【摘 要】人工智能大模型的迅速發(fā)展為小學(xué)信息科技課堂提供了新的教學(xué)方式與智能化的教學(xué)輔助。本文探討了國產(chǎn)大模型如“文心一言”“訊飛星火”等在小學(xué)信息科技課堂中的應(yīng)用，分析了其在教學(xué)內(nèi)容生成、個(gè)性化學(xué)習(xí)支持、教師備課與課堂管理中的輔助教學(xué)作用，進(jìn)一步指出了大模型應(yīng)用面臨的技術(shù)、倫理和適應(yīng)性挑戰(zhàn)，并提出了云計(jì)算模式、數(shù)據(jù)安全管理、倫理規(guī)范制定及教師培訓(xùn)等應(yīng)對策略，能夠?yàn)榇竽Ｐ驮谛W(xué)教育中的輔助應(yīng)用提供理論依據(jù)與實(shí)踐指導(dǎo)。

【關(guān)鍵詞】人工智能；大模型；小學(xué)信息科技；輔助教學(xué)

【中圖分類號(hào)】G434" "【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】B

【論文編號(hào)】1671-7384（2025）03-067-02

人工智能（AI）技術(shù)的迅速發(fā)展正深刻改變教育領(lǐng)域的教學(xué)方式。小學(xué)階段的信息科技教學(xué)作為培養(yǎng)學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)和邏輯思維的重要環(huán)節(jié)，目前面臨個(gè)性化教學(xué)難以實(shí)現(xiàn)、課堂師生互動(dòng)不足以及資源優(yōu)化有限等諸多挑戰(zhàn)。教師在備課和授課時(shí)，往往無法同時(shí)滿足全體學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，導(dǎo)致部分學(xué)生在信息科技學(xué)習(xí)中產(chǎn)生畏難情緒[1]。AI大模型具有強(qiáng)大的自然語言處理和數(shù)據(jù)分析能力，能夠?yàn)榻處熖峁┲悄芑慕虒W(xué)輔助，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，提升課堂互動(dòng)，并為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)支持，從而有效解決這些問題。

人工智能大模型在小學(xué)信息科技課堂中的應(yīng)用場景

1.教學(xué)內(nèi)容生成與優(yōu)化

大模型能夠根據(jù)教師的需求，快速生成課程規(guī)劃、教研主題的閱讀材料、圖像、游戲、測驗(yàn)或課業(yè)清單等內(nèi)容。例如，教師可以使用自然語言工具來設(shè)計(jì)課程規(guī)劃，根據(jù)課業(yè)內(nèi)容快速生成主題與學(xué)習(xí)活動(dòng)。

在五年級(jí)“無處不在的算法”單元的第1課“生活處處有算法”中，AI可以提供大量與“生活處處有算法”相關(guān)的不同類型案例。例如，除了教材中提到的做西紅柿炒雞蛋、到圖書館借書外，還能提供如購物時(shí)尋找最優(yōu)價(jià)格商品的算法（比較不同商家價(jià)格、考慮促銷活動(dòng)等步驟）、規(guī)劃旅行路線的算法（確定目的地、查找交通方式、安排住宿等步驟）等。

2.個(gè)性化學(xué)習(xí)支持

在第2單元“算法結(jié)構(gòu)與描述”的第7課“重復(fù)操作用循環(huán)”中，AI大模型可以幫助教師為不同水平的學(xué)生生成合適的編程任務(wù)。對于基礎(chǔ)水平的學(xué)生，教師可以用AI大模型描述如何通過簡單的循環(huán)結(jié)構(gòu)生成1到10的數(shù)字序列。這種循環(huán)結(jié)構(gòu)背后的核心邏輯是通過“for”循環(huán)，設(shè)定一個(gè)起點(diǎn)和終點(diǎn)，逐步迭代打印每個(gè)數(shù)字，直觀展現(xiàn)了“重復(fù)”的概念。

對于學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的學(xué)生，教師可以利用AI大模型進(jìn)一步解釋遞歸函數(shù)的應(yīng)用。遞歸的核心思想是通過將問題分解為更小的子問題來解決，比如計(jì)算數(shù)字的階乘時(shí)，遞歸函數(shù)會(huì)反復(fù)調(diào)用自身，直到達(dá)到最小條件，如1的階乘為1。

3.教師輔助工具

AI大模型在備課和課堂管理中也是強(qiáng)大的輔助工具。例如，在第7單元“了解更多的算法”第26課“尋找最短的路徑”中，教師可以通過AI生成示例，解釋如何在圖形結(jié)構(gòu)模型中尋找最短路徑。教師可以描述動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的核心邏輯，首先，算法通過優(yōu)先隊(duì)列存儲(chǔ)待搜索節(jié)點(diǎn)，根據(jù)路徑的代價(jià)和對距離目標(biāo)的估計(jì)（即啟發(fā)式函數(shù)）優(yōu)先選擇代價(jià)最低的路徑。每當(dāng)探索一個(gè)新節(jié)點(diǎn)時(shí)，算法會(huì)更新已到達(dá)節(jié)點(diǎn)的總代價(jià)并對路徑進(jìn)行重新排序，以此確保找到最優(yōu)解。這種啟發(fā)式搜索方法的核心在于如何智能地減少搜索范圍，快速找到解答，從而優(yōu)化路徑規(guī)劃問題。通過這種方式，教師可以借助AI自動(dòng)生成的課堂材料和代碼示例，讓學(xué)生能夠在實(shí)際生活場景中簡單應(yīng)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，從而理解如何通過智能搜索算法找到復(fù)雜問題的解決路徑。

