摘要：随着人工智能技术的飞速发展，教育领域正在经历深刻的变革，特别是在生成式人工智能的驱动下，生成式课程实施逐渐成为教育变革的重要方向。从技术驱动的视角来看，课程实施经历了从机械实施课程到基于理解实施课程，再到调适实施课程的变革，呈现出从强调课程计划执行到关注教师自
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雷 浩 杨春明
摘要：随着人工智能技术的飞速发展，教育领域正在经历深刻的变革，特别是在生成式人工智能的驱动下，生成式课程实施逐渐成为教育变革的重要方向。从技术驱动的视角来看，课程实施经历了从机械实施课程到基于理解实施课程，再到调适实施课程的变革，呈现出从强调课程计划执行到关注教师自身理解，再到适应学生学习需求的演化过程。尽管传统课程实施模式在历史演进中取得了诸多成就，但也逐渐凸显出教师角色固化、学生学习体验单一化、个性化需求未得到满足以及课程实施与社会变革滞后等问题。在此背景下，以大语言模型、大数据和云计算为表征的生成式人工智能要素为课程实施提供了新的动力和可能性。生成式课程实施是指课程实施主体之间协同互动的创生过程，其通过课程决策的智能化、实施方式的个性化以及实施过程的自主化，共同构成生成式课程实施下的新样态。生成式课程实施的运行机理源于知识的生成式“演生”，其基本原理可归纳为自组织、自适应和自进化三个方面，工具理性与价值理性在其中紧密交织。
关键词：生成式人工智能；课程实施；内涵阐释；运行机理
随着人工智能技术的迅猛发展，其在各个领域引发的变革日益显著，教育领域亦不例外。人工智能技术的广泛应用对教育领域产生了巨大影响和深刻的启示意义，并促进和催化从教育理念到教育实践的深层次变革。在全球范围内，各国政府及教育机构纷纷出台相关政策，旨在利用人工智能技术推动教育创新与改革。美国教育部颁布《利用人工智能进行教育设计：开发人员必备指南》（Designing for Education with Artificial Intelligence：An Essential Guide for Developers），旨在通过人工智能技术与学校教育的有效融合，改善全美教育系统；中国亦在《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》中，将教育数字化作为发展的重点方向，力求通过人工智能技术的深度应用助力教育变革。这些政策文本，无疑彰显了人工智能技术在教育领域中的巨大影响力与潜在价值。
然而，面对人工智能技术带来的重大机遇，如何准确把握其发展趋势，深入挖掘其在课程改革中的潜力，并探索出切实可行的实践路径，已成为当前教育领域亟待解决的重要议题。课程实施作为连接课程设计与实践效果的桥梁，是课程改革中的关键环节。本研究以生成式人工智能驱动下的生成式课程实施为切入点，旨在通过对这一新兴范式的深入探究，揭示其独特内涵与运行机理。
一、课程实施的历史演进及困境
纵观课程实施的发展历程，从相对简单的要素到更为复杂的调适实施框架，技术的引入和发展在这一过程中发挥了重要作用。然而，随着现代教育需求的不断变化，传统的课程实施模式的局限性逐渐显现。因此，审视课程实施的历史演进及其当前面临的主要困境，有助于更好地把握课程实施范式的转型路向。
（一） 技术驱动视角下的课程实施演进
课程实施作为社会文化价值建构与传递的重要载体，其形态始终处于动态演变之中，深受社会结构、政治环境与技术进程的共同作用。若从技术驱动的视角分析，课程实施的演进轨迹与技术力量的介入高度关联，具体可划分为三个阶段：机械实施课程阶段、基于理解实施课程阶段、调适实施课程阶段。在每一个阶段，技术的引入和发展都对课程实施的理解产生着深远影响。
机械实施课程阶段（20世纪初—50年代）。20世纪前半叶，在技术尚未广泛应用的传统教育体系中，课程实施通常被视为课程方案的执行。如理查德·D·金普斯顿（Richard D. Kimpston）将课程实施理解为一种探究课程实施方案的执行情况的过程；也有学者认为，课程实施是把经过实验、研究、编辑和审定的教材付诸实践的过程。持此观点的研究者一般从课程变革的角度出发，认为课程实施是按照既定的课程目标和计划，保证教学活动如期进行，并达成设定的教育成果。在此逻辑下，教师的教学行为更多地被视为执行指令的过程，其教学自主性和创造性受到明显限制。在技术层面，这一阶段的课程实施以传统的教学工具和文本载体为主，如黑板、粉笔、讲义、教科书等。尽管这些工具在当时的技术水平下可以有效地支持课程实施，但缺乏灵活性。课程实施在此阶段是一个相对封闭的技术过程，课程被视为一套预设的计划和文本，教师的理解、学生的需求则难以被考虑其中。
