生成式人工智能赋能高中地理逆向教学设计研究

引言：在教育信息化日益发展的时代背景下，生成式人工智能已逐步成为教育领域中的一个研究重点。高中地理这门综合性学科在教学中需要不断创新方法与途径。逆向教学设计注重在学习结果的指导下，首先明确教学目标与评价方式，然后进行教学活动的设计。在高中地理逆向教学设计中引入生成式人工智能可以给教学注入全新的生机与可能。高中地理课程中的“ 自然地理环境的整体性” 是一个核心主题，其具备很强的综合性和逻辑性，非常适合作为研究案例来探索生成式人工智能在逆向教学设计中的实际应用。

一、AI 有助于准确定位逆向教学的目标

高中地理逆向教学设计时，准确定位教学目标作为关键起始环节，生成式人工智能可为该流程提供有力支撑，传统教学目标设定通常依靠教师经验与教材解读，会带有主观性与片面性[1]。通过应用生成式人工智能技术，教师可以输入包括课程标准、教材内容和学生基础信息在内的各种数据，而AI 则能迅速地分析并生成与学生的实际需求和教学目标相匹配的教学方案。

以“ 自然地理环境的整体性” 为研究对象，AI 能够深度解析课程标准中对这一知识点的具体要求，并结合过去几年的高考成绩，明确这一部分内容的主要考查方向和焦点，在兼顾学生认知水平与学习能力的前提下，制定具体、可测、可及的教学目标。比如AI 能帮助老师清楚地认识到学生学了这一部分知识以后，既能了解自然地理环境中各个要素间的联系，又能利用整体性原理来分析现实中的地理问题，另外，AI 可以根据学生学习进度及成绩对教学目标进行动态调整。对学习能力强的同学可适当加大目标难度和拓展性学习任务；对学困生，再降低目标难度以保证其循序渐进地掌握基础知识。借助AI，逆向教学目标定位更准确，为之后教学活动打下坚实基础。例如在“ 自然地理环境的整体性” 教学中，AI 还能结合学生过往课堂互动数据，比如提问应答准确率、小组讨论参与度，进一步细化目标。对互动积极但解题思路单一的学生，增设“ 多要素关联分析” 任务；对基础薄弱学生，先聚焦“ 单一要素影响” 的基础训练，让教学目标更贴合个体学情。

二、AI 模拟情境，设计逆向教学的考核

逆向教学设计的核心理念是以评估为中心，而生成式人工智能在这方面展现出了其独到的优点。AI 能够模拟出多种真实地理情境，并向学生提供多种评价任务，综合考察其地理素养[2]。

在“ 自然地理环境的整体性” 这一教学主题下，AI 可以构建模拟的地理场景，例如热带雨林和干旱沙漠等地，从而使学生能够在这些特定环境中运用所掌握的知识来分析地理现象并找到解决问题的方法。如设计了这样一种情景：假定在某个热带雨林地区因人类对森林进行了过度采伐，请同学们分析这种行为对当地气候、土壤和生物等因素产生了什么影响，从而预测出可能存在的生态问题，通过模拟情境下学生的成绩，教师能够多维度地评估学生的能力，主要有知识掌握情况、思维能力和实践操作能力。AI 也可以智能地分析同学们的答案，并提供详尽的评价反馈并指出他们的长处与短处。同时，AI 还能记录不同场景中学生的成绩并形成个性化学习档案，这对教师调整教学策略、学生完善学习方法都有一定的帮助。由此可见。通过这种以 AI 模拟情境为载体的逆向教学评价更客观、更全面，更能有效地促进学生学习与成长。

三、AI 驱动下的逆向教学活动的创新设计

生成式人工智能的出现，给高中地理逆向教学活动创新设计带来无限可能性。该方法有能力突破传统教育模式的限制，为学生提供一个更为生动、引人入胜和具有挑战性的学习环境。

例如，在以“ 自然地理环境的整体性” 为主题的教学过程中，AI 技术能够推动教学活动在多个维度上实现创新，一方面，AI 能够产生互动式教学资源，例如虚拟地理实验和3D 模型，使学生能够直观感受到自然地理环境中各个元素间的互动。如通过虚拟实验演示植被破坏在水土流失中的作用，使学生更加深刻理解整体性的原理，另一方面，AI 可以根据学生的学习兴趣和需求，为学生推荐个性化的学习路径和学习资源。比如，有兴趣了解地理现象后面物理原理的同学，建议阅读有关科普文章、录像等；为热爱实地考察的同学提供身边适宜自然地理考察场所及建议，AI 可以支持合作学习、探究学习等活动。它能把学生划分成不同的群体，并根据其能力与特点合理匹配，给每一个群体布置不同的探究任务。小组合作时，AI能对学生讨论进行实时监测并给予必要的引导与帮助。[3]通过AI 驱动逆向教学活动创新设计可以激发学生学习兴趣、提升学习效果、发展综合素养。

结束语；

综上所述，本项研究针对生成式人工智能在高中地理逆向教学设计中的应用进行了深入探讨，并以“ 自然地理环境的整体性” 作为具体的实践案例进行了分析。研究证明生成式人工智能对高中地理逆向教学设计赋能效果显著，可提升教学目标精准性，优化评价方式，革新教学活动。但在具体的运用过程中，仍然存在着一些亟待解决的问题。基于此，可见在今后，伴随着科技的发展与教育实践的不断深入，生成式人工智能可望在高中地理教学中大有作为，并且也对学生地理核心素养的培育提供强有力的支撑。

参考文献；

[1]郭兴琳.基于地理学科核心素养培养的高中地理单元教学设计策略研究 以"交通运输布局与区域发展"单元为例[D].内蒙古师范大学，2022.

[2]张飞.高中地理“ 互动合作” 教学模式的构建及优化路径探讨[J].求知导刊，2023（07）：11-13.

[3]姜严，王翠红.生成式人工智能赋能高中地理个性化学习的应用初探以"区域农业可持续发展"为例[J].中学地理教学参考， 2025（16）.