五月 - 盘：吴Xinxing（富州外语和外交学院副教授） 目前，人工智能已经从教学援助工具到影响教育，教学组织和知识生成的深层力量。通过依靠单个课程计划和适当的节奏，进行了很长一段时间的教学内容。教学内容作为封闭系统预设。学生之间的差异很难被人工智能的干预打破。教室不再是知识灌输管道，而是与教师，学习和技术的内容建设系统。在智能系统的帮助下，学生的学习模式转向了。以整洁的节奏和过去的一条途径为特征的“接受性学习”让位于以各种活动为驱动的“一般研究”。教学的论文也从“主讲座”变成了“人 - 机器人”。老师陈GE从“知识叙述者”到“认知指南”，“任务设计师”和“ Vale Explorer”，学生们也从“被动学习者”变成了与AI知识合作并与老师提出任务的人。从“我教你知道”到“我们的构建”，从“讲台独白”到“人机合作”，课堂不再只是提供知识的地方，协调一致的参与，三个“人机学习派对”“进一步改进”。 “计划建立强大的教育国家（2024-2035）”清楚地表明，实施教育的数字方法，并强调“促进人工智能以帮助教育改革”。如何在加强人工智能下促进大学教室的深刻变化成为大学和大学应该回答的时代的一个问题。 大学教室组织的内部机制仍被陷入e后部 技术浪潮正在滚动，平台每天都在变化，但是不会一次遵循大学教室的内部机制，并且有奇迹，例如单向教学设计，落后的教学反馈和HIIT不够的学生参与。 该技术嵌入了教室，但是教学设计的逻辑并未相应地固定。当前，当大学和大学采用AI技术时，他们主要致力于纠正作业，数据推动，问答帮助等，强调提高效率而不是结构性重建。教师通常以某种方式设定教学目标，建筑和反馈的机制遵循传统模型。尽管AI包含在教学过程中，但大多数人仍处于协作的外部水平，并且不参与课堂机制组织的逻辑，并且与Teachi没有建立真正的关系NG合成。 数据将继续积累，但是教学系统反馈的机制尚不旧。 D The AI平台的数量带来了很多，以及数据的轨迹，学习路径和提供者的性能等数据的类型变得更加丰富。但是，获取和应用之间仍然存在断裂。实际上，数据通常在平台内被阻止，并且尚未实现交叉角色共享或循环响应机制，因此很难成为教学行为的反向驱动力。 平台运行量得到了增强，但是学生知识的构建途径还不够。技术干预提高了课堂组织的效率，并在一定程度上旋转了学生与知识之间的关系。在某些教室中，学生逐渐适应“获得结果”，而不是“形式含义”。随着学生回来，AI ISIT成为快速回复的工具病房的工作制造商并将收到内容。这不仅会影响研究计划，而且差异更有可能减少AI与人之间提供的论文，并削弱了研究的关键，建设性和协调性。 该机制的系统构建有助于在课堂上产生新的生态 大学教室的明智转变不再是技术成分的叠加，也不是工具功能的单向堆叠，而是在教学，能力结构和课堂组织级别的概念中深层进行系统的康复。目前，从管理系统，教师的能力到课程和数据伦理的结构，大学和大学应通过系统的结构来驱使课堂上的新学生。 课堂上的课堂管理应加强多方协调。与过去不同的是，它依靠单身e功能部门要提前，智能课堂组织的逻辑介绍了“多点合作，“多点伙伴关系，分层巢”的多点合作，管理特征。从统一的角度来看，并逐渐开发了管理循环从警告到风险的封闭循环，将数据归还教学反馈，这对于促进技术与教育系统之间的深入互动是令人愉快的。 在提高教师的能力时，我们应该专注于多级成长。在智能教室中，教师不再是平台的主体，而应是结构性的灌肠及其教学能力也应从适应到适应到该机制的参与，该机制基于能力，教学任务和认知技术的维度生成多层增长图。在目前的实践中，主要阶段主要集中于平台和操作技能的使用，重点是精通工具和任务的实施。中级阶段强调了AI的能力，教学目标和工作结构的整合，并注意数据驱动的教学的动态判断；高级阶段逐渐揭示了“ AI+X”课程设计功能，以及在生成活动下重建教室的潜力。在这条道路上，一些大学通过教授共同研究，虚拟社区和跨平台实验来建立支持机制，提供低适合的反复试验和错误空间，以关联进化和调整教学结构。 教学支持系统应反映结构整合。凭借越来越多的课程改革技巧，“内容教学教学平台教学评估”之间的界限往往能够掌握，结构协调已成为智能课堂发展的主要发展方向。具体而言，某些课程将基于AI的教学单元纳入传统的施工内容。在理论课程中，AI介入了一代人的培训和知识的过程中；在实验课程中，该平台提供了评论和校正路径；在项目过程中，引入了AI审查和内容建设机制，以使学生能够开发提供AI相互作用的途径。同时，教学平台也开始成为实时评论的节点，该节点促进了教师将教学过程的一半调整。形成性分析的机制不仅扩大了测量审查的文献，但还通过AI数据干预促进了课程质量反馈的不断变化的机制。在此系统中，AI不再是一个过程中的工具，但是逐渐地，它逐渐受到审查循环的教学和认知变化的攻击。 从效率工具到生态学教学，人工智能进入大学教室，不仅会变为工具级别，而且还会深入到向教学生态学的深入过渡。其转型的方向从教学结构跃升，以修复教育机制，从辅助应用到机构协调，从表面整合到 - 深度转化。机制的协调，能力的重建和结构巢已成为课堂智能的主要道路。深度AI嵌入的认知边界歧义和数据道德挑战也要求制度和长期术语管理。 “每日景”（八版，2025年8月5日）