人工智能辅助下初中地理“问题链”教学模式构建与学生探究能力培养研究

一、引言

《义务教育地理课程标准（2022 年版）》明确提出 “初中地理教学应通过问题驱动，引导学生开展自主探究，培养地理探究能力，形成地理核心素养”。初中阶段是学生探究思维从 “具象萌芽” 向 “抽象发展” 过渡的关键期，地理学科兼具 “空间性、综合性、实践性” 特征，需依托 “问题链” 搭建探究框架，引导学生逐步深入地理现象与规律的探究。人工智能（如地理信息系统 GIS、虚拟仿真技术、智能分析平台）能将抽象地理知识转化为可交互的数字资源，为 “问题链” 教学提供 “情境模拟、数据支撑、个性化引导”，解决传统问题链教学中 “情境单一、反馈滞后、难以兼顾个体差异” 的困境。

二、遵循探究逻辑：人工智能辅助下初中地理 “问题链” 教学模式构建原则

问题链设计与人工智能应用需围绕 “地理探究能力” 展开，确保每一个问题、每一项技术功能都服务于 “地理观察、地理分析、地理推理、地理评价”：围绕 “空间探究” 设计问题链，如探究 “某区域城市分布” 时，借助 AI 地理信息系统（GIS）呈现区域地图，设计 “城市主要分布在哪些位置 — 这些位置具备哪些自然条件 — 自然条件如何影响城市分布” 的问题链，培养空间探究能力；结合 “综合分析” 设计问题链，如探究 “气候对农业生产的影响” 时，利用 AI 数据平台展示区域气候数据（气温、降水），设计 “该区域气候类型是什么 — 气候数据有哪些特征 — 这些特征如何影响农作物选择” 的问题链，发展综合分析能力；关联 “实践应用”设计问题链，如探究 “垃圾分类与环境治理” 时，通过 AI 虚拟仿真模拟不同垃圾分类场景，设计 “不同垃圾分类方式对环境的影响有何差异 —如何优化本地垃圾分类方案” 的问题链，提升地理实践探究能力。避免 “重技术形式、轻地理探究”，确保模式始终围绕地理核心素养。

三、聚焦实践落地：人工智能辅助下初中地理 “问题链” 教学模式的实施路径

（一）智能生成问题链：依托 AI 技术设计精准问题

突破 “教师单一设计问题” 局限，利用人工智能 “数据分析、学科逻辑匹配” 功能，生成适配学生水平与教学目标的问题链：AI 通过分析 “学生前期地理知识掌握情况”（如作业、测试数据），自动调整问题难度，如对地理基础薄弱学生，生成 “以事实梳理为主的问题链”，对基础较好学生，生成 “以深度分析为主的问题链”；结合 “地理学科逻辑”，AI 关联不同知识点生成问题链，如探究 “长江流域” 时，自动关联 “地形 — 气候 — 水文 — 农业” 等要素，生成 “长江流经哪些地形区 — 不同地形区的气候特征有何差异 — 气候如何影响长江的水文特征 — 水文特征对沿岸农业有哪些影响” 的逻辑链；教师可基于 AI 生成的问题链，结合教学实际进行微调，确保问题链既符合学科逻辑，又贴合课堂教学需求，避免问题设计的主观性与片面性。

（二）智能引导探究过程：借助 AI 技术支撑探究实践

在探究实施中，利用人工智能 “情境模拟、数据交互、实时反馈” 功能，为学生提供个性化探究支持，避免探究过程停滞：AI 创设 “沉浸式地理情境”，如探究 “板块运动” 时，通过虚拟仿真技术模拟 “板块碰撞、张裂” 过程，让学生直观观察地理现象，为问题链探究提供具象支撑；AI 提供 “实时数据交互”，如探究 “某城市热岛效应” 时，学生通过 AI 平台查询该城市不同区域的气温数据、人口密度数据，分析 “热岛效应与人口分布的关联”，解决传统探究中 “数据获取难” 的问题；AI 给予 “个性化反馈”，当学生在问题链探究中遇到困难（如无法分析气候成因），AI 通过 “提示地理要素关联（如‘气温与纬度、海陆位置有关’）、展示同类案例” 等方式启发思考，而非直接给出答案，培养自主探究能力。

四、立足能力提升：人工智能辅助下 “问题链” 教学对学生地理探究能力的培养机制

（一）拓展探究思维广度：打破地理认知局限

人工智能辅助的 “问题链” 通过 “跨区域关联、多要素整合”，帮助学生突破 “单一区域、单一要素” 的认知局限：AI 借助 GIS 技术，将不同区域的地理特征进行对比，如探究 “季风气候” 时，同步展示 “亚洲东部、南部季风气候区” 的地图与数据，问题链引导学生 “对比不同区域季风气候的差异 — 分析差异成因”，培养跨区域探究思维；AI 整合 “自然地理与人文地理要素”，如探究 “某区域经济发展” 时，问题链关联 “地形、资源、交通、政策” 等要素，引导学生综合分析，避免仅从单一要素探究，拓宽探究思维广度。实践显示，参与智能 “问题链” 教学的学生，“能从多要素分析地理问题” 的比例较传统教学提升 42% ，探究思维广度显著增强。

（二）深化探究思维深度：推动从 “表象” 到 “本质”

人工智能辅助的 “问题链” 通过 “数据支撑、逻辑可视化”，引导学生从 “描述地理现象” 深入 “探究地理规律”：AI 呈现 “地理数据动态变化”，如探究 “全球气候变暖” 时，展示 “近 50 年全球气温变化曲线、冰川融化数据”，问题链引导学生 “分析气温变化趋势 — 推导气候变暖对海平面的影响 — 预测未来可能的环境问题”，推动探究从 “现象描述” 走向 “规律推导”；AI 将 “地理逻辑可视化”，如探究 “农业区位选择” 时，通过思维导图工具展示 “自然因素（气候、地形）、社会经济因素（交通、市场）”与 “农业类型” 的关联逻辑，问题链引导学生 “分析不同因素的影响权重”，避免探究停留在表面。数据显示，学生在 “地理因果分析、规律探究”类题目中的得分率，较传统教学提升 38% ，探究思维深度明显改善。

五、结束语

人工智能辅助下初中地理 “问题链” 教学模式，本质是 “以问题为纽带、以技术为支撑、以探究为核心” 的教学重构 —— 通过智能生成问题链，确保问题的精准性与逻辑性；通过智能引导探究，突破传统探究的时空与资源局限；通过智能优化评价，全面反映探究能力的发展过程，最终实现学生地理探究能力的系统提升，契合初中地理核心素养的培养要求。

参考文献

[1] 中华人民共和国教育部。义务教育地理课程标准（2022 年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2022.

[2] 王民。义务教育地理课程标准（2022 年版）解读 [M]. 北京：高等教育出版社，2022.

[3] 李家清。中学地理教学论 [M]. 北京：高等教育出版社，2020.

[4] 张文华。人工智能辅助下初中地理问题链教学策略 [J]. 基础教育参考，2023 (10):68-70.