生成式人工智能赋能高中信息技术项目式教学：路径探索与实践创新

一、引言

（一）研究背景与时代价值

在数字化转型的时代浪潮中，教育领域正经历着深刻变革。《普通高中信息技术课程标准（2020 年修订）》明确将 “数字化学习与创新” 列为核心素养，强调学生需具备利用数字化资源和工具进行学习、创新的能力 。项目式教学作为一种以真实情境为依托、以问题解决为导向的教学方法，高度契合这一理念，成为推动高中信息技术课程改革的关键路径。它通过引导学生在完成项目的过程中自主探索、协作学习，有效提升了学生的实践能力和创新思维。

与此同时，生成式人工智能（GenAI）技术取得了突破性进展，以 ChatGPT 为代表的大语言模型展现出强大的内容生成、智能交互和数据分析能力，为教育教学带来了新的契机。在资源开发方面，GenAI 能够快速生成丰富多样的教学素材，包括课件、案例、练习题等，极大地减轻了教师的备课负担，且生成的内容具有高度的针对性和时效性；在过程指导中，它可充当智能学习伙伴，为学生提供实时的答疑解惑、学习建议，实现个性化学习支持；评价反馈环节，GenAI 凭借数据分析能力，能够精准评估学生的学习成果，提供详细的反馈报告，助力教学改进。

据《2025 年生成式 AI 在教育的 8 个应用趋势》数据显示，58% 的高校教师已将 GenAI 融入教学实践，其在教育领域的市场规模预计 2030 年达 2070 亿美元 。这一数据直观地反映出 GenAI 在教育领域的广泛应用和巨大潜力，预示着它将深度重塑教育生态，推动教育模式从传统向智能化、个性化转变。

（二）研究目标与方法论

本研究聚焦于生成式 AI 与高中信息技术项目式教学的融合机制，旨在深入剖析两者融合的内在逻辑和实践路径，为数字化时代的信息技术课程改革提供坚实的理论支撑和可操作的实践指导。

在研究过程中，首先运用文献分析法，全面梳理国内外关于生成式 AI 技术在教育领域应用的相关文献，以及项目式教学的理论与实践成果，厘清技术赋能教学的内在逻辑，明确研究的理论基础和前沿动态。在此基础上，结合案例研究法，选取多所高中开展实证研究，深入分析生成式 AI 在不同类型项目式教学中的应用实例，提炼出 “技术 - 教学” 适配模式，总结成功经验与存在问题。

通过上述研究方法，本研究致力于构建 “理论框架 - 应用路径 - 实施策略” 三位一体的研究体系。从理论层面阐释生成式 AI 与项目式教学的融合原理；从实践层面探索具体的应用路径，包括教学流程设计、资源开发利用、师生角色转变等；并基于实践经验提出切实可行的实施策略，涵盖教师培训、技术支持、评价体系改革等方面，以期为高中信息技术教师提供全面、系统的指导，推动生成式 AI 在高中信息技术项目式教学中的有效应用。

二、生成式人工智能赋能项目式教学的理论框架

（一）技术特征与教育适配性

生成式人工智能技术以其独特的技术特征，展现出与教育领域的高度适配性，为高中信息技术项目式教学带来了新的活力与可能。

1. 内容生成自动化：基于大语言模型（LLM），如 ChatGPT、文心一言等，生成式人工智能能够实现内容生成的自动化。在高中信息技术项目式教学中，教师在项目设计阶段往往面临着巨大的备课压力，需要耗费大量时间和精力来设计项目方案、准备学习资源。而生成式人工智能的出现，极大地缓解了这一问题。它可以根据教师输入的主题、教学目标和学生水平等关键信息，快速生成详细的项目设计方案，包括项目背景、任务要求、实施步骤等。同时，还能自动生成丰富的学习资源包，涵盖教学课件、案例分析、练习题等，为教师提供了一站式的备课支持，大大降低了备课成本，使教师能够将更多的精力投入到教学指导和学生互动中。

2. 交互过程智能化：通过数字人教学、智能聊天机器人等技术，生成式人工智能实现了交互过程的智能化。在项目式教学中，学生在实践过程中会遇到各种问题，需要及时得到解答和指导。智能聊天机器人可以 7×24 小时在线，随时为学生提供个性化的答疑服务。学生只需输入问题，机器人就能快速理解问题的含义，并基于其强大的知识库和智能算法，给出准确、详细的解答。一些先进的智能聊天机器人还能根据学生的提问，主动引导学生深入思考，激发学生的学习兴趣和创新思维。以 Elai.io 平台为例，它支持多语言虚拟教师生成，这些虚拟教师可以用不同的语言为学生讲解知识、指导项目实践，有效解决了偏远地区师资不足和语言学习障碍等问题，为学生提供了更加公平、优质的教育资源。

