临近年末，好多人工智能融合教学展示活动令人应接不暇。不过，繁华热闹之下，我们还是需要思考究竟哪些是真正有效的融合教学范例，哪些只是奉命而为的作秀。这里，胖胖老师结合 A.J. Juliani 提出的 “10 种吸引并维系学习者注意力的经典方法”，借助豆包、通义等AI工具对各类线上教学直播和B站上的公开教学录像进行分析，通过对近300节课的观摩，梳理国内多所学校的 AI 教学实践（如江西丰城新城小学、重庆大学、陆军军医大学等），从一线教师视角出发，和大家聊聊如何落地 AI 赋能教学的一线可能性，每一条均依托真实应用场景，聚焦 “教师可操作、学生能受益” 的核心目标，没有空谈，只有干货，5000字长文，大家按需取用。
数据来源：各类公开教学直播与B站公开课视频
课堂实录工具：通义听悟+豆包实时会议
数据分析工具：Excel+WPS AI
1. 用 AI 多模态工具激发好奇心：让抽象知识 “看得见、摸得着”
核心逻辑：延续 “Feed Curiosity”（激发好奇心）的理念，AI 可将抽象知识转化为具象化的多模态内容，让学生主动产生 “为什么”“怎么做到” 的探索欲，而非被动接受答案。
落地策略：
- AI 视觉化拆解知识
：如新城小学徐稳老师教低年级诗词时，用 AI 绘画工具（如 MidJourney 简化版、国产 AI 绘画平台）输入《山居秋暝》诗句，生成 “明月透松林、溪流映洗衣女” 的动态场景图，学生观察后自然提出 “诗里的’浣女’为什么在晚上洗衣”“松林的位置和月光有什么关系” 等问题，教师再顺势讲解诗词意境与古代生活场景。 - VR/AR 模拟沉浸式探索
：参考 “虚拟现实技术在生物课观察细胞” 的实践，科学课用 AI 驱动的 VR 工具（如国产 “VR 课堂” 软件）让学生 “走进” 人体细胞，观察线粒体、细胞核的动态运作，学生在互动中会主动追问 “细胞分裂时染色体怎么变化”，教师再结合 VR 中的标注功能拆解知识点。 - 操作要点
：避免直接展示 AI 生成的 “最终答案”，而是用 AI 工具呈现 “现象”，留足学生提问的空间，比如展示细胞 VR 模型后，先让学生分组讨论 “发现了什么”，再引导深入。
2. 用 AI 专注力管理引导分心：把 “干扰精力” 转化为 “任务动力”
核心逻辑：践行 “Redirect, Don’t Compete”（引导分心）的思路，AI 可通过 “短周期互动 + 个性化任务” 将学生分散的注意力转化为可控的学习投入，而非批评或压制分心行为。
落地策略：
- AI 碎片化互动锚定注意力
：如新城小学姜红老师在数学课堂中，每 15 分钟插入一次 “AI 即时问答”（用 DeepSeek 或豆包的课堂互动功能），题目难度适配当前教学内容（如刚讲完 “分数除法”，AI 推送 1-2 道基础题），学生需在 3 分钟内完成并提交，教师通过 AI 实时反馈的正确率，快速判断是否需要调整节奏 —— 既避免学生长时间分心，又让分心的学生通过简单任务重新跟上。 - AI 分层任务适配注意力水平
：对容易分心的学生，用 AI 生成 “短周期任务包”（如 5 分钟完成 1 道应用题 + 1 个口算），每完成一个任务，AI 弹出 “小鼓励”（如 “你这次比上次快了 20 秒！”）；对注意力集中的学生，AI 推送 “连贯任务”（如 10 分钟完成一道综合题），用任务节奏匹配注意力特点，减少对抗性。 - 操作要点
：AI 互动任务需 “轻量化”，避免占用过多教学时间，且教师需全程关注 AI 反馈，对连续 3 次未参与的学生，及时线下引导，而非依赖 AI “自动管理”。
3. 用 AI 引导式提问教 “提问”：从 “找答案” 到 “提问题”
