引言

生成式人工智能能够根据指令生成文字、图片、对话和问题方案，为教师搜集教学素材、创设课堂情境和设计教学活动提供了新的技术支持。《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》指出生成式人工智能可为教师提供教学准备、课堂实施、课后辅导及教学研究的全面支持。越来越多的小学生开始接触智能问答、图像生成等人工智能工具，并在学习与生活中面临新的问题：使用AI完成作业是否属于作弊，AI生成的作品能否直接署名，能否将同学的照片上传给AI处理，面对AI给出的答案应当如何判断。这些问题表面上属于技术使用问题，实质上涉及诚信、尊重、规则、权利和责任。

面对人工智能带来的新型道德与规则问题，单纯讲解概念或直接告知结论，难以帮助学生形成稳定的价值判断。议题式教学以具有开放性、争议性和现实性的议题为中心，组织学生经历信息获取、观点表达、立场比较、价值辨析和行为选择等学习过程。它与道德与法治课程注重价值引领、生活体验和实践养成的特点具有较高契合度。大模型可以快速生成多样化情境和不同人物立场，为议题式教学提供资源支持，但人工智能不能代替教师作出价值判断，也不能替代学生的独立思考。因此，如何发挥大模型的资源生成优势，同时守住道德与法治课程的育人立场，成为当前课堂教学需要研究的重要问题。

一、大模型支持小学道德与法治议题式教学的价值

议题是议题式教学的起点。一个具有教学价值的议题，既要与课程内容相联系，又要具有一定的矛盾冲突和讨论空间。借助大模型的文本生成和情境重构能力，多维度提升道德与法治课程议题的适用性。

（一）传统议题存在的缺点

传统备课过程中，教师主要从教材、新闻报道、网络文章和个人经验中搜集案例，资源来源相对有限。部分案例虽然具有教育意义，但可能超出小学生的生活经验和理解范围，学生不了解事件背景，也难以体会相关人物的真实处境，讨论时只能根据表面信息作出简单判断。还有一些议题答案指向过于明确，学生不需要进行比较和选择。这样的课堂虽然有问答形式，却没有形成真正的议题探究。例如，在讨论AI辅助作业时，如果案例只写“某学生完全让AI代写作业并欺骗教师”，学生很容易得出“这种行为不正确”的结论，却无法进一步理解合理使用、过度依赖和直接代替之间的区别。真正具有教学价值的材料，应当呈现不同程度、不同目的和不同后果的行为，使学生在比较中把握规则边界。此外，传统议题还存在缺少多主体视角的问题，表现为只呈现当事学生的想法，忽视行为对教师、同伴、家长和集体的影响。道德判断不仅要考虑个人是否方便，还应考虑是否公平、是否尊重他人、是否损害公共规则。缺少多主体材料，学生就难以建立完整的责任视角。

（二）大模型丰富课堂议题

大模型具有较强的文本生成和情境重构能力。教师可以围绕诚信、规则、尊重、隐私、责任等主题，要求大模型生成校园生活中的典型事件。例如，在教学“诚实守信”相关内容时，教师可以生成“学生使用AI完成周记”“小组合作中直接提交AI生成方案”等情境；在教学“尊重他人”相关内容时，可以生成“用AI修改同学照片”“用AI模仿同学声音开玩笑”等案例；在教学“权利与义务”相关内容时，可以生成“未经同意上传他人照片”“把班级活动视频交给AI处理”等情境。

大模型还能够根据学生年龄、生活环境和理解水平调整案例内容。教师可以要求生成适合四年级、五年级或六年级学生讨论的不同版本，也可以将过于复杂的社会案例转化为家庭、班级和校园中的微型事件。这样既扩大了议题资源的数量，也增强了教学资源与学情之间的适配性。

