AI+SQLiteSpy雙驅動下的數據庫教學實踐研究

中圖分類號：G434文獻標識碼：A 論文編號：1674—2117（2025）13—0051—04

引言

在數字化時代，數據存儲與管理技術作為信息系統的核心要素對支撐社會智能化發展具有基礎性作用?！缎乱淮斯ぶ悄馨l展規劃（2017）》明確提出將人工智能發展上升到國家戰略層面。2024年，教育部部長懷進鵬進一步強調實施“人工智能賦能教育行動”，推動人工智能與教育教學的深度融合。在此背景下，高中信息技術教育肩負著培養數字公民核心素養的歷史使命。然而，傳統高中數據庫教學長期面臨三重現實困境，即抽象概念認知與真實場景的割裂、技術操作訓練與社會應用的脫節、工具使用實踐與倫理反思的疏離。如何通過人工智能（AI）技術創新教學模式，實現學科核心素養的立體化培育，已成為亟待破解的時代命題。因此，筆者在教學中以“智能停車系統”為實踐載體，構建AI教學智能體與SQLiteSpy可視化工具的雙驅動教學模式，以期為破解上述難題提供可操作的實踐參考。

問題提出：為何需要雙驅動教學

1.現實困境剖析

在高中數據庫教學中，學生普遍面臨“概念可見卻不可觸達”的認知困境。以筆者教授的2024屆某班為例，傳統教學模式下的前測數據揭示了兩大核心問題：其一，數據抽象化困境，表現為學生對“字段一表-庫”的層級關系存在系統性認知斷層。數據顯示， 59% 的學生將“車位號碼”設為普通文本類型，忽視主鍵的唯一性約束； 31% 的學生設置了冗余字段，如同時存在“車位號碼”和“車輛位置”。學情分析表明，大多數學生存在“數據庫即高級Excel”的認知偏差，導致數據表設計中頻繁出現字段類型錯用、關系模型缺失等問題。其二，技能轉化困境，表現為技術學習與真實應用場景嚴重脫節。盡管教學目標明確要求“模擬智能停車系統的數據存取”，但實踐發現僅 46% 的學生能將“車輛入場”抽象為INSERT操作， 72% 的學生未能建立UPDATE語句與車位號碼實時更新的邏輯關聯。這種“能寫SQL卻不會用SQL”的困境，折射出傳統教學中場景化應用的缺位。

2.雙驅動創新價值

AI助手與SQLiteSpy的協同創新，為破解上述教學困境提供了雙向賦能路徑。一方面，AI助手作為結構化知識庫，通過語義解析與代碼診斷支持概念認知。當學生將代碼提交至“數據庫AI助手”后，該智能體基于知識庫進行語義、語法、邏輯等層面的多維度分析，提供精準的反饋。另一方面，SQLiteSpy作為可視化驗證平臺，將抽象操作轉化為具象反饋。在學生執行具體SQL語句后，工具界面可以可視化呈現數據的變更。

模式構建：雙驅動如何協同運作

在高中數據庫教學中，AI教學智能體與SQLiteSpy工具的協同運作機制以“診斷-驗證-迭代”為核心邏輯，構建了“知識內化-實踐驗證”的雙向閉環。該模式依托學生與AI助手的主動交互，通過知識庫驅動的精準診斷和可視化工具的即時反饋，可有效解決傳統教學中“概念抽象化”與“技能碎片化”的難題。

AI助手作為結構化知識庫的載體，深度融人教學全流程。當學生提交SQL代碼或文本咨詢時，AI基于預設知識庫進行多維度分析。

（1）語義診斷合理性

AI助手可以檢測字段設計的合理性。例如，當學生將PlateNo字段設置為NUMERIC數據類型時，AI助手反饋：“PlateNo”代表的是車牌號碼，通常車牌號碼包含字母和數字的組合，這種情況下設置為“NUMERIC”數據類型不太合理，可能應設置為“TEXT”（字符型）數據類型來完整存儲車牌號碼。

（2）語法診斷規范性

AI助手可以校驗代碼的規范性。在這里，語法錯誤指的是代碼違反了數據庫查詢語言的語法規則。例如，當學生將增加記錄的代碼編寫為Insert into car（PlateNo，EnterTime） value（'滬ABCD06'，2025-03-0609：00：00）時，AI助手反饋：這條SQL語句看起來是想要往名為car的數據表中插入一條記錄。在它要插入的記錄中，PlateNo（車牌號碼）的值是滬ABCD06，EnterTime（入場時間）的值是2025-03-0609：00：00。不過這里有個小語法錯誤，value應該寫成values（因為通常要插入多個值時用復數形式）。正確的語句應該是：Insertintocar （PlateNo，EnterTime）values（'滬ABCD06'，'2025-03-0609：00：00'）。這樣就可以成功地在car表中插入這條記錄。

