引言：随着人工智能技术在教育领域的深度渗透，AI辅助教学、智能测评等应用场景日益广泛，对教师的技术素养提出更高要求。教师AI赋能培训旨在帮助教师掌握AI技术的操作方法与应用逻辑，但多数培训存在“学用脱节”问题，教师技术迁移能力不足导致AI技术难以真正落地课堂。案例教学法以真实情境为载体，通过问题研讨与实践反思促进知识转化，在技术培训中展现出独特优势。探究案例教学法对教师AI技术迁移能力的提升作用，对优化教师AI赋能培训模式具有重要现实意义。

一、教师AI赋能培训的现状与技术迁移痛点

（一）AI赋能培训的核心诉求

AI技术在教育领域的应用已从辅助工具向教学重构延伸，涵盖智能备课、个性化教学、学情分析等多个场景。教师AI赋能培训的核心诉求不仅是让教师掌握AI工具的基本操作，更要使其理解AI技术的教育应用逻辑，形成“技术为教学服务”的思维。具体而言，培训需实现三层目标：一是知识层面，让教师了解AI技术的基本原理与教育应用场景；二是技能层面，使教师掌握典型AI教学工具的操作方法；三是能力层面，培养教师根据教学需求选择、运用甚至创新AI技术的综合素养。当前，多数培训侧重于前两层目标，对技术迁移能力的培养缺乏系统设计。

（二）技术迁移能力的现实困境

技术迁移能力是教师在掌握AI技术知识后，根据不同教学情境灵活调整技术应用策略，解决实际教学问题的能力。当前教师技术迁移能力的培养面临三重困境。其一，知识转化断层。培训中教师多接受碎片化的AI技术知识，缺乏对技术应用逻辑的深度理解，难以将理论知识转化为实践能力。其二，情境适配不足。AI技术应用具有强情境性，不同学科、专业的教学需求差异较大，教师在培训中学习的标准化案例难以直接适配自身教学场景。其三，创新应用薄弱。部分教师仅能机械模仿培训中的技术应用模式，缺乏结合教学目标与学生特点进行技术创新的意识与能力，导致AI技术应用停留在浅层次。

二、案例教学法提升技术迁移能力的内在逻辑

（一）案例教学法的核心特征

案例教学法以真实教学情境中的典型案例为载体，通过师生互动研讨实现知识建构与能力培养，其核心特征体现在三方面。情境真实性是基础，案例选取源于实际教学场景，包含AI技术应用的具体问题、过程与结果，为教师提供可感知的实践参照；问题导向性是动力，案例围绕教学中的AI技术应用难题设计研讨问题，引导教师聚焦核心矛盾，激发探究欲望；互动生成性是关键，通过小组讨论、集体探究等形式，教师在思想碰撞中深化对技术应用逻辑的理解，形成个性化的解决方案。

（二）技术迁移能力的构成要素

技术迁移能力并非单一技能，而是由多要素构成的综合素养，主要包括知识转化能力、情境适配能力和创新应用能力。知识转化能力指教师将AI技术理论知识与教学实践经验融合，形成可操作的应用方法的能力；情境适配能力强调教师根据教学目标、学科特点、学生学情等因素，调整AI技术应用策略的灵活性；创新应用能力则是在掌握基础应用方法后，结合教学需求对AI技术进行创造性使用，实现教学效果优化的能力。三者相互关联，共同构成教师技术迁移能力的核心框架。

（三）案例教学法与技术迁移的适配机制

案例教学法与技术迁移能力培养存在天然适配性，其作用机制体现在三个维度。在知识转化维度，案例作为理论知识与实践应用的“中介”，将抽象的AI技术原理嵌入具体教学场景，帮助教师通过案例分析理解技术应用的内在逻辑，实现从“知”到“会”的转化；在情境适配维度，多样化的案例呈现不同学科、学段的AI技术应用场景，教师通过对比分析总结技术应用的共性规律与个性差异，形成情境判断与策略调整的能力；在创新应用维度，案例研讨中的问题争议与多元解决方案，能打破教师的思维定式，鼓励其结合自身教学经验提出创新性应用思路，培养创新意识。

