生成式人工智能驅動下的“四智”教學模式構建與實踐探析

中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674—2117（2025）14—0072—04

引言

目前，中小學編程教育已成為培養學生計算思維與實踐能力的關鍵路徑，然而傳統中小學編程教育深陷多重困境，如：課程目標設定過度注重語法知識傳授，忽視學生思維能力與實際應用能力的深度挖掘；教學內容更新滯后，難以與迅猛發展的技術前沿同步，與現實應用場景嚴重脫節；教學方法以教師講授為主，缺乏互動性與趣味性，實踐環節薄弱，學生解決實際問題的能力較弱；教帥教學能力參差不齊，部分教師專業知識更新遲緩；等等。而生成式人工智能（GAI）能夠依據學生學習數據提供精準且個性化的學習支持，實時解答學生遇到的編程疑問，有力助推教師優化教學設計與案例，有效激發學生學習興趣與創造力。基于此，筆者結合當前教學研究實際，建構了一個有效整合GAI與編程教學各環節，滿足學生個性化學習需求，且操作性強的“四智”教學模式，以期能夠解決上述問題。

融合GAI與編程教學，構建“四智”教學模式

筆者所構建的“四智”教學模式（如圖1）充分利用GAI技術，將其貫穿中小學編程教育的課前、課中、課后及評價全過程，通過“智析智輔、智推、智評”四個關鍵環節的緊密配合，來實現教學效果的最優化。

1.智析：智能分析，啟發思考

精準學情分析與學生畫像繪制：GAI系統全面收集學生編程學習的歷史數據，運用數據分析算法繪制精細學習畫像。

預習資源精準推送與學生思維啟發：依據學生畫像精準推送契合其水平的相關預習資料，包括基礎概念動畫、互動式練習題及拓展案例分析等，滿足不同層次學生需求，激發學生自主思考，培養其良好的預習習慣，為課堂學習做好鋪墊。

2.智輔：智能輔助，精準教學

真實情境項目構建與實踐驅動：教師借助GAI創設貼合實際的真實情境項目。學生借助GAI分組協作，運用相關知識解決實際問題，將理論知識與實踐應用緊密結合。[2]

實時編程輔導與能力提升：在學生編寫代碼時，GAI實時監測，精準定位語法與邏輯錯誤，提供清晰解釋與修正建議，助力學生優化代碼邏輯與結構，提高編程能力。

動態教學策略調整與個性化指導：教師依據GAI反饋的學生學習數據，針對學生理解上的難點，及時調整教學內容與進度，增加針對性案例講解與練習，滿足不同學生的學習節奏與需求，實施精準教學。

3.智推：智能拓展，個性培養

模擬真實場景與實踐能力強化：利用VR或模擬軟件搭建高度逼真的編程環境，模擬在復雜場景中的應用。學生在虛擬環境中處理大量模擬數據，有效提升解決實際問題能力。[4]

定制拓展項目與創新思維激發：GAI根據學生課堂表現與知識掌握情況，定制個性化拓展項目，如為邏輯思維出眾的學生提供相關編程項目的優化項目，為創意豐富的學生提供基于相關知識點的創意開發項目，從而促進學生個性化成長與創新能力培養。

4.智評：智能評估，優化教學

全方位數據采集與動態評價體系構建：智能教學平臺記錄學生的學習全流程數據，它們涵蓋了課前預習、課中教學、課后拓展各階段的多維度信息。同時，運用GAI技術深度分析學習數據，構建動態、個性化學習評價體系，繪制學生學習軌跡圖與能力雷達圖。[5]

個性化反饋激勵與自主成長促進：利用GAI基于學生學習數據生成個性化反饋報告，通過智能教學平臺推送。報告能夠精確指出學生在學習中的優勢領域與薄弱環節，并提供針對性改進策略與資源推薦。同時，平臺設置積分、勛章、等級等激勵機制，鼓勵學生積極投入到學習中，并自我提升。

雙向數據驅動與教學決策優化：教師借助智能教學平臺獲取GAI提供的學生評價數據與反饋報告，深入剖析教學效果，再依據學生學習難點與需求變化，在平臺中調整教學計劃，如優化教學內容結構、增加專項練習模塊等。調整后的教學活動再次通過平臺數據反饋教學效果，并持續優化，形成教學與評價雙向數據驅動的良性循環，穩步提升教學質量。

“四智”教學模式教學案例實施

下面，筆者以Python編程中的“循環結構”為例，具體闡述“四智”教學模式的實施過程。

1.源于智析，預熱課前

課前預熱實施過程如圖2所示。教師在智能教學平臺中借助GAI深度分析學生過往編程學習數據，形成學生學習畫像，明晰學生編程基礎與學習能力差異，洞察學情。GAI為不同層次學生精準推送“循環結構”預習資料。

不同層次學生的預習資料因內容而異。如下頁圖3所示，針對初學者，推送動畫演示“循環結構”執行流程（以for循環為例），搭配簡單代碼填空練習題；針對有一定基礎的學生，推送相對復雜數據處理場景下的循環結構應用案例分析，引導學生深入思考。

2.借力智輔，強化課中

在課堂教學過程中，師生借助GAI經歷情境項目創設、學生實施進階、教師動態調整等環節來有效推進課堂教學的實施。圍繞循環結構的教學內容，其具體實施技術線路如圖4所示。

教師通過智能教學平臺展示“校園圖書借閱管理系統中借閱次數統計模塊”詳細需求，包括不同圖書類別、借閱時間范圍等信息，引導不同層次學生明確項目目標。學生在分組后，利用平臺資源共同探討運用“循環結構”實現借閱次數統計及相關數據分析功能的算法設計與實現思路。學生在智能教學平臺編程環境中編寫代碼，GAI實時監測并給出修正建議。發現語法錯誤，如“for循環中變量初始化錯誤”，GAI立即精準定位并給出詳細解釋與修正示例；對于邏輯錯誤，如“循環條件設置導致數據統計遺漏”，GAI提供邏輯分析思路與優化建議，幫助學生提升代碼質量。

