摘要：随着人工智能技术与智慧课堂建设的深度融合，高校教师教学正经历深刻的变革。人工智能的融入对教学成效与师生互动的影响日益明显，但教师作为教学主体，如何适应这一转变，尚处于探索阶段。本文以中南民族大学为例，通过对不同专业老师的线下访谈，聚焦智慧课堂背景下，人工智能普遍使用对教学的实际影响；以及教师视角下人工智能在备课和师生互动等方面产生的新问题。尝试发掘人工智能与智慧课堂适配性冲突的核心节点，摸索具有可行性的应对策略，为人工智能时代高等教育的健康发展提供有益的参考。

关键词：人工智能；高等教育；智慧课堂；教师教学

一、引言

人工智能技术正深刻重构高等教育生态，成为破解传统教育“规模化供给”与“个性化需求”矛盾的核心驱动力。2017 年国务院《新一代人工智能发展规划》首次将人工智能明确为“教育全流程赋能的关键工具”，要求在教学、管理、资源建设等领域实现技术深度渗透；2024 年《教育强国建设规划纲要（2024-2025 年）》进一步提出“构建人工智能赋能教育新生态”，强调通过价值重构、场景创新和资源整合，推动“课堂内外联动、校内外资源贯通、线上线下深度融合”的育人模式转型。在此背景下，高校教师作为教学实践的核心主体，正经历从“传统讲授者”向“人机协同引导者”的角色转变，其教学策略选择、课堂互动设计及技术工具应用能力，正成为影响智慧课堂教学实效的关键变量。更为深入探讨技术赋能背景下教育本质的坚守与创新提供了典型研究场域。

智慧课堂是智慧教育聚焦于教学、课堂与师生活动的必然结果[1]。在人工智能与智慧课堂深度融合的现有研究中，技术赋能教学的积极效应受到广泛关注。韩星冉表示 AI 技术通过智能推荐系统、生成式工具、虚拟现实场景，打破传统课堂的“一刀切”模式，满足学生差异化需求，显著提升教育教学效率与个性化体验[2]。张芝龙也表示 AI 虚拟角色不仅能够自主模拟真实场景，还能根据学员的不同需求和学习进度，提供个性化教学内容和反馈[3]。但当前研究多聚焦于人工智能技术对课堂硬件设施、资源供给的优化作用，对教师教学实践层面的适应性转型探讨仍显不足：一方面，教师如何平衡 AI 工具辅助与传统教学优势的融合策略尚不明确；另一方面，技术介入下师生互动关系的异化风险（如学生主体性弱化、学习依赖性增强等）缺乏来自教师视角的实证考察。

基于此，本文通过访谈、调研等实证研究，聚焦智慧课堂教学实践中教师的真实体验与诉求、课下备课效率及师生互动质量的具体影响，试图通过研判分析教师适应智慧课堂的核心障碍，寻求可行性的优化路径，提升高校教师教学能力，探索助力人工智能时代高等教育“技术赋能”与“人文关怀”协同发展的实用型方案。

二、人工智能在智慧课堂环境中对教师教学的影响

在智慧课堂环境中，人工智能对教学的融入是全方位的。对教师的影响主要体现在教学过程和教学成效两个方面。

一方面在教学过程上，备课进度显著提速，但是师生互动的个性化却被消解。在人工智能平台建课成功后，备课效率显著提升，备课思维得到明显扩充。尤其在教学目标拆解、习题匹配、教学流程框架搭建等标准化环节，效率提升幅度达 40%以上，受访教师表示，“前期建课需要大量精力，但一旦建课成功，备课效率会显著提升。”这种备课方式极大减少了重复性劳动，让教师得以将更多精力聚焦于教学重难点的打磨。同时，借助 AI生成备课大纲，能够提供更加多元的思路引领学生。在 AI 给出的大纲进行筛选、加工后，对存疑的资料进一步佐证，然后对细节进行补充丰富， 在这个过程中，教师自身知识得到巩固，自身批判能力也得到了锻炼。AI介入后，非预设性师生对话减少。效率提升的背后，师生互动的“活性”正面临明显消解。受访教师表示，AI介入后课堂互动更偏向 “标准化问答”。 由于 AI 提前预设了常见问题的解答框架，且教学经验尚浅的部分教师依赖 AI 生成的互动话术模板，当学生提出超出预设范围的个性化疑问时，教师临时组织深度对话的意愿与能力均有所下降。如今学生更倾向于等待 AI 给出 “标准答案”，教师也因习惯依赖 AI 的案例分析逻辑，减少了对非预设问题的即时回应与延伸探讨，导致课堂互动从 “多元碰撞” 转向 “单向输出”。

