摘要：随着人工智能技术的快速发展，生成式AI 在教育领域的应用日益广泛，为教学模式的创新提供了重要支撑。特别是在高中信息技术课程中，生成式AI 具备强大的知识生成与表达能力，可为学生提供多样化、定制化的学习资源，推动个性化学习模式的构建。本文围绕生成式 AI 的基本特性，深入分析其在高中信息技术教学中的适配路径，并结合教学设计与实践需求，探索个性化学习模式的设计思路与实施机制。将生成式AI 融入信息技术课程，能够有效满足学生差异化学习需求，增强学习的针对性与深度，是推动高中信息技术课程向智能化、精准化转型的重要途径。

关键词：生成式人工智能；个性化学习；高中信息技术；教学模式；智能化教育

引言

信息技术课程作为高中阶段的重要基础性课程，其内容体系复杂、技术更新迅速，学生的理解水平和学习能力差异显著，传统统一化教学模式难以充分兼顾个体需求。近年来，生成式AI 技术的发展为解决这一难题提供了全新思路。相比以往的教育技术工具，生成式 AI 不仅能生成图文、代码、视频等多模态学习资源，还能根据学生特征动态调整内容，具备强大的内容生成与交互能力。特别是在教学活动中，生成式 AI 可以成为教师的助教、学生的辅导者与学习过程的记录者，为个性化学习提供技术支撑。本文旨在探讨生成式 AI 与高中信息技术课程的融合方式，通过对学习内容、学习方式与反馈机制的设计，建构符合教育实际、基于人工智能赋能的个性化学习新模式，为提升教学质量与学习效率提供可行路径。

一、生成式AI 在高中信息技术教学中的应用优势分析

生成式 AI 基于大规模语言模型与多模态数据训练，具备理解、生成和优化信息的能力，能够满足信息技术课程内容多样、形式复杂、技能导向强等教学需求。其首要优势在于资源生成能力。信息技术课程涉及编程语言、算法逻辑、网页设计、信息安全等多个领域，传统教材难以覆盖学生差异化需求，而生成式AI 可依据教学主题快速生成不同层次的学习材料，便于学生选择性学习。其次是即时支持能力。学生在完成编程任务或设计项目时，AI 可实时分析输入，提出修改建议或推荐类似范例，促进学习反馈闭环的形成。

此外，生成式 AI 还能通过交互式问答引导学生开展自主探究，改变以往依赖教师指导的被动模式。在代码调试、算法推演等过程中，AI 可基于上下文给出精准提示，提高学习效率与问题解决能力。更重要的是，AI 可动态记录学生学习行为，建立个性化学习画像，并结合历史表现智能推送任务与内容，形成“资源—路径—反馈”一体化的个性化学习机制。对实践性强、结构复杂的信息技术课程而言，生成式AI 为实现“因材施教”提供了前所未有的支持路径。

二、基于生成式AI 的个性化学习模式结构设计

构建基于生成式 AI 的高中信息技术个性化学习模式，应围绕学生学习全过程，形成从资源生成到反馈调节的闭环结构。首先，在内容呈现方面，AI 可根据教学目标与学生偏好自动生成材料，如分层任务、案例分析、技能练习等，实现“以生为本”的推送。其次，学习路径的设计需兼顾自主选择与智能推荐，AI 通过分析学生习惯、兴趣和能力，动态调整内容与任务难度，使学生始终处于“最近发展区”，持续获得挑战与成长。

交互机制是实现个性化的关键环节。AI 可借助语义识别发现学生的知识盲点，并在语言、图形、代码等表达方式中灵活切换，提供即时、多样的答疑服务。通过引导式提问与任务分步呈现，AI 帮助学生建立系统认知，避免知识碎片化。在反馈环节，AI 不仅可在作业提交后生成评语，还能根据表现引导学生回顾错误、重构思路，形成“任务—反思—再实践”的闭环。整个过程中，教师由讲授者转为引导者与调控者，与 AI 共同构建个性化学习环境，推动实现人机协同的教学新模式。

三、实际应用示例：Python 编程任务中的AI 辅助学习

以高中信息技术课程中的“Python 基本语法与程序设计”为例，传统教学中学生常在变量赋值、流程控制、输入输出格式等细节上频繁出错，教师在短时间内难以顾及每位学生的具体问题，导致学生积累大量小错误，形成理解障碍。引入生成式 AI 后，教师可设计任务导向型项目，如“设计一个简单的 BMI计算器程序”，并借助 AI 实现个性化支持。学生在撰写代码过程中遇到语法错误时，可直接向 AI 提问，系统将分析代码结构并指出可能的错误类型，如变量未定义、缩进不规范等，同时给出修改建议或优化思路。

当学生完成初步程序后，可请求 AI 对代码进行“功能测试”或“性能优化建议”，AI 不仅能指出程序运行中的逻辑漏洞，还能推荐更高效的实现方法，如函数封装、异常处理等。在此过程中，学生不断尝试、修改、提升，不仅学习了编程技能，也在交互中增强了自主学习意识。更重要的是，AI 可自动记录学生在此类任务中表现出的常见问题与优势表现，生成个性化学习档案，为后续教学提供数据支撑。这一过程体现了生成式 AI 在支持学生个体差异、提高学习效率与优化学习路径方面的实际价值。

四、推动个性化学习落地的保障条件与挑战应对

尽管生成式 AI 赋能下的个性化学习展现出巨大潜力，但在实践推进过程中仍面临一系列技术、教学与伦理层面的挑战。首先，AI 系统本身的准确性与适应性尚待提升，尤其在面对学生开放性提问时，可能出现答非所问或引导偏差的问题。因此，在应用中必须引入教师的人工校验机制，确保学生接受的信息科学可靠。其次，部分教师对AI 技术理解不足，缺乏将AI 融入教学的能力，这就需要通过系统化培训与教学案例分享，提升教师的数字素养与工具使用水平，使其成为生成式AI 教学设计的有效操作者与监督者。

在数据安全与伦理层面，学生个体画像与学习行为数据的采集、分析与使用需严格遵循隐私保护规范，防止数据滥用与学生标签化现象的出现。此外，由于当前高中阶段尚未普遍配置高性能 AI 终端设备，硬件环境亦制约个性化学习模式的大规模推广。为此，应在政策层面加大对智能教育基础设施的投入，并鼓励开发适用于教育场景的轻量级 AI 平台，以确保生成式 AI 在教学中“可用、好用、用得起”。最终，只有构建起技术、师资、伦理、管理四位一体的支撑体系，才能确保个性化学习模式落地生根、长期运行。

五、结论

生成式 AI 技术的迅速发展为高中信息技术课程改革提供了契机，尤其在个性化学习模式构建方面展现出明显优势。通过资源生成、路径调控、即时反馈与学习画像构建，AI 可为不同层次、兴趣与思维方式的学生提供定制化支持，突破传统统一教学的局限。本文分析了生成式 AI 的技术特点，提出了以“内容个性化—路径自适应—反馈智能化”为核心的学习模式，并结合 Python 教学验证了其可行性与应用价值。未来应持续优化 AI 系统的教学适应能力，提升教师技术支持水平，构建完善的数据管理与伦理保障机制，推动 AI 赋能教学常态化，实现“教有优教、学有适学”的目标。生成式 AI 不仅将改变“怎么学”，更将在根本上重塑“为何而教、如何育人”的教育理念。

参考文献：

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