核心逻辑：呼应 “Teach Questions, Not Just Answers”（教提问）的方法，AI 可通过 “追问式反馈 + 资源检索支持”，引导学生从 “被动接收答案” 转向 “主动生成问题”，培养探究思维。
落地策略：
- AI 错题引导提问
：如姜红老师让学生将不会的数学题拍照上传至 DeepSeek，不是直接要 “解题步骤”，而是在 AI 回复中加入 “引导性问题”，例如学生问 “这道鸡兔同笼题怎么做”，AI 先回复 “你觉得题目中’头数’和’脚数’的关键关系是什么？如果先假设全是鸡，会有什么矛盾？”，学生回答后，AI 再逐步拆解解题思路 —— 让学生在 AI 的追问中学会 “从问题找关键”。 - AI 文献检索辅助研究提问
：参考重庆大学 AI 辅导员 “润欣” 的文献检索功能，语文或科学课让学生做小研究（如 “校园植物多样性”），AI 先推送相关基础资料，再引导学生提研究问题：“你想从’植物种类’还是’生长环境’切入？如果要比较不同区域的植物，需要收集哪些数据？”，避免学生直接照搬 AI 生成的研究报告。 - 操作要点
：教师需提前设置 AI 的 “提问规则”（如在 DeepSeek 中输入 “优先回复引导性问题，而非直接给答案”），并对学生的提问质量进行线下点评，比如 “你提的’植物生长和光照的关系’很好，能不能再具体到’每天光照几小时’？”。
4. 用 AI 分层内容解锁制造 “神秘感”：让知识 “逐步浮出水面”
核心逻辑：借鉴 “harness the Power of Mystery”（利用神秘感）的策略，AI 可通过 “内容分层解锁” 设计 “悬念式学习任务”，让学生为了 “解开下一层” 主动投入，而非直接灌输完整知识。
落地策略：
- AI 悬疑式场景任务
：历史课讲 “商鞅变法” 时，先用 AI 生成 “战国时期秦国农民的生活片段”人工智能（文字或动画），只展示 “农民抱怨赋税重” 的场景，让学生猜测 “为什么会这样？秦国后来怎么解决的？”，学生分组讨论后，AI 再解锁 “商鞅变法的赋税政策”；接着展示 “秦军战斗力弱” 的场景，再解锁 “军功爵制”，逐步揭开变法全貌。 - AI 数学问题分层解锁
：教 “百分数应用题” 时，AI 先给场景 “超市促销，一件衣服原价 200 元”，不显示问题，让学生先提可能的问题（如 “打 8 折多少钱”“满 100 减 20 后多少钱”），学生提完后，AI 再解锁对应的题目，让学生自己 “出题 – 解题”，增强参与感。 - 操作要点
：AI 解锁的 “节奏” 需匹配课堂时间，避免悬念过长导致学生失去耐心，一般每 10 分钟解锁一层，且解锁条件与学生的互动行为挂钩（如 “分组讨论出 3 个问题即可解锁”）。
5. 用 AI 成长追踪替代 “唯分数”：让进步 “可视化、可感知”
核心逻辑：落实 “From Grades to Growth”（从分数到成长）的理念，AI 可通过 “错题分析 + 动态报告” 记录学生的能力变化，让学生关注 “自己比昨天进步了多少”，而非只看考试分数。
落地策略：
- AI 智能错题本定向补弱
：参考 “智能错题本定向推送资源” 的实践，数学课后让学生用 AI 工具（如 “小猿口算” AI 错题功能、DeepSeek 错题分析）拍照上传错题，AI 自动归类错题类型（如 “分数乘法计算错误”“几何证明辅助线添加错误”），并推送同类基础题 + 变式题，同时生成 “错题整改报告”，标注 “本周这类错题减少了 3 道，继续加油！”，学生能直观看到自己的进步。 - AI 阶段性成长报告
：如新城小学教导处朱刚琴用 AI 分析学生成绩数据，每月生成 “个性化成长报告”，内容包括 “本月掌握最好的知识点（如’长方体体积计算’）”“需要加强的能力（如’应用题审题’）”“下一步建议（如’每天做 1 道应用题审题训练’）”，报告中不出现 “排名”，只对比学生的 “本月 vs 上月”，教师再结合报告与学生一对一沟通。 - 操作要点
