1. 智慧教育与生成式人工智能概述

1.1 智慧教育的定义与发展

智慧教育是信息技术深度融合教育的产物，是教育领域从传统模式向现代教育形态的转变。随着大数据、云计算、物联网以及人工智能等技术的迅猛发展，智慧教育不仅仅依赖于数字化教学资源和平台的建设，更强调通过数据驱动和智能化手段来优化学习过程、提高教学质量。智慧教育的核心在于通过实时收集和分析学生的学习数据，为每个学生提供个性化的学习路径和实时反馈，从而实现精准化、定制化的教育服务。

在智慧教育的框架下，教育不再是教师一方面传递知识，学生被动接受的过程，而是一个互动、动态反馈和个性化发展的系统。学生在这一系统中能够自主选择学习内容、学习路径和学习方式，教育管理者和教师则通过数据支持和智能化决策，能够精准把握学生的学习需求和进度。因此，智慧教育不仅优化了教学方法，也促进了教育内容和资源的智能化、互动化和个性化。

1.2 生成式人工智能的基础与应用

生成式人工智能（Generative AI）是一种通过大量数据训练，能够自主生成新的内容的技术。与传统的人工智能技术不同，生成式AI不仅能够完成数据分析和任务执行，还可以根据已有的模式和样本，创造出全新的文本、图像、音乐等内容。在教育领域，生成式人工智能主要通过自然语言处理、图像生成、视频制作等方式，辅助教学内容的生成、个性化教学方案的设计以及互动学习环境的构建。

生成式AI在教育中的应用日益广泛，尤其在辅助教学和提升学习效果方面具有显著潜力。生成式AI可以根据学生的学习情况生成个性化的学习内容，为学生提供针对性的学习建议与练习。同时，AI还可以通过自动化的评估系统实时监控学生的学习进展，发现学生在学习过程中存在的问题，并生成适合的学习资源或练习题，帮助学生更好地理解和掌握知识。

生成式AI还能够提升教师的教学效率和教学质量。教师可以通过生成式AI平台获取关于学生的实时学习数据分析，精准地调整教学内容和方法，提供更有针对性的教学服务。同时，AI技术能够协助教师创建多样化的教学资源，如自动生成课堂教学材料、生成学生作业和考试题目等，从而减轻教师的负担，使其能够更加专注于学生的个性化辅导和课堂管理。

2. 智慧教育背景下信息技术类课程的教学模式创新

2.1 传统信息技术类课程教学模式的局限性

传统的信息技术类课程教学模式，主要以教师为中心，课堂讲授为主，学生处于相对被动的学习状态。这种模式通常强调知识的灌输与重复练习，忽略了学生个性化学习的需求和创造性思维的培养。信息技术课程本应具备较强的实践性和创新性，但由于教学内容的碎片化和教学方式的单一性，学生很难获得深度理解和技能应用。尤其是在信息技术领域，快速发展的科技知识使得教材内容更新滞后，传统课堂难以跟上技术进步的步伐。

传统教学模式对学生的反馈机制较为滞后，教师很难及时掌握学生在学习过程中的困惑与挑战，导致教学效率低下。课堂上的学习互动较少，学生多为听课与做题的被动接受者，缺乏足够的自主学习机会和问题解决的空间。这样的教学模式难以满足当今教育对培养学生创新能力、批判性思维和解决实际问题能力的要求。

2.2 基于生成式人工智能的教学模式创新

智慧教育的到来，为信息技术类课程的教学模式创新提供了新机遇。通过引入生成式人工智能技术，可以有效突破传统教学模式的局限，推动信息技术课程向个性化、互动化和高效化转型。生成式人工智能能够通过大数据分析，为每个学生量身定制学习路径和内容，精准识别学生的学习需求，从而实现个性化教学。

在基于生成式人工智能的教学模式中，AI不仅仅是辅助工具，更是教学活动的主动参与者。生成式AI能够根据学生的学习进度、兴趣与能力生成个性化的学习材料与任务。例如，在编程课程中，生成式AI可以根据学生的掌握情况生成不同难度的编程题目，或者自动生成相应的编程项目，帮助学生从基础到高级逐步掌握技能。同时，AI还可以通过实时的数据反馈监控学生的学习状态，识别学生的知识盲点，并提供定向的学习资源和复习策略，从而有效促进学生的深度学习和问题解决能力的培养。

3. 教学模式实践探索与效果分析

3.1 教学模式的设计与实施

在智慧教育背景下，基于生成式人工智能的教学模式设计主要聚焦于个性化学习的实现与智能化教学的推进。在具体实践中，我们通过整合生成式人工智能技术与信息技术课程的教学需求，设计了一套以学生为中心、数据驱动的教学模式。该模式的核心是通过生成式AI实时监测学生学习过程中的各类数据，如学习进度、错误类型、兴趣倾向等，生成个性化的学习任务和反馈内容。

在实施过程中，首先通过AI工具为每个学生设计了量身定制的学习计划，这些计划依据学生的知识掌握情况、学习速度以及所面临的困难动态调整。在编程学习中，学生的作业或项目会根据其掌握的编程语言的难度逐步升级，确保学生能够在合适的学习阶段接受挑战。生成式AI通过自动化生成学习材料、教学内容及问题解答，进一步提高了教学的灵活性与效率。课堂教学则通过互动式平台进行，学生可随时通过平台获取实时的学习反馈。

3.2 实践效果分析

在实际应用中，基于生成式人工智能的教学模式在多个维度上取得了显著的成效。首先，个性化学习路径的设计使得学生的学习进程更具针对性。根据学生的学习数据反馈，AI能够迅速识别其知识盲点，并推荐相应的补充材料，从而确保每个学生都能在自己的学习节奏下逐步提高。这一方式有效地避免了传统教学中“全班同进度”的局限，极大提升了学生的学习动机与自主性。

AI生成的即时反馈与教学内容的个性化调整有效增强了课堂互动性。教师能够实时通过平台监控学生的学习状况，从而根据数据分析结果调整教学策略。例如，当发现某一知识点普遍存在理解难度时，教师可以通过AI系统调整教学资源的难度或设计针对性的辅导内容，及时弥补学生的学习空白。

结论

基于生成式人工智能的教学模式在智慧教育背景下的应用，成功突破了传统信息技术类课程教学中的种种局限，推动了教学质量和效率的显著提升。通过个性化学习路径的设计与智能化反馈机制的实现，学生的学习进度得到了有效的掌控，学习动力和自主性得到了增强。同时，教师能够借助生成式人工智能工具，快速调整教学内容和策略，提供更加精准的个性化辅导，从而优化了教学过程中的互动性和反馈效率。实践证明，生成式人工智能在信息技术课程中的应用，不仅提高了学生的学习成绩，也减轻了教师的教学负担，提升了整体教育效果。未来，随着技术的进一步发展和应用，生成式人工智能将继续在智慧教育领域发挥更大的作用，为教育创新和个性化发展提供更为强有力的支持。

参考文献

[1]苏福根，丘霖，刘骥.生成式人工智能何以夯实教育数字底座——对西班牙《教育领域人工智能使用指南》的研究与思考[J].中国教育技术装备，1-8.

[2]李小燕.生成式人工智能赋能深度教学探索[J].小学科学，2025，（09）：16-18.

重庆经贸职业学院校级课题（课题名：智慧教育背景下信息技术类课程基于生成式人工智能的教学模式创新与实践探索，课题编号：JM2024070201）的研究成果