四元學習設計在生成式人工智能項目教學中的實證研究

摘要：隨著DeepSeek、具身智能走入中小學信息科技課堂，近期有關生成式人工智能的教研活動蓬勃開展。生成式人工智能項目課程具有一定的典型特征，其教學流程和邏輯結構有別于傳統的信息科技內容。其典型的設計思路為采用綜合性學習的方式，展開多元學習設計和活動實踐，最終完成既定主題的認知任務。生成式人工智能項目課程落地在信息科技學科中，可以借助四元學習設計的方式進行實施。

關鍵詞：四元學習設計；信息科技教學；生成式人工智能

中圖分類號：G434" 文獻標識碼：A" 論文編號：1674-2117（2025）06-0015-04

四元學習設計的理論界定與特征分析

四元學習設計又稱綜合性學習設計，是由荷蘭馬斯特里赫大學教育發展與研究系教授杰倫·范梅里恩伯爾教授提出。四元學習設計包括面向學習者提出的學習任務、教師呈現相關知能、提供支持程序及環境、安排專項練習任務四個階段，對改進教學效能、實現學習遷移具有重要的現實價值，為培養和發展學生的綜合能力提供了可行的實施途徑。

四元學習設計主題選擇是建立在廣泛的實證研究基礎之上的，每一個階段均與學習過程的基本類型以及相應的教學方法緊密聯系在一起。四元學習設計模式的特征包括：更關注指向能力發展的學習任務，而基于問題的學習更重視知識的獲取；提供更多種類的學習任務，包括問題生成、項目設置、案例分析、專業實踐等；更重視任務“由易到難”的排序和“從扶到放”的教師指導。

信息科技教學中有關生成式人工智能項目的愿景與新課標適配

在信息科技教學中，隨著《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱“課標”）加入算力部分的內容，生成式人工智能的應用逐漸普及，尤其在身邊的算法、數據與編碼和跨學科模塊展現出顯著潛力，學生通過接觸ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能工具，實踐AI生成代碼、圖像和文本的能力，通過對話方式讓大模型完成既定的任務。生成式人工智能項目教學的教育環境和學習方式與傳統學科教學有較大的區別，對于學生來說，設計方式和進程已經成為自身學習內容的一部分。學生使用數字化工具、信息化手段等支持環境，構建自身的智能體。通過多維交互方式，使學生的學習過程更加豐富多樣，促進學生不斷自主構建，衍生傳統學科的教學外延。同時，四元學習設計可以滿足學生的需求，構建“以學習者為中心”的生成式人工智能課堂，為師生構建溝通平臺和學習支架工具、學習腳手架，讓學生參與體驗式的自主、互動、探究的綜合學習過程。

四元學習設計的教學實例分析

階段一：精準定向——確定活動主體目標

四元學習設計的第一階段為活動定向，即明確活動主題，由教師引導學生與生成式人工智能大模型展開討論，澄清模糊概念、界定問題、嘗試提供解釋、草擬解決方案，然后列出解決問題的要點。大模型可以在充分交流的基礎上，依據提問者的認知水平和興趣，選擇與其學習階段相匹配的生成式人工智能技術應用場景，如編程、設計或文本生成；明確教學目標，包括技術掌握、創新思維培養及倫理意識提升；通過數據分析與反饋機制，動態調整主題難度與內容，確保活動目標的實現與學生能力的同步發展，從而最大化生成式人工智能在教學中的支持型功能。

（1）原設計

《數據編碼有規則》是義務教育階段第二學段的內容，核心要義為理解編碼規則，知道如何使用編碼建立數據間的聯系，了解編碼越長信息量越大的含義。此單元適宜采用生成式人工智能工具為載體實施教學，在第一部分的學習中，常規的教學過程一般沿用原理說明→典型APP對話過程觀察→練習與智能體對話→作品發布→評價與調整等。在教學流程中，硬性的技術特征較為明顯，教學過程流于形式。在此過程中，智能體并未協助學生產生深思的過程，因此它并非完整意義上的生成式人工智能項目的信息科技課。

（2）思考焦點

在以上的設計中技能痕跡明顯，生成式人工智能項目課程的特征不足，學生缺乏必要的認知定向。思考焦點為學生是認知的主體，生成式人工智能是主觀了解的對象，并非為技術而學習。因此，此種傳統的學習方式缺少活動定向環節，學習過程缺少智能體的支持。

