人工智能辅助教学在中职计算机理论课堂的应用探索与挑战应对

引言

随着计算机技术的广泛应用与普及，计算机技术教育已逐渐成为现代教育事业的重点内容，需要确保教育与科技同步发展，以促进国家教育现代化的进程。随着科学技术的进步和社会需求的巨大变化，AI 也随之蓬勃发展，作为科技发展和社会进步的基础，计算机教育

必须密切关注 AI 的新应用，研究其在计算机技术教育中的具体实践效果以及该技术对教学的影响与变革。

一、人工智能辅助教学在中职计算机理论课堂的应用挑战

（一）技术挑战：算法、数据隐私与安全

当前人工智能教学系统在算法适配性方面有着较为突出的不足，中职计算机理论知识体系有理论抽象以及实践操作的双重特性，现有的算法大多是依据普教场景进行开发的，很难准确地识别中职学生的认知断层，大多时候会出现知识点推送不准确的情况 [1]。在教学过程当中会产生数量众多的包含学生学习轨迹、操作失误等敏感数据，这些数据在存储以及传输的时候存在泄露的风险。部分中职院校的网络防护体系较为薄弱，再加上AI 系统权限管理存在漏洞，有可能致使学生信息被恶意利用，这对技术团队的安全防护能力提出了很高的要求。

（二）教育挑战：教师角色转变、学生适应性

教师面临着从知识传授者转变为“AI 协调者”的角色转型困难，长期以来所形成的板书讲授模式，使得教师对 AI 系统的功能边界缺乏足够的把握，在课堂上大多时候会出现过度依赖或排斥 AI 的极端情形，难以有效地发挥人机协同的优势。在学生层面，存在着十分突出的适应性分化，一部分学生由于缺乏数字化学习习惯，对 AI 交互界面产生抵触情绪，部分学生则沉迷于 AI 系统的娱乐化功能，偏离了学习目标。中职学生的基础差异较大，AI 个性化学习路径与传统班级授课制之间的冲突，增加了教学组织的复杂程度。

（三）管理挑战：课程体系整合、评价体系建立

现有的课程体系跟 AI 教学模块相融合的时候出现了结构性方面的妨碍，中职阶段的计算机理论课程侧重于按照一定顺序逐步推进的知识链，然而 AI系统所生成的个性化学习方案有可能会将原本的课程逻辑打破，造成知识体系变得零散破碎。在评价这一环节当中，传统的主要以考试作为方式的评价手段和AI 记录下来的过程性数据难以实现对接，无法全面地体现出学生的综合能力。学校缺少专业的AI 教学管理团队，对于课程调整以及数据应用的统筹能力不够，这就致使AI 辅助教学变成了形式化的工具，很难真正取得实际效果。

二、人工智能辅助教学在中职计算机理论课堂的挑战应对策略

（一）加强人工智能技术研究与开发

考虑到中职计算机理论课堂有特殊性，需要专门研发适配的 AI 教学工具，可以联合高校科研团队以及企业技术人员，开发出智能教学系统，该系统可精准解析计算机基础概念和编程语言逻辑，还加入了虚拟仿真实验模块，能把抽象的理论知识转变为可交互的操作场景，要解决技术落地方面的难题，比如优化 AI 系统对不同学习进度学生的识别精度，提高在低配教学设备上的运行稳定性，建立本地化的教学资源数据库，保证 AI 工具可快速调用符合中职教学大纲的案例与习题，防止技术和教学实际出现脱节情况 [2]。

（二）建立健全的教育政策与法规

教育部门需出台专项政策，清晰明确 AI 在中职计算机课堂的应用标准，其中覆盖数据隐私保护细则，严格禁止泄露学生的学习行为数据以及个人信息，制定 AI 教学工具的准入审核机制，要求厂商提供技术说明和适配证明，以此保证其契合中职计算机理论教学的目标要求。另外要建立动态监管体系，定期评估 AI 辅助教学的实施效果，设立投诉反馈渠道，及时处理技术滥用、教学失真等问题，为学校、教师和学生提供清晰的行为指引与权益保障。

（三）提升教师专业技能与人工智能素养

学校需要建立起一套系统化的教师培训体系，按照不同阶段来开展 AI 技术应用方面的培训，在基础阶段主要关注工具操作，像是智能备课系统以及学情分析平台的具体使用方法，进阶阶段则更侧重于教学融合，要指导教师借助AI 来生成个性化教案，设计出人机协同的课堂活动，可以让 AI 去演示编程算法原理，而教师在此过程中重点讲解其中的易错点。鼓励教师积极参与跨学科教研活动，和计算机专业技术人员进行交流，以此了解 AI 技术的发展走向，培养他们判断 AI 教学建议是否合理的能力，防止过度依赖技术而忽略了教学的主导作用。

（四）构建多元化的评价与反馈机制

摒弃传统单一的考试评价模式，将 AI 生成的过程性数据与教师的主观评估相结合，AI 可追踪学生在线答题的正确率以及编程练习的完成度等量化指标，教师则会观察学生课堂互动的表现以及问题解决的思路等质性内容，二者相结合形成综合评价，构建多层级反馈通道，学生可借助 AI 系统实时反馈学习过程中的难点，教师会定期向技术开发方提出关于功能优化的建议，学校依据教学效果的评估来调整 AI 资源的投入比例。同时引入行业专家评价，以此判断AI 辅助教学是否契合计算机岗位的实际需求，保证评价体系兼具教育性与职业导向性 [3]。

结语：

综上所述，人工智能辅助教学在中职计算机理论课堂的应用存在技术、教育以及管理等多方面挑战，但借助一些有针对性的策略，像是研发适配技术、完善政策、提升教师能力以及构建多元评价体系等，可有效应对这些难题。随着技术持续进步以及各方共同努力，人工智能辅助教学有希望融入中职计算机理论课堂，实现人机协同教学的最佳效果，为培养高素质的计算机专业技能人才提供有力支持，推动中职计算机教育迈向新高度。

参考文献：

[1] 谢秀兰 , 香莲 , 关玉欣 , 等 . 基于人工智能的智慧课堂在计算机技术教育中的应用 [J]. 信息与电脑 ( 理论版 ), 2024, 36 (22): 156-158.

[2] 张晓晴. 人工智能背景下中职计算机智慧课堂活动构建策略研究 [J].教师 , 2024, (30): 111-113.

[3]朱锦锋.“人工智能 + 教育”背景下计算机智慧课堂教学实践研究 [J].智慧中国 , 2023, (10): 69-70.

纪瑞雪（1977.05—），女，汉族，教师，研究方向：中职计算机。