人工智能+教育 | 智慧教室与生成式人工智能双驱动的初中信息科技教学探索

教育部等五部门印发， 明确提出推动人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度广泛融合、建强“人工智能+教育”基础环境、优化“人工智能+教育”发展生态等四大重点任务。

基于此，《中国信息技术教育 》 杂志推出“人工智能+教育”专题系列，旨在系统追踪政策落地动态，深度呈现一线创新实践，凝练可复制、可推广的经验范式。

智慧教室与生成式人工智能双驱动的初中信息科技教学探索

靳云芳 周正青 安徽省阜阳实验中学

本文紧扣《教育信息化2.0行动计划》《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》,以多所合作学校为实证对象，构建了“双驱三阶四维”教学模式，通过智慧教室与生成式人工智能工具的协同，设计验证、探究、创新三阶实验，“过程性评价、结果性评价、计算思维评价、信息素养评价”四维评价体系，重点解决实验教学低阶化、跨学科素养碎片化、计算思维培养抽象化痛点。实践数据显示，在应用该模式后，学生的计算思维与实践能力显著提升。

研究背景与意义

1.政策导向与技术赋能：模式建构的外部支撑

《教育信息化2.0行动计划》明确提出要构建“互联网+教育”新生态，要求将智能技术与教学深度融合；《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》强调发展学生的核心素养；《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》进一步提出依据数字化平台，对实验教学的流程进行优化。三项政策形成“技术赋能—素养培育—实验支撑”的导向闭环，为双驱动模式提供政策依据。

目前，生成式人工智能教育应用已经从辅助阶段进入到全流程融合阶段；大语言模型可以根据学情生成阶梯式的实验任务包，并且可以实时诊断Python代码的问题；智慧教室的物联网技术可以采集实验数据，并通过大数据进行分析与处理；虚拟仿真平台可以模拟很多复杂的场景，在多场景间互相穿插融合。

2.教学痛点与需求升级：模式建构的内在动因

①计算思维抽象化困境。以往的教学方式过于注重理论教学，缺少动手操作，而双驱动环境‌能将计算思维训练分解为可操作的碎片化步骤，如通过‌DeepSeek生成实验脚本‌实现分步指导，在虚拟实验室中直观对比预测与真实结果，使抽象思维具象化。

②实验教学存在低阶化局限性。72%的实验是“教师演示—学生模仿”的验证性实验，缺少与人工智能、物联网等前沿科技相关的内容；学生水平分层严重，要实现“验证—探究—创新”三级阶梯式实验，需要双驱动环境作为高阶实验落地的支撑条件。

③跨学科素养“碎片化”挑战。信息科技常局限于单一编程控制，未深度融入‌生物、数学、道德与法治‌等学科，而借助‌生成式人工智能‌与智慧教室协作平台，可推动跨学科项目式学习，打破知识碎片化壁垒。

“双驱三阶四维”教学模式建构

本研究以智慧教室与生成式人工智能双驱动环境为技术保障，以培养计算思维为核心目标，以“三阶实验”为实践载体，以“四维评价”为保障闭环，构建可落地、可复制的教学模式。

1.模式核心架构：双驱赋能，三阶递进

（1）双驱动环境的全程赋能机制

双驱动环境并非软硬件的简单叠加，而是根据实验类型的不同需求，实现软硬件工具的精准适配，确保技术赋能不偏离计算思维培养的核心目标，具体应用场景如表1所示。

表1

（2）三阶实验的操作流程与计算思维落地

①验证性实验：“原理验证—规范操作”基础层（1课时）。

核心目标：夯实实验操作规范与基础概念，为计算思维培养铺垫抽象能力（如识别实验核心变量）。

双驱动支撑流程：原理导入→示范操作→学生实践→思维铺垫。

原理导入：播放希沃白板制作的生成式人工智能超声波传感器工作原理动画。人工智能同步发送原理测试小问卷（学生扫码填写），并实时统计正确率，教师针对存在的问题进行针对性讲解。