4.課堂互動(dòng)與討論

在第4單元“發(fā)揮算法的優(yōu)勢”第14課“算法效率比一比”中，教師可以組織學(xué)生通過AI生成的代碼進(jìn)行算法競賽。比如，教師可以描述兩種常用排序算法的核心邏輯——冒泡排序和快速排序。冒泡排序的邏輯在于通過不斷比較相鄰的元素，將較大（或較小）的元素逐步交換至列表的末尾，整個(gè)過程重復(fù)多次，直到列表完全有序。

相較而言，快速排序使用了“分而治之”的思想。通過選擇一個(gè)樞軸，教師將數(shù)據(jù)分為兩部分，分別遞歸處理比樞軸大的和比樞軸小的部分，這一過程極大提升了排序效率。當(dāng)學(xué)生在競賽中運(yùn)行不同算法時(shí)，他們能夠直觀感受到快速排序在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)明顯快于冒泡排序。這不僅讓學(xué)生體驗(yàn)到算法性能差異，還通過實(shí)際比較增強(qiáng)了他們對不同算法適用場景的理解。

AI大模型還能根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)生成數(shù)據(jù)報(bào)告，展示不同算法在處理相同任務(wù)時(shí)的執(zhí)行效率，并提出基于結(jié)果的優(yōu)化建議。

人工智能大模型應(yīng)用的挑戰(zhàn)與策略

1.人工智能大模型應(yīng)用的挑戰(zhàn)

人工智能大模型在小學(xué)信息科技課堂中的應(yīng)用面臨三大主要挑戰(zhàn)。首先，是技術(shù)限制。大模型如“文心一言”和“訊飛星火”依賴高性能計(jì)算資源，然而學(xué)?，F(xiàn)有的硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)條件難以滿足其需求，特別是在偏遠(yuǎn)地區(qū)，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定性和設(shè)備性能不足嚴(yán)重制約了其應(yīng)用效果。其次，是倫理與數(shù)據(jù)安全問題。大模型在提供個(gè)性化學(xué)習(xí)時(shí)，需要采集大量學(xué)生數(shù)據(jù)，存在信息泄露或?yàn)E用的風(fēng)險(xiǎn)。此外，過度依賴AI可能削弱師生互動(dòng)，影響教學(xué)中的情感交流和個(gè)性化關(guān)懷[2]。AI生成內(nèi)容的偏見也可能對學(xué)生的認(rèn)知與價(jià)值觀產(chǎn)生負(fù)面影響。最后是適應(yīng)性問題。大模型的有效應(yīng)用需要教師具備較高的技術(shù)能力，而部分教師對新技術(shù)的掌握有限，可能感到不適應(yīng)。對于學(xué)生，尤其是小學(xué)生，由于認(rèn)知和操作能力尚未成熟，使用大模型時(shí)也可能遇到困難，這需要更多的技術(shù)支持和引導(dǎo)。

2.人工智能大模型應(yīng)用的策略

為應(yīng)對人工智能大模型在小學(xué)信息科技課堂中的挑戰(zhàn)，學(xué)校需采取系統(tǒng)性策略加以解決。首先，針對大模型對計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的高要求，學(xué)校應(yīng)引入云計(jì)算，將大模型的計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移至云端，以降低本地設(shè)備的負(fù)擔(dān)。例如，通過“文心一言”云服務(wù)，教師能夠在線生成和共享教學(xué)材料，避免設(shè)備性能限制。此外，學(xué)校應(yīng)強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，確保穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，尤其是在需要實(shí)時(shí)反饋的教學(xué)場景中。對于網(wǎng)絡(luò)條件欠佳的學(xué)校，教師采用輕量化模型或離線方案可有效降低對網(wǎng)絡(luò)的依賴。

其次，針對倫理與數(shù)據(jù)安全問題，學(xué)校需制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理規(guī)范，明確數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和使用的權(quán)限，確保學(xué)生隱私得到充分保護(hù)，應(yīng)選擇具備完善安全保障的大模型平臺(tái)如“訊飛星火”，以確保數(shù)據(jù)安全。同時(shí)，學(xué)校應(yīng)制定AI教學(xué)的倫理準(zhǔn)則，明確教師的使用責(zé)任，避免過度依賴自動(dòng)化教學(xué)，確保AI生成的內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格審核，以符合教育倫理，防范潛在的偏見或不當(dāng)信息的影響[3]。

最后，為提升教師與學(xué)生對大模型的適應(yīng)性，學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)培訓(xùn)與技術(shù)支持。通過定期培訓(xùn)幫助教師熟練掌握大模型的應(yīng)用，提高其技術(shù)水平。此外，應(yīng)為學(xué)生提供適當(dāng)?shù)募夹g(shù)指導(dǎo)，逐步培養(yǎng)其使用大模型的能力。通過混合式教學(xué)，教師將大模型與傳統(tǒng)教學(xué)方法相結(jié)合，既發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，又保持課堂中的人際互動(dòng)與情感交流，以優(yōu)化教學(xué)效果。

結(jié)束語

AI大模型的應(yīng)用為小學(xué)信息科技課堂帶來了顯著的變革，其在優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、支持個(gè)性化學(xué)習(xí)、提升課堂互動(dòng)等方面展現(xiàn)了強(qiáng)大的潛力。然而，技術(shù)資源的限制、數(shù)據(jù)隱私與倫理問題，以及教師與學(xué)生的適應(yīng)性挑戰(zhàn)仍需關(guān)注。

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