AI赋能高中技术与工程项目化作业的设计与实践——以《光刻机的研发》为例

郭幸君

上海市七宝中学， 上海

一、 研究背景

在当今快速变化的技术环境中， 工程思维不仅是工程师的专业技能， 也是每个学生应具备的基本素质， 它涉及系统分析、 设计分析、 有效实施和持续优化等多个方面。通用技术课程提供了一个理想的平台， 让学生在解决实际问题的过程中， 学习和应用工程原理。为了评估学生工程思维的学习成效， 《普通高中通用技术课程标准(2017年版2020年修订)》的教学评价部分强调了教师应基于技术学科的综合性特征， 运用主题式学习、 项目式学习等综合性学习策略， 推动学生工程思维、 物化能力等核心素养的全面提升， 落实立德树人的根本目标［1］。此外， 根据2025年课程标准的修订［2］， 高中阶段， 技术与工程教学也应当进一步融入当代科技前沿内容， 以培养适应新时代要求的创新型科技人才。项目化作业作为一种教学策略， 能够将理论知识与实践应用相结合， 为学生提供实际操作的平台， 从而对工程思维的培养起到作用。本研究围绕通用技术的项目化作业设计展开， 基于通用技术必修二《系统及其设计》这一单元， 以《光刻机的研发》作为项目化作业的主题， 探讨AI赋能的项目化作业在技术与工程教育中的适用性以及实际的教学效果。

二、 研究现状

项目化学习是指学生在一定时间内， 针对某一学科或跨学科的中心问题进行深入且持续的探究活动， 学生需要运用他们的知识、 技能等， 以创新的方式解决新出现的问题， 并产出可见的成果［3］。作业是承载课堂学习和促使课堂体现自主、 合作、 探究等学习方式的载体［4］， 采用项目化学习理念来设计单元作业， 是克服作业内容零散和重复性问题的有效方法， 它有助于提升作业的教育价值。学者将项目化作业的设计过程细化为六个核心步骤： 明确项目的研究主题、 制订项目的实施计划、 项目的实践探究、 项目的作品制作、 交流项目的研究成果、 评价项目的完成情况， 这六个步骤共同构成了一个完整的项目化学习流程［5］。总的来说， 项目化作业的设计应当在明确任务和目标的基础上， 针对不同情境设置不同的团队协作任务， 学生在完成项目化作业期间， 应当经历查找资料、 制订计划、 项目实施、 分享交流等环节。

当前技术与工程学科的作业设计主要存在以下问题： (1)作业的内容重复， 缺乏创新性； (2)作业答题形式少， 缺乏动手实践； (3)作业独立完成， 缺乏团队合作； (4)作业评价方式单一， 缺乏详细分析［6］。传统的技术作业设计较少考虑到学生工程思维的发展， 随着技术的不断进步和职业市场的变化， 未来职业市场对具备工程思维的人才需求日益增加， 技术与工程的项目化作业可以让学生在模拟经历一个具体工程项目后， 对工程有自身的理解， 并且能够在面对新的工程问题时， 运用所学的工程思维和技能来提出解决方案。

三、 AI赋能的项目化作业的设计与实施路径

AI赋能的项目化作业流程始于“项目化作业设计”阶段， 在此， AI通过智能主题生成与虚拟专家顾问两大功能， 深度介入明确项目主题、 设计驱动性问题等关键环节， 为项目提供前沿的选题与专业的理论支撑。进入项目化作业实施阶段， 学生在AI的个性化学习支持下进行自主探究与合作学习， 最终完成汇报展示与成果交流。最后， 在项目化作业评价阶段， 教师不仅对学生项目化作业的实施效果进行评价， 更注重引导反思与改进， 并借助AI能力提供个性化的学习评价与建议， 从而形成一个融合智能设计、 动态支持与精准评估的完整教学循环， 显著提升了项目化学习的科学性、 可行性与有效性， 如图1所示。

四、 项目化作业的设计与实施案例

(一)《光刻机的研发》项目化作业设计

1.明确项目主题

项目化作业应当根据学科的课程内容和学生兴趣， 确定具有挑战性和实际意义的项目主题。《系统及其设计》来自通用技术人教版必修二， 核心目标是学生能从技术应用的角度理解系统的含义、 基本构成及主要特性， 结合实例学会系统分析的基本方法， 增强系统与工程思维的能力。学生在生活中可以频繁接触到“系统”这一词汇， 如何能让学生在学习中对系统相关的概念及方法有新的认知， 将抽象的概念落地， 认识到系统思想和方法在工程项目研发中的重要性， 这是教师在教学中所面对的一大挑战。

