1. 引言
在高中数学课堂的教学实践中解题能力是学生的重要能力，数学知识和技能的考察评估最终都将体现在解题方面。目前，高中的解题教学更多是以大量学练为主，只注重解题步骤和结果，忽略解题思路的形成，长此以往导致高中生独立思考能力退化。为此，搭建基于人工智能辅助教学的问题驱动课堂，以问题驱动引领解题教学的创新和发展，从而达成教学效果。
2. 理论依据
对理论基础进行剖析，具体如下：第一，建构主义理论。核心主张是学习是主动的、情境化的、社会性的意义建构，人工智能视角下建构主义的实现得到支持，包括情境创设、个性化脚手架、促进协作等[1]。第二，认知负荷理论。强调有效优化有限认知资源的分配，最大化有效负荷，人工智能视角下实现了个性化内容序列、简化信息呈现、提供即时反馈，高效管理认知资源；第三，问题驱动学习。通过解决真实问题来驱动知识获取与学生能力发展。在人工智能的支持下，问题匹配难度、智能学伴、精准资源推送以及过程性评估等环节得到简化，进一步展现出问题驱动学习的质量。
3. 人工智能在高中数学问题驱动解题教学中的应用潜力
当前人工智能快速发展，人工智能在教育领域的应用也取得了显著成效。在高中数学解题教学实践中做好问题驱动，可以尝试借助人工智能搭建问题驱动框架，致力于赋能高中解题教学的高质量发展。让人工智能成为高中生的解题助手，帮助高中生智慧答题，培养高中生的解题思维。
3.1. 成为高中生的解题助手
教师在数学解题教学实践中需要搭建“驱动问题链”，借助人工智能的数据分析和深度解析能力，设计一系列紧扣教学内容的核心知识点，让“驱动问题链”的引导性更强。借助DeepSeek快速地搜集和整理经典问题、实际应用案例以及最新的研究成果，为教师提供丰富的教学素材和灵感[2]。例如，针对某学生等差数列的解题过程，DeepSeek可以分析解题步骤，指出错误和不足，收集学生的解题数据，给出建议，以便于更精准地评估学生的学习情况，推荐更适合的解题策略和路径，让“驱动问题链”的关联性更紧密。
3.2. 帮助高中生智慧解答
对于高中生而言，由于所学的数学知识相对复杂，通常情况下智慧解答的过程需要依赖数学教师，缺乏随行学友。人工智能时代下的生成式人工智能，如豆包AI、DeepSeek、ChatGPT，都可以成为高中生数学解题过程中的助手，包括利用人工智能进行数学问题链的分析、明确数学复杂问题的解题思路等，形成以数学知识为核心的“脚手架”，帮助高中生在解题过程中逐层深入，在人工智能的辅助下提高解题的准确率和效率[3]。
4. 人工智能在高中数学问题驱动解题教学中的应用策略
人工智能在高中数学问题驱动解题教学中的应用，借助人工智能的便捷性搭建“驱动问题链”，让高中生在全新的“问题链”下去主动解题，探究数学问题的核心内容，培养解题意识，锻炼和强化自身的解题能力[4]。
4.1. 明确人工智能在问题驱动解题教学中的角色定位
基于问题驱动的数学解题教学实践，人工智能占据着重要地位。人工智能的角色并非随意排列，而是需要根据教学三元体的构成逻辑进行严谨排布。其中教师是智慧的引导者，学生是知识的探究者，人工智能则是智慧的辅导者，三者相互依存，共同构成了全新的数学解题教学语境。例如，高中数学教师在进行解题教学时可以利用人工智能搭建一个解题教学的“驱动问题链”。向人工智能工具提问，使其设计一套完整的解题教学问题驱动链条，并考虑到学生的学情状态、课堂教学资源储备、实施便捷性等特征，让人工智能通过深度思考给出答案。从学生的角度出发，高中生也可以利用人工智能辅助学习和分析过程，如通过DeepSeek的深度思考，就某一习题给出解题思路，在不给出答案的情况让解题思路生动、清晰地呈现，从而逐步进行数学解题内容的探究和推进，以这样的方式锻炼高中生的解题思维[5]。总之，基于问题驱动解题教学实践，人工智能在教师和学生的角度依旧是一个解题工具，发挥着解题思路引领的作用，帮助教师搭建解题框架，帮助学生创设解题思路，实现解题思维的正向引导。
4.2. 发挥人工智能在问题驱动解题教学中的高效运用
人工智能在高中数学问题驱动解题教学中的运用要明确自身角色定位，其本身是帮助教学进行“问题链”创设的辅助工具，也是学生进行解题步骤探索过程中的“引路人”，科学定位人工智能所处位置，方便后续的教学深入服务。例如，在开展等差数列的相关内容学习时，通过DeepSeek的深度思考功能，围绕教学内容、个人角色、所处背景、基本需求，创设“驱动问题链”，以此来辅助教学的展开。将人工智能给出的结论作为参考，教师设计了如下的“问题驱动链”，分四个层次逐步引导学生探索规律、构建概念、应用公式并深化理解：
一、情境感知层(激活经验)
1) 观察发现
给出数列：① 3, 5, 7, 9, 11；② 20, 15, 10, 5, 0；③ 100, 100, 100, 100
问题：这些数列中的数字如何变化？尝试用语言描述它们的共同特征。
2) 对比辨析
给出反例：④ 2, 4, 8, 16, 32；⑤ 1, 3, 6, 10, 15
