融合AIGC的“以学习者为中心”课堂实践探索

【摘 要】本文聚焦于将生成式人工智能（AIGC）融入“以学习者为中心”的教学模式，实现个性化教育。文章首先分析了现代信息技术发展背景下，学校教育科研工作的重要方向，随后阐述了“以学习者为中心”的教学理念及其与AIGC的结合。通过具体的教学案例“走进AI算法 揭秘智能推荐”，本文展示了AIGC在满足学生个性化学习需求、促进自我评估、加强协作学习及激发创新思维方面的应用效果。研究指出，AIGC的引入为基础教育领域带来了创新动力，同时带来评估效果和确保教学公平性等新挑战，为未来的教学实践和研究提供了方向。

【关键词】生成式人工智能（AIGC）；以学习者为中心；创新思维

【中图分类号】G434 【文献标志码】B

【论文编号】1671-7384（2024）011-021-02

随着现代信息技术的高速发展，“以学习者为中心”的教学模式有了新的工具与路径。在这样的背景下，如何针对学生的个体差异，借助智能技术提升学生的学习效能，从而实现个性化教学，已经成为学校教育科研工作的重要方向。

构建“以学习者为中心”的内涵

“以学习者为中心”的课程设计核心在于关注学习者个体，这包括关注学生的个人成长和发展、重视他们的兴趣和情感体验。在此过程中，我们强调学生作为学习的主体，而教师则扮演着引导者和促进者的角色，共同推动教育向着更加个性化和高质量的方向发展[1]。在这样的时代背景下，我们致力于探索如何借助智能技术的力量，针对每位学生的特点，实施个性化教育策略，以期提高学生的学习效果和效能。

探索生成式人工智能融入教学模式的路径

生成式人工智能根据不同学生的需求和特点进行个性化定制，包括适配个体差异性、建立自我评估能力、强化合作学习，以及培养创新性思维。在实际的教学中，学生不仅需要与同伴合作，还需要学会与生成式人工智能协同工作，这种协作不仅有助于学生在复杂的学习环境中提升协作能力，还能让他们体验到科技带来的学习变革。通过与生成式人工智能进行互动，学生可以获得个性化的学习支持，提高学习的兴趣与效果[2]。

AIGC融合下的“以学习者为中心”的教学实践

赵林林正是基于学校团队教科研活动的实践和探索，构建了生成式人工智能条件下“以学习者为中心”的教学内容“走进AI算法 揭秘智能推荐”。

1.用AIGC学AI算法，适配学生个体差异

作为教师，我们都知道：个体差异性是教学中客观而必然存在的现象。因此，教学过程中，适配学生个体差异性的教学策略尤为重要。

在“走进AI算法 揭秘智能推荐”这一课中，赵林林老师设计了四个教学环节：环节一，带领学生踏入放映空间，初步了解人工智能；环节二，让学生亲身体验算法，深入理解智能推荐；环节三，联系实际生活，迎接算法带来的挑战；环节四，通过问题引导，激发思考，展望未来发展的无限可能。

在后面三个主要学习环节中，教师赵林林巧妙地运用生成式人工智能技术，根据学生的不同需求进行了个性化引入，使得教学活动能够更加精准地满足每位学生的个性化学习需求，从而提升教学效果。可见，生成式人工智能的引入，使得教师在教学过程中拥有适配学习者个性化需求的技术工具。

2.认识学科概念，建立自我评估

在第二个教学环节，引导学生深入探索人工智能核心概念的过程中，赵林林运用了一个生动的比喻——烹饪盛宴，来帮助学生形象地理解算法、数据和算力这三个关键学科概念。在这个比喻中，算法被比作食谱，数据则是食材，而算力则相当于技艺高超的厨师。尽管这样的比喻有助于学生理解，但“算力”这一概念因其抽象性，仍给学生带来一定的理解挑战。

为了深化学生对“算力”概念的理解，赵林林鼓励学生分享自己对这个概念的认识，并与讯飞星火大模型进行互动对话。由于每位学生对“算力”的理解程度不同，他们向大模型提出的问题也各不相同，这使得他们能够获得针对个人认知水平的解释和精准的概念阐述。此环节，正是基于学生存在个体差异性，教师采用了融合问题导向的批判性思维学习方式。

在这个环节的设计中，充分考虑到学生的个体差异，教师巧妙地结合了问题导向的学习方法和批判性思维训练，不仅促进了学生对学科概念的理解，还帮助他们建立了自我评估的能力，从而更好地适应个性化学习需求。

3.揭秘推荐算法，强化协作学习

同样在这个环节中，为了深入探究智能推荐算法的原理，教师组织学生以小组合作的形式，对平台背后的用户行为数据进行推理分析，并尝试基于这些数据为用户定制个性化推荐。通过这种实践操作，学生能够更加直观地理解智能推荐算法的工作流程。

在小组讨论后的成果对比中，学生发现：所获数据量越大，推荐的内容就越丰富，同时推荐的准确性也越高。借此，教师引导学生利用讯飞星火大模型进行深入探讨，以补充和完善用户画像的构建。

在整个过程中，教师有效引导学生在生成式人工智能环境中开展团队协作，以共同解决学习问题。

4.迎接算法挑战，培养创新思维

在教学的第三环节，教师将教学内容与学生的实际生活紧密相连，提出了算法在实际应用中带来的挑战，例如针对“信息茧房”现象，引导学生思考如何突破这一困境。在课程的第四环节，教师进一步激发学生的思考，提出了一个发人深省的问题：未来的AI算法将如何影响我们的生活，我们应该如何应对这些潜在的问题和挑战？

通过这样的问题引导，学生在分享了自己的观点和想法之后，自然而然地转向生成式人工智能大模型，期望通过与大模型的互动，共同探索问题解决的方案，开启一段探秘之旅。

可见，生成式人工智能的引入，有助于学习者开展批判性和持续性学习，从而形成创新性思维能力。通过与大模型的互动，学生能够跳出自己的思维框架，探索解决问题的新途径，这对于培养他们面对未来不确定性和挑战的适应能力至关重要。

结 语

AIGC技术的引入，使得教学过程更加贴合学生的个性化需求，同时提升了教学的灵活性和效率。然而，这种前沿的教学模式也为我们带来了新的挑战，例如，如何准确评估生成式人工智能在教学中所发挥的效果？如何确保教学过程的公平性等。未来的教学实践和研究中，学校将继续关注这些问题，并探索有效的解决方法，共同推动智能教育的发展。

参考文献

蒋雄飞. 基于ChatGPT技术的“以学习者为中心”教育模式实践与探索[J]. 宁波教育学院学报，2024，26（2）：72-76.DOI：10.13970/j.cnki.nbjyxyxb.2024.02.019.

陈佑清. 打造以学习为中心的课堂[J]. 湖北教育（教育教学），2024（4）： 6-8.

通过对教师赵林林执教的“走进AI算法 揭秘智能推荐”一课的解读，我们清晰地认识到：“以学习者为中心”的教育理念与生成式人工智能的结合，为我们的基础教育领域注入了创新的活力。生成式人工智能技术的应用，能够有效适配学习者的个体差异，辅助学习者构建自我评估体系，加强协作学习的深度，以及激发和培养创新性思维。