AI 赋能高中信息技术课堂教学效果提升

引言

AI 技术现已被广泛应用到课堂教学中，成为推动教育信息化的重要技术手段。粤教版高中信息技术的教材结合时代要求，在 AI 基本理论、应用场景、编程等课程融入学生数字意识和创新能力的培养。传统的教学存在知识讲授上的一言堂、学生需求与教师教学无法精准匹配、教学评价方式滞后等问题，具有数据化、智能化、交互性等特点的 AI 技术可以解决传统教学中存在的问题，为教师的教学提供新的途径。AI 技术融入高中信息技术的课堂，与课堂教学深度融合的方式如何，是值得思考的。

一、智能教学工具辅助，激活课堂互动性

智能教学工具是以AI 算法为核心，融合语音识别、图像识别、自然语言处理等实现动态教学内容呈现与智能交互，例如，AI 虚拟助手随时解答学生困惑、提供学习支持；智能课件能够根据学生回答调整课件难度；交互式仿真平台提供技术场景交互，助力理解复杂抽象知识等。智能教学工具打破原有课堂教学中的传授模式，多感官交互提升学生课堂的参与率，活跃课堂教学气氛。教学“人工智能初步”一节引入 AI 虚拟助手平台，学生就“机器学习原理”提出问题，AI 虚拟助手通过自然语言识别及时解决问题，将知识点以图文形式、动画形式展现给学生，例如决策树模型动画展示；教师通过智能课件导入人脸识别、语音识别的 AI 应用、自然语言识别，课件中的 AI 算法能根据学生上课的参与度，如回答问题的正确率、提出的问题数量，调整案例的难度与深度。例如，当学生大多数不能理解什么是“模型训练”时，课件自动插入一个简化版 MNIST 数据集训练过程。利用 AI 让抽象的知识更容易理解，学生学习的参与度更高。

二、个性化学习路径规划，满足多元需求

AI 根据学生的学习数据 ( 知识点掌握程度、学习习惯、兴趣点等 ) 绘制个性化学习图谱，为每位学生定制专属的学习路径。如智能学习平台会根据学情推荐对应的知识点对应的微课视频、分层练习等；自适应学习平台可根据学生的学习进程的变化，为有精力深入学习的学生推荐合适的拓展项目等。“学”围绕学生展开，避免课堂的“一刀切”。在《Python 程序设计》一课中，教师使用 AI 自适应平台。平台通过课前测、课中测、课后测的数据，分析学生对循环结构、函数定义等知识点的掌握情况，为学生定制个性化学习图谱。如学生 A 对函数的参数传递掌握不够，平台则会自动推荐“函数调用机制”微课视频，递阶练习等；学生B已经能熟练运用基础语法，则平台会推荐“爬虫程序设计”“数据分析实战”等项目。

三、AI 驱动协作学习，深化知识建构

基于 AI 技术的合作学习突破时空限制，通过智能分组、智能协作、智能反馈等功能提升小组学习的合作效能。如基于学生能力互补性、个性特征、学习风格的 AI 分组系统实现智能分组，合作平台预设的智能评价模块实时判断小组讨论的活跃度、贡献度并给出改进建议，虚拟合作区引导学生借助 AI 完成某项目 ( 如完成一个编程项目、算法设计等 ) 培养学生的合作能力和问题分析能力。“数据与数据化表达”项目式教学中，教师借助 AI 合作平台指导学生完成“校园能耗数据分析”项目任务。系统按照学生的分析数据能力、程序编写能力、沟通交流能力分为 5 组，合作平台实时检测小组讨论的内容，若发现某组在数据清洗方面推进慢，平台自动推送“异常值处理方法”指导教程。同时由 AI 评价模块评价了小组任务分工，代码质量，成果汇报并给出改进意见，每个小组不仅完成能耗预测模型的设计，还通过 AI 工具实现了可视化动态报告，学生反馈AI 协作模式让他们更了解自己的优势，协作效率更高。

四、智能化教学评价，优化教学决策

AI 助力教学评价突破教学评价主体单一、教学评价滞后的传统，通过多源数据采集、数据挖掘与分析，进行过程性、精准性评价，例如借助课堂上的行为分析系统，通过摄像头采集到的学生的表情、动作对学生专注度进行分析，通过批改系统 AI 识别编程代码错误、分析解题思路；又如通过学生个人学习成长档案，记录学生整个学习历程、生成可视化能力图谱，便于教师及时调整教学计划、学生及时规划学习目标和计划。在信息系统与社会一单元，教师借助 AI 评价系统关注学情，课堂上通过人脸识别关注学生听课状态，发现学生注意力不集中，对信息系统安全风险内容不感兴趣的问题，教师及时调整教学，课堂上引入了网络安全攻防模拟游戏，学生课下提交的人工智能校园图书管理系统设计作业，通过AI 批改系统分析提交系统设计方案中存在的问题并提出改进建议。学期后系统自动生成的该次学习成长报告显示，在学生信息系统中，学生设计能力的弱项是对用户需求的分析，教师根据该点在下一次的教学计划中有的放矢地进行教学改进。

结论

AI 为提升高中信息技术课堂教学效果带来了新机遇。人工智能助教、智能学习路径、AI 辅助协作、AI 智慧评价等技术的引入，促进了课堂教学的互动性、参与度、精确度的提升。然而，AI 赋能教学面临过度依赖 AI 技术、教师 AI 技术能力不足、数据隐私安全等问题，未来应继续推进 AI 与教育教学的深度融合，加强教师 AI 技术应用能力的培训，强调技术伦理规范，推动高中信息技术课堂教学实现智能化、个性化、高效化，真正实现“以技术赋能教育、以教育提升人”。

参考文献

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