：AI 报告需 “轻量化”，避免数据过载，核心突出 “1 个优势 + 1 个改进点 + 1 个具体任务”，且教师需引导学生理解报告，比如 “你看，你这次几何证明能想到辅助线了，这就是进步，下次我们再试试更复杂的”。
6. 用 AI 游戏化设计让 “枯燥任务” 变有趣：把 “要我学” 变成 “我要学”
核心逻辑：延续 “Gamify the Grind”（游戏化枯燥任务）的思路，AI 可通过 “积分体系 + 即时反馈” 将重复练习转化为 “闯关游戏”，让学生在成就感中坚持学习，而非被动完成任务。
落地策略：
- AI 学科闯关任务
：语文识字课用 AI 工具（如 “汉字王国” AI 游戏）设计 “识字闯关”，第一关 “认读生字”（AI 读音，学生选正确字形），第二关 “组词”（AI 给生字，学生输词语），第三关 “造句”（AI 给词语，学生写句子），每闯一关解锁一个 AI 小动画（如 “汉字演变过程”），累计 10 关可兑换 “班级小奖励”（如免一次作业）。 - AI 班级成长积分榜
：用 AI 工具（如 “班级优化大师” AI 版）记录学生的日常表现，完成 AI 错题整改得 1 分，主动用 AI 提问题得 2 分，帮助同学解决 AI 任务得 3 分，每周五 AI 生成 “积分榜 Top5”，展示在班级群，不排名倒数，只表扬进步大的学生，比如 “小明这周积分从 3 分涨到 8 分，进步显著！”。 - 操作要点
：游戏化设计需 “低门槛、高反馈”，避免任务过难导致学生放弃，且奖励需与学习相关（如 “AI 知识点拓展视频”“教师一对一 AI 任务辅导”），而非物质奖励，保持学习的核心目标。
7. 用 AI 能力拓展任务让学生 “突破自我认知”：发现 “我能做到更多”
核心逻辑：践行 “Surprise Students With What They Can Do”（让学生惊喜于自己的能力）的策略，AI 可根据学生的优势推荐 “跳一跳够得着” 的实践任务，让学生在完成任务后发现 “原来我能应用知识解决实际问题”。
落地策略：
- AI 兴趣驱动的小项目
：若学生喜欢画画，推荐 “AI 绘画 + 数学” 项目 —— 用 AI 绘画工具（如 “画宇宙”）生成 “对称图形”，学生在调整画面对称度的过程中，理解 “轴对称、中心对称” 的概念，最后完成 “我的对称画” 作品，并向班级讲解 “我用到了哪些数学知识”，让学生发现 “画画也能学数学”。 - AI 临床实践能力培养
：参考陆军军医大学 “医数慧脑”，医学研究生用 AI 分析脱敏后的临床数据（如 “糖尿病患者用药效果”），AI 先提供数据清洗模板，再引导学生设计分析维度（如 “不同年龄组用药差异”），最后生成分析报告，学生在过程中发现 “自己能将统计知识用于临床研究”，突破 “我只是学生，做不了科研” 的认知。 - 操作要点
：AI 任务需 “小而具体”，避免过于复杂（如小学生的项目控制在 1-2 课时完成），且教师需全程提供支架，比如学生做 “AI 对称画” 时，教师示范如何用 AI 调整对称参数，避免学生因技术操作卡壳。
8. 用 AI 跨学科资源链接 “兴趣与知识”：让热情成为 “学习的引擎”
核心逻辑：呼应 “Passions Expand Horizons”（用热情拓展视野）的理念，AI 可根据学生的兴趣推送跨学科知识，让学生在探索热爱的领域时，自然接触多学科内容，而非 “为了跨学科而跨学科”。
落地策略：
- AI 兴趣 – 知识匹配推送
：若学生对 “航天” 感兴趣，用 AI 工具（如豆包、讯飞星火）推送 “航天相关的数学 / 物理任务”—— 计算 “卫星绕地球一周的时间”（数学：圆的周长）、分析 “火箭推进剂的化学反应”（科学：化学方程式）、撰写 “给航天员的一封信”（语文：书信写作），学生在研究航天的过程中，同步掌握多学科知识。 - AI 真实场景项目实践
