【一等奖小学信息科技AI赋能教学论文】生成式AI融入小学信息技术课堂的教学模式研究——以源码编辑器编程教学案例为例

生成式AI融入小学信息技术课堂的教学模式研究

——以源码编辑器编程教学案例为例

【摘要】：为解决小学编程教学中创意实现困难、调试效率低及学生个体差异大等核心问题，本研究以分布式认知理论为框架，构建了生成式人工智能（AIGC）支持的“教师—学生—AI”三元互动教学模式。该模式通过“创意—拆解—生成—调试—反思”五阶段教学流程，并设计“角色—场景—任务—输出”结构化交互策略进行实施。以《知识大闯关》游戏项目开展的实践表明，该模式能有效优化课堂认知分布，显著提升学生项目完成质量、调试效率及计算思维水平，为人工智能时代小学编程教学的范式转型提供了系统的理论模型与实践路径。

【关键词】：生成式人工智能（AIGC）；小学信息技术；编程教学；三元互动；分布式认知

《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》明确将“人工智能初步”列为课程内容，要求学生体验其应用并感受其社会影响1]。在此背景下，小学信息编程教学作为培养学生计算思维与数字创新素养的关键场域，正经历从“技能学习”向“思维构建”的深层转型。然而，传统图形化编程教学（如使用源码编辑器）长期面临“认知鸿沟”：学生创意受限于实现能力，抽象逻辑调试过程枯燥耗时，统一教学难以匹配个性化认知节奏。

生成式AI的出现为解决上述困境提供了全新可能。它能够扮演“智能协作者”角色，直接介入学生从问题发现到方案实现的完整认知链条。因此，本文以分布式认知理论为指导，构建“三元互动”教学模式，并以源码编辑器编程项目为例开展案例研究，旨在探索一条人机协同赋能思维发展的可操作路径。

分布式认知理论的核心观点认为：认知并非仅局限于个体头脑内部的封闭活动，而是分布在个体、外部工具、人工制品、环境以及社会互动所构成的整体系统之中[2]。思考、记忆、问题解决等认知过程，是由人与技术工具、表征系统共同协作完成的系统性活动。

该理论为本研究提供了根本性的理论基础。

1.认知主体的拓展

在生成式AI介入的课堂中，认知活动发生在由学生、教师与生成式AI构成的“人机协同认知系统”中。AI作为承担了记忆、计算与表征等关键认知功能。

2.认知工具重构

生成式AI超越了传统教学工具的辅助属性，成为能够进行高级语义理解和创造性生成的认知协作者。本研究中设计的交互工具，实质上是规范与优化人机认知分布和思维转换的工具。

3.学习目标的升华

教学目标从培养学生孤立编程技能，转向培养学生在分布式系统中协调、整合内外资源，以解决复杂问题的高阶能力。

该理论不仅为本文中“三元互动”提供了依据，更指明了具体的课堂设计原则：要将AI视为平等的协作方纳入教学系统，并且整个系统的构建都要以促进师生与AI之间的顺畅协作为核心目标。

当前小学编程教学的核心困境与生成式AI的应用现状之间存在结构性错配，这构成了本文构建“三元互动”模式的直接动因。

一方面，现有研究尚未为AI在小学编程课堂的深度融入提供成熟方案。国内外相关实践或聚焦于高等教育的效率提升，或停留在中小学的浅层应用，缺乏契合小学生认知规律、能支持复杂项目式学习的教学化框架[3]。

另一方面，教学实践存在两大痛点。其一，创意与实践断层。学生的设想难以转化为程序逻辑。图形化编程虽降低了小学生的语法门槛，但算法与调试过程依然抽象，学生因无法“看见”逻辑过程而陷入试错挫败。其二，个性化支持缺失。统一教学难以兼顾显著差异化的学生需求，教师精力有限，导致支持不足与潜能未被激发并存。传统“师生”二元结构难以同时应对上述挑战。因此，引入生成式AI作为第三元，是对课堂支持系统的结构性重构。本模式旨在将其系统性地塑造为学生的“智能协作者”与教师的“产能赋能者”，为破解教学困局提供可行路径。

本文以分布式认知理论为基础，将生成式AI定位为课堂认知网络中的关键智能节点，构建“教师一学生一AI”协同互补的认知伙伴关系。

该模式以项目式学习为载体，将AI深度嵌入“创意提出一任务拆解一生成实现一调试优化一成果反思”这一连贯的学习历程中，驱动三元互动，支撑学生在迭代实践中系统化发展计算思维。

为保障高效协同，该模式提供结构化交互支撑。一是构建“角色一场景一任务一输出”的结构化对话协议，引导学生清晰表达需求。二是开发“代码一积木”双向转换的可视化工具，降低认知损耗。这使得AI作为“思维协作者”的角色可落地、协作过程可观测。

综上，分布式认知理论、项目式学习流程、结构化交互设计三者相互关联、层层递进，构成了从理论到实践的完整教学逻辑体系。

基于分布式认知理论的指导，本研究构建了生成式AI课堂的分布式认知系统模型(如图1所示)，以此作为整个教学模式设计的顶层框架。该模型揭示了认知活动在“学生一教师—AI”三元网络中的动态分布与循环路径，明确了三者角色：学生是创意发起与问题解决主体，生成式AI通过对话接口承担部分认知和计算功能，教师负责顶层设计、关键引导与价值调控。三者围绕具体项目协同互动，形成稳定的认知系统。

在图1所示系统结构的支持下，认知活动沿着清晰的路径循环，形成了“三元互动”教学模式下可操作的五阶段实践流程，如图2所示。

阶段一：创意提出与共构

学生在教师创设的情境中激发灵感，与AI展开开放式对话。AI通过提供案例、启发式提问，帮助学生拓宽想象并聚焦可行方向。教师则引导学生将发散的联想收敛为可定义的问题。核心在于“师生共启、人机共构”，认知焦点是联想、发散与问题定义。

阶段二：任务拆解与可视化

学生尝试将宏观项目分解为子任务，AI作为“思维结构化助手”即时生成可视化的任务分解树（如思维导图)，教师则示范分解逻辑并审核任务的完整性。核心在于“学生主拆、AI辅呈、教师导法”，认知焦点是分析、规划与系统思维。

阶段三：生成转换与批判整合