摘要

在人工智能技术深度变革社会的时代浪潮中，教育领域正迈入从“规模化供给”向“个性化培育”转型的关键阶段。本报告立足我国基础教育深化改革的核心要求，系统阐释如何以“人人皆是小老师”教育理念为核心，重构课堂教学关系，推动教学组织形式从传统班级授课制向小组授课制深度转型，精准锚定人工智能技术在教育场景中的核心价值——个性化学习支撑与精准教学赋能。报告以学科实景实践为切入点，深度剖析AI技术如何为每位学生践行“小老师”角色筑牢支撑、如何实现教学全流程的精准诊断与科学干预，提炼可复制、可推广的实践范式，为基础教育高质量发展提供兼具创新性与标志性的实践路径。

一、 时代呼唤：从“标准化生产”到“个性化培育”的课堂革命

1.1 传统班级授课制的历史贡献与现实困境

发轫于工业革命时期的班级授课制，凭借高效、经济、系统化的显著优势，为全民教育普及作出了不可磨灭的历史贡献。但随着知识经济时代到来，人才培养需求发生根本性转变，这种以教师为核心、进度统一、内容同质的标准化教学模式，其局限性愈发凸显。

忽视个体差异：学生认知水平、学习风格、兴趣特长各有不同，整齐划一的教学模式难以匹配多元个性化学习需求。

抑制主动建构：学生多处于被动接收知识的状态，缺乏深度思考与主动探究的空间，高阶思维能力培育难以落地。

教学反馈滞后：教师难以实时、全面掌握每位学生的真实学习状态，教学调整多依赖经验判断，缺乏科学数据支撑。

1.2  个性化与精准化：教育现代化的核心航向

《中国教育现代化2035》明确提出，要“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”。教育的本质是促进每一个生命充分、自由、个性化生长，因此推动课堂教学重心从聚焦“教”转向深耕“学”，从“大水漫灌”式教学转向“精准滴灌”式培育，既是技术层面的升级，更是教育理念与价值取向的深度革新。

1.3  AI赋能：从辅助工具到生态重塑的核心力量

人工智能、大数据、学习分析等前沿技术的迭代发展，为破解个性化教育痛点提供了前所未有的可能。AI在教育领域的核心价值，绝非简单的机器替代人力，而在于凭借技术优势实现三大核心作用：

深度感知学习过程：依托多模态数据采集，精准刻画精细化、动态化学情画像。

智能推荐与适配：为师生按需提供个性化学习资源、进阶路径与教学实施策略。

赋能师生角色重塑：将教师从重复性事务中解放，聚焦教学设计与人文关怀核心职责；赋予学生更主动的学习主体地位，激活自主学习潜能。

本报告核心解答核心命题：如何以孟国泰先生“人人都是小老师，个个都是好老师”为理念引领，以小组学习为组织根基，以AI技术为智能引擎，构建深度适配个性化需求、高效落地精准教学的新型课堂生态，形成可验证、可推广的标志性实践成果。

二、 理念重塑：构建“人人都是小老师”的课堂新文化

“人人都是小老师”绝非学生偶尔登台讲解的浅层活动，而是对传统师生关系、课堂权力结构与学习文化的根本性重塑，核心是让每位学生都成为知识的主动建构者、学习共同体的积极贡献者、自我成长的自主责任者。

2.1  核心理念的三重内涵

1. 主体性觉醒：学生从被动的“听众”与“知识容器”，转变为课堂的核心主角与共建者，在主动承担“教”的责任中，倒逼自身深度思考、清晰表达与知识内化，达成“学习金字塔”理论中知识留存率最高的“教授他人”层级。

2. 共同体共生：课堂升级为有机联动的“学习共同体”，每位成员的思考见解、疑问困惑、兴趣特长与讲解分享，皆成为集体共享的宝贵资源，实现智慧在流动中增值、能力在协作中互补。

