生成式人工智能赋能高中信息技术课堂

引言

高中信息技术课程作为培育学生数字素养的关键平台，肩负着引导学生掌握信息技术工具、理解技术原理、运用技术解决实际问题的重要使命。生成式人工智能的发展，为优化上述教学现状提供了新的技术思路。深入探索生成式 AI 在高中信息技术课堂的应用模式，有助于丰富教学方法，推动课堂逐步形成“学生自主探究 +AI 辅助 + 教师引导”的协同教学模式，为学生核心素养的培育开拓新的途径。

1．传统高中信息技术课堂的核心痛点

1.1 学生基础差异大，个性化教学难落地

高中信息技术课程作为面向全体学生的基础课程，学生在小学和初中阶段积累的信息技术素养存在一定差异。据某重点高中调研数据显示，在高一新生群体中，仅有约 30% 的学生有过Python 编程接触经历，熟练掌握 Excel 数据透视表操作的学生占比约为 20% ，近半数学生尚未建立编程基础知识体系。在传统教学模式下，统一的教学节奏使得教学实践面临挑战：部分信息技术基础相对薄弱的学生在编程语法学习过程中容易产生畏难情绪，影响学习积极性；而基础较为扎实的学生则难以在重复性的基础操作学习中获得充分提升，其创新实践需求未能得到充分满足。尽管教师积极尝试通过分层教学优化教学效果，但由于课堂教学时间有限（每课时45 分钟），且个性化教学任务设计需投入大量精力，当前的分层教学更多侧重于任务难度梯度设置，在精准适配学生个体学习需求方面仍有提升空间。

1.2 教学内容滞后，前沿技术难融入

现行高中信息技术教材在内容迭代方面存在一定周期特性，与快速发展的技术前沿之间存在着阶段性适配空间。在当前广泛使用的高中信息技术教材体系中，人工智能板块内容仍以基础理论阐释为主导，对于生成式AI、数字孪生等新兴技术领域的实践教学环节设置尚待完善；编程教学内容结构中，Python 基础语法占据较大比重，而机器学习框架（如 TensorFlow）、Web 开发等具备较强实践应用价值的技能模块占比相对较低。尽管教师群体积极尝试通过自主拓展教学资源的方式进行补充，但受限于个人知识储备维度及教学资源整合效率，在前沿技术教学实践过程中，多以案例剖析为主要教学形式，学生实际动手操作机会相对有限，一定程度上影响了课堂教学与产业应用需求的衔接效果。

2．生成式人工智能赋能高中信息技术课堂的核心路径

2.1 知识建构环节：情境化导入与动态讲解

生成式 AI 在高中信息技术课堂的应用，主要通过情境化案例生成与动态知识讲解两大方式，助力教学提质增效。在激发学习兴趣上，生成式 AI 能围绕教学主题创设真实情境，如在“数据与信息”模块，利用ChatGPT 生成“校园垃圾分类数据统计”“学生通勤方式调查”等案例，引导学生思考信息技术在数据处理中的应用；于“人工智能初步”模块，借助MidJourney 生成“AI 辅助文物修复”“智能交通信号灯”等场景图，结合 ChatGPT 解析技术原理，让抽象概念变得直观。某高中实践数据显示，该教学方式使学生课堂注意力集中度从 75% 提升至 90% 。在知识讲解环节，针对学生基础差异，生成式 AI 提供分层支持：对基础薄弱学生，ChatGPT 以“快递分拣”比喻 Python 条件语句、生成 Excel 操作步骤图解，降低学习门槛；对基础较好学生，则推送“Python 进阶技巧”“数据处理优化方法”等内容，拓展知识深度。此外，教师还能借助AI 生成的知识图谱，帮助学生构建系统的知识框架，避免碎片化学习。

