【AI赋能+教学案例】小学信息科技 | 让学习“量身定制”:AI赋能信息科技课堂的互动新实践——以“用图形进行编码”教学为例

让学习“量身定制”：AI赋能小学信息科技课堂的互动新实践

——以“用图形进行编码”教学为例

在小学信息科技课堂里，学生的学习起点、操作速度与抽象能力差异非常明显:有的学生能快速迁移规则并提出新问题，有的学生却卡在概念理解、操作步骤或表达上。但真实课堂往往仍是“同一节课、同一种讲法、同一种节奏”，结果就是“快的吃不饱、慢的跟不上”，互动也容易变成少数学生的舞台。《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》强调面向核心素养的学习过程，要求学生在信息获取、表达与问题解决中发展计算思维与信息意识。同时，国家层面持续推动人工智能与教育深度融合：《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能教育；《教育信息化2.0行动计划》强调，以教育信息化支撑引领教育现代化。

在这样的背景下，我更关心一个问题：AI到底怎样进入课堂的“学习过程”？围绕这个目标，我在实践中重点琢磨三个问题：一是能不能形成一条以学生实时学情为基础、以AI为辅助工具的互动学习路径？二是这条路径在四年级“用图形进行编码”这样的具体课堂中怎么落地，关键步骤是什么？三是用起来之后，学生的课堂参与、思维发展与自主学习(规划、监控与反思)会有哪些变化？

从已有的研究和实践讨论来看，人工智能融入教育的话题正在从“技术能做什么”转向“教育系统如何被重塑”。有学者梳理了全球态势与中国发展现状，提示人工智能对课堂形态、教师发展与教育治理将产生长期影响。围绕生成式人工智能，不少讨论提出：未来的知识供给方式、学习支持方式与评价方式都可能发生变化，但同时要警惕技术依赖与风险外溢。这些讨论给我的最大启发是要把“技术有效”转化为“教育合理”。

对照自己的课堂，我觉得还有两件事值得做细：第一，不少讨论停留在平台功能、资源推送或宏观愿景上，对“课堂中教师如何依据学情做决策、如何把AI嵌入互动步骤、如何在过程中调节”说得不够具体。第二，许多做法把AI当作学生的直接学习对象或答案提供者，忽视了教师在路径设计、问题转化、节奏调控与价值引导中的核心作用。在计算思维培养上，已有同行探索了人机协同精准教学并给出小学课例，这更坚定了我的想法：当AI真正进入课堂时，关键不是“多用AI”，而是“把学习过程设计清楚”。

动手之前，我先把三个核心概念想明白。第一，“学情适配”指向的不只是学生学业水平，还有学生在某个知识点上的理解方式、常见误解、表达能力与课堂参与状态等综合表现。在课堂上，它必须能够被教师看到、被证据支持，并能转化为任务梯度与支持方式。第二，“互动学习路径”不是课堂流程表，而是一条由任务链、问题链与反馈链构成的学习推进路线：学生在其中不断经历提问、获取信息、验证、表达与迁移。第三，“人机协同”强调教师、学生与AI的分工互补：AI提供信息、示例与生成支持；学生提出问题、验证与表达；教师负责设计、引导、转化与调节。

想清楚了概念，我逐步形成“感知一决策一交互一调节”四阶段循环做法。感知阶段的输入是课堂观察与学习过程(学生提问、讨论、操作结果、表达质量等)，输出是可行动的学情判断。决策阶段的核心是把教学目标转化为梯度化问题链与任务链，并确定分层支架(提问模板、提示卡、示例、对比材料等)。交互阶段强调三方协作：学生在问题链驱动下与AI对话探究；教师通过示范提问、概念转化与过程追问把互动引向深度。调节阶段则依据课堂反馈对任务梯度与支架强度做即时调整，并逐步撤除支架，避免路径依赖。这一思路也印证了建构主义学习观的核心主张：“学习者主动建构意义，教师提供支持并逐步撤除支架。”

下面，我以苏科版信息科技四年级上册“用图形进行编码”一课为例，还原课堂中的几个关键教学事件：我当时的教学判断、路径设计与即时调整，以及学生在课堂中的提问方式、互动质量与表达表现。之所以这样呈现，是因为我想说明变化“如何发生、为何发生”。

