我国自古就有“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”的教育箴言，指出学习兴趣是最好的老师，倡导把学习作为一种追求、爱好和健康的生活方式。如何激发学生的学习兴趣？这几乎是千百年来国内外教育者碰到的一个普遍难题，也是教育的重点和难点。

教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》要求“探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，主动适应学习方式变革”。2025年11月，教育部教师队伍建设专家指导委员会发布《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》（简称《应用指引》），提出教师应用生成式人工智能的六个方向，比如在“助力学习变革”场景中，教师可应用生成式人工智能“支持对话式、游戏化、个性化、协作探究与跨学科学习等多种学习方式”；在“助力教学提质”场景中，教师可在教学各环节应用生成式人工智能分析学生数据“辅助识别学生的学习兴趣”等。人工智能，特别是生成式人工智能，是否有助于激发学生学习兴趣、实现更有效的教与学？本文试图论述其中的内在原理，提出更为具体的实践设想，与广大教育者共同探索如何更加科学、安全、理性地应用生成式人工智能赋能教育教学。

人工智能赋能教育存在的设想

在教育存在者范式中，教育如同一个预先写好的“剧本”，教师是“演员”，学生是“观众”，课堂是可重复上演的“固定剧目”。而教育存在指向的是一种未完成、依赖参与者共同介入而动态生成的“事件”。人工智能特别是生成式人工智能的发展，有望为大规模、个性化创造教育存在提供前所未有的技术可能。人工智能赋能的未来教育可以按照“情境创设—角色定位—共生融合”的逻辑展开，核心设想是从知识的单向传输系统转向意义的协同创生空间，从而深度唤醒并持续滋养学生的学习兴趣。

（一）从预设的“固化剧本”到生成的“动态框架”

如果教育教学实践停留在教育存在者层面，即便是精心设计的项目式学习，其任务、路径与评价标准往往仍是教师预先设定的“剧本”。学生参与其中，却鲜少能改变“剧本”的主干。人工智能的赋能首先在于将这种“预设性”打破，代之以“生成性”。

第一，智能生成动态情境。在人工智能的支持下，根据一个核心主题或问题（如“如何设计一个可持续的城市供水系统”），可以实时整合多学科知识（如环境科学、工程学、社会学）、最新时事数据（如本地天气报告、城市规划政策）以及学生先前的兴趣痕迹，生成一个高度复杂、真实且开放的“问题情境”。这个问题情境没有标准答案，其中的细节和挑战会随着学生探究的深入由人工智能动态填充、演化甚至“涌现”出意料之外的新变量（如模拟引入突发性污染事件），从而使教育过程真正成为“正在发生、持续展开”的未知旅程。

第二，解构固化知识体系。借助学科知识图谱与生成能力，人工智能可以将固化在教材中的“存在者”知识转化为网状关联的“存在”素材。当学生追问“古希腊哲学为何兴起”时，人工智能不会仅提供编年史式的叙述，而可能生成一个交互式的地中海文明贸易网络图，引导学生从地理、经济、社会结构等维度自行建立连接，使知识学习不再是按图索骥，而是在由关联构成的各种可能性中自由探索。这正是《应用指引》中“跨学科学习”场景与《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》中“互动式探究”场景所指向的深层形态—学习内容本身因学生的探索路径而生成。

（二）学生作为教育事件的“必要创作者”与“意义赋予者”

在教育存在中，没有学生的深度介入，事件便无法继续。人工智能通过以下方式将学生置于教育事件发生的核心。

第一，像苏格拉底一样的智能导师。人工智能可以扮演永不疲倦的“苏格拉底”，而且比先贤更具数据智慧。如与学生进行关于“正义”或“算法偏见”等对话时，人工智能不仅能进行启发式提问，更能基于对学生语言模式、逻辑漏洞和情感倾向的实时分析调整对话策略，提出更具挑战性或支持性的问题。需要强调的是，这一过程的关键不在于人工智能给出的答案，而在于通过对话使学生的思维不断外化、碰撞、修正，学生每一次回答都切实推动着对话的走向与深入。他们不断完善自己的观点，从而成为意义建构过程中切实的驱动者。

第二，游戏化学习中的必要玩家。未来的教育游戏中，人工智能将不仅是规则执行者，更是世界模拟器。如在一个模拟古代文明发展的游戏中，人工智能可以根据学生部落的决策（如农耕、贸易、战争），实时生成气候变化、邻邦反应等复杂后果。学生的选择不再是简单获取预设的“积分”，而是真切地“创造”属于他们的这个游戏进程的独特历史。没有这个特定学生群体的决策，这段“历史”便不复存在。这便实现了从“玩游戏”到“创世界”的飞跃，将《应用指引》中的“游戏化学习”提升到“情境共创”层面。

（三）从“人—机交互”到“人—机—境”的共生融合

学生与情境的距离实际就是他们与教育的距离，也是他们与学习兴趣的距离。当这种情境由他们自己创造、延伸时，距离最短。人工智能赋能的教育存在旨在创造这种情境。

第一，提供个性化学习路径。人工智能提供的个性化学习，应该不再是简单的习题推荐，而是生成一张随着学生脚步而延伸的活地图。当学生在探究“昆虫的适应性”时，人工智能可以根据其观察重点（形态、行为或者生态位）动态生成下一步的探索建议：可能是调取一段微观摄影，可能是生成一个不同环境下的模拟进化实验，也可能是推荐一位正在从事相关研究的科学家的访谈。学习路径由学生的好奇心和人工智能的生成能力共同绘制，学生与学习对象（昆虫知识）之间通过人工智能这个媒介建立起持续而深入的互动关系。

第二，多模态体验产生意义涌现。利用扩展现实技术，人工智能可以生成高度逼真且可交互的历史场景或科学现象。学生不是“观看”古罗马广场，而是“走入”其中，并与由人工智能驱动的虚拟人物交谈，对话内容由人工智能基于历史背景实时生成。更重要的是，学生的行为和提问可能会改变这个虚拟历史的细微进程。例如，他们的言论可能影响虚拟公民的情绪。这种体验随着技术发展将无限接近于海伦感受水流过手掌时“恍然大悟”的瞬间，让学生感知到意义不是被告知的，而是在与情境的全身心交互中突然涌现出来的。

人工智能赋能教育存在的终极设想是构建一个“人机共生”的智慧教育生态。在这个生态中，人工智能不再是工具，而是生成动态教育情境的“土壤”、支持深度交互的“介质”以及映照学习过程的“镜子”。教师的核心角色则从知识的传授者，进化为教育事件的设计者、情境引导者和意义对话者，教师与人工智能协同创造那些必须由学生参与才能“活起来”的学习挑战，并在关键时刻给予人类独有的价值引导和情感支持。最终，学生将被置于一个充满无限可能的生成场域之中。他们必须投入，必须思考，必须创造，因为教育的过程因他们而起、随他们而变。当人与所学不再主客体分离，学习兴趣将不再是需要被外部激励的稀缺品，而是内在生命力量在与世界深度互动过程中的自然勃发，“兴趣盎然”便成了生命最本真的状态。

文章来源｜《人民教育》2026年第5期