教育数字化转型是当前全球教育改革的重要趋势[1]，而数字化教育装备作为转型的物质基础与核心载体，其质量直接决定了教学改革的深度与广度。然而，当前的教育装备供给侧存在显著的结构性矛盾。一方面，商业教育软件多追求功能的通用性与视觉的炫酷感，无法精准对接具体学科教学中细腻的教学逻辑与交互需求，导致一线教师在使用时面临“削足适履”的尴尬;另一方面，定制化开发的成本高昂且周期漫长，教师的创新性教学想法往往因缺乏技术实现手段而止步于构想阶段。

　　传统的软件工程模式要求开发者具备深厚的编程功底，这对于绝大多数学科教师而言是一道难以逾越的鸿沟。开发人员与教育人员之间的沟通壁垒，使得最终交付的产品往往在教学法的适配性上存在缺陷。然而，以GPT、Gemini、Qwen、GLM等为代表的大语言模型，其代码编写能力不断提升，正在重塑软件开发的逻辑。自然语言正在成为新的编程接口，这使得具备深厚学科知识和教学法知识但缺乏技术知识的教师，有能力补齐TPACK框架中的短板[2]，直接转型为教育装备的创造者。

　　本文基于笔者的开发实践，探讨一种以生成式人工智能(GAI)辅助的“教师即开发者”模式，自主研发集成WebGL渲染架构、多源异构卫星数据融合、3D地球引擎、智能启发交互功能(多模态AI伴学)的星球视界数据可视化地理教学系统(简称本系统或星球视界)的全过程，分析该模式对降低装备成本、提升教学适配性的意义，并构建学生在数字化环境下的深度学习路径。

　　一、核心功能模块与GAI辅助实现路径

　　二、智慧装备赋能的数据驱动式探究学习

　　三、“教师即开发者”模式的价值与启示

　　四、局限与展望

　　(一)局限

　　尽管前景广阔，但该模式仍面临挑战。首先，教师需要具备一定的数据素养，理解WMS、JSON、经纬度投影等基础概念。其次，GAI生成的代码可能存在安全漏洞或性能瓶颈[4]，在从演示原型走向规模化应用时，仍需专业技术介入进行代码审计与优化。最后，在系统接入大语言模型API的过程中，需高度关注学生交互数据与教学环境数据的隐私安全，确保调用链路符合国家相关GAI服务管理规范。

　　此外，虽然GAI降低了编程门槛，但并未完全消除。这要求新时代的教师需具备更高阶的素养，如数据素养(知道去哪里获取权威的地理数据，并理解数据的物理含义)、系统思维(能够设计复杂的教学交互逻辑，指挥GAI完成系统构建)、持续学习(保持对前沿技术的敏感度，结合技术细节给予GAI更精准的提示词指令)、深挖教学(探究何种技术可以推动教学变革，并将其转化为教学工具)。

　　(二)展望

　　星球视界的开发实践证明，在人工智能时代，技术成为教师思想延伸的杠杆。通过“教师即开发者”模式下的“教师设计逻辑+AI编写代码”人机协作方式，教师能够以极低的成本开发出高度契合教学需求、具备前沿技术特性的数字化教育装备。

　　未来，教育装备的研发将从工业化标准生产走向个性化师生共创。建议教育相关部门在教师培训中适当增加关于GAI辅助编程与数字资源开发的课程模块，鼓励更多一线教师投身教育装备的自主创新中，共同构建更加开放、多元、智能的教育生态。

　　参考文献

　　[1] 祝智庭,戴岭,胡姣.高意识生成式学习: AIGC技术赋能的学习范式创新[J].电化教育研究,2023,44(6):5-14.

　　[2] Mishra P, Koehler M J. Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge[J]. Teachers College Record, 2006, 108(6): 1017-1054.

　　[3] 宋波,郭汉兴.“星球视界”在地理教学中的初步应用[J].中国现代教育装备,2025(6):30-33.

　　[4] 郑永红,王辰飞,张务伟.生成式人工智能教育应用及其规制[J].中国电化教育,2024(5):114-119.

宋波 李慧敏　北京市海淀区教师进修学校