基于人工智能的高中課堂精準教學策略研究

中圖分類號：G424

文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.19.050

Research on Precise Teaching Strategies in High School Classrooms Based on Artificial Intelligence

ZHANGJianbo

（Beijing No.14 High School， Beijing ）

AbstractUnder the cuirnt new situation of education，the innovativeapplication research of \"artificial intellgence+ education\"providesascientificpracticalapproachforclassroomteachingreformandresearchmodeinnovation.Thearticle delves into innovative strategies for empowering high school precision teaching withartificial intellgence，analyzing the improvementofclassroom interactionmodes，personalized leaming pathconstruction，andtheimprovementof intelligent evaluation systems underdata-driven approaches. Itreveals thatthe integration ofAItechnology and educational scenarios promotes the transformation of teaching paradigms and helps students develop comprehensively.

Keywordsartificial intelligence; high school; precise teaching

當今世界，生成式人工智能技術的蓬勃發展正深刻變革高中教育場景，智能算法賦能教育帶來精準教學的新可能。現代教育場域中，各類學習數據如潮水般涌現，人工智能技術恰能有效整合分析這些數據，揭示學習規律與個體特質。隨著算法優化與數據處理能力的提升，人工智能輔助下的高中教學呈現出精準化、個性化的顯著特征，教育生態呈現勃勃生機。此類技術在高中教學情境中適度融入，已然成為教育創新的重要突破口。

人工智能支持下的精準教學，本質上體現為教育理念向“以學生為中心\"深度轉變。基于中國教育場景的實際需求，人工智能技術為高中師生提供了降低教學門檻、提高學習效果的可貴契機。教師可借助智能系統剖析學習軌跡，精確識別知識斷點，量身定制學習路徑；學生亦能獲得適合自身學習特點的資源與反饋，實現自主學習與能力提升。

1人工智能輔助教學概述

以我國自主研發的生成式人工智能DeepSeek為例，其以算法優化而非單純依賴算力和數據量提升模型性能，實現了技術建設成本顯著下降。DeepSeek模型應用于教育場景表現卓越，依托深厚的中華傳統文化和中文語境理解優勢，為高中教學提供了符合本土教育實踐的智能輔助工具。借助DeepSeek等先進模型，教育工作者能夠精確捕捉學生知識掌握狀態，實現從“大數據\"到“教學智慧”的轉化。區別于傳統教學模式，智能輔助教學突破了時空限制，將自適應學習、實時反饋、精準診斷等功能融為一體，形成了“教師主導、技術賦能、學生主體\"的新型教學生態。

2人工智能支持下精準教學的現實意義

2.1提升教學效率與教學質量

智能算法對學習行為的精準捕捉與分析，使教師得以快速辨識學生認知盲區，精確定位知識斷點，減少傳統備課與講解中的時間消耗，教學流程隨之優化。教師從反復批改作業等機械性工作中解放出來，得以將更多精力投入深度教學設計與個性化指導中。在教學質量層面，數據驅動的診斷反饋機制使學科難點教學更為精準，學生知識結構缺陷得以及時修補。與學生認知特點契合的智能資源生成系統，能夠有效激發學生學習熱情，提升其學科素養。基于全樣本數據分析的教學干預策略，打破了傳統教學中的經驗主義限制，教師教學決策愈發科學，教學質量明顯提升。

2.2促進學生個性化發展

一方面，智能系統精準捕捉每位學生的認知特點與學習風格，教師借此得以突破\"齊步走\"教學模式的桎梏。當課堂活動與作業設計契合學生個體認知圖譜，原本學習困頓的學生亦能找到適合自身的學習方法，建立學科自信。智能診斷揭示學生知識結構特征，為分層教學提供了科學依據，使因材施教的理念得以落實到教學實踐中。另一方面，人工智能賦能下的探究式學習，促進學生挖掘自身潛能與特長。教師可借助智能推薦引擎，為學生提供多元化的學習資源與發展路徑，引導學生在廣闊的知識海洋中尋覓志趣所在。人工智能輔助下的項目學習與跨學科探究活動，讓學生在解決真實問題的過程中，培養創造力與批判性思維，形成獨特的學術品格與人格魅力。

