生成式人工智能賦能深度教學探索

〔摘" "要〕" 生成式人工智能作為一種能自主創造新內容的人工智能系統，為新時期基礎教育課堂教學變革帶來新視角。本文以“我是小小營養師”單元為例，闡述應用生成式人工智能技術對小學科學課堂教學進行創新融合的實踐路徑。采用“大單元—任務群—問題鏈”模式組織教學，強化知識應用與多學科融合，構建深度學習共同體，提升學生科學素養。智能課堂環境的創設為多元化的科學教學提供了深度學習的最優路徑。

〔關鍵詞〕" 小學科學；生成式人工智能；深度教學

〔中圖分類號〕" G424" " " " " " " " 〔文獻標識碼〕" A" " " " "〔文章編號〕" 1674-6317" " （2025）" 09" " 016-018

一、問題的提出

《教育部等十八部門關于加強新時代中小學科學教育工作的意見》的發布，意味著小學科學課程在核心素養時代迎來了新的機遇和挑戰。義務教育科學課程是一門體現科學本質的綜合性基礎課程，具有實踐性。科學教學內容多、涉及面廣，如何讓學生在吸收知識的同時搭建起知識網絡，是每一位科學教師都應著重思考的問題。

《中國教育現代化2035》提出，要建設智能化校園，統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺。生成式AI是一類能自主創造新內容的人工智能系統，其核心在于通過學習現有數據的模式生成新的數據實例。在推進素養導向的基礎教育教學革新與實踐的探索中，依托深度學習的核心理念將生成式人工智能與小學科學教學深度融合成為關鍵路徑。教師應構建以AI為依托的混合式教學模式，通過運用前沿的AI技術，創造學習新樣態，設計多樣化與高品質的教學活動，提高教學效能與品質，促進學生全面發展與教師專業成長，實現人工智能對學習的深度賦能，共創深度學習社群。這一模式為小學科學教學注入新活力，提供高效多元的深度學習途徑，推動科學教育深化發展。

本文以“我是小小營養師”大單元設計為例，通過創設真實情境，在小學科學探究實踐中靈活應用人工智能技術，為學生提供真實有效的學習路徑：立足教材課標，提煉單元主題；研讀課程標準，明確教學目標；依據教學目標，前置評價設計；創設真實情境，設計“任務群+問題鏈”。圍繞“任務群”，筆者整合希沃白板、問卷星、微課視頻等資源，并創新性地將AI繪畫、虛擬實驗環境、智能問答系統等前沿技術融入教學。通過“如何科學規劃健康飲食”的現實情境，采用“問題導向鏈”設計探究性學習，激發學生自主學習，促進個性化與小組合作的融合。數字化工具與智能技術不僅豐富了學生的學習體驗，增強了趣味性與互動性，還實現了學習數據的即時收集和高效處理。精準的學情分析助力多維度評價學生素養，既強化了學生科學核心素養的培養，又推動了素質教育背景下的多學科融合與創新發展。

二、生成式人工智能賦能深度教學的實施路徑

（一）立足教材課標，提煉單元主題

提煉核心概念可以幫助學生聚焦課堂的探究方向，有助于引領學生進入深度學習。教師要立足課標要求及學生的實際情況，提煉單元學習主題，圍繞主題將學科知識聯結起來。教師可精心篩選源自現實生活的主題素材，鼓勵學生運用人工智能技術，圍繞主題的核心概念、基本原理及關鍵問題展開深入探討。學生不僅能深化對知識的理解，還能更緊密地將所學與社會現象、自然環境及日常生活相融合，進而培養問題意識和目的意識，實現深度理解的學習目標。