3. 数据驱动个性化：生成式人工智能具备强大的数据处理和分析能力，能够采集学生项目实践中的行为数据，如学习进度、操作记录、问题回答情况等，并通过数据分析深入了解学生的学习习惯、兴趣爱好和知识掌握程度。基于这些分析结果，系统可以动态调整任务难度，为学生提供个性化的学习资源推荐。当发现某个学生在某个知识点上理解困难时，系统会自动推送相关的复习资料和练习题，帮助学生巩固知识；对于学习进度较快的学生，则会提供更具挑战性的拓展任务和高级学习资源，满足学生的个性化学习需求。Knewton 平台通过 AI 分析实现了学生 62% 的测试成绩提升，充分证明了数据驱动个性化学习的有效性。

（二）项目式教学的核心要素与赋能点

在高中信息技术教学中，项目式教学虽具有显著优势，但也存在一些传统痛点，而生成式 AI 的出现为解决这些问题提供了有效路径。

1. 项目设计：传统的高中信息技术项目式教学在项目设计上，常常存在情境真实性不足的问题，项目情境往往脱离学生的实际生活和社会需求，导致学生缺乏学习兴趣和动力。而且，项目设计的差异化较弱，难以满足不同学生的学习需求和能力水平。生成式 AI 能够基于真实社会问题生成跨学科项目案例，增强项目的真实性和趣味性。以 “智能社区数据可视化” 项目为例，该项目要求学生运用信息技术知识，收集智能社区的相关数据，如居民出行数据、能源消耗数据等，并通过数据可视化的方式呈现数据，为社区的智能化管理提供决策支持。这个项目不仅融合了数学、统计学、计算机科学等多学科知识，还紧密联系社会实际，让学生在解决实际问题的过程中，提高了信息技术应用能力和综合素养。同时，生成式 AI 可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，为不同学生生成个性化的项目任务和指导方案，满足学生的差异化学习需求。

2. 过程指导：在项目式教学过程中，教师需要同时指导多个学生，精力有限，往往无法及时为每个学生提供细致的指导和反馈。学生在遇到问题时，可能需要等待较长时间才能得到教师的帮助，这会影响学生的学习进度和积极性。生成式 AI 的实时代码调试功能可以帮助学生快速发现和解决代码中的问题。以文心一言的编程辅助功能为例，学生在编写代码时，它能实时检测代码的语法错误和逻辑问题，并给出修改建议，大大提高了学生的编程效率。在创意灵感激发方面，Midjourney 等生成式 AI 工具可以根据学生输入的关键词和描述，生成设计草图，为学生提供创意启发，帮助学生突破思维瓶颈，拓展设计思路。

3. 成果评价：传统的高中信息技术项目式教学成果评价，主要依赖教师的主观判断，评价标准不够客观、全面，容易受到教师个人偏好和经验的影响。而且，评价维度单一，往往只关注学生的项目成果，忽视了学生在项目过程中的表现和进步。生成式 AI 能够实现多模态自动评价，对学生的文本报告、代码实现、可视化作品等进行全面、客观的评价。通过对学生成果的多维度分析，结合预先设定的量规，生成式 AI 可以为学生提供个性化的改进建议，帮助学生了解自己的优势和不足，明确努力的方向，促进学生的持续发展 。

三、生成式人工智能赋能项目式教学的应用价值

（一）教师端：从 “知识传递者” 到 “项目架构师”

在生成式人工智能赋能高中信息技术项目式教学的过程中，教师的角色发生了深刻转变，从传统的 “知识传递者” 逐渐演变为 “项目架构师”，这一转变主要体现在以下两个关键方面。

