摘要: 《教育强国建设规划纲要(2024~2035年)》明确提出推进教育数字化转型，而开放教育作为其关键阵地，正面临教学模式创新的迫切需求。生成式人工智能凭借其强大的内容生成、情境构建与个性化交互能力，为开放教育的深度变革提供了历史性机遇。文章系统探讨了生成式AI重塑开放教育教学场景的核心路径。首先，从资源生成、交互模式、评价方式、实践场域四个层面，剖析了教学场景重塑的典型样态。其次，构建了效率提升、质量优化、公平促进三维价值评估体系，深入阐述了生成式AI的育人价值。最后，针对当前应用中存在的场景融合浅层化、质量管控缺失、支持体系薄弱等现实困境，提出了构建精准化资源生成模式、打造智能化交互支持体系、创新过程性评价机制、建立多层次质量保障与师生赋能路径等一系列可操作的实践方案。旨在为开放教育机构系统化、规范化、高效化地应用生成式AI提供理论指引与实践框架，助力构建泛在、个性、高质量的终身学习体系。
Abstract: The “Education Power Construction Plan Outline (2024~2035)” explicitly proposes advancing the digital transformation of education. As a key front in this effort, open education faces an urgent need for teaching model innovation. Generative Artificial Intelligence, with its powerful capabilities in content generation, context creation, and personalized interaction, provides a historic opportunity for the deep transformation of open education. This paper systematically explores the core pathways for Generative AI to reshape teaching scenarios in open education. Firstly, it analyzes the typical manifestations of reshaped teaching scenarios from four levels: resource generation, interaction modes, evaluation methods, and practical fields. Secondly, it constructs a three-dimensional value evaluation system encompassing efficiency enhancement, quality optimization, and equity promotion, and elaborates on the educational value of Generative AI. Finally, addressing practical challenges in current applications, such as superficial integration of scenarios, lack of quality control, and weak support systems, it proposes a series of actionable practical solutions. These include building a precision resource generation model, creating an intelligent interactive support system, innovating process evaluation mechanisms, and establishing multi-level quality assurance and teacher-student empowerment pathways. The aim is to provide theoretical guidance and a practical framework for the systematic, standardized, and efficient application of Generative AI in open education institutions, and to contribute to the construction of a ubiquitous, personalized, and high-quality lifelong learning system.
1. 引言
