解構與重構：高中信息技術教學困境與突圍路徑

中圖分類號：G434文獻標識碼：A 論文編號：1674—2117（2025）17-0097-03

引言

生成式人工智能的突破性發展正在引發人類社會的第四次工業革命，以ChatGPTSora為代表的人工智能技術不僅重塑了知識生產與傳播的底層邏輯，更推動了社會生產方式的根本性變革。在教育領域中，生成式人工智能能夠根據輸入內容生成具有創造性的文本、圖像、音頻等內容，極大地豐富了教學資源，幫助教師更高效地準備課程材料，同時為學生提供直觀、靈活的學習工具。《普通高中信息技術課程標準（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱“新課標”）通過數據、算法、信息系統、信息社會四大主線重構了學科內核，推動高中信息技術課程從“技術習得”轉向“思維培育”。這種轉向解構了將信息技術等同于計算機操作的認知偏見，重構出包含信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任的核心素養圖譜。因此，作為信息技術教師，應不斷學習新知識，不斷進行新的嘗試。

困境解構

1.課程實施層面的斷裂

目前，部分信息技術教材存在以下問題：一是知識內容陳舊。教材中的Python編程案例仍以爬蟲、數據可視化為主，與當前生成式人工智能技術棧（如LangChain、Transformer架構）完全脫節。二是技術有代際差。計算機視覺教學內容仍基于傳統OpenCV框架，而產業界已普遍轉向YOLOv8、Segment Anything等自監督學習模型。三是應用場景有隔閡。教材中的“信息系統搭建”案例多圍繞圖書館管理系統等傳統場景，缺乏對元宇宙、數字孿生等新興場域的回應。另外，當前高中信息技術課堂的項目式學習普遍陷入“形似神非”的實踐困境，如：教師預先設定技術路線圖（如人臉識別項目的OpenCV調用模板），學生僅完成參數調試的“填空題”；追求可視化展示效果（如酷炫的APP界面），忽視算法邏輯與問題解決過程；側重作品完成度打分，忽略計算思維、創新能力的成長性評估等。

2.教學主體間的認知錯位

（1）學生數字原住民特質與教師教學慣性的沖突

數字原住民指的是在數字時代成長的學生，他們熟悉技術，習慣于快速獲取信息，多任務處理，而不少教師可能還保持著傳統的教學方式，導致教學方法與學生需求之間不匹配。在當前社會的學習環境下，部分學生將技術視為“身體器官的延伸”，教師則仍堅持“工具理性”的技術觀。另外，當學生通過GitHub獲取最新技術文檔時，教師講解教材知識的權威性就會消解，且PPT + 講授的傳統模式也與學生期待的交互（AR/VR、實時協作）授課方式嚴重脫節。

（2）功利主義導向下的素養培養異化

在新課標背景下，信息素養的培養在部分學校的實踐中存在過度聚焦技術認證而忽視能力遷移的現象。例如，部分教學實踐中出現課程設計與素養目標脫節的問題：學生雖能通過標準化考核（如編程等級考試）獲得技術資質認證，但在實際應用場景中卻難以完成基礎開發任務（如設計簡易課表查詢程序）。此外，以學考為導向的教學模式易使計算思維培養陷人程式化窠白，部分學生通過記憶代碼框架應對考核，卻難以理解算法設計的底層邏輯。

突圍路徑的創新重構

1.動態課程資源開發策略

（1）生成性教學資源的捕捉與轉化

生成式教學資源因其源于真實學習情境、具備動態迭代和師生共建特性，成為彌合教材滯后性難題的重要路徑。例如，在高中Python編程教學中，常因學生算法邏輯理解偏差導致項目卡殼。某校基于生成性資源理念，搭建了“AI+課堂”互動平臺，實時捕捉學生實踐中的典型問題（如循環嵌套錯誤、函數參數誤用等），并依托人工智能分析歸類為《常見調試案例庫》，供后續教學調用。實驗表明，采用此類資源的班級學生在技術遷移任務（如將課堂學習的爬蟲技術應用于校園垃圾分類數據分析）中的表現提升顯著因此，基于上述實踐結果可以構建“生成—轉化”雙螺旋機制：

一方面，由技術層面開發智能錄課系統，自動標記學生操作中的關鍵節點（如在物聯網項目調試中記錄傳感器數據異常的代碼片段）；由方法論層面采用設計思維工具，將學生提交至“技術問題銀行”的實踐困惑（如“如何優化圖像識別模型的響應速度”）提煉為《AI項目攻堅指南》；由文化培育層面通過跨年級“代碼遺產”計劃，將往屆學生開發的校園晨檢體溫預測模型迭代升級，形成校本化的《機器學習實戰案例集》。這種機制使教學資源從單向供給轉向師生共創，讓知識在生產性實踐中實現動態增值。