示范操作：教师利用智慧教室实现全程实时投屏播放，并演示使用掌控板及传感器的全过程（标注重难点）。

学生实践：分组利用基础编程套件读取传感器数值，人工智能通过智慧教室摄像头记录整个过程，并自动生成操作评分报告。

思维铺垫：人工智能推送“问题思考”，小组讨论后总结“条件判断”的算法逻辑，并进行下一阶段“算法设计”的高阶操作演练。

②探究性实验：“问题探究—规律发现”进阶层（以“雷达避障参数优化”为例，2课时）。

核心目标：培养“模型构建、算法设计、调试优化”能力，深化计算思维的“逻辑闭环”（从变量筛选到规律应用）。

双驱动支撑流程：情境导入→方案设计→仿真探究→规律建构→迁移应用（从“技术支撑—学生活动—思维目标”三个维度呈现）。

情境导入：利用人工智能制作实验情景短片，发布互动调查问卷，并将学生的答案实时投送到学情报表；学生以小组为单位讨论对实验结果产生影响的主要变量，把对应的变量关系画成简图；通过具体的情境提炼出问题的表达，归结需要解决的问题并筛选出其中的重要信息。

方案设计：人工智能推送变量控制案例与实验方案模板，自动生成修改意见和建议；学生进一步完善方案，明确有关变量的定义、数据记录规则、异常情况处理等，上报教师端待审；建立模型意识，学会单一变量控制的探究。

仿真探究：通过虚拟仿真平台进行仿真探究，自动记录实验过程数据，用人工智能自动生成可视化图表，并标记异常点以及原因提示；学生按照步骤开展多组实验并记录数据、讨论产生差异的原因，提出初步的假设，培养数据分析能力，找出变量和结果之间的联系，推测出一些规律性的假设。

规律建构：小组展示自己的发现，并由人工智能进行对比分析，通过比较不同的答案找出异同点及差异的原因，同时，教师结合原因进行针对性讲解。学生分析规律发现的原因、补充非正常情况下的规律；建构“特殊情况+一般规律”+“一般规律+特殊情况”的完整认知链条。

迁移应用：任务发布，推送人工智能分层个性化任务并推送学习资源；学生在完成任务后，整理、总结，撰写思维反思报告并上交智慧教室平台；培养迁移应用能力。

③综合创新型实验：“跨科融合—成果落地”高阶层（3课时+一星期课后实践）。

核心目标：培养学生的跨学科问题解决能力、系统设计能力、创新应用能力。

双驱动支撑流程：确定主题—跨科设计—虚实验证—实物搭建—成果展示—迭代升华（从“技术支撑—学生活动—思维目标”三个维度呈现）。

确定主题：大屏展示真实场景的痛点，人工智能推送跨学科知识图谱和主题问卷；学生讨论用户需求，补充功能要点，并完成实验主题确认，培养问题关联能力，从社会角度确定跨科实验的方向。

跨科设计：由协同设计平台为各科分工搭建系统架构，利用人工智能进行匹配的硬件推荐，预警技术冲突；学生分组完成硬件接入、软件编程以及跨学科的知识融合，形成设计方案，培养系统设计思维、综合运用多学科知识设计实验路径的能力。

虚实验证：将平台生成模型和真实系统中保存的数据进行对比检验，人工智能检测逻辑漏洞并给出优化建议；学生调试虚拟模型，改正逻辑错误，形成虚拟验证报告，锻炼调试、优化思维。

实物搭建：利用人工智能的图像识别功能标注硬件连线错误、调用代码模板、提供实时的语法纠错，同时调用智能设备辅助进行数据调试；学生完成实物搭建和编写代码，每天发布进度日志，解决实际操作中突发的问题；学生能将虚拟变成现实，运用程序代码实现机器自动绘制。

