依托智能平臺開展信息科技人機互動教學的實踐研究

中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674—2117（2025）13—0084-04

引言

隨著《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱“新課標”）的頒布，中小學信息科技教育被賦予了培養數字素養、計算思維與創新能力的核心使命，并強調以真實問題為導向的實踐性學習，要求教學從工具操作轉向思維發展，從知識灌輸轉向能力建構。然而，當前的中小學信息科技課程仍普遍面臨“知行割裂”的困境：傳統課堂以教師為中心的單向知識傳遞模式難以激發學生學習主動性，實踐環節受限于硬件設施、師資水平及標準化評價體系，導致學生難以將抽象概念轉化為問題解決能力。2

人機互動（Human-ComputerInteraction，HCI）技術為破解上述難題提供了新路徑。研究表明，人機交互可通過即時反饋、情境模擬與自適應學習增強學生的參與深度。β因此，本研究以區域青少年人工智能教育平臺（以下簡稱“平臺\"）為實踐載體，通過整合人工智能算法引擎、云計算資源與跨校協同工具，構建涵蓋編程開發、數據建模、智能硬件控制等多元場景的互動教學體系，以期揭示人機互動教學對信息科技核心素養培養的作用機制，也為教育數字化轉型背景下區域性教學改革提供實證參考。

人機互動的理論框架與設計模型

1.人機互動在信息科技教育中的特點① 即時反饋：人機互動中的即時反饋機制通過實時數據捕捉與分析、錯誤提示和可視化，為學生提供了精準的學習診斷與干預，能幫助學生快速修正認知偏差。

② 情境沉浸：通過虛擬仿真與生成式人工智能技術，構建了高度情境化的實踐場域，有效彌合了信息科技課程中理論知識與現實應用的鴻溝。

③ 協作增強：智能平臺支持的協作增強機制重構了信息科技課堂中的互動關系，推動師生、生生及人機三方協同的知識建構。

2.人機互動在信息科技教育中的三層次模型

方海光等提出了人機協同教育的運作流程，即先要明確彼此狀態，再是設定共同目標，然后是執行各自任務。在此過程中，數據流通過控制、傳輸、交互和行動等環節形成良性循環。在該理論的基礎上，筆者從實踐案例中提煉了人機互動設計的“三層次模型”。

① 基礎層（操作交互）：本層聚焦人機狀態校準與低階任務協同，通過直觀的圖形化界面，如拖拽編程、語音指令等構建操作閉環。在此階段，機器承擔控制層引導者角色，提供實時反饋與容錯提示，而學生通過重復性交互熟悉數字工具的基礎規則，完成數據輸入/輸出、硬件模塊連接等操作。該層的目標在于初步建立人機協作，同時，在基本操作中培養學生的信息意識與社會責任。基礎層為高階互動積累原始行為數據，奠定技能遷移的認知基座。

② 進階層（邏輯交互）：本層側重動態協商與邏輯流協同優化。在該層中，學生需解析問題本質，將抽象目標拆解為條件判斷、循環結構等可編程單元，機器則通過調試環境可視化，如變量熱力圖、錯誤追蹤樹等輔助邏輯驗證，形成“假設一驗證一迭代”的認知強化回路在這一階段，人機分工更趨向于互補，人主導框架設計，機器優化執行路徑。培育核心在于計算思維，即通過邏輯建模將復雜問題轉化為可擴展的技術解決方案，為創新層提供結構化思維范式。

③ 創新層（創意交互）：本層實現任務自主共生與價值共創，通過智能的“行動一反饋”機制實現自組織循環。學生突破工具預設邊界，運用生成式人工智能、跨媒體技術重構問題空間，機器基于強化學習動態適配創意需求，從簡單的“任務執行者”演變為復雜的“創意協作者”。育人焦點轉向數字化學習與創新能力，尤其是元創新力培養，包括技術批判意識、跨域知識遷移及開放式問題解決策略。該層也標志著人機關系從“主從控制”邁向“雙向賦能”，驅動教育范式向創造性認知生態進化。

人機互動提升教學效率的孩心機制

1.認知負荷優化

在信息科技課程中，人機互動通過分層任務設計與多模態支持，能有效降低學生在編程、算法等復雜領域的學習門檻。針對青少年認知發展特點，平臺將抽象的技術概念拆解為循序漸進的子任務，通過圖形化編程界面和動態流程圖演示，將邏輯思維過程具象化。