2.2 编程教学环节：实时纠错与个性化指导

编程作为高中信息技术的核心模块，常面临“语法难掌握、调试效率低、任务不匹配”等问题，而生成式 AI 通过代码生成、实时debug、任务适配有效解决了这些痛点。在代码生成与解析方面，针对零基础学生，AI 能生成附带详细解析的基础代码，还能提供变式任务引导学生自主思考，某试点班级数据显示，AI 辅助下学生 Python 基础语法掌握时间从 2 课时缩短至 1 课时。实时 debug 与优化环节，AI 可实时检测语法、逻辑错误并提供修改建议，还能优化代码，培养学生优化思维。此外，AI 可根据学生掌握情况生成个性化任务，涵盖基础层、进阶层、创新层，动态调整任务难度，避免“吃不饱”和“跟不上”问题。

2.3 数据素养培养：高效处理与深度探究

高中信息技术“数据处理”模块要求学生掌握数据采集、清洗、分析、可视化技能，生成式AI 可通过数据生成、工具辅助、分析指导，降低操作难度，聚焦思维培养。在数据生成上，AI 能解决“数据获取难”问题，例如用 ChatGPT 生成“某班级 50 名学生的各科成绩数据”等可直接导入 Excel 或 Python 的模拟数据，甚至能生成“带噪声的数据”供学生练习；在工具辅助分析方面，AI 可生成 Python 清洗代码、Excel 图表制作步骤或 matplotlib 代码，辅助学生完成数据清洗、可视化制作，还能解读数据引导学生思考；针对复杂数据项目，AI 能从设计研究框架、提示分析角度到辅助撰写报告框架，给予深度探究指导，全方位培养学生的数据分析思维。

3．生成式AI 赋能课堂的优化对策

3.1 构建“人机协同”教学模式，规避依赖风险

在高中信息技术课堂利用生成式 AI 教学，需明确 AI 定位、检验学习效果并注重思维培养。将 AI 定位为“辅助工具”，采用“AI 辅助+ 自主完成”任务流程，如先借助AI 生成代码思路，再由学生自主编写；定期开展“去 AI 测试”，通过无 AI 辅助练习检验学生真实掌握程度；教学中着重培养学生思维，关注其对 AI 生成内容逻辑的理解，通过提问“AI 为什么这样设计代码”等方式，引导学生进行深度思考。

3.2 加强数据安全管理，保障隐私与准确

在工具选择上，优先采用教育部门认证的 AI 平台，如“国家中小学智慧教育平台”的 AI 功能，严禁使用公开平台处理学生个人信息；数据管理方面，明确禁止上传个人隐私、敏感信息，AI 生成的学习数据需本地存储并定期清理；同时，注重培养学生的甄别能力，引导学生通过运行 AI 生成的代码检查结果准确性、对比教材判断 AI 讲解知识点是否正确等方式，验证AI 内容的可靠性。

3.3 完善教师培训体系，提升协同能力

为提升教师 AI 教学能力，可从分层培训、资源共享与校企合作三方面着手：通过分层培训，对新手教师开展“AI 基础操作”培训，对骨干教师进行“AI 教学设计”培训；建立区域“AI 教学案例库”，分享“AI 辅助数据教学案例”等优秀实践供教师参考；联合 AI 企业与高校开展合作，为教师提供前沿技术培训以及更新知识储备。

结束语

生成式人工智能凭借内容生成、实时交互与个性化适配等特性，为高中信息技术课堂教学创新提供了新的可能性。在各环节其应用价值已有所体现，在多方面与新课标对核心素养的培育要求存在一定契合度。值得注意的是，生成式 AI 赋能高中信息技术课堂，其本质并非是用技术取代教师的作用，而是为教师教学提供更多辅助手段。通过构建“教师引导 +AI 辅助 + 学生自主”的协同教学模式，更有利于发挥各方优势。

参考文献

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[3] 杨晓玲 . 探究以人工智能为导向的高中信息技术教学优化策略[J]. 科学咨询 ,2025,(06):198- 201.