三、案例教学法在教师AI赋能培训中的实施路径

（一）AI教学案例的开发原则

优质的AI教学案例是案例教学法发挥作用的前提，其开发需遵循三项原则。真实性原则要求案例源于真实教学实践，包含完整的教学背景、AI技术应用过程、遇到的问题及解决结果，避免虚构或过度理想化的情节，确保教师能从中获取可借鉴的实践经验。可标注案例发生的学校类型、学科专业、设备条件等细节，甚至附上原始教学日志片段，增强真实感。典型性原则强调案例应聚焦AI技术应用的核心场景与共性问题，例如在外语教学中引入AI作业批改工具辅助翻译等评阅，通过这类具体案例的拆解与讲解，帮助教师清晰掌握同类教学问题的解决思路与实操方法，提升教师应对相似场景的教学能力。可按“技术类型+学科场景+教学环节”分类开发，形成案例集群。层次性原则指案例设计需兼顾不同技术水平教师的需求，从基础操作应用到复杂创新应用逐步递进，满足教师个性化学习需求。例如基础案例侧重工具安装与基础功能演示，进阶案例则展示多工具协同应用与问题优化策略。

（二）案例教学的环节设计

案例教学法在教师AI赋能培训中的实施需构建“呈现—研讨—反思—迁移”的闭环环节。案例呈现环节，培训者通过视频、文字或情境模拟等形式展示AI教学案例，明确案例中的教学目标、技术工具、应用过程及待解决问题，为研讨奠定基础。可搭配“案例背景卡”，标注关键数据如班级规模、技术使用时长等。问题研讨环节，围绕案例中的核心问题组织教师分组讨论，如“该案例中AI技术的应用是否适配教学目标”“若根据农村学情，应该如何调整技术应用策略”等，引导教师深度分析技术与教学的适配逻辑。可设置“观点对抗”环节，鼓励不同意见交锋。反思总结环节，教师结合自身教学经验分享研讨心得，培训者梳理共性观点与创新思路，提炼AI技术应用的一般原则与方法，形成可视化“反思清单”。迁移实践环节，要求教师结合自身教学内容设计AI技术应用方案，并在小组内进行模拟应用与优化，实现从案例学习到实践应用的过渡，模拟时可设置突发技术故障等真实场景。

（三）技术支持下的案例教学优化

借助技术工具可提升案例教学的针对性与有效性。一方面，利用AI分析工具对教师教学实践数据进行挖掘，识别教师在AI技术应用中的高频问题与典型场景，为案例开发提供数据支撑，确保案例与教师实际需求精准匹配。另一方面，搭建案例共享平台，整合不同学科、专业的AI教学案例资源，通过标签分类、智能推荐等功能，帮助教师快速检索适配自身教学情境的案例，实现案例资源的高效利用。平台可增设“案例评价”功能，让使用者反馈实践效果。同时，可利用虚拟仿真技术构建沉浸式案例情境，让教师在模拟教学环境中尝试调整AI技术应用策略，增强实践体验感，仿真场景可模拟不同学情、设备条件下的教学情境。

四、效果提升的保障策略

（一）培训者的能力转型

培训者作为案例教学的组织者与引导者，其能力水平直接影响培训效果。培训者需实现双重能力转型：一是深化AI技术素养，不仅要掌握AI教学工具的操作方法，更要理解AI技术的教育应用逻辑，能准确判断案例中技术应用的合理性与优化空间。这意味着培训者要持续跟踪AI教育工具的迭代升级，如智能备课系统的算法更新、学情分析工具的指标优化等，还要结合建构主义、认知负荷理论等教育理论，分析技术在教学环节中的适配性，避免技术应用与教学目标脱节。二是提升案例教学组织能力，掌握问题设计、讨论引导、总结提炼等技巧，能激发教师参与研讨的积极性，引导讨论聚焦技术迁移的核心问题，避免研讨流于形式。例如，可设计阶梯式问题链，从“案例中AI工具解决了什么教学痛点”逐步深入到“若换为你的教学场景，该技术需做哪些调整”，同时在讨论冷场时及时抛出典型教学困境案例，在讨论偏离主题时用“这一问题与技术迁移到实际课堂的关联性是什么”等问题拉回焦点。此外，培训者还需具备跨学科视野，能结合不同学科教学特点解读AI技术应用案例。不同学科的智能工具需贴合学科教学特点设计核心功能，例如文科的智能批改工具，更侧重于对学生作文语言表达规范性、语法准确性及文意连贯性的评价；而理工科的解题分析工具，则聚焦于对学生解题步骤完整性、逻辑推理严密性及公式运用正确性的拆解，以更好适配各学科的教学评价需求，培训者需精准把握学科差异，引导教师针对性吸收案例经验。

