AI技术驱动的小学信息科技个性化教学新路径——基于校本智能体的实践探索

生成式人工智能驱动下的小学信息科技个性化教学探索

——以校本智能体为例

【摘要】伴随生成式人工智能技术的迅猛发展，教育行业正经历深刻变革。本文立足于生成式人工智能时代背景，针对小学信息科技课程教学模式的革新展开讨论，借助构建多维度真实情境、营造泛在学习空间以及培育团队创新思维等途径，推动个性化学习目标的实现。文章着重剖析了校本智能体在个性化教学资源生成、学习路径设计与教学评价环节中的具体实践，旨在为一线小学信息科技教师提供理论支撑与实操指引。

【关键词】生成式人工智能；信息科技；个性化教学；小学教育；教学策略

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》清晰阐明，信息科技课程具备综合性特质，着重指出跨学科学习的迫切需求。当下，广大教师多采用项目式教学法开展小学高年级信息科技教学，不过该模式在落地过程中面临若干困境，例如：小学生需融合多学科知识来完成项目任务，这对其认知水平构成较高考验。同时，各项目小组在推进任务时遭遇的问题往往各不相同，教师难以在有限的课堂时段内同步回应所有学生的差异化诉求。生成式人工智能技术的诞生为破解上述瓶颈开辟了新路径。本文结合典型案例，深入研究如何借助生成式人工智能赋能的校本智能体体系优化小学信息科技教学，并细致探讨个性化教学的实施方略。

一、生成式人工智能助力小学信息科技个性化学习的三大维度

近期围绕生成式人工智能与教育融合的研究中，个性化学习逐渐成为热点议题，这对践行"因材施教"教育理念、落实基础教育"双减"方针等具有深远影响。现阶段个性化学习多依托推荐技术实现，其核心流程涵盖解析学习者偏好、筛选学习素材两个步骤。然而，基础教育阶段的各学科均设有清晰的培养目标和课程标准，单纯依赖学生主观意愿难以有效达成育人目标[1]。基于此，笔者主张突破固有"偏好匹配"框架，将个性化教学内容生成、个性化学习路径规划、个性化教学过程评价三者融会贯通，搭建个性化学习的"三维模型"，从而实现既定目标与学生实际需求的有机协调。

（一）个性化教学内容的智能生成

生成式人工智能能够依据学生的学习基础、兴趣取向及认知风格，自动产出契合个体需求的学习内容[2]。以"智能学伴"主题项目为例，高年级学生需围绕自身遭遇的学习难题，设计并编程打造机器人"小飞"的学习伙伴功能。课堂上学生反馈的学习问题多集中于计算失误频发、英语词汇记忆困难等层面，相应地，学生在项目实施中采用的编程思路也呈现出多样化特征。在传统教学场景中，单一教师需同时指导多个小组，很难在有限时间内全面满足每位学生的差异化需求。有鉴于此，我校借助校企合作引入生成式人工智能技术，开发了校本智能体，可自动输出针对性的学习素材与问题解决策略，例如针对数学运算、英语单词背诵等具体场景生成专属学习方案。

相较于通用大语言模型偶尔出现的一本正经地"信口开河"或"所答非所问"，校本智能体能够人为调控文本生成的体量，并给予恰到好处的方向引领。

（二）个性化学习路径的动态规划

生成式人工智能能够根据学生的学习进度与知识内化程度[3]，灵活调整学习路线。以"智能家居"课程为例，学生需要联系生活实际构思智能家居方案。部分学生设计了"智能花盆系统"，深入分析了不同花卉对水分与光照的差异化需求。传统教学模式下，学生主要借助搜索引擎获取资料，却常常遭遇信息冗余、关联度低且耗费时间过长等困扰。生成式人工智能则可自动筛拣、整合信息，精准推送植物学知识、传感器应用案例及编程实现方案等资源。项目实践中，25%的学生选用豆包、DeepSeek等通用大语言模型，75%的学生运用校本智能体（采用苏格拉底式问答策略，不直接呈现答案）。调研结果表明，使用通用大语言模型的学生完成项目的效率更高，但在处理类似任务时对工具的依赖程度也更强。由此，笔者判断校本智能体在培育学生独立思考素养方面更具优势。

我校信息科技学科校本智能体的演进路线如下：智能体1.0版本，当学生提出制作某类智能系统的需求时，会径直给出完整方案；至2.0版本，智能体开始循序渐进地启发学生思考，先系统梳理学生的全部构想，再输出相应方案；在3.0版本中，智能体仅提供辅助支架，所有构想与方案均由学生自主推导得出。

（三）个性化教学过程的精准评价

生成式人工智能技术能够实时追踪教师施教与学生学习全过程，并输出定制化的诊断报告。在配备校本智能体的教室内开展项目式教学时，智能体可自动解析学生提出的疑问，输出恰当的回应，同时借助摄像装置采集学习行为数据，产出个性化评估报告，揭示学生的优势与短板，提出具有针对性的优化建议。

在"智慧交通体系"项目中，校本智能体能够即时解析学生的程序代码。倘若发现某位学生在运用循环结构时存在逻辑瑕疵，系统将自动推送针对性反馈："您的代码中，循环条件的设置可能引发死循环。建议参照下方示例代码，对循环结构加以改进。"与此同时，系统会结合学生的综合表现输出详尽的评估报告，阐明学生在算法构思、团队协作及问题处理等维度的强弱项，给出量身打造的学习建议。

本次实践中，校本智能体矩阵的实时代码解析功能显著增强了教学效果：学生A的交通信号灯控制程序出现循环条件异常，智能体即刻标记"while循环未设置出口条件"，并产出可视化反馈："可将循环条件与传感器进行关联，参照示例代码中的中断机制予以设计。"依托这一即时反馈机制，学生仅耗时10分钟便完成了代码纠错；教师则借助系统生成的能力评估报告精确把握学生学情，如"算法构思能力突出，但条件判断逻辑尚需强化"。项目完成率从传统模式的65%攀升至92%，教学评价的精准度与时效性获得大幅提升。

实践验证表明，我校校本智能体矩阵在以下三个维度收获显著成效：技术层面，校本模式与通用模式的协同机制使资源产出精准度达到89%；教学层面，灵动的学习支持使学生自主探究时间占比提升至70%；管理层面，人工智能的过程性评价使教师备课效能提升了40%。上述数据源自本校2023年秋季学期实施的对比实验，实验覆盖5个班级共200名学生，采用前后测对照设计，信效度检验均达到显著水准。

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