AIGC支持的項(xiàng)目化學(xué)習(xí)研究

摘 要：生成式人工智能的快速發(fā)展，呼喚人才培養(yǎng)模式和教育教學(xué)方式的變革。如何將生成式人工智能融入教育教學(xué)過程，推動教學(xué)改革與創(chuàng)新，是培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)未來智能化社會必須解決的重要問題。項(xiàng)目化學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)基于真實(shí)情境、通過合作學(xué)習(xí)和開放生成進(jìn)行問題解決來開展面向未來的人才培養(yǎng)，為AIGC工具在教學(xué)中的應(yīng)用提供了開放空間。該研究對AIGC教學(xué)融合中存在的技術(shù)應(yīng)用場景缺乏挖掘、使用者存在技術(shù)焦慮、交互信息缺乏有效檢驗(yàn)3個問題進(jìn)行了審視，并結(jié)合項(xiàng)目化學(xué)習(xí)的特征與實(shí)施過程，從“教—學(xué)—評”3個角度對AIGC如何賦能項(xiàng)目化教學(xué)進(jìn)行了策略分析，分別為：AIGC賦能項(xiàng)目化課程教學(xué)智慧創(chuàng)生、AIGC促進(jìn)學(xué)習(xí)者個體智慧增長，AIGC參與教學(xué)評價智慧交互。希望該研究能夠推進(jìn)項(xiàng)目化學(xué)習(xí)實(shí)踐中AIGC的深度融合與應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：AIGC；生成式人工智能；項(xiàng)目化學(xué)習(xí)；人機(jī)協(xié)同

中圖分類號：G4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2096-0069（2025）01-0054-06

《中國教育現(xiàn)代化2035》提出，要實(shí)施人工智能助推教師隊(duì)伍建設(shè)行動，推動教師積極轉(zhuǎn)變角色定位，做學(xué)生學(xué)習(xí)的指導(dǎo)者、支持者。一線教師需要在生成式人工智能應(yīng)用不斷演進(jìn)的背景下，保持開放嘗試和審慎使用的對立統(tǒng)一，積極參與教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，借力技術(shù)引擎重構(gòu)教育組織體系和服務(wù)體系；積極擁抱生成式人工智能所代表的創(chuàng)新文化，運(yùn)用生成式人工智能開展教育教學(xué)創(chuàng)新，為學(xué)生創(chuàng)造更豐富的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)未來社會發(fā)展所需的關(guān)鍵能力[1]。

項(xiàng)目化學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)科教學(xué)理念，其在目標(biāo)結(jié)構(gòu)、課程內(nèi)容與形式、課程評價及課程組織等方面跟講授式的課程教學(xué)存在顯著差異。項(xiàng)目化學(xué)習(xí)注重引導(dǎo)學(xué)生從生活和社會實(shí)際出發(fā)，通過多學(xué)科知識、技能的統(tǒng)整主動實(shí)踐，解決基于真實(shí)情境的劣構(gòu)問題，強(qiáng)調(diào)合作學(xué)習(xí)和開放生成；強(qiáng)調(diào)育人的價值引領(lǐng)作為教學(xué)目標(biāo)的首要指向，通過分析和解決真實(shí)問題，形成物化成果；在課程執(zhí)行過程中，學(xué)生的主體地位凸顯，常以小組協(xié)作開展項(xiàng)目學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)支架和路徑多元，作業(yè)或作品形式多樣，課程地點(diǎn)和時長根據(jù)實(shí)際課程相對靈活安排。設(shè)計(jì)思維指導(dǎo)的系統(tǒng)性項(xiàng)目化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，需要教師設(shè)計(jì)系統(tǒng)化學(xué)習(xí)活動鏈、多模態(tài)學(xué)習(xí)資源、融合性學(xué)習(xí)環(huán)境和全過程學(xué)習(xí)評價，實(shí)現(xiàn)“課程—教學(xué)—學(xué)習(xí)”的一體化設(shè)計(jì)和教學(xué)創(chuàng)新[2]。

