高中信息技術人工智能內容教學研究

隨著人工智能技術的快速發展，高中信息技術新課標將人工智能列為必修模塊，強調通過實踐培養學生的信息意識、計算思維與創新能力。當前，高中信息技術人工智能教學仍存在知識傳授碎片化、脫離真實情境、學生被動接受等問題，這導致學生對人工智能原理理解表層化，難以遷移知識[1]。項目式學習以真實問題為驅動，通過跨學科項目整合知識，引導學生在協作探究中完成作品，契合新課標“做中學”的實踐導向。本文基于項目式學習框架，設計高中信息技術人工智能繪畫教學方案，旨在破解傳統教學困境，為核心素養的有效落地提供實踐路徑。

一、教學背景

基于滬科教版高中信息技術必修1第四單元“人工智能初步”存在的生成式人工智能缺失、跨學科融合薄弱及實踐淺層化的問題，結合學生熱衷視覺創作卻畏懼抽象理論的特點，本研究以“生成式人工智能 + 人文藝術”為核心重構項目：在保留原單元數據預處理與模型訓練的基礎上，引入圖像風格遷移技術，通過Python實現卷積神經網絡的創造性應用；引導學生使用家鄉景觀照片與藝術畫作，進行風格遷移實踐，從而既掌握核心原理，又通過編程實現算法邏輯，最終在藝術創作中理解人工智能（以下簡稱AI）的人文價值，突破傳統分類任務的局限，達成技術認知與跨學科素養的同步提升[]。

二、教學預期

（一）破解傳統課堂問題，重構教學邏輯

1.整合碎片化知識

傳統課堂的知識點比較零散，學生難以整合。為此，本課以“開發風格遷移工具”為主線，讓學生將算法原理、Python編程實踐和藝術設計美學構圖等知識串聯，構建認知橋梁。

2.轉化被動學習

以往學生被動聽講，而本課“創作個性化數字藝術作品”的任務可以促使他們主動探索。在創作時，學生需要自主選擇圖像風格、調整損失函數權重，從被動聽講轉變為主動創造。

3.深化學科融合

教師把校園藝術節、數字畫展等場景融入項目。學生可以運用風格遷移工具為藝術作品增添特色，感受藝術表達的多元性，打破AI教學與文化語境的隔閡，提升綜合素養。

（二）指向核心素養，賦能學生發展

1.計算思維進階

參數調試是培養學生計算思維的關鍵。以“平衡內容與風格權重”為例，學生通過調整參數、觀察遷移結果，可以學會“分解一抽象一迭代”的工程思維，提升計算思維能力。

2.數字化創新實踐

學生將藝術靈感通過代碼轉化為AI繪畫作品，如把古詩意境融入風格遷移，選擇合適的風格進行創作。技術與人文創意相互促進，可以培養學生的數字化創新能力。

3.社會責任意識

在項目反思階段，學生需要探討“AI繪畫版權歸屬”“人類藝術家與AI的關系”等議題，反思技術應用的倫理，從而增強社會責任意識，確保正確運用技術。

三、教學理論

（一）核心概念界定

1.項目式學習

項目式學習即基于真實情境，以問題為驅動，通過跨學科整合與協作探究完成項目成果，實現知識的建構與能力的培養。其情境性、自主性的特征與新課標“做中學”的理念深度契合。

2.深度學習

深度學習即基于多層神經網絡的機器學習方法，通過特征抽象與非線性建模實現數據表征學習。

3.圖像風格遷移

圖像風格遷移即利用卷積神經網絡分離圖像內容特征與風格特征，通過損失函數的優化實現藝術風格重構的技術。其典型應用包括名畫風格與目標圖像的跨模態融合。

4.AI繪畫

AI繪畫即以深度學習模擬人類藝術創作的技術范式，本質是數據驅動模式生成與藝術表達的交叉領域，涵蓋從算法邏輯到美學價值的雙重維度。

（二）概念之間的關系

概念體系呈現技術邏輯與教育價值的雙向映射：項目式學習構建實踐框架，深度學習提供算法基礎，圖像風格遷移作為技術載體，最終在AI繪畫中實現“數據一算法一藝術一倫理”的跨域對話，為AI教育提供從工具應用到價值反思的完整認知鏈條。