基于理解实施课程阶段（20世纪50年代—21世纪初）。这一阶段强调教师在教学实践中的主观能动性，认为课程实施不仅是对预设文本的执行，更是教师在课堂情境中对课程的理解、演绎与再创造。课程实施因此被重新定义为一种“教师主导的教学行为”，是教师基于自身理解来组织教学活动的过程，关注教师如何通过教学策略、课堂组织、资源运用等方式有效达成课程目标、影响学生学习效果。由此，教师开始成为课程意义的再生产者，其教学行为被认为具有理解性和解释性。在技术层面，20世纪后半叶，技术进步带来了电视机、投影仪等多媒体教学工具，它们的介入为教师教学效率的提升提供了助力，也使得课堂呈现方式更为多样。尽管课程内容依旧以教材为基础，但教师逐渐从“执行者”转变为“解释者”，在课程实施中纳入了教师自身的理解与判断，这反映了教师在技术应用支持下对课程实施的自主把握。
调适实施课程阶段（21世纪初至今）。进入21世纪，随着信息技术的迅猛发展，特别是互联网的广泛应用，课程实施逐步进入了调适实施阶段。调适指的是课程实施主体根据学生的学习进度、兴趣和需求等对课程进行调整，以提供个性化的学习体验。在这一阶段，课程实施已不再拘泥于教材与教学计划的机械执行，也不再局限于教师对课程文本的单向理解，而是能够在信息化技术的支持下，根据学生的学习需求、兴趣与节奏对课程进行灵活调整。教师在课堂中扮演着学习引导者与支持者的角色，学生的学习需求与学习行为成为课程实施的重要依据。可以说，技术在这一阶段的作用更加突出，标志着课程实施逐步进入了信息化的时代。与之伴随的，课程实施内涵也在不断深化，它由原来的单一的教师视角转变为教师与学生双重视角。正如有学者所指出的，课程实施不仅是教师的教学活动，还包括学生的学习行为和参与学习的过程。
整体而言，从机械实施课程阶段到基于理解实施课程阶段，再到调适实施课程阶段，课程实施呈现出从强调课程计划执行到关注教师自身理解，再到聚焦学生学习需求的演化过程。人工智能技术的发展为这一过程提供了重要支持，使得课程实施趋向多元化、灵活化和互动化，并朝着数据化、生成性的方向发展。
（二） 传统课程实施面临的主要困境
尽管传统课程实施模式在历史演进中取得了诸多成就，但随着社会变革和教育需求的不断变化，也面临着教师角色的固化、学生学习体验的单一化与个性化需求的忽视，课程实施相对于社会变革的滞后性逐渐显现的困境。
首先是教师角色的固化。在传统的课程实施中，教师常常被赋予知识的最终权威和传播者的角色。教师在课堂上主要负责讲解教材内容，学生则在教师的主导下被动地接受知识。教师凭借其在师生关系中的绝对优势而“霸占”课堂，不给或很少给学生与之“对话”的机会。这种角色分配导致了教师在课堂中的角色高度固化，教学创新的空间被压缩。教师虽然在传递知识的过程中发挥了重要作用，但其创造力和教学方法的灵活性往往受到传统教育体制的束缚。特别是在大班化、标准化的教学环境下，教师的个性化教学方法难以得到有效发挥，无法根据每个学生的差异化需求进行针对性的教学。另外，教师角色的固化也使得教师面临较大的职业压力。在传统课程实施中，教师的工作内容主要集中在知识传授上，且课堂上缺乏足够的互动空间，这种单一的教学任务容易导致教师的职业倦怠。随着课程实施的不断深入，教师在教学中的角色变得愈发重要，因此，亟须打破角色固化，激发教师的教学创新能力。
其次是学生学习体验的单一化与个性化需求的忽视。传统课程实施通常依赖于统一的教材和标准化的教学计划，学生的学习过程往往缺乏灵活性与适应性。在这一背景下，所有学生都需要按照固定的进度和内容进行学习，难以考虑到每个学生的学习风格、兴趣和能力差异。无论学生是优秀还是普通，课程内容和教学进度都相对统一，这种“一刀切”的教学模式使得许多学生的个性化需求得不到充分满足。在这种模式下，学生的学习体验趋于单一。虽然教师可以通过提问、讨论等方式激发学生的学习兴趣，但这些方法的实施受到物理空间、班级人数以及教师能力等多种因素的限制。结果就是，许多学生在学习过程中难以获得个性化的教育体验，导致他们的学习动力和兴趣逐渐减弱。这种以追求短期利益为课程价值观的传统课程实施，学生学习体验与发展需求的忽视成为其普遍存在的问题。
再次是课程实施相对于社会变革的滞后性。在信息化、全球化、数字化日益加深的今天，社会对于教育的期望已不再局限于简单的知识传授，而是更多地关注学生创新能力、批判性思维等各类素养与能力的综合发展。然而，传统的课程实施往往无法及时响应社会变革。这种滞后性体现在两个方面：一方面，课程设计和教材内容往往滞后于社会发展的需求，无法为学生提供最新的知识和技术；另一方面，传统的教学模式和教育理念未能与现代社会的需求相匹配，课程设计和教学内容的更新速度难以跟上社会发展的步伐。因此，亟须探索将社会变革前沿成果转变为课程实施资源的新路径。
