在阅读《教研新场景：数智技术赋能育人转型》时，我深有感触：教育的本质从未改变，但技术正悄然革新教师与学生的连接方式。AI并非替代教师，而是站在教师身后默默支持，帮助教师多生出一双眼、一颗心，让教师更聪明、更柔软。

    书中倡导的“全过程学生辅导”绝非虚言。它始于学生点击“进入课程”的那一刻，关注着每一次点击、停顿与犹豫。教学不再是割裂的课件、视频和测验，而是串联成动态生长的学习旅程。同样，“教师智能支持”的意义在于将我们从繁重的重复性劳动中解放出来，腾出更多时间注视学生的眼睛，聆听他们的心声。我尤其认同书中的理念：平台不仅要推送资源，还要能识别问题、生成反馈。这让我思考：如何运用这些理念让我的课堂更贴近学生，少些模板化，多些个性化？

    在教授《计算机组成原理》时，面对因轮班缺课的学生，起初我只在答疑群回复问题。后来我尝试“数据化教学”，借助平台日志观察学习轨迹——哪些视频被反复观看，哪些题目被多次提交。数据揭示，非计算机专业的学生在“处理器与ALU”部分学习明显吃力。于是，我将原教学片段替换成一个生活化案例：医生如何用电子设备在病房识别脑出血。学生的学习曲线明显变得平稳。那一刻我领悟到：技术并非揭示“谁学不好”，而是告诉我“他们在和什么较劲”。

    技术也帮我“看见自己”。用AI工具分析课堂录像，系统清晰指出我在哪些时段提问互动较多，哪些时段学生注意力涣散。最令我惊讶的是，自己重复最多的竟是“大家明白了吗”，却鲜有学生真正回应。自此，我改变提问方式，采用选择题、即时投票和小测验代替口头询问。讲解难点后，我会刻意停顿5秒，不再追问，而是观察实时讨论区的“活跃指数”——每一次数据波动，都是一面映照课堂的镜子。

    在示范课程项目的支持下，我将《可编程控制器应用实训》一课拆解为20余个模块化知识点。每个模块包含基础材料、拓展阅读、短视频和练习题，系统依据学生过往表现与兴趣智能推荐。一名学生在完成“定时器”课后习题时连续受挫，系统给他推送了动画短片和简化练习，帮助他顺利攻克了原题，他在课后反思中写道：“原来换一种方式讲，我也能懂。”他不知道，是AI替我完成了这次“温柔的推送”。

    技术能传递温度。一次，平台提醒我某学生在论坛留言中频繁流露“无力感”“太难了”等情绪。我并未公开批评，而是私信关切：“愿意聊聊卡在哪里吗？”几周后，学生在直播课上打开了摄像头——我第一次看到他的面容。他说：“老师，我原以为开放大学就是独自面对屏幕。没想到有人真的在看我写了什么……”

    我还尝试让学生撰写辩论短文，再用AI工具帮其重构逻辑、打乱句式、提出反例。学生逐渐学会多角度思考，笔下不再是“标准答案”，而是“我认为……”。这或许是AI最温柔的馈赠：它不追求统一与效率，而是赋予我们勇气，说出自己的声音，哪怕尚存迟疑与瑕疵。

    教育的真谛，或许就是在有限的时光里，让另一个人行得更远、思考得更深、心间更亮。愿在这开放的土地上，我们教得踏实，学生学得自由。

    （作者单位系天津开放大学）