四、教學過程的實施

（一）教學目標：核心素養導向的項目式定位

本課程以新課標為綱，圍繞“圖像風格遷移”項目構建三維教學目標體系。

1.技術遷移：從工具調用到原理認知

學生通過運用Python與OpenCV，掌握深度學習模型的調用、參數調試及效果評估方法，在可視化參數的幫助下理解算法運行機制，培養計算思維與數字化創新能力。

2.認知進階：從技術理解到社會反思

教師通過分析AI繪畫在藝術創作與文化傳播中的雙刃劍效應，引導學生辯證認知技術倫理，促進學生形成“科技向善”的價值判斷力。

3.素養貫通：從技能訓練到綜合發展

教師跨學科整合編程實踐、美學評價、倫理思辨，培養學生的信息意識、創新能力與社會責任感，構建符合數字時代的核心素養教育生態。

（二）教學過程：項目式學習框架下的“六階框架”

1.項目引入：真實情境驅動，激發探究動機

教師以“校園藝術節”作為真實情境，引入AI繪畫經典案例《太空歌劇院》。《太空歌劇院》的畫面非常精美，展現了獨特的藝術風格。教師把這幅作品和校園藝術節上的學生作品進行對比，提出“如何用AI技術創作家鄉主題藝術作品”這樣一個真實且貼近學生生活的問題。

通過這樣的情境設定，能夠讓學生清楚地知道自己的學習目標。以往，學生感覺學習技術和生活沒有關系，而現在，學生能夠通過真實情境明白學習圖像風格遷移技術能夠讓自己從一個旁觀者變為一個真正的創造者。

2.項目準備：技術與人文融合，深化學習內涵

教師用“AI修復《富春山居圖》”的案例開展教學。《富春山居圖》是中國著名的繪畫作品，但是由于年代久遠等原因已出現破損。AI技術能夠讓它原本模糊不清的部分變得清晰，缺失的部分也能合理修復。通過這個案例，教師向學生揭示技術對文化遺產保護的重要意義。

教師把愛國主義教育融入技術教學。當學生看到AI技術能夠讓國家珍貴的文化遺產重新煥發光彩時，會增強民族自豪感；同時，這個教學過程涉及計算機技術、藝術史等多個學科知識，能夠體現跨學科融合的理念。學生通過參與分析教學案例實現“做中學”，從而能夠更好地理解知識的價值。

3.項目規劃：原理可視化拆解，降低認知負荷

教師展示寫實畫和抽象畫，讓學生觀察兩者在表現形式上的不同。然后，教師用“內容一風格分離”的圖示解釋卷積神經網絡原理。比如，把一幅寫實畫看作內容和風格的結合，內容就是畫中所描繪的具體事物，風格則是畫家獨特的筆觸、色彩的運用等。通過圖示，學生可以理解卷積神經網絡分別是如何對內容和風格進行處理的。此外，教師還使用一些視覺化支架，比如參數調節模擬器。學生可以通過操作這個模擬器，改變一些參數，觀察圖像風格遷移效果的變化。

學生的認知水平還在不斷發展的過程中，理解這種抽象的算法有一定難度。通過上述教學方式，可以把原本抽象的算法轉化成學生能夠看得見、摸得著、可操作的工程問題，更符合學生的認知特點。

