人工智能+教育 | 智慧教室與生成式人工智能雙驅動的初中信息科技教學探索

教育部等五部門印發， 明確提出推動人工智能人才培養與素養提升、促進人工智能與教育深度廣泛融合、建強“人工智能+教育”基礎環境、優化“人工智能+教育”發展生態等四大重點任務。

基于此，《中國信息技術教育 》 雜志推出“人工智能+教育”專題系列，旨在系統追蹤政策落地動態，深度呈現一線創新實踐，凝練可復制、可推廣的經驗范式。

智慧教室與生成式人工智能雙驅動的初中信息科技教學探索

靳云芳 周正青 安徽省阜陽實驗中學

本文緊扣《教育信息化2.0行動計劃》《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》,以多所合作學校為實證對象，構建了“雙驅三階四維”教學模式，通過智慧教室與生成式人工智能工具的協同，設計驗證、探究、創新三階實驗，“過程性評價、結果性評價、計算思維評價、信息素養評價”四維評價體系，重點解決實驗教學低階化、跨學科素養碎片化、計算思維培養抽象化痛點。實踐數據顯示，在應用該模式后，學生的計算思維與實踐能力顯著提升。

研究背景與意義

1.政策導向與技術賦能：模式建構的外部支撐

《教育信息化2.0行動計劃》明確提出要構建“互聯網+教育”新生態，要求將智能技術與教學深度融合；《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》強調發展學生的核心素養；《關于加強新時代中小學科學教育工作的意見》進一步提出依據數字化平臺，對實驗教學的流程進行優化。三項政策形成“技術賦能—素養培育—實驗支撐”的導向閉環，為雙驅動模式提供政策依據。

目前，生成式人工智能教育應用已經從輔助階段進入到全流程融合階段；大語言模型可以根據學情生成階梯式的實驗任務包，并且可以實時診斷Python代碼的問題；智慧教室的物聯網技術可以采集實驗數據，并通過大數據進行分析與處理；虛擬仿真平臺可以模擬很多復雜的場景，在多場景間互相穿插融合。

2.教學痛點與需求升級：模式建構的內在動因

①計算思維抽象化困境。以往的教學方式過于注重理論教學，缺少動手操作，而雙驅動環境?能將計算思維訓練分解為可操作的碎片化步驟，如通過?DeepSeek生成實驗腳本?實現分步指導，在虛擬實驗室中直觀對比預測與真實結果，使抽象思維具象化。

②實驗教學存在低階化局限性。72%的實驗是“教師演示—學生模仿”的驗證性實驗，缺少與人工智能、物聯網等前沿科技相關的內容；學生水平分層嚴重，要實現“驗證—探究—創新”三級階梯式實驗，需要雙驅動環境作為高階實驗落地的支撐條件。

③跨學科素養“碎片化”挑戰。信息科技常局限于單一編程控制，未深度融入?生物、數學、道德與法治?等學科，而借助?生成式人工智能?與智慧教室協作平臺，可推動跨學科項目式學習，打破知識碎片化壁壘。

“雙驅三階四維”教學模式建構

本研究以智慧教室與生成式人工智能雙驅動環境為技術保障，以培養計算思維為核心目標，以“三階實驗”為實踐載體，以“四維評價”為保障閉環，構建可落地、可復制的教學模式。

1.模式核心架構：雙驅賦能，三階遞進

（1）雙驅動環境的全程賦能機制

雙驅動環境并非軟硬件的簡單疊加，而是根據實驗類型的不同需求，實現軟硬件工具的精準適配，確保技術賦能不偏離計算思維培養的核心目標，具體應用場景如表1所示。

表1

（2）三階實驗的操作流程與計算思維落地

①驗證性實驗：“原理驗證—規范操作”基礎層（1課時）。

核心目標：夯實實驗操作規范與基礎概念，為計算思維培養鋪墊抽象能力（如識別實驗核心變量）。

雙驅動支撐流程：原理導入→示范操作→學生實踐→思維鋪墊。

原理導入：播放希沃白板制作的生成式人工智能超聲波傳感器工作原理動畫。人工智能同步發送原理測試小問卷（學生掃碼填寫），并實時統計正確率，教師針對存在的問題進行針對性講解。