问题：哪些数列与前三个不同？为什么？你能否创造一个新的类似数列？
二、概念建构层(数学抽象)
3) 符号化表达
问题：如果第一个数是a1，第二个数是a2，第n个数是an，如何用a1和相邻项的差表示a2、a3？猜测aₙ与a1的关系。
4) 归纳定义
问题：什么样的数列叫等差数列？如何用数学符号定义“公差”？公差可以是负数或0吗？举例说明。
三、公式推导层(逻辑推理)
5) 通项公式探索
问题：已知a1 = 2，公差d = 3，求a5。不逐项计算，能否直接找到a100的表达式？
追问：如果已知a3 = 10，d = 2，如何反推a1？能否推广到一般情况？
6) 公式验证
问题：假设通项公式是an = a1 + (n − 1) d，用数列①和②验证是否正确。如果错误，如何修正？
四、迁移应用层(问题解决)
7) 实际应用
情境1：剧场座位第一排20个，每排比前排多2个，第10排有多少座位？
情境2：小明每月存钱，首月存500元，每月比上月多存50元，第n月存款是多少？
8) 陷阱辨析
问题：已知数列aₙ = 3n + 1，这是等差数列吗？为什么？
挑战：若等差数列中a5 = 12，a9 = 24，求a1和d，你能想到几种方法？
五、拓展反思层(思维升华)
9) 逆向思考
问题：如果一个数列的通项公式是二次函数(如an = n²)，它可能是等差数列吗？为什么？
10) 总结升华
问题：用一句话总结等差数列的本质特征，并解释它在现实中的价值。
围绕该“问题驱动链”的设计可以发现，内容的问题驱动是螺旋上升的方式展开，着重点放在高中生的问题探究和理解力上。相较于传统的问题驱动链，本问题驱动链的连贯性更强，高中生按照“问题链”进行解题探究，能够逐步培养起高中生的解题意识，强化解题能力。同时，人工智能的广泛运用使得高中生也可以成为使用者，借助人工智能的分析能力就“问题链”中遇到的问题继续进一步的探究，给出解题思路。作为高中生学习的好帮手，人工智能让高中生遇到的数学难题被简化，辅助高中生去逐步地探究数学解题的基本流程[6]。
又如在高中数学有关于几何(相似三角形的应用)的相关知识点时，设置主题“校园艺术节舞台灯光设计”，由教师提出驱动型问题，如舞台灯光设计中需要测量哪些数据？灯光怎么算“完美照亮”？影子如何计算？而后学生分组讨论，使用平板电脑当中的AR应用，如测距仪，快速、准确地测得礼堂高度、舞台宽度和深度等难以直接测量的数据。AI视觉算法使得测量变得简单可靠。结合相似三角形的核心知识点，需要讨论和研究灯光(光线)、“演员”(物体)、影子之间的关系，将其抽象为几何图形，引导学生建立数学模型，将舞台抽象为平面，灯光点视为顶点，推导出人影长度与灯高、演员身高、演员到灯下地面投影距离之间的比例关系公式。学生可以使用AI增强的GeoGebra或Desmos软件，在软件中拖拽顶点，动态地、实时地观察灯高、人物位置的变化如何影响影子长度，加深对数学模型的理解。各小组利用建立的模型与公式，设计自己的灯光布置方案，包括灯的数量、悬挂的高度和水平位置，设计舞台关键点，不断调整参数、优化方案，借助AI进行模拟和个性化补救。完善具体细节，各小组展示方案后，进行互评与答辩，利用AI工具对学生上传的方案要点和数据进行智能分析，提升汇报效果。
4.3. 谨慎对待人工智能在问题驱动解题教学中的结论
高中数学解题教学中“问题驱动链”的创设有利于解题思路的引领，锻炼高中生的解题意识，强化高中生的解题能力。但从实践中可以发现，教师利用人工智能进行“问题驱动链”的搭建，让学生的思维呈现出螺旋上升的增长态势，充分展现出人工智能的辅助教学功能。对于高中生而言，人工智能本身是一个辅助性的工具，要学会合理利用人工智能进行解题学习。一方面，教师要做好引导，在利用人工智能进行解题教学的过程中要重点关注其呈现内容的逻辑性、系统性和一致性，确保其提供的“问题链”符合解题教学的基本需要。教师要引导高中生科学使用人工智能，避免出现对人工智能过分依赖的情况，要始终坚持和定位人工智能的辅助属性和辅助功能；另一方面，学生要善于提出质疑。人工智能的发展是时代趋势，但其目前依旧是一种辅助性的工具，特别是在教育领域的应用，人工智能在解题教学中给出解题思路和解题结论后，高中生跟随解题流程进行探究。在该过程中高中生要善于质疑，就人工智能中在解题思路中不完善的点进行优化，以此来保证解题的流畅性和完整性。高中数学解题教学作为重点内容，因此高中生解题意识的培养和解题能力的强化显得尤为重要，将关注焦点聚焦于此，望能够持续深化人工智能在数学解题教学中的运用，借助其搭建问题链，驱动高中生主动进行探究，强化解题能力。
综上所述，人工智能在高中数学问题驱动解题教学中的运用，使传统的问题驱动解题教学得到革新和优化，相较于传统的课堂教学模式，人工智能的运用价值不容小觑。在本次的实践中，利用人工智能搭建问题驱动链条，并借助问题驱动链条推进和深化解题教学实践，让传统的解题教学环境得到更新，最大限度地调动和激活高中生的解题主动性，培养高中生的解题能力，使其善于运用人工智能辅助解题学习。