1. 轻量化资源共建：在传统的高中信息技术教学中，教师需要花费大量的时间和精力来准备教学资源，如编写练习题、设计实验手册等。而生成式人工智能技术的出现，为教师提供了高效的资源共建工具，如 Deepseek、豆包等。这些工具基于强大的算法和丰富的知识库，能够根据教师的需求批量生成分层练习题、实验手册等教学资源。以分层练习题的生成为例，教师只需输入知识点、难度级别、题型等关键信息，生成式人工智能工具就能在短时间内生成一套涵盖不同难度层次的练习题，满足不同学生的学习需求。在实验手册的生成方面，它可以根据实验目的、步骤和预期结果，生成详细的实验指导手册，包括实验原理的解释、操作步骤的演示图等，大大减轻了教师的备课负担。据《2025 年生成式 AI 在教育的 8 个应用趋势》的数据显示，使用生成式人工智能工具进行资源共建，教师的备课效率能够提升 70% 以上，使教师能够将更多的时间和精力投入到教学方法的创新和学生的个性化指导中。

2. 精准化教学决策：教学决策的精准性是提高教学质量的关键。生成式人工智能能够通过对学生项目日志、学习行为数据等多源信息的深度分析，为教师提供精准的教学决策依据。在高中信息技术项目式教学中，学生在完成项目的过程中会产生大量的数据，如代码编写过程中的错误记录、项目进度的推进情况、小组讨论中的发言内容等。生成式人工智能可以对这些数据进行实时采集和分析，识别出学生在学习过程中遇到的共性难点和个性化问题。当发现学生在算法逻辑方面的错误率较高时，生成式人工智能可以根据数据分析结果，针对性地设计微课程，如 “循环结构优化” 专题讲解视频，帮助学生突破学习瓶颈。它还能根据学生的学习进度和能力水平，为教师提供个性化的教学建议，如调整教学内容的难度、改变教学方法等，实现教学决策的精准化和科学化。

（二）学生端：从 “被动执行者” 到 “数字创作者”

生成式人工智能的融入，为高中信息技术项目式教学中的学生带来了全新的学习体验和成长机遇，推动学生从 “被动执行者” 向 “数字创作者” 的角色转变，这一转变主要通过以下两个方面得以实现。

1. 个性化探究支持：每个学生都有独特的学习风格和认知特点，在高中信息技术项目式教学中，生成式人工智能能够根据学生的个体差异，为其提供个性化的探究支持。在编程学习中，对于 Python 初学者来说，代码逻辑的理解和编写往往是一大难点。生成式人工智能可以根据学生的编程风格和已有的知识水平，生成代码注释模板，为学生提供逐步解释的伪代码框架。学生可以根据这个框架，更好地理解代码的逻辑结构，逐步完成编程任务，从而降低认知负荷，提高学习效率。生成式人工智能还能根据学生在项目探究过程中的提问和反馈，实时调整指导策略，为学生提供针对性的学习资源和建议，引导学生深入探究问题，培养学生的自主学习能力和探究精神 。

2. 创新性思维培养：高中阶段是学生创新思维发展的关键时期，生成式人工智能为学生提供了丰富的创新工具和平台，如 Runway 等，助力学生打破学科边界，培养创新性思维。在信息技术项目式教学中，学生可以利用 Runway 等工具尝试跨媒介创作，将算法运行过程转化为动态可视化艺术作品。学生可以将数学算法与艺术创作相结合，通过生成式人工智能工具将算法的运行过程转化为绚丽多彩的动态图形，创造出独特的数字艺术作品。这种跨学科的创作方式，不仅让学生更深入地理解了信息技术知识，还激发了学生的创新灵感，培养了学生的创新思维和实践能力，使学生能够在数字世界中充分发挥自己的创造力，成为真正的数字创作者 。

四、生成式人工智能赋能项目式教学的实施路径

（一）项目设计阶段：虚实融合的情境建构

1. 真实问题数字化转化：生成式人工智能强大的自然语言处理能力，能够将现实生活中的复杂问题转化为适合学生探究的数字化项目主题。以 GPT - 4 为例，它可以对社会热点进行深入分析和拆解，提取关键信息，从而生成具有教育价值的项目主题。在当前全社会高度关注环保问题的背景下，GPT - 4 能够将 “校园垃圾分类” 这一现实问题转化为 “校园垃圾分类智能监测系统设计” 项目。在这个项目中，学生需要运用 Python 编程知识，实现数据采集、模型训练与界面开发等任务。通过完成这些任务，学生不仅能够掌握 Python 编程的核心技能，还能深入理解垃圾分类的重要性，培养社会责任感，实现知识学习与价值观塑造的有机结合。

