【编者按：为积极响应国家教育数字化转型战略，扎实推进新时代高素质专业化教师队伍建设，学校启动“四化协同”教师教学发展跃升行动，为教师专业成长持续注入动能。现特别推出“西南大学教学骨干教师成长记”专栏，持续聚焦深耕教学一线的骨干力量，分享他们在教学创新实践中的成长收获与蜕变经验，希望为全校教师提供可借鉴、可实践的教学思路。期待更多教师主动关注教学创新、投身教学改革，在交流互鉴中共同提升教学能力。专栏后续精彩内容将持续更新，敬请全校师生关注】

深耕AI课堂进阶 探索教学成长之路

作为一名高校教师，我始终坚信，教育的价值不仅在于传授知识，更在于启发智慧，在智能时代，我秉持“AI做助教，课堂做实验，学生做主角”的理念进行人工智能课程的教学实践。

一、AI风暴下的学习新常态

今天的学习场景已被信息流、短视频和碎片化时间改写。我们已然进入“碎片化学习+大模型辅助”的时代，职业路径从单一线性转向多轨并行，生活节奏与心理压力也在重塑人们的学习动机。其实，并非学生“懒“，而是环境、技术与期待正在同步改变。人工智能领域的算法、工具迭代速度极快，知识淘汰率居高不下。作为教师，我们既要传授“内容”，又要塑造学生的“能力”，还要应对“AI 替代”的挑战。教学焦虑如同一面镜子，照见我尚未打磨的不足，也照亮了前行的方向。时代在变、世界在变，学习方式自然也在变。我认为，教师的回应不该是指责，而应是变革——让教学更智能，也更有温度。

作为一名教授人工智能课程的老师，我更愿意将“学生变了”视为一道命题，而非一句抱怨。意识到我们的角色已从“知识传递者”转向“学习设计者”，这并非坏事。在新时代背景下，通过人工智能课程提升学生的自主学习能力，比单纯让他们掌握多少知识更为重要。具体的知识点会不断更新迭代，但自主学习、迁移应用和持续探索的能力，能让学生在未来始终保持竞争力与创造力。

二、AI赋能下的课程探索

人工智能课程中，“学会学习” 意味着让学生学会提问、学会反思、学会利用工具、学会迁移应用。知识只是载体，方法论和学习力才是终极目标。作为赋能其他领域的工具，人工智能课程的课堂理应更智能化——AI课程就得更有AI 味。为了让学生在课堂上更有收获，我们发现通过活动探究激活内驱力十分有效。因此在课程中，我们尝试了微型打榜 PK、写 Prompt 赢分、黑盒大讨论、正负例对比、自我剖析、人机混调比赛、虚拟仿真游戏、自动代码查重等教学活动。

如今，借助 AI 大模型学习已成为一种新常态。尽管大模型带来了 “即食答案” 的便利，却难掩其席卷而来的应用洪流。那么，如何在这一大势所趋下，规避其对学生深度思考、主动探索能力的削弱呢？作为AI课程教师，我坚信 “与其抵制，不如引导；与其限制，不如设计”。大模型是 “计算器” 而非 “替代者”，与其防范 AI，不如善用 AI，将其打造成 “学习过程显性化与反思的工具”。课堂上，我们引入了 “大模型辨错析错、大模型优化编程、大模型反向解题注释” 等环节，意在让 AI 反哺课堂。犯错是学习的自然过程，学习在探索与迭代中逐步进阶，允许试错才能培养学生的成长型心态，让他们相信 “我可以通过学习变得更强”，而非固化于 “我就是会/不会” 的认知。

引导学生用好 AI 工具，是教师的责任与使命。将精准辅导交给 AI，而教师则专注于人性化引导。当技术承接了重复劳动，教师的核心价值便在于设计有深度的问题、激发学生反思，以及为他们提供情感与伦理的锚点——做好 “引路人”，抛出 “好问题”。

三、时代加注下的研修启航

今年夏天，我有幸参与西南大学香港高校的教学研修项目，走访了香港大学、香港科技大学、香港科学园以及多家产学研融合的智能实验室与高科技企业。这趟行程既是视野的拓展，也是实践的启示：在量子人工智能实验室，我见证了基础研究对应用创新的驱动力量；在科学园的智能建造、智能餐饮项目中，我切身感受到产业如何借助 AI 重塑传统操作流程；在与高校学者的课堂对话中，我深刻体会到教育与技术融合的复杂性与无限可能。

这些所见所闻让我愈发坚定一个判断：教育必须面向未来，而未来已与人工智能紧密相连。作为教师，我们不能只做技术的旁观者，更要有勇气将前沿理念带进课堂，有智慧把技术用来服务教育的本质。