智能化时代，如何引领学生走向自主学习

在科学技术日新月异的今天，AI的迅猛发展正在重塑教育生态系统。作为教育数字化转型的核心驱动力，AI技术不仅革新了传统的知识传授模式与能力培养范式，更为学习方式与教学方式的深层变革带来了前所未有的机遇与挑战。学生在借助AI工具提升学习效率、获得个性化学习支持的同时，也面临着过度依赖技术的潜在风险，独立思考和深度探究的能力可能随之减弱。在此背景下，培养学生的自主学习能力尤为重要。在智能化时代下，教师如何通过调整教学有效重塑学生的学习习惯，培养他们的自主学习能力，使他们成长为独立自主的高素质人才，成为当前亟待探讨的重要话题。

智能化时代下，自主学习能力的新变化

智能化时代呼唤能够快速适应技术变革、掌握前沿知识与技能，并具备解决复杂问题能力的创新型人才。培养这类人才的一个关键在于提升个体的自主学习能力，即能够主动运用一系列认知与非认知策略解决问题。学习习惯作为自主学习能力的外化行为表现，在培养中同样需要重点关注。立足当下，AI的发展为自主学习能力的培养赋予了新的内涵与要求。与传统时代相比，智能化时代下的自主学习能力在如下两个方面发生了显著变化。

学生的自主学习模式从“独自探索”转变为“人机协同”

在传统教育模式中，学生的自主学习主要通过独立阅读书籍、制订学习计划或向教师请教等方式完成，学习过程以单向的知识输入为主。而在智能化时代，生成式人工智能的引入使学习过程逐渐演变为人机协同模式，学生可通过在AI工具中输入提示词、调整参数等方式，引导AI生成符合自我需求的内容、定制个性化学习规划等。

学生的角色从知识的“被动接受者”转变为“主动探索者”

在传统教育模式中，学生自主学习的目标往往是掌握既有的知识体系。而在智能化时代，生成式人工智能为学生提供了成为知识创造者的机会，学生可利用AI工具生成新内容、提出新观点，甚至创造新知识。

自主学习能力培养面临的现实问题

工具依附诱发思维惰性，自主思考能力弱化

学生群体中逐渐出现显著的“元认知惰性”问题，具体表现为：部分学生的自主学习策略规划能力减退，面对学习任务时，不去主动分解目标层次、规划知识获取路径，而是将问题解决的全部流程外包给AI工具，导致学习行为退化为被动接收预制答案的机械操作；学习过程的监控能力弱化，部分学生过度依赖AI的“智能规划”功能，遇到计划之外的学习障碍时难以有效调节学习进程；学习反思能力下降，AI的即时反馈机制让部分学生习惯于“提问题—得结果”的直线思维，逐渐失去对认知过程的反思能力，缺乏对知识获取过程的深入思考，也不追溯错误产生的思维路径。

路径依附导致思维趋同，自主创新动力受阻

学生在使用AI的过程中，思维逐渐出现“模板化”倾向。部分学生对AI工具的过度崇拜导致其原创能力减弱，长期的算法辅助使他们过分依赖AI生成的流程图和思维导图，在分析问题时往往机械地遵循固定步骤，这不仅限制了思维的发散，也容易将学习过程简化为对AI预设模板的简单模仿。此外，同质化的困境侵蚀了学生的创新潜力，面对开放性问题时，多数学生倾向于直接采用AI推荐的“高分模板”，导致学习成果呈现出趋同性。这一伪创新模式将创造性思维简化为对AI推荐结果的补充，削弱了学生的思维重构能力和想象力。同时，对原创答案风险的规避心理也使学生害怕试错，趋向减少探索非常规思路，抑制了他们的创新动力。

认知依附催生能力分化，自主学习结果差异扩大

AI技术的普及正在放大学生之间的能力差距。例如，学生基础使用能力的差距容易引发效率鸿沟。能够主动设计和优化对话的学生将形成与AI的迭代式对话，获得与个人学习需求高度契合的路径，而仅限于基本提问的学生往往止步于提取AI生成的内容。又如，学生技术适应能力的差异容易造成学习资源的断层。具备强适应能力的学生能够自主构建知识图谱，利用AI打破学科界限，构建跨学科的知识体系；而适应能力较弱的学生则容易被动接收AI提供的碎片化知识，难以将这些片段整合成有效的学习资源。

