人工智能工具在小学信息科技差异化教学中的应用策略

引言

新课标强调以计算思维为核心的信息科技素养培养。在算法教学中，学生常呈现显著差异：有的学生能快速抽象问题模型并设计多解算法，而有的学生则需反复理解基础逻辑结构。传统课堂往往采用面向“中等思维水平”的教学设计，导致算法理解深入的学生缺乏进阶挑战，而基础薄弱的学生跟不上节奏。人工智能技术的介入，让精准捕捉每个学生的思维过程与认知路径成为可能，为实现真正意义上的因材施教、发展计算思维打开了新窗口。

一、AI 工具的应用价值

在小学信息科技课中，教师面临的核心挑战在于：同一个班级里，学生对问题抽象、算法设计能力的起点和理解速度差异巨大。例如，在“韩信点兵”问题中，有的学生能快速理解“除以 3 余 2、除以 5 余 3、除以 7 余 2 ”的条件约束，联想到枚举法并尝试优化筛选逻辑；有的学生则可能对“余数”概念本身或如何将自然语言描述转化为数学条件感到困惑。人工智能工具为解决这种基于计算思维的深度差异提供了有效支撑。

‌学情可视化：AI 系统能深度追踪学生在算法设计过程中的思维轨迹。例如，在“猜数字”二分法设计中，系统记录其划分区间的策略、是否理解中点取值规则、处理边界条件的逻辑等。这些数据形成思维热力图或能力雷达图，直观展现学生在抽象建模、算法选择、效率优化等方面的优势与薄弱点。

资源智能匹配：‌基于对学生当前思维状态和能力的精准刻画，AI 系统动态推送差异化的学习支架与挑战任务。对理解枚举本质有困难的学生，推送韩信点兵问题的分步骤可视化枚举过程；对已掌握基础枚举但效率认知不足的学生，推送对比不同筛选策略的效率分析材料；对思维活跃、寻求优化的学生，则推荐探索“韩信点兵”的同余解法原理或挑战更高维度的类似问题。

反馈即时化：在算法思维培养过程中，AI 系统通过实时分析学生的思考路径提供建设性引导。当学生解决问题的思路出现偏差时，系统不会直接给出正确答案，而是以启发式提问的方式介入。这样的即时反馈既保持了学生的思考连续性，又引导其自主发现优化方向，有效培养了计算思维的核心能力。

二、差异化教学实施路径

面对学生个体在计算思维发展上的显著差异，实施精准的差异化教学已成为提升小学信息科技课程育人实效的关键路径。下面我们以浙教版的小学信息科技教材中的算法单元为载体，探索 AI 技术支持下的差异化教学实施路径，为计算思维导向的课程改革提供实践参考。

（一）课前：精准识别，科学分层

差异化教学的首要环节是准确了解学生的起点能力。教师可依托浙江省“中小学信息科技与人工智能学习平台”采集学情数据。例如，在六年级上册《猜数字算法设计》教学前，平台通过算法思维任务展开诊断：要求学生设计数字猜测策略，系统将全程记录学生的解题过程——是直接采用线性查找、自主实现二分法逻辑，还是尝试优化比较次数。平台基于对代码结构的深度分析（如循环变量设置的合理性、边界条件处理逻辑等），自动生成能力分组建议：对算法基础薄弱的学生，课堂重点可设定为顺序结构实现基础功能；对掌握基础但未优化的学生，安排循环结构进阶训练；对能设计高效二分法的学生，则提供时间复杂度分析或更优算法（如插值查找）的优化挑战。这种基于具体平台工具的精准分层，为教师设计匹配学生实际认知水平的教学内容提供了科学依据。