2. 差异化任务包生成：每个学生都有独特的学习能力和知识基础，为了满足学生的个性化学习需求，生成式人工智能可以基于学生的前测数据，自动生成差异化的任务包。通过对学生前测数据的分析，生成式人工智能能够精准把握每个学生的学习水平和能力特点。对于基础较弱的学生，它会生成基础版任务方案，提供完整的代码框架，学生只需按照框架填充关键代码，降低学习难度，增强学习信心；对于具有一定基础的学生，进阶版任务方案会预留关键模块待填充，引导学生在已有基础上进行思考和实践，提升编程能力；而对于学习能力较强、富有挑战精神的学生，挑战版任务方案仅给出需求文档，要求学生自主设计和实现整个项目，充分发挥他们的创新思维和实践能力。这种差异化的任务包设计，能够让每个学生在项目式学习中都能找到适合自己的发展路径，实现个性化成长 。

（二）教学实施阶段：人机协同的深度交互

1. 智能辅导系统构建：在高中信息技术项目式教学中，代码调试是学生面临的一大难题。接入 GitHub Copilot 等智能辅导工具后，系统能够实时检测学生代码中的语法错误，并生成详细的修正建议。当学生在代码中出现变量未定义的错误时，GitHub Copilot 会及时提示 “此处变量未定义，是否需要导入库文件？”，帮助学生快速定位和解决问题，提高编程效率。在创意启发方面，Midjourney 等生成式人工智能工具为学生提供了丰富的灵感来源。当学生输入 “如何让数据可视化更直观” 时，Midjourney 能够根据输入的问题，生成多组图表设计方案，包括柱状图、折线图、饼图等不同类型的图表，以及不同的颜色搭配、布局方式等，激发学生的设计灵感，拓宽学生的设计思路，让学生能够创造出更具创新性的数据可视化作品。

2. 动态分组与协作支持：合理的分组是项目式教学成功的关键之一，生成式人工智能能够根据学生的编程能力、沟通技巧、团队协作能力等多维数据，进行智能分组。它会将擅长前端开发的学生与精通算法设计的学生组成互补团队，充分发挥每个学生的优势，提高团队的整体实力。在团队协作过程中，通过协作平台，生成式人工智能可以实时分析学生的讨论记录，识别小组协作中出现的瓶颈问题，如沟通不畅、任务分配不合理等，并推送针对性的沟通策略和协作建议。当发现小组讨论出现冷场时，它会建议学生采用头脑风暴的方式，激发大家的思维；当发现任务分配不均衡时，会提醒组长重新合理分配任务，促进团队协作的高效进行 。

（三）评价反馈阶段：多维度智能化评估

1. 过程性评价创新：传统的过程性评价往往依赖教师的主观观察和记录，存在评价不全面、不准确的问题。而生成式人工智能开发的 AI 评价引擎，能够自动分析学生在 Git 仓库中的代码提交记录，从多个维度对学生的学习过程进行客观、全面的评价。在代码规范性方面，它会评估学生代码中的注释完整度、变量命名是否规范等；在迭代效率方面，通过统计版本更新频率，了解学生对项目的改进速度和积极性；在团队协作贡献度方面，分析代码合并冲突解决次数等指标，判断学生在团队中的参与度和贡献大小。这种基于数据的过程性评价，能够为教师提供详细、准确的学生学习过程信息，帮助教师及时发现学生的问题和进步，调整教学策略。

2. 总结性评价升级：在项目式教学的总结性评价中，采用自然语言处理技术分析项目报告，能够大大提高评价的效率和准确性。生成式人工智能结合预设评价量规，对项目报告进行深入分析，生成结构化反馈。当分析学生关于算法优化的项目报告时，它会指出 “在算法优化部分，建议增加时间复杂度对比分析”，帮助学生进一步完善算法；对于可视化呈现部分，它会评价 “可视化呈现清晰，但数据来源标注不够规范”，引导学生注重数据的规范性和可信度。这种多维度智能化的总结性评价，为学生提供了明确的改进方向，促进学生不断提升项目成果的质量 。

