近年来，人工智能技术的迅猛发展推动着教育领域的深刻变革，生成式视觉模型作为人工智能技术在视觉内容创作领域的前沿成果，正逐渐成为教育教学创新的重要引擎。国家高度重视人工智能与教育的融合发展，国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》、教育部2018年印发《教育信息化2.0行动计划》，一系列文件凸显出推动人工智能在教育领域的规模化应用的政策导向，支持教育资源的智能化生成与个性化推送，要利用新技术构建可视化、沉浸式的教学环境，提升教学资源的创新供给能力。教育部基础教育教学指导委员会2025年发布的《中小学生成式人工智能使用指南(2025年版)》，更是对生成式人工智能(GAI)在中小学教育教学中的合规应用、场景落地提出了明确指引，为教师利用GAI开展教学设计、开发教学资源、创新课堂教学呈现形式提供了规范指引。生成式视觉模型可通过深度学习算法自主生成图像、视频等视觉内容，响应了国家对教育数字化转型的核心要求，即打破传统教学资源创作的时空限制与技术壁垒，实现教育内容的高效化、个性化与场景化供给。

　　基于此，本研究以即梦AI为研究对象，解析了生成式视觉模型的技术内涵与应用模型，通过多学科案例，尤其是小学语文中的《景阳冈》教学从绘本到动画的资源开发，展现其在教学资源开发、活动设计、跨学科融合等方面的潜力，揭示生成式视觉模型如何赋能教学资源创新、课堂互动优化与个性化学习实现，旨在为教育工作者提供可复制、可推广的实践参考，推动生成式视觉模型与教育教学的深度融合，最终实现技术赋能教育高质量发展的核心目标。

　　一、生成式视觉模型的技术内涵及应用模型

　　二、生成式视觉模型应用于教育场景的优势分析

　　三、生成式视觉模型的场景化应用路径

　　四、结语

　　生成式视觉模型的出现，是人工智能在视觉创作领域的突破，它重塑了视觉内容生产逻辑，打破了传统教学资源创作的技术与时空限制，满足了教育数字化转型对内容高效、个性化、场景化供给的要求。需要明确的是，技术应用核心是“以人为本”。生成式视觉模型无法替代教师的主导作用与情感互动价值，仅是教学辅助工具，可解放教师的重复性劳动，使其更专注于学情分析等核心工作。未来，随着模型精度提升与伦理规范完善，该技术有望在个性化学习、虚拟仿真教学等领域取得更大突破。教育工作者应秉持开放审慎态度，在探索技术赋能路径的同时还应坚守教育本质，平衡工具与价值理性，推动技术与教育协同进化，助力教育高质量发展。

史远1 刘嘉琪2 张海涛3 杨家昱4

1.北京市海淀区实验小学　2.首都师范大学附属玉泉学校

3.北京市大兴区教师进修学校　4.首都师范大学附属小学