生成式AI 驱动下小学信息科技动态分层教学实践

随着信息技术发展，小学信息科技课程愈发重要，但学生个体差异大，传统 “一刀切” 教学模式难以满足需求。动态分层教学尊重差异、因材施教，备受关注。生成式 AI 具备强大的数据处理与内容生成能力，为教育变革带来机遇。将其应用于小学信息科技动态分层教学，可实现教学资源精准匹配与过程动态调整，提升教学质量。本文聚焦探讨生成式 AI 驱动下该教学模式的实践路径与方法。

一、生成式 AI 在小学信息科技动态分层教学中的优势

（一）精准学情分析​

生成式 AI 能够收集和分析学生在学习过程中的多维度数据，包括课堂表现、作业完成情况、测试成绩等。通过对这些数据的深度挖掘和分析，AI 可以精准识别学生的知识掌握程度、学习风格和能力水平，从而为动态分层教学提供准确的学情依据。例如，AI 可以通过分析学生在信息科技课程中完成编程任务的时间、错误类型等数据，判断学生的编程能力水平，并将学生划分为不同层次，为后续的分层教学提供支持。

（二）个性化教学内容生成

基于对学生学情的精准分析，生成式 AI 能够自动生成个性化的教学内容。针对不同层次的学生，AI 可以生成难度适配、形式多样的教学资源，如练习题、案例分析、拓展资料等。对于基础薄弱的学生，AI 可以生成基础知识讲解视频和简单的练习题，帮助他们巩固基础；对于学习能力较强的学生，AI 则可以提供具有挑战性的编程项目和前沿的技术资料，满足他们的拓展需求。这种个性化的教学内容生成，能够更好地满足不同层次学生的学习需求，提高教学的针对性和有效性[2]。

（三）动态教学策略调整

生成式 AI 可以实时监测学生的学习状态和进展，根据学生的学习反馈动态调整教学策略。当发现某一层次的学生对某一知识点理解困难时，AI 可以及时向教师推荐更适合的教学方法和资源，如增加案例演示、安排小组讨论等；当学生学习进度较快时，AI 可以建议教师调整教学进度，提供更高级的学习内容。通过这种动态的教学策略调整，教师能够更好地适应学生的学习节奏，提高教学的灵活性和适应性。

二、生成式 AI 驱动下小学信息科技动态分层教学的实施路径

（一）基于生成式 AI 的学情分析与分层

在教学开始前，利用生成式 AI 对学生进行全面的学情分析。通过布置前测任务、收集学生以往学习数据等方式，AI 对学生的信息科技知识基础、学习能力、兴趣爱好等进行综合评估。然后，运用聚类算法等技术，将学生划分为不同的学习层次，如基础层、提高层和拓展层。同时，AI 为每个学生生成详细的学情分析报告，包括学生的优势与不足、学习风格特点等，为后续的分层教学提供依据。

在四年级下册《了解 AI 垃圾桶的分类过程——智能解码》教学中，通过生成式 AI 对学生开展学情分析：利用前测任务（如 AI 知识选择题、流程图设计实践）与历史数据，借助聚类算法将学生精准划分为基础层（需理解 AI 基础原理）、提高层（需优化分类逻辑）和拓展层（需探索技术边界与创新），并生成个性化报告明确其优势与不足

（二）个性化教学内容的生成与推

根据学生的分层结果，生成式 AI 自动生成个性化的教学内容。在信息科技课程中，对于基础层学生，AI 生成基础软件操作教程、简单编程入门案例等；对于提高层学生，提供复杂编程项目分解、软件高级功能应用等内容；对于拓展层学生，则推送前沿科技知识、创新编程实践项目等资料。此外，AI 还可以根据学生的学习进度和反馈，动态调整教学内容的难度和形式，确保教学内容始终符合学生的学习需求。教师可以通过教学平台对 AI 生成的教学内容进行审核和筛选，将合适的内容推送给相应层次的学生[3]。

在四年级下册《了解 AI 垃圾桶的分类过程——智能解码》教学中，生成式 AI 基于学情分层结果自动生成个性化内容：针对基础层学生，推送 AI 基础概念动画教程（如传感器工作原理）与简易Scratch 编程任务（如“用条件语句模拟垃圾分类”）；针对提高层学生，提供Python 简化版代码案例（如多条件判断优化分类逻辑）与传感器数据调试指南；针对拓展层学生，则推送前沿论文片段（如多模态传感器融合技术）与开放课题（如设计“AI 垃圾桶 + 社区环保积分系统”）。

（三）动态分层教学策略的实施

在教学过程中，教师根据生成式 AI 提供的学情分析和教学建议，实施动态分层教学策略。对于基础层学生，采用讲授法结合演示法，注重基础知识的讲解和操作示范，安排较多的练习时间，及时给予指导和反馈；对于提高层学生，采用任务驱动法和小组合作学习法，布置具有一定挑战性的任务，引导学生自主探索和合作交流；对于拓展层学生，采用项目式学习法，鼓励学生开展创新实践项目，培养学生的创新能力和综合应用能力。同时，AI 实时监测学生的学习过程，及时向教师反馈学生的学习情况，教师根据反馈信息调整教学策略，确保教学活动的有效开展。

（四）生成式AI 支持下的分层评价与反馈过程性评价 AI 记录学生编程过程中的调试次数、代码复用率等指标，生成过程性评价报告。 例如，某学生在“排序算法”项目中调试次数过多，AI提示需加强“算法时间复杂度”理解。

动态反馈与调整 AI 根据评价结果，自动调整后续学习任务难度。例如，某学生在“图像识别”任务中表现优异，AI 推送“深度学习模型训练”进阶内容。 教师端可视化看板展示班级分层情况，辅助教师制定针对性教学策略。

（五）教师角色转型与AI 协同

教师能力提升 开展生成式 AI 工具培训（如使用 AI 生成教学案例、自动批改作业），提升教师技术素养。 鼓励教师设计“AI+ 分层教学”融合课程，例如用AI 生成虚拟实验环境，学生分层完成不同难度的实验任务。

人机协同教学 教师负责情感支持、价值观引导（如编程伦理、团队协作），AI 负责知识传授、技能训练。 例如，AI 生成“AI 伦理讨论案例”，教师引导学生探讨“算法偏见”问题。

三、结论

生成式 AI 为小学信息科技动态分层教学开辟新方向，凭借精准学情分析、个性化内容生成与动态策略调整，满足分层教学需求，提升教学精准度。在实践中，该技术实现教学资源优化与过程动态管理，有效激发学生学习兴趣，助力提升信息科技素养和综合能力。但应用中仍存在数据安全隐患、教师技术适应力不足等问题。未来需深化技术研究，加强教师培训，解决现存挑战，持续完善生成式 AI 在教学中的应用，推动小学信息科技教育质量提升，为培育创新型人才筑牢根基。

参考文献

[1] 金雨竹 . 小学信息科技课堂模式变革 [J]. 教师博览 ,2025,(12):79-81.

[2] 张兴刚 . 创客教育在小学信息科技教学中的实践探究 [J]. 基础教育论坛 ,2025,(07):72-74.

[3] 管雪沨 . 小学信息科技教师人工智能专业素养框架建构与区域应用 [J].江苏教育研究 ,2025,(04):54-58.