促进学生自主学习能力发展的策略

面对信息过载、技术依赖、学生个体差异等问题与挑战，教师不仅需要重新审视自己的角色，还需在教学中更加注重运用策略和方法，引导学生重塑学习习惯，发展自主学习能力。

理念转变为先：唤醒教师的意识自觉

首先，需重视学生自主学习能力的培养。教师应意识到，自主学习能力的培养比知识的传授更为重要，应当将教学重点从“教什么”转向“如何学”，帮助学生掌握在智慧学习环境中进行自主学习的方法和策略。

其次，需树立“以学生为中心”的理念。智能技术为开展个性化教学提供了基础，教师应考虑学生的个体差异，利用智能工具为每一名学生定制学习材料与学习路径，引导他们在学习过程中主动探索，从知识掌握迈向知识创造。

最后，需明确技术的定位从“辅助教学”转向“人机共育”。教师应认识到智能体不仅是辅助工具，还是教学过程中的合作伙伴，教师可以与智能体共同优化教学环节，重塑教学活动，推动学生的自主学习。

素养提升为本：深化教师的行为自觉

一方面，教师需以开放的心态拥抱技术，主动提高自身的数字素养。要引导学生正确使用AI工具开展自主学习，教师首先应积极学习AI工具的基本原理，掌握应用这些技术促进教学的方法，并通过同行交流、专业培训等途径，深入探讨智能技术在教育中的应用策略，探索AI工具的使用边界。如一些AI工具虽然能够提供个性化的教学建议，但在情感支持和价值观培养方面存在短板，教师应在使用时注意扬长避短，充分发挥与AI工具的混合智能，更好地支持学生自主学习。

另一方面，教师可定制个性化教学工具。随着AI技术的普及，越来越多的平台允许用户根据自己的需求定制AI工具。以Coze平台为例，教师不必学习专业编程即可通过以下步骤定制自己的“智能助教”。第一步，利用平台提供的功能模块，将教学材料系统化地整理并上传至平台，形成知识库。第二步，利用知识库功能将教学内容进行关联处理，以便智能体能够更精准地回答学生问题。第三步，根据具体的教学目标和学生需求，对智能体进行功能定制，如设置学习任务提醒、提供即时反馈等。第四步，模拟学生提问，对智能体进行测试，如果发现问题，可进一步优化知识库、调整关联逻辑或重新配置功能参数，使其更贴合教学需求。

教学引导为要：激发学生的学习自觉

首先，应帮助学生理解AI工具的优势与局限。教师可通过案例分析、小组讨论等方式，让学生了解AI工具的优缺点，认识到它们只能作为学习的辅助工具，不能替代人们的思考和创造，从而尽量避免学生在自主学习中盲目依赖AI工具。其次，可以设计问题驱动的探究式学习活动。AI工具可为学生提供个性化的学习路径和反馈，教师可通过设计开放性的、具有一定难度的问题任务，激发学生的好奇心和探索欲。最后，应引导学生主动反思自身的自主学习过程。AI工具能提供即时、详细的学习反馈，教师应该指导学生利用这些反馈信息，分析自己的学习表现，反思自主学习过程，并针对不足之处拟定改进计划，从而帮助他们养成良好的学习习惯。

以北京中学两位数学教师设计的“探索削菠萝的奥秘”跨学科项目式学习活动为例，教师利用Coze平台设计了智能体，为学生提供即时的研究支持和答疑服务。在问题提出阶段，教师不仅指导学生正确使用智能体进行头脑风暴，挖掘“削菠萝”这一现象背后的科学原理，还引导他们基于智能体的启发，提出可探究的科学问题。在问题解决阶段，教师进一步指导学生借助智能体设计并优化实验方案，进而生成高质量的研究报告。在方案评估阶段，教师设计了专门的评价智能体，对学生的学习成果、学习过程的投入度以及信息技术的应用情况进行多维度评价，帮助他们反思自己的自主学习过程与结果。这一案例展示了教师如何设计并运用智能体赋能学生的自主学习。这一教学过程有助于学生掌握AI工具的正确使用策略，深化对跨学科知识的理解与应用，以及学会如何学习与思考。