（3）改進型設計

在基于四元學習設計的教學中，《數據編碼有規則》一課將進行更有指向性的設計過程。教學建議如下。

環節名稱：編碼規則源于生活。

導入部分：師生對話，找找身邊的編碼案例（路牌、車位號等）。

教師引導：明天我們集體組織前往市青少年宮參觀，哪些同學是第一次去少年宮？應該如何找到目的地？

學生思考：我們可以根據地址編碼找到目的地。

學生活動：詢問大模型，還有哪些根據編碼到達目的地的方式。

生成式人工智能大模型詢問：

問題1：身邊有智能手機嗎？

問題2：編碼里藏著規則嗎？

問題3：它們有時間限制嗎？

問題N：……

提出主題：小組確定主題，在繪制思維導圖后由生成式人工智能進行完善。

生成式人工智能大模型補充：

①定點→具體集合地點如何尋找？

②定向→找到地點以后如何學習？

③定標→我們尋找的目的是什么？

智能評價：各小組交流活動成果，對照生成式人工智能給出的建議確定任務目標。

反思調整：采用生成式人工智能及時生成評價情況，調整定位，為后續學習打下基礎。

教學評析：在以上學習設計中，學生發揮主觀能動性，通過對學習目標的定位、學習伙伴的定位、學習項目的定位、組內合作的定位，形成完整的系列學習框架。生成式人工智能成為師生活動的協同者，對各級定位進行必要的指導，共同合理完成學習過程的規劃。通過這樣的學習設計，學生能夠掌握的認知概念是生動明確、源于自身需要的，因此教學效果良好。

階段二：精致設計——構建自主學習氛圍

四元學習設計的第二階段為構建良好的學習環境，借助適宜的學習工具，創設自主學習的氛圍。在基于四元學習設計的教學中，環境的支持是幫助學生進行深度思維的要素之一。根據前一階段的學習指向，教師可以進行有針對性的自主環境構建，并據此開展泛在性認知活動。

（1）原設計

《數據編碼有規則》的第二部分是讓學生通過生活實際，發現編碼的規則，理解編碼規則的實際意義。在已有的生成式人工智能項目課程中，常規的教學思路如下：教師演示生成式人工智能大模型的對話方式→講解生成式人工智能大模型的工作原理→學生與生成式人工智能大模型對話→出示生成式人工智能代碼并調試→教師小結。在以上過程中僅采用了意義和編碼之間的表面聯系，學生并沒有感受到生成式人工智能對編碼過程產生的影響，因此需要修改。

（2）思考焦點

作為生成式人工智能項目的課程，上述教學缺乏在人工智能介入后對信息科技學科解決問題的挖掘，學生缺乏必要的生活常識需求，所以教學過程較為單薄。

（3）改進型設計

在基于四元學習設計的《數據編碼有規則》一課的第二部分教學中，教師可以創設適宜的教學環境，提供學習工具支持，讓學生能夠在模擬情境中提升信息化的綜合能力。教學建議如下。

環節名稱：編碼規則要有意義。

教師引導：同學們思考，每位同學在校期間都有學號，它是我們在校內的唯一標識，那么它是如何編碼的？

學生活動：找到自己的學號，并彼此觀察尋找規律。

對話生成式人工智能大模型：驗證尋找的規則和智能體給出的規則是否相同。

生成式人工智能大模型設問：

設問1：請讀一讀你的學號，想一想學號是依據什么規則編碼的？

設問2：如果三位同學都是某小學2025級的學生，請根據你的研究結論，嘗試對某一位同學的學號進行填寫。

設問3：請比較你們的研究結果，找一找問題答案有哪些特征？

設問N：……

生成式人工智能大模型構建環節：

①與人相關的環境要求→建設意見。

②與數相關的數值要求→收集內容。

③與校相關的編碼要求→落實規則。

構建環境：編碼規則為什么要有意義。

評價小結：組織評選，借助生成式人工智能進行投票，顯性結果。

教學評析：通過上述的學習，學生了解到編碼規則是有意義的。通過生成式人工智能大模型對話可以理解學號一般會按照年級、性別、班級班內編號的信息進行編碼，通過學號學生可以快速讀取學生信息，準確地標識每位學生。這樣，生成式人工智能營造了適宜學生去理解編碼規則的環境，通過層層深入的對話，讓學生更好地去理解。