二、生成式课程实施的内涵阐释
随着社会文化环境的日益复杂与科学技术的飞速发展，教育生态正发生变革，传统课程实施范式逐渐暴露出无法适应现代教育需求的局限性。面对学生多样化的学习需求和教育场域的不确定性，课程实施亟须实现从“预设性”向“生成性”的范式转型。生成式人工智能技术的出现与发展，特别是以大语言模型（Large Language Model）、大数据（Big Data）与云计算（Cloud Computing）为代表的数智化技术，正为课程实施带来前所未有的技术赋能和创新可能，奠定了生成式课程实施的技术基础。以此为支点，生成式课程实施的“生成”，被重新定义为一种融合技术逻辑与哲学意蕴的教育实践过程，强调教师、学生与技术之间的协同互动和动态生成。这一范式的转变在具体教学过程中体现为课堂结构与功能的深度重构，催生出以智能化决策、个性化教学、自主化学习为特征的典型样态。
（一） 生成式课程实施的数智要素
生成式课程实施不仅依赖于传统教育资源与方法的整合，还需依托现代信息技术的支持，尤其是数智化技术的深度融合。其中，大语言模型、大数据和云计算作为生成式人工智能的三项关键技术，发挥着各自独特的优势，三者协同为生成式课程实施提供了坚实的技术基础。
其一，大语言模型为生成式课程实施提供语义理解与生成能力。大语言模型是一种用于描述海量文本的向量，表示和生成概率的自然语言处理技术，本质上类属于深度神经网络，其主要通过对大规模文本语料库进行自监督学习来提取语言特征，并生成符合语言习惯的新文本，聊天生成式预训练转换器（Chat Generative Pre-trained Transformer，以下简称ChatGPT）是其代表性产品。在课程实施中，大语言模型基于其强大的语义理解与生成能力，能够根据学习者的需求、兴趣和背景，生成定制化的课程内容和教学资源。同时，通过深度学习技术，大语言模型能够分析海量教育数据，从中提取出符合学习目标的教学内容，并能够根据学生的学习进度和反馈，及时调整内容的深度与广度。这种基于语义理解的课程内容生成，打破了传统以固定教材为核心的教育模式，使得课程实施具有了更强的个性化与灵活性特征。
其二，大数据技术为生成式课程实施提供精准的学习行为分析与决策支持。大数据技术源起于2004年谷歌公司提出的MapReduce模型，并逐渐发展形成了以Hadoop为代表的一整套技术。在生成式课程实施中，大数据技术可以通过实时收集学生的学习行为、兴趣偏好、学习进展等数据，帮助教育工作者对学习者进行精准分析，进而为其教学设计和教学决策提供数据支持。同时，大数据分析能够帮助教师了解学生的学习状态与知识需求，从而实现教学策略的个性化调整。例如，大数据技术能够根据学生在不同学习环节中的表现，自动推荐适合的学习资源；也可以为学生提供实时反馈，帮助其在学习过程中进行适时的调整与改进。
其三，云计算技术为生成式课程实施提供强大的计算和存储能力，实现课程资源的高度集成与共享。云计算作为一种基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和应用服务按需提供，以推动资源的灵活调配与高效利用。在课程实施中，云计算能够为生成式课程实施提供数据大规模处理的能力，支持大语言模型和大数据技术的实时运算与分析。通过云端平台，教育工作者可以实时调整课程内容，并根据学生的反馈动态生成个性化学习资源。同时，云计算技术还有助于教育资源的共享与协同，为不同地区、不同教育机构的师生提供了便捷的访问途径。这种基于云计算的教育资源管理与分发模式，不仅使得课程内容可以跨越时间和空间的限制进行实时更新调整和资源共享，还提高了课程实施的灵活性与适应性，推动以学生为中心的个性化学习体验的实现。
（二） 生成式课程实施的内涵
生成式课程实施的关键在于“生成”，这一概念可以从哲学和技术两个视角加以阐释。其一，在哲学视角下，生成可以视为一种思维方式，它是与现成或预成相对应的一个概念。在实践生成哲学、存在主义哲学、生命哲学等流派中，可以发现其中蕴含的生成性思维的观点。例如，在马克思的实践生成论中，“世界从本质上是某种从混沌中产生的东西，是某种发展起来的东西、某种逐渐生成的东西”，主张一切都是在实践中生成，一切都是在实践中发展，自然和人的本质是不断生成变化的。在存在主义哲学中，生成性往往与个体的存在和自由选择密切相关，强调人是通过自己的选择来“生成”自己的本质和人生意义。让-保罗·萨特（Jean-Paul Sartre）认为，人类的存在本身是“先于本质的”，人类通过自由意志、选择和行动来定义自我，生成自我存在的意义。