在这一序列中，学网任务没变。热闹背后真实的个问立场冲突，很多教师也能让AI帮自己写教学大纲、题没一位大学英语教师此前会在课前自己拟好20道填空题，答新他们需要面对真实的闻科市场、比如，学网重心从“怎么把知识教好”转向“怎么设计让学生真正思考的热闹背后任务”；至于重构层，调整论点、个问当天就能获得关于逻辑结构、题没语言表达等方面的详细反馈，
认真观察SAMR模型的4个层次，他们要和学生一起面对没有标准答案的真实问题。用户、如今他只要把教材段落扔给AI，但怎样的“赋能”才真正有价值？这个问题值得我们思考。更快；“转型”则意味着借助技术做出对教学的重大改变，“龙虾”……轮番登场。校级培训、学习质量也随之提升。这些改善值得认可。修改的动力已经大打折扣。学生提交草稿，SAMR把4个层次分为两组：前两个层次叫“提升”，它把技术融入教学的程度分成4个层次，包括原本做不到的事情，让教师尝试为自己的课程设计改变层或重构层的教学任务。
这样的课程在生成式AI出现前，提高制作PPT的效率。随着层次的提升，他们有机会将以前只能停留在纸面上的商业计划书付诸实践。但培训如果仅仅止步于此，比如，AI的技术特点让教学任务的重大革新成为可能。教师的精力可以集中在更有深度的面批和讨论上。换来的则是学生真正的成长，大多都熟悉几个培训中演示的工具，传递知识、近现代史课程的常规教学方式是让学生阅读史料、它要求学生做完全不同的事情，引入AI写作反馈工具后，对于他们来说，
在“替代”层，教师带走的只是一批工具，
回到本文开头的问题，还能思考后两层的教学设计在自己的学科里如何实践。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，它的价值是真实的——节省时间、
AI赋能教学：从“替代”走向“重构”
从替代到重构，但如果认真看这些课堂的教学逻辑，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）。院系工作坊、并从“读懂并复述历史”变成“在争论中构建和捍卫历史判断”。工具换了，都是无法想象的。也不需要把整门课推倒重来。市场调研等需要专业分工的工作。因为任务本身就要求其必须主动思考，
从前两层走向后两层，数据分析、后两个层次叫“转型”。AI承担产品设计、让学生做到原本做不到的事？有余力的教师还可以进一步设想：我的课程有没有可能被重新构想，
在“增强”层，一个可行的切入点很小，客服、有真实的对手、检验记忆、这条线依然清晰可辨。也第一次让这种教学设计成为可能。即在自己的课程中，教师越需要放弃对课堂的掌控感，
在传统模式下，也十分容易上手。改变（Modification）和重构（Redefinition）。无论是课程规划还是实际教学，但使用AI后，学生的主体性在这里达到最高，解决学生在学习上的痛点和难点，这一层的使用非常广泛，而且反馈往往来得很迟，学生在课程中的主体性越强。帮助教师进入替代层和增强层，以及应对未来复杂环境的底气。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，层次越高，以前完全无法设想的教学任务，
在这一层，增强（Augmentation）、大多数培训的重心放在工具使用和操作演示，学生只承担一个角色——创始人。这一层最典型的例子是用AI出题。
（作者分别为西交利物浦大学未来教育学院副教授、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。 上述两种方式其实是同一件事，这个框架曾被广泛采用，因为任务的类型和目的都没有改变。让学生能运用AI更好地解决真实的实践问题。因为AI的存在而得以实施。 在“重构”层，工具带来了学习体验上的提升。有个问题却很少有人解答：AI赋能， 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，这个问题没人回答 图片来源：摄图网 ■夏令 张晓军 最近几年，减少重复劳动。技术对原有教学实践的改变也越深刻，对于教师而言，没有统一进度，要把AI带进课堂。但学生的学习体验几乎感受不到任何变化，没有可以套用的评分量表。甚至重新定义教学本身的目标。回应质疑。到底赋的是哪种能？ 但凡参加过AI赋能培训的教师， SAMR模型：一把20年前就有的尺子 2006年，就会出现一轮“AI赋能教学”培训的新热潮。 在笔者看来，教师的角色发生了根本性转变，提高反馈质量， 当前，而且没有标准答案，教师检查一遍就可以用了。更是真实问题的参与者。 这种氛围本身当然是好事。 工具在升级，一门商科创业课，学生要等到下节课才能看到评语。并作出真实的商业判断。前两层的价值真实存在——省时间、 这样的创业课要求教师彻底重新设计所有教学内容，当下，但迭代修改的机会增加了，覆盖4个层次的培训可使教师不仅学会用工具，教师可以尝试引入一个经过大量史料知识库“投喂”的AI智能体，此时，学生的思维是活跃的，而不只是被动接收信息。撰写分析报告。 从第三层“改变”开始，其框架几乎没有变化，在AI的加持下，Kimi、在这种场景下，减重复、这也许才是真正推动AI赋能教学从热闹走向有意义的培训方式。AI会根据历史背景和这个人物的立场作出回应，DeepSeek、当然不需要一次完成，美国学者鲁宾·普恩特杜拉提出了一个分析框架，仍然是写作，每隔几个月，西交利物浦大学未来教育学院执行院长）高校AI赋能教学培训： 热闹背后，收支， 
这已经不是原来那个任务的改良版本，生成式AI第一次让“一人公司”成为可能，
同样的逻辑也应该成为AI赋能培训的出发点。在培训中应留出时间，要求学生围绕某一历史决策与历史人物展开辩论，从低到高依次是替代（Substitution）、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，生成测验题目、一门大学写作课的教师往往要面对几十名学生，学校管理层也频繁发出信号——要拥抱AI，“提升”意味着用技术把已有的事情做得更好、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，教师群里每天都有新工具分享，SAMR模型提供的是一张有方向感的地图。带不走重新思考教学目标的能力。教师的角色从知识传授者变成了陪跑的创业导师。批改一轮作文就要花掉整个周末，你会发现这一类被AI赋能过的课程，线上打卡课程……一场接着一场。
具体而言，学生需要随机应变、甚至真实的后果。不难发现有一条暗线贯穿始终——层次越高，学生的任务没有变，几秒钟就能列出一份格式整齐的题目，在此前移动设备和互动白板进入高校课堂的浪潮中，但反馈的速度和频率发生了实质性改变。找出一个以前觉得理所当然的任务，只是AI替换了人力。评分排名，