AI 编程工具在中小学信息科技教学中的应用现状与挑战

人工智能技术的迅猛发展正悄然重塑教育生态，AI 编程工具作为其重要实践载体，逐渐嵌入中小学信息科技课堂，成为推动学科创新与教育变革的催化剂。其通过智能交互、即时反馈等特性，将抽象的人工智能概念转化为可操作的实践任务，使学生在模型训练、算法调试等过程中直观感知技术内核。

一、AI 编程工具在中小学信息科技教学中的应用现状

A I 编程工具在中小学信息科技教学中的应用正逐步深化，呈现出技术与教育融合的多元化趋势。当前，AI 编程工具主要作为教学载体，被整合到信息科技课程体系中，通过可视化、模块化的交互界面降低编程门槛，帮助学生理解算法逻辑与人工智能基础原理。教学实践中，工具的应用从单一代码编写向跨学科项目式学习延伸，强调通过模拟训练、模型搭建等环节培养学生的计算思维与创新能力 。

二、AI 编程工具在中小学信息科技教学中的挑战

（一）师资能力与培训机制滞后

中小学教师普遍面临 AI 编程工具教学的专业能力不足问题。多数教师缺乏系统的人工智能与编程知识储备，对工具的核心功能、技术逻辑及教学转化方法理解有限。现有培训体系尚未形成常态化、分层化的支持机制，短期零散的教研活动难以满足教师持续学习的需求。

（二）课程内容与技术适配性不足

AI 编程工具的技术特性与现有课程体系之间存在显著脱节。部分教学内容仍沿用传统编程框架，未能有效结合 AI 工具的智能化功能，导致技术优势难以转化为教学实效。课程设计多停留于工具基础操作演示，缺乏对AI 核心原理的深度串联。

（三）技术认知与伦理教育缺失

AI 编程工具的教学实践中，学生对技术的本质认知与伦理反思普遍薄弱。教学侧重工具操作与结果实现，忽视对 AI 技术边界、算法决策机制及潜在社会影响的探讨。课程内容中缺乏系统的技术伦理模块，学生对A I 技术的“双刃性”缺乏批判性思考，易形成技术万能的片面认知 [2]。

三、AI 编程工具在中小学信息科技教学中的策略

（一）强化师资培训与能力建设

针对教师 AI 编程工具教学能力不足的问题，需建立分层递进、持续赋能的师资培训体系。首先从认知重构切入，通过区域教研机构开展系统化训练：在基础阶段，将抽象 A I 概念与教学场景具象化关联，同步引导教师完成数据标注模块的结构化分析等工具解剖实验。技术深化阶段聚焦真实教学痛点，如针对智能批改工具的误差问题，组织自然语言处理技术专项研修，具体指导词向量调试、语义分析模型优化等技术细节，并配套开发包含模型过拟合应对方案、API 接口异常处置流程的故障排除手册，确保教师掌握工具调优的实战能力。在此基础上推进教学转化创新，组建学科协同教研团队开发综合性课例，典型如信息科技课程中的生活场景图像智能分类项目，要求教师能够有机结合 A I 网络理论讲解、多模态数据处理方法及数据优化实践教学，并依托人工智能教学发展档案实施过程性评价，从智能技术工具使用深度、学生程序作品逻辑完备性、信息科技核心素养达成度等多维度监测教学成效。

（二）优化课程设计与技术融合

破解课程与技术脱节的关键在于构建贴近学生认知的 A I 项目化课程。教师可通过校园生活场景设计实践性项目，让学生在真实情境中感知人工智能技术的应用逻辑。以“校园植物识别”为例，教师组织学生分组观察校园植被，引导学生用手机拍摄不同形态的树叶、花朵等植物局部特征，将素材上传至 AI 编程工具后，系统自动生成分类结果。当学生发现同种植物因拍摄角度差异出现误判时，教师可启发其思考数据完整性与特征提取的关系，通过补充拍摄茎秆纹理、整体植株形态等素材，逐步完善数据库，直观体会数据质量对模型判断的影响。在此过程中，学生主动经历“采集样本- 归纳特征- 优化决策”的完整链条，理解智能系统运作的基本原理。

（三）深化技术伦理与认知教育

面向中小学生开展 AI 伦理教育，需通过生活化、趣味化的课堂活动实现认知启蒙[3]。例如，在“人脸识别”教学中设计“数据安全小实验”：让学生用 AI 工具拍摄并标记同学照片后，讨论“未经允许使用照片”的后果，再用贴纸或图画覆盖敏感信息，直观体验数据保护的意义。在训练“智能宠物”项目时，故意输入“只给某类宠物喂食”的偏见数据，引导学生观察 AI 的“偏食”行为，进而用漫画或情景剧模拟“不公平”带来的问题，理解算法偏见的概念。此外，可开发“AI 小侦探”角色扮演游戏，例如在“推荐算法”课程中，让学生扮演“用户”“程序员”“监督员”，利用卡片任务合作解决技术滥用问题，培养责任意识。在“垃圾分类 AI助手”项目中，加入发现错误环节，要求学生用不同角度或光线测试 AI识别效果，用红绿标签标记错误案例，绘制“AI 犯错地图”，讨论“为什么机器也会看错”，建立“技术并非万能”的朴素认知。

结束语：

AI 编程工具在中小学信息科技教学中的渗透，标志着人工智能时代教育创新的重要探索。其以低门槛、高交互的技术特性，为破解传统编程教学抽象化难题提供了新路径，同时也为跨学科素养培养与真实问题解决能力的提升开辟了实践空间。未来，AI 编程工具的教学应用要紧跟技术迭代更新教学资源，又要立足教育本质避免工具异化。

参考文献：

[1] 洪世华 , 王玉龙 , 黄俊娜 , 等 .AIGC 赋能中小学信息科技教学策略研究——以 ADDIE 教学设计模型为例 [J]. 中国信息技术教育 ,2024,(24):94-97.

[2] 韩忠良. 人工智能助力中小学信息科技教学——以“初识人工智能之人脸识别”为例探索精准教学策略与个性化学习路径 [C]// 人民教育出版社 . 第九届中小学数字化教学研讨会论文案例集 . 望都县教育体育综合服务中心 ;2024:83-86.

[3] 李盈 , 谢忠新 . 生成式人工智能在素养导向的中小学信息科技实验教学中的应用 [J]. 教育传播与技术 ,2024,(04):73-79.