马丁·海德格尔（Martin Heidegger）也认为，存在者的本质在于它“去存在”，而“去存在”实质上又是一种生成性的存在、一种生成活动；也就是说，存在是一个过程，是一种生成性的存在、一种生成活动。其二，在技术视角下，“生成”这一概念源自生成式人工智能，尤其是广受关注的生成式预训练转换器（Generative Pre-trained Transformer，GPT）。生成式人工智能中的“生成”指的是通过算法和模型，依据输入的数据和条件，自动构建出新的内容或解决方案。这一过程不同于传统人工智能模型的反应式输出，生成式人工智能不仅能够理解输入的信息，还能通过学习大量数据中的模式和结构，创造出新的内容。其代表技术包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及大语言模型（如ChatGPT）。通过对大量数据的训练，这些技术能够在理解信息的基础上生成符合特定目标和要求的内容。根据哲学与技术双重视角下对“生成”概念的阐释和理解，以生成式人工智能为驱动的生成式课程实施中的“生成”可以视为教师、学生和生成式技术三者之间多维互动的过程。这一过程与哲学中的生成性思维密切相关，但在技术应用层面，它不再局限于抽象的哲学概念，而是通过具体的算法和模型来实现。
生成式课程实施中的“课程实施”。如前所述，传统的观点中对课程实施存在三种界定，课程实施即课程计划的机械执行、课程实施即教师主导的教学行为、课程实施即基于学生的教学调适。这三种界定各有其理论依据与实践价值，但在当前人工智能与信息技术飞速发展的时代背景下，其内在局限性日益显现。首先，课程计划的机械执行过于强调一致性，忽视了教师与学生在课程实践中的主体性与能动性。在人工智能赋能教育的语境中，这种静态、线性的执行模式显得愈发僵化与低效。其次，将课程实施聚焦于教师基于自身理解而主导的教学行为。这虽然凸显了教师在教学过程中的专业引领作用，但也容易造成学生对教师教学理解与能力的过度依赖，进而削弱教师对学生个体差异及学习需求的回应能力。再次，基于学生的教学调适虽然能在一定程度上回应学生的反馈和需求，但其调适路径依旧是在教师的框架和判断下进行，难以做到真正的个性化和自适应。因此，传统的课程实施界定未能充分适应当下教育与技术的发展，亟待转型。在人工智能时代，课程实施的内涵正朝着“创生性”方向转变。创生性不仅仅是指教学过程中学生和教师的互动，更是指课程实施的过程本身具备一种动态的生成性，它通过教师与学生之间的双向交流，以及技术工具的智能支持，推动新的学习内容、方法和目标的不断产生。
基于以上对“生成”与“课程实施”概念的理解，在生成式人工智能的驱动下，生成式课程实施可定义为课程实施主体之间协同互动的创生过程。它依托于生成式技术（如大语言模型、大数据、云计算等）实时生成和调整课程内容，依据学生的个性化需求和学习进度动态优化教学策略，进而实现更加灵活、互动和个性化的教学过程。生成式课程实施内涵具有三个重要特征：其一，课程实施的主体是多元的，由教师、学生、技术三者共同组成，缺一不可。其中，教师引导学习过程，学生提供需求和反馈，技术则赋予智能支持。三者的共同作用构成了生成式课程实施的基础，任何一个主体的缺失都可能导致这一动态过程的中断或失衡。其二，课程实施的内容与方法具有创生性、动态性。课程内容和方法不再是预设的、静态的，而是基于学生需求和反馈实时生成和调整。其三，课程实施是多维互动的协同过程。课程实施是一个多层次、多维度的协作过程，教师、学生与技术之间的互动贯穿于课程实施的全过程、全环节。教学目标、内容与方法在教师和学生的共同参与下不断优化，技术在此过程中起到支持和强化作用。
（三） 生成式课程实施的典型样态
在生成式人工智能的驱动下，课程实施打破了教师单向引导和教材固定化的传统样态，转而向生成式方向发展，具体表现在课程决策的智能化、实施方式的个性化以及实施过程的自主化三个方面。
其一，课程决策的智能化。传统课程实施中，课程决策通常依赖于个人经验和主观判断，且这种判断往往基于有限的信息反馈和实施情境分析。然而，随着大语言模型的应用，生成式课程实施能够借助先进的算法和模型，从更为多维和丰富的数据中提取有价值的信息，从而打破了以往以个人经验为中心的决策模式，推动课程决策向基于证据的智能化转型。具体而言，借助大语言模型的深度学习和自适应能力，课程决策不再仅仅依赖于个人经验的单一推理，而是通过对实施进度、兴趣偏好以及实施成效等多维数据的全面分析，生成个性化且具有针对性的决策方案。生成式大语言模型通过少样本学习、多任务学习等技术，从海量的学习数据中快速归纳出符合课程目标和学生需求的决策规律，从而实现课程内容和实施方式的个性化调整。这种智能化、个性化的教学决策调整不仅体现在教学内容的呈现方式上，还可以通过对课堂互动模式的动态优化，改变学生的学习方式，进而达成更加有效的学习效果。总之，区别于传统的经验式决策，生成式课程实施能够基于大模型衍生的因果推理技术，推动课程决策有效结合多方信息，灵活地调整课程方案，避免了过于僵化的课程设计和内容推送，从而使得课程实施更好地满足不同学生的需求。
