摘要：在初中信息技术课程中，学生数字化素养的差异日益显著，传统的教学模式难以满足个性化需求。笔者以人工智能技术为支撑，建立分层教学体系，通过智能诊断学情、动态调整教学策略、精准匹配学习资源，探索差异化教学路径。实践表明，该模式能有效提升学生课堂参与度与技能掌握水平，促进教师精准施教，为解决初中信息技术教育均衡发展难题提供新思路。

关键词：人工智能；分层教学；个性化学习

引言

信息技术的迅猛发展对基础教育提出新挑战：初中生在编程思维、数字工具应用等方面呈现出显著能力差异，而班级授课制下统一的教学进度与内容设计，往往导致优等学生不够学，学困生又掌握不了的困境。如何借助技术手段实现“因材施教”，成为提升信息技术课程实效性的关键。人工智能技术的数据驱动、智能适配的特性与分层教学理念高度契合，为建立适应性学习环境开辟了新路径。

一、初中信息技术教学分层需求的现实困境

随着信息设备在家庭中的普及，一些学生早在小学阶段便通过课外兴趣班或家庭辅导接触过 Scratch 编程、多媒体制作等工具，甚至能独立完成简单动画或小游戏设计；但仍有相当比例的学生仅停留在文档编辑、网页浏览等基础操作层面，对变量、循环等编程核心概念缺乏感性认知。这种起点差异在七年级入学时便已显现，若沿用统一授课模式，教师往往陷入两难境地：按基础层进度推进，优生易因重复练习产生倦怠；若增加拓展内容，学困生又因跟不上节奏而丧失信心。

更现实的矛盾在于，初中信息技术课程需同时承载工具普及与思维培养双重目标。以数据处理单元为例，教师既需确保全体学生掌握 Excel 基础操作，又要引导学有余力者尝试函数嵌套与图表自动化生成。传统分层教学通常通过课前测试或教师观察划分小组，但人工分层存在两大瓶颈：一是分层标准主观性强，教师难以全面考量学生的认知风格与学习潜力；二是调整周期过长，通常以学期为单位，无法及时响应学生能力的动态变化。因此，我们需要进一步去探索人工智能技术赋予信息技术教学新的路径。

二、AI 赋能分层教学的实践框架

（一）智能诊断，建立动态化分层模型

传统分层常依赖教师主观判断或单次考试成绩，而 AI 诊断模型通过多维度数据采集实现更精准的学情画像。举例来说，教师可通过学习平台发布预习任务包，内含基础知识点测评、操作录屏提交和开放式问题。在讲授“Python变量与数据类型”前，系统自动记录学生完成预习题的时间、错误类型及修改次数：A 同学在字符串拼接题上反复调试 5 次才成功，显示其动手能力强但概念模糊；B 同学直接跳过理论选择题，操作题却全对，暴露出“重实践轻理论”的学习倾向。

阶段性测试不再局限于纸质试卷，而是嵌入模拟编程环境。学生需在限定时间内完成指定任务（如用循环结构绘制图形），AI 实时抓取其代码结构、调试路径和完成度。这些过程性数据与期中 / 末考试成绩按权重融合，生成包含知识掌握度、认知风格、学习韧性的三维画像。分层标签不再固化，而是根据学生近期学习行为动态调整：若某学生连续三周在拓展任务中表现优异，系统自动将其从提升层调至拓展层，并推送更高阶的学习资源。

（二）资源适配，打造差异化学习路径

AI 赋能的分层教学并非追求高精尖资源，而是聚焦适配性与可操作性。针对基础层学生，资源设计强调支架式辅助：在 Word 排版教学中，系统将复杂操作分解为新建文档→设置页边距→插入标题等步骤，每步配以3 分钟内微课视频和即时检测题，学生必须通过当前步骤才能解锁下一环节。对于提升层，资源侧重变式迁移：在Excel 函数教学单元，学生完成基础题后，AI 自动生成含干扰项的变式题（如将 SUM 函数替换为 AVERAGE，或调整单元格引用方式），迫使其跳出机械模仿。

在拓展层，学生不直接使用封闭式编程软件，而是通过 Mind+ 等开源平台调用语音识别模块，尝试制作“课堂应答系统”。资源推送遵循“最近发展区”原则：当AI 检测到某学生能熟练编写条件判断语句时，会逐步引入列表、字典等复杂数据结构，但始终保持任务场景与学生生活相关（如设计班级课表查询系统）。所有资源均以学习包形式呈现，包含任务单、素材库和评价量表，教师无需额外制作复杂课件，只需根据系统提示调整任务难度即可。

（三）过程干预，实现教学策略动态调整

AI 的价值不仅在于分层与推荐，更在于成为教师的“第二大脑”。在讲授“Scratch 广播机制”时，若 AI 监测到提升层有 6 0 % 学生在跨角色通信环节停留超10 分钟，系统立即弹出提示：“建议暂停新内容，插入‘接力赛游戏’案例强化理解。”此时教师可调用预设的可视化通信图谱工具，用动态箭头展示消息传递路径，同时 AI 向该层级学生推送简化版任务（如仅控制两个角色互动）。

课后干预同样精准：AI 自动生成班级共性错题集和个性错题本。共性错题会生成5 分钟微讲解视频，作为次日晨读素材；个性错题则关联到知识图谱中的薄弱环节，推送专项练习。这种即时反馈 + 定向补偿机制，使教学调整周期从传统的一周缩短至24 小时内，真正实现以学定教的常态化。

三、分层教学实践的成效与反思

经过一学期实践，分层教学模式的实效性逐步显现。从学生层面看，基础层学生因学习路径与自身能力高度匹配，课堂任务完成率显著提升，以往因跟不上进度而放弃学习的现象明显减少；提升层学生在变式任务驱动下，逐渐形成知识迁移能力，在单元项目中主动尝试优化代码结构或界面设计；拓展层学生则通过接触开源硬件或人工智能基础模块，对信息技术学科产生更浓厚的探索兴趣，部分学生开始自主规划课外拓展方向。教师无需再通过手工统计作业或反复观察学生表现来调整教学策略，系统自动生成的学情报告使其能更专注于教学设计本身。

但实践过程中也暴露出需关注的问题。一是分层标签易引发学生心理暗示，有的基础层学生出现“被贴标签”的消极情绪。教师需通过成长型评价淡化层级界限，如采用学习进阶档案记录学生成长轨迹，在课堂展示中混合抽取不同层级学生作品，强调当前位置而非固定层级；二是 AI 推荐资源的适配性高度依赖校本资源库的丰富度。若初始资源仅涵盖编程模块，而缺乏多媒体制作、网络安全等主题内容，分层教学将沦为“编程特训班”。因此，需建立跨学科教研团队，结合课程标准系统化构建资源框架，并定期纳入教师原创案例与本地化素材。

总之，人工智能与分层教学的融合，本质是技术赋能教育公平的探索。它不是要取代教师，而是通过释放教师从机械分层中精力，注重于人文关怀与创新教学设计。

参考文献：

[1] 陈红 . 初中信息技术 Python 编程语言教学技巧 [J]. 教学管理与教育研究 ,2022,7(6):103-104.

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