4.項目實施：迭代式創作，賦能自主探究

在項目實施階段，學生會經歷從模仿遷移到自由創作的過程。一開始，教師給學生提供預設風格庫，讓他們先從里面選擇一些風格，再對給定的圖像進行風格遷移，這就是模仿遷移階段。在這個階段，學生可以熟悉風格遷移的流程和操作方法。當學生掌握一定的技巧后，就可以進入自由創作階段，以“智繪家鄉山水”為主題進行圖像風格遷移創作。在這個過程中，學生會不斷經歷“試錯一調試一優化”的循環。首先，學生一開始選擇的風格可能與主題不太搭，這就是試錯。其次，學生會調整一些參數，嘗試不同的方法，這就是調試。最后，學生會根據調整后的效果，不斷優化自己的作品，讓作品更符合自己對主題的理解，這就是優化。

通過這樣漸進式的任務鏈，學生不再被動地接受知識，而是像設計師一樣運用設計思維解決問題。學生需要在藝術效果和技術可行性之間找到平衡，同時在不斷嘗試和調整的過程中培養解決問題的韌性。

5.項目拓展：技術邊界拓展，啟發創新思維

教師引導學生對比Dall-E和StableDiffusion這兩個知名AI繪畫工具的生成邏輯。Dall-E在生成圖像時更側重根據文本描述生成一些奇幻、有創意的圖像，而StableDiffusion則在生成圖像的多樣性和可控性方面有自己的特點。通過對比，學生可以深入探討“AI能否替代人類藝術家”這個話題。

這個環節讓學生跳出操作工具的層面，開始深入思考技術的可能性和局限性。學生思考：“AI雖然能夠生成精美的圖像，但是它是否能夠完全替代人類藝術家呢？人類藝術家的情感、創造力及獨特的人生經歷是AI無法復制的。”通過這樣的思考，學生能夠發展批判性思維。

6.項目總結：倫理反思閉環，強化社會責任

教師圍繞“AI版權歸屬”這個熱點話題組織學生開展辯論活動。在AI繪畫越來越普遍的今天，很多作品的版權歸屬存在爭議。比如，一個人使用AI生成一幅作品，那么這幅作品的版權是屬于這個人，還是屬于開發AI的公司呢？學生通過辯論，能夠從不同的角度思考這個問題。

學生通過這樣的學習，不僅可以掌握技術，還可以明白在使用技術的過程中應該承擔的社會責任。

（三）設計亮點：項目式教學的四重突破

1.真實情境驅動

教師以“家鄉文化傳播”的任務替代傳統的任務，引導學生以風格遷移創作解決現實需求，可以使技術學習與鄉土情懷融合，激發學生深度學習的內驅力。

2.跨學科深度融合

教師將數學原理、Python編程及構圖美學有機融入創作流程，引導學生在調試參數的過程中理解算法邏輯，在優化代碼的過程中融合藝術思維，從而打破學科壁壘，構建知識網絡。

3.三維素養評價體系

教師構建“技術實現度、藝術創新性、倫理反思力”評價框架，從單純的技能考核轉向計算思維、審美素養、社會責任感的核心素養綜合評價。

4.可遷移教學模式

教師提煉“情境錨定一原理拆解一創作迭代一倫理反思”四步范式，生成適配技術教學的場景。如AI語音教學可轉化為“方言保護需求錨定一聲紋合成原理探究一語音庫迭代優化一隱私倫理辯論”的范式，從而形成可推廣的AI教育方法論。

結語

本研究以“智繪家鄉山水”項目為載體，通過風格遷移技術實踐，引導學生從技術應用轉向價值創造，踐行杜威“教育即生活”理念，讓AI教育超越工具理性，讓技術成為滋養人文精神的源泉。

【參考文獻】

［1］張屹，白清玉，李曉艷，等.基于APT教學模型的移動學習對學生學習興趣與成績的影響研究：以小學數學“扇形統計圖”為例［J」.中國電化教育，2016（1）：26-33.

[2」李鋒，程亮，王吉慶．面向學科核心素養的信息技術單元設計與實現[J」.課程·教材·教法，2021，41（10）：114-119.