2.學習動機激發

基于青少年心理特征，平臺將編程訓練、數據處理等任務轉化為闖關挑戰或項目式探索，通過積分累計、成就徽章解鎖等激勵機制，將技術學習與目標達成緊密關聯。在學生完成可視化任務后，平臺能即時生成交互式圖表并分享至班級社區，讓學生獲得同伴認可與教師評價，形成正向強化循環。通過實時進度追蹤與個性化目標設定功能，諸如每日任務打卡、階段性技能圖譜更新，可以進一步激發學生的自主管理意識，逐步培養其面對技術問題的持續探究意愿。

3.創新能力孵化

通過集成生成式工具與低代碼開發環境，學生可跨越技術壁壘，直接參與人工智能模型訓練、物聯網設備控制等前沿領域實踐。在課堂中，學生利用生成式人工智能的風格遷移工具將藝術創作與圖像處理技術結合，或通過自然語言交互設計簡易聊天機器人，并在此過程中理解算法原理，發展跨學科創新能力。

基于平臺的實踐案例

1.數據編碼教學：從抽象符號到具象操作

在基礎教育階段，數據編碼涉及二進制轉換、字符映射等抽象概念，傳統教學常因缺乏直觀操作場景導致學生認知斷層。平臺通過虛擬編碼實驗室的設計，將抽象符號轉化為可交互對象，學生通過拖拽二進制模塊完成字符編碼任務，系統即時反饋編碼結果占用情況。此類交互屬于操作交互和邏輯交互，遵循了最小認知負荷原則，通過界面簡化與動態可視化降低學習門檻，使學生在“做中學”中逐步構建編碼邏輯的底層框架。

認知負荷優化機制在此過程中發揮關鍵作用。基于雙通道編碼理論，二進制動畫演示、語音解釋的多模態信息呈現，將視覺與聽覺信息協同整合，減少外在認知負荷。而在學習中，教師可以采用分步引導策略，先讓學生掌握ASCII碼基礎規則，再拓展至Unicode編碼，利用任務分解降低學習難度。課后測試顯示，學生對ASCII碼原理的理解準確率從 58% 提升至 89% ，實踐任務完成率提高 32% ，此外，平臺內置的即時糾錯功能通過實時反饋縮短錯誤修正周期，有效避免錯誤認知的固化。

從信息科技的素養目標來看，數據編碼的教學實踐不僅達成了技術技能習得，更培養了學生的信息意識與計算思維。在編碼實驗中，學生通過調試不同編碼方案理解數據壓縮原理，經歷了“問題分解一抽象建模一算法設計”的思維循環，從具象操作到抽象思維的學習過程，也契合了信息科技課程“科”與“技”并重的學科內涵。

2.分支結構教學：從靜態圖示 到動態調試

分支結構作為算法控制的核心要素，其教學難點在于如何將條件判斷的邏輯過程轉化為計算機可執行的模型，即程序語言。在《分支結構》和《多分支結構》兩課中，教師可利用平臺的圖形化編程界面與實時模擬系統，讓學生設計算法、編寫程序、調試程序、優化程序。例如，學生在設計“智能澆水系統”程序時，能動態調整土壤濕度閾值并觀察條件觸發的連鎖反應，從而深度理解if-else結構的執行機制。

此類設計凸顯了邏輯交互的雙重價值。一是可視化調試工具將程序運行過程外顯化，幫助學生建立從軟件程序到硬件行為的映射關系；二是程序提示系統通過過程輸出排查語句錯誤，引導學生從結果修正轉向過程反思。在教學中筆者發現，學生代碼調試時間縮短40% ，復雜邏輯錯誤率下降 25%

人機互動通過進階層的邏輯交互推動編程教學從知識傳遞向思維訓練轉型，其更深層的教育意義在于促進了元認知能力的發展。學生在調試過程中需不斷評估預設條件與實際輸出的偏差，進而調整算法設計策略。這種思維模式不僅適用于算法學習，更為解決復雜現實問題提供了方法論基礎。

3.在線協同教學：從單向傳遞到多維協作

《在線協同》一課的教學特點在于突破時空限制，構建了“人一機一人”三元互動網絡。教師以“校園義賣策劃”項目引入，借助平臺的云端協同編輯功能，使學生能夠同步編輯文檔、實時查看他人修改痕跡，并通過沖突標記系統協商解決方案。此類教學屬于進階層與創新層的交叉，其中的多維協作模式可以提升學生學習效率，也能培養他們作為數字公民的協作能力。

