AI 助手进课堂：生成式工具支持高中地理探究性学习的实践研究

引言

随着人工智能技术的快速发展，生成式 AI 工具（如 ChatGPT、文心一言等）逐渐进入教育领域，成为教学创新的重要工具。高中地理学科兼具自然与人文属性，强调对地理现象的探究与分析能力培养。然而，传统课堂受限于时空与资源，难以满足学生个性化探究需求。生成式 AI 工具凭借其强大的自然语言处理能力、知识整合能力及互动反馈功能，为地理探究性学习提供了新可能。本研究以高中地理课堂为实践场景，探索生成式AI 工具支持下的探究性学习模式，旨在验证其对学生地理思维、实践能力及学习兴趣的促进作用，为教育数字化转型提供参考。

一、生成式AI 工具在高中地理探究性学习中的功能定位

（一）个性化学习路径的构建者

生成式 AI 工具可基于学生的学习数据（如知识掌握程度、兴趣偏好、探究进度等），动态生成分层任务与学习资源。例如，在“河流地貌发育”探究中，AI 助手可根据学生能力差异推送不同难度的案例（如黄河下游冲积平原的形成机制或尼罗河三角洲的演化过程），并设计阶梯式问题链，引导学生逐步深入分析。这种个性化支持突破了传统课堂的“一刀切”模式，使探究活动更贴合学生需求。

（二）跨学科知识整合的桥梁

地理探究常涉及物理、化学、生物等多学科知识，而生成式 AI工具可快速调用跨领域信息，辅助学生构建综合思维。例如，在“全球气候变化”探究中，学生可通过AI 助手获取大气科学数据、生态模型及历史气候事件案例，并借助其生成可视化图表（如碳排放趋势图、冰川消融动态模拟），将碎片化知识转化为系统性认知。这种跨学科整合能力显著提升了探究的深度与广度。

（三）实时互动反馈的提供者

传统课堂中，教师难以对每位学生的探究过程进行即时指导，而AI 助手可通过自然语言交互实现 24 小时反馈。例如，在“城市热岛效应”实验设计中，学生提交初步方案后，AI 助手可即时分析其逻辑漏洞（如未控制变量、样本选择偏差等），并推荐优化策略（如增加对比区域、延长观测周期）。这种即时反馈机制缩短了探究试错周期，增强了学生的问题解决信心。

二、生成式AI 工具支持下的地理探究性学习实践模式

（一）问题驱动：从真实情境到探究主题

AI 助手通过深度分析教材核心知识点与社会热点事件的关联性，精准生成贴近学生认知水平的地理问题，有效激发探究内驱力。以2023 年夏季极端高温事件为例，AI 助手结合本地气象数据与城市规划图，提出“城市热岛效应与绿化布局的关联性”这一主题，并推送学术文献片段与实时热力图。学生通过对比不同区域地表温度差异，逐步分析植被覆盖率、建筑密度等因素对热岛效应的影响机制。这种从真实情境切入的设计，不仅增强了地理知识与现实生活的联结，还促使学生从被动接受转向主动质疑，例如有学生进一步追问“水域面积扩大能否缓解热岛效应”，为后续探究延伸提供了方向，凸显了问题驱动的开放性价值。

（二）资源支持：从碎片信息到结构化知识

AI 助手凭借自然语言处理与多模态信息整合能力，将海量网络资源转化为支持探究的结构化知识包，解决学生信息筛选效率低下的痛点。在“板块构造学说”探究中，学生输入关键词后，AI 助手不仅提供教科书定义，还自动生成动态地质模拟视频、全球地震带分布图及科学家辩论记录，并通过标注资源来源、更新时间与学术影响力等级，帮助学生快速评估信息可信度。例如，针对“板块运动驱动机制”这一难点，AI 助手将晦涩的学术论文转化为可视化动画，并对比不同学者的观点（如地幔对流说与地幔柱理论），辅助学生构建多维认知框架。这种资源支持模式使学生从“信息搜集者”转变为“知识建构者”，显著提升了探究效率与深度。

（三）协作探究：从个体思考到群体智慧

AI 助手通过智能分组与实时干预功能，推动探究活动从个体孤立学习转向群体协同创新。在“农业区位选择”项目中，AI 根据学生特长（如数据分析、地图绘制、文献综述）将其分为 3 人小组，并推荐共享文档、虚拟白板等协作工具，确保任务分工与资源整合的流畅性。探究过程中，AI 助手持续监测小组讨论质量，当出现思维僵局时，主动抛出提示性问题引导深度对话。例如，当小组仅考虑自然因素而忽略市场变化时，AI 提问“若劳动力成本上升，该方案需如何调整？”，促使学生重新评估区位选择的动态性。此外，AI 还通过对比不同小组的探究路径，生成跨组交流建议，推动群体智慧的碰撞与融合，最终形成更具创新性的解决方案。

三、实践效果与挑战分析

（一）学习成效的显著提升

实践数据显示，使用 AI 助手的小组在探究报告质量（逻辑性、创新性维度）上平均得分提高 23% ，课堂参与度提升 31% 。例如，在“河流侵蚀地貌”模拟实验中，AI 组学生能更准确描述不同流速下的沉积物分选规律，并主动联系水利工程案例提出防治建议，体现出知识迁移能力的增强。

（二）教师角色的适应性转型

AI 工具的引入要求教师从“知识传授者”转向“探究设计者”与“学习促进者”。教师需掌握AI 提示词工程技巧（如如何设计开放性问题以引导AI 生成高质量资源），并提升课堂观察能力，及时干预AI 无法处理的复杂情感交互（如学生因探究失败产生的挫败感）。

（三）技术伦理与教学平衡的挑战

实践中发现，部分学生过度依赖 AI 生成的内容，缺乏独立思考。例如，在“人口迁移影响因素”分析中，有小组直接复制AI 提供的统计模型而未理解其适用条件。此外，AI 算法偏见可能导致资源推荐失衡（如过度推荐西方国家案例）。教师需通过“人机协同”策略（如要求学生标注AI 辅助部分、增加本土化案例比重）规避风险。

结束语

生成式 AI 工具为高中地理探究性学习注入了新活力，其个性化支持、跨学科整合与实时反馈功能有效弥补了传统课堂的不足。实践表明，AI 助手不仅能提升学生的地理核心素养，还推动了教师教学理念的更新与课堂生态的重构。然而，技术应用的边界仍需谨慎把控，避免“为用而用”的形式化倾向。未来研究可进一步探索AI 与虚拟现实（VR）、地理信息系统（GIS）等技术的融合路径，构建更具沉浸感的探究场景，同时完善人机协同评价机制，确保技术真正服务于“以人为本”的教育目标。

参考文献

[1] 张展辉 , 张素芳 . 基于智慧课堂的高中地理个性化适性学习策略研究 [J]. 教育信息技术 ,2024,(10):29-32.

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