“我是小小營養師”是基于教科版小學科學四年級上冊“呼吸與消化”單元中第4～8課關于“消化”的內容進行整合和設計形成的大單元，指向新課標核心概念“生命系統的構成層次”和“生物體的穩態與調節”。基于對課標和教材的分析，確定以“如何科學規劃健康飲食”為驅動問題，通過設計兼具挑戰性與真實性的任務，以及開放多元、跨學科的探究主題，促進人工智能與小學科學的深度融合，旨在消解學科間的界限，構建一個層層遞進、內部邏輯嚴密的教學框架。在此框架中，學生可借助人工智能虛擬實驗室、智能交互問答系統等前沿技術工具，深入開展科學探究活動，不僅獲取知識，更能在實踐中靈活運用所學知識解決實際問題，實現學以致用的育人目標。

（二）研讀課程標準，明確教學目標

明確的單元目標提供了教學方向，確保教師在教學過程中不偏離核心內容，幫助學生在眾多信息中找到重要學習點，從而更高效地吸收知識。此外，明確的目標是評價學生學習效果的基礎，只有當教師清楚地知道要實現的目標時，他們才能制訂合適的評價標準，進而開展系列學習活動。李松林聚焦核心素養的培養要求，提出“知道—理解—行為—態度”（KUDB）模式，該模式強調將學科核心概念深度融合于目標設定之中。具體而言，其主要有四個維度：想要知道什么知識、理解什么問題、能做什么事情、成為什么人。顯然，“KUDB”模式構成了一個層次分明、循序漸進的目標體系，其中，“知道”“理解”為“行為”奠定基礎，而這一系列的發展過程最終促進“態度”的形成，進而促進學生學科素養的提升與正向價值觀的確立。

基于對課標學業要求的分析，根據“KUDB”目標模式將“我是小小營養師”單元教學目標設定如下：“知道”方面，知道人體活動需要的能量和營養來自食物，知道食物進入人體后經過消化器官的順序，能描述各個消化器官的結構特點和功能；“理解”方面，通過設計營養菜譜理解平衡膳食的概念，理解消化系統的正常工作離不開任何一個消化器官的健康運作；“行為”方面，通過實驗掌握檢驗食物中不同營養物質的方法，觀看人體消化器官科普視頻以及應用感官并結合AR、VR體驗活動，不斷完善食物旅行路線圖；“態度”方面，體會食物營養與人體健康之間的關系，養成愛護消化器官、健康飲食的生活習慣，在探究活動中學會表達、傾聽和質疑，感受人工智能對生活的影響。

（三）依據教學目標，前置評價設計

評價標準是鑒定教學目標實現度的重要指標，其設計需緊密圍繞教學目標，還要緊密關聯教學活動，實施以證據為導向的多元化評價體系。在小學科學深度教學實踐中，借助生成式人工智能技術的賦能，評價設計應與大概念教學目標相契合，即明確什么值得學習、如何理解、如何學習以及設定期望表現標準。在課堂教學中，AI監控系統與大數據行為分析平臺被用于全程追蹤與評價教學活動的執行，實時捕獲過程性評估數據，確保評價任務貫穿于大單元教學的始終。結合智能系統的即時分析與反饋機制，以達到以評促學、以評促教的效果。

在“我是小小營養師”大單元教學實踐中，教師基于“我是小小營養師”項目，依次開展“我是營養統計師”“我是營養鑒定師”“我是營養搭配師”“我是營養研究師”“我是營養守護者”等序列化評價任務，這幾個子活動既相互獨立，又彼此支撐，共同確保大概念深度教學得以高效且有序地展開。同時，在教學過程中，精心設計多樣化的學習輔助工具作為學習支架，其包括智能推薦的參考案例、匯報框架模板、概念圖構建指南，以及人工智能虛擬實驗室與智能問答系統等信息化資源，旨在輔助學生順利完成各項任務。隨后，教師依據收集到的思維導圖、階段性作業、反思總結等材料，系統梳理學生的具體學習表現，并融合智能技術深度分析的數據結果，對學生進行全面而精準的綜合評價。同時，分別設置“自評”“他評”和“師評”清單，實現評價主體多樣化，客觀地反映學生核心素養目標的實現情況。

（四）創設真實情境，設計“任務群+問題鏈”