3. 多元化成长：“小老师”角色为学生多元智能——语言、逻辑、人际、视觉空间等的展现搭建天然平台，让每位学生都能找到自身优势领域与价值贡献方式，筑牢成长自信与个体尊严。

2.2  组织载体：从班级授课制到小组授课制的结构性转型

理念落地离不开组织形式支撑，小组授课制是践行“人人都是小老师”的必然选择。

科学组建异质小组：结合前期学业基础、认知风格、性格特质等多维度诊断，组建4-6人异质学习小组，实现组内差异互补、组间水平均衡，打造微型优质学习社区。

重构物理与关系空间：打破传统“秧田式”座位布局，搭建适配小组讨论、成果展示的空间形态；建立组内积极互赖关系，明确首席讲解员、逻辑梳理员、质疑追问员、总结陈词员等核心角色，推行角色动态轮换，确保全员参与。

重塑教师角色与职责：教师从“讲台上的权威者”转型为“身边的引导者”与“高级学伴”，核心职责聚焦设计优质学习情境、提供多元资源支架、精准观察小组进程、实施科学教学干预、点燃学生学习热情。

三、  AI赋能维度一：为个性化学习提供智能引擎

AI的个性化赋能，旨在为“人人都是小老师”理念落地筑牢数字基座，让每位学生的个体独特性被看见、被读懂、被精准支持。

3.1  构建动态化“学习者数字孪生”

AI系统通过采集、分析学生预习、课堂互动、作业完成、项目实践、学业测评等全场景全流程数据，为每位学生构建持续迭代更新的“学习者数字孪生”体系，核心包含三大维度：

知识状态图谱：精准勾勒各知识点掌握程度、知识间关联逻辑与核心薄弱点，可视化呈现知识体系的优势区域与待补漏洞。

能力发展画像：动态追踪批判性思维、创造性思维、协作沟通、元认知等核心能力的成长轨迹，精准定位能力提升关键点。

学习风格与情感画像：精准识别学生偏好的信息接收与加工方式，如视觉型、听觉型、动手型等；同步监测学习过程中的情绪波动、投入程度与坚持毅力，捕捉隐性学习状态。

3.2  支持“一人一案”的学习路径与资源供给

基于动态完善的“学习者数字孪生”，AI可实现精准化学习支持：

规划自适应学习路径：为每位学生、每个学习小组推荐适配的下一步最优学习任务，或巩固练习、或拓展探究、或专项讲解任务，确保学习始终处于“最近发展区”，高效提升学习效能。

推送精准备课资源：针对学生“小老师”履职需求，AI智能推荐适配其认知水平与表达风格的教学素材、演示工具、典型案例及常见误区解析，助力学生高效完成备课，自信站上讲解岗位。

提供个性化反馈与激励：对学生的讲解练习、学习过程实时输出私密化精准反馈，如“讲解逻辑清晰连贯，若增加一个生活案例开篇，可进一步提升吸引力”；同步匹配学生性格特点给予针对性鼓励，持续激活学习动力。

3.3  赋能差异化小组协作设计

AI辅助教师实现精细化小组学习管理，让协作更高效、参与更深度：

智能角色匹配建议：结合小组成员综合画像，为教师推送角色适配建议，明确适配本次任务的主讲解人、质疑人等核心角色，优化小组合作结构，实现人尽其才。

动态任务生成与分配：围绕同一核心教学目标，AI辅助设计不同难度、多元呈现形式的子任务，涵盖报告撰写、戏剧演绎、模型制作、主题辩论等，支持小组自主选择或由AI按小组特征智能匹配，确保全员深度参与、各展所长。

四、  AI赋能维度二：为精准教学提供全景洞察与决策支持

AI的精准教学赋能，核心是为教师配备“智慧慧眼”与“决策外脑”，推动教学干预从模糊走向精准、从滞后走向实时、从经验驱动走向数据驱动。

4.1  课前：精准诊断与智能备课

学情深度分析报告：基于课前测评、预习数据等多源信息，AI自动生成可视化学情报告，精准定位全班共性知识疑难点、各小组知识准备差异及个别学生特殊学习需求，让教学目标设定靶向明确、有的放矢。