其二，课程实施方式的个性化。生成式课程实施的优点之一就是能够根据学生的个性化需求进行动态调整。传统的课程实施通常采用统一的计划和内容，实施过程中所有学生面对的内容和进度都是基本相同的。然而，每个学生的风格、兴趣爱好以及能力都不尽相同，这使得统一化的课程实施常常无法满足每个学生的需求，甚至可能导致部分学生的学习进度滞后，或者部分学生因课程难度过低而丧失学习兴趣。生成式课程实施通过大语言模型、大数据等技术，为每一位学生量身定制课程计划。具体来说，课程实施中使用的课程内容不再是固定的教材内容，而是通过生成式技术根据学生的学习行为和反馈实时生成。比如，对于知识点掌握较好的学生，系统可以自动推送更高阶的知识和挑战性任务；而对于学习进度较慢或有困难的学生，系统可以生成简化版的内容或者更具解释性的学习资源。另外，生成式课程实施的个性化实施方式还表现在能够根据学生的兴趣进行动态调整。当学生对某个知识点特别感兴趣时，系统可以为其推荐更多与此相关的学习资料或实践活动，进一步激发其学习动力。通过数据分析，系统能够根据学生的兴趣进行预测并推送相应内容，使学生能够在主动学习中获得更多的成就感，进而提升学习的积极性和自主性。
其三，课程实施过程的自主化。在传统课程实施中，过程往往被严格控制和管理，学生缺乏自主学习的空间和自我调节的机会。而在生成式人工智能的支持下，学生可以更加自主地管理自己的学习过程，实现对学习过程的自我调节。首先，生成式大语言模型为学生提供详细的过程数据和分析报告，帮助学生了解学习状态和进展。例如，系统可以整合并分析学生的学习时间分布、知识掌握情况、实施效率等数据，使学生能够清晰地看到自己的成效和不足之处。其次，生成式大语言模型为学生提供个性化的实施建议和目标设定。例如，系统可以根据学生的学习数据，推荐适合的实施任务和目标，帮助学生制订合理的学习计划和时间安排。最后，生成式大语言模型通过实时反馈和提醒功能，帮助学生及时调整学习策略和行为。例如，当学生长时间停留在某个学习任务时，系统可以提醒学生适当休息或调整学习节奏；当学生的学习效率下降时，系统可以建议学生更换学习方式或寻求帮助。
综上所述，生成式课程实施下的新样态呈现出决策智能化、方式个性化和过程自主化的特征。课程决策不再是单纯依赖个体经验的单一推理，而是通过对学生学习的过程数据进行全面评估，进而生成个性化的实施方案；教学方式不再是统一化的形式，而是根据学生的个性化需求进行定制化的设计，提供更加灵活和富有挑战性的过程体验；课程实施过程不再是被动地服从安排，而是通过与生成式技术的互动，动态调整学习策略，使得过程更加自主、灵活和高效。
三、生成式课程实施的运行机理
生成式课程实施打破了传统课程实施中“预设—执行”式的线性结构，走向课程实施主体之间协同互动的创生过程。这一转型不仅重塑了课程实施的内涵与样态，也对其内在运行机理提出了更新的要求。作为生成式人工智能驱动的产物，生成式课程实施的运行机理可基于这一技术背后的原理加以分析。具体而言，生成式人工智能本质上是一个复杂系统，其初衷是通过学习人类的思维方式实现智能系统。生成式人工智能可以模拟人类大脑的生物结构和神经网络，它是根植于生物学、神经科学等学科发展起来的。同时，它具备神经网络的自组织能力、进化算法的优化机制以及强化学习的自适应性，与生物学中的自组织、自进化、自适应原理相契合。简言之，生成式人工智能不仅在算法上受到了生物学中自组织、自进化和自适应等原理的启发，而且在系统行为上也体现出复杂系统的特性。因此，生成式课程实施的运行机理可以依据于复杂系统理论、生物学基本原理等加以阐释，它源于知识的生成式“演生”，其基本原理可归纳为自组织、自适应和自进化三个方面，工具理性与价值理性在其中紧密交织。
（一） 知识“演生”驱动下的生成式课程实施
生成式课程实施的提出，得益于生成式人工智能，尤其是大语言模型技术的支持。但究其根本，这一概念的提出源自技术发展带来的知识生产方式的深刻变革，是对人工智能时代新型知识生产方式的回应。课程实施作为一种实践活动，旨在通过教学活动来实现人类精神生产和知识再生产。在这一实践中，知识生产方式的变化，催生了课程实施模式的转变。具体而言，传统的知识生产依赖于个体的经验和观察，它不仅是自下而上的，而且是在一个没有外部直接干预的自组织系统中纯粹地依赖于个体的经验积累、敏锐观察和直觉反应而发生的。由于受到个体认知、能力及其所处环境的制约，传统的知识生产大多呈现线性积累的特征。在这一背景下，课程实施也多停留在知识的传递和灌输上，过度依赖预设的教学材料、固定的教学计划等既定框架，缺乏灵活性和适应性。
