生成式AI在信息科技学科“教学评”一致性的应用

【摘 要】本文探讨了生成式AI在学科教学中应用的可能性和实践方法，特别是针对生成式AI在信息科技学科“教学评”一致性的应用研究，真正将教学、学习和评价有机结合起来，形成一个完整的教学体系，提高教学效率，促进学生学习，并对学生的学习成果进行有效评价，合力推动学习目标的达成。

【关键词】生成式AI；信息科技学科；教学评一致性

【中图分类号】G434 【文献标志码】A

【论文编号】1671-7384（2024）010-061-03

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）评价建议中明确指出：要树立正确的评价观念，坚持以评促教、以评促学，体现“教学评”一致性。作为信息科技学科教师，理应结合时代背景和教育需求，分析学生特点和教学要求，从实际出发，探索新的教学技术和教学方法。

生成式AI自ChatGPT问世以来持续更新，生成式AI大语言模型在国内也如雨后春笋般出现。但目前针对生成式AI在教育领域的研究大多还处在宏观角度看“变革”，很少落实于一线教学。教师需要通过仔细研读新课标的评价建议，发现新课标重视“教学评”一致性的教学模式，即把学习目标达成度的测评镶嵌于教学活动之中，依据课堂评价的信息对教学过程进行适当的调整和平衡，达到学促师教、教中有评，最终落实学科核心素养。而生成式AI的核心能力可以实现对课堂的实时评测、智能分析及反馈，对教师进行过程评价及调整教学有很大的帮助。因此，教师可从生成式AI在信息科技学科“教学评”一致性的应用展开研究，总结出相应的模式和策略，进而促进教育教学的变革。

生成式AI在信息科技学科“教学评”一致性的应用方向

在当前教育改革的趋势下，“教学评”一致性教学模式日渐成为信息科技学科教学过程中不可或缺的关键一环。而生成式AI在教育领域能够深度融入教育教学的各个环节_{79907cd0626b2efbbaa00488709404ba8751f73466670b99a51ba1985efaea2f}，从教学设计到学习实践再到评价反馈，为教育带来了前所未有的智能化、个性化和高效化的内容生成服务，是提高“教学评”一体化精准性的技术支持。生成式AI所具备的启发性内容生成、对话情境理解、序列任务执行、程序语言解析四项核心能力，从教、学、评三个环节，梳理了不同核心能力可支持的教育应用，其不同核心能力对应的教学评三位一体应用方向见图1。

图1 生成式AI不同核心能力对应的教学评三位一体应用

在“教”的方面，生成式AI可为教师教学提供多种形态的帮助和服务，如在辅助教师生成个性化教学方案的过程中，生成式AI可以依据教师的教学需求，分步骤生成多种适切的教学设计，为教师备课提供思路启发与多种备选方案，提高教师的备课效率与授课质量。在“学”的方面，生成式AI也可为学习过程提供良好的支持和服务，如在支持学生学科知识问答的过程中，生成式AI可以基于多轮对话，为学生提供现象分析、知识点讲解、应用影响等多层次服务。在“评”的方面，生成式AI还可针对性完成教育评价的多项任务，如在对学生的程序代码评价中，生成式AI可以通过自动识别程序语言、数据结构、函数类型与代码结构，整体评价算法程序的编写正误，并提供关于代码规范性、复杂性等多个维度的反馈与评价。

信息科技学科的“教学评”一致性以学习目标为统领，关注学生个性化、多样化的学习需求，课程逻辑以学生经验贯穿教学各要素的设计，利用生成式AI将教学活动和评价活动融合，以目标指导学生的“学”、教师的“教”和学习效果的评价，将其视为一个整体，合力推动学习目标的达成。以浙教版四年级下册第三单元中“数据可视化”一课为例，“教学评”每一步的推进，最终都为了达成“认识数据可视化及其应用；根据主题需要，用合适的方式进行数据可视化”的学习目标。

生成式AI在信息科技学科“教学评”一致性的应用实践

为了切实推进新课标中提倡的教学与评价的一致性，开展对“教学评”一体化实施的研究。笔者选取了生成式AI部分核心能力，具体研究思路如图2。

1.教：“双师课堂”协同教学

基于“教学评”一致性中“教”的部分，生成式AI具有补充教学内容的作用。生成式AI可以依据教学框架和教学目标，生成新的教学资料，帮助教师开展教学活动。AI在充分学习新课标、教学材料的基础上，主要利用生成式AI的“序列任务执行”能力协助教师设计课程方案、生成教学资源、提供评估反馈等。另外在“双师”教学中，可以考虑人类教师做主导进行项目规划和教学调控，利用生成式AI的“对话情境理解”能力让生成式AI（虚拟数字教师）参与课堂授课、智能解答和实时测评。

以“数据可视化”一课为例，教师首先制定一个基础教学框架，包括课程主题、学习目标、主要教学步骤、核心内容、教学方法和评价标准，其中具体教学步骤如下。（1）主题引入：教师通过一段视频引入主题，展示数据可视化在日常生活中的应用实例，如天气预报图、交通流量热力图等。（2）感知与发现：利用AI大语言模型“文心一言”，教师设计一个互动问答环节，AI根据预设的知识点库，提出问题并根据学生的回答提供即时反馈。（3）初探与建构：AI根据教学目标，生成一系列数据可视化案例，包括图表、图形和地图，帮助学生初步了解数据可视化的概念和方法。（4）应用与深挖：教师引导学生使用“文心一言”进行项目实践，AI根据学生选择的数据集提供定制化的可视化建议和步骤指导，学生通过实践深入探索数据可视化技术。（5）对比与延伸：AI自动生成不同数据可视化技术的对比分析，帮助学生理解不同技术的优势和局限，同时提供拓展材料，引导学生思考数据可视化在不同领域的应用。（6）课堂小结与知识延伸：利用“文心一言”，教师总结本课的关键知识点，并生成一系列相关问题，通过小测验的形式，评估学生对数据可视化概念的掌握程度。（7）爱国主义教育融入：结合爱国主义教育，“文心一言”生成了关于国家发展数据的可视化案例，如GDP增长、人口变化等，让学生在了解数据可视化的同时，增强国家意识和民族自豪感。