当前，我国正全力推进教育强国建设，教育数字化转型已成为核心驱动力。开放教育以其面向全民、灵活多元、服务终身的独特属性，成为数字化转型的前沿与实践重点。然而，传统开放教育模式长期受限于标准化资源与个性化需求之间的矛盾、有限师资与海量学习者之间的张力，以及理论学习与实践应用之间的脱节，其教学质量和学习体验面临瓶颈[1] [2]。生成式人工智能(Artificial Intelligence, AI)的迅猛发展，为解决上述困境提供了全新的技术范式。AI不仅仅是信息检索或简单交互的工具，而是能够深度理解语境、生成多模态内容、模拟复杂情境的创造性伙伴。这表明其应用将从工具辅助层面，跃升至重塑教学场景的核心层面[3] [4]。教学场景不再是静态的、预设的环境，而是在AI驱动下动态演化、按需生成的“活”的生态系统。然而，当前生成式AI在开放教育中的应用尚处于初级阶段，普遍存在“三重三轻”问题：重技术套用，轻场景融合，导致AI沦为课件生成器与问答机器人，未能触及教学流程重构；重生成效率，轻质量管控，AI“黑箱”特性带来的内容偏差与价值风险凸显；重工具部署，轻支持赋能，师生数字素养与AI应用能力不足，导致技术效能大打折扣[5] [6]。从理论视角审视，应用困境反映了当前实践与人工智能教育(AI in Education, AIED)领域理论积淀的脱节。传统AIED在自适应学习与智能辅导系统等方面已较为成熟，但其技术框架难以支撑生成式AI所倡导的创造性、开放性与情境性。因此，立足于AIED的理论传承，并厘清生成式AI所带来的范式突破，是系统化构建其应用框架、克服当前瓶颈的理论前提。
在此背景下，本研究立足于技术赋能场景重塑的视角，系统讨论三个核心问题：第一，生成式AI如何在承继AIED理论的基础上，催生开放教育教学新样态；第二，这些新样态为提升教学效率、质量与公平带来了何种核心价值；第三，如何构建一套科学、可行、本土化的实践路径，以克服当前应用瓶颈，真正释放生成式AI的革命性潜力。本研究旨在通过构建“样态–价值–实践”的闭环研究框架，为开放教育在AI时代的高质量发展提供系统性解决方案。
2. 生成式AI对教学场景的系统性赋能
生成式AI对开放教育教学场景的渗透，绝非简单的工具叠加或环节替代，而是必要的应用。其植根于AIED并通过重塑教学核心样态，系统性地赋能于教学的价值维度，推动开放教育从规模达标向质量卓越演进。传统AIED的核心在于利用智能辅导系统和知识图谱实现自适应学习[7]-[9]，其贡献在于确立教学应基于学生模型进行动态调整的基本原则。生成式AI的贡献在于，从状态预测与路径选择，迈向内容与情境的创造[10]-[12]，从而能够系统性重塑教学场景。在深入剖析样态与价值联动关系的同时，揭示技术如何通过改变教学过程的形态，最终实现效率、质量与公平的协同增益[13]。
2.1. 教学资源的精准化与公平性跃迁
传统开放教育的标准化资源与个性化学习理论所倡导的“适应个体需求”之间存在根本矛盾。尽管基于知识图谱的自适应系统尝试通过学习路径的个性化来缓解这一矛盾，但在内容本身的个性化上始终难有突破。生成式AI的介入，标志着从“路径自适应”到“内容自生成”的变化。它能够动态解析学习者的数字画像，生成高度适配的个性化材料。例如，为在职工程师生成与其项目相关的案例，或为基础薄弱者生成前置知识精讲。这一新样态的价值，不仅在于极大提升了资源生产的效率，更在于它打破了“一刀切”的资源分配模式，使得每一位学习者都能获得量身定制的内容。这呼应并强化了反馈干预理论中“清晰的目标指引”[14]，通过提供精准的初始资源，为高质量学习奠定了基础，是教育普惠在数字时代的高阶体现，实现了从机会公平向过程公平的深刻演进。
2.2. 学习过程的深度化与质量提升
师生时空分离导致的互动匮乏，是开放教育质量提升的瓶颈，这也与社会建构主义所强调的“学习在社会互动中建构意义”[15] [16]的理论相悖。传统解决方案往往互动浅层，难以模拟真实的社会性协作。生成式AI正将学习场景重塑为一个可深度交互的情境化场域。在此，AI扮演着“智能学伴”与“情境构建者”的双重角色。它不仅能进行苏格拉底式的对话引导批判性思考，更能构建逼真的职业情境模拟。这种沉浸式、交互化的新样态，其核心价值在于通过“做中学”与“思辨中学”，将抽象知识转化为学生的具身经验和策略思维。这本质上是利用AI技术，规模化地模拟了社会建构主义所珍视的专家指导与同伴协作，极大地促进了深度学习的发生，从而实质性提升了教学质量与所学知识的可迁移性。
2.3. 教学评价的发展性与科学性转向
传统的总结性评价难以全面反映能力发展过程，且传统自动化反馈多集中于判断对错，难以有效反馈核心问题[14]。生成式AI催生了嵌入过程、助力生长的评价新样态。它能够持续追踪学习表现，提供即时性、生成性的反馈。这种反馈不止于判断对错，更能分析思路局限，提供修正方向与拓展资源。此举使评价本身成为一种高效的学习工具(效率价值)，并通过持续的诊断与反馈，确保了教学干预的及时性与精准性，从根本上优化了教学质量。它关注过程与创新，是对学习者全面发展更为公平的衡量，将评价从静态的评判，转变为动态的发展性支架，引导教学回归育人本质。
2.4. 实践教学的泛在化与公平性拓展