示范操作：教師利用智慧教室實現全程實時投屏播放，并演示使用掌控板及傳感器的全過程（標注重難點）。

學生實踐：分組利用基礎編程套件讀取傳感器數值，人工智能通過智慧教室攝像頭記錄整個過程，并自動生成操作評分報告。

思維鋪墊：人工智能推送“問題思考”，小組討論后總結“條件判斷”的算法邏輯，并進行下一階段“算法設計”的高階操作演練。

②探究性實驗：“問題探究—規律發現”進階層（以“雷達避障參數優化”為例，2課時）。

核心目標：培養“模型構建、算法設計、調試優化”能力，深化計算思維的“邏輯閉環”（從變量篩選到規律應用）。

雙驅動支撐流程：情境導入→方案設計→仿真探究→規律建構→遷移應用（從“技術支撐—學生活動—思維目標”三個維度呈現）。

情境導入：利用人工智能制作實驗情景短片，發布互動調查問卷，并將學生的答案實時投送到學情報表；學生以小組為單位討論對實驗結果產生影響的主要變量，把對應的變量關系畫成簡圖；通過具體的情境提煉出問題的表達，歸結需要解決的問題并篩選出其中的重要信息。

方案設計：人工智能推送變量控制案例與實驗方案模板，自動生成修改意見和建議；學生進一步完善方案，明確有關變量的定義、數據記錄規則、異常情況處理等，上報教師端待審；建立模型意識，學會單一變量控制的探究。

仿真探究：通過虛擬仿真平臺進行仿真探究，自動記錄實驗過程數據，用人工智能自動生成可視化圖表，并標記異常點以及原因提示；學生按照步驟開展多組實驗并記錄數據、討論產生差異的原因，提出初步的假設，培養數據分析能力，找出變量和結果之間的聯系，推測出一些規律性的假設。

規律建構：小組展示自己的發現，并由人工智能進行對比分析，通過比較不同的答案找出異同點及差異的原因，同時，教師結合原因進行針對性講解。學生分析規律發現的原因、補充非正常情況下的規律；建構“特殊情況+一般規律”+“一般規律+特殊情況”的完整認知鏈條。

遷移應用：任務發布，推送人工智能分層個性化任務并推送學習資源；學生在完成任務后，整理、總結，撰寫思維反思報告并上交智慧教室平臺；培養遷移應用能力。

③綜合創新型實驗：“跨科融合—成果落地”高階層（3課時+一星期課后實踐）。

核心目標：培養學生的跨學科問題解決能力、系統設計能力、創新應用能力。

雙驅動支撐流程：確定主題—跨科設計—虛實驗證—實物搭建—成果展示—迭代升華（從“技術支撐—學生活動—思維目標”三個維度呈現）。

確定主題：大屏展示真實場景的痛點，人工智能推送跨學科知識圖譜和主題問卷；學生討論用戶需求，補充功能要點，并完成實驗主題確認，培養問題關聯能力，從社會角度確定跨科實驗的方向。

跨科設計：由協同設計平臺為各科分工搭建系統架構，利用人工智能進行匹配的硬件推薦，預警技術沖突；學生分組完成硬件接入、軟件編程以及跨學科的知識融合，形成設計方案，培養系統設計思維、綜合運用多學科知識設計實驗路徑的能力。

虛實驗證：將平臺生成模型和真實系統中保存的數據進行對比檢驗，人工智能檢測邏輯漏洞并給出優化建議；學生調試虛擬模型，改正邏輯錯誤，形成虛擬驗證報告，鍛煉調試、優化思維。

實物搭建：利用人工智能的圖像識別功能標注硬件連線錯誤、調用代碼模板、提供實時的語法糾錯，同時調用智能設備輔助進行數據調試；學生完成實物搭建和編寫代碼，每天發布進度日志，解決實際操作中突發的問題；學生能將虛擬變成現實，運用程序代碼實現機器自動繪制。

