教师必看！教学比赛新风向：从“讲清楚”到“教思考

如果各位老师留意近两年教学比赛的评审导向，会发现一个明显的变化，现在光把知识点讲清楚，已经不够了。更高的得分点，落在有没有让学生思考起来。

这个变化不是偶然的。AI可以随手检索资料、生成完整文本，单纯记忆知识点的价值正在被削弱。学生获取知识的渠道早已不限于教室和课本。人工智能浪潮，正在倒逼高校教师重新思考，一堂大学课，到底该带给学生什么？

2026年联合国教科文组织《全球教育监测报告》发布仪式上，教育部部长怀进鹏明确提出，高等教育必须加速从知识传授转向能力培养，重点培育学生批判性思维、全球视野、解决复杂问题的能力。

国务院印发的《教育发展“十五五”规划》也把强化学生科学素养、批判性思维与创新能力写进了改革方向，提出推广项目式育人，优化评价考核。职业教育领域同样在推进人才培养模式升级。

高校不会被AI取代，但只负责灌输知识点的传统课堂，已经跟不上需求。

一、课堂的价值正在被重新定义

过去课堂的核心任务是传递知识。教师讲授，学生记忆，考试检验掌握程度，这是沿用多年的教学逻辑。

现在环境变了，AI可以快速整理文献、解答专业习题，学生手里能够调取的信息资源已经不输课堂讲授内容。

复旦大学校长金力曾谈到，人工智能基本拉平了人与人之间的知识差距。武汉大学校长张平文也直言，部分大模型储备的知识体量甚至超过院系整体教师储备。

但工具能输出现成答案，独立思辨、价值判断、结合现实落地解决问题的能力，AI替代不了。知识可以交给工具检索获取，批判性思维、多角度看待世界、拆解复杂难题的能力，需要一节一节课慢慢培养。

二、评委在看什么

翻看近几届教学比赛的评分细则和获奖课例，能看出三个明显的关注点。

第一，课堂有没有制造认知冲突

高分课堂很少一路平铺直叙。教师会抛出有难度、没有标准答案的真实问题，引导学生辨析、推演、多角度分析。

哪怕是无生模拟授课，也可以通过问题链模拟学生思考受阻、逐步推进探究的过程。

相反，如果所有问题都有标准答案，学生只需要跟着教师思路接收现成结论，这样的展示可以拿到基础分，很难冲击高分。

第二，教学设计有没有体现人机协同

 AI可以用来查资料、生成初稿，但课堂要引导学生学会甄别AI输出内容、辨别信息漏洞、形成自己的判断。参赛材料里不能只把AI当炫技道具，要写清楚工具如何服务学生思维训练。

第三，教学成效不只看知识点掌握

教学反思和实施报告中，需要体现学生思辨能力、问题拆解能力的变化。成效证据可以来自课堂研讨记录、开放性作业成果、项目产出，不能只拿试卷分数作为全部依据。

三、备赛怎么做

从“讲清楚”升级到“教思考”，不用推翻原有教学设计，可以从目标、问题、活动、评价四个角度做调整。

教学目标补充思维维度。原有目标大多侧重知识掌握。在原有基础上，补充思辨、问题拆解、多角度分析这类能力目标。

比如不只写“掌握XX原理”，增加“能够结合真实情境辨析XX现象，多角度分析现实条件下的利弊，形成自己的判断”。目标调整之后，后续案例、提问、作业都要围绕能力目标展开。

重构课堂提问。区分两类提问，一类可以直接在课本找到原话，用来夯实基础。

另一类属于思辨探究问题，没有唯一标准答案，需要结合材料、现实条件综合推导。备赛时精简记忆类提问，搭建梯度化问题链，从理解辨析过渡到现实复杂情境探究。

拿到一个知识点，多问自己，现实里这件事会存在哪些矛盾？会遇到哪些不确定条件？把现实矛盾转化为课堂探究问题。

课堂活动增加探究类任务。小组活动、课后任务不要停留在复述课本内容。可以设置对比辨析、方案推演、真实案例研判、小型调研等任务。

允许学生产出不一样的结论，看重推导过程，不强求统一结果。用到AI工具的时候，设计“学生先独立思考，再借助AI搜集素材，最后学生完成甄别、修正、输出自己观点”的完整流程，避免学生直接拿大模型结果交作业。

调整评价观测点。除了习题测验，把课堂研讨发言、开放性作业、项目产出纳入评价。重点看学生能不能有理有据表达观点，会不会看到一件事的多面性，会不会拆解复杂现实问题。

撰写教学反思时，复盘本节课哪些环节学生思辨表现好、哪些地方思考深度不足、后续教学如何调整。

四、高校已经在这样做

不少高校的课堂改革已经走在前面，做法可以直接借鉴。

批判性思维训练方面

华中科技大学设置了小班研讨课程，依靠提问、辩论训练思辨能力。河南师范大学面向师范生开展生成式辩论活动，学生联合AI搜集素材，在人机对比当中训练独立判断。

批判性思维的核心是学会核查信息来源，理性看待各类输出内容。

复杂问题解决能力培养方面

北京理工大学低年级本科生直接参与交叉科研课题。南京航空航天大学卓越工程师培养把复杂工程问题作为课程硬性指标。电子科技大学搭建递进式项目课程，从入门小项目逐步对接产业真实需求。

这类课堂的共同点是：拿来条件并不完全确定的真实命题，让学生练习整合已有知识，反复试错拿出可行方案。

备赛时不用照搬整套高校大型教改，只需要截取适配你课时的片段，落实到参赛展示片段和学时设计中。

总 结

转向“教思考”，不意味着抛弃基础知识。扎实的知识依旧是底座，只是知识不再作为课堂的终点。

放到教学比赛当中，评委欣赏的课堂，不再只看教师讲得多么流畅完备。他们更期待看见课堂留给学生思考的空间，看见学生思维一点点生长的路径。把知识交给工具，把思考还给课堂，这是AI时代给高校教师带来的新命题。