2026年6月29日-7月3日，我有幸赴南京师范大学参加了“人工智能赋能教学创新”专题研修班，围绕AI技术与高等教育教学改革的深度融合进行了系统学习。作为一名高校教师，这次研修让我对人工智能在教学改革中的重要作用有了全新的认识，也促使我重新审视传统教学模式中的困境与突围路径。下面我将分别从研修所学、课程反思和未来实践三个层面，梳理此次培训的思考与收获。
一、研修要点：AI赋能教育的理念更新
研修课程从宏观理念到微观操作进行了系统讲授。南京师范大学的朱彩兰老师分别从理论和实践层面详细介绍了AI教学理论+伦理规范及AI在教案、教学设计、课程思政及教学素材制作的应用过程与步骤。她强调，高校教师应将AI视为决策支持者，从教逐渐转向学，分阶段共构、小步迭代，AI是帮助我们科学决策的伙伴，而不是单纯的效率至上的工具。此外，也有专家指出，在AI赋能高等教育的新阶段，教师既要善用AI提升教学效能，又要避免工具依赖，持续增强课堂的“含人量”，主动实现从知识传授者向教学设计者、价值引导者的角色转型。这对《森林生态学》这样承载生态文明价值引领功能的课程尤为重要——技术可以辅助知识传递，但生态情怀的培养、系统思维的塑造，仍然依赖教师的深度引导。最后，研修中关于知识图谱构建、智慧课程设计、AI智能出题、组卷和批改作业、多源学习数据分析等实操内容，也为后续课程改革提供了方法论的支撑。
二、学科反思：《森林生态学》的教学困境与AI破局
研修之后，我系统梳理了《森林生态学》课程的教学内容，该课程知识体系涵盖种群、群落、生态系统等多个层次，关联复杂且时空跨度大——从林木光合作用的微观机制到全球碳循环的宏观过程，从群落演替的百年尺度到林分干扰的瞬时变化。传统讲授式教学中，学生普遍面临“概念抽象难理解、过程动态难感知、系统关联难贯通”的困境。
而AI技术的介入为破解这些困境提供了可能。研修中了解到，南京信息工程大学的裴世鑫教授课程团队已进行了较好地AI赋能教学改革创新的探索，他们针对《大学物理》这门课程，利用AI技术构建了涵盖多个知识点及核心问题的动态知识图谱，并录制了很多珍贵的教学视频，在MOOC平台上发布，作为教学资源，形成了“知识—问题—能力”三维一体的智慧课程体系，成功入选江苏省一流本科课程。这一案例让我切实感受到，知识图谱将原本线性排列的章节内容转化为网状认知结构，降低了学生建立系统性理解的门槛，也为教师精准识别学情、实施差异化教学提供了数据支撑。
三、未来实践思考：从研修到课堂的转化路径
结合研修所学和学科实际，我对未来《森林生态学》的教学创新有以下几个方向的思考：
（1）构建课程知识图谱。计划以森林生态系统为核心节点，将生物与环境关系、种群动态、群落结构与演替、生态系统功能等模块进行结构化关联，并标注知识点之间的逻辑关系。这一图谱既可以作为学生的学习导航，也可以成为后续智能推荐学习资源的底层框架。
（2）开发课程专属智能体。参考研修中“定制化教学智能体”的思路，尝试利用智能体搭建《森林生态学》专属AI助手，承担概念解释、文献检索、案例分析等辅助功能，将课堂时间更多地用于高阶思维训练——如生态方案的批判性分析、森林经营策略的综合评估等。
（3）探索“AI与传统教学”协同教学模式。 在具体课堂设计中，发挥AI在数据呈现、情境模拟方面的优势，同时强化教师在价值引导、深度追问、生态情怀培育方面的不可替代作用。
此次研修让我深刻认识到，AI赋能教学创新不是赶时髦，而是回应时代要求、提升育人质量的必然选择。对于《森林生态学》这门兼具科学理性与生态文明使命的课程而言，AI的价值在于让复杂的生态系统变得“可感、可思、可对话”，但技术终究是手段，育人才是目的。正如研修中专家所强调的，教师要“在技术浪潮中坚守育人初心”。我将把研修所学转化为教学改革的切实行动，在AI与人类智慧的协同中，探索《森林生态学》从“知识传递”走向“智慧共创”的新路径。