实践环节薄弱是开放教育的局限所在，限制了理论向实践的转化，也造成了新的教育不公。生成式AI结合虚拟仿真技术，正在构建一个无边界的实践教学新样态。它彻底打破了时空与物理资源的限制，将昂贵的设备、复杂的场景虚拟化、情境化。此样态的价值首先体现在对教育公平的深刻促进上，它确保了所有学习者，无论其所在院校的资源多寡，都能获得高质量的实践机会，极大地拓展了教育公平的边界。其次，它避免了实体设备与场地管理的成本，提升了教学效率。最终，通过提供以往无法实现的“泛在实践”，它从根本上保障并提升了开放教育人才培养的质量。
3. 面向深度融合的生成式AI实践路径设计
为将前述教学新样态及其核心价值有效落地，亟需构建一套系统化、可操作的实践路径，以确保技术应用从孤立点状走向全面深度融合。本研究所构建的实践框架(如图1所示)以重塑教学场景为顶层目标，以资源、交互、评价、保障四大环节为支柱，最终指向构建终身学习新生态的教学场景。
Figure 1. Framework diagram of generative AI reshaping the teaching scenarios in open education
图1. 生成式AI重塑开放教育教学场景框架图
首先，在资源层面，应着力构建数据驱动、人机协同的精准化生成模式。其实践关键在于建立动态更新的学习者数字画像系统，以此为基础，将AI的强大生成能力与人类专家的专业判断力相结合，形成AI初筛生成→学科专家审核→教育设计师优化→动态投放与效果评估的标准化资源生产流程。该流程不仅极大提升了资源准备的效率，更通过人机协作的闭环管理，从根本上确保了所生成内容兼具学术规范性、教学适用性与个人相关性。
其次，在交互层面，核心在于打造一个情境感知、持续进化的智能化支持体系。这要求开放教育平台超越传统的内容管理功能，进化为一个具备深度认知与响应能力的智能环境。该体系应能基于学习者的对话上下文与作业表现，精准诊断其知识薄弱点，并主动推送适配的微课、案例或挑战性任务，实现按需辅导。同时，应充分利用生成式AI的情境构建能力，积极发展虚拟实践社区，通过设计动态演进的项目任务线，引导学习者在高度仿真的职业场景中协作解决复杂问题，并能提供实时、结构化的团队协作反馈，从而将社会性互动本身转化为高阶能力的训练场。
再次，评价机制的改革是牵引整个教学系统变革的关键杠杆，其方向是创新聚焦过程、鼓励创新的生成式评价机制。这意味着必须将AI驱动的过程性评价全面、系统地纳入总评成绩体系，并预先设计清晰透明的评价规则，尤其要细化对创新性、逻辑性等维度的衡量指标。在此机制中，AI的角色应从简单的判卷者转变为深度的学习过程分析师，其反馈需具体指出学生的优势与可改进点，并提供资源链接。而教师则需保留对关键节点与争议性评价的最终裁决权，并引导学生进行反思，从而形成AI评估广覆盖、教师把关关键点、学生反思促内化的良性教育循环。
最后，所有技术应用的可持续性与稳健性都依赖于伦理先行、多方共治的质量保障与师生赋能路径。这一基础性路径包含两个密不可分的层面：在质量管控层，必须建立涵盖内容审核规范、算法偏见监测与生成结果可追溯的全链条管控制度，为AI生成内容设立明确的质量与伦理红线；在师生赋能层，则需同步开展针对性的能力建设，对教师进行AI辅助教学设计与AI生成内容解读的专项培训，同时为学习者开设AI学习伙伴应用指南等通识课程，全面提升其与AI高效、批判性交互的数字素养。唯有通过这种全方位的保障与赋能，才能确保技术红利被所有参与者公平共享，最终实现生成式AI与开放教育生态的深度融合，迈向泛在、个性、高质量的终身学习新生态。
4. 生成式AI在开放教育平台的应用现状剖析：以中国大学MOOC为例
选取国内开放教育的标杆平台中国大学MOOC作为研究对象，系统调研其生成式AI的应用现状。调研发现，平台已启动AI赋能教学的探索，以下将从三个核心层面展开剖析，以现实图景印证本理论框架的提出价值与优化方向。
4.1. 资源生成
平台在部分课程中引入的“知识图谱”功能，代表了其在资源生成层面的核心尝试。该功能利用AI技术将课程知识点进行系统化梳理与关联，形成标准化的可视化学习路径。此举初步实现了从“资源堆积”到“路径引导”的转变，印证了AI在提升资源组织效率上的潜力。
4.2. 交互模式
平台集成的“AI助教”或“智能问答”模块，旨在通过7 × 24小时的自动化响应，破解开放教育中师生时空分离的互动难题。这体现了平台构建基础性交互支持体系的努力，在一定程度上缓解了教师的答疑压力，提升了教学支持服务的覆盖效率。
4.3. 评价支持
在评价与支持层面，平台为教师端提供了智课数据功能，利用AI生成了涵盖出勤率、视频观看进度、测验平均分等指标的学情报告。这标志着平台开始从“结果评价”向“过程关注”转向，为教师提供了宏观的教学调整依据，具有一定的质量优化价值。
5. 结论
对中国大学MOOC平台的调研清晰地表明，生成式AI在开放教育中的应用已破冰启航，但在关键环节上仍可进一步提高。当前应用多表现为效率提升型的工具辅助，而在重塑教学结构、赋能深度学习、实现规模因材施教等质量突破与公平促进的维度上，仍有一定发展空间。这一现实图景，不仅论证了本研究系统构建生成式AI教学应用框架的必要性，也为框架中“精准化资源生成”、“智能化交互支持”与“过程性评价机制”等核心路径的展开，提供了最直接、最坚实的现实依据。
基金项目
武汉轻工大学校级面上教学研究项目，新时代背景下应用型创新人才培养模式研究与实践(XM2025008)。
NOTES
*通讯作者。