然而，随着人工智能技术的不断发展，知识生产方式发生了重大变革。在这一阶段，生成式“演生”成为知识生产的重要方式。需要解释的是，“演生”指的是在复杂系统中，由多元要素之间的非线性互动和反馈所产生的、逐渐演化并表现出新性质的过程。知识生产领域中的“演生”则指的是一种复杂系统中的知识动态生成过程，其中多个元素通过非线性的互动和反馈，逐渐演化出新的知识形态或理解框架。这种演生过程并非预设的，而是依赖于信息和知识的不断交流与碰撞，形成具有独特意义的知识网络。
与传统线性累积的知识生产方式不同，知识生成式“演生”基于大模型、大数据和云计算等技术，通过海量信息的处理与交互，推动已有知识体系的不断深化、扩展与创新，并通过不断的迭代形成新的知识结构和应用模式。其核心在于通过对已有知识的深度挖掘与不断交织，实现知识的生成式“演生”。
而知识生产方式的变化，也推动着课程实施朝着生成式的方向转变。在这种模式下，课程不再是一个静态的预定计划，而是一个根据学生反馈、学习行为和外部环境变化，实时生成与调整的过程。换言之，生成式课程实施依赖于复杂的系统反馈和自我优化过程，通过数据和技术的驱动，灵活、动态的学习环境和教学内容得以被创造，而这一切的背后源自数据驱动和算法优化所实现的知识自我组织与革新。
（二） 生成式课程实施的基本原理
如前所述，生成式人工智能驱动下的生成式课程实施并非静态的预设结构，而是一个高度动态化的个性化的系统。根据复杂系统理论、生物学基本原理等，生成式课程实施的基本原理可归整为自组织、自适应和自进化三个方面。在这一过程中，系统内部的各个要素，包括教师、学生、教学内容和技术工具等，通过不断地互动与反馈，共同构建了复杂的自组织、自适应与自进化机制。
其一，自组织：生成式课程实施中的自主秩序形成。在生成式人工智能支持下的生成式课程实施过程中，自组织的原理反映了系统内各个主体（教师、学生、技术）通过局部的相互作用自发地形成全局的教学秩序和结构。自组织理论源自复杂系统理论，尤其是伊利亚·普里戈金（Ilya Prigogin）提出的“耗散结构”理论，强调在远离平衡状态的条件下，系统通过内部相互作用自发地组织成复杂的、有序的结构。自组织的关键特性是无外部指令的情况下，局部交互作用能产生全局秩序。在生成式课程实施中，系统内的各个元素并不需要外部强制的控制，而是通过自我调整和相互协调形成有序的教学活动和知识传递机制。
生成式课程实施借助生成式人工智能技术，能够动态生成和调整教学内容、问题和反馈。这一过程不仅依赖于技术工具的智能反应，还涉及教师、学生等主体之间的多方互动。例如，教师在教学过程中，根据学生的反馈自动调整教学策略，而生成式人工智能则根据学生的学习进度、兴趣、知识掌握情况等生成个性化的教学内容。这种交互作用形成了一个自组织的学习环境，其中教学内容、教学策略等不再是静态的，而是随着学生的需求和学习环境的变化而不断调整。
在这个过程中，生成式人工智能通过实时监控和处理学生行为数据，生成反馈和调整建议，而教师则在此基础上进行指导和优化。因此，整个课程实施过程并不依赖于传统的线性教学流程，而是通过局部的自组织作用（学生与AI互动、学生与教师互动等）不断调整和优化课程内容、教学策略及学习路径，最终形成一个适应学生个性化需求的动态学习系统。这种自组织机制符合复杂系统中的“局部规则、全局秩序”的特点，强调系统内部通过非线性互动形成稳定、灵活的整体秩序。
其二，自适应：生成式课程实施中的灵活调整与反馈机制。自适应指的是系统根据外部环境或内在反馈机制自动调整自身行为或结构。在生成式人工智能的支持下，课程内容和教学策略可以根据学生的实时表现和反馈动态调整，使学习效果最大化。自适应机制的根本目的是优化学习路径，使得教学过程能够根据学生的个体差异进行灵活调整，从而提升教学效率和学习效果。
自适应理论源于生物学中的适应性进化机制，尤其是查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的自然选择理论。自然选择描述了物种在面对环境变化时，通过遗传变异和选择性繁殖不断调整自身特征，以提高生存竞争力。在生成式课程实施中，学生的学习过程类似于这一适应性机制。在课程的每个阶段，生成式人工智能根据学生的学习数据（如答题正确率、知识掌握情况、学习兴趣等）自动评估其学习状态，并生成与之匹配的教学内容和任务。这些内容和任务不仅符合学生的当前认知水平，还能够根据学习进度进行调整，提供恰当的学习挑战，从而引导学生在学习中不断进步。例如，若系统检测到某一学生在某一知识点上的掌握不够，生成式人工智能可以自动生成复习任务或推送补充材料；而如果系统发现学生已经掌握了该知识点，它则会自动调整难度，提供更具挑战性的任务或引导学生进入下一个学习阶段。这种自适应机制类似于生物体对外界环境变化的反馈反应，系统能够根据“反馈—调整—再反馈”的循环，不断优化教学内容和策略。