創建單元情境和設計實踐任務有助于激發學生的學習內驅力。在教學實踐中，要緊扣核心概念，將抽象的知識和技能融入生活情境，提出單元主題和單元驅動問題。應將單元主題任務分解成由若干子任務組成的學習任務群，將“單元驅動問題”分解為有助于理解的若干課時驅動問題，接著以課時驅動問題為線索設計教學活動、設計教學活動關鍵環節的關鍵設問。這種“單元驅動問題—課時驅動問題—關鍵環節設問”的“問題鏈—任務群”設置，把整個單元的學習聚焦于單元重點，有效落實各級學習目標。此外，學習支持是促使學生順利開展探究活動的重要載體。在小學科學深度教學實踐中，生成式人工智能技術的融入，為教學各環節提供了強有力的技術支持，具體體現在情境構建、行為追蹤、精準供給與智能評估等關鍵方面：借助AI技術，創建了具有高度沉浸感與豐富交互性的學習環境，極大地提升了學生的參與度和學習體驗；運用智能設備實時捕捉并監測學生的學習動態，包括互動頻率、測試反饋等關鍵指標；依托大數據分析技術，深度剖析學生學情，實現學習資源的個性化精準推送，滿足學生差異化的學習需求；通過智能設備收集學習數據和智能評估系統，對學生的學習過程進行全面評價，最終實現“教—學—評”一體化，全方位培養學生的核心素養，助力教學質量持續優化。

在“我是小小營養師”單元教學中，以國家體質測試創設活動情境，提出貼近學生生活的核心問題——如何科學規劃健康飲食？邀請學生擔任小小營養師，共同制訂一份健康飲食計劃，并將其分解成系列子任務。以子任務為驅動，以問題鏈為框架，以學習支架為支撐，讓學生帶著問題完成挑戰任務，培養其創新思維。課前利用問卷星調查學生前概念，了解學生對健康飲食的前認知，再利用人工智能App提供學習支持。例如：利用智能軟件創造一個智能體“學習伙伴”康康，康康是一名知識淵博的營養師，會陪伴學生度過整個單元的學習，為學生解答疑惑，實現真實的人機互動。而且，它會根據學生的不同能力和興趣，個性化地定制教學內容和方式，提高教學效果，最大限度地激發學生的探究興趣，實現技術與教學融合創新。AR技術資源為學生呈現了全方位視角下食物在人體中的消化過程，仿真虛擬實驗室讓學生可多次進行食物營養成分鑒定實驗，不受實驗材料和時空限制，滿足學生的不同需求，營造一個“沉浸式”的有趣科學探究課堂。

三、生成式人工智能賦能深度教學的效果分析

人工智能在小學科學教育領域的價值無可替代。首先，有利于實現學習互動無邊界。通過構建以人工智能為支撐的混合式教學模式，線上利用人工智能虛擬實驗室讓學生進行模擬實驗，提前熟悉實驗內容；線下教師根據學生線上的學習情況有針對性地進行指導和討論，促進學生對知識的深度理解和應用。此外，還可以促進教學資源內容的多樣化且精準化。過去，學生往往通過上網或查閱書籍搜集資料，容易出現費時費力、資料關聯性低、收效甚微等問題。生成式人工智能技術能為數據的精準查詢、優化推薦提供智慧引擎，學生的認知結構也在此過程中得到精細加工和重新建構，促進了其認知水平的發展。更重要的是，人工智能精準的數據分析與反饋評估功能可為教師提供更加科學的教學指導。人工智能即時反饋機制能夠持續跟蹤學生的學習進度與理解水平，為教師精準識別教學中的難點與盲點提供堅實的數據支撐，極大地加速教學策略的優化調整。

小學科學教師在教學中不僅要踐行深度學習理念，更應秉持終身學習的原則，積極學習先進的技術與教育理念，將新技術融入課堂，打破學科之間的界限，以高超的教學藝術，激發學生的學習熱情，促進學生全面和深入發展。

參考文獻

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