基于AI 辅助的中学编程教学与创新思维培养研究

引言：

中学阶段是编程学习与创新能力形成的关键时期。然而现有教学模式在面对个体差异、兴趣驱动和学习深度方面存在明显不足。AI 技术的引入为教育提供了数据驱动、智能分析和个性化反馈的可能。通过系统性应用 AI，教学可以实现学生问题精准识别、逻辑思维强化与任务定制。研究聚焦如何利用技术手段优化课程设计和课堂组织，增强学生主动学习能力，培养具备分析、创造和问题解决能力的未来创新型人才。

1. 基于AI 技术的中学编程教学概述

AI 技术应用于中学编程教学正改变教育布局，给予数据驱动的学习分析，实时监控学生的编程逻辑和错误种类，调整教学策略，给予智能反馈与任务推荐，让教师能够针对不同程度的学生制定差异化的学习方案，优化课程进度。AI 辅助教学，能够提升课堂效率，让学生们在完成任务的过程中培养起逻辑思维及算法思维的核心能力，给予创新性思维系统的培养技术性保障，为教育者提供课程设计的不断优化数据支撑[1]。

2. 高中编程教学中面临的关键问题

2.1 学生学习兴趣和学习效率不足

高中编程教学存在学生兴趣不稳定、学习效率低等问题，主要是因为课程内容较为抽象，缺少游戏设计以及学习反馈等。传统教学方式较难满足学生的个性化需求，面对学生在出现逻辑或算法错误时，缺乏及时的反馈和指导，容易导致学生丧失自信心，减少学习动力。AI 通过学习数据分析及行为追踪可以发现学生学习的薄弱点，为所有学生设计不同的任务和作业，基于任务的难度设置以及及时反馈，可以指引学生在可控的困难度中获得成功，提升学生学习效率 [2]。另外，基于 AI 辅助分析的结果，有利于教师调整自己的教学，动态保持课堂教学的范围和学生认知能力的匹配程度，提升学生自身的探究式学习能力和解决问题的能力。

2.2 教学资源分配与课堂组织挑战

在高中编程教育中，教育资源有限、课堂难以组织，在一定时间里课程教学无法照顾到每个学生的需要，影响了他们个性的发展；因为课程进度受到学生总体的平均值影响；教材中内容相对比较陈旧，实验环境和工具不统一，这些都是教学进度无法进一步提高的一个重要影响因素。人工智能的应用能将资源按照需求分配好，通过数据挖掘找出学生学习的弱项、学习的强项，针对不同学生安排不同程度的任务和进一步拓展。智能识别课堂活动，调整任务安排和交流活动，课堂的组织更加有针对性和科学；在这一过程中教学资源能够得到充分利用，使教师有更多的精力去讲授关键问题，课堂结构设计更加丰富灵活，学生自主学习和协作探究获得更加丰富的内容理解及思维发展[3]。

3. 基于AI 辅助的中学编程教学与创新思维培养策略

3.1 运用AI 提升编程逻辑思维能力

对于高中编程教学来说，AI 可构建分层逻辑训练模块，在其框架内根据学生的学习节奏和认知层次匹配不同内容和难度级别的编程逻辑训练任务，并依据学生在执行代码后输出结果、错误性质以及操作路线，设定满足其认知发展的逻辑训练任务，保证每次编程都能够促进和加强其算法思维和条件判断思维能力。而教师能够依据AI 提供的数据分析报告，对学生在算法结构、循环控制、函数设计等方面掌握水平进行精细化指导，设计动态阶梯难度层级任务，让学生在掌握编程语法规律的过程中，逐步尝试解决困难算法，促进学生编程逻辑能力的系统性提升 [4]。在交互式训练和反馈中，AI 能够辅助学生发现自己在编写代码过程中所出现的逻辑逻辑问题，并能够提供多种解题思路供学生对比参考，在通过反复思考推理、比较权衡过程中提升学生的拆分能力及流程控制能力。不再像单纯的逻辑思维训练，AI 能够设置更多的动态场景任务，学生需要在模拟真实项目中综合运用条件判断、循环控制、数据结构、函数调用等关键技能，在系统中记录学生的操作轨迹，供教师进行分析总结之后优化教学设计。同时为强化学生的自主研究能力，AI 还可以设计“挑战 - 反馈 - 优化”循环，将大问题拆分成层次性的小任务让学生在单独解决与系统引导的结合中建立思维模型，加强逻辑与结构化思维的训练，确保每名学生在不同路径上获得编程能力的渐进发展。