教师在明确项目主题时， 如图2所示， 在提示词中限定项目化作业的内容及培育学生的核心目标， 结合AI应用进行了智能主题生成。光刻机作为集成电路产业中的核心装备， 其研发过程需要多学科融合， 并开展复杂的工程实践， 其超高复杂度与学生有限的知识储备之间存在矛盾。但正因如此， 它为解构复杂工程问题、 培养系统性思维与跨学科整合能力提供了极具价值的教学情境， 是通用技术课程开展项目化学习的有意义载体。

教师以真实的工程实践作为落脚点， 把技术元素、 系统思想融入项目化作业中， 确定本单元项目化作业的主题为： “光刻机系统的研发”， 简称“光刻机的研发”。

2.设计驱动性问题

驱动性问题(Driving Question)在项目化学习中扮演着核心的角色， 项目化学习的驱动性问题与学生的生活经验相关， 并鼓励学生进行深入研究和创新思考， 激发学生的学习兴趣和社会责任感。在“光刻机系统的研发”作业中， 围绕项目主题， 教师引导学生逐步深入探索和实践， 该作业的驱动性问题被设计为： “当前全球芯片供应链的不确定性， 且特定国家对中国有芯片相关的技术限制， 如何组建一支团队， 自主研发并制造一台高精度光刻机， 以确保中国半导体产业的自主可控和长远发展？”

教师在设计作业时需要对光刻机的原理、 研发过程和发展现状有深入的了解， 除了请教专业人士之外， 生成式人工智能应用可以作为虚拟专家顾问， 帮助教师完成从光刻机技术原理、 相关专利中的动态提炼， 将专业技术内容转化为适合提供给学生的科普内容， 打破技术的专业壁垒， 帮助教师完成针对项目主题的任务拆解。

图3项目化作业《光刻机的研发》阅读材料教师结合光刻机的科普资料、 技术简介、 相关专利， 以及人工智能虚拟专家咨询的相关内容， 设计了如表1所示的项目甘特图(空表)， 为了解决驱动性问题， 学生需要从光刻机系统的整体出发， 考虑系统中不同子系统的研发周期， 逐步完成项目开发流程的规划， 因此学生需结合自身资料查询的结果， 以及项目化作业的条件限定， 计算出研发团队的时间和成员要求， 完成项目甘特图， 进而解决光刻机研发初期的规划问题。

3.强化学习支持

《系统及其设计》这一单元旨在引导学生深入理解系统科学的基本原理及其广泛的实际应用， 学生将学会运用系统思维和系统分析方法来识别和解决问题， 并能够进行简单的系统设计工作。教师应当为学生提供必要的学习资源和工具， 包括资料查询途径、 学习支架等， 确保项目顺利实施， 如图3所示。这不仅有助于提升学生的技术意识， 还能增强他们的工程思维和物化实践能力等核心素养。

鉴于光刻机的研发属于非常复杂的工程任务， 因此教师有必要将整个项目化作业进行任务拆分， 如表2所示， 学生可以分步骤来完成任务， 解决不同的研究问题， 围绕核心问题层层推进， 从而在项目化作业完成的同时对整个项目有全面的认知， 促进整个单元的素养落实。

4.设计评价方案

在学业要求方面， 《系统及其设计》单元的重点在于帮助学生在掌握系统的基本特性的基础上， 深入学习系统分析的基本方法和原则， 培养学生的创新意识和工程思维方式， 鼓励学生将系统思维的方法应用到日常生活、 学习以及社会实践中， 以实现知识的迁移和应用。与传统作业不同， 项目化作业的开展要求在评估过程中采用更加全面和多样化的方法。项目化作业的评价体系不仅考虑学生的个人贡献， 还重视团队合作的表现， 从而实现多角度、 多层面的评价(如表3所示)。评价过程不再局限于教师的单一视角， 而是扩展到包括组长和团队成员在内的所有参与者。在这种评价体系中， 每个成员既是学习过程的参与者， 也是评价过程的主体， 共同参与到评价活动中来。此外， 教师应当鼓励学生对项目实施过程和结果进行反思， 评价其自我学习和自我改进的能力。

(二)《光刻机的研发》项目化作业实施

1.AI赋能项目化作业的学习支持

学生在整个项目实施过程中需要适时的指导和帮助， 为了提升学生学习的自主性， 教师在课堂中引入生成式人工智能(AIGC)， 它能够根据学生的具体需求， 生成相关的学习材料和指导文档， 帮助学生更好地理解特定技术的工作原理和产品研发过程中的关键技术。通过这种方式， 学生可以在有限的资源条件下， 依然能够进行有效地学习和探索。