（二）课中：动态适配，人机协同

基于课前诊断形成的差异化认知画像，AI 辅助系统在教学进程中实现学习资源与任务的动态适配。以《控制系统中的计算》教学为例，教师可依托Deepseek 等平台构建“机器人互动乐园”模拟环境。该工具将抽象的控制系统计算逻辑转化为可视化交互过程，引导学生通过模拟操控理解“输入- 处理-输出”的计算本质，有效促进其从操作技能训练向计算思维方法的进阶。同时，还可结合信息科技实验板，组织学生开展硬件搭建与验证活动。通过对比“查表计算”与“条件计算”在不同场景下的应用，学生得以直观感知计算模型的差异，将抽象算法转化为可验证的实践环节。

再比如，《算法的执行》一课中，针对“鸡兔同笼”问题的算法实现，学生认知起点差异显著。有的学生虽在数学课接触过“假设法”解题模式，但对“变量设定与方程求解”的算法化转换仍存在障碍。对此，AI 系统可动态推送差异化解题支架：对于基础薄弱学生，提供可视化枚举工具，支持其通过拖拽操作构建模型、观察头数与脚数参数的关联变化，逐步理解枚举策略的遍历逻辑；对于已掌握基础的学生，则引导其聚焦算法效率优化或尝试编程实现，深化对程序执行机制与调试方法的理解。这种人机协同模式确保了不同认知水平的学生均能获得适配的思维训练路径。

（三）课后：个性反馈，持续跟踪

课后评价学生提交的编程实验作品的环节中，AI 系统能提供比传统批改更细致的反馈。它不仅会检查程序是否能正常运行，还会分析学生的编程思路。比如在评价学生提交的“小车躲避障碍物”创客作品时，科大讯飞信息科技实验箱不仅会检查程序是否正常运行，还会分析学生的编程思路，判断学生是真正理解了如果碰到边缘就反弹的条件判断逻辑，还是只是照搬了示例代码。系统会给每个学生个性化的改进建议，比如建议基础薄弱的学生先巩固条件判断的使用，鼓励能力较强的学生尝试添加计分功能。这些建议会以简单明了的话语呈现，避免使用专业术语。最重要的是，系统会把每个学生这段时间的所有作品数据整合起来，形成可视化的成长曲线，让教师和家长都能清楚地看到学生在编程思维、创意表达等方面的进步情况。

三、实践要点与反思

工具选用原则：选择 AI 教学工具时，要考虑教师的使用体验。界面要简洁明了，功能按钮要放在显眼位置，不要让教师花太多时间学习怎么操作系统。更重要的是，工具要允许教师根据实际情况调整 AI 的建议。例如在 Python 编程教学中，如果 AI 系统因学生某次循环练习出错而建议推送基础教程视频，但教师根据日常观察判定该生已掌握相关知识（可能仅是临时状态不佳），应能手动取消该建议，并灵活替换为调试指导或思维拓展任务。

教师角色转变：AI 工具的引入显著减轻了教师在基础技能教学中的负担。以往需耗费大量时间讲解 Python 语法规则或调试基础代码错误等操作，如今可由 AI 系统代劳。教师得以将精力聚焦于 AI 难以替代的高阶思维培养。在备课环节，教师需转型为教学流程设计师，精准规划 AI 介入时机（如实时反馈代码错误）、人工指导节点及小组协作形式，从而建立人机协同的最优教学路径。

伦理边界把握：使用 AI 教学工具会收集大量学生数据，必须谨慎对待。要告知家长和学生收集了哪些数据、用来做什么，征得他们的同意。数据使用要严格限制在教学改进范围内，比如分析学生的编程作品是为了提供更好的指导，而不是用来给学生贴标签。学生的作品和操作记录不能用于任何商业用途，也不能随意分享给第三方。系统生成的学生能力报告要设定访问权限，只有相关教师可以查看。

结语

人工智能不是要取代教师，而是要成为教师的“智能助教”。当 AI 工具与教师的专业智慧相结合，小学信息科技课堂就能实现“让基础弱的学生跟得上，让能力强的学生吃得饱”的差异化目标。这种融合既需要技术工具的持续优化，更呼唤教育者开放创新的心态。

参考文献：

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