主要观点总结
本文介绍了生成式人工智能对课堂教学的影响，包括人工智能的发展历程和技术路径，以及生成式人工智能在教学中的应用。文章指出，人工智能的进化历程可分为三代，当前已进化到能模拟和延展人类“认知智能”的第三代。生成式人工智能在多轮对话、意义理解和内容生成领域展现出巨大潜力。文章还提到教育心理学家布卢姆的认知目标分类在教育领域的重要性，以及当人工智能具备认知和感知智能时，传统的以认知为主的教学方式面临的挑战。最后，本文提出了面对生成式人工智能的教学主张，包括掌握专家思维、经历学习过程、改变评价理念和培养人文精神的重要性。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能的发展历程和技术路径
人工智能从模拟人类的计算智能到感知智能，再到模拟认知智能的第三代人工智能技术。生成式人工智能能够生成新数据和内容，展现出巨大的潜力。
关键观点2: 生成式人工智能在教学中的应用与挑战
生成式人工智能可以深度融入学校教育，为课堂教学带来教育新质生产力。但同时，它也对传统的以认知为主的教学方式提出了挑战，引发了关于教学结构、评价理念等的变化。
关键观点3: 面对生成式人工智能的教学主张
提出“四个更重要”的教学主张，包括掌握专家思维、经历学习过程、改变评价理念和培养人文精神的重要性。这些主张强调了核心素养、生成学习模式、人机协同评价以及科学教育与人文精神平衡培养的重要性。
文章预览
文 章来源 | 《中小学数字化教学》2024年第8期 文章作者 | 孙众， 系首都师范大学信息工程学院教授、博士生导师 注：本文系国家自然科学基金面上项目（项目编号：61977048）的阶段性研究成果。 生成式人工智能对课堂教学的变革影响 文 | 孙众 1956年，两个重要概念在不同领域内提出：一是教育界的布卢姆教育目标分类（Bloom's Taxonomy），二是科技界的人工智能（Artificial Intelligence, AI）。近七十年来，前者为全球教育领域提供了系统而明确的教育目标（尤其是认知领域），后者则指引全球科技领域探索用机器模拟人类智能。若课堂教学仍停留在以培训学生认知能力为主的阶段，那么必然要遭遇具备认知智能的生成式人工智能的挑战与冲击。在此背景下，如何适应新时代人才培养的需求，优化升级教学理念、内容与方式，已成为教育领域必须深入
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