摘要：如何应用生成式人工智能赋能中小学教育，尤其是优化和重构学习资源，更好地促进学生学习，这是一个亟待探究解决的问题。本文以初中信息科技“校园气象站”单元为例，详细阐述如何利用生成式人工智能赋能学习资源建设，并通过动态生成视频情境、创建交互式网页等措施，将抽象内容情

如何应用生成式人工智能赋能中小学教育，尤其是优化和重构学习资源，更好地促进学生学习，这是一个亟待探究解决的问题。本文以初中信息科技“校园气象站”单元为例，详细阐述如何利用生成式人工智能赋能学习资源建设，并通过动态生成视频情境、创建交互式网页等措施，将抽象内容情境化、复杂任务结构化、学习过程可视化，旨在为一线教师提供生成式人工智能赋能学习资源建设的新思路和应用范式，凸显技术革新下“以学生为中心”的深度学习发生机制。

当前，以大语言模型（LLM）和多模态模型为核心的生成式人工智能技术正以前所未有的速度重塑社会各领域。中小学教育也随之面临着前所未有的机遇与挑战。学习资源作为教与学的重要载体，其质量直接影响着教育教学成效，然而，传统的学习资源建设长期受困于开发周期长、内容同质化严重、更新滞后等问题，而生成式人工智能以其强大的内容生成、多模态转换和个性化适配能力，为解决这些痛点提供了全新的技术路径，为中小学信息科技课堂学习资源建设提供了新的探索契机和方向。

因此，笔者在“校园气象站”单元中（共四个课时，分别是《设计与搭建校园气象站》《气象数据监测系统的设计与实现》《降雨报警系统的设计与实现》《优化展示我的校园气象站》），以创建并优化校园气象站系统为核心内容，在不同课时、不同学习阶段探索生成式人工智能在中小学信息科技学习资源建设中的应用。

利用生成式人工智能动态生成沉浸式学习情境

随着智能工具的不断发展和应用，传统的“师-生”二元结构逐渐被“师-机-生”三元结构所取代。这种转变使情境创设阶段可以通过人机交互的形式进行，让机器辅助教师生成更加丰富和多样化的情境呈现资源。传统的情境创设依托于教师口述、讲解，学生作为“听故事的人”很难在极短的时间内投入到情境中，而K12阶段的学生对动态信息，如视频、音频等接纳度更高，接受速度也更快，因此，将教师讲故事转化为学生自行观看短视频的形式更贴合学生认知特点。

在《降雨报警系统的设计与实现》一课中，需要创设一个这样的情境：突然降雨，但值日生忘记关窗了，导致教室里漏雨，学习用具被浸湿。教师引导学生思考，怎样才能避免这种情况的出现，从而抛出这节课的关键问题：降雨报警系统如何设计与实现？在传统的情境引入中，教师通常会搜索几张下雨或教室进水的图片，或提前录制一小段雨天教室进水的视频。前者不够形象，很难将学生拉入情境中，后者实现难度较大，耗费人力物力各类资源成本。因此，笔者运用DeepSeek和即梦，以动画形式生成这一情境。首先，参照罗允等人提出的提示词构建方法，从明确任务和角色、任务详细指导、任务标准定义等方面给出DeepSeek提示词，利用DeepSeek进一步处理优化已经创设好的情境描述，生成可直接供即梦使用的分镜头Prompt（如下表）。然后，将DeepSeek生成的分镜头提示词输入给即梦，通过即梦可以在短时间内快速生成可观性较强的短动画（如图1）。课堂行为观察结果显示，90%以上的学生视线紧随视频，在视频播放完后有思考动作，这在一定程度上反映出学生投入度较高。

图1 即梦生成的动画截图

利用生成式人工智能搭建多样态学习支架

学习支架是为学生提供“有援环境”的必备要素，通常可以分为范例、问题、建议、向导、图表等。除了这些可设计的支架外，支架还有更为随机的表现形式，如解释、对话、合作等。生成式人工智能在教育领域的快速发展为学习支架提供了更多样态。

以《设计与搭建校园气象站》这一课时为例，学生需要认识各类传感器，并在了解传感器功能后，分析、设计校园气象站的搭建目标及所包含的各级子系统，能根据目标选择合适的传感器完成搭建。在这一过程中，学生需要厘清思路，确定自己完成任务的路径，这需要适切的学习支架。笔者利用DeepSeek为学生搭建了一个直观的网页学习记录平台，帮助其更快梳理思路。与运用生成式人工智能生成动态视频的方法类似，它同样需要先确定好提示词，向DeepSeek提出明确要求，之后DeepSeek即可在不到一分钟的时间内生成一段HTML代码，将其保存至本地并改为网页格式，便生成了如图2所示的网页。当然，教师需要检查目标是否达成，若未能完全实现，要继续追问，让DeepSeek通过上下文语义理解多次优化结果，直至目标达成。

