我跟你说个事，在重庆有个乡村中学，叫聚奎中学。那里有个特级教师，叫张渝江。他搞化学教学三十多年了。最近，他做了一件很厉害的事，叫“生成式课堂”。听着有点玄乎，其实就是把现在最火的AI，用到了农村孩子的课堂上。
这事得从头说起。张老师刚开始教化学的时候，头都大了。他跟学生讲分子、原子，学生们根本听不懂。这些东西看不见摸不着，太抽象了。学生们上课就发呆，成绩也上不去。张老师就想办法，他觉得得让学生“看见”化学反应。
那时候是二十世纪末，电脑还是个稀罕玩意。他自己掏钱买了一台，然后开始自学做PPT动画。你想想那个画面，他把电解水的实验做成动画，水分子在屏幕上一蹦一蹦地分开，变成氢气和氧气。他还把“物质分类”这种枯燥的知识点，做成了闯关游戏。这么一来，学生们的眼睛一下子就亮了。他们好像第一次看清楚了化学的微观世界。学习兴趣上来了，整个班的化学成绩也跟着上去了。
后来，他帮学校里其他老师做课件。做着做着，他发现一个有意思的现象。比如他帮物理老师做课件，做完自己也把物理知识学会了。他就想，这个方法好啊。如果让学生自己去找资料，自己做课件，自己上台讲，他们是不是也能学得更快、记得更牢？
这个想法一直在他脑子里转。2004年，他调到聚奎中学，学校有了电脑机房，他的想法终于能实践了。他开始尝试一种叫MiniQuest的探究学习模式。这种模式比当时国外流行的WebQuest简单，门槛低，更适合农村学校。他申请了市级课题，带着学生搞“网络主题探究”。核心就是让学生当主角，自己动手去学，老师在旁边引导。
但是，做了一段时间，问题又来了。MiniQuest这个模式，对学生自主学习能力要求还是有点高。农村孩子基础弱，探究的时候很容易卡住，不知道下一步该干嘛。而且学习资源都集中在课堂上，学生回家了想学，就没有支持了。前置知识也不够，一下子接触太多新东西，学生脑子也转不过来。
转机出现在2011年。那一年，平板电脑突然便宜了。张老师觉得机会来了。他一直关注国外的教育动态，就第一时间把“翻转课堂”这个模式介绍过来。这个模式要求学生课前在家看视频自学，回到课堂再讨论、做练习。这一下解决了课外支持缺失的问题，也让学生有了更多参与感。四年后，他还因为这个实践，被邀请到哈佛大学去分享经验。
你看，从PPT动画，到MiniQuest，再到翻转课堂。张老师一直在折腾，换了很多方法。但是他心里那个目标一直没变。他就是想解决一个核心问题：在乡村学校，资源这么有限，怎么才能让每个学生都得到关注？怎么才能让每个孩子都学好？
直到最近两年，AI大模型出来了。张老师一下子就意识到，他找了这么多年的答案，可能就是这个。以前的模式，内容是固定的，老师再厉害也分身乏术，不可能同时照顾到班里几十个学生。但是AI可以。AI能变成无数个耐心的“AI导师”，一对一地陪着每个学生。你哪里不会，它就给你讲哪里。你需要练习，它就给你出题。这不就是真正的因材施教吗？所以，他的“生成式课堂”就这么诞生了。
深度学习：生成更广阔的跨学科知识结构
“生成式课堂”到底是怎么操作的？它背后有一套完整的学习理论，叫“深度学习”。张老师认为，真正的学习，不是老师把知识灌进学生脑子里。而是学生自己把知识“生成”出来。学生要把自己的理解、自己的疑问都表达出来，这个过程本身就是最深刻的学习。
他把这个学习过程设计成了三个清晰的步骤。
第一步，叫“碎片化感知”。你想，再复杂的知识，也是由一个个小知识点组成的。所以不能一上来就给学生一个大难题。张老师的做法是，先把一个大知识结构，拆成很多个小的碎片。然后，他把这些碎片化的任务放进一个“AI助学单”里。这个助学单就像一个游戏任务列表。学生打开联网的设备，不需要登录注册，直接就能用。比如，学习一个化学公式，AI会先展示一个生活场景，然后引导学生完成一个填空，或者做一个选择题。这个任务只针对这一个公式，目标很明确。学生跟着AI的引导，一步步完成，就像打游戏过了一个小关卡，很容易获得成就感。
