摘要：在数字化转型浪潮席卷教育领域的当下，高中数学教学正面临着抽象知识具象化、个性化学习需求满足以及教学模式创新等多重挑战。生成式 AI 凭借其强大的内容生成、智能交互和个性化适配能力，与丰富的数智资源深度融合，为破解这些难题提供了全新路径。鉴于此，本文聚焦“生成式 AI+ 数智资源”在高中数学课堂教学中的应用，深入探讨其赋能机理与实践策略，通过理论阐释与教学实例相结合的方式，为高中数学教师提供具有前瞻性和可操作性的参考，助力构建高效、精准、个性化的数学教学新生态。

关键词：生成式AI ；数智资源；高中数学；教学赋能

引言：

在传统教学模式里，教师难以兼顾不同学生的认知差异，抽象概念的可视化呈现存在不足，教学资源的动态生成与适配性表现较弱，这些问题制约着教学质量的提升。生成式 AI 技术飞速发展，与数智资源的融合为高中数学教学带来革命性契机。借助智能生成教学内容、动态构建认知场景、精准推送学习资源，可实现教学过程的“按需供给”与“因材施教”，推动高中数学课堂从“标准化传授”转向“个性化生长”。

一、“生成式 Al+ 数智资源”的融合逻辑与教学价值

（一）破解抽象知识的具象化难题

生成式AI 结合数智资源的动态可视化功能，构建“概念生成—形态演化—规律验证”的认知链条，如在讲解“导数的几何意义”时，生成式 AI 根据学生的理解程度，自动生成不同函数（如二次函数、三角函数）的切线问题情境；数智资源同步通过动态图像展示“割线逼近切线”的过程，让学生直观观察当Δx 趋近于 0 时割线斜率的变化趋势。这种融合突破静态图像的局限，将抽象的极限思想转化为可感知的动态过程[1]。

（二）实现个性化学习的精准适配

生成式 AI 与数智资源的结合能够构建“智能诊断—资源推送—路径优化”的个性化体系。生成式 AI 分析学生在数智平台上的答题数据、操作轨迹（如立体几何作图的步骤、函数图像的调整过程），精准定位知识薄弱点（如排列组合中的分步计数原理混淆）; 数智资源库依据诊断结果，推送适配的学习资源，包括生成式AI 自动生成的变式训练、数智平台的微视频解析，如在数列教学中，针对等差、等比数列综合应用薄弱的学生，系统可先推送由生成式AI 设计的“递推公式转化”阶梯式问题，再配合数智资源中的“数列项变化动态图谱”，帮助学生逐步构建解题逻辑。

二、“生成式 Al+ 数智资源”赋能高中数学课堂的实践路径

（一）情境驱动：智能生成问题链，激活认知起点

优质的教学情境能够引发学生的认知冲突，所以生成式 AI 可借助数智资源中的生活化素材，构建层次化问题链，如在“平面向量的应用”教学过程中，生成式 AI 首先依托数智资源库中“力的合成”真实场景，生成核心问题：“如何用向量表示两个共点力的合力？”接着依据学生的初始回答，自动衍生子问题，例如“当两个力的夹角变化时，合力的大小会发生怎样的变化？”数智资源同步展示动态向量图示，学生可以拖动向量端点改变夹角，观察合力的模长变化数据，直观感知“向量模长与夹角的关系”。由 AI 生成的问题链与数智资源的动态演示相互结合，让学生从生活经验入手，自然过渡到数学抽象层面。

（二）探究建构：动态演化知识链，深化思维过程

在知识建构环节，生成式 AI 与数智资源融合可实现“猜想—验证—归纳”的探究闭环，如在“立体几何中的面面垂直判定”教学中，生成式 AI 引导学生基于已学线面垂直知识，猜想面面垂直条件；数智资源提供可操作 3D 模型，学生调整两个平面的法向量方向或线面垂直关系，观察平面是否垂直。学生提出“如果一个平面经过另一个平面的垂线，则面面垂直”的猜想后，生成式 AI自动生成反例情境（如垂线不在另一平面内的情况），数智资源同步展示动态反例模型，帮助学生修正认知；最终，在AI 的归纳引导与数智资源的规律可视化呈现中，学生自主建构面面垂直判定定理，这一过程较传统讲授更能培养空间想象与逻辑推理能力。

（三）迁移拓展：自适应推送任务链，促进能力转化

知识的迁移应用需要多样化任务载体，所以生成式 AI 可结合数智资源的跨学科素材，设计综合性拓展任务，如在“数列与函数的联系”复习课上，生成式 AI 基于数智资源库中“人口增长模型”“贷款还款计算”等实际问题，生成跨学科任务：“用等差或等比数列模型分析某地区人口增长趋势，并通过导数修正模型误差”。学生完成任务过程中，数智平台提供实时数据可视化支持（如数列项与函数图像的叠加对比），生成式 AI 对其模型建构过程点评，提示可能的优化方向（如考虑增长率的变化率）。这类拓展任务打破数学与现实的界限，让学生在解决复杂问题中体会数学的工具性价值。

三、“生成式 Al+ 数智资源”赋能教学的挑战与优化方向

（一）当前应用中的核心挑战

在技术层面，生成式 AI 生成的内容可能存在逻辑漏洞（如导数运算步骤错误），数智资源动态展示若过于复杂，会分散学生注意力，形成“技术干扰”；在教学层面，部分教师把技术应用简化成“AI 出题 + 资源展示”，忽视人机协同中教师的引导作用，造成学生探究停于表面 [2]。

（二）优化路径与实践建议

未来，教师可以从以下两方面进行教学优化：其一，构建“人机协同”教学共同体，即教师需从“知识传授者”转变为“技术应用设计者”，课前利用生成式 AI 预设教学难点应对方案，课中通过数智资源动态演示引导学生聚焦核心问题（如复数教学中，教师可引导学生关注生成式 AI 生成的“复数运算与向量旋转”关联图，而非被无关动画效果吸引）；其二，设计“技术辅助 + 思维留白”教学环节，数智资源展示后，预留“无技术干预”的思辨时间，如利用动态图像理解函数单调性后，让学生自主用数学语言表述定义，避免技术替代深度思考 [3]。

结束语

在“生成式 AI⁺ 数智资源”赋能高中数学课堂中，本质是凭借技术融合重构教学的“认知维度”与“实践维度”，这既非技术对教师的替代，也非资源对思维的简化，而是在保留数学学科严谨性的基础上，为学生提供更具适配性、探究性的学习环境。未来探索需始终坚守“技术服务于素养培育”的核心，在人机协同中平衡抽象思维与具象感知、共性教学与个性发展，最终实现高中数学教学“智能升级”与“育人本质”的统一。

参考文献：

[1] 徐海锋 .“生成式 AI+ 数智资源”赋能高中数学课堂教学的探索 [J]. 教育传播与技术 ,2024,(06):62-67+73.

[2] 曹一鸣 , 吴景峰 . 生成式 AI 赋能数学课堂教学内容选配的探索与研究——以高中数学例习题选配为例 [J]. 数学教育学报 ,2024,33(05):60-66.

[3] 陈亮 . 生成式人工智能助力高中数学概念教学的探索——以“斐波那契数列”为例 [J]. 中小学数字化教学 ,2024,(09):45-49.