成果展示：大屏呈現成果功能和搭建過程，人工智能量化打分，將多主體質性評價結果形成綜合報告；闡明跨科知識融合的邏輯，在被提問環節針對問題予以反思，針對不足點給予分析；培養學生的成果表達與反思的能力。

迭代升華：由人工智能推送技術倫理案例，優秀成果轉化成教學案例模板，并提供實踐應用場景讓學生選擇；學生進一步完善方案并運用到實際場景中，記錄實踐過程、實踐效果，并且完成報告，培養技術倫理意識和社會責任感，在實際場景下體會技術服務社會的價值。

2.四維評價：模式落地的保障閉環與素養監測

（1）評價維度與工具設計（如表2）

表2

（2）評價實施流程與反饋應用

采用“實時采集—多主體整合—個性化反饋—教學優化”的閉合回路評價實施流程，在完成評價的同時，讓評價為教和學服務。

實時數據采集：課中用智慧教室里的教學設備和生成式人工智能工具進行數據采集，初步形成過程性評價報告。課后多主體進行評價（學生利用智慧教室平臺完成《KWL反思表》進行自我評價；小組成員之間進行同伴互評，填寫《協作貢獻度表》；教師結合課堂觀察，適當調整人工智能評價結果；家長代表根據“成果的社會價值”進行補充評價），形成綜合評價初稿。

個性化反饋推送：綜合利用多源評價數據，生成“學生立體成長畫像”，并給出定向提升的意見。

教學優化迭代：每個月對課題組進行一次“評價數據匯總報告”的分析，并找出教學上存在的薄弱點。

實踐成效與挑戰及其應對策略

1.實踐成效：基于實證數據的檢驗

該模式在筆者所在地區的幾所學校進行了為期1年的實證研究，在實證研究過程中，以“雙驅動模式組”（6個班級，共300名學生）為研究對象，并選取同一所學校的“傳統教學組”（6個班級，共300名學生）為對照組。通過定量和定性分析可知，這種模式效果顯著，學生計算思維與實踐能力得到明顯提升。

2.實踐挑戰與應對策略

本模式在實踐過程中遇到了“存在技術依賴風險”“數據隱私泄露”“教師能力適配壓力大”三大挑戰，通過采取針對性策略，這些挑戰得到有效解決（如表3）。

表3

結論與展望

1.研究結論

本研究建立的“雙驅三階四維”模式，實現了以下三方面的突破：

①打破思維培養抽象化局限。用人工智能拆解計算思維環節，運用智慧教室可視化實踐成效，把問題抽象、算法設計等較為抽象的內容變成能夠讓學生設計、操作和評價的實驗任務，讓他們在動手中學習、在思考中有所悟。

②解決實驗教學的低階化痛點。構建“驗證—探究—創新”三階實驗形態，運用虛擬仿真、人工智能生成的資源，降低高階實驗門檻，滿足不同層次學生的實驗需求。

③構建“技術—教學—素養”閉環。通過技術賦能、實驗實踐、評價反饋，為初中信息科技課程改革探索技術適配教學、教學承載素養的實踐范式。

2.未來展望

①多模態人工智能的深度應用。探究語音交互、視覺識別等多模態人工智能在實驗教學中的應用指導方法，以及人工智能通過視覺識別進行“傳感器接線是否正確”的檢測，進而降低使用門檻的方式。

②跨區域實驗教學協同。基于智慧教室平臺開展“跨市聯合探究”，多市學生線上分享實驗數據、完善改進方案，拓寬模式輻射面。

③校本課程深度融合。融合雙驅動模式、校本課程，“人工智能+物聯網”特色實驗模塊不斷拓展，加大培養力度；加快課題研究成果轉化為常態教學資源的步伐。

本文作者：

靳云芳 周正青

安徽省阜陽實驗中學

文章刊登于《中國信息技術教育》

2026年第09期

引用請注明參考文獻：

靳云芳，周正青.智慧教室與生成式人工智能雙驅動的初中信息科技教學探索[J].中國信息技術教育,2026(09):42-46.

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