（七）暑假教师分科培训——高中、中职历史老师

LuSaiPing

八月六日的清晨，平果市六中的多媒体教室里坐得满满当当，来自平果市各高中和中职的历史老师们早早落座，等着开启这场暑假分科培训。九点整，讲座准时开始，主讲的是从广东东莞松山湖未来学校远道而来的李小萍老师，今天她要带我们走进人工智能视域下历史教学重构的全新世界，两个多小时的分享，把原本我们觉得遥远又陌生的AI技术，揉进了每一节历史课堂的日常里。

开场的主题页一展开，我们就看到了用环形结构串起的AI、教师、课堂、史料与评价五个核心要素，一下子就点透了今天分享的核心：AI不是来替代谁，而是把历史教学的各个环节重新串联起来，让我们的课堂长出新的可能性。

紧接着李老师介绍了自己的履历，满满一页的荣誉和一线教学经验看得我们都心生敬佩，她那句“做一个幸福的历史教师，营造有温度、有思辨、有声音的历史课堂”，一下就戳中了在场所有历史老师的心。

李老师用《清明上河图》的局部做了第一个案例，她先展示了这幅我们都熟悉的古画，告诉我们可以用两种不同的方式去观察它，一下就勾起了所有人的好奇心。

紧接着她演示了AI对这幅古画的自动解读，从画作的基础信息到画面拆解，AI几秒就生成了详实的资料，省去了我们翻查大量资料的时间。

顺着演示往下走，AI把画面里的汴京城楼、熙攘的商业街、往来的各色行人车马、沿街的商铺业态一一拆解清楚，连古绢泛黄的岁月质感都做了解读，比我们自己对着画面琢磨半天要系统得多。

更有意思的是，AI还顺着这幅图延伸出了对宋代交通运输体系的分析，从不同交通工具的特征到背后对应的时代细节，把藏在画里的历史信息全都挖了出来。

之后她又拓展到宋代水运交通和漕运体系的发展，还有当时驿站制度的完善，把一幅古画的解读从画面延伸到了整个北宋的社会经济脉络里。

讲到这里李老师特意强调，AI进入教育不是一道选答题，而是我们历史教师必须面对的时代命题，这种观察视角的革新，比单纯的技术展示要重要得多。

接下来她梳理了从国家战略到地方规划的一系列政策信号，我们才发现从数字化转型到人工智能+教育的全场景变革，早就有清晰的政策指引，我们这些一线老师完全不用摸着石头过河。

随后的卡通指引页面把AI能助力教学的方向讲得明明白白，从对话式学习、游戏化学习到个性化学习，AI能在学习变革的各个环节帮上忙，也能从学情分析、教案设计等方方面面帮我们减轻教学提质的负担。

不止是学科教学，AI还能覆盖育人进阶、评价增效、管理升级的全场景，连德育、体育、美育这类我们之前觉得难量化的工作，也能借助AI找到更高效的实现路径。

当然李老师也反复强调了红线，学术伦理、学生使用规范、数据合规这些底线绝对不能碰，技术永远要在安全合规的框架里为育人服务。

她还给我们列了清晰的正面清单，六大助力三十个应用场景，明确告诉我们哪些事可以放心借助AI完成，但所有进入教学评价的内容，最终必须由教师亲自审核定稿。

与之对应的十八条行为红线也划得清清楚楚，核心就是教师永远是育人的主体，AI只能是辅助工具，绝对不能越界替代本该由我们完成的育人工作。

最后她总结出清晰的使用边界，哪些事适合交给AI辅助完成，哪些事必须教师亲自把关，一句口诀就把判断标准讲得通透：只要涉及价值、情感、评价、隐私、敏感内容，绝对不能丢给AI自动完成。

顺着政策往下，李老师提到2025年版的历史新课标其实已经为AI融入教学打开了制度通道，史料实证的重构、史料种类的放宽、评价体系的转型，都要求我们必须升级自己的教学能力。