另一方面，基于知識管理的SECI模型構建教學轉化路徑，實現生成性資源的系統性升級。以高中信息技術課堂的真實項目為例：社會化——將學生開發的“校園能耗監測系統”數據可視化作品（基于Python的Matplotlib庫）轉化為《數據分析實戰案例集》，其中包含12個班級的用電行為分析報告，成為“信息系統與社會”模塊的典型教學素材；外顯化——把課堂辯論“區塊鏈能否解決學術誠信問題”提煉為“信息系統與社會”模塊的辯論課程包；組合化—整合多屆學生的智能硬件項目，形成《物聯網技術演進圖譜》動態教材；內隱化——將資源庫中的典型錯誤代碼轉化為《機器學習調試指南》學習手冊，通過錯誤類型矩陣和專家診斷流程圖，幫助學生理解算法優化的底層邏輯。

另外，面對課堂教學中豐富的生成性資源，教師要判斷分析哪些類型的資源更有價值。具體的評判標準有三個： ① 是否有典型性； ② 能否促進更高水平的資源生成； ③ 能否推進教學過程。

（2）開源社區資源的教學化改造路徑

開源社區（GitHub、Kaggle等）作為全球最大的技術知識庫，其海量項目資源與教育需求形成巨大勢能差。如今的高中信息技術課堂經常會出現這樣的情形：課本案例還在講十年前的技術棧，可學生們刷短視頻看到的全是AI繪畫、自動駕駛等。筆者常在GitHub上“挖礦”，發現那些真實的項目就像未經雕琢的璞玉，如用Python預測股票走勢的代碼庫，完整得從數據清洗到模型部署都齊備，若直接拿給學生，他們肯定看不懂。所以，教學中需要通過教育適配度重構、學習腳手架搭建、倫理維度增強三重機制，將原始技術資源轉化為適切的教育資產。這種改造不是簡單的“拿來主義”，需要從三方面下功夫：第一要做“技術導游”，把天書般的代碼變成有路標的學習地圖；第二要當“倫理導師”，在教寫代碼時穿插討論技術帶來的社會影響；第三成為“社區橋梁”，鼓勵學生把優化后的代碼反哺回開源平臺。這種改造就像給信息技術課堂裝上了三腳架一—既站在巨人的肩膀上看世界，又培養學生具有社會責任感的技術觀，更重要的是讓學生體驗了真實的技術協作。

2.生態化評價體系構建

（1）數字成長檔案的多元證據鏈設計

檔案袋評價也稱學生成長記錄袋評價，是指教師和學生有意地將各種有關學生表現的材料收集起來，并進行合理的分析與解釋，以反映學生在學習與發展過程中的努力、進步狀況或成就。但現行的評價體系逐漸陷入了“數據豐富—證據貧乏”的悖論：教育部監測顯示， 87% 的學校雖已建立電子檔案系統，但 90% 的數據仍局限于作業分數、考試成績等單一維度。而構建五維證據鏈則能破解“見數不見人”的評價困境，具體如下： ① 成長足跡。保存每次修改代碼的草稿（如調試時的注釋都保留）。 ② 成果展廳。不僅交最終作品，還要錄制作過程視頻（如上傳制作智能垃圾桶卡殼次數的視頻）。 ③ 協作地圖。統計學生在開源社區的“技術助人”記錄（如具體解答了多少個技術問題）。 ④ 思考日記。定期寫“技術選擇說明書”（如為什么用KNN算法而不用決策樹）。 ⑤ 實踐溫度。評估項目解決的實際問題。

（2）人機協同評價的可能性探索

建立“評分三階法”，具體如下： ① 機器初篩。由人工智能完成85% 的常規評估，批改編程格式、算法效率這些標準明確的作業，如檢查代碼縮進對不對、循環結構合不合理，這樣能夠幫助教師節省批改時間。 ② 教師精判。聚焦17%的爭議案例，有爭議的“邊緣作品”交給教師把關，如有小組做的校園導航系統，算法很新穎但界面卡頓，這就需要教師結合創新性和完成度綜合判斷。 ③ 協同仲裁。針對 3% 的復雜案例啟動“共識會議”，如果遇到特別棘手的案例，如用區塊鏈做班級投票系統涉及隱私爭議，就可以將人工智能評分報告、教師評語和學生自述準備好，開展小型聽證會。這種分層的評價方式，既發揮了人工智能的優勢，又保留了教師“有溫度的評價者”角色，還能讓學生從評分對象變成評分參與者。

結語

在高中信息技術教學中，提升學生的信息技術應用能力，培養學生的信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任等核心素養是學科重要的教學要求，也是新時代背景下幫助學生成長為新時代合格青年的重要支撐。因此，教師應不斷激發學生對信息技術課程的學習興趣，促進信息技術教學取得更好的發展。

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