生成式人工智能在小学信息科技教学中的应用探索

[摘 要] 本研究旨在探讨在新课程标准指导下，生成式人工智能如何应用于小学信息科技教学实践。从解决问题的视角出发，本文提出了精准化、智慧化和个性化的人工智能教育原则。具体来说，精准化原则侧重于满足学生的个性化需求，智慧化原则有助于知识的整合与创新，个性化原则着重于设计科学合理的教学方案。本文进一步阐述了实施数字学习的多种途径，如精确的资源搜索、深入的数据分析，以及利用网络平台承担社会责任。本文着重于计算思维的培养，并介绍了游戏化、项目驱动和创意编程等创新的人工智能教学方法，旨在促进学生综合能力的全面提高。

[关键词] 生成式人工智能；小学信息科技；智慧化平台；个性化学习方案

随着信息科技的飞速发展，人工智能教育已成为当前教育领域的热门话题。在新课程标准下，人工智能教育需要持续探索和创新，以适应时代的进步。本文旨在探讨信息科技在生成式人工智能教育中的教育原则、实施途径和具体方法，为教育工作者提供新的思考和策略，从而更有效地促进学生的综合能力提升。

一、基于解决问题，秉持人工智能教育原则

（一）精准化原则

人工智能教育需根据学生的实际需求和水平有针对性地进行教学，这体现了精准化的教育原则。通过生成式人工智能教育，教师能够根据每个学生的学习特点、兴趣爱好和学习能力等方面的差异，提供个性化的学习资源，以满足他们不同的学习需求。

例如，在教学“修改图形”时，教师可以先展示一些学生之前学过的基本图形（如正方形、三角形、圆形），并引导学生讨论对图形修改的想法。随后，介绍基本的图形修改命令，如平移、旋转、缩放等，并通过示例来讲解这些命令的作用和效果。接着，学生在计算机上打开图形编辑软件（如Scratch），熟悉软件界面并进行简单的操作练习，包括使用平移、旋转和缩放等命令，以观察修改命令的实际效果。

在学生掌握图形编辑软件的基本操作后，教师可以演示生成式人工智能如何修改图形，通过输入指令进行具体操作，并教授学生生成式人工智能修改图形的优缺点。最终，教师将引导学生探索多样的设计思路，激发他们的创新思维，以创作出独具匠心的图形设计。

通过使用生成式人工智能工具进行图形修改，学生可以初步了解人工智能技术在图形处理和设计领域的应用。精准化的人工智能教育不仅能够更好地满足学生的需求，提高教学质量，还能够有效激发其学习兴趣，促进其全面发展。

（二）智慧化原则

智慧化的教育系统和平台，可以实现教学内容和教学资源的智能化管理，使学生更方便地获取丰富的数字学习资源，并根据个人学习需求进行智能化的重组和调整。

以教学“创作图画”为例。教师可以先与学生讨论绘画的重要性和应用领域，以激发学生对图画创作的兴趣。随后，介绍绘画的基本概念，如线条、色彩、形状等，并解释它们在图画中的作用和表达方式，引导学生思考如何运用这些基本要素进行创作。接着，教师使用绘画软件或在线绘画工具进行演示，展示如何使用这些工具来创作图画。在演示的同时，教师要求学生跟随操作在计算机上创作一幅简单的图画。在学生掌握基本技巧后，教师布置一个创作任务，如让学生设计一个自由创作的图画，可以是他们喜欢的风景、动物、人物等，使用绘画软件或在线工具实现他们的创意。在学生完成后，教师再介绍人工智能在图画创作中的应用，如自动生成图案、配色建议等，学生可以尝试将人工智能的建议融入自己的作品中。

（三）个性化原则

个性化的人工智能教育强调为每个学生制定科学的学习方案，以满足其个体差异化的学习需求。根据学生的兴趣、能力和学习风格等个性化因素，教师可以为学生制定有针对性的学习方案。

在开展主题活动“制作电子小报”时，教师可以引导学生根据人工智能提出的建议来制定个性化的学习方案。首先，介绍电子小报的特点、结构和制作流程，以及电子版面设计的基础知识，并提供一些案例分析，让学生了解不同风格和类型的电子小报。然后，教师使用电子小报制作软件或在线工具进行演示，展示如何使用这些工具来制作电子小报，并演示内置的生成式人工智能小工具。接下来，教师可以引导学生围绕一个主题，如“我的家庭”或“我喜爱的图书”，让他们使用电子小报制作软件制作一份电子小报，包括文字、图片、图表等内容。学生在生成式人工智能工具的辅助下进行信息搜索、图文配色和版式设计。最后，学生展示制作的电子小报，并分享设计思路和创意；教师引导学生进行互动讨论，总结并分享制作过程中的心得体会。

二、指向数字学习，拓展人工智能教育途径

（一）搜索资源，创建数字作品

互联网为学生提供了丰富的学习资源，他们可以通过搜索引擎、在线图书馆和学术数据库等获取所需的资料。学生可以结合自己的创意，将这些资源和信息整合，创作出优秀的数字作品。

如在教学“初识LOGO”时，教师可以通过PPT展示使用LOGO编程语言创作的图案，并提问：“你们想不想创作属于自己的图案呢？”随后，对学生进行分组，每组通过互联网搜索了解LOGO编程语言的基本概念和绘图功能。教师在教室中巡回指导，解答学生的疑问。在创作过程中，学生分组讨论并分工合作，运用所学的LOGO编程知识创作数字作品。在巡回指导时，教师提醒学生注意编程规范，并鼓励他们发挥创意。在作品完成后，每组学生在班级内展示作品，并分享创作过程。教师组织学生进行互评，以引导学生学会欣赏他人的作品，提高审美能力。课末，教师带领学生回顾本节课所学内容，总结LOGO编程语言的特点和应用，并引导学生分享自己在创作过程中的收获。