（三）大模型增强生活情境的真实性

道德与法治教育不能停留在概念讲解和结论记忆上。学生只有在具体情境中感受到行为选择所带来的影响，才能真正理解规则背后的价值。大模型可以模拟真实生活中的人物关系和事件发展，使抽象的道德要求转化为学生能够理解的生活问题。

例如，围绕“使用AI完成作业算不算作弊”这一议题，教师可以生成这样的情境：小明不会写观察日记，便让AI生成了一篇文章，修改几个词语后交给老师；小雨先独立写完初稿，再让AI帮助查找错别字并提出修改建议；小刚让AI列出写作提纲，然后根据自己的观察重新完成文章。三个学生都使用了AI，但使用目的、参与程度和最终责任不同。与简单询问“能不能用AI写作业”相比，这种具有层次差异的情境更接近学生可能遇到的真实问题，也能促使学生避免非黑即白的判断。

大模型议题的“真实性”并不等于机械地复制现实，而是要使学生感到问题切实与我有关。大模型生成的情境经过教师调整后，可以融入学生熟悉的班级、小组、家庭和网络生活，引导学生思考：“假如我是当事人，我会怎么做”“我的选择会给谁带来影响”“怎样做才既利用技术又承担学习责任”。这种代入式思考有助于学生把课堂中的价值认识与日常行为联系起来。

（四）大模型促进学生多角度思考

小学生受生活经验和认知水平限制，在讨论道德问题时容易从单一角度作出判断。例如，谈到AI辅助作业，有的学生只看到提高效率，有的学生只强调使用AI就是作弊。如果课堂只呈现一种立场，学生往往只是重复教师预设的结论，难以形成真正的价值辨析能力。大模型可以根据同一事件生成不同人物的观点。例如，在“是否可以使用AI完成作业”的讨论中，可以分别呈现学生、家长、教师和同伴的看法。学生可能认为AI能够提供帮助，家长可能关注学习效率，教师更关注学习过程和真实能力，同伴则可能关注公平问题。教师还可以要求大模型补充不同观点背后的理由，使学生认识到同一个问题可能涉及便利、诚信、公平、能力发展和责任承担等多个方面。

多元观点不是为了模糊正确与错误的界限，而是为了让学生看见价值判断的复杂性。学生在比较不同人物立场的过程中，需要思考每种观点关注了什么、忽略了什么，哪些理由合理，哪些理由只考虑个人方便而忽视他人和集体。经过这样的辨析，学生形成的结论不再是简单接受教师告知，而是建立在理解事实、比较理由和考虑后果的基础上。

（五）推动学生由被动接受转向主动判断

传统道德与法治课堂有时采用“教师提问—学生回答—教师总结”的固定模式。学生能够说出正确答案，却未必经历真实的思考过程。当现实情境发生变化时，学生仍可能不知道如何作出选择。议题式教学则把具有冲突性的问题交给学生，使学生成为判断、讨论和表达的主体。

大模型支持下的议题情境通常没有可以直接照搬的标准答案。学生需要从情境中提取事实，识别各方立场，寻找相关规则，分析行为后果，并说明自己的理由。例如，对于“AI给出的答案与老师讲的不一样，应当相信谁”这一议题，学生不能简单回答相信老师或相信AI，而要进一步思考信息来源是否可靠、能否通过教材和权威资料核实、是否可以向教师提出疑问，以及人工智能为什么可能出现错误。这一过程有助于学生形成基于证据进行判断的习惯。学生逐渐认识到，面对新技术和新问题，不能盲目相信、盲目拒绝或跟随他人，而应当主动核实信息，依据规则分析问题，并对自己的选择负责。这正是智能时代道德与法治教育需要培养的重要能力。

二、大模型支持小学道德与法治议题式教学的实施策略

（一）紧扣教学目标，选择真实而有价值的议题

大模型支持议题式教学，首先要解决“讨论什么”的问题。教师不能单纯追逐人工智能热点，而应从道德与法治课程目标出发，将技术现象转化为具有育人价值的课堂议题。议题既要贴近学生的学习和生活，又要能够承载诚信、尊重、规则、权利和责任等课程内容。教师只有先明确育人目标，才能判断一个AI话题是否适合作为道德与法治议题。如果某个问题只是介绍人工智能功能，缺少道德冲突和规则内涵，就不宜为了追赶热点强行引入课堂。