另一方面在教学成效上，由于人工智能的管理模式绑定，教师教学管理负担下降，但在智能系统上的技术操作则开始挤占教师的精力。借助 AI 作业批改系统，客观题，如选择题、填空题、公式计算题，可实现 100% 自动化批改，主观题，如论述题、案例分析题，通过关键词匹配、逻辑框架识别等技术，批改准确率达 95% 以上，较传统人工批改效率提升 3-5 倍。与此同时，AI 驱动的教学管理系统，如考勤自动统计、课堂互动数据实时汇总、学习进度跟踪，大幅减轻了教师的教学管理负担。但值得注意的是，教学成效的 “效率优势”背后，隐藏着教师专业发展的深层隐忧。最突出的问题便是技术操作时间大幅增加，挤压了教师教学反思与专业研究的精力。部分教师反馈，平均每节课需花费 35% 以上的时间进行技术操作，如调试 AI 互动系统、处理设备故障、同步教学数据至平台，部分老年教师的技术操作时间甚至超过 50% 。

三、人工智能的效率陷阱与学习主动性消解危机

（一）过于相信并依赖人工智能去做所有的教育教学工作，会潜意识限制自身能力的成长或者失去对深层逻辑探究的的动机。这就是人工智能的效率陷阱。技术的便利遏制人自身的发展需要，效率的迅捷也会阻断人对深层认知的诉求。

AI 工具在教学场景中的 “框架性优势”，并未完全转化为教学质量的深度提升，反而因内容空洞、真实性存疑等局限性，让教师陷入 “高效表象下的低效困境”。从教师实践反馈来看，AI 工具的局限性主要体现在三个方面。第一是内容生成的 “模板化空洞”。超 80% 的受访教师表示，AI 生成的教学素材，如课件框架、案例分析、习题解析，虽能快速提供结构完整的模板，但内容缺乏学科深度与个性化适配。某汉语言文学专业教师提到：“用 AI 生成《红楼梦》人物分析课件时，系统能快速梳理人物关系、核心情节框架，但对人物性格的深层解读、时代背景与人物命运的关联分析极为浅显，甚至存在观点片面的问题，最终仍需花费 2-3 小时查阅文献、补充学术观点，才能形成合格的教学内容。”这种 “先有框架、后补内容” 的模式，看似缩短了备课时间，实则因 AI 内容的空洞性，增加了教师二次加工的负担，形成 “效率假象”。第二是信息真实性的 “不可控风险”。AI 工具生成的知识内容存在 “事实偏差” 风险，尤其在专业领域表现明显。这种真实性隐患，迫使教师花费额外精力验证 AI 内容的准确性。第三是认知深度的 “浅层化局限”。AI 工具擅长处理标准化、重复性的教学任务，却难以支撑高阶认知层面的教学设计。这种局限导致教师在高阶教学目标的实现上，仍需完全依赖自身经验，AI 的 “效率赋能” 仅停留在基础教学环节，未能触及教学质量的核心维度。

（二）无独有偶，在人工智能辅助下，学生可在许多问题上自由、快速、准确地获得标准答案。这种便捷舒适的学习模式会使学生厌恶枯燥的练习、逃避复杂的过程，不知不觉地依赖人工智能的辅助，导致探索欲退化，并最终构成学习主动性消解的危机。

随着 AI 工具在学习场景中的深度渗透，学生对技术的依赖程度显著上升，自主探索意愿与能力双重退化，成为教师普遍担忧的核心问题。调研数据显示，超 75% 的学生在完成作业、撰写课程论文、解决复杂问题时，会优先使用 AI 工具辅助，其中 40% 的学生表示 “离开 AI 难以独立完成高阶学习任务”，学生学习主动性呈现明显下降趋势。从教师视角来看，学生的过度依赖主要表现为 “三重退化”：一是自主思考能力的退化。学生对知识的理解停留在 “记忆层面”，缺乏深度思考与逻辑推导能力。二是问题解决能力的退化。AI 工具的“即时反馈” 功能，让学生失去了 “试错探索” 的耐心。学生逐渐失去了“面对问题 — 分析问题 — 解决问题”的完整思维链条，变成了“AI 答案的搬运工”，大部分教师表示担忧。三是学习意愿的退化。AI 工具的“便捷性” 让学生降低了学习投入度，超 60% 的教师观察到，学生在课后复习、课前预习环节的主动性明显下降。受访英语教师提到：“以往的学生为了完成英语作文，会主动积累词汇、分析范文结构；现在直接用 AI生成作文初稿，仅做简单修改便提交，甚至出现多篇作文句式、观点高度相似的情况，学习的积极性与创造性大幅降低。”