AI备课助手：教师输入核心教学目标，AI即可推荐或自动生成适配不同小组的探究问题清单、教学微视频、核心概念辨析卡片、分层任务单等优质资源，大幅提升备课效率与针对性，减轻备课负担。

4.2  课中：全景洞察与动态调控

这是AI赋能课堂改革的核心突破环节。依托边缘计算与轻量化传感技术，在严守隐私保护原则的前提下，实现低干扰、高精度课堂动态分析：

“小老师”讲解智能分析：借助语音识别与语义分析技术，实时评估学生讲解的内容准确性、逻辑连贯性、语言流畅度及互动提问质量，为教师提供即时干预参考。

小组合作状态监测：通过分析小组讨论的音频特征，如发言时长、轮换频率、关键词密度等，结合视频特征，如身体朝向、手势互动等，精准评估小组协作投入度与讨论深度，自动标识高效协作组、表面讨论组、陷入困境组，便于教师精准介入。

个体学习状态感知：依托简化表情与行为分析技术，辅助识别学生专注、困惑、兴奋、游离等学习状态，为教师提供隐性情感关注线索，及时给予个性化关怀。

教师智能驾驶舱：教师终端实时呈现多维度分析融合后的课堂全景图，涵盖各小组协作能量值、全班注意力变化曲线、关键问题讨论热点图等核心数据，教师可一键调取任意小组、任意学生的详细分析数据，全面掌握课堂动态。

实时干预资源推送：基于实时数据分析，AI向教师智能推送干预建议，如“第三组讨论疑似偏离核心目标，建议推送核心问题提示卡”；亦可直接向学生终端推送引导信息，如“你的观点极具新意，请准备1分钟后向全组分享”，实现精准化、及时性课堂调控。

4.3  课后：精准评价与个性化巩固

多维度学情报告自动化：AI自动生成覆盖知识掌握、能力表现、学习品质的个人及小组多维度报告，同步附上针对性成长提升建议，让评价更全面、反馈更精准。

靶向作业智能推送：结合课堂表现核心数据，为每位学生推送个性化巩固练习、拓展阅读资源，精准实现知识缺陷修复与优势能力延伸，避免无效重复作业。

支持教师专业反思：AI提供完整课堂教学过程数据回放与关联分析，助力教师深度反思教学细节，如“提问设计是否有效引发深度思考”“对A小组的介入时机是否最优”，推动数据驱动的教学研一体化闭环成长。

五、  实践路径：以“小而深”为切入点，打造标杆性实践成果

为确保改革落地扎实有效、快速形成标志性成果，建议采取“聚焦单元、技术嵌入、数据循证、迭代推广”的科学实施策略，分三阶段推进。

5.1  第一阶段：精准选点与系统设计（1个月）

组建攻坚团队：吸纳学科骨干教师、信息技术教师、教研专家组建核心项目组，明确分工、协同发力。

确定实践单元：遴选单学科核心单元，优先选择概念集中、适配探究与讲解的内容，如小学数学“图形与几何”、初中语文“议论文单元”，实现小切口深突破。

开发双线并行教学设计：一方面搭建学生“学与教”活动线，明确单元内由学生以“小老师”身份主导的核心环节，含概念初讲、例题剖析、错题辨析、单元总结等；另一方面规划AI赋能支持线，明确各环节数据采集类型、AI支持场景与具体功能，如预习诊断、讲解练习AI反馈、小组讨论分析、个性化作业推送等。