她拿出2026年广东高考的历史真题做例子，我们才发现用AI可以帮我们快速拆解这类开放性试题的考察逻辑，找到更精准的备考思路。

演示完AI分析高考试题的过程，我们才反应过来，原来可以借助AI把大量真题的共性规律提炼出来，不用我们自己熬夜逐题整理。

李老师还给我们分享了刘菊老师的研究成果，从原创性、汇通性、人文性三个维度，讲透了AI能给历史教学带来的深层变革，帮我们的立意从“教什么”跃迁到“为何而教”。

随后她点出了当下历史课堂普遍面临的三重困境：资源不对称、单向度叙事、标准答案牢笼，这些都是我们日常教学里深有体会却一直找不到好办法解决的痛点。

这页内容刚好对应我们的日常困惑，课本内容高度凝练，但考试考察的范围却很广，我们习惯了单向灌输，也很难对小论文这类开放性作业做到及时又精准的反馈。

李老师拿出必修第一课《中华文明的起源与早期国家》做案例，把近年相关的高考真题都整合到一起，给我们演示怎么用AI梳理教学重点。

顺着这个案例，她进一步讲解了怎么用AI提取第一课里的时间、空间、专有概念，整理出学生容易混淆的迷思概念，帮我们把备课的效率提得更高。

最后她用一张表格把新授课、复习课的重点，还有我们最容易忽视的跨学科、比较文明视角这类教学方向梳理得清清楚楚，给我们接下来的新学期备课指明了方向。

寿县“郢爰”的高考真题案例，让我们看到AI能帮我们快速梳理这类文物研究的历程，提炼出背后的历史研究价值，给我们的习题设计提供了很多新思路。

讲到AI破局的部分，李老师说AI不是要替代教师，而是帮我们打开三道门：解决资源不对称、打破单向度叙事、跳出标准答案的牢笼，让资源、叙事和评价都重新流动起来。

新旧教学范式的对比让我们恍然大悟，我们之前一直在做的是“教历史”的知识传授，而新范式要求我们转向“教学生学历史”的思维能力培养，AI刚好可以成为我们教研升级的强大助力。

第一个实操支柱是教学内容从“教材”转向“学材”，AI作为超级连接器，能帮我们把原本单薄的教材文本，一步步转化成可以让学生动手探究的学习材料。

李老师还分享了她们学校的AI历史短视频创作项目，引导学生用AI做工具挖掘历史内涵，把历史学习从课本延伸到实践，从死记硬背走向创新表达。

接下来的跨学科备课案例让我们这些广西本地的老师格外亲切，“右江河谷的文明印记”把本地历史、地理环境和壮族文学传统整合起来，做成了跨学科项目式学习，太适合我们之后在本地课堂落地了。

她把具体的操作步骤拆解得明明白白，先用AI生成学习框架，再深度拓展细节内容，最后由我们一线老师结合本地素材做本地化校验，完全没有想象中的复杂。

李老师特意强调，AI是搜索引擎和灵感激发器，而我们教师才是历史价值的守门人，这个底线我们每个人都牢牢记在了心里。

她还分享了自己的同课异构案例，同样是讲近代城市化，既可以走审美人文的路线，也可以结合东莞本地特色做更接地气的设计，给了我们很多教学设计的灵感。

展示的第一版教学设计，从古代村落讲到近代城市，用“寻美而居，向善而行”做主线，把城市发展的人文温度展现得淋漓尽致。

第二版设计里引用了芒福德的城市发展史相关论述，带着学生从英国工业城市的发展历程切入，去思考城市化背后的反思，深度一下就上来了。

搭配的世界城镇化趋势柱状图，把几百年的城市化进程直观地展示出来，学生一眼就能看懂发展的脉络。

李老师把东莞本地的发展史融入到城市化课程里，让学生用AI梳理东莞的历史沿革，把遥远的历史知识点和自己生活的城市联系起来。

后续的视频探究任务，引导学生从虎门销烟到世界工厂的城市变迁里，总结出中国城市发展的普遍规律和独特路径。

再进一步把曼彻斯特的工业城市旧貌和当代东莞的城市治理做对比，让学生自己去思考城市化里问题与治理的辩证关系，思辨性一下就拉满了。

最后的开放性作业，引导学生去思考科创名城转型背景下，未来学校该怎么为城市培养创新人才，把历史课堂的价值延伸到了当下的城市发展里。

另一个有意思的实操案例是AI历史人物“复活”计划，把壮族土司农智高做成智能体，让学生和历史人物直接对话，在互动里训练自己回到史料、辨析解释的能力。

第三个支柱是教学评价从“结论评判”转向“过程赋能”，AI帮我们把评价的重心从只看标准答案，转向关注学生的证据链是否完整、推理是否严密。

李老师还演示了AI批改历史小论文的完整流程，学生写完短文先由AI做多维诊断，我们教师再复核修正，学生能拿到比以前快得多也具体得多的反馈，最后还能生成全班的学情报告，大大减轻了我们的批改负担。

最后她分享了东莞松山湖未来学校的其他实践案例，从班主任视角的个性化教育策略到个人知识库搭建，AI的应用早就渗透到了教育的方方面面。

其中班主任视角的个性化分享，用很有国风意境的页面做展示，让我们看到AI不止服务于学科教学，也能助力我们的育人工作更有温度。

六类学生画像的梳理，帮我们把不同特质的学生的核心特征归纳得清清楚楚，方便我们之后给不同的孩子提供更精准的引导和支持。

最后一页的班级全景图展示，用AI把全班学生的画像整合起来，让我们对整个班级的学情一目了然，真正做到因材施教。两个半小时的培训结束的时候，我们手里的笔记本写得满满当当，每个人都带着满脑子的新思路，准备回到新学期的课堂里，把今天学到的AI教学方法慢慢落地，让我们的历史课堂长出新的模样。