3.2 构建 Python 课程互动环节方案

在Python 课程设计中，AI 可用于构建多维度互动环节，实现课堂教学的高度参与性和逻辑深度。教师可基于 AI 数据分析结果，设计分组任务、即时编程挑战和阶段性项目演练，将抽象知识转化为可操作任务。每个环节中，AI 系统可以根据学生提交代码的效率和正确率，动态调整任务内容和难度，使互动环节呈现高度个性化特征。课堂可以设置“任务演练—实时反馈—优化重做”的闭环，通过系统记录每位学生的操作路径和逻辑决策，使教师能够有针对性地组织集体讨论和知识点梳理 [5]。Python 课程互动环节不仅强调代码实现，还强调算法设计与逻辑思维的展示，学生在协作与独立练习中不断调整策略、优化方法。AI 系统能够追踪学生在每个环节的思维模式，识别高效路径和常见错误，为下一轮互动任务提供数据支持。同时，可以设计跨任务关联的项目链条，让学生在不同模块中反复运用已学算法和数据结构，在真实项目场景中构建完整解决方案，增强逻辑整合能力和系统思维能力。教师可利用 AI 分析结果优化互动节奏和内容层次，使课堂环节紧密衔接，保证知识点内化与能力迁移并行推进，从而实现Python 课程高效、系统且可量化的创新教学。

3.3 借助AI 实现课堂任务个性化指导

利用 AI 进行初中编程教学可实现编程任务分级和个性化指导，让学生能够在不同的认知水平上享有个性化学习路径，同时系统会记录每个学生的编程行为数据，如代码逻辑结构、执行效率、错误的性质和分析问题的方法等，从而使教师准确获得学生的能力画像。针对能力画像，教师布置不同难度的任务，如基础练习型任务、拓展型任务和探索型任务，满足个性化需求，让学生可以在自身能力的边界内进行最大化的训练。AI 不仅可以进行任务的个性化指导，而且可以对任务进行过程指导，帮助学生完成知识的深度实践，在学生提交代码后，可以通过 AI 给出合理的优化建议，如对代码逻辑改进、算法选择及性能优化方法，从而让学生在自我探究学习的过程中逐步掌握有效的策略[6]。教师可以根据系统报告的趋势，设置阶段目标和反馈计划，对不同学生群体进行定向指导，并且实现他们的能力扩展训练。在合作过程中，AI 可以根据完成任务情况和协作效率，引导学生动态进行小组搭配以及任务分工，让学生在互相合作的过程中，能够形成能力互补以及思维碰撞。个性化指导模式优化了任务难度、反馈方式、知识扩展维度，使得学生能够在独立探究、项目实践、合作探究中真正构建起完整、扎实的知识和创新能力，使初中编程教学深度转变，实现由知识传授到能力提升转变。

结束语：

AI 技术支持的中学编程教育是对教学手段的升级，更是教学模式的革新，通过人工智能来促进逻辑思维、智慧设计课堂和开展差异化任务，可以有效地破解学生缺兴趣、缺效率、资源不均衡等难题；深入融合教学策略促进了学生创新力的系统培养，实现中学编程教育模式的持续发展。事实表明，技术、策略两者协同应用能够有效提升学生分析、解决问题以及创新的能力，支撑教育革新。

参考文献：

[1] 邵国强 , 张丽华 , 许有军 , 等 . 思维过程系统化下《移动编程基础》教学创新 [J]. 教育进展 ,2025,15(1):1160-1165.

[2] 许航 .”互联网 + ”背景下 Python 编程趣味教学法研究 [J]. 中国新通信 ,2024,26(19):97-99.

[3] 钱俊浩 . 以校队模式开展编程教学的内容设计与策略 [J]. 中小学信息技术教育 ,2023(5):54-55.

[4] 徐琴 , 乔宇龙 , 吴梓杏 , 等 . 人工智能赋能下程序设计类课程教学模式创新 [J]. 中国科学与技术学报 ,2025,1(1):233-239.

[5] 刘其政 . 基于创新思维培育的高中信息技术编程教学 [J]. 中小学电教（下）,2024(3):1-3.

[6] 王刚 . 数字化资源融入初中编程教学的创新探究 [J]. 中国新通信 ,2024,26(5):122-124.