图2 DeepSeek生成的HTML网页（未经美化）

此外，教师很难在课堂教学中关注到每个学生，对学生学习过程中的问题难以及时给出答复，这可能会造成部分很有价值的生成性问题被忽视或少部分学生的共性问题被遗漏。在以往的研究中，已经有学者提出智能学伴的重要性，智能学伴对促进学习互动、为学生提供个性化支持与辅导、增进情感交流等均有重要作用，但传统智能学伴也有一些短板，如感知性差、教学适用性低、对话问答理解能力弱等。大语言模型以其强大的推理和表达能力赋能智能学伴，可以让智能学伴真正“智能”起来。但对于K12阶段的学生而言，直接让其面对如文心一言、Kimi等大语言模型会在伦理上存在一定的风险。

因此，笔者认为可以在课前构建并训练一个适合教学、符合K12学生心理和认知特征的答疑对话智能体，当学生问出与课堂无关或部分敏感话题时，被训练过的智能体能够制止，不予回复并生成新的与课堂内容相关的问题，将学生引导回课堂思考中，这样既可以解决学生“有疑问、无处问、无人答”的问题，也能够避免学生“无疑问、四处问、胡乱答”的问题。

利用生成式人工智能优化形成个性化学习成果

学生经过前三个课时的学习，已经产出了校园气象站系统雏形，但过于同质化，缺乏创新点。在《优化展示我的校园气象站》这一课中，教师可以将生成式人工智能介绍给学生，将其作为“小助手”帮助学生不断优化、改进自己的校园气象站系统，具体可以从以下两个方面入手。

（1）运用生成式人工智能得到系统功能优化建议。对于那些具备初步想法，但由于对传感技术及开源硬件了解少、认识不足，很难落实到实践中的学生，可以利用生成式人工智能生成思路，学生需要评估这些思路的可行性。而那些难以找到程序中的错误的学生，则可以将程序截图或复制代码，撰写恰当的提示词，告知生成式人工智能工具，尝试让其协助识别并找出程序中的错漏。

（2）用Kimi等生成讲解初稿，然后进行批判性修改。在这一学习过程中，学生依旧是学习的主体，教师需要协调并指导学生合理应用生成式人工智能。通过这种方式，学生不仅能够掌握知识与技能，还能够锻炼自己的创造力和批判性思维，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

利用生成式人工智能伴随记录学习评价

随着智能技术的不断进步和广泛应用，知识获取方式和人际交互方式已发生深刻的变革。在这种背景下，教学评价的目标也从传统的传授知识转向了提升学生的综合能力和素养。学习评价不再仅仅是对学生掌握知识和技能的单一考量，而是更加注重对学生素养发展和能力提升的全面影响。为了实现这一目标，教师可以创造或应用学习评价智能体，或利用生成式人工智能构建评价平台，记录、追踪学生学习过程，并对其学习效果及时反馈，帮助学生及时调整学习策略和进度，形成差异化的相关拓展学习内容推荐。

但是，在学生应用生成式人工智能工具的前期，教师要不断监测并审核学生的学习数据，以确保学生能够获得真正的帮助和提升，同时避免可能产生的负面影响。

生成式人工智能在学习资源建设中的实践成效

生成式人工智能在学习资源建设中的应用，将教师从繁重的资源创作中解放出来，将学生从不适合的学习资源中挣脱出来，学生和教师的精力都从集中于低阶的“技术实现”转向集中于高阶的“问题定义（Prompt的设计）”“思维逻辑”，初步建立起人机协同的思维模式。通过一个单元的教学实践，学生的学习动机高涨，贴合情境的动画短片、快速对答的大语言模型等，让学生看到“所想即所得”的可能性，极大地激发了学生的学习兴趣。学习资源高度适配，每个学生与生成式人工智能的交互都是个性化的，有了生成式人工智能的助力，教师也可以更轻松地在课前准备好适合不同学生的差异化学习资源。此外，生成式人工智能也促进了过程性评价落到实处，通过任务清单与评价量表的对应，让整个学习过程和成果可视化，多维度、多主体评价更便捷。

生成式人工智能在学习资源建设中的应用挑战及应对策略

与成效相伴而来的就是挑战。首先，人工智能生成的内容并不都是可靠的，因此学生要有辨别人工智能生成“幻觉”的能力。在让学生使用人工智能工具或人工智能生成的工具前，教师要对该工具进行可靠性验证评估，将人工审查作为必不可缺的前提条件。同时，也要引导学生理解人工智能是辅助者而非权威，要有质疑的勇气和批判的精神。其次，要引导学生明确课堂规则，形成版权意识。人工智能生成的作品（音视频等）仅可用于课堂学习和校内展示，不可用于要求原创的竞赛、评比等，同时，要对人工智能生成的内容做好标注。最后，学生与生成式人工智能在学习过程中的角色分工不可模糊。学生在递交学习成果时需附一份说明，讲明哪些部分是依赖人工智能生成，哪些部分为原创（包括创作、修改），以及为什么要这样设计，为后续的评价提供依据。

本文作者：

上海师范大学附属第五嘉定实验学校

文章刊登于《中国信息技术教育》

2025年第15期

引用请注明参考文献：

马语鑫 .生成式人工智能在中小学信息科技学习资源建设中的应用——以初中信息科技“校园气象站”单元为例[J].中国信息技术教育，2025（15）：16-19.

来源：中国信息技术教育