從ChatGPT發(fā)布以來，學(xué)術(shù)界針對生成式人工智能對教育的變革開展了大量的探討，但是日常教學(xué)中對人工智能生成內(nèi)容的應(yīng)用仍然非常有限，一線中小學(xué)教師對新技術(shù)的應(yīng)用普遍持觀望態(tài)度。為了幫助一線教師深度開展基于人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱AIGC）的教學(xué)，本研究聚焦AIGC支持的項(xiàng)目化學(xué)習(xí)“教—學(xué)—評”一體化支撐策略研究，從實(shí)踐層面為人工智能賦能教育教學(xué)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

一、AIGC教學(xué)融合問題審視

在教學(xué)實(shí)踐中，以往師生使用的數(shù)字化教學(xué)信息資源以專業(yè)生成內(nèi)容（Professional Generated Content，簡稱PGC）和用戶生成內(nèi)容（User Generated Content，簡稱UGC）為主，前者是專業(yè)人士制作的教學(xué)信息資源，提供相對權(quán)威、高準(zhǔn)確性的知識內(nèi)容；后者泛指教師和學(xué)生通過教學(xué)協(xié)同而生成的信息，為師生共生、共創(chuàng)信息，表現(xiàn)出問題解答多元化、信息內(nèi)容原創(chuàng)化、用戶閱讀適切化等特點(diǎn)，但也存在權(quán)威性、準(zhǔn)確性和縱深維度等需待進(jìn)一步驗(yàn)證的不足。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)資源的內(nèi)容創(chuàng)作和組織模型發(fā)生了迭代，由“師生共創(chuàng)”發(fā)展為“師—生—機(jī)共創(chuàng)”的AIGC新模式，并在互動生成、深度加工、協(xié)同互補(bǔ)和質(zhì)量監(jiān)控四大機(jī)制下，實(shí)現(xiàn)對數(shù)字化教育資源的規(guī)?；?、優(yōu)質(zhì)化、高效化共創(chuàng)生成[3]。在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，在項(xiàng)目化學(xué)習(xí)教學(xué)中應(yīng)用AIGC等新興技術(shù)，有利于輔助達(dá)成知識建構(gòu)和素養(yǎng)提升，但在目前的實(shí)施過程中，仍存在技術(shù)應(yīng)用場景暫乏挖掘、使用者技術(shù)焦慮、交互信息缺乏有效檢驗(yàn)等問題。

（一）技術(shù)應(yīng)用場景暫乏挖掘

在教育場域中，可通過與AIGC工具進(jìn)行自然語言或多模態(tài)素材的互動交流，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)、跨模態(tài)、虛擬人等數(shù)字化教學(xué)素材的智能化生成。項(xiàng)目化學(xué)習(xí)課程是典型的跨學(xué)科課程，師生需要的教學(xué)素材比其他學(xué)科更為豐富、復(fù)雜，AIGC工具可提高師生獲取、分析教學(xué)素材的效率。但是，目前AIGC工具對于高質(zhì)量教學(xué)設(shè)計(jì)、方案撰寫等文本內(nèi)容生成仍然存在一定的局限性，跨模態(tài)生成能力與師生的人機(jī)共創(chuàng)互補(bǔ)性協(xié)同愿景還有一定的差距。在實(shí)際教學(xué)應(yīng)用中，AIGC工具常被簡單地視為“知識問答工具”，僅作為搜索引擎的另一種使用樣態(tài)，師生缺乏指向明晰的遷移應(yīng)用認(rèn)知，技術(shù)應(yīng)用暫時仍缺乏更多元的、具體化的教學(xué)場景挖掘，在人機(jī)融合中未能有效賦予AIGC工具在低邊際成本下實(shí)現(xiàn)高階的智能增強(qiáng)表現(xiàn)。