（二）数据分析与编码意义的探究

数据分析能够帮助学生深入理解他们所创作的数字作品，并在底层编码的层面发现潜在的问题与改进的空间。通过对编码进行细致的分析和挖掘，学生能够识别作品中的错误、确定改进的方向，并探索优化的可能性，进而提升作品的质量和表现力。

以教学“扫地机器人”为例。在教学中，教师向学生介绍了扫地机器人的基本原理和使用功能，阐释了它作为一种能够自动清扫地面的智能设备，是如何利用传感器和编程算法感知环境并完成清扫任务的。随后，教师教授学生扫地机器人常用的传感器技术，并指导他们使用可视化编程工具编写控制程序。接下来，教师运用人工智能技术分析扫地机器人收集的数据，将这些数据转换为图表，直观地展示扫地机器人在不同区域的清扫次数、时间和路径等信息。最后，教师与学生讨论编码在扫地机器人中的作用和意义，通过共同探讨编码的影响，让学生认识到它是实现人工智能的核心技术。学生通过数据分析来探究数字作品中的编码意义，不仅有助于更深入地理解自己的作品，还能找到改进的途径。

（三）网络平台与践行社会责任

在网络平台上，学生可以分享学习成果和心得体会，并参与在线志愿活动、知识分享和社区服务等各类社会活动。信息科技教育鼓励学生积极参与社会活动，传播正能量，并利用网络平台履行社会责任。

小学信息技术教材中专门设计了“网络文明小公民”一课。这节课的目的是教育学生：网络并非法外之地。在课堂上，教师首先应向学生介绍网络文明的概念及其重要性，解释网络文明要求学生在网络空间中遵守基本道德规范、尊重他人、保护个人隐私和信息安全。接着，可以引导学生讨论网络文明的益处与影响，以及不文明行为可能带来的问题。

随后，教师可以教授学生基本的网络安全知识与技能，如怎样保护个人隐私、避免网络诈骗和防止网络欺凌。最后，教师应引导学生思考如何在互联网上履行社会责任，并探讨网络对社会的影响与作用。这样，学生才能更好地理解网络文明的重要性，从而对自己的网络行为负责。

三、聚焦计算思维，创新人工智能教育方式

（一）游戏式教学：体验传输过程

在教学中，教师可以设计富有趣味性和挑战性的游戏，使学生能够在娱乐中学习并体验计算思维的传输过程。通过游戏式教学，学生在轻松愉快的氛围中接受知识，激发学习动机。

例如，在教学“智能交通——ZigBee技术”时，教师可以利用图片、视频或实物来展示智能交通系统和ZigBee技术的概念与应用，并简要介绍ZigBee在智能交通中的优势。随后，教师应介绍游戏规则：每组由五名学生组成，代表一个智能交通系统，需要设计一个模型智能交通系统，使用道具来象征车辆、信号传输和ZigBee通信模块。游戏的目标是确保车辆顺利通过交通信号灯，并通过ZigBee模块进行信息传输，从而体验智能交通系统的运行流程。

接下来，学生进行小组合作学习：小组成员合作设计模型并规划信号灯布局，每个成员扮演不同角色，包括车辆、信号传输和ZigBee模块。通过模拟信号灯的变化和信息传递，学生能够亲身体验ZigBee技术的实际应用。这种学习方式不仅能够帮助学生理解计算思维，还能够激发他们的学习兴趣，培养他们的综合能力和创新意识，从而有利于整体提高信息科技教育的质量。

（二）项目式教学：与生活实例相结合

项目式教学不仅能够激发学生的学习兴趣，还能培养他们的实践能力和创新精神。通过将计算思维和人工智能知识应用于实际项目中，学生可以更好地掌握相关知识和能力。

例如，在“智能楼道灯——红外传感器”的教学中，学生将通过项目式学习的方式，设计、制作并测试一个智能楼道灯模型，从而深入理解红外传感器的原理及其实际应用。教师需要为学生详细介绍智能楼道灯的概念及其功能，并阐释如何利用红外传感器检测人体活动，实现灯光的自动点亮效果。

教师要求每个学生都参与设计并制作一个可用的智能楼道灯模型。学生需要根据设计方案准备必要的材料和工具，并着手构建模型进行调试，确保红外传感器能够精准地检测到人体活动并控制LED灯亮起。在面临问题时，学生应积极尝试不同的解决方案，以实现模型的持续优化。

（三）编创式教学：展现可视作品

通过学习编程语言和工具，学生能够创作、设计并实现数字作品，从而展现可视的成果。这一过程可以使学生更直观地看到自己的成果，增强他们的学习满足感和成就感。

例如，在教学“机器人循光”时，教师要向学生介绍生成式人工智能的应用，让他们了解如何利用这一技术制作一个能够追踪光线的机器人。学生可以使用Python等编程语言编写控制程序，或者利用专门的机器人编程工具和软件。他们还可以运用生成式人工智能模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks），来训练一个能够根据输入数据生成机器人移动指令的模型。这一模型将使用包含光线数据和机器人移动指令的数据集进行训练。当机器人检测到光线变化时，它会将收集到的数据输入生成式模型，生成相应的移动指令，并将这些指令发送给控制程序执行。最终，学生可以通过调试和优化展示出优秀的作品。在这一过程中，学生需要运用创新思维来设计和实现项目，考虑如何使用人工智能技术解决问题，并将创意转化为可行的技术应用，同时不断进行创新和改进。

参考文献

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