同時，協作增強機制重構了信息科技課堂的社會化學習生態，當學生在文檔中因商品定價策略問題而產生分歧時，平臺提供的版本對比與評論批注功能，促使他們通過數據或推演達成共識。在課堂觀察中筆者發現，學生利用交互平臺進行學習，協作任務平均耗時減少35% ，學生沖突解決策略掌握率提升至 82‰ 此外，平臺記錄的貢獻度分布、互動頻率等協作行為數據，也為評估團隊協作效能提供了量化評估依據，為課程的教學評價提供了過程性追蹤。

4.智能創意教學：從被動模仿到主動創造

平臺中的生成式人工智能工具使學生無需精通底層算法也可參與高階創意實踐。以《智能創意》一課為例，學生在學習過程中可以使用圖像風格遷移，通過調整神經網絡權重參數，將日常照片轉化為具有藝術風格的作品。在此過程中，生成式人工智能工具承擔了腳手架功能，使學生能專注于構圖、色彩搭配等美學決策，實現了技術能力與人文素養的協同發展。

在“三層次模型”中，創意交互定義了技術教育的創造力培養范式，其核心價值在于實現技術與創意的良性循環。例如，在開放式的交互環境中，學生可通過反復優化提示詞探索語言模型的表現邊界，這種不斷試錯、反復迭代的學習機制符合信息科技教育教學的核心理念，將創新過程轉化為螺旋上升的探索路徑。

同時，學生在學習智能創意的過程中，也能夠認識到技術倫理問題。例如，需要批判性反思人工智能創作的權利歸屬、風格抄襲等問題。在課堂中，當學生討論“AI畫作是否具有藝術價值”的問題時，平臺提供的版權信息追溯功能，引導學生更加辯證地看待智能技術。

總結與反思

人機互動通過操作交互、邏輯交互與創意交互的三層遞進模型，系統性重塑了信息科技課程的教學范式。然而，在取得顯著成效的同時，教師仍需以批判性視角審視實踐中的技術應用困境，并探索面向教育本質的優化路徑。

1.面臨的挑戰

一是技術黑箱化與認知斷層的矛盾。人機互動教學的核心困境源于技術復雜性與教育可解釋性之間的失衡。以卷積神經網絡為代表的高級算法模塊，其內部特征提取、反向傳播等過程缺乏可視化呈現，導致學生陷入“按鈕式操作”的認知淺層化陷阱，使得技術應用異化為“知其然而不知其所以然”的機械流程。

二是權限壁壘與教育公平的沖突。多數平臺的用戶準入機制存在顯著設計缺陷，權限架構的VIP功能與基礎模塊的割裂破壞了學習連貫性，而煩瑣的流程將導致部分用戶在初始階段即流失。[]

三是工具依賴與主體性消解的悖論。過度強調人機協同的效率優勢可能引發教育主體性的隱性流失，有教師反映學生問題探究的自主性下降，不會對機器生成的回答進行主動思考。這一現象值得信息科技教師重點關注，不能讓學習活動中的知識傳遞簡化為單向存儲行為，抑制批判性思維與創造性張力的生長。

2.改進路徑

① 構建可視化認知交互體系。破解黑箱困境需從技術可解釋性與教學適切性雙重維度切入。一方面可以借鑒局部可解釋模型的技術，開發特征熱力圖模塊，如在圖像識別教學中，可通過色塊透明度映射卷積核激活區域，使抽象特征提取具象化為可理解的視覺語言。另一方面，可以按照新課標提出的“場景分析—原理認知—應用遷移”這一教學建議，以科學原理指導實踐應用，關注現象的機理和科學原理的理解。

② 重構普惠性服務供給模式。建議區域統籌構建服務架構，如：對接國家中小學智慧教育平臺賬號體系，實現單點登錄與資源共享；免費開放數據分析、編程調試等教學必需功能，實現跨區域的功能互通。

③ 發掘主體性增強的創新活動。以學生為主體開展學習創新活動，積極拓展跨學科互動場景，通過整合人工智能寫作、3D建模等工具，構建支持STEAM項目實踐的綜合性平臺，從而促進學科融合，培養學生的創新思維與實踐能力。

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