人工智能教育在初中信息技术课程中的融合策略

引言：随着科技发展，人工智能在各领域广泛应用。初中信息技术课程作为培养学生信息技能的重要途径，将人工智能教育融入其中是必然趋势。这不仅能丰富课程内涵，还能使学生更好适应未来社会，本文就其融合策略展开探讨。

1. 课程内容融合

1.1 知识体系构建

人工智能教育的融入需重构初中信息技术课程的知识框架，形成螺旋上升的认知体系。基础层面应涵盖人工智能的基本概念、发展历程及核心原理，通过生活化案例阐释机器视觉、自然语言处理等技术的实现逻辑。中层聚焦算法思维培养，以流程图为工具解析决策树、分类算法等基础模型，帮助学生建立计算思维范式。顶层则引入伦理讨论，引导学生思考技术滥用风险与社会责任。知识体系的搭建需遵循“感知—理解—应用”的认知规律，将抽象理论转化为可操作的学习模块。例如通过智能垃圾分类案例串联数据采集、特征提取、模型训练等环节，使知识脉络具象化为解决问题的路径。这种结构化设计既保持学科系统性，又突出人工智能的独特性，为后续深度学习奠定认知基础。

1.2 项目式学习设计

项目式学习是连接理论知识与实践能力的有效桥梁。教学设计应以真实问题为导向，设置梯度化项目任务：初级项目侧重体验人工智能工具的使用，如利用图像识别软件完成植物分类；中级项目强调完整开发流程，指导学生训练简易聊天机器人；高级项目鼓励创新应用，尝试设计智能灌溉系统等解决方案。每个项目需包含需求分析、方案设计、模型训练、测试优化等完整环节，模拟真实的人工智能产品开发流程。教师角色转变为引导者和顾问，通过脚手架式提问帮助学生突破难点。项目成果展示环节应注重过程性评价，关注学生在迭代优化中展现的问题解决能力和创新意识。这种做中学的模式能有效提升学生的技术自信和工程素养。

1.3 跨学科内容整合

人工智能教育的跨学科特性为其与多领域知识融合提供天然接口。在数学学科中，可通过数据分析项目强化统计思维，利用回归分析预测趋势；科学课程可结合传感器数据采集，开展环境监测等探究活动；艺术创作方面，运用生成对抗网络进行风格迁移实验，探索科技与美学的结合点。跨学科整合需把握两个关键点：一是找准学科间的逻辑关联，如将生物课的神经网络知识迁移至人工智能原理教学；二是设计驱动性问题，如“如何用人工智能优化校园能源管理”，促使学生综合运用多学科知识。这种整合并非简单拼凑，而是通过主题式学习实现知识的有机重组，培养学生的综合应用能力和跨学科思维。

2. 教学方法革新

2.1 情境教学应用

情境创设是激发学习动机的重要手段。教师可构建虚实结合的教学场景：虚拟层面利用仿真平台模拟自动驾驶、医疗诊断等应用场景，实体层面布置智能硬件体验区，让学生直观感受人工智能的实际效能。情境设计需注意真实性与趣味性平衡，如设置“AI 助教”角色参与课堂互动，既展示语音识别技术，又创造沉浸式学习氛围。差异化情境能满足不同层次需求，为基础薄弱学生提供模板化操作指引，为学有余力者开放 API 接口进行深度探索。情境教学还应延伸至课外，组织参观科技企业或参与人工智能竞赛，拓宽学生的技术视野。

2.2 小组协作学习

协作学习能充分发挥个体优势，形成互补型学习共同体。分组时应考虑成员的知识结构、技能特长和性格特征，配置策划员、程序员、记录员等角色。任务设计需具备适度挑战性，如开发团队协作工具时，既要完成基础功能实现，又要优化用户体验。协作过程中强调分工与协同的统一，通过代码评审、方案答辩等环节培养批判性思维。教师需建立有效的监督机制，及时介入小组冲突，引导成员学会倾听与妥协。这种社会化学习方式不仅能提升技术能力，更能锻炼沟通协调能力和团队精神。

2.3 线上线下混合教学

混合式教学突破时空限制，构建泛在学习环境。线上平台提供微课视频、交互式编程沙盒和智能测评系统，支持个性化学习进度；线下课堂侧重项目研讨、实验操作和即时反馈。二者衔接的关键在于精心设计过渡环节：课前通过在线测验诊断学情，课中针对共性问题集中讲解，课后布置拓展任务延续学习深度。虚拟实验室可弥补实体设备的不足，允许反复调试参数观察结果变化。教师需建立学习档案，跟踪学生的数字足迹，提供精准的学习建议。这种双轨并行的模式既保证知识传授的系统性，又满足自主探究的需求。

3. 师资能力提升

3.1 专业培训开展

教师专业发展是课程实施的关键保障。培训体系应包含三个维度：技术层面开设 Python 编程、机器学习框架等实操课程，帮助教师掌握人工智能工具的使用；教学法层面研讨项目设计、差异化指导策略，提升教学转化能力；前沿动态方面邀请专家解读技术发展趋势，更新教育理念。培训形式可采用暑期集训营、区域教研联盟等方式，建立持续学习机制。特别要加强校本培训，鼓励教师结合本校实际开发教学案例，形成特色化课程资源。只有教师先成为终身学习者，才能有效引导学生走进人工智能世界。

3.2 教学经验交流

经验共享能加速教师群体的专业成长。建立多层次交流平台：校内定期举办教学观摩周，展示优秀课例；区域层面组织跨校联合教研，分享项目设计经验；全国范围开展教学案例评选，推广创新实践。交流内容应聚焦具体问题解决方案，如如何处理算法偏见的伦理讨论、怎样评价开放式项目的成果等。还可建立教师互助社区，通过论坛、工作坊等形式进行实时研讨。这种同伴互助机制能激发教师的创新活力，推动教学实践不断优化。

3.3 教学成果激励

激励机制是持续改进的动力源泉。学校应建立多元评价体系：将人工智能教学纳入绩效考核指标，设立专项奖励基金；组织学生参加科技创新大赛，以赛促学检验教学成效；收集整理优秀教学案例，出版校本教材形成知识沉淀。对教师而言，专业职称评定应认可其在人工智能教育方面的探索；创新学分认定机制有效激发学生内驱力，将课堂外的探究实践转化为可量化的成长印记。这种制度巧妙衔接个人发展需求与学校育人目标，通过学分激励引导学生主动探索前沿领域，在校园内形成追求卓越、勇于创新的良好氛围，实现教学相长的良性循环。

结束语：人工智能教育与初中信息技术课程融合是教育发展的新方向。通过合理的课程内容融合、创新的教学方法及提升师资能力，能有效推动二者深度融合，助力学生全面发展，为人工智能时代培养更多优秀人才。

参考文献

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[2] 樊文婷 . 基于 C-STEAM 教育理念的初中信息科技课程思政设计研究-- 以人工智能教学为例[D]. 河北科技师范学院,2024.

[3] 鲁思炜 . 迁移教学模式在初中人工智能课程中的研究 [D].黑龙江: 哈尔滨师范大学,2021.

姓名：唐丽 出生年月：1980.8.12 籍贯：合肥 学历：本科，目前职称初级 研究方向：初中信息技术