2.3提高教師教學管理效能

智能系統自動匯集學生學習行為數據，形成多維度分析報告，教師在人工智能賦能下得以精確識別個體差異，把握學生知識掌握態勢。教師依托數據驅動決策支持系統，能更科學地調整教學策略與進度，精細化調控班級學習節奏。通過學業表現數據的可視化分析，教師可以前瞻性識別學習風險，精準干預，真正做到未雨綢繆。人工智能輔助下，教師能夠高效配置教學資源。智能系統根據教學目標與課程內容，為教師篩選最適切的教學素材，減輕教師備課負擔。教學資源管理平臺具有智能標記與分類功能，幫助教師將積累的優質資源進行結構化整理，形成知識庫，便于靈活調用。教師借助智能排課與任務分配工具，合理安排教學活動時序，平衡工作量，使得教學管理由繁入簡，教育智慧得以充分彰顯。

3基于人工智能的高中課堂精準教學策略

3.1優化課堂教學互動模式

人工智能技術融入高中課堂教學互動環節，實質性改變了師生交流模式。教師運用智能教學助手分析學生作業與預習數據，精確識別知識點掌握差異，據此分層設計互動問題，使各層次學生均有適切參與機會。課堂中，教師使用智能答題系統收集學生對核心知識點的理解情況，當系統顯示某知識點理解率低于一定閾值時，教師立即調整講解策略，進行動態演示或生活實例類比。例如在高中數學教學中，進行幾何定理推導，可借助智能繪圖工具實現動態演示，使學生能夠直觀了解圖形變換過程，提高學生對抽象概念的理解效率。

課堂小組活動設計同樣因人工智能技術而優化。教師根據智能系統生成的學生認知圖譜，組建互補型學習小組，強化生生互助效應。例如在高中語文教學中，學生借助智能文本分析工具共同探究古文字詞含義，減少查閱工具書的時間，學習效率提升顯著。在化學課堂上，教師使用分子結構可視化軟件進行演示，使學生直觀了解分子空間結構。利用智能建模系統展示碳原子 sp² 雜化形成的平面三角形結構，學生清晰觀察到碳原子三個 sp² 雜化軌道在同一平面形成 120^° 夾角，剩余一個p軌道垂直于這一平面。苯環結構教學中，讓學生旋轉三維模型觀察電子云分布，六個碳原子sp雜化軌道形成平面六邊形，未參與雜化的p軌道垂直于平面形成大 π 鍵。模擬展示無數個苯環連接成六邊形網狀結構，讓學生小組討論 sp² 雜化對材料導電性、強度的影響，進而推測石墨烯在新能源、材料科學領域的應用前景。這種可視化教學方式打破了傳統化學理論教學抽象的障礙，學生從宏觀性質推斷微觀結構的能力明顯提升，思維深度與廣度雙向拓展。

教師利用智能記錄系統捕捉各小組討論關鍵點，課堂總結時精準點評，避免遺漏有價值的觀點。智能題庫根據各小組歷史作答數據，推送針對性練習題目，引導學生討論解題思路差異，學生學科思維得到強化。基于人工智能數據分析的課堂教學互動設計，使課堂交流更具針對性與實效性，學習參與感與成就感同步提升。

3.2實施個性化學習路徑設計

基于人工智能的高中精準教學在個性化學習路徑構建方面表現突出。數據驅動的學習診斷成為路徑設計的基礎，智能系統對學生歷次測評數據進行多維度分析，繪制認知圖譜，揭示學生學科知識掌握情況與薄弱環節。教師依據這些數據設計差異化學習目標，從整體規劃到單元任務，層層遞進。學生知識結構存在差異，智能系統識別這種差異并輸出可行的教學策略。高中學科知識體系復雜，利用人工智能技術將其拆解為基礎模塊與進階模塊，明確知識點之間的邏輯關聯。教師據此為學生制定階梯式學習計劃，確保每位學生在掌握前置知識的基礎上，逐步攀登知識高峰。學習路徑的動態調整機制尤為關鍵，智能系統持續監測學生學習行為與成果，當發現學習滯后或理解偏差時，及時調整學習內容難度與進度，保障學習效果。

