人工智能与教育
“AI工具这么多，我却不知道如何下手……”
“为什么AI生成的内容看起来很好，一到课堂上却总觉得‘不对劲’？”
“AI发展如此迅速，未来我们应该如何做好教师？”
近年来，人工智能在教育领域的应用问题，已在国家政策层面、教育学术论坛与各级教研活动中被反复讨论。一方面，以DeepSeek、豆包为代表的生成式人工智能正加速融入日常教育场景；另一方面，人工智能引发的社会变革，也对现有教育实践形成了深刻冲击。越来越多一线的教师已经意识到，社会发展格局正经历重构，教育领域无法脱离这一趋势独善其身。当前教育从业者的核心焦虑已不再是“是否需要引入人工智能”，而是“如何合理运用人工智能，以及如何借助人工智能重构课堂教学”。
教育本身，从来不是对技术的简单堆叠吸纳。联合国教科文组织在《教师人工智能能力框架》中明确提出：“认识并学会使用生成式人工智能，已经成为新时代教师的重要专业能力。”生成式人工智能引发的，是知识生成方式、学习组织模式与课堂师生关系的系统性变革，正在重新定义教育领域的“怎么教”“怎么学”，也重新定义了新时代教师的角色定位。
因此，教师需要提升的远不止是操作人工智能的基础能力，而是如何以教育从业者的专业视角理解人工智能、借助人工智能、驾驭人工智能，在人机协同的新场景下重新构建自身的专业能力体系，而这正是《生成式人工智能赋能教育创新》一书尝试回应解答的核心问题。
闫寒冰 魏非 主编
978-7-5760-6920-4
49.00元
2026年6月
一本真正写给教育工作者的 GenAI 教材
本书遵循教师认知与能力发展的逻辑，分为基础技能、实践应用和进阶提升三大篇，根据学习内容，在编排上采用了不同的写作和组织方式。
第一篇“基础技能”：旨在帮助教师建立对GenAI的基础认知，从正确认识GenAI的特点与局限切入，进而指导教师学习如何借助GenAI高效完成资源开发、活动方案撰写、家校沟通等日常教育管理工作，达成“减负增效”的目标。该篇内容围绕具体应用情境组织编写。
第二篇“实践应用”：此部分为全书核心内容，深入备课、教学、评价、课题研究等核心教学场景，围绕核心素养培养目标，重点探讨如何充分运用教学设计理论与模型、教学评价模型与工具、课题研究的思路与方法，实现“提质创新”。该篇编写强调在本体性知识理解的基础上提炼思考模型，提升提示语设计的专业性与引导性。
第三篇“进阶提升”：面向差异化指导、学生探究等更丰富的教育场景，介绍如何通过构建AI智能体、设计探究学习活动支持学生开展个性化学习，保障学生实现真实成长，达成“智慧赋能”的目标。该篇内容以具体情境下的方法与策略探讨为核心。
作者简介
闫寒冰，教授，博士生导师，华东师范大学教师发展学院（开放教育学院）院长，全国中小学教师培训专家工作组副组长，教育部教师教育指导委员会、教育数字化与教学方法创新指导委员会委员，国家级教师培训管理者发展研究中心常务副主任，教育部人工智能助推教师队伍建设专家组成员。主持多项国家级和省部级课题，发表SSCI/CSSCI文章130余篇，出版专著、编著和译著多部。研究成果获国家级教学成果奖二等奖、上海市教学成果奖一等奖、全国首届教材建设二等奖等奖项，课程获国家级一流本科课程。
魏非，教育技术学博士，副研究员，硕士生导师，华东师范大学教师发展学院（开放教育学院）副院长。研究方向为教师数字技术应用、教师发展数字化。主持纵向课题多项，包括全国教育科学规划课题、教育部专项课题、教育部青年课题基金、全国哲社重大课题子课题等；出版专著多本，主编和参编教材多本；在CSSCI/SSCI刊物上发表论文40多篇；2023年主持研究成果获得基础教育国家级教学成果奖二等奖、上海基础教育教学成果特等奖。
目录
第一篇 基础技能
专题一 认识GenAI
1.1 AI及GenAI
1.2 GenAI常用工具
1.3 GenAI应用的风险挑战
1.4 GenA的应用策略
专题二 GenAl赋能资源开发
2.1课件资源开发
2.2图片资源开发
2.3音视频资源开发
专题三 GenAl赋能日常管理
3.1常规工作效率提升
3.2家校沟通成效优化
3.3可视化表达与交互
3.4教学反思与专业成长助力
第二篇 实践应用
专题四 GenAl赋能教学设计
4.1核心素养分解与学习目标优化
4.2大概念与核心问题提炼
4.3表现性任务设计
4.4学习过程设计
专题五 GenAl赋能学习评价
5.1问题设计
5.2习题编制
5.3量规设计
5.4作业评价
5.5成绩分析
专题六 GenAl赋能课题研究
6.1文献研究
6.2问题明确
6.3方法选择
6.4工具开发
6.5数据分析
6.6写作优化
第三篇 进阶提升
专题七 智能体开发与应用
7.1教育智能体的内涵与应用价值
7.2教育智能体的类型与开发平台
7.3基于教育场景的智能体开发
专题八 GenAl赋能探究学习
8.1学生应用GenAI的风险与教育应对
8.2 GenA在日常学习中的创新应用
8.3 GenA支持下的生成式探究学习模式
本书亮点：帮助教师运用AI更好地服务于教学实践
技术越发展，教师的专业性反而越重要。本书直面GenAI 在教育应用中的“垃圾进，垃圾出”“有成果，无成长”等现实问题，强调用“思考模型”引导规范成果，用“流程思维”提升迭代效果。
本书在编写时聚焦一线教师的教学实践，体现了如下特色：
强专业性，导向深度学习：摒弃单纯的技术介绍或工具操作类内容，强调以教育专业理论引领技术应用，着力培养教师的专家思维与批判性使用AI的能力。
高实践性，聚焦真实场景：书中所有案例与策略均源自中小学真实的教学与管理场景，覆盖各类典型教学实践场景，具备即学即用、可操作性强的特点。
前瞻引领，示范创新应用：本书既回应解答当前实践中的现实问题，更以跨学科学习、探究学习等课程改革前沿方向为应用情境，助力教师借助AI更好地应对课程改革深化阶段的各类挑战。
人本主义，强化主体角色：坚持技术应用服务于学生发展与教学活动的核心原则，引导教师深度参与内容生成过程，遵守相关伦理规范，保障技术应用的方向正确与价值正向。
精彩试读
专题二 GenAI赋能资源开发
结语
教育的未来，是“人与机器的协同共生”
对于今天的教师而言，理解生成式人工智能GenAI已不再是技术层面的选择，而是一种全新的专业能力。《生成式人工智能赋能教育创新》一书的出版，正是希望助力更多教育工作者在智能时代重新认识教育本质、重构课堂形态、重塑专业发展路径。让我们携手同行，以教育为舟、以AI为桨，共同驶向更加公平、更具质量、更富活力的教育未来。
编辑：蒋梦婷
制作：邢雨泽
图片来源：大兔
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