高职数学概念教学中普遍存在“会算但不懂”的现象。生成式人工智能虽能提供对话支持与即时反馈,但其输出不确定性与学习依赖风险,使课堂应用的关键转向“如何可控地用”。本研究以高职数学中定积分概念学习为载体,采用设计型研究方法,在真实课堂中开展三轮迭代,构建并持续优化“教师引导型协同—任务包—对话脚手架—课堂规训”的可控融合方案。研究以“互动—机制—理解”为逻辑主线,建立以概念理解测验与课堂互动过程数据为核心的最小证据链,围绕互动质量、概念加工与风险治理设置可操作指标,分析表征转换、单位或反例验证、错因定位与元认知监控等过程机制。结果表明,在任务约束、验证要求、过程证据记录与教师把关的治理机制支持下,课堂话语更易由答案核对转向解释与验证,表征转换与验证行为得以稳定发生,从而促进定积分概念的意义建构、边界辨析与迁移应用,并降低计算错误、任务不遵循与依赖等风险后果。研究进一步提炼面向高职数学概念性内容的生成式人工智能教学设计原则,为课堂可控融入与治理提供可操作框架与实践参考。
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Hongjie Zhang
Dan Jiang
Education Study
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Zhang et al. (Thu,) studied this question.
www.synapsesocial.com/papers/69df2a99e4eeef8a2a6af9af — DOI: https://doi.org/10.35534/es.0803033