摘要​：教育数字化转型推动人工智能（AI）技术与历史学科深度融合，为破解传统教学困境提供新路径。本文基于情境化学习理论与“教学评一致”理念，系统分析 AI 在历史课堂的应用场景：通过 VR/AR 技术重构历史情境、智能助手支撑史料研习、语言大模型赋能交互式研讨、数据系统实现个性化评价。结合浙江大学慕课西行、史料智能体研发等实践案例，揭示AI 在激发学习兴趣、培育核心素养、促进教育公平中的价值。同时剖析史实准确性把控、教师数字素养适配等挑战，提出技术伦理规范、师资培训等优化策略，为历史课堂的智能化转型提供参考。

关键词​：人工智能；历史课堂；情境化教学；教学评一致；史料研习

引言

历史学科承载文明传承与价值培育的核心使命，但其教学长期受制于“文本依赖”与“时空局限”，静态史料难以呈现历史事件的动态逻辑，单向讲授模式削弱学生的思辨主动性。随着《教育信息化2.0行动计划》推进，AI 技术以其沉浸性、交互性与数据分析能力，成为历史教学革新的关键驱动力。现有研究显示，AI 可通过情境重构、智能交互、个性化推送等方式，实现历史知识从“被动接收”到“主动建构”的转变。浙江大学“中国近现代史纲要”慕课西行项目引入 AI 教学助手，使跨区域学生通过人机互动深化对革命历史的理解，印证了技术赋能的实践价值。本文结合近年学术成果与教学案例，系统探讨AI 在历史课堂的应用机制与发展路径。

一、AI 在历史课堂的核心应用场景

（一）情境化教学场景的智能重构

VR/AR 与生成式 AI 技术突破传统教学的时空限制，实现历史场景的沉浸式还原。在“新文化运动”教学中，教师可借助 AI 教育平台构建 1915 年北京大学课堂虚拟场景，学生通过角色扮演与 AI 生成的陈独秀、胡适等虚拟人物对话，围绕“白话文革新”展开思辨。这种场景重构并非简单的视觉再现，而是基于史料数据库的逻辑推演——AI 通过自然语言处理（NLP）技术解析历史文献，生成符合人物身份的对话脚本，同时嵌入社会背景细节，使学生直观感知思想变革的时代张力。浙江大学在“中国革命新道路”教学中，通过 AI 模拟“西安事变谈判”情境，学生选择不同决策路径时，系统实时反馈历史后果，深化对革命复杂性的认知。

（二）史料研习的智能化支撑

AI 技术重构史料处理模式，提升学生的史料实证能力。维普期刊研究显示，文字史料研习智能体可自动识别史料的时间维度、叙事视角与核心要素，辅助学生建立“史料—史实—史论”的逻辑链条。中学历史教师通过“智慧历史”平台的智能备课功能，可快速整合不同版本教材史料、考古发现与学术研究成果，生成个性化教案与史料分析任务单。在“商鞅变法”教学中，AI 工具能同步呈现《史记》记载、出土秦简与现代研究观点，自动标注史料冲突点，引导学生开展比较分析，培育批判性思维。

（三）交互式研讨与个性化评价

生成式 AI 打破课堂互动的时空边界，构建“人机协同”的研讨生态。浙江大学慕课西行项目中，两校学生以小组为单位，通过 AI教学助手围绕“中国革命道路选择”设定关键词提问，系统基于知识图谱生成多维度解答，学生结合反馈形成研究报告并跨校展示。在评价环节，AI 系统通过分析学生课堂互动数据、史料解读作业等，生成个性化学习报告，精准定位“时空观念”“历史解释”等核心素养的薄弱点，为教师提供干预依据。郑州航空工业管理学院在课程中引入 AI 评价体系，通过自评、互评与机评的三维反馈，实现知识掌握与价值培育的协同评估。

二、AI 应用的实践价值与现存挑战

（一）技术赋能的核心价值

AI 技术显著提升历史教学的育人效能。实证研究表明，采用AIarts-based 学习系统的七年级学生，其历史知识测试成绩较传统教学组提升 15.3%，学习动机量表得分提高 22%，认知负荷显著降低。这种效能提升源于双重机制：如 VR 技术重现的“丝绸之路商队”场景，使学生直观理解贸易路线与文化传播的空间逻辑；AI 根据学生的阅读速度、答题准确率等数据，动态调整史料难度与探究任务，适配不同认知水平需求。在教育公平层面，AI 驱动的慕课西行模式使西部高校学生共享优质教学资源，缩小区域教育差距。

（二）实践推进的主要挑战

AI 在历史课堂的应用仍面临多重制约。首先是史实准确性风险，生成式 AI 可能因训练数据偏差出现“虚构史料”，如错误关联历史人物与事件，需历史学专家参与内容审核与模型优化。其次是教师数字素养适配问题，部分教师对 AI 工具的操作能力不足，难以实现技术与教学目标的深度融合，调查显示仅 38% 的中学历史教师能熟练运用

AI 开展情境设计。最后是技术伦理争议，虚拟场景可能弱化学生对历史严肃性的认知，需在趣味性与庄重性之间建立平衡，避免历史娱乐化倾向。

推动AI 在历史课堂的可持续应用，需构建“技术—教学—伦理”协同体系。在技术层面，应建立历史学科专属数据库，整合权威史料与学术成果，优化 AI 模型的历史逻辑生成能力，如参照“智慧历史”平台的资源审核机制，组建跨学科团队进行内容把关。在教学层面，需将 AI 应用纳入教师培训体系，重点提升史料智能分析、虚拟场景设计等能力，浙江大学的“知识图谱 AI 智慧课程”研发经验显示，系统性师资培训可使 AI 教学应用效率提升 40%。在伦理层面，应制定历史AI 应用指南，明确虚拟场景设计的史实边界，强化学生对“AI生成内容”的辨别意识，培育负责任的技术使用习惯。

未来，随着多模态大模型与教育大数据的深度融合，AI 将实现从“工具赋能”到“智慧协同”的跨越。预计到 2025 年，自适应学习系统可基于学生的情感数据（如课堂表情、互动频率）动态调整教学策略，AI 虚拟教师将作为“个性化辅导者”参与课后拓展，形成“课堂情境探究—课后智能辅导—全域素养评价”的闭环教学模式。这种变革不仅将重塑历史教学形态，更将推动历史学科核心素养培育的精准化与高效化。

参考文献

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