生成式人工智能赋能高中信息技术课堂教学的挑战与应对策略
Challenges and Coping Strategies of Generative Artificial Intelligence-Enabled High School Information Technology Classroom Teaching
摘要: 生成式人工智能在教育领域的应用为课堂教学带来新的机遇。其通过动态资源生成、自然语言交互与跨模态能力,为课堂变革注入新动能。高中信息技术课堂教学面临教学方式趋同化、主体地位弱化、评价难度升级及伦理争议等挑战。本研究以高中信息技术课堂为对象,系统分析生成式人工智能赋能教学的挑战,构建技术赋能与教育价值协同发展的理论框架,并提出针对性应对策略。研究指出,未来需探索生成式人工智能与信息伦理教育融合、工具普适性应用及师生情感联结重塑,推动课堂教学向高质量和信息化发展。
Abstract: The application of generative artificial intelligence in education brings new opportunities for classroom teaching. Through dynamic resource generation, natural language interaction and cross-modal capabilities, it injects new momentum into classroom change. High school IT classroom teaching faces challenges such as convergence of teaching methods, weakening of subject position, escalating difficulty of evaluation and ethical controversies. This study systematically analyzes the challenges of generative AI-enabled teaching in high school IT classrooms, constructs a theoretical framework for the synergistic development of technological empowerment and educational value, and proposes targeted response strategies. The study points out that in the future, it is necessary to explore the integration of generative AI with information ethics education, the universal application of tools, and the reshaping of the emotional connection between teachers and students, so as to promote the development of classroom teaching towards high quality and informationization.
文章引用:梁炳燕. 生成式人工智能赋能高中信息技术课堂教学的挑战与应对策略[J]. 创新教育研究, 2025, 13(8): 104-111. https://doi.org/10.12677/ces.2025.138574

参考文献

[1] 宋宇, 许昌良, 穆欣欣. 生成式人工智能赋能的新型课堂教学评价与优化研究[J]. 现代教育技术, 2024, 34(12): 27-36.
[2] 赵呈领, 徐晶晶, 刘清堂. 基于微视频资源的翻转课堂教学模式设计与应用探究[J]. 现代教育技术, 2014, 24(12): 70-76.
[3] Samala, A.D., Rawas, S., Wang, T., Reed, J.M., Kim, J., Howard, N., et al. (2024) Unveiling the Landscape of Generative Artificial Intelligence in Education: A Comprehensive Taxonomy of Applications, Challenges, and Future Prospects. Education and Information Technologies, 30, 3239-3278. [Google Scholar] [CrossRef
[4] Ruiz-Rojas, L.I., Acosta-Vargas, P., De-Moreta-Llovet, J. and Gonzalez-Rodriguez, M. (2023) Empowering Education with Generative Artificial Intelligence Tools: Approach with an Instructional Design Matrix. Sustainability, 15, Article ID: 11524. [Google Scholar] [CrossRef
[5] Mittal, U., Sai, S., Chamola, V. and Sangwan, D. (2024) A Comprehensive Review on Generative AI for Education. IEEE Access, 12, 142733-142759. [Google Scholar] [CrossRef
[6] Hadidi, R. and Klein, B.D. (2024) Exploring Faculty and Students’ Ethical Uses of GAI in Teaching and Learning Focusing on Bloom’s Taxonomy and the Needed Skills Development. Journal of the Midwest Association for Information Systems, 2025, Article No. 1.
[7] Aad, S.S. and Hardey, M. (2025) Ethical Considerations for GAI in Education: Ensuring a Human-Centered Approach. In: Aad, S.S. and Hardey, M., Eds., After Generative AI, Emerald Publishing Limited, 119-141. [Google Scholar] [CrossRef
[8] 顾小清, 王成梁, 王培均, 等. 生成式人工智能赋能教学的机制、需求与路径[J]. 中国教育学刊, 2025(4): 15-22.
[9] 周玲, 王烽. 生成式人工智能的教育启示: 让每个人成为他自己[J]. 中国电化教育, 2023(5): 9-14.
[10] 洪玲. 生成式人工智能背景下知识学习的离身困境与实践路径[J]. 电化教育研究, 2025, 46(5): 19-25.
[11] 李洪修, 王萌萌. DeepSeek驱动课程知识变革的特征、风险与对策[J]. 苏州大学学报(教育科学版), 2025, 13(3): 19-27.
[12] 刘邦奇. 智能教育协同创新的原理与路径[J]. 开放教育研究, 2025, 31(3): 92-101.
[13] 李森, 郑岚. 生成式人工智能对课堂教学的挑战与应对[J]. 课程·教材·教法, 2024, 44(1): 39-46.
[14] 陶炜, 沈阳. 从ChatGPT到Sora: 面向AIGC的四能教育和范式革新[J]. 现代教育技术, 2024, 34(4): 16-27.
[15] 朱新麒. 生成式人工智能在高中信息技术教学中的应用探究——以“探秘人工智能之用人工智能写人工智能”为例[J]. 中国信息技术教育, 2024(6): 41-44.
[16] 孙立会, 周亮. 论生成式人工智能教育的主体性风险与规避——基于生成哲学的分析[J]. 现代教育技术, 2024, 34(8): 13-22.
[17] 张黎, 周霖, 赵磊磊. 生成式人工智能教育应用风险及其规避——基于教育主体性视角[J]. 开放教育研究, 2023, 29(5): 47-53.
[18] 苗逢春. 生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策[J]. 开放教育研究, 2024, 30(1): 4-15.
[19] 王一岩, 朱陶, 杨淑豪, 等. 人机协同教学: 动因、本质与挑战[J]. 电化教育研究, 2024, 45(8): 51-57.
[20] 秦渝超, 刘革平, 许颖. 生成式人工智能如何重塑教学活动——基于活动理论的模型构建与应用[J]. 中国远程教育, 2023, 43(12): 34-45.
[21] 兰国帅, 杜水莲, 宋帆, 等. 生成式人工智能教育: 关键争议、促进方法与未来议题——UNESCO《生成式人工智能教育和研究应用指南》报告要点与思考[J]. 开放教育研究, 2023, 29(6): 15-26.
[22] 迟艳杰. 教学本体论的转换——从“思维本体论”到“生成论本体论” [J]. 教育研究, 2001(5): 57-61.
[23] 王开, 汪基德. 人工智能赋能课堂教学减负提质的机制、风险与应对[J]. 当代教育科学, 2022(2): 57-65.
[24] 张志祯, 齐文鑫. 教育评价中的信息技术应用: 赋能、挑战与对策[J]. 中国远程教育, 2021(3): 1-11+76.
[25] 王佑镁, 王旦, 梁炜怡, 等. “阿拉丁神灯”还是“潘多拉魔盒”: ChatGPT教育应用的潜能与风险[J]. 现代远程教育研究, 2023, 35(2): 48-56.
[26] 卢宇, 余京蕾, 陈鹏鹤, 等. 生成式人工智能的教育应用与展望——以ChatGPT系统为例[J]. 中国远程教育, 2023, 43(4): 24-31+51.