自适应不仅限于单一学生的学习调整，还可以在整个教学过程中进行集体适应。教师根据课堂动态和学生群体的共同表现调整教学方法，而生成式人工智能则实时收集学生群体的反馈，优化课程内容。这种集体适应机制有助于每个学生在集体学习过程中获得个性化的支持，最终形成一个动态、灵活的教学环境。
其三，自进化：生成式课程实施中的长期演变与持续优化。自进化原理在生成式课程实施中的体现，强调系统在经历多次反馈和调整后，能够在长时间尺度上逐步演化并优化其行为、结构和功能。与自适应的短期调整不同，自进化强调的是系统通过长期的适应性过程逐渐发生变化，并演化出更为有效的行为模式和结构。在生成式课程实施中，这一过程不仅包括课程内容和教学策略的不断完善，也涵盖了教学目标、学习评价和教学方法的持续演化。
自进化理论的根源可以追溯到生物学中的进化论，特别是基于自然选择的演化过程。生物体在面对环境的压力时，逐渐演化出适应新环境的特征。在生成式课程实施中，随着教师和学生不断参与课程互动，教学系统通过不断的反馈机制调整课程内容和策略。生成式人工智能在收集大量教学数据后，通过机器学习和数据分析，能够识别哪些教学策略更有效，哪些内容和形式能够提高学生的学习效果，从而不断优化其教学算法。这种长期的反馈调整机制推动了生成式课程实施在教学效果上的持续演化。例如，生成式课程实施可以通过多次的教学实施和数据分析，逐步改进课程设计，优化学习路径和评价方式。随着教学数据的积累，生成式人工智能能够识别适合学生学习的长期模式，预测学生未来可能的学习需求，并提前做出调整。这种演化过程与生物体的进化过程类似，强调通过大量的反馈循环和时间积累，实现系统在长期内的优化和适应。通过这种持续的演化，生成式课程实施不仅能够适应个体学生的学习需求，还能够在更广泛的教育实践中推广。
总之，自进化在生成式课程实施中的作用体现了教学系统在多次反馈调整后形成更高效、更精准的教育模式。这一过程不仅是教师和学生互动的持续改进，也是人工智能技术不断优化的结果。随着时间的推移，生成式课程实施的教学效果将不断提升，最终推动教育实践向更加个性化、精准化的方向发展。
（三） 生成式课程实施的理性基础
在生成式课程实施过程中，工具理性与价值理性的共生表现得尤为显著。工具理性强调的是实现特定目标的有效性与效率，而价值理性则聚焦于行为背后的价值观、伦理和社会目的。在生成式课程的实施中，这两者并非彼此独立，而是相互交织，形成一个相辅相成的整体。
其一，生成式课程实施中的工具理性。工具理性主要关注的是技术和工具在课程实施中的效能。在生成式人工智能的驱动下，生成式课程实施得以迅速展开。大语言模型、大数据、云计算等技术的应用，使得课程内容不仅能够根据学生的学习需求和反馈进行即时调整，还能在极短的时间内生成大量定制化的教学资源和互动任务。
工具理性在生成式课程实施中的体现比较明显。一方面，生成式课程实施通过大语言模型的算法能力，能够在教学设计和课堂实施中提供高度的自动化和智能化支持；另一方面，基于大数据的分析技术，教师和教育管理者可以实时获得关于学生学习进度、兴趣点和知识掌握情况的数据，从而调整课程内容和教学策略。可以说，工具理性在这个过程中的主要作用是提升教育的效率和精准度，使得每个学生都能在合适的时间、以合适的方式获取到个性化的学习资源和支持。
其二，生成式课程实施中的价值理性。与工具理性强调效率和目标实现不同，价值理性则更多关注行动背后的伦理性。也就是说，工具理性并非独立存在的，它必须嵌入特定的价值框架中，尤其是在教育领域，技术的应用不可避免地涉及更深层次的伦理和社会价值问题。人工智能伦理学关注的焦点是如何使得人类所设计的人工智能系统在行为上具有伦理性。具体到生成式课程实施中，价值理性尤为重要，因为教育不仅仅是传递知识，更是塑造学生必备品格、正确价值观念的过程。因此，需要保证课程实施过程中人工智能的判断和行为与人类的相应判断和行为具有价值等值性，这一理念在人工智能业界被称为“价值对齐”（value alignment）。