（二）使用者存在技術(shù)焦慮

盡管在人機(jī)共創(chuàng)的背景下，教師和學(xué)生可以使用AIGC工具生成教學(xué)文案、PPT課件、學(xué)習(xí)閱讀資料等教學(xué)所需的文本、圖片、音頻內(nèi)容，但生成式人工智能技術(shù)在教育主體中的植入步伐可能因使用者的技術(shù)焦慮而受阻，未能實(shí)現(xiàn)持續(xù)的技術(shù)接納。盡管AIGC工具的入門使用技術(shù)要求不高，一般可以采用自然語言進(jìn)行交互，但廣大一線教師對這類工具的使用仍持觀望態(tài)度，出現(xiàn)認(rèn)知誤區(qū)，誤認(rèn)為AIGC工具需要較高的信息技術(shù)使用能力（如編程能力）才能獲得有效輔助，誤認(rèn)為人工智能將動搖教師在教育行為中的主導(dǎo)地位，誤認(rèn)為人工智能生成內(nèi)容置信度偏低，擔(dān)心學(xué)生直接使用AIGC工具完成作業(yè)，擔(dān)心因“人機(jī)協(xié)同”導(dǎo)致師生深層交流不暢。這些原因?qū)е乱痪€教師對“AI+教育”的認(rèn)同度不高，甚至產(chǎn)生應(yīng)用抵觸。從學(xué)生角度看，他們也擔(dān)心提示詞撰寫困難、工具應(yīng)用依賴、網(wǎng)絡(luò)行為隱私泄露、信息繭房束縛等情況發(fā)生。因此，盡管AIGC工具為中學(xué)生帶來新鮮的體驗(yàn)，但學(xué)生的使用欲望并未隨之明顯增強(qiáng)。

（三）交互信息缺乏有效檢驗(yàn)

“交互式問答”和“角色指令”是使用頻率高、使用技術(shù)門檻相對較低的生成式人工智能應(yīng)用方式，在人機(jī)共生共創(chuàng)執(zhí)行過程中，使用者通過輸入提示詞，由人工智能生成相應(yīng)的文本、語音、音頻、視頻、圖片、圖表等多模態(tài)信息。但在使用過程中，一方面是輸入信息缺乏檢驗(yàn)，師生向AI提供的交互語言和多模態(tài)素材是否符合AI算法的識別和理解邏輯，缺乏有效的檢驗(yàn)和評估。例如，學(xué)生使用AI作畫時，如果提示詞中包含“清澈的河水”這個相對模糊化的表達(dá)，AI可能無法準(zhǔn)確理解并通過圖片表征，生成的圖片與預(yù)期的“清澈”想象有明顯出入。由此可見，如果向AI提問的自然語言文本結(jié)構(gòu)和信息不完整或不準(zhǔn)確，可能導(dǎo)致AI生成內(nèi)容不符合使用者的預(yù)設(shè)期望。另一方面是輸出信息缺乏檢驗(yàn)，大模型在進(jìn)行文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練時，無法保證對事實(shí)信息和虛構(gòu)信息作出絕對區(qū)分，從而導(dǎo)致生成結(jié)果可能存在科學(xué)性、正確性偏差，甚至出現(xiàn)“內(nèi)容幻覺”現(xiàn)象，生成了看似正確、實(shí)則虛構(gòu)的內(nèi)容。例如，以《詩經(jīng)》的文學(xué)樣態(tài)由AI自編內(nèi)容，生成全新的類似文本，如未加以甄別，則可能以為是《詩經(jīng)》原文摘錄，生成的內(nèi)容可能存在迷惑性。如果把未經(jīng)有效檢驗(yàn)的交互信息直接應(yīng)用在項(xiàng)目化學(xué)習(xí)等解決復(fù)雜問題的課程中，將可能向?qū)W生傳遞存在錯誤、偏見的信息。

