生成式人工智能增强学科教学适应性的逻辑理路与实践路径

主要观点总结

本文探讨了生成式人工智能增强学科教学适应性的逻辑理路与实践路径。文章首先阐述了学科教学适应性的本质内涵和增强逻辑，然后从教学内容、教学主体及教学评价三个方面论述了生成式人工智能在增强学科教学适应性方面的实践价值。最后，文章提出了促进生成式人工智能与学科教学深度耦合的实践路径，包括根植学科大模型、丰富教学场域结构和坚守学科育人主旨等方面。

关键观点总结

关键观点1: 学科教学适应性的本质内涵和增强逻辑

文章对学科教学适应性的概念进行了系统阐述，揭示了其增强逻辑和阶段特征。

关键观点2: 生成式人工智能在增强学科教学适应性方面的实践价值

文章从教学内容、教学主体及教学评价三个方面论述了生成式人工智能如何赋能学科教学适应性，并强调了其以技术适应性提升为基石的实践价值。

关键观点3: 促进生成式人工智能与学科教学深度耦合的实践路径

文章提出了包括根植学科大模型、丰富教学场域结构、坚守学科育人主旨等方面的实践路径，以促进生成式人工智能与学科教学的深度融合。

文章预览

张玉柳，  罗江华 （西南大学 西南民族教育与心理研究中心， 重庆   400715） [摘   要] 随着生成式人工智能技术的智能涌现，增强学科教学适应性是学科教学自我发展的内部圈层和外部技术环境相互耦合下以变应变的本质反映。首先，文章对学科教学适应性的本质内涵进行了系统阐述，揭示了学科教学适应性的增强逻辑和阶段特征。其次，文章从教学内容、教学主体及教学评价三个方面论述了生成式人工智能赋能学科教学适应性在实践价值层面的增强效应。增强效应的逻辑机理是以技术适应性提升为基石，围绕教学情境智能化构建主线，最终导向师生对新技术环境的深度适应与协同发展。最后，为持续推动生成式人工智能增强学科教学适应性，文章从根植学科大模型、丰富教学场域结构、坚守学科育人主旨等方面出发，探讨了促进生成式人工 ………………………………