在课程实施中，“价值对齐”是价值理性在具体应用中的体现。它强调课程内容和教育活动必须与国家发展目标、社会主流价值观、教育政策等保持一致。在我国，尤其是在当前的教育改革背景下，国家提出了培育和践行社会主义核心价值观的目标，强调通过教育培养学生的爱国、敬业、诚信、友善等核心价值观。由此，生成式课程实施不仅要依托技术手段为学生提供个性化学习路径，更要在实施过程中与这些社会价值对齐。例如，在生成式课程实施中，教师可以通过大语言模型生成关于历史、政治、文化等多维度内容的教育资源，这些内容必须严格遵循国家的教育政策和价值导向。课程内容的设计需要避免任何形式的偏差，保证教育材料能够增强学生的社会责任感、历史使命感及民族自豪感。因此，技术工具虽然强大，但最终目的不仅是提高学生的学习效率，更在于通过这些工具的支持，帮助学生树立正确的价值观，培养具有社会责任感的公民。
其三，生成式课程实施中工具理性与价值理性的紧密交织。工具理性和价值理性在生成式课程实施中并不是孤立存在的。具体来说，工具理性追求生成式人工智能功能性效用的最大化，而价值理性则对功能性效用提出了伦理性、规范性与价值性的要求。在生成式课程实施中，技术能够根据教育政策和文化价值的需求，自动生成符合国家要求的内容；同时，技术也为教师和教育决策者提供了对这些内容的实时调整和监控能力，从而保证课程实施不会偏离社会的核心价值。例如，在利用大语言模型生成教学内容时，系统不仅依据学生的学习进度和个性化需求生成内容，还可以通过设定价值观导向的框架（如社会主义核心价值观）来对内容进行修正。系统会根据内容的社会价值影响，进行自我优化，使生成的教学资源与国家和社会的期望相符合。这种技术和价值观的对齐，正是工具理性与价值理性交织的表现，它使教育技术的使用不仅仅关注效率和效能，更在价值层面实现了社会责任的履行。
四、展望
生成式课程实施作为生成式人工智能驱动下的重要产物，其在个性化教学组织、动态内容生成、智能化课堂管理等方面展现了巨大优势和潜力。为推动这一新兴范式在具体实践中有效落地，教师需要从三个方面加以把握。
其一，建立“技术—实施”的双重视角。在生成式课程实施中，教师首先需要具备“技术—实施”的双重视角。技术视角有助于教师识别生成内容的可行性与潜在风险，实施视角则使教师能够从教学目标、课程结构和学生发展出发，对技术手段进行合理嵌入与有效利用。这一双重视角要求教师不仅要掌握生成式人工智能的技术原理，例如，大语言模型的训练机制、语料来源、推理模式等，还应深刻理解其在课程实施场景中的适用性与边界。
其二，采用“生成—验证—修正”的三阶循环模式。在生成式课程实施中，教师可采用三阶循环模式，实现对课程实施质量的系统性把控。第一阶段“生成”强调在教学设计或课堂活动中借助生成式工具生成教学内容、教学策略和个性化反馈。第二阶段“验证”则要求教师运用专业判断与教学经验，对生成结果进行人工审核，包括事实核查、语义准确性检验与教学适切性评估，必要时还可借助权威资源或多源比对机制增强验证的客观性。第三阶段“修正”是对初步生成结果进行必要调整，保障其符合课程标准与学生实际需求。
其三，培养主体的批判性数字素养。批判性数字素养是指个体在数字化环境中，能够主动、有效地获取、分析、评估和运用信息，同时具备辨析信息来源、识别潜在偏见和不准确信息的能力。在生成式课程实施中，教师和学生作为实施主体，应共同具备批判性数字素养，其培养应聚焦三个层次：认知层面发展信息溯源能力，能够追踪生成内容的原始数据依据；元认知层面强化质疑意识，建立“技术输出≠权威真理”的批判立场；实践层面训练验证技能，包括交叉验证、逻辑推演等具体方法。
另外，在未来的实践中，生成式人工智能潜在的“幻觉”问题也值得关注。所谓“幻觉”，即人工智能在处理数据时可能生成不忠实于信息源或者与现实世界的事实不符的内容，这在教育场景中尤为需要警惕。生成式课程实施依赖于大语言模型等技术的动态生成能力，在内容生成时若出现“幻觉”，可能导致学生接收到错误或误导性的信息，进而影响学生学习质量和知识体系的构建。因此，如何在技术应用中有效识别和规避“幻觉”，成为未来生成式课程实施中的重要挑战。面对“幻觉”问题，可行的方案包括但不限于以下三点：其一，构建教育领域专用的验证数据集，提升模型输出的教育适切性；其二，开发嵌入式的实时检测算法，实现生成内容的即时质量评估；其三，建立教育工作者与技术开发者的协同优化机制，通过教学反馈持续改进模型性能。由此，通过技术与教育的深度融合，生成式课程实施有望在规避“幻觉”风险的基础上，进一步推动教育模式的优化和创新。
需要指出的是，生成式课程实施并不意味着完全摒弃既往经验，其通过大数据、跨学科以及多模态等形式数据整合课程实施路径，构建全方位、多层次的实施体系。在大语言模型技术的加持下，既往课程实施智慧被重新编码，实现迭代发展，更好满足各层面课程实施主体需求。未来，伴随着技术的发展，生成式课程实施质量和实施效率显著提高，实施过程更具开放性和包容性，实施体系的创造性转化和创新性发展周期将更短。
（本文首次发表在《教育研究》2025年第8期）
来源：永大英语