二、AIGC賦能項(xiàng)目化課程教學(xué)智慧創(chuàng)生

項(xiàng)目化學(xué)習(xí)既要關(guān)注真實(shí)問題如何解決，也要關(guān)注問題解決如何落地。在實(shí)踐項(xiàng)目的構(gòu)思、實(shí)踐階段，都可以借助AIGC建構(gòu)解決教育教學(xué)實(shí)際問題的工具集和策略集。除了直接在大模型平臺使用多輪文本交互，還可以應(yīng)用跨模態(tài)對話能力進(jìn)行素材分析和新素材生成。對于高頻使用的生成任務(wù)，如價值體認(rèn)、責(zé)任擔(dān)當(dāng)、問題解決和創(chuàng)意物化的教學(xué)目標(biāo)“四要素”，可以通過創(chuàng)建AI應(yīng)用（部分大模型平臺有“助手”“智能體”“AI Bot”等其他稱謂）來實(shí)現(xiàn)個性化定制功能。

（一）項(xiàng)目構(gòu)思階段

1.教學(xué)素材的創(chuàng)生與聚合

AIGC的優(yōu)勢特征是信息生成能力和知識承載廣度、深度均比人類更強(qiáng)，教師在教學(xué)素材的創(chuàng)生過程中，可以發(fā)揮AIGC的信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、素材調(diào)用、復(fù)刻編輯等能力，進(jìn)行原創(chuàng)性制作或二次創(chuàng)作。在項(xiàng)目化學(xué)習(xí)的教學(xué)中，可以通過自然語言與AIGC進(jìn)行多輪對話，AI會考慮上下文信息、語義理解來生成探究選題、探究問題鏈、項(xiàng)目實(shí)施活動鏈、知識集、學(xué)生作業(yè)，以及文獻(xiàn)歸納、文獻(xiàn)翻譯等方面的信息。這可以為教學(xué)設(shè)計(jì)具有開放性的跨學(xué)科項(xiàng)目化學(xué)習(xí)課程，提供更具廣度、深度的信息參考。

一般情況下，前期的教學(xué)思路整理和教學(xué)素材創(chuàng)生可通過預(yù)先溝通、確定主題、生成任務(wù)、聚合協(xié)同4個步驟來完成。①預(yù)先溝通是教師向AI明確其任務(wù)角色，表達(dá)初始任務(wù)需求，由AI生成可供選擇的主題選項(xiàng)。②確定主題是在AI提供主題選項(xiàng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合學(xué)情需求，由教師篩選具體化項(xiàng)目主題。③生成任務(wù)是根據(jù)項(xiàng)目主題由AI生成分解的任務(wù)選項(xiàng)，教師篩選可行的任務(wù)要點(diǎn)，逐點(diǎn)由AI生成詳細(xì)教學(xué)任務(wù)。④聚合協(xié)同是人機(jī)共創(chuàng)的關(guān)鍵，AI與教師要融合各自長處，彌補(bǔ)彼此弱點(diǎn)，增強(qiáng)內(nèi)容生成能力。教師要對現(xiàn)有信息與預(yù)期設(shè)想的需求異同進(jìn)行適切判斷和調(diào)整，根據(jù)實(shí)際教學(xué)需求，發(fā)揮AI強(qiáng)大的文檔切分和文檔解釋能力，與AI協(xié)同對已收集的參考文獻(xiàn)、網(wǎng)站資源等素材進(jìn)行信息篩選和整理，對教材書籍、互聯(lián)網(wǎng)檢索、個人積累、學(xué)生建議等不同來源的資源信息與前期AI生成的多項(xiàng)資源信息進(jìn)行有效聚合，形成可供教學(xué)使用的教學(xué)方案、課件、學(xué)生活動指引、知識集等。

