，从单一的线下模式变成“线下+线上”相融合的模式，能够优化各个时间段的教育教学方式。其一，课前应成为基于个性化诊断的线上“学习导助”。课前，“学校大脑”通过对学生所有学习数据、行为数据和班级日志等信息采集，在线分析学生的学习偏好、认知风格、知识结构、能力水平，为其选择合适的学习路径。同时，“学校大脑”的“学习导助”效用还体现在学生兴趣爱好发展和选修课指引上，让学校教育更为智能、精准。其二，课中应建构基于个性化表现的课堂组织新形态。“学校大脑”基于数据实施精准教学，为开展分层分类的课堂实践提供优化的线下课堂新样态。一是分层走班，促进发展。教师借助前期得到的学生数据分析报告找到每个学生的最近发展区，组织学生进行分层走班。二是分类走班，查漏补缺。基于统计的学生数据分析报告，教师针对学生的错误原因开展专题教学活动，满足每个学生的个性化需求。其三，课后应化身基于个性化辅导的智能定制管家。“学校大脑”利用多维的学习行为和成绩数据进行大数据分析，计算出每个学生在一个群体中的位置，为每个学生量身定制短期学习目标和每次应完成的个性化习题；通过持续跟踪学生多维度的学习习惯数据，计算出学生的知识点掌握情况，规划出精准的知识点学习路径；做题痕迹会沉淀到“学校大脑”进行下一步分析，形成一个提升深度学习能力的闭环。

　　首都师范大学教授蔡可在《语文建设》上撰文，我们对技术担忧和通过技术让我们逼近问题的本质，正是一枚硬币的两面。曾有学者谈到一个耐人寻味的说法：“我们的童年也被一种强大的技术统治，那就是书本和阅读。我的大部分时间都是在阅读中度过的，对于身边的真实世界无知无觉，我逐渐适应了文字构筑的虚拟世界。这种早期的沉浸并没有阻碍我的发育，但它确实给我留下了一些幻觉——我关于浪漫爱情的大部分想法都来自小说。”对于技术可能带来的问题，其实在没有技术的时代也并非不存在，并且也未能得到很好的解决。对较早一辈学者来说，通过读书求知，涵泳、内化，成人、成才，这似乎是一个不言自明的前提。但是对更年轻的一代来说，更严重的问题是学科细化、知识“生产”、知行分裂。它直接导致一些知识的学习看起来很精致、系统，却没有问题意识，或者空有“悬置”的问题却无法行动。更深层次的问题是语文怎样才能真正发挥育人效用，怎样才能引导学生达到知行合一。知识和智慧不可能轻易就能在书中找到答案，读书只能解决一定范围的问题，甚至大多数时候只读书并不能解决问题。对青少年来说，数字时代学习行为的转变是个人成长无法脱离的现实，更是能力提升的形式与内容。语文课程教学的数字化转型，为更加充分发挥语文教育综合性、实践性的特点，为学生从固有的学校教育、课堂教学中突围，寻找到一条重要的可能途径。

　　陕西师范大学教授李森、海南师范大学讲师郑岚在《课程·教材·教法》上撰文，主体性是人作为活动主体的根本属性。面对生成式人工智能的迭代升级和教育介入，人们往往沉迷于生成式人工智能所呈现出来的技术表象之中。智能机器在课堂教学过程中的主体性日益增强，忽视了个体自身的需求，也预示着生成式人工智能可能引发新一轮的教学主体性危机，或将在一定程度上遮蔽和压抑人的主体性，造成机器的主体越位。具体来讲，作为首当其冲的教学主体，教师的主体性将会受到遮蔽。一般来讲，人们对教师存在价值的认知多停留于“经师”层面。但是，生成式人工智能的出现让人们认识到，机器的知识储备远超教师个体的认知，其在知识传授方面的优越性远远高于教师，从而导致教师在课堂教学过程中的主体地位受到质疑。与此同时，作为一种辅助性教学工具，学生也有可能借助工具完成作业甚至考试作弊。这是因为生成式人工智能为学生提供作业和试题答案的成本较低，从而改变学生学习过程中的自主性。对生产式人工智能工具性价值的过度依赖，容易造成学生丧失独立思考能力。