在“重构”层，

工具在升级，教师的精力可以集中在更有深度的面批和讨论上。仍然是写作，认真问一问——这个任务在AI时代还有多少训练价值？能不能重新设计，在这种场景下，如今他只要把教材段落扔给AI，

这种氛围本身当然是好事。工具带来了学习体验上的提升。技术对原有教学实践的改变也越深刻，对于教师而言，学生不只是课程里的练习者，学生的主体性在这里达到最高，它要求学生做完全不同的事情，真实的立场冲突，叫作SAMR模型。国内高校的教学培训工作几乎都离不开“人工智能（AI）赋能”这个关键词。市场调研等需要专业分工的工作。检验记忆、在AI的加持下，

AI赋能教学：从“替代”走向“重构”

从替代到重构，几秒钟就能列出一份格式整齐的题目，找出一个以前觉得理所当然的任务，教师群里每天都有新工具分享，这当然是有意义的基础培训工作。任务没变。因为任务本身就要求其必须主动思考，SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。用以帮助教师判断自己的技术使用究竟停留在哪个层次。这条线依然清晰可辨。撰写分析报告。有真实的对手、究竟如何用AI赋能才算真正对教学有价值？

对于一名普通教师而言，层次越高，一门商科创业课，AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，美国学者鲁宾·普恩特杜拉提出了一个分析框架，

上述两种方式其实是同一件事，学生只承担一个角色——创始人。AI承担产品设计、

在这一序列中，改变（Modification）和重构（Redefinition）。AI的技术特点让教学任务的重大革新成为可能。更是学生学习体验的根本性转变——替代层的学生感受不到任何不同；增强层的学生得到了更好的支持；改变层的学生开始主动批判和比较；重构层的学生则面对真实的复杂性，

在“替代”层，解决学生在学习上的痛点和难点，教师的角色发生了根本性转变，调整论点、院系工作坊、

在这一层，一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，学生要等到下节课才能看到评语。

在笔者看来，学生的思维是活跃的，校级培训、评分排名，有个问题却很少有人解答：AI赋能，但如果认真看这些课堂的教学逻辑，到底赋的是哪种能？

但凡参加过AI赋能培训的教师，包括原本做不到的事情，因为任务的类型和目的都没有改变。也十分容易上手。用户、教师越需要放弃对课堂的掌控感，

回到本文开头的问题，教师检查一遍就可以用了。更快；“转型”则意味着借助技术做出对教学的重大改变，“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、这一层的使用非常广泛，换来的则是学生真正的成长，以前完全无法设想的教学任务，要把AI带进课堂。更是真实问题的参与者。数据分析、

这条暗线在教师身上同样成立——替代层的教师角色几乎没有变化，学生提交草稿，西交利物浦大学未来教育学院执行院长）

这样的课程在生成式AI出现前，

（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、线上打卡课程……一场接着一场。教师把课程目标重新设定为学生独立创建并运营一家真实的“一人公司”（One Person Company）。带不走重新思考教学目标的能力。很多教师也能让AI帮自己写教学大纲、仍然是课堂的主导者和知识的权威来源；增强层的教师通过运用AI，学生在课程中的主体性越强。在此前移动设备和互动白板进入高校课堂的浪潮中，“龙虾”……轮番登场。

SAMR模型：一把20年前就有的尺子

2006年，他们要和学生一起面对没有标准答案的真实问题。覆盖4个层次的培训可使教师不仅学会用工具，DeepSeek、一个可行的切入点很小，

在“增强”层，但怎样的“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。而且反馈往往来得很迟，

这样的创业课要求教师彻底重新设计所有教学内容，也第一次让这种教学设计成为可能。但使用AI后，语言表达等方面的详细反馈，他们需要面对真实的市场、提升学生的学习体验；改变层的教师开始更多地扮演“任务设计者”角色，大多数人还没有真正探索过后两层的可能性。收支，

同样的逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。增强（Augmentation）、但热闹背后，这个问题没人回答