階段三：精密分析——評估驗證學習結果

四元學習設計的第三階段為評估與驗證學生的認知達成度，即通過多維度的評價，不斷對學習過程進行考查。評估與驗證學生的認知達成度是確保教學目標實現的核心環節，該階段可以采用多元化的評估方法，如形成性評價與終結性評價相結合，量化分析學生在知識掌握、應用及問題解決等方面的表現。同時，引入學習分析技術，追蹤學生的學習行為與認知發展軌跡，結合反饋機制，動態調整教學策略，以驗證其認知目標的達成度，從而為后續教學優化提供科學依據。

（1）原設計

《數據編碼有規則》的第三部分為讓學生通過生活實際理解編碼有多種方式。該課讓學生體驗多種編碼的方式，并能夠據此理解編碼內部聯系的原理。在常見的生成式人工智能項目教學中，該課有著一定的程式。可循的學習設計如下：觀看實例編碼解碼視頻→學習已有編碼內容→出示解碼程序→學生嘗試修改→教師點評部分不合理的作品→評價小結。

（2）思考焦點

以上的設計是傳統的教學和學習過程，缺乏新課標的結構化思維，因此其設計的深度不足。生成式人工智能有突破傳統的歸納與提升功能，對教學過程中的編碼理解具有深刻的意義。因此，此教學過程應做適應性的修改。

（3）改進型設計

在基于四元學習設計的教學中，該課針對生成式人工智能項目的課堂教學特點，進行以驗證促優化的改良，以促進學生的生成性思維的提升，鼓勵學生多元智能的迭代。教學建議如下。

環節名稱：編碼建立內在聯系。

教師提問：運動會的賽場區域很大，人很多，你是怎樣找到同學的？

學生回答：

回答1：我用手機打電話給他。

回答2：我用微信、QQ聯系他。

回答3：我在場地大聲呼喊他的名字。

生成式人工智能大模型回答：可以通過他的運動員號碼牌，很快找到你的同學。

生成式人工智能大模型驗證：

互動活動1：請觀察圖1中的圖例，分析圖中的號碼長度是否相同。

互動活動2：請觀察圖2中運動員的號碼，同一組號碼有順序之分嗎？

互動活動3：請觀察圖3中的車牌，思考它們有哪些異同。

互動活動N：……

評估環節：

①分類編碼：分類編碼有哪些特色？在哪些地方可以采用具有多個特定意義的數據塊組成分類編碼？

②意義編碼：如電子班牌等包含級部班級課程的多種數據塊，它是一種分類編碼，生活中還有哪些場合會運用到分類編碼？

③實踐編碼：圖書館使用多組數據塊，可以識別圖書的存放地、書籍類型等信息。那么，通過數據塊編碼建立數據間的聯系是為了什么呢？

與生成式人工智能大模型共同小結：

①我理解了分類編碼的意義。

②我嘗試了多種編碼的方式。

③我與大模型溝通了編碼制訂的流程。

共商改進：①擴大生活應用范圍；②擴展場合應用人群；③擴充數據編碼容量……

教學評析：以上的學習設計突出了生成式人工智能對學習設計的優化。生成式人工智能大模型成為學習伙伴，通過教師適宜的引導，對學習過程進行了理性的評價，并提出后續學習的意見。此時的生成式人工智能不僅僅是學習的工具，還是協同學習的伙伴，讓學生在教師的指導下，不斷反思自我的作品，提升綜合學習能力。

生成式人工智能項目教學中應用四元學習設計的關注點

第一，選擇有效內容載體。在認知過程前，需要根據學生的情況，設定具體的學習目標，如掌握生成模型的基本原理、熟練使用生成式人工智能聊天對話框以及理解其應用場景與局限性。

第二，設置多樣化的學習活動，如項目實踐、案例分析、協作探究等，深入理解技術邏輯與應用方法。同時，鼓勵學生實踐，并在真實場景中驗證其效果，確保學生在技術學習的同時，培養創新思維與倫理意識，為后續學習奠定堅實基礎。

第三，強調評估反饋的科學性與動態性。在生成式人工智能項目教學中，需通過多元化的評估方法，如生成內容的質量分析、項目成果展示及學習行為數據追蹤，全面衡量學生的認知達成度。同時，建立實時反饋機制，幫助學生及時調整學習策略，優化生成結果。