1.智能互动反馈,实时评估学情
授课教师引入“豆包老师”智能系统,在学生观察根尖装片后,实时评估其对根尖各区细胞形态与功能的理解,帮助教师精准掌握学情。
2. AI生成动态可视化内容
授课教师利用AI制作根毛显微结构动态视频,对比有根毛与无根毛的吸收差异,将微观结构生动呈现。又如教师使用AI创设“向日葵生病了”真实问题情境,激发学生情境角色代入感。
3.AI辅助实验数据处理与展示
学生自主拍摄蚕豆根尖生长实验视频,并借助AI完成剪辑,用于课堂数据分析,直观展示不同区域在根生长中的作用。
4.人工智能解析原理
授课教师使用AI解析根的向地性、向水性、向肥性,帮助学生理解移栽带土、浇水原则等生活应用。
上述课例为我们展示了人工智能在课堂中突破单一的工具属性,扮演实时评估者、可视化助手、数据处理支持者等多元角色。AI赋能的关键不在于技术本身的新颖,而在于能否精准嵌入教学的关键环节,切实服务于学生的认知建构与素养发展。
周新民老师带来“江苏省第16期中小学教学研究专项课题‘基于人工智能支持的区域精准研修模式设计与实践研究’研究的实践与思考”专题讲座。周老师在讲座中指出,传统研修面临资源推送泛化、个性化指导不足、跨区域共享困难等问题,本课题旨在构建“数据采集—智能诊断—资源匹配—效果评价”闭环的精准研修模式,实现从经验驱动向数据驱动的转型。课题组通过1372份问卷调研发现,仅7.94%的教师认为平台推送资源精准,72.45%的教师对AI在研修中的应用有一定了解。以初中生物为试点,课题组开展了三次跨区域同课异构活动,逐步验证了智能研修平台在数据采集、问题诊断方面的有效性,形成了“课堂实践—数据采集—智能诊断—研讨改进”的完整闭环。目前已构建精准研修理论框架,开发案例集并建立教学行为数据库。下阶段将以生物学科为样板逐步推广至全区各学科,持续深化模式构建、数据链优化与人文关怀融合,形成涵盖多学科、多区域、多层次的完整解决方案。
孙传友老师指出,三位教师通过同课异构实现了“用教材教”而非“教教材”的转变,虽授课风格各异,但均达成了概念、能力、观念三个层次的目标。例如通过课堂教学,根尖结构与根的生长等概念得到精准落实;通过根尖不同区域生长数据的对比与实验探究,有效锻炼了学生的科学思维;大量生物差异的呈现,引导学生自然形成“生物与环境相适应”的生命观念。孙老师强调,教师应设置清晰任务,让学生在体验中“悟”出道理,使生物课既充满不确定性又目标明确,成为有趣且有收获的课程。