五、生成式人工智能赋能的挑战与应对策略

（一）技术伦理与教育风险

1. 学术诚信风险：随着生成式人工智能技术的快速发展，学生使用 AI 生成作业答案的现象日益增多，这对学术诚信构成了严重威胁。据《生成式人工智能：对高校学术诚信的挑战与应对》一文指出，一些学生为了偷懒或追求高分，直接利用 AI 完成作业，这不仅违背了学术道德，也无法真正提升自己的知识和能力。为了解决这一问题，建立 “原创性检测 + 过程性数据追溯” 机制至关重要。可以借助先进的代码查重工具，如 Turnitin、PaperPass 等，对学生提交的作业进行检测，比对生成内容与历史提交记录，识别出可能由 AI 生成的部分。学校和教师应加强学术诚信教育，明确告知学生使用 AI 作弊的后果，引导学生树立正确的学习态度和价值观。

2. 算法偏见问题：训练数据的不均衡是导致算法偏见的主要原因之一。在高中信息技术项目式教学中，若 AI 系统使用的训练数据存在偏差，如缺乏某些特定群体或领域的信息，就可能导致资源推荐出现偏差。一些 AI 系统在推荐学习资源时，可能更倾向于某些常见的编程方向，而忽视了其他具有潜力的领域，这对学生的全面发展极为不利。为了应对这一问题，需要定期审查 AI 生成内容的多样性，确保其能够涵盖不同的观点、文化和背景。引入教师与学生共同参与的 “人机协同校准” 流程，教师凭借专业知识和教学经验，学生根据自身的学习体验和需求，对 AI 生成的资源推荐进行评估和调整，及时发现并纠正可能存在的算法偏见，为学生提供更加公平、全面的学习资源。

（二）实施路径中的关键障碍

1. 教师数字素养鸿沟：生成式人工智能技术在教育领域的应用，对教师的数字素养提出了更高的要求。然而，目前部分教师在这方面存在不足，难以充分发挥技术的优势。开展 “生成式 AI 教育应用” 专项培训是提升教师数字素养的有效途径。通过组织教师参加工作坊，邀请专家进行现场指导，让教师亲身体验和操作生成式 AI 工具，如 ChatGPT、文心一言等，学习如何设计有效的 Prompt，以获得高质量的生成内容。还应传授教师将生成式 AI 与教学融合的策略，如何利用 AI 生成的教学资源设计教学活动、引导学生学习等，帮助教师提升技术整合能力，更好地适应数字化教学的需求。

2. 学生适应性挑战：在生成式人工智能赋能的项目式教学中，部分学生可能会过度依赖 AI，产生 “思维惰性”，这将严重影响学生的学习效果和能力发展。为了应对这一问题，在项目评分中增加 “人工贡献度” 权重是一种可行的方法。明确规定学生在项目中必须独立完成的部分，并要求学生标注 AI 辅助环节，详细阐述自己在该环节中的自主思考过程。这样可以引导学生积极思考，主动参与项目实践，减少对 AI 的依赖，培养学生的独立思考能力和创新精神，确保学生在项目式学习中真正获得成长和进步 。

六、结论与展望

生成式人工智能通过技术赋能重构了高中信息技术项目式教学的 “设计 - 实施 - 评价” 全流程，为培养学生数字素养与创新能力提供了新范式。在项目设计阶段，实现了真实问题的数字化转化和差异化任务包的生成，为学生提供了更具针对性和挑战性的学习任务；教学实施阶段，人机协同的深度交互有效提升了学生的学习效率和创新能力，促进了学生的全面发展；评价反馈阶段，多维度智能化评估使评价更加客观、全面，为教学改进提供了有力依据。

未来研究可进一步探索：①跨区域 AI 教育资源共享机制，通过建立跨区域的教育资源共享平台，打破地域限制，实现优质教育资源的均衡分配，让更多学生受益于生成式 AI 技术；②生成式 AI 与虚拟现实（VR）等技术的融合应用，为学生创造更加沉浸式、互动式的学习环境，提升学习体验和学习效果；③长期实践中学生核心素养发展的追踪评估，建立长期的学生核心素养评估体系，深入了解生成式 AI 对学生核心素养发展的长期影响，为教学实践提供更科学的指导 。

随着《欧盟生成式 AI 和基础模型》报告所倡导的 “技术创新与伦理监管平衡” 理念的落实，生成式 AI 将更深度融入教育生态，推动信息技术教学从 “工具应用” 向 “生态重构” 的高阶发展。在技术创新的不断推动下，生成式 AI 将为教育教学带来更多的可能性；而伦理监管的加强，则能确保技术的合理应用，保障学生的权益和教育的公平性。通过技术与伦理的协同发展，生成式 AI 将助力高中信息技术教学实现质的飞跃，培养出更多适应时代需求的创新型人才。