生成式人工智能驱动下的课堂革命：GAI技术创新与应用基础研究

随着生成式人工智能（GAI）技术的飞速演进，教育领域正迎来颠覆性变革。本文聚焦“生成式人工智能驱动下的课堂革命”核心议题，深入探究GAI的技术创新内核与教育场景应用基础。文章剖析GAI技术本质，重点阐释大型语言模型（LLM）与扩散模型的工作原理及核心能力，奠定技术理解基础；继而从教学内容重构、教学模式创新、教学评价变革、教师角色重塑四大维度，系统论述GAI对课堂生态的革命性推动作用；分析了当前GAI教育应用面临的伦理争议、技术瓶颈与数据安全风险，并对未来发展方向展开前瞻思考，以及为教育工作者与政策制定者提供兼具理论价值与实践意义的参考。当前GAI在教育领域的应用虽展现出个性化教学、资源生成等潜力，但仍深陷多重困境。伦理层面，过度依赖GAI可能弱化教师主导作用，引发教学责任界定模糊争议，其生成内容的价值观偏向还可能误导学生认知；技术瓶颈上，现有模型对复杂教育场景的适配性不足，难以精准匹配不同学段学生的认知规律，且存在生成内容准确性参差不齐、缺乏深度教育逻辑的问题；数据安全风险更不容忽视，学生学习数据、隐私信息在采集与使用过程中，易出现泄露、滥用等情况，严重威胁用户权益。研究旨在为教育工作者与政策制定者理解并应对此次变革提供理论框架与实践参考。

关键词(KeyWords)：

生成式人工智能（GAI）；课堂革命；教育技术创新；个性化学习；教师发展

参考文献(References)：

［1］张晨晨，张捧.生成式人工智能背景下研究生影视教育教学变革研究［J］.教育教学研究前沿，2025，3（5）：14-16.

［2］曹晶晶，李荣.生成式人工智能赋能高校网络思政育人的实践研究［J］.教育思想理论研究，2025，3（8）：253-255.