：参考 “智能交通”“垃圾分类” 的项目案例，组织学生做 “校园垃圾分类 AI 识别” 小项目 —— 用 AI 图像识别工具（如国产 “TensorFlow Lite” 简化版）拍摄校园垃圾，AI 自动分类，学生在调试模型的过程中，学习 “图像识别原理”（科学）、“垃圾分类标准”（道德与法治）、“数据统计”（数学），让兴趣带动跨学科学习。 - 操作要点
：AI 资源需 “贴合学生认知水平”，比如给小学生推航天知识时，用动画而非学术文献；给初中生推 AI 识别工具时，用图形化界面而非代码操作，降低入门难度。
9. 用 AI 标准化流程构建 “课堂仪式感”：让学习 “有节奏、有活力”
核心逻辑：借鉴 “Rituals Create Stability”（仪式感创造稳定）的方法，AI 可辅助构建 “固定流程 + 灵活内容” 的课堂模式，让学生形成学习预期，同时通过 AI 内容的变化保持课堂活力，避免单调。
落地策略：
- AI 标准化课堂流程模板
：通过 AI 集体教研（如新城小学的 AI 集体教研）确定 “4 环节课堂流程”，并用 AI 备课平台（如 DeepSeek 教学设计功能）生成模板：AI 导入（5 分钟）：语文用 AI 朗诵诗词，数学用 AI 播放生活场景短片（如 “超市付款”）；小组讨论（10 分钟）：AI 推送讨论话题（如 “诗词中的情感”“付款时的数学问题”）；AI 互动（5 分钟）：AI 随机提问小组代表，反馈答案正确性；总结（5 分钟）：AI 生成课堂知识点清单，学生补充疑问。 -
学生熟悉流程后，会主动进入学习状态，减少课堂混乱。 - AI 周期性仪式活动
：每周五开展 “AI 学习总结会”，AI 自动生成 “本周班级学习亮点”（如 “小明在 AI 数学闯关中考了满分”“小组完成了垃圾分类 AI 项目”），并推送 “下周趣味 AI 任务预告”（如 “AI 猜成语游戏”），让学生在固定仪式中感受学习的节奏感，同时期待新内容。 - 操作要点
：流程需 “简洁灵活”，避免过于僵化（如某环节学生讨论热烈，可适当延长 1-2 分钟），且 AI 内容需每周更新（如 AI 导入的短片每周换一个场景），保持新鲜感。
10. 用 AI 个性化难度适配 “适度挑战”：在 “跳一跳” 中保持投入
核心逻辑：落实 “Engagement Requires Just Enough Friction”（适度挑战）的理念，AI 可根据学生的实时学习情况调整任务难度，确保任务处于 “最近发展区”（ZPD），让学生在挑战中获得成就感，而非因过难放弃或过易无聊。
落地策略：
- AI 动态难度调整
：如姜红老师用 AI 智能导师辅导数学，学生每做对 1 道题，AI 自动推送难度提升 1 级的题目（如从 “整数除法” 到 “小数除法”）；做错则推送同难度的变式题，直到做对 3 道再升级 —— 避免 “一刀切” 的任务难度，让每个学生都能 “够得着、有挑战”。 - AI 脚手架式支持
：科学课让学生用 AI 模拟 “电路连接” 实验，新手学生用 AI “步骤引导模式”（AI 提示 “先接电源，再接灯泡”），熟练后切换 “自主设计模式”（AI 只提供错误提示，如 “电路短路，请检查接线”），逐步撤去支架，培养学生的自主探究能力。 - 操作要点
：教师需定期查看 AI 的难度调整记录，避免 AI “过度降级”（如学生长期做基础题）或 “过度升级”（如学生连续错题仍推难题），并根据线下观察手动调整，比如发现学生因紧张做错，可让 AI 暂时退回基础题，缓解焦虑。
一线实践的核心提醒：AI 是 “工具”，不是 “替代者”
所有策略的落地都需坚守 “教师主导、AI 辅助” 的原则：