（3）邏輯診斷可控性

AI助手可以預判操作風險。診斷結果以“錯誤定位 ?+ 修正建議”的形式呈現，使學生能夠快速理解錯誤本質并迭代優化。例如，當學生將刪除某一條記錄的代碼編寫為Deletefrom car時，AI助手反饋：Deletefromcar這條語句在語法上通常是可以成功執行的，但它帶來的結果可能和你預期的不太一樣。這條語句沒有使用WHERE子句來指定刪除的條件，它的作用是刪除car表中的所有記錄。也就是說，在執行這條語句后，car表會變成一個空表，表結構仍然存在，但是表中沒有任何數據記錄。如果只是想刪除滿足特定條件的記錄，就需要加上WHERE子句。例如，Deletefrom car WHEREPlateNo Σ=Σ 滬ABCD06'，這就只會刪除car表中車牌號碼為滬ABCD06的記錄，而不是整個表中的所有記錄。所以，在使用DELETE語句時一定要謹慎，尤其是在沒有WHERE條件的情況下，避免誤刪重要數據。

2.可視化錨定：SQLiteSpy工具的應用

SQLiteSpy作為數據庫可視化工具，通過與AI助手的協同配合，實現了“操作可視化-錯誤可追溯”的教學閉環。其核心功能聚焦于代碼執行反饋與操作結果可視化。

（1）數據變更可視化

SQLiteSpy通過靜態數據展示與手動交互驗證機制，將抽象的數據庫操作轉化為可觀測的教學反饋。在學生執行INSERTINTO car （PlateNo，EnterTime）VALUES（'滬ABCD06'， '2025-03-06 09_：00：00^！， 后，工具界面以表格形式直接呈現插入結果。學生可通過手動執行SELECT * FROMcar或雙擊car表查看完整的數據表，觀察到新增的“滬ABCD06”記錄，并以高亮效果形式呈現。為強化數據操作與生活場景的關聯，教師可引導學生執行SELECT COUNT（*） FROM car驗證數據總量變化，并通過對比操作前后的表格狀態（如新增記錄的存在性、字段的完整性），具象化理解SQL語句的實際作用。這種“編碼一執行-驗證”的遞進流程，既契合SQLiteSpy的基礎功能特性，又通過學生主動參與手動核驗，有效強化了學生對數據庫增、改、查和刪等基本操作的認知。

（2）錯誤反饋即時化

SQLiteSpy與AI助手的協同機制形成了“錯誤發現-語義解析一修正驗證”的路徑。當學生執行存在問題的SQL語句時，工具即時返回標準錯誤信息，AI助手則進一步提供場景化修正指導。例如，學生提交：UPDTE car SETLotNo ? 126WHEREPlateNo L= 滬ABCD 06^′ 。SQLiteSpy報錯：near\"UPDTE\"：syntax error。AI助手反饋：你寫的語句存在拼寫錯誤，正確的語法應該是UPDATE，而不是UPDTE。同時，AI助手給出UPDATE修改記錄的相關知識，并提供建議代碼：UPDATEcar SET LotNo=126 WHEREPlateNo L= 滬ABCD06'。

3.教學邏輯的協同閉環與 升華

AI教學智能體與SQLiteSpy工具的協同機制，通過“診斷一驗證一迭代”的動態循環，構建了數據庫教學中的三位一體路徑，即從概念認知到技術實踐，再到倫理反思。這種協同機制促進學生認知產生從具體操作轉向抽象思維的飛躍，為教學邏輯的深化與升華提供了有力支撐。

（1）從具象到抽象的認知轉化

學生通過生活化的場景理解數據存儲的實際需求，而AI助手則將這些需求細化為技術關鍵點，逐步引導學生將其轉化為標準的SQL語句。在“停入車位”場景中，學生需要將“根據車牌號碼找到特定車位號碼”的物理行為，抽象為數據庫操作：UPDATE car SET LotNo=126WHEREPlateNc 滬ABCD06'。AI助手通過引用工作流中的知識庫，對案例進行解析，強調WHERE子句與生活場景精確性的重要性，從而輔助學生把握“邏輯定位”的技術核心。當學生不慎將SELECT語句錯寫為SELECTLotNoFROMcarWHREPlateNc ? 滬ABCD06'時，AI助手依據知識庫診斷出語法錯誤，并提供修正意見（將WHRE更正為WHERE）以及相關知識點的解釋，促使學生從簡單的記憶操作轉變為對規則的深人理解和內化。

