【一等奖小学信息科技AI赋能教学论文】基于人工智能应用的信息科技课堂教学模式研究

基于人工智能应用的小学信息科技课堂教学模式研究

【摘要】：人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术发展迅猛，在基础教育阶段将其融入信息科技课程已成为必然趋势。该技术可作为教学核心工具与内容，为小学信息科技课堂深度赋能。基于此，研究构建了以技术体验、项目实践及计算思维培养为导向的新型教学模式，重点分析了AI技术框架在课堂中的具体应用形式，并结合案例与数据论证了其有效性，最后对当前面临的挑战及未来发展方向进行了展望。

【关键词】：人工智能；信息科技；小学教育

传统小学信息科技课程教学重点多放在数字创作方面，包括计算机基本操作、办公软件教学，以及简单的图形化编程教学。《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》颁布后，AI成为课程内容中相当重要的一部分。按要求，中小学生需要学习、知晓AI的基本概念和初步应用。课堂教学的核心需求发生转变，不再只是单纯的“工具使用”，而是转向了“理解智能”和“创造智能”。此研究不再局限于对传统“教师讲授-学生操作”教学法的讨论，而是重点关注AI技术本身。由此，文章构建起一个以学生为中心，具备高度交互性且由项目驱动的技术学习空间。

AI技术在课堂中的应用并非单一工具，而是一个分层式的技术生态系统，全方位支撑起新的教学模式。基础设施层提供算力支持：利用云计算平台，学生无需本地高性能计算机即可访问和调用预训练的AI模型，终端设备是学生与AI交互的物理接口2]。引擎层—提供核心AI能力：通过封装好的应用程序编程接口、软件开发工具包或可视化平台，将复杂的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术转化为小学生可理解、可调用的“积木”模块。应用层学生在此层进行创造和实践：利用下层提供的AI能力，结合图形化编程工具，开发智能应用、互动艺术、智能硬件等项目，从而直观地感受和理解AI。

在小学信息科技课堂中，智能编程助手的引入显著改变了传统的代码学习模式。该类工具通常以集成开发环境插件或在线平台的形式存在，其核心功能是通过自然语言处理技术理解学生的指令意图，并自动生成对应的程序代码段3]。智能编程助手的课堂教学效能按式(1)计算：

其中，E为教学效能值，E越大，代表智能编程助手在这个教学环节里的综合作用越强；T是借助AI自动生成代码而节省下来的语法记忆和书写时间；为调试代码时间；T为构建项目基础结构的时间；为完成整个项目所花费的总时间为第i个学生信心指数为作品质量系数。

这项技术的有效应用，不仅帮小学生解决了英语键盘输入和语法记忆的难题，还把教学重点从机械的代码书写转移到逻辑思维的训练上。

生成式AI工具在小学信息科技课的创意设计环节起到了革命性的作用。这类工具主要靠扩散模型这类深度学习架构工作，输入文字描述，就能生成对应的视觉图像。上课时，学生只要用日常语言说出自己的创意，AI就能快速生成多张符合要求的图片，供他们挑选使用。有了这项技术，传统数字创作课里费时费力的素材收集、绘图环节被彻底改变，学生能专心琢磨创意本身。生成式AI的加入，也让教师多了一个强有力的帮手，能更好地培养学生未来需要的核心能力。

把计算机视觉技术引入小学信息科技课，能给课堂开辟出一个全新的方向：交互艺术创作。学生可以用开源的计算机视觉库和可视化训练平台来设计交互作品，如先用在线训练工具搭建一个手势识别模型，再把模型导入编程软件，开发出能互动的应用。通过这一整套流程，学生就能亲自体验到机器学习的三个关键步骤，即数据采集、模型训练和应用部署[4]。

自然语言处理技术应用于小学信息科技课堂，主要体现为引导学生体验智能对话系统，并借助简化的自然语言处理开发平台，亲手打造属于自己的对话机器人。这类机器人具备特定领域的知识。教学实施时，学生先为机器人的专业领域下定义，再借助知识图谱工具构建领域知识库—该知识库涵盖实体属性与关系。运用对话流程设计工具设定问答逻辑，在整个开发过程中，学生需要认真思考如何将人类知识转变为机器能够理解的结构化数据。这一过程让他们对知识表示和信息处理的理解得到了深化。最终得到的对话机器人可以回答特定主题问题，如“鲸鱼属于鱼类”这样的科普性问题[5]。

把智能硬件和AI结合起来，能让小学信息科技课的学习从电脑虚拟空间延伸到现实生活的物理世界，给学生带来更真实的学习感受。集成AI功能的微控制器，并连接配套的传感器，学生可以开发出能感知真实环境并做出相应反应的智能装置。这种项目式学习效果较好，不光能锻炼学生的工程技术思维，还能让他们学会把不同学科的知识整合运用[6]。上课的时候，智能硬件项目很容易吸引动手能力强的学生。这些学生在解决实际问题时，会表现出持久的探索热情和出色的问题解决能力。而这些成功的体验，又能进一步增强学生对自身技术应用能力的认同感[7]。

为明确AI技术进入课堂带来的效果，学校选择五年级两个水平相当的班级进行对比实验。实验班用的是AI教学框架，课程主题是“制作我的AI助手”；对照班用的是传统编程教学方法，课程主题是“制作一个互动小游戏”。课程结束后，从技术应用能力、计算思维和学习兴趣三个维度进行了评估。评分标准：采用5点李克特量表，1表示非常不同意，2表示不同意，3表示一般，4表示同意，5表示非常同意。实践效果如表1所示。

利用学习分析技术，系统能不断收集学生的各类学习数据，如编程时的操作顺序、项目完成进度、错误类型及调试方法等，再使用机器学习算法给每个学生画出能力画像。这个系统功能强大，既能找出学生的知识薄弱点，还能预测他们最近的发展情况，然后根据这些情况推送难度适当的任务。例如，如果系统发现某个学生逻辑判断学得较差，但创意设计能力突出，就会优先推荐带逻辑游戏的创意项目。这种项目既能让学生愿意学习，又能补足他们的短板。这样的个性化学习方式，真正做到了因材施教。通过这条路径，每个学生都能找到适合自己的学习节奏和认知方式。

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