智能系統根據學生學習風格與認知特點，從資源庫中篩選匹配度高的學習材料。教師構建學科資源矩陣，包含不同難度、不同形式、不同側重點的教學資源，覆蓋視覺型、聽覺型、實踐型等多元學習風格。學生可根據自身偏好與學習需求，選擇適合的資源形式。高中階段學科知識抽象度提升，智能系統推薦符合學生認知水平的解釋性資料，在抽象概念與具體表征之間搭建起橋梁，幫助學生理解。教師定期更新資源，確保內容時效性與科學性。學習支持方式多樣化，包括課堂指導、在線輔導與智能答疑，學生遇到困難時能及時獲得幫助。教師定期分析學生資源使用情況，評估資源有效性，調整資源配置策略。教師在技術支持下實現資源精準投放，學生在豐富的資源環境中構建個性化知識體系，自主學習能力與學科素養同步提升。

3.3構建智能化教學評測體系

人工智能技術拓展評測維度，超越單一考試成績局限，融入課堂互動質量、作業完成情況、知識應用能力等關鍵指標。智能算法對學習行為數據進行深度挖掘與綜合分析，描繪學生認知結構圖譜，揭示知識掌握狀態與薄弱環節。數據模型追蹤學習軌跡變化，捕捉思維發展態勢，構建起立體化學習者畫像。教師依托這些精準數據構建課程地圖，將抽象的學科能力轉化為可量化觀測的指標，評價維度更為全面客觀。智能評測突破傳統評價對知識點孤立考察的局限，關注知識關聯建構與遷移應用能力，使評價體系更符合認知科學規律。智能系統根據學生歷史表現數據，動態調控評測內容，確保評測內容精準對應學生最近發展區，挖掘學生學習潛能。評測體系實現了從結果評價到過程性評價的轉型，重視解題思路的多樣性與創新性，鼓勵學生發展創造性思維。智能系統關注學科思維應用能力，注重解決問題的效率與方法選擇的合理性。教師借助人工智能技術構建綜合素養評價矩陣，將知識技能、思維品質、情感態度、學科核心素養等要素有機融合，評測體系日趨完善。評測結果呈現形式由簡單分數排名轉向能力圖譜直觀展示，促進學生形成準確學習自我認知，明晰發展方向與提升空間。

值得注意的是，智能系統生成的個性化診斷報告，為教師調整教學策略提供了數據支持，教師可以據此優化資源配置，實施差異化教學。教師還可定期分析評測大數據，發現教學盲區，反思教學效果，提升專業能力。智能系統識別教學中的難點，為課程內容安排與學時分配提供科學依據。智能系統還能根據評測結果為學生推送適配學習資源，精準匹配知識薄弱點，指導學習計劃制定。根據評測數據構建數字化學習發展檔案，記錄認知結構演變軌跡與能力發展態勢，為學科興趣培養與學業規劃奠定基礎。評測環節從教學終點轉變為促進教學優化與學習深化的關鍵環節，形成“評價一教學一學習\"的良性循環體系，教育效能顯著提升。智能評測體現了教育評價從甄別選拔到促進發展的轉變，彰顯了教育評價的診斷性與發展性功能。

4結語

人工智能融入高中教學場域，重塑著教育生態。人工智能技術與教育智慧的深度融合，使學科知識傳授超越標準化局限，邁向精準化境界。教師基于大數據，從課堂互動、學習路徑與評測體系三維度精心設計教學活動，學生認知結構與學習軌跡得以清晰呈現。智能算法輔助下的精準教學，尊重學生個體差異，彰顯因材施教理念。智能時代，高中教育正從經驗導向向數據驅動的范式轉變，教師角色由知識傳授者向學習設計師轉變。

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