第二步，叫“结构化关联”。当学生掌握了足够多的“碎片”知识后，就要开始把它们串起来了。就像玩乐高，你有很多小积木了，现在要开始拼一个模型。在这个阶段，老师会设计一些综合性的题目。这些题目需要学生调用好几个之前学过的知识点才能解决。心理学上有一个“测试效应”，就是说做测试比单纯重复学习，记忆效果更好。这个阶段就是利用了这个原理。学生可以几个人一组讨论，也可以随时向AI导师提问。在解决问题的过程中，那些零散的知识点就在他们脑子里慢慢连接起来，形成了一张知识网络。
第三步，叫“抽象化迁移”。这是最高级的一步。学生脑子里的知识网络，还带着具体情境的烙印。也就是说，他们可能只会在相似的题目里使用这些知识。怎么才能让他们举一反三，用到全新的地方呢？张老师说，只有抽象才可以迁移。所以，在这一步，老师会布置一个非常复杂的、开放性的任务。这个任务可能是一个社会热点问题，或者一个跨学科的探究项目。学生需要小组合作，和AI协同，把之前学到的所有知识和方法，都用在这个全新的情境里，去探索解决方案。这个过程，其实就是帮学生形成一个更大范围的知识结构，把化学、物理、生物甚至语文、历史的知识都关联起来。
在这样的课堂里，学生的状态完全不一样了。他们变得敢提问了，也更愿意去探究。以前怕问老师一些“傻问题”，现在可以毫无顾忌地问AI。AI总能给出鼓励和引导。学生在一次次的对话和尝试中，错误越来越少，思考越来越深。整个课堂充满了活力。
反向赋能AI，推开未来发展之窗
很多人都有个担心。他们觉得，AI技术这么先进，城里的学校肯定用得更好。这样一来，城乡之间的教育差距会不会越来越大？
张老师的实践，恰好回答了这个问题。他的“生成式课堂”，用的是一套“低技术、低成本、高适配”的方案。他证明了一件事，乡村教育的创新，不是干等着上面给资源，而是靠老师用自己的专业智慧，把手头有限的技术，变成真正适合学生的教育工具。
他提出了一个特别有意思的理念，叫“教师反向赋能AI”。什么意思呢？我们通常认为，是AI给老师赋能。但在张老师这里，反过来了。老师要把自己几十年的教学经验，变成AI能听懂的指令，去训练AI。这样一来，AI就不再是一个冷冰冰的通用工具，而是变成了每个老师的“个性化分身”。
我给你举个具体的例子。聚奎中学有一位英语老师，她教学生背单词有自己的一套独门秘诀。她就把这套方法，写成了一系列的AI指令，然后创建了一个专门教单词的智能体。这个智能体有个特点，就是不讲废话。它只聚焦三个核心要素：单词的核心意思、标准发音、常用法。学生用起来，信息量刚刚好，不会被无关内容干扰，预习效率很高。结果，这个由乡村老师创造的AI工具，放到公开平台后，获得了几万次的使用。很多其他学校的老师和学生都在用。你看，这就是乡村教师的智慧，通过AI被放大了。
当然，这对老师也提出了新要求。张老师觉得，未来的老师，可能真的需要懂一点基础的编程知识。不是说要成为程序员，而是要学会怎么和AI有效沟通，怎么把自己的教学想法准确地告诉AI。老师的想象力也很重要。只有敢想，才能开发出更多有创意的AI应用。为了培养老师们的这些能力，他建立了一个三级培养体系，包括“名师工作室”、“教师工作坊”和“学生社团”，他想帮助每一位年轻老师成长起来。
除了搞课堂创新，张老师现在还给全校高一和高三的学生上生涯规划指导课。他很清楚，技术再厉害，也代替不了老师。老师的价值，在于情感上的陪伴，在于价值观的引领，在于人生智慧的传递。他要帮孩子们想清楚自己想成为一个什么样的人，想过一种什么样的生活。
从让学生“生成”知识，到帮助学生实现人格和理想上的“自我生成”，张老师带着他的学生们，正在做一件非常有意义的事。他们用自己的实践，亲手推开了通向未来的那扇窗。
