对于一线教师而言，尤为重要的一点是掌握与生成式人工智能对话的提示语技术，同时注意规避潜在的风险。
提示语设计技能可以说是教师在生成式人工智能时代的基本教学能力。常见生成式人工智能工具都在用户使用指南中详细介绍了该工具提示语的特色和要点。总体来说，提示语的通用模板为：请你作为【角色】，执行【指令】，【要求】，【说明】或【背景】。
“角色”是指定人工智能需要扮演的某个具体社会身份或职业，比如“中学生物学教师”“小学语文教研员”。“指令”是人工智能要完成的具体任务类型，比如“生成”“计算”“提取”等，提示语中的指令应具有明确的操作属性。“要求”则是描述生成内容时所应遵守的规则标准、最终结果、语言文字风格等具体细节。“说明”或“背景”是完成指令时所需要参考的资料，如已上传的优秀教案、专家讲稿等。
教师备课要实现高效人机互动，应使用精准提示语来描述自身需求，并能够在判断生成内容质量的基础上，在与人工智能多轮对话中进行提示语的迭代优化。提示语可以由教师亲自编写，也可以在已有提示语范例或模板上修改，还可以利用人工智能自动生成提示语后再人工修改。在备课实践中，教师可以创建个性化常用提示语库，积累经过多轮修改的提示语范例，便于根据需要随时调取，以提高工作效率。
一是内容版权问题。
人工智能的内容生成过程并不具备真正的、人类思维所独有的智慧性。生成式人工智能其实并不具备“解未知”“创新知”的能力，生成的内容并不是真正意义上的“原创”。因此教师在使用过程中，无法判断所获得的内容是否获得了合法授权，这可能会导致在不自知的情况下陷入内容版权纠纷。
二是过度依赖技术的认知支持，导致思维惰化。
教师是一个终身性、发展性的职业，教师发展是不断学习、不断反思、不断成长的循环过程。如果教师在备课过程中过度依赖人工智能，对机器生成的内容没有进行主动内化，会导致自身原创能力退化和思维习惯惰化，不利于教师成长和专业发展。
三是“信息茧房”、算法偏见、数据更新滞后导致价值观偏差。
由于“信息茧房”的存在，人工智能辅助教师备课可能导致教师仅接触和吸收同质化信息，会影响教师批判性思维的发展。而算法偏见、训练数据更新不及时，可能导致生成或推荐的备课资源出现内容偏见、严重错误和失实等问题。教师在使用时若不加甄别，容易造成师生价值观的偏差。因此，教师需要有效地评估人工智能生成内容的正确性与合理性，以及背后传递的价值观。
