AI是知识工作者的挖掘机，大幅提升教学与科研生产力。

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最近一年多来，我到不少学校进行AI教学应用培训，并和老师们共同探讨AI在教学中的应用场景与方法。

各个学科当然都有自己的独特的AI应用场景，需要老师了解AI的特点与能力边界后，结合学科教学中的痛点和难点进行挖掘。

不过，无论在什么场景下，只要让学生使用AI，H-A-H三段式模型都是必须要遵守的原则。

H-A-H来自于华盛顿州发布的《Human-Centered AI Guidance for K–12 Public Schools》文件。

除了H-A-H外，还提供了具体的、可操作的指南、案例与支架（这是老外写的东西最有价值的地方，不仅有理念，而且还有操作支架、范例），建议大家参考下文了解：

一、H-A-H三段式模型介绍

该指南提出，在使用AI时，需遵循“以人为本”的原则：由人类提出问题，以AI做辅助，最终依然需要由人类对结果进行审视、加工和升华。

该指南提出了H-A-H三段式模型：

• Human Inquiry → AI → Human Empowerment（人类探究 → AI支持 → 人类深化提升）

——所谓人类深化提升，与我们提说的“高阶思维”意思基本接近。因为，如果答案都已经知道了，那么写出答案就没多大意义了，对答案的分析、评价，以及对HI和AI的不同点进行分析，基于AI给予的启示开展进一步的整合、创造。而分析、评价、创造，就是布鲁姆教育目标分类法中所规定的“高阶思维”

以下是该指南中对H-A-H三段式模型的具体阐释：

1. Human Inquiry（人类探究）

• 先有“人”的提问、思考与目标确定。

• 这一阶段突出人类在“选题—思考—设计”过程中的主导地位，确保AI只是“工具”而非“出发点”。

2. AI（AI支持）

• 在明确了人类的需求与方向后，引入AI工具，辅助或加速某些环节。它可能是基于预先提供的素材生成更丰富的参考资料、对文本进行概念梳理、提出进一步的思考线索，或对学术数据进行分析和可视化等。

3. Human Empowerment（人类深化提升）

• 最终成果依然要由人类来把关、整合、反思与升华。例如，教师需要对AI生成的教学设计进行取舍调整，学生需要对AI辅助下得到的草稿进行整理、论证与引用标注。

• 通过人类对AI产出的再审视、再评价和再创造，既保证了人对成果的“掌控权”和“决定权”，也使学习者真正学到如何批判性地使用工具、如何验证信息、如何进行个性化表达等，真正实现“为学生的思维发展的赋能” 。

这从指南一方面确保AI的使用与人本教育的核心价值观相契合，不会因为工具的强大就使人类思考沦为陪衬；另一方面也能充分发挥AI在信息处理与内容生成上的优势，为学生与教师带来更丰富的思路、更高效的学习及教学体验。

二、H-A-H的教学设计案例

在我和老师们交流AI教学设计时，我发现确实有很多老师在刚开始设计时，更多地关注AI的使用，而没有注意到在使用AI前，应尽量让学生先开动脑筋，开展初步的思考、或初步进行作品设计。

——根据“建构主义”的“主动性”原则，当学生能自己“生成”个人理解之时，无论这个理解是深是浅、甚至是对是错，学生才更容易建构起自己的理解，并且留下更为深刻印象。

即便是在前AI时代，如果老师以“告知”为主要教学方法，学生无论是理解深度、还是记忆效果也都不会太好。而在AI时代，由于结论得来太容易、太快、往往质量也很高，学生个体的思维更容易被AI所压制，乃至养成“懒于思考”的习惯。

当老师们的AI教学设计按照H-A-H原则进行调整后，更加强调学生在使用AI前“生成”个人理解（其实听老师讲课也应同理），教学设计更加合理，教学效果也更好。

以下给出王珏老师指导的几个教学案例，供大家参考、借鉴：