2.學(xué)習(xí)支架的搭建與拓展

蘇聯(lián)心理學(xué)家列夫·維果茨基（Lev Vygotsky）認(rèn)為，學(xué)習(xí)者的最近發(fā)展區(qū)介于實(shí)際發(fā)展水平與潛在發(fā)展水平之間，學(xué)習(xí)支架的搭建就是要幫助和支持學(xué)習(xí)者跨越最近發(fā)展區(qū)，達(dá)到潛在發(fā)展水平。在項(xiàng)目化學(xué)習(xí)課程中，教師可以通過與AIGC的交互，為學(xué)生搭建各種適切的學(xué)習(xí)支架。①情境型學(xué)習(xí)支架：由AI根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和項(xiàng)目任務(wù)角色需求，創(chuàng)造吸引學(xué)生的角色分工、案例和問題等教學(xué)情境。②策略型學(xué)習(xí)支架：通過AI生成學(xué)生學(xué)習(xí)所需的程序和范例，幫助學(xué)生順利開展學(xué)習(xí)任務(wù)。③資源型學(xué)習(xí)支架：教師可以向?qū)W生提供由AI生成、經(jīng)人工審核的文章或課件，發(fā)揮傳遞知識、技能的功能。④評價型學(xué)習(xí)支架：教師可與AI交互生成符合具體項(xiàng)目學(xué)習(xí)要求的評價工具，促進(jìn)學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)反思和改進(jìn)。

3.教學(xué)組織的創(chuàng)設(shè)與優(yōu)化

項(xiàng)目化學(xué)習(xí)常以小組協(xié)作學(xué)習(xí)作為教學(xué)組織形式，在不同的項(xiàng)目任務(wù)中，小組成員有著不同的角色分工，教學(xué)所需的物料、資料也會在項(xiàng)目準(zhǔn)備和推進(jìn)過程中不斷更新、補(bǔ)充，這就要求教師在教學(xué)組織上有更多預(yù)設(shè)和準(zhǔn)備。①教師可根據(jù)學(xué)習(xí)小組中學(xué)生的學(xué)情背景，通過與AI對話交互，生成學(xué)習(xí)任務(wù)的分解與協(xié)作結(jié)構(gòu)，預(yù)設(shè)學(xué)生分工，以促進(jìn)協(xié)作學(xué)習(xí)的開展。②由AI生成項(xiàng)目執(zhí)行所需的物料、器材清單，根據(jù)教學(xué)需求進(jìn)行調(diào)整和確認(rèn)。③通過AI生成探究情景所需的敘事信息或運(yùn)行代碼，增強(qiáng)學(xué)生的角色代入感。④部分課程內(nèi)容在開展前需要向上級報(bào)備或報(bào)批，如開展校外研學(xué)實(shí)踐課程需向上級主管部門提交報(bào)備材料。這可根據(jù)報(bào)備清單要求，由AI生成報(bào)備文件初稿。項(xiàng)目化學(xué)習(xí)的教學(xué)組織和準(zhǔn)備通常更為復(fù)雜，AIGC的應(yīng)用可以減輕教師在前期教學(xué)準(zhǔn)備中的常規(guī)性工作負(fù)擔(dān)，由AI生成的活動組織檢核清單也將大幅減少教師“周全考慮”的思維負(fù)荷，提高組織工作和教育教學(xué)的質(zhì)量與效率。