教師根據智能教學平臺實時收集的學生學習反饋數據，如對“循環嵌套優化”理解困難集中點、代碼錯誤類型分布等，及時調整教學策略，通過平臺針對性推送更多“循環嵌套優化”案例與練習題，組織小組競賽或合作學習活動，匹配不同學生學習進度與需求。

3.拓在智推，踐行課后

學生登錄智能教學平臺模擬編程環境，選擇“圖書借閱數據實時分析”項目。平臺提供模擬的圖書借閱數據與分析工具，學生運用“循環結構”對不同維度數據進行統計分析，如按圖書類別、年級等維度分析借閱情況。在這個過程中，學生可隨時參考平臺內置案例代碼與技術文檔，遇到問題在平臺發起討論或向GAI求助。同時，GAI依據學生課堂表現與知識掌握情況，在智能教學平臺中會為學生推薦個性化拓展項目。學生選擇感興趣的項目，利用平臺資源進行創意設計與代碼實現，如設計“猜數字游戲智能版”，根據玩家表現動態調整難度，或開發“創意音樂生成程序”，運用循環結構生成旋律節奏，之后，在平臺展示成果，分享創新思路，接受同學評價，并相互交流學習。

4.貫以智評，優化全程

智能教學平臺全面記錄學生在“循環結構”學習過程中的數據，包括預習參與深度、問題回答準確性、課堂編程效率、代碼錯誤率、課后項目完成質量等多維度信息。運用GAI技術對數據進行深度挖掘與分析，構建動態、個性化學習評價體系，為每個學生生成詳細的能力雷達圖等圖表。

GAI根據學生學習數據生成個性化反饋報告，通過智能教學平臺推送給學生。報告精確指出學生在“循環結構”學習中的優勢領域與薄弱環節。教師根據平臺數據反饋，發現學生在“循環結構與函數結合應用”方面普遍存在困難，在后續教學中增加相關專項練習和案例講解，進一步優化教學內容。

實踐案例與效果分析

1.案例實施

筆者選取所在學校高一年級兩個班級作為實驗班和對照班，開展為期一個月的Python語言“循環結構”教學實驗。實驗班采用“四智”教學模式結合智能教學平臺展開教學，對照班運用傳統教學方法。

2.效果評估

編程能力測試：在教學結束后，對兩班學生進行編程能力測試，內容涉及“循環結構”應用、算法設計等。結果顯示，實驗班學生在問題解決能力和學科核心素養的表現上有明顯的優勢，復雜循環應用能力也相對突出。

學習興趣調查：通過智能教學平臺發布問卷展開調查，結果發現，實驗班 85% 的學生表示喜愛并能夠適應“四智”教學模式，對照班僅有50% 的學生對編程表示出興趣，存在一定的差異。

課堂參與度觀察：教師通過觀察智能教學平臺課堂互動記錄發現，實驗班學生主動提問和發言次數比對照班約多 60% ，課堂參與度大幅度提高。

3.結果分析

實踐結果表明，“四智”教學模式在Python“循環結構”等編程教學中成效顯著。其原因在于，個性化學習能提升學習效率，情境化項目學習能增強學生解決實際問題能力，實時輔助和多元評價可激發學生學習興趣與主動性。

面臨的挑戰與應對策略

1.技術層面挑戰

挑戰：工具穩定性問題GAI工具可能出現卡頓或故障，影響教學。

策略：學校優化網絡、增加服務器帶寬、定期維護工具，并制訂備用方案，確保教學正常進行。同時，智能教學平臺應具備卓越兼容性和穩定性，以便于技術人員及時處理平臺運行問題。

2.教育教學層面挑戰

挑戰：教師適應困難。

策略：組織教師參加GAI技術培訓，培訓內容涵蓋原理、工具使用和教學應用案例等，建立教師學習共同體，促進經驗交流，提升教師應用能力。教師積極學習智能教學平臺使用方法，將其與教學實踐緊密結合，探索創新教學模式。

挑戰：學生過度依賴。

策略：教師引導學生正確使用GAI和智能教學平臺，培養獨立思考和創新能力。設置自主思考環節，鼓勵學生先獨立解決問題，再借助GAI和平臺資源驗證優化，對其提供的答案進行批判性思考。同時，密切關注學生平臺學習行為，及時糾正過度依賴問題。

3.內容適用性挑戰

挑戰：內容適用性存在問題。

策略：建立嚴格的GAI生成內容審核機制，確保教學資源準確無誤。此外，開展信息素養教育課程，提高學生辨別信息的能力。

參考文獻：

[1彭瓊，辛繼湘.數字技術賦能PBL教學模式創新研究——以C語言程序設計課程為例[J.信息與電腦：理論版，2024，36（14）：19-23.[]黃繼平，盧玲，黃賢英.新工科背景下以“模糊角色、賦能學生”理念驅動的程序設計課程教學改革與創新[J].計算機教育，2024（02）：55-60.

[3]張紅卓，周小寶，許玉煥，等.生成式人工智能賦能計算機程序設計類課程教學創新[J.計算機教育，2024（07）：44-48.

[4]陳涵深.人工智能賦能編程類課程的教學——以JavaSoript程序設計課程為例[J.電腦知識與技術，2024，20（28）：137-139.

[5]陳瑞，章禮華，王陳寧，等.AGC賦能C語言程序設計課程教學改革研究[J].電腦知識與技術，2024，20（28）.143-145.