因此，教师选择议题时，应重点考虑三个方面：一是议题是否指向本课核心素养；二是学生是否可能在生活中遇到类似问题；三是讨论结果能否转化为具体行为。只有兼具生活性、开放性和价值性的议题，才能真正激发学生参与讨论，避免人工智能内容与课程目标相互脱节。

（二）借助大模型创设多角色冲突情境

真实而有张力的情境，是推动议题讨论深入展开的重要条件。教师可以借助大模型生成校园、家庭和网络生活中的典型事件，并设置学生、教师、家长和同伴等不同角色，使同一问题呈现出多种立场。

教师还可以让大模型分别生成学生、家长、教师和同伴的观点。学生可能关注完成作业的效率，家长可能关注学习效果，教师重视学生是否经历真实的学习过程，同伴则更加关心评价是否公平。不同角色之间的立场差异，可以帮助学生从个人、他人和集体等多个角度审视问题。

（三）设置递进问题链，推动讨论由表态走向判断

议题式教学不能停留在“你赞成谁”“你觉得对不对”等表面表达上。教师应围绕核心议题设计递进式问题链，引导学生经历理解事实、比较观点、寻找依据和形成规则的思考过程。

首先，引导学生还原事件事实。例如：“案例中的学生分别怎样使用AI”“哪些学习任务由自己完成，哪些由AI完成”。事实梳理能够避免学生脱离情境作出笼统判断。其次，引导学生分析行为性质。例如：“使用AI检查错别字与直接生成全文有什么区别”“没有说明AI参与情况，会不会影响作业评价的公平”“如果所有人都让AI代写，作业还有什么意义”。这些问题可以促使学生关注行为目的、实施过程和实际后果。再次，引导学生寻找判断依据。教师可以要求学生联系教材内容、班级规则和生活经验，说明自己的观点。学生的表达不应只有“可以”或“不可以”，而应形成“根据什么事实、涉及什么规则、可能产生什么影响”的完整论述。最后，引导学生概括行为准则。例如，学生可以形成这样的共识：使用AI前应先独立思考；不能把AI生成内容直接冒充个人成果；对生成信息要进行核实；涉及他人照片、声音和作品时应征得同意；使用者要对最终成果承担责任。通过问题链的逐步推进，学生才能由直觉表态走向有事实、有规则、有责任意识的判断。

（四）强化教师价值引领，促进认识向行为转化

议题式教学尊重学生自主表达，但并不意味着各种观点都同样正确。大模型可以呈现不同立场，却不能承担价值判断和育人责任。以上述AI辅助作业为例，教师应引导学生把握一个基本原则：技术应当服务于学习，而不能消解学习者应有的思考和实践。借助AI查找资料、启发思路或检查表达，可以成为学习过程中的适当支持；若直接提交生成内容、隐瞒真实完成情况，则背离了作业所承载的训练与评价功能。教师应在学生充分讨论的基础上，对零散观点进行梳理，引导学生明确基本价值立场，并进一步促进学生实现从认识到行为的飞跃。

三、大模型支持议题式教学的应用边界与教学反思

（一）防止AI生成错误或失当案例

大模型生成内容是基于已有数据和概率进行组合，并不意味着内容一定真实、准确和适合教学。它可能虚构法律规定、混淆概念、生成不符合儿童生活实际的情节，也可能在人物设定中带有偏见。教师数字素养不仅包括使用技术的能力，也包括获取、加工、评价数字信息以及承担数字社会责任的意识。因此，教师应坚持做好内容的审查工作。涉及法律知识时，要依据现行法律法规和权威资料核对；涉及未成年人隐私、人格权和知识产权时，不能仅凭AI解释作出结论；涉及真实事件时，应对人物信息进行匿名化处理。对于不能确认准确性的内容，宁可不用，也不能把未经核实的信息带入课堂。