（2）從孤立到系統的全局認知

通過SQLiteSpy的執行歷史記錄與AI助手的日志分析，師生共同繪制了學生的學習軌跡，從而幫助學生建立起從“單次操作”到“全局數據”的認知聯系。在數據操作鏈的回溯過程中，歷史面板詳細記錄了所有的SQL語句，使學生能夠通過對比數據庫的增、改、查、刪等操作前后的數據變化，直觀地理解全表操作的影響。此外，在數據完整性驗證方面，教師指導學生使用PRAGMA foreign_key_check命令來檢測外鍵沖突，并結合AI助手對關系型數據表的數據一致性規則進行解析，以此培養學生的系統化數據管理思維。

（3）從技術到倫理的責任意識滲透

在AI教學智能體與SQLiteSpy工具的協同作用下，筆者將信息社會責任教育巧妙地融入數據庫技術實踐中，促使學生從單純的技術實現者轉變為具有責任意識的數據管理者。當學生嘗試執行無條件的DELETE語句時，AI助手即時發出語法風險警告，引導學生反思操作后果。在利用SQLiteSpy工具執行“SELECT * FROMcar”查詢全表數據時，教師適時介入，引導學生注意到敏感信息，如完整車牌號，從而激發對隱私保護的深人思考。通過展示未脫敏數據（PlateNc 滬ABCD06'）與脫敏后數據（滬A****6）的對比，學生能夠直觀地認識到數據暴露的風險。在這個過程中，教師進一步引導學生學習數據脫敏存儲等相關知識，從而在技術實踐中讓學生對數據安全形成深刻認識。

實踐驗證：基于智能停車 案例的成效分析

1.數據采集矩陣

筆者基于實際教學場景構建的“雙工具-雙維度”實證框架如右表所示。

2.顯著成效呈現

基于“雙工具-雙維度”實證框架，智能停車案例在信息系統中的數據庫應用教學中取得了顯著的成效。

（1）認知負荷顯著降低

通過AI教學智能體和SQLiteSpy工具的協同運作，學生的字段設計錯誤率顯著下降，表明學生對數據庫概念的理解更加深入，學習難度降低。學生的關聯操作成功率有所提升，說明學生在實踐中能夠更好地應用所學的數據庫知識，并取得更好的學習效果。

（2）實踐效能大幅提升

學生獨立完成增加、修改、查詢和刪除記錄的操作比例非常高，說明其在實踐中能夠熟練運用數據庫的基本操作技能，并取得顯著的進步。學生錯誤自主修正率不斷提高，語法錯誤平均修正時間縮小，說明其在遇到問題時能夠更加有效地解決問題，學習效率得到提升。

（3）倫理意識深度覺醒

實驗班學生均在car表中添加了加密字段，表明學生對信息安全問題有了更深刻的認識，并能夠在實踐中體現倫理意識。同時，數據操作規范性有顯著提升，說明學生在數據操作中更加注重安全性，并能夠遵循數據安全規范。

通過以上分析可以看到，智能停車案例在信息系統中的數據庫應用教學中取得了顯著的成效，AI教學智能體和SQLiteSpy工具的應用有效地提高了學生的學習效率，并培養了學生的信息倫理意識。

結論與展望

本研究以“智能停車系統”為實踐載體，構建了AI教學智能體與SQLiteSpy工具的雙驅動教學模式，有效破解了高中數據庫教學的三大核心困境。該模式通過“場景化認知-工具化驗證-倫理化反思”的路徑，助力學生跨越抽象概念與真實應用間的鴻溝，并在數字公民素養培育中開辟了“技術為善”的價值導向。

隨著智能技術與教育場景的深度融合，此類模式或可成為基礎教育數字化轉型的參考范式，為培養適應數字時代的創新人才提供持續動力。

參考文獻：

盧秋紅，徐靖程．“人工智能+”教育行動系列專題之一“人工智能+X”課程：培養學生核心素養[J.中小學信息技術教育，2024（07）：4.