为了把课堂过程看得更清楚，我特别留意收集三类材料：一是学生的可见产出(编码小练习、讨论记录、口头表达要点)；二是课堂互动证据(提问类型、追问次数、同伴解释与纠错行为)；三是教师的即时决策记录(我在什么证据下调整了任务、增加或撤除支架)。这样做的目的，是让自己从关注“结果对比”走向理解“真实的学习过程”。

在观察学生表现时，我不追求复杂量化，而是坚持一个标准—“能不能指导下一步教学”，并据此做了一个可操作的观察框架：参与维度看学生是否进入任务、是否能持续对话；理解维度看学生能否用自己的话解释概念并举例；提问维度看问题是否具体、是否包含验证;迁移维度看能否把编码规则迁移到新材料上。我还把提问质量分为四级：一级是“要答案”的提问，二级是“问概念”的提问，三级是“问原因/机制”的提问，四级是“带验证计划的追问”。该框架的目的不是给学生贴标签，而是帮助我在课堂里及时判断该加哪一种支架、该撤哪一步提示。

这些观察主要来源于我的即时教学反思、教学设计文本和部分学生课堂讨论记录。每节课后我都会及时记下:我对学情的判断依据；我如何设计由易到难的问题链；学生如何向AI提问、我如何引导、课堂的关键转折点；我对教学效果的评估与问题诊断。之后再回头整理这些材料，把它们归到四阶段循环的各个环节中，梳理彼此之间的递进关系，逐渐形成“学情判断一路径生成一互动推进—即时调节”的完整链条。

考虑到生成式AI在课堂中可能带来信息准确性与安全风险，我在使用过程中坚持两条底线：一是把AI当作“可被质疑的信息源”，不把它当作权威答案；二是严格控制输入内容，不让学生在课堂中提交个人隐私信息，避免把敏感数据写入提示词。已有研究也反复提醒，伦理安全与技术依赖是AI教育应用必须直面的风险。

本课以“用图形进行编码”为载体，课堂目标不仅是让学生理解条形码与二维码“为什么能表示信息”，更重要的是让他们学会用“分解一提问一验证一迁移”的方式进行探究。我将对话式AI定位为“智能信息源+探究伙伴”，课堂主线仍由预设的问题链主导，防止师生与AI的互动变成漫无目的的闲谈。

课前我结合以往学习情况与课堂观察，判断学生普遍存在三类困难：一是对抽象编码原理缺乏表征抓手，容易停留在“看见黑白条/小方块”的表层；二是提问方式不成熟，常用“是什么”式提问，难以提出“为什么/如何验证”式问题；三是小组合作差异大，部分学生容易依赖他人或依赖教师给出的固定步骤。基于以上判断，我不允许学生直接向AI询问抽象原理，而是借助具体观察与可验证问题，将学习描定在可操作层面。

我把探究任务拆解为三段梯度化问题链，并用AI协助生成更清晰的追问与示例。第一段聚焦“观察与描述”：条形码由哪些元素构成？黑白条宽窄有什么规律？二维码的定位图案起什么作用？第二段聚焦“解释与推理”：如果把黑白条当成0和1，信息如何被表示？为什么需要校验与容错？第三段聚焦“验证与迁移”:能否用一个小例子验证你的理解？不同编码方式有哪些共同结构？在这一阶段，AI的作用主要是帮助教师快速生成多版本问题表述与例子，但问题链的梯度与课堂节奏仍由教师把关。

为了让学生“会问、敢问、能验证”，我把提问支架做成两张课堂可直接使用的卡片。第一张是提问模板卡(节选):“请用四年级学生能听懂的话解释…并举一个例子”；“如果……会怎样？你能给一个能验证的小实验吗”；“你的回答里哪一句最关键？能换句话再说一遍吗？”第二张是验证提示卡(节选):“找一个反例试试”；“换一种材料再算一遍”；“让同伴复述你的解释，看看是否一致”。我发现这两张卡既能显著降低提问门槛，又能把学生从“问完就收工”拉回到“问完要验证”的学习轨道。