课题题目:数智时代AI赋能的高中地理校园实践课程体系重构与实践研究

一、问题的提出

《普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）》把地理实践力列为地理学科四大核心素养之一，明确要求通过考察、实验、调查等方式培养学生的行动能力和意志品质。2024年底至2025年初，教育部密集发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》等文件，提出“促进人工智能助力教育变革”。两份文件落到高中地理课堂上指向同一个问题：地理实践力的培养需要走出教室，而AI技术恰好可以在学生无法频繁外出的情况下，把校园本身变成可测量、可分析、可迭代的实践场域。

然而现实并不顺畅。高中地理实践教学长期面临三重困境：野外考察受时间、经费、安全等因素制约难以常态化；专业GIS软件操作复杂，教师认知负荷偏高；评价方式仍以纸笔测试为主，学生的实践过程难以被有效记录。具体到校园层面，大多数学校的地理实践活动停留在“竖竿测日影”“看校园平面图”等零散活动层面，没有形成覆盖高中地理主干内容的课程体系。校园里的气象站、土壤剖面、建筑朝向、植被分布、积水点、人流动线等资源，本可以成为地理实践力的训练载体，但各年级教师各自为战，活动之间缺少进阶逻辑，AI工具的使用也停留在偶尔调用而非嵌入课程结构。与此同时，生成式AI在地理教育中的应用研究近年逐渐增多，有研究显示AI在提供情境化反馈、支持空间思维扩展方面具有明显作用，但也存在学生认知依赖的风险，无引导的AI使用情境下超过半数中学生表现出依赖倾向。如何在课程层面设计结构化的AI使用规则，而非放任学生自行调用工具，是本校在推进地理实践课程重构时必须回答的问题。

本校高中部拥有气象观测点、校园高程变化明显的坡地、不同年代建筑的朝向差异、透水与硬化地面的对比分布等可供反复观测的校园资源。地理教研组近年来陆续开展过校园定向、太阳高度角测量、雨水花园调查等活动，但未形成体系，也未对学生在活动前后的实践力变化进行过系统测量。本课题以校园为实践场域，以AI工具为认知支架，重构高中地理实践课程体系，试图把零散的校园活动装配成一套有进阶、有工具支持、可评价的课程方案。

二、核心概念界定

1.AI赋能

指在本课题中，将生成式AI与轻量化地理信息技术工具嵌入校园实践课程的各个环节，包括行前的问题生成与资料整理、行中的实时数据记录与空间分析辅助、行后的成果优化与反思引导。AI的角色不是替代学生观察和判断，而是在学生现有能力与任务要求之间提供适时的认知支持。本课题只选用学校已部署或免费可用的AI工具，不涉及需要额外采购的商业平台。

2.校园实践课程体系

指以校园及其周边步行可达范围为实践场地，围绕高中地理必修与选择性必修的核心内容，按照“基础观测—要素关联—人地决策”三层进阶逻辑组织的课程方案。每一层包含若干实践项目，每个项目明确对应的课标内容要求、实践任务、AI工具使用方式和评价量规。课程体系覆盖高一至高二两个年级，每学期实施两到三个项目，不额外增加课时，在地理课或地理选修课时间内完成。

 3.课程体系重构

指对原有零散校园地理活动进行三重改造：一是从“活动罗列”变为“进阶序列”，按实践力水平分层设计项目；二是从“教师口头指导”变为“AI支架嵌入”，在学生需要帮助的关键节点提供结构化支持；三是从“印象式评价”变为“过程数据+成果量规”的双轨评价，使学生的实践力变化可以被记录和比较。

三、国内外同类课题研究状况

1.国内研究状况

李景梅、林亚、胡志丹（2025）以校本选修课《数智地球》为载体，构建了生成式人工智能与GIS整合的TIRE教学模式，通过准实验研究（实验组与对照组各32人）发现实验组空间认知正确率显著提升，AIGC+GIS驱动的分层资源生成效率提高67%，78.1%的学生进阶为“课程协作者”。该研究证明了AI工具在地理实践任务中的可行性，但其场域是选修课内的任务设计，未回答如何在国家课程框架内将AI嵌入面向全体学生的校园实践课程。王芹（2024）以临夏中学为例，研究了基于地理实践力培养的校内课程资源开发，设计了日晷制作、地膜作用、防震减灾等案例，指出校园资源可以有效缓解学生出行困难与实践教学之间的矛盾。该研究对校园资源的梳理较为细致，但未涉及AI工具的使用，课程体系停留在若干独立案例的层面，缺少进阶逻辑。储姝（2025）以张家界世界地质公园为基地设计野外考察活动，发现本土资源载体能有效提升地理实践力和家乡认同。其对象是校外地质公园，实施频率受限于出行条件，与校园内可常态化开展的实践课程属于不同场景。