（二）参训教师的主体性激发

教师的主动参与是技术迁移能力提升的关键，需通过多重方式激发其主体性。在培训设计阶段，通过问卷调研了解教师的AI技术基础、教学需求与培训期望，让教师参与案例选题与问题设计，增强培训的针对性。调研可采用“问卷+访谈+课堂观察”的组合形式，问卷统计基础技能掌握情况，一对一访谈挖掘深层教学困惑，课堂观察记录实际教学场景中的技术应用痛点，确保案例选题直击教师日常教学中的真实难题，如“AI工具如何提升大班额课堂的个性化辅导效率”等。在培训实施阶段，建立小组合作机制，鼓励教师结合自身教学经验分享技术应用心得与困惑，通过同伴互助深化理解。可设置“记录员、发言人、质疑者”等角色分工，记录员梳理讨论要点，发言人提炼核心观点，质疑者提出不同视角，促进小组内思想碰撞。在培训评价阶段，采用过程性评价方式，将教师在案例研讨中的发言质量、迁移实践方案的创新性等纳入评价体系，而非仅以技术操作熟练度为标准。评价指标可细化为发言的建设性（是否提供可落地的改进建议）、方案的可操作性（是否考虑学校设备条件等实际因素），并设置即时反馈环节，如培训者现场点评与同伴星级推荐，让教师清晰感知自身价值。

（三）培训评价体系的完善

科学的评价体系能为案例教学法的优化提供方向，需构建“知识—技能—迁移”三维评价框架。知识维度聚焦教师对AI技术原理与应用逻辑的理解程度，通过案例分析题考查教师对技术应用合理性的判断能力。可设计情境化考题，如给定“某教师用AI进行翻译批改工具后，学生翻译兴趣下降”的案例，让教师分析技术应用的问题所在并提出调整方案，全面评估其对技术与教学关系的理解。技能维度关注教师操作AI工具解决具体教学问题的熟练度，可通过模拟教学任务进行评估。例如设置“用AI学情分析工具设计分层作业”的任务，评估教师操作工具的流畅度、指标解读的准确性及作业设计的适配性。迁移维度是核心，通过跟踪教师培训后的课堂实践，观察其是否能根据教学情境灵活调整AI技术应用策略，是否形成个性化的技术应用模式。跟踪可采用定期听课、教学日志分析等方式，重点关注教师在设备不足、学生基础差异大等场景下的技术应用创新，如用手机端简易AI工具替代专业设备完成学情分析。评价主体应多元化，结合培训者评价（侧重专业性）、同伴互评（侧重实践性，需提前制定“技术适配性、学生反馈”等评价标准）与教师自评（提供“技术应用反思模板”引导深度复盘），确保评价结果的全面性与客观性。

结语：

在教师AI赋能培训中，技术迁移能力的培养是连接培训效果与教学实践的关键纽带。案例教学法凭借情境真实性、问题导向性与互动生成性的特征，为教师AI技术知识向教学实践能力转化搭建了有效桥梁。通过科学开发AI教学案例、优化教学环节设计、完善保障策略，案例教学法能显著提升教师的知识转化、情境适配与创新应用能力，破解“学用脱节”难题。未来，需进一步结合智能技术优化案例教学模式，丰富案例资源库，推动案例教学法在教师AI赋能培训中的深度应用，助力教师真正实现AI技术与教学实践的有机融合，为教育数字化转型注入持久动力。

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