人工智能技术在信息技术课堂中的应用

引言

人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，正深刻改变教育形态。机器学习可实现学情精准分析，自然语言处理能优化人机交互体验，计算机视觉可辅助实践操作评估。但技术应用仍面临如何平衡工具理性与教育本质、如何规避算法偏见对教学公平的影响等深层问题。

一、人工智能技术与信息技术课堂的融合基础

1.1 人工智能技术概述

人工智能（AI）作为引领科技变革的核心力量，涵盖机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等关键技术。机器学习通过数据训练算法模型，实现对复杂信息的预测与分类，例如智能推荐系统能依据学生学习行为精准推送教学资源。自然语言处理技术使计算机具备理解、生成人类语言的能力，可应用于智能问答系统，实时解答学生疑问。计算机视觉则通过图像识别、视频分析技术，在编程教学中辅助代码可视化调试，提升学生问题解决效率。

1.2 信息技术课堂教学特点与需求分析

信息技术课程具有鲜明的动态性与实践性特征。课程知识体系随技术迭代快速更新，传统教学模式难以满足新兴技术的教学需求，亟需智能化手段辅助知识的高效传递。课程强调学生实践操作与创新能力培养，要求教学过程能针对个体差异提供个性化指导。信息技术课堂需培养学生的信息素养与数字思维，这要求教学活动具备更强的互动性与探究性。通过引入 AI 技术，可实现教学资源的智能整合、学习过程的动态监控，激发学生主动探索技术原理的兴趣与能力。

1.3 人工智能与信息技术课堂融合的理论依据

建构主义学习理论是基于学生的原有经验构建知识框架的学习理念，而AI 技术能够精准学生知识缺陷之处，推送符合学生个性化需求的学习资源，开展学生自主学习、知识构建等工作。混合式教学理论认为线上学习与线下学习各有优势，混合叠加优势，AI 技术助力开展混合式教学。AI 技术在学生学习行为发生时通过 AI 工具开展学习行为数据的自动采集与分析，在线下课堂教师根据上述数据信息及时调整教学方案开展精准教学工作。

二、人工智能技术在信息技术课堂中的应用模式

2.1 智能教学辅助

教学助手用人工智能让教学变得更智能，这在一定程度上给老师们带来了较大的工作便利，并且增加了课堂的参与度。在备课的过程中，依靠自然语言和知识图谱技术的人工智能备课软件，可以通过输入教学的目标智能地从互联网搜集素材，制定课件和作业等教学的辅助工具。在上课时，人工智能的互动教学是提高学习者的参与度的主要工具。人工智能问答让老师省却了大量重复回答学生问题的时间，ClassDojo 的学生回答问题工具，对学生的口述问题自动回答，并且根据这个学生的问答回答，从系统自动返回的相关问题答案中挑选正确的，节省了学生回答问题的时间。人工智能反馈是对学生的学习状态进行监控，利用学生的设备实时检测，反馈的学习系统中给老师提供学生答题的正确率，参与的学生人数等信息，帮助老师更好地掌握教学进程。

2.2 个性化学习支持

AI 赋能信息技术课堂，个性化的学习服务方向。学情诊断系统基于机器学习对学生作业、测试、课堂互动等数据，建立学生的个性化学习画像，有针对性地诊断学困点与学习方法。科大讯飞智学网上基于AI 算法对学生进行编程作业的语法、思路等问题分析，形成个性化的错题清单和专题练习、微课学习点拨，让学生有针对性地补充学困点。自适应学习平台从动态学习路径方面助力学生进行个性化学习。自适应学习平台根据学生即时学习数据变化优化教学内容与难度设计，如 Knewton 平台，系统可根据学生对算法、数据结构知识点的掌握程度自动选择适合学生的学习任务与扩展内容，让学生学习在“最近发展区”。

2.3 智能评价反馈

AI 智能评价反馈：AI 改变了以往的评价方式，实现智能评价、多元评价、精准评价的结合。在作业的批改过程中，如 AI 工具能快速识别编程代码、信息技术作品的错误情况，如 CodeGrade 可以自动分析 Python 的代码的语法、逻辑上的错误，也可以在批改时对相关部分给予修改的建议，提高了批改的效率；对于主观题目来说，基于自然语言处理技术的自动评价系统分析学生答题的关键词、答题语义逻辑，结合人工复核，保障评价的客观性。人工智能实现全面学习评价。对学生信息素养、创新思维等隐性素质的评价可以通过课堂表现、在线学习、作业项目等多种维度数据进行采集后经过人工智能的分析模型，生成分析后的综合评价报告，呈现学生隐性能力发展的阶段性评价结果。

三、人工智能技术应用面临的挑战与对策

3.1 面临挑战

信息技术教学人工智能应用技术瓶颈有如下几方面。技术资源瓶颈，一些学校信息化基础设施薄弱，无法为人工智能工具提供高性能计算机、高速网络支撑，智能教学平台运行迟缓、网络传输速度慢；软件资源适配瓶颈，人工智能工具与学校现行的教学工具不兼容，提高智能化教学部署困难。人工智能教师素养瓶颈，多数教师人工智能技术素养欠缺，不了解机器学习、人工智能算法原理，不了解人工智能工具智能教学、个性教学功能，人工智能工具使用流于形式。人工智能伦理、安全瓶颈，在学生的在线学习数据采集过程中易造成隐私泄露，人工智能智能评价工具的算法不公平使用，影响学生学习成效；人工智能生成的内容被滥用，将危及作业的真实性。

3.2 应对策略

以上问题应由社会协作解决，第一要加强硬环境建设，包括国家、学校加大教育资金投入，完善和提高校园网和硬件配置，建立统一的AI 教育云平台，实现资源整合与校际共享；鼓励企业推出 AI 教学轻量级、操作简单的教学工具，降低 AI 技术的应用难度；第二要加强教师的 AI 技能培训，分阶段分类专项开展教师对AI 工具的使用操作、数据挖掘技能培训，将 AI 应用能力加入教师考评体系中，发展校际 AI 教学共同体，促进校际间教师之间进行教学交流和教学案例共享；第三要健全制度和伦理规范，教育管理部门要制定学生数据使用与保护规范，界定数据采集、存储、共享的底线。

结语

人工智能技术为信息技术课堂带来了革新机遇，在教学辅助、个性化学习和评价反馈等方面展现出显著优势。但技术应用仍面临资源、师资、伦理等多重挑战。通过多方协作，持续完善技术环境，提升教师素养，健全制度规范，推动人工智能与信息技术教学深度融合，真正实现智能化、个性化的教育愿景。

参考文献

[1] 荆媛媛. 人工智能技术在会计信息处理中的应用及效果评估[J]. 金融文坛,2024,(07):95-97.

[2]王琴.计算机信息技术在人工智能领域发展中的应用[J].信息与电脑(理论版),2024,36(02):142-144.