应对策略

在智慧课堂环境中，在发挥人工智能技术优势助力高校课堂教学提质增效的前提下，要清醒地认识到，过于舒适便捷的学习方式也会扼杀学生发展的动机和需求，诱发惰怠和依赖的情绪。因而高校管理层要在组织架构和制度机制上进行合理的引导和督促。

第一要推行“双轨制”教学评估。将课程评价拆分为“技术赋能模块”（效率指标）与“主体觉醒模块”（思维指标），权重各占 50% 。既认可 AI 带来的效率提升，也重视教学的本质价值。“技术赋能模块”（效率指标）板块聚焦 AI 工具对教学流程的优化效果，具体包含 4 项核心指标：AI 辅助备课时间缩短比例、作业批改自动化率、教学管理数据完整性、学生基础任务完成率等。通过量化指标，客观衡量 AI 对教学效率的提升作用，避免教师陷入 “为技术而技术” 的误区。“主体觉醒模块”（思维指标）侧重评估教学对学生高阶思维能力与教师专业反思的促进效果，涵盖深度互动占比、学生自主探究任务完成质量、教师教学反思频次、教师专业研究产出等四个关键维度。

第二要建立“学生主动性监测平台”。依托智慧课堂数据系统，通过 12 项核心指标构建学生学习主动性评价体系，实时生成 “学习主动性热力图”，为教师干预提供数据支撑， 避免学生学习主动性消解危机进一步恶化。12 项监测指标分别涵盖课堂互动、作业完成、自主学 互动维度包括：主动举手提问次数、非 AI 引导的小组讨论发言时长、对 AI 答案的质疑次数； 作业完成维度包括：作业修改痕迹数量、自主补充论据数量、作业提交时长；自主学习维度包括：课前预习资源自主浏览时长、课后拓展资料搜索次数、自主制定学习计划次数、向教师请教非 AI 可解答问题的频次、课堂笔记、课后笔记的完整程度。

此外在教师层面需要布置“人机协作创新任务”。 打破 “AI 生成 + 学生复制” 的单一模式，要求学生以团队为单位（3-5 人一组），同时使用 AI 与人工方法完成项目，通过对比两种方案的优劣，培养学生对 AI工具的理性认知与自主创新能力。

五、结论

综上所述，本文以中南民族大学教师教学实践为实证样本，系统探讨了人工智能与智慧课堂融合对高校教学的实际影响。研究表明，AI 技术虽为智慧课堂带来备课效率提升、管理负担减轻等显著优势，却也引发互动浅层化、教师专业发展精力被挤压的 “效率 — 质量” 悖论，更催生 AI 工具内容空洞的效率陷阱，以及学生自主学习能力退化、学习动机消解等危机。在人工智能平台的教学模式的运用中，只有实现在教师主导或引导的前提下，学生主体积极参与的完美结合，新的教学模式才能助推课堂走向优质高效[4]。智慧课堂的健康发展不能依赖技术单向赋能，而需回归 “以教为本、以学为要” 的核心。高校推行的 “双轨制” 评估与主动性监测平台，教师设计的 “人机协作创新任务”，正是破解技术异化、重构人机协同教学生态的关键路径。未来，唯有持续优化制度保障与教学实践创新，在技术效率与人文关怀间找到平衡点，才能推动人工智能真正服务于高等教育质量提升，助力教师实现从 “技术使用者” 到 “教学创新引导者” 的深度转型，为 AI 时代高等教育的可持续发展提供坚实支撑。

参考文献

[1]刘邦奇.“互联网+”时代智慧课堂教学设计与实施策略研究[J].中国电化教育，2016（10）： 51-56+73

[2]韩星冉.AI 视域下高校音乐通识教育教学改革：困境、前景与路径[J].黑龙江高教研究，，2025，43（11）：144-150.DOI：10.19903/j.cnki.CN23-1074/G.2025.11.023.

[3]张芝龙.AI 虚拟人技术赋能军队院校思政课堂沉浸式教学实践研究[J].武警工程大学学报，2025，41（04）：1-4.

[4]彭先春，洪朝辉.智慧主导：摆脱教学用模之惑[J].教育科学论坛，2017，（17）：48-49.

2025 年度中南民族大学大学生创新训练省级项目成果，项目名称：人工智能对大学教育的冲击与应对研究，项目编号：S202510524138

作者简介：郭琰琳，日语系2023 级在读本科生，项目组成员；刘佳，日语系2023 级在读本科生，项目负责人；谢菲，商务英语系 2023 级在读本科生，项目组成员；陆倩倩，商务英语系 2023 级在读本科生，项目组成员。

赵海波，中南民族大学翻译（汉英日）系副主任，博士，讲师，以上项目指导老师。