（二）防止课堂追求形式热闹

大模型能够生成故事、对话、图片和多种角色，如果使用不当，课堂可能出现材料过多、活动过密和形式过于花哨的问题。学生看了多个故事、进行了角色扮演，却没有围绕核心议题深入思考，技术反而分散了注意力。教师需要坚持教学目标决定技术使用方式。一节课不必同时使用文本生成、图片生成、语音模拟等多种功能。能够用一则简洁案例说明问题时，就不应堆砌多个情境；能够由学生自主表达时，就不应让AI代替学生生成观点；能够通过真实班级生活解决的问题，也不必刻意制造虚拟情境。

评价大模型应用是否有效，不能看课堂使用了多少技术，而应看学生是否提出了真实问题，是否能够倾听和比较不同观点，是否学会依据事实和规则进行判断，是否形成了可以落实到生活中的行为准则。

（三）坚持教师的价值引领地位

大模型可以生成观点，却不具备教师对课程目标、学生特点和育人情境的整体理解。尤其在道德与法治课程中，价值判断不是对不同观点进行机械统计。教师必须依据课程标准和学生成长需要，对议题材料、讨论方向和课堂结论进行专业判断。

教师不能把“请AI总结正确观点”作为价值澄清的主要方式。AI生成的总结可以作为备课参考，但课堂中的价值提升应由教师结合学生实际发言完成。教师要及时指出只顾个人便利而忽视诚信、公平和他人权利的观点，也要避免把复杂问题简单处理为“可以”或“不可以”。坚持教师价值引领，并不意味着压制学生的不同声音，而是要通过追问、比较和事实分析，使学生看见片面观点的局限，在自主思考中逐步接近正确认识。教师既不能退出价值教育，也不能用现成结论替代学生的思维过程。

（四）建立AI教学资源审核机制

学校和教研组可以建立适合本校实际的人工智能教学资源审核机制。首先，明确教师不得上传包含学生姓名、照片、声音、学习档案等个人信息的材料，不使用来源不明的平台处理敏感数据。其次，可以通过集体备课对AI生成议题进行共同研讨。教师不仅讨论案例是否有趣，还应讨论案例指向哪一项核心素养以及是否具有真实冲突，在集体备课中深入发掘可能出现的学生观点，明确教师应当在哪个环节进行价值引导。对于成熟案例，可以形成校本议题资源库，并记录适用年级、教学主题、使用方式和注意事项。此外，教师还应向学生说明课堂材料中哪些内容由人工智能辅助生成，让学生认识AI内容需要审核和修改。教师以公开、审慎、负责任的方式使用人工智能，本身就是对学生开展数字伦理教育的示范。

四、结语

生成式人工智能正在改变信息生产和知识获取方式，也在不断产生新的道德、规则和责任问题。小学道德与法治课程不能回避这些变化，而应主动把学生真实面对的人工智能使用困惑转化为育人资源。大模型支持议题式教学的真正价值，不在于让课堂看起来更加智能，而在于帮助教师创设更真实的冲突情境、呈现更多元的人物立场，为学生提供观察问题、比较观点和作出选择的机会。

在具体实践中，教师应从课程核心素养出发选择议题，以学生生活中的真实问题为切口，运用大模型生成多角色情境，并通过事实识别、价值辨析组成递进式问题链引导学生思考。必须同时认识到，大模型只是一种教学辅助工具。它可以丰富材料，却不能决定课程的价值立场；可以模拟不同观点，却不能代替学生思考；可以帮助教师提高备课效率，却不能替代教师的专业判断。只有坚持育人为本、教师主导、学生主体和技术适度的原则，才能使人工智能真正服务于道德与法治课堂。

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