在“光刻机的研发”这一项目化作业中， 即使教师将总任务分为了不同的子任务， 但由于光刻机的研发资料保密程度较高， 学生信息检索能力有限时， 极有可能找不到或者找到很少与光刻机研发相关的资料。在这种情况下， 生成式人工智能技术可以成为学生获取信息和资源的有力辅助工具， 它能够基于现有的知识和数据生成新的内容， 帮助学生填补信息检索中的空白。例如， 提供模拟的光刻机研发案例、 技术参数和设计思路等， 这些虽然不是真实的研发资料， 但可以作为教学和学习的参考， 如图4所示。当然学生也应当将生成的内容与专业的资料文档进行相互的佐证， 必要时教师和学生应当咨询专业人士， 从而避免科学性的错误。

生成式人工智能在通用技术学科教学中的应用， 不仅可以帮助教师和学生克服信息获取的难题， 还能够提供更加个性化和创新的学习体验， 从而促进学生在工程理论知识和实践技能方面的全面发展。

2.项目化作业的实施成效与成果

图5展示了学生在项目化作业中完成的《光刻机的研发》项目甘特图， 其中详细规划了从项目启动到最终交付的各个阶段和关键任务， 每个任务都分配了特定的时间段， 以便于计算人力、 跟踪项目进度和识别潜在的时间冲突。学生不仅能够将理论知识应用于实践， 还能够在实际操作中培养工程思维和项目管理能力， 为将来的工程实践打下坚实的基础。

课程结束后， 教师请参加项目化作业的班级学生对作业进行了总体满意度打分， 共回收有效打分数据39份。根据总体的学习满意度调查， 如图6所示， 共有89%的学生对课程表示满意， 这表明整体上学生的学习体验是积极的。大部分学生在课程中不仅积极参与学习， 还创造性地设计了光刻机系统的研发流程。个别同学反馈项目化作业的难度较高， 后续进行了反思与改进。结合学生的项目化作业成果可以看出， 通过深入思考和实践系统方法， 学生在完成项目化作业中加深了对工程理论知识和光刻机系统的理解， 提升了自身的工程思维。

3.项目化作业的反思与改进

在实际使用过程中， 项目化作业的效果会因为学生对任务难度、 清晰度、 兴趣程度不尽相同［7］， 因此教师有必要根据学生的实际作答情况， 考查学生的已有真实认知水平， 对项目化作业进行优化。复杂工程任务涉及较多真实情境中的人、 事、 物， 学生缺乏工程实践经验， 教师有必要对真实的工程项目研发进行补充， 如表4所示， 在保证科学性、 真实性的前提下， 拓展补充工作量如何计量表示、 任务的简化思路、 任务提示， 帮助学生更好地完成光刻机研发的项目甘特图。

五、 总结与展望

总而言之， 技术与工程教育中的项目化作业不仅要求学生应用课堂所学的理论知识， 更强调其在真实工程情境中完成需求分析、 成本预算、 时间管理、 风险评估等一系列实践任务， 同时提升撰写技术文档的能力， 包括设计报告、 测试报告和用户手册等——这些都是工程师职业素养中不可或缺的组成部分。

本研究以《光刻机的研发》为例， 系统构建了项目化作业的设计流程与实施路径。该案例既体现了技术前沿性与人工智能的教育赋能价值， 也模拟了真实工程实践所具备的复杂性与挑战性， 反映了教育与产业需求之间的紧密衔接。

本研究提出了一种可迁移的AI赋能项目化作业设计与实施路径， 为实现“复杂技术项目可操作化、 工程思维可视化”提供了可行方案， 有效应对传统项目化学习中存在的选题窄化、 实践空泛、 评价单一等问题。在人工智能的支持下， 教师可依据不同单元特点， 对项目主题、 驱动性问题和任务体系进行科学设计， 借助智能生成主题、 虚拟专家顾问、 个性化学习支持等策略， 显著提升学生在技术能力、 工程思维、 学习动机与创新潜能等方面的综合素养。

未来的研究可进一步探索项目化教学与个性化学习的深度融合路径， 以及如何通过项目任务进一步提升学生的团队协作与沟通能力。此外， 可构建AI赋能的多模态评价体系， 通过对学生设计日志、 操作视频与协作对话等数据的智能分析， 生成覆盖技术实现、 工程思维、 创新性(如基于专利相似度比对)等多维度的能力画像， 为实现过程性、 精准化的教学评价提供支撑。

本文发表于《教育与装备研究》2026年第4期，参考文献已省略，如需要参考请阅读原文 ,跳转到“国家中小学智慧教育平台：平台资源号”。

引用请注明以下信息：郭幸君.AI赋能高中技术与工程项目化作业的设计与实践——以《光刻机的研发》为例[J].教育与装备研究,2026,(4):38-43.