（二）項(xiàng)目實(shí)施階段

1.疑惑問題的交互與追問

AIGC工具的突出特點(diǎn)便是從龐大的數(shù)據(jù)資源中整合信息，從而對某個具體問題進(jìn)行客觀的知識闡釋。此外，其還具備解釋、提煉、分析的能力，能對具體問題進(jìn)行觀點(diǎn)闡釋。學(xué)生已有知識可能不足以充分支撐考察、調(diào)查、設(shè)計(jì)、制作等項(xiàng)目探究的真實(shí)問題解決，需要在老師的指導(dǎo)下邊探究邊補(bǔ)充。①AIGC工具在師生遇到知識或觀點(diǎn)困惑時，能提供快速化、精準(zhǔn)化的問答互動內(nèi)容生成。②師生可以就生成內(nèi)容向AI提出追問，以更寬廣、更深層的視角進(jìn)行剖析。③可以使用語音交互對話方式，仿真課堂的師生交流；還可運(yùn)用數(shù)字分身、友伴角色等虛擬人技術(shù)，為虛擬角色配置社會身份、性格特點(diǎn)、語言習(xí)慣等個性化特征，仿真與特定人物（如科學(xué)家、歷史學(xué)家）的交流，提升交流時的逼真體驗(yàn)。但是，AI生成信息的科學(xué)性、準(zhǔn)確性、真實(shí)性、規(guī)范性仍需進(jìn)一步甄別。

2.創(chuàng)意示例的展示與啟發(fā)

在項(xiàng)目化學(xué)習(xí)課程中，不管是階段性作業(yè)成果還是終末性作業(yè)成果，都具有線性演進(jìn)、多元開放、迭代優(yōu)化等特點(diǎn)，學(xué)生遇到的真實(shí)問題可能是一種嶄新的情景，需要在老師的指導(dǎo)下對成果的可能樣態(tài)形成初步理解，再沿著這種理解和路向進(jìn)一步產(chǎn)生答案。AIGC工具可以輸出文案、圖片、語音、視頻等信息樣態(tài)，為學(xué)生提供可能、可及的作業(yè)成果示例，學(xué)生可從過程示例和成果示例中得到應(yīng)用啟發(fā)，進(jìn)而完成項(xiàng)目探究。例如，①過程示例：引導(dǎo)學(xué)生應(yīng)用“文心一格”完成重陽節(jié)祝?？ㄆO(shè)計(jì)時，教師通過不同的提示詞語句和細(xì)節(jié)設(shè)置生成不同的圖片，幫助學(xué)生理解提示詞語句的編寫規(guī)則。②成果示例：引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用奧斯本檢核表法開展新能源汽車新功能創(chuàng)設(shè)時，AI生成了全部9個維度的不同示例，幫助學(xué)生理解這個思維工具的具體應(yīng)用。

三、AIGC促進(jìn)學(xué)習(xí)者個體智慧增長

（一）人機(jī)互補(bǔ)的復(fù)合與監(jiān)控

意義建構(gòu)是基于人的視角及學(xué)習(xí)目標(biāo)對知識的應(yīng)用，是將知識轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力與創(chuàng)造力的過程[4]。學(xué)生參與項(xiàng)目化學(xué)習(xí)的探究，正是一個意義建構(gòu)的過程。學(xué)生在項(xiàng)目探究中，需調(diào)用內(nèi)腦已存的可通過語言、文字、圖表等編碼表征的顯性知識，以及經(jīng)驗(yàn)、思維模式、價值觀等難以編碼的隱性知識，提出問題解決思路、方法，進(jìn)而解決問題。目前AIGC工具訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集龐大而豐富，交互生成的信息以顯性知識為主，當(dāng)學(xué)生應(yīng)用AIGC工具的生成能力解決具體問題時，AIGC可作為個體思維的外腦。借助AIGC工具所形成的個體外腦可以從事一些具體的工具性任務(wù)，內(nèi)腦的主要任務(wù)則可以從早期的機(jī)械式訓(xùn)練轉(zhuǎn)移到高階思維中來，讓學(xué)習(xí)者個體省去不必要的時間支出[5]。