2.学：“人机课堂”自主探究

学生的“学”是一个过程，是无法一蹴而就的。小学阶段的学生，认知和理解能力稍弱，而生成式AI 具备对话界面简洁、提供个性化回答、获得即时反馈的特点，可为学生提供更具启发性的学习思路和素材，且人机协作互动的方式，为学生理解学习内容和专业知识提供了便利。在人机课堂中，学生主动参与知识建构、积极探究提出问题，利用生成式AI的“对话情境理解”能力与虚拟数字教师主动交流，不断建构、重构和优化自己的知识体系，从而更好地理解知识的本质和核心，在学习、理解、论证、反思的过程中达到培育学科核心素养的目的。

以“数据可视化”一课为例，学生的“学”可以细化成以下“两步三任务”。第一步，教师播放一段由AI生成的视频，介绍数据可视化的基本概念和应用场景。视频通过动画和图表，生动地展示数据可视化的不同呈现形式，如条形图、饼图、折线图等。第二步，针对数据可视化技术进行深度解析，由教师具体展示如导航图、热力图、动画等丰富多彩的可视化实例，并布置探究性任务。任务一是数据解读与案例分析。学生选择一个实例，使用“文心一言”进行深入分析。如学生选择了一个关于全球气候变化的热力图，AI提供了该图表的数据来源、制作步骤和解读指南，引导学生理解图表背后的数据含义。任务二是可视化需求探索。学生根据自己感兴趣的研究领域，使用“文心一言”探索数据可视化的实际需求。AI根据学生的兴趣和所提供的数据集，推荐合适的可视化方法，并提供相应的教程和指导。任务三是自动生成可视化图表。学生使用“文心一言”自动生成可视化图表，探索不同的数据呈现方式。AI根据学生选择的数据和指定的图表类型，生成图表并提供图表的详细解释，帮助学生理解其与电子表格软件的异同。

3.评：“反馈课堂”实时测评

在“教学评”一致性教学模式中，“评”是不可或缺的重要环节。为使学习目标和评价任务能够匹配且达到预期，真正实现“教学评”三位一体，需要在教学活动中实现师生、生生的充分交流、分析、测试与评价，在不断地反馈与调节教学中解决问题。如生成式AI的对话理解能力，可以评价学生的表达能力、表达水平，更加细致地分析学生的语言组织能力，针对学生表达和描述情况，给出相应的反馈意见；生成式AI的任务执行能力，则可以考查学生的试卷完成情况，通过自动筛选和多种备选的方式，为学生提供智能化试卷，让学生可以更好地在测试中掌握自己的情况，教师也能了解学情。

例如，在“数据可视化”一课的结尾阶段，教师采用“文心一言”大模型来评价学生的学科核心素养。以下是具体的应用和真实效果。（1）智能出题。假设学生小明正在学习如何将销售数据转换为可视化图表。“文心一言”根据小明的学习进度和能力水平，生成了一个包含过去一年内各地区销售情况的数据集，并提出任务：“请将这些数据转化为能够清晰展示各地区销售趋势的图表。”（2）实时进度跟踪。当小明开始任务时，“文心一言”通过集成在学生作业平台上的监控系统，实时跟踪进度。系统显示小明正在尝试创建一个堆叠条形图来展示不同地区的销售量。（3）准确率分析与反馈。小明提交了他的可视化作品后，“文心一言”分析图表的准确性和设计质量。AI发现虽然数据呈现正确，但图表的配色方案不够直观，于是提供了改进建议。“尝试使用颜色渐变来区分不同地区的销售量，以提高图表的可读性。”（4）学习目标的实时反馈。教师通过AI的分析报告了解到小明在数据准确性方面表现良好，但在视觉设计上需要加强。教师决定在下一节课上重点讲解数据可视化的设计原则。（5）学业发展记录。AI记录了小明在课程中的所有作业和讨论，包括他如何一步步改进他的可视化技能。这些记录帮助教师和家长了解小明的学习进展和需要额外关注的领域。（6）跨学科能力的评价。在评价小明的最终项目时，“文心一言”不仅分析了他在数据可视化方面的表现，还评估了他如何将数学知识和设计原则应用到图表制作中，提供了一个全面的学习评价。（7）反馈与自我反思的促进。收到AI的评价报告后，小明意识到了自己在设计上的不足，并根据反馈调整了他的图表。他还写下自我反思日志，记录了自己在项目中学到的知识和需要改进的地方。

生成式AI在学习评价中的应用不仅提高了评价的效率和质量，还通过提供个性化反馈促进了学生的自我学习和成长。同时，教师也能够根据AI的评价结果，更好地理解学生的学习情况，调整教学策略，实现更有效的教学。学生在与AI交流学习时也会出现一些问题，如AI在回答一些问题时，提供的结果并不一定完全符合我们的需求，这时教师需要提醒学生与AI交流时提的问题要更详尽，以便获得更为准确的结果。

结 语

“教学评”一致性本质是在课堂教学系统中，力求教师的教（学习目标）、学生的学（学习任务）和对学生学习的评价三要素协调配合、目标一致。依托生成式AI的信息科技教学，可将课堂的灵活性交给学生，通过个性化的学习路径和任务，促使学生更深入地参与学习过程，从而提升他们的学习动机和兴趣。