做好环境与资源准备：部署轻量化AI课堂分析工具、小组协作平台，同步开展师生专项培训，确保技术工具熟练应用、理念要求精准传达。

5.2  第二阶段：闭环实践与数据采集（1个完整单元教学周期）

落地教学实践：严格按照预设方案推进教学，鼓励学生大胆尝试“小老师”角色，主动参与课堂共建。

全流程数据采集：依托AI系统自动记录教学全流程核心数据，教师同步做好关键教学事件轶事记录，确保数据全面、真实、可追溯。

开展数据驱动协同教研：每周召开项目组专题会议，共同解读AI数据报告，聚焦真实教学问题，如“如何引导沉默型学生在小组中主动发言”，针对性优化教学策略，形成实践-反思-优化的闭环。

5.3  第三阶段：成果提炼与模式固化（1个月）

多维效果评估：采用前后测对比、过程性数据追踪、师生深度访谈、学生作品分析相结合的方式，全面衡量学生在知识掌握、能力提升、情感态度转变等方面的核心变化，科学验证实践成效。

挖掘典型个案：深度剖析1-2名代表性学生、1-2个典型小组的成长轨迹，如从胆怯内向到自信从容的小老师成长故事，形成鲜活可感的实践案例。

产出标志性成果：一是凝练成熟实践模型，以图文形式清晰阐释AI赋能下“人人皆是小老师”课堂的操作流程、关键策略与实施要点；二是打造精品课例资源包，涵盖完整教学设计、标注AI应用节点的课堂实录、学生作品集、多维度数据分析报告、教师教学反思；三是编制实用工具指南，包括《小组建设与评价操作手册》《“小老师”培养微策略36计》《学科教学中AI工具应用指南》等；四是撰写高质量研究报告，以扎实数据与典型案例论证实践成效、阐明理论价值，力争在核心期刊发表或高级别教育论坛展示推广。

六、  展望与思考：机遇、挑战与未来

6.1  预期教育图景

学生层面，眼中有光、心中有热，学习主动性显著增强，个体优势充分彰显，成长为自我导向的终身学习者；教师层面，工作创造性持续提升，成功从“教书匠”转型为“学习设计师”与“成长教练”，职业成就感与幸福感显著增强；课堂层面，真正成为充满活力、思维碰撞、智慧共生的生命场，实现个性化学习与集体共同成长同频共振；范式层面，形成先进教育理念、科学组织形式、前沿技术赋能深度融合的中国课堂改革方案，为全球教育变革提供中国经验与中国智慧。

6.2  关键挑战与应对策略

守护教育温度：坚守育人初心，杜绝技术凌驾于教育之上，明确AI是辅助育人工具，教师的人文关怀、情感沟通、价值观引领具有不可替代性，让技术赋能更有温度。

保障数据安全与伦理：建立健全严格数据管理制度，遵循最小必要原则采集与使用数据，严守学生隐私安全底线，确保数据使用透明合规、符合伦理规范。

促进教师能力转型：搭建持续、务实、伴随式专业发展支持体系，针对性开展人机协同教学能力培训，帮助教师快速适应角色转变与技术应用要求。

推动评价体系协同改革：联动推进学校管理评价制度优化，建立重过程、看成长、鼓励创新的综合评价体系，为新型课堂生态落地提供制度保障。

七、  结语

教育面向未来，其最深沉的发展动力，源于对每一个独特生命的尊重与成全。“人人皆是小老师”是对学习本质的回归，让学习真正回归学生主体；AI赋能是对教育规律的智慧增强，让个性化与精准化教学落地可行。当先进育人理念与前沿智能技术深度融合，当小组学习重构课堂生态，我们所做的不仅是教学方法的优化改进，更是在塑造一种全新的教育文化——一种信任学生、赋能学生、让每个生命都能绽放独特光彩的教育文化。

这条路，始于小而深的精准实践，成于久久为功的持续创新。让我们携手同心，以教育者的智慧与情怀为底色，以技术的力量与精准为支撑，共同绘制面向个性化的未来课堂新图景，为我国基础教育现代化进程，贡献属于这一代人的探索与答案。

整编：阿鹰（AI）

责编：华新