人機(jī)協(xié)同是一個內(nèi)腦與外腦復(fù)合的過程，但在中小學(xué)階段，如果學(xué)生過早省去個體思維訓(xùn)練的學(xué)習(xí)經(jīng)歷，其思維能力和未來素養(yǎng)將受到極大的沖擊。接觸新興事物“宜疏不宜堵”，中小學(xué)生使用AIGC工具實(shí)現(xiàn)內(nèi)、外腦復(fù)合的基本范式，需要在創(chuàng)變中遵循教學(xué)的適切性、科學(xué)性。①內(nèi)腦產(chǎn)出應(yīng)先于外腦生成。學(xué)生在探究具體問題時，需要先由小組討論形成初步意見并記錄下來，再把相同的問題由AI生成另一份或多份答案，學(xué)生通過閱讀、分析AI生成的信息，對小組答案進(jìn)行再決策和優(yōu)化。在這個過程中，學(xué)生不是簡單地依附于AIGC工具直接尋求答案，而是在自我知識建構(gòu)和意義建構(gòu)的基礎(chǔ)上，借力AI答案提供的多維視野，使思維能力得到增強(qiáng)。②內(nèi)腦需對外腦生成內(nèi)容監(jiān)控、復(fù)核。目前AIGC工具生成的內(nèi)容仍然不可避免地存在質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，從使用者的角度看，這些風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)為虛構(gòu)信息、錯誤信息、邏輯缺陷、完整性缺陷、失真信息、觀點(diǎn)偏見以及版權(quán)歸屬等，學(xué)生需要對AI生成的信息進(jìn)行交叉核實(shí)、邏輯檢驗(yàn)和失真檢查，不可未經(jīng)復(fù)核直接使用。

（二）人機(jī)共創(chuàng)的協(xié)同與躍遷

學(xué)生通過人機(jī)共創(chuàng)完成創(chuàng)意物化的過程，跳出傳統(tǒng)的思維和創(chuàng)作模式，把AI作為數(shù)字學(xué)伴；AI通過與學(xué)生的對話協(xié)商，集結(jié)人類智慧和機(jī)器智能的核心優(yōu)勢，生成創(chuàng)造性的問題解決方案[6]。①藝術(shù)創(chuàng)作的協(xié)同。例如，創(chuàng)作項(xiàng)目宣傳海報(bào)時，學(xué)生可以使用“文生圖”的方式創(chuàng)作海報(bào)圖片，其核心能力從繪畫技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榕cAI交互的文字表述、畫面風(fēng)格的選擇配置及審美水平。在這個過程中，學(xué)生需要對創(chuàng)作的作品元素、風(fēng)格、布局等要素進(jìn)行審核，經(jīng)過多次調(diào)整提示詞進(jìn)行交互之后，再形成作品。②文案創(chuàng)作和代碼編寫的協(xié)同。學(xué)生圍繞目標(biāo)任務(wù)與AI進(jìn)行對話和辯論，AI成為小組討論中的一個參與角色。通過學(xué)生提供的指令和示例，AI整合已有數(shù)據(jù)集信息和決策模型生成“最優(yōu)解”；學(xué)生通過多輪迭代調(diào)整、調(diào)試，修正AI方案。③實(shí)物制作的協(xié)同。AIGC技術(shù)能提升設(shè)計(jì)流程中概念設(shè)計(jì)階段的效率，讓設(shè)計(jì)者從概念方案效果圖的制作中解放出來，有更多精力對方案設(shè)計(jì)方向進(jìn)行打磨[7]。例如，學(xué)生在設(shè)計(jì)“陸行帆船”模型時，可以把具體設(shè)計(jì)文本化，通過“文生圖”，先由AI生成多份概念效果圖，然后挑選合適的概念方案進(jìn)一步優(yōu)化、制作、調(diào)試。

AIGC工具的引入可突破傳統(tǒng)教學(xué)局限于固定思維模式和解題套路的窠臼，為學(xué)生提供更加多樣化和創(chuàng)新性的解題思路，并理解和吸納新知識、新理念。這種思維躍遷和能力躍遷將幫助學(xué)生提升創(chuàng)新思維、批判性思維、審美能力和問題解決策略創(chuàng)新水平。