潘志超、梁钰雯、王民（2025）对2010至2025年间Web of Science收录的19篇文献进行系统综述，归纳出国际研究聚焦的四大热点：生成式AI在地理教育中的创新应用、师生核心需求与适应策略、技术适配与伦理风险、技术整合框架。该综述为理解AI与地理教育融合的全局图景提供了参照，但没有涉及中国高中校园实践课程的具体设计问题。刘冰林等（2025）讨论了生成式AI在高中地理教学中的应用场景与局限，指出AI在个性化学习、可视化模拟、反馈效率方面有价值，同时存在内容准确性、学生依赖、伦理隐私和技术公平等方面的限制，并提出增强AI准确性、加强教师培训等策略。该研究以课堂教学为分析对象，校园实践课程中的AI使用规则设计尚属空白。

2.国外研究状况

韩国学者金亨淑（2025）开发了融合生成式AI与卫星影像的GeoAI地理探究项目，以首尔高中21名学生为对象实施六课时干预，质性分析显示学生在空间思维、整合思维和关系思维三个维度均有表现，生成式AI在探究过程中提供了情境化反馈并支持思维扩展，学生报告了沉浸感、认知支持和自我成长等积极体验。该研究的样本量较小，且卫星影像探究与校园地面实践在工具类型和空间尺度上差异较大。Perrotta与Cross（2024）对美国高中生完成本地疫情口述史项目的过程进行考察，发现学生分析社区来源材料时表现出的历史共情明显高于处理档案材料时，说明学习材料与学生所处社区的联系对理解深度有实质影响。该研究的学科场景是历史教育，但其“本地材料+社区关联”的设计逻辑对本课题将校园作为实践对象具有方法论参照意义。

3.研究述评

已有研究在三个方面取得了进展：地理实践力培养需要走出课堂已经成为共识，校园资源可以作为实践载体的可行性得到了案例支持，AI工具在地理教学中的价值与风险也有了初步的实证和综述。但三者交叉的地带尚未被充分覆盖：以“校园”为固定实践场域、以“AI嵌入课程结构”而非偶尔调用为设计原则、面向全体高中生而非选修课或社团的实践课程体系，现有研究还很少涉及。本课题从这一空缺入手，以本校高一高二年级为实施范围，把校园观测资源、AI工具和课程进阶逻辑装配成可反复使用的实践课程方案，并检验其在地理实践力各维度上的实际效果。

四、本课题的理论意义和实践意义

理论意义在于把“AI赋能地理实践”从工具应用的经验描述推进到课程结构的设计层面。具体而言，将AI在校园实践课程中的角色从“学生想用就用”界定为“在课程节点上按规则使用”，并给出AI使用强度随年级升高而递减的进阶框架，为地理教育中AI工具的角色定位提供一份来自校园实践场景的实例。

实践意义在于产出一套本校可直接执行的校园实践课程方案。教师拿到方案后，知道每个项目对应哪条课标、在校园哪个位置实施、AI工具在哪个环节介入、学生成果用什么量规评价。学生在三年中经历从“用AI辅助观测记录”到“独立设计并执行校园调查”的转变，地理实践力的变化可以被记录和比较。学校推进AI赋能教学时，地理学科不需要从零开始设计。

五、本课题研究要达到的预定目标

1.对校园内可用于地理实践教学的场地与设施进行系统清点，按照气象水文、地形地貌、植被土壤、人文活动四个类别建立校园实践资源清单，标注每处资源的可用时段、限制条件和对应课标内容。

2.设计三个进阶层次的校园实践课程方案，分别对应高一上学期的“校园基础观测”、高一下学期的“校园要素关联分析”和高二上学期的“校园人地决策调查”。每个方案包含项目主题、课标依据、实践任务单、AI工具使用节点及规则、成果要求和评价量规。在试点班级完成一轮实施后根据反馈修订。

3.以学生在三个项目中的过程记录、成果评分和地理实践力前后测数据为依据，判断课程方案对“行动能力”和“问题解决能力”两个维度的实际作用，形成研究报告和课程方案集。

六、研究思路