AI 大模型赋能高中技术课程的路径探索

引言

技术课程是高中教育中培养学生动手能力和创新思维的重要学科。随着人工智能技术的快速发展，AI 大模型凭借其强大的数据处理和智能推理能力，为技术课程的教学模式和内容创新提供了新的可能。当前，传统技术课程面临教学模式落后、教师专业能力局限等问题。借助 AI 大模型，可以优化教学模式、增强教学互动、实现个性化教学，从而提升课程质量和教学效果。本文围绕 AI大模型赋能高中技术课程的路径展开研究，旨在推动技术课程的智能化转型与教学创新。

一、 AI 大模型赋能高中技术课程的理论基础与应用现状

1. AI 大模型的技术特性及其教育价值

AI 大模型是一种基于深度学习的人工智能技术，具备处理海量数据和复杂任务的能力。其核心是通过多层神经网络结构，模拟人脑神经元之间的连接关系，实现对文本、图像、语音等多模态数据的理解与生成。大模型在语言理解、图像识别和推理判断等方面表现出高度智能化，能够自主学习和迁移知识。教育领域引入AI 大模型，可实现教学资源的智能推荐、个性化辅导和自动化评测。北京某高中采用了名为“智学大师”的 AI 大模型教学辅助系统，该系统能够分析学生的学习习惯和知识掌握程度，生成针对性学习方案。系统还支持智能答疑，帮助学生解决技术课程中的疑难问题。大模型通过深度语义理解，提升了教学交互的自然度和有效性。该技术显著改善了传统技术课程教学中资源分配不均和教师辅导难以精准覆盖的问题。教育信息化进程因此加速，促进教学方法的创新和教学质量的提升。

2. 高中技术课程的教学需求与现状分析

高中技术课程涵盖信息技术、通用技术两个学科，旨在培养学生的动手能力和创新思维。课程内容包含理论知识与实践操作，强调理论指导下的实际应用。传统教学模式主要依靠纸质教材和实体实验设备，受限于硬件条件和教学资源，学生的实践机会有限。教师在课程设计和教学方法上存在单一化倾向，难以满足不同学生的个性化需求。某技术学校在电子技术教学中使用虚拟仿真软件“电路大师”，该软件内置基础电路元件和实验模板，支持学生在线搭建电路模型并进行仿真测试。软件结合数据采集功能，反馈学生操作的正确性和效率，弥补了实体实验资源不足的短板。教师缺乏对现代信息技术尤其是 AI技术的深入理解，影响了技术课程教学的创新水平和信息化程度。学生对课程兴趣和主动学习动力受限，制约综合素质的提升。教学环境亟需引入智能化工具，实现教学内容的动态更新和教学手段的多样化，满足新时代技术教育对理论与实践结合的更高要求。

3.AI 大模型在技术课程中的应用探索

多个高中试点通过集成 AI 大模型开发智能辅助教学系统，支持自动批改、答疑和学习路径推荐。某技术学校利用“智学伴”平台，基于大模型分析学生学习数据，针对性调整教学方案。该平台能模拟电子元件连接的虚拟实验环境，使学生在无实体设备情况下完成实验操作。教师借助平台提供的数据分析报告，精准掌握学生掌握程度。学生反馈显示，虚拟实验提升了学习兴趣和动手能力。AI 大模型推动技术课程向智能化和个性化方向发展。

二、 AI 大模型赋能高中技术课程的实施路径

1. 优化课程内容与教学设计

课程内容需紧贴技术发展趋势，融入前沿技术和实际案例。利用AI 大模型，可以动态更新教学资源，增强课程的时代感和实用性。例如在信息技术必修二“物联网与信息系统”模块，引入智能家居系统设计，通过 AI 平台推送相关视频和仿真模块，丰富学生的学习体验。教学设计采用项目式学习，围绕实际问题展开探究。学生通过 AI 平台分组完成智能设备设计项目，应用大模型提供的设计方案建议和技术指导。项目结果通过线上展示与教师点评结合，培养学生的创新意识和团队合作能力。课程设计围绕核心技能展开，融合AI 辅助工具，促进知识应用与实践能力的同步提升。

2. 增强教学互动与实现个性化教学

AI 大模型通过自然语言处理与多模态交互技术，构建了“即时反馈 - 深度对话 - 情境共创”的新型互动场景。例如在信息技术的 Python 编程课上使用AI 大模型进行智能纠错，学生提交代码后，模型能快速解析逻辑漏洞，以“对话式提示”引导学生自主修正；在个性化学习方面，AI 大模型依托学习数据的动态追踪与分析，为每个学生绘制“技术能力画像”。针对信息技术课程中“算法与程序设计”模块，模型能识别学生在循环结构、递归思想等细分知识点的掌握程度，自动推送梯度化学习资源——基础薄弱者获得“代码分步拆解 + 可视化模拟”，能力突出者则匹配“复杂问题建模 + 跨学科应用案例”。这种“一人一路径”的教学模式，真正实现了从“标准化培养”到“个性化成长”的转型，让每个学生都能在技术学习中找到胜任感与创造力的生长点。

3. 提升教师与学生的信息素养

教师信息素养直接影响 AI 技术在技术课程中的应用效果。通过系统培训，提升教师对 AI 大模型及智能教学平台的理解和操作能力。广州某教育集团组织教师参加“智慧教学研修班”，邀请 AI 技术专家讲授模型原理及教学应用案例，结合实际课堂进行操作演练。教师掌握后，将 AI 工具融入教学过程，实现精准教学和个性化辅导。学生信息素养培养同样重要。学校开设信息技术选修课，教授数据分析、智能工具使用及网络安全知识。利用 AI 平台，学生自主探索学习内容，开展技术创新竞赛。竞赛中，学生借助大模型生成的设计方案和模拟环境，完成机器人控制系统设计，提升技术实践能力和创新思维。师生信息素养的共同提升，确保AI 技术赋能技术课程的深度融合和持续发展。

结论

AI 大模型赋能高中技术课程展现出强大的应用潜力和广阔的发展前景。AI大模型为课程提供技术支撑，实现了教学内容的个性化定制与动态调整，满足不同学生的学习需求。通过平台集成虚拟实验与仿真功能，增强了学生的实践操作机会，提升动手能力和创新思维水平。课程内容设计紧密结合现代技术发展，融入项目式学习与真实案例，增强课程的实用性和时代感，促进学生对技术知识的理解与应用。教师与学生信息素养的同步提升，为 AI 技术的有效应用奠定基础。教师能够熟练运用智能教学工具备课并进行精准教学，学生则具备运用 AI 辅助技术开展创新实践的能力。各环节协同推进，推动技术课程实现智能化、个性化与实践性的融合。未来需持续深化 AI 大模型与技术课程的融合研究，完善配套政策和技术支持体系，保障教学资源的丰富性与更新速度，培养更多具备创新能力的技术人才。AI 赋能技术课程成为促进高中教育质量提升的重要路径，为培养适应数字化时代的人才提供坚实保障。

参考文献：

[1] 王明辉. 人工智能大模型技术在高中教育中的应用研究[J]. 教育信息化，2023，22(6): 15-22.

[2] 陈晓东 . 高中技术课程教学改革与信息技术融合路径探析 [J]. 中学教育研究，2022，38(4): 45-50.

[3] 孙建军 . 智能教学平台建设及应用实践 [J]. 现代教育技术，2023，33(3):56-62.

[4] 吴强. 信息素养提升对技术课程教学效果的影响研究[J]. 教育发展研究，2022，42(9): 73-79.

本论文技术组研究课题《AI 大模型与高中技术课的融合探索》（课题编号：YJK2025006）的研究成果。