高校的传统案例教学在教育实践中功不可没,然而随着智能时代的到来,其局限性逐渐显现:静态的经典案例难以紧跟社会实践与技术变革的步伐,单一的分析视角无法应对复杂多变的现实问题,标准化的教学模式也难以满足大学生的个性化学习需求。当前,大语言模型与多模态AI技术已经演进为具备内容生成、情境构建、实时交互和深度分析能力的“教学协作者”,推动案例教学从以“经典文本”为核心迈向“动态生成、深度沉浸、个性支持”的新阶段,为培养应对未来复杂挑战的卓越人才开辟了新路径。
重构:AI赋能智慧学习场景的新突破
人机协同的智慧学习场景贯穿教学全流程的革新与升级,体现为多个维度的突破。
一是从“静态文本”到“动态生成”。AI能够紧扣教学目标与时事热点,即时生成高度逼真的模拟案例。例如,当教师发出“生成课堂突发情况案例,包括学生突发情绪失控、课堂内容引发价值观争议、突发安全事件等,须提供详细的情境描述、学生对话模拟、可选处理策略及对应的教育学理论依据”指令时, AI可以生成分场景的剧本式描述,模拟焦虑型、对抗型、沉默型等不同性格学生的实时反应文本,包括价值观引导话术、安全疏散步骤等,同时提供相关的教育心理学理论和课堂管理原则,以供学生课后反思。这种动态生成模式为教学提供了鲜活的素材。
二是从“纸上推演”到“沉浸式体验”。借助虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和AI叙事技术,学生得以真正“走进”案例现场。例如,在分析零售企业数字化转型案例时,学生可以通过VR设备置身于虚实交织的智慧门店,直观地观察客户动线,AI系统能够实时呈现不同客户群体的热力图和消费数据面板;开展模拟谈判时,AI能够扮演风格迥异的谈判对手并根据学生的发言灵活应变,营造出逼真且适度的压力环境,推动学生实现认知学习与情感体验的深度融合。
三是从“群体讨论”到“个性化学习伙伴”。在小组研讨环节,AI可以身兼数职提供全方位支持。例如,作为“数据顾问”快速调取行业报告、法律条文和历史类比数据;作为“思维引导者”通过“是否充分考虑到竞争对手的应对策略”“方案存在哪些长期伦理风险”等问题深化讨论;作为“进程协调员”提供时间管理提示并梳理分歧点。每个学生也都能拥有专属的AI学习伙伴,针对个人的理解薄弱点推送定制化背景阅读材料、概念解析和衍生思考题,实现“千人千面”的精准辅导。
四是从“结果评判”到“过程画像”。AI能够有效记录、分析学习全过程,追踪学生在模拟决策过程中的操作逻辑,评估其在小组讨论中的发言贡献度、逻辑完整性和批判性思维水平,甚至可以通过语音情绪分析感知团队协作状态。最终呈现的评价不再是单一的分数而是详细的“能力发展画像”,指出学生在系统思维、风险权衡、沟通说服等方面的优势与不足。教师则可以基于以上诊断开展更具针对性的人文点拨、价值引领和能力提升。
协同:教师角色升维与人—机双主体教学新模式
在智慧学习场景中,教师的角色非但没有被削弱,反而实现了关键性升维。人机协同绝非机器替代教师,而是构建起人—机双主体协同教学的新模式。
AI承担了海量信息处理、情境即时生成、个性化内容分发和过程数据采集等基础性工作,成为高效的执行者与数据洞察者,释放了教师的教学生产力。教师则转型为教学的灵魂设计师与智慧赋能者,其职责聚焦四个方面:一是顶层设计,明确教学目标、规划人机协同流程,甄选整合AI生成的核心素材;二是价值塑造,在复杂案例中引导学生思考社会责任与家国情怀,这正是AI无法替代的教育关键环节;三是深度干预,基于AI提供的学习画像开展一对一的启发引导与关键指导;四是创新联结,衔接课堂与社会真实问题、组织实践活动,完成从模拟训练到实战应用的跨越。
行动:迈向人机协同的实践路径与前瞻思考
对于希望拥抱这场教学变革的高校教师而言,迈向人机协同的教学模式并不需要追求一步到位,而是进行循序渐进的实践探索。
一是从“微场景”切入,不必急于重构全流程教学。教师可以先从利用AI生成案例讨论的对立观点、快速分析学生报告的论据充分性等方面入手,逐步熟悉AI的功能边界和应用技巧;二是聚焦“真问题”导向,教学设计始终围绕解决现实世界的复杂真实问题展开,让技术服务于教学目标,避免为技术而技术的形式化应用;三是重塑评价体系,推动评价重点从知识复述转向问题解决过程、创新方案质量和人机协作效率,并与新教学场景相适配;四是共建跨界学习共同体,教师须与技术人员、学科专家、校外导师等密切合作,共同开发智慧学习场景。
未来,随着情感计算、脑机接口等技术的持续发展,人机协同的深度与广度将得到进一步拓展。但我们要始终明确教育的核心温度和精神内核在于“人”。这场由AI驱动的教学场景革命最终目的是使高校教师更加专注于激发学生的好奇心、想象力并能够进行深层次价值判断,培养出可以娴熟驾驭智能工具,更能坚守人文底线、引领人类未来发展的栋梁之材。
(作者系大连理工大学经济管理学院助理教授)
《中国教师报》2026年01月21日第14版
作者:易江南