成果展示：大屏呈现成果功能和搭建过程，人工智能量化打分，将多主体质性评价结果形成综合报告；阐明跨科知识融合的逻辑，在被提问环节针对问题予以反思，针对不足点给予分析；培养学生的成果表达与反思的能力。

迭代升华：由人工智能推送技术伦理案例，优秀成果转化成教学案例模板，并提供实践应用场景让学生选择；学生进一步完善方案并运用到实际场景中，记录实践过程、实践效果，并且完成报告，培养技术伦理意识和社会责任感，在实际场景下体会技术服务社会的价值。

2.四维评价：模式落地的保障闭环与素养监测

（1）评价维度与工具设计（如表2）

表2

（2）评价实施流程与反馈应用

采用“实时采集—多主体整合—个性化反馈—教学优化”的闭合回路评价实施流程，在完成评价的同时，让评价为教和学服务。

实时数据采集：课中用智慧教室里的教学设备和生成式人工智能工具进行数据采集，初步形成过程性评价报告。课后多主体进行评价（学生利用智慧教室平台完成《KWL反思表》进行自我评价；小组成员之间进行同伴互评，填写《协作贡献度表》；教师结合课堂观察，适当调整人工智能评价结果；家长代表根据“成果的社会价值”进行补充评价），形成综合评价初稿。

个性化反馈推送：综合利用多源评价数据，生成“学生立体成长画像”，并给出定向提升的意见。

教学优化迭代：每个月对课题组进行一次“评价数据汇总报告”的分析，并找出教学上存在的薄弱点。

实践成效与挑战及其应对策略

1.实践成效：基于实证数据的检验

该模式在笔者所在地区的几所学校进行了为期1年的实证研究，在实证研究过程中，以“双驱动模式组”（6个班级，共300名学生）为研究对象，并选取同一所学校的“传统教学组”（6个班级，共300名学生）为对照组。通过定量和定性分析可知，这种模式效果显著，学生计算思维与实践能力得到明显提升。

2.实践挑战与应对策略

本模式在实践过程中遇到了“存在技术依赖风险”“数据隐私泄露”“教师能力适配压力大”三大挑战，通过采取针对性策略，这些挑战得到有效解决（如表3）。

表3

结论与展望

1.研究结论

本研究建立的“双驱三阶四维”模式，实现了以下三方面的突破：

①打破思维培养抽象化局限。用人工智能拆解计算思维环节，运用智慧教室可视化实践成效，把问题抽象、算法设计等较为抽象的内容变成能够让学生设计、操作和评价的实验任务，让他们在动手中学习、在思考中有所悟。

②解决实验教学的低阶化痛点。构建“验证—探究—创新”三阶实验形态，运用虚拟仿真、人工智能生成的资源，降低高阶实验门槛，满足不同层次学生的实验需求。

③构建“技术—教学—素养”闭环。通过技术赋能、实验实践、评价反馈，为初中信息科技课程改革探索技术适配教学、教学承载素养的实践范式。

2.未来展望

①多模态人工智能的深度应用。探究语音交互、视觉识别等多模态人工智能在实验教学中的应用指导方法，以及人工智能通过视觉识别进行“传感器接线是否正确”的检测，进而降低使用门槛的方式。

②跨区域实验教学协同。基于智慧教室平台开展“跨市联合探究”，多市学生线上分享实验数据、完善改进方案，拓宽模式辐射面。

③校本课程深度融合。融合双驱动模式、校本课程，“人工智能+物联网”特色实验模块不断拓展，加大培养力度；加快课题研究成果转化为常态教学资源的步伐。

本文作者：

靳云芳 周正青

安徽省阜阳实验中学

文章刊登于《中国信息技术教育》

2026年第09期

引用请注明参考文献：

靳云芳，周正青.智慧教室与生成式人工智能双驱动的初中信息科技教学探索[J].中国信息技术教育,2026(09):42-46.

欢迎订阅

识别上方二维码订阅纸质版或电子版杂志