四、AIGC參與教學(xué)評價智慧交互

教學(xué)評價除了給予評價對象明確、全面的價值性判斷，還有診斷自身問題、明確改進(jìn)方向、迭代持續(xù)發(fā)展等參照功能，并貫穿于“為誰培養(yǎng)人、培養(yǎng)什么人、怎樣培養(yǎng)人”這一中國式教育現(xiàn)代化的核心問題鏈[8]。項(xiàng)目化學(xué)習(xí)課程的評價，需要從過程性評價、成果性評價、量化評價、質(zhì)性評價等不同維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和應(yīng)用，如何結(jié)合具體項(xiàng)目設(shè)計(jì)評價方案是教師面臨的問題，AIGC能為其提供支持。

（一）評價模型的設(shè)計(jì)與精調(diào)

項(xiàng)目化學(xué)習(xí)的課程評價模型需要基于具體項(xiàng)目內(nèi)容設(shè)計(jì)，考察探究、社會服務(wù)、設(shè)計(jì)制作、職業(yè)體驗(yàn)等不同內(nèi)容的評價模型也有所不同。①評價標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)。教師可以與AIGC工具交互，描述教學(xué)項(xiàng)目的主要信息和評價意圖，由AI生成量化評價維度、評價關(guān)鍵要點(diǎn)和預(yù)期學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)等信息，或質(zhì)性評價的結(jié)構(gòu)和提綱，形成評價模型的初稿。②評價模型的精調(diào)。教師與學(xué)生代表可以根據(jù)AI生成的初稿，發(fā)現(xiàn)需要優(yōu)化的要素，通過與AI繼續(xù)交互或人工修正的方式進(jìn)行迭代和確稿。例如，開展項(xiàng)目化研學(xué)課程時，AI可能只提供學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)的評價內(nèi)容，需要師生溝通后進(jìn)一步補(bǔ)充完善生活行為表現(xiàn)的評價指引，發(fā)揮評價對學(xué)生的發(fā)展導(dǎo)向功能。

（二）評價結(jié)果的生成與分析

項(xiàng)目化學(xué)習(xí)的評價貫穿于課程執(zhí)行全過程，除了開展師評、自評、組評、家長評等評價方式，還可以引入AIGC工具（如百度智能云千帆AppBuilder）開展評價嘗試。①開發(fā)智能體（Agent）應(yīng)用進(jìn)行作業(yè)評價。編寫角色指令提示詞，調(diào)用手寫字識別等AI能力。智能體應(yīng)用配置完成后，可上傳學(xué)生手寫作業(yè)照片，由AI按照評價模型的各維度進(jìn)行評分，生成量化評價和質(zhì)性評價結(jié)果。教師和學(xué)生可以根據(jù)AI的評價結(jié)果獲得學(xué)習(xí)反饋，進(jìn)一步優(yōu)化作業(yè)成果。②開發(fā)智能體應(yīng)用對評價數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總與分析。教師獲取全體參與課程的學(xué)生評價數(shù)據(jù)后，可利用大語言模型的自然語言理解和執(zhí)行能力，對Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生參與項(xiàng)目的表現(xiàn)性評價數(shù)據(jù)，橫向比較分析學(xué)生的增值評價數(shù)據(jù)，為后續(xù)開展課程實(shí)踐和學(xué)生激勵提供數(shù)據(jù)支撐。

五、結(jié)語

項(xiàng)目化學(xué)習(xí)作為跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的一種重要教學(xué)形式，其參與面、參與度將隨著新課標(biāo)的貫徹落實(shí)進(jìn)一步提升，AIGC工具將為教師完成項(xiàng)目化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)提供更高效的協(xié)同支持。AIGC工具的引入使得師生可以參與更多維的互動過程，這需要師生超越技術(shù)的工具性思維，變革育人理念，形成人機(jī)協(xié)同知識共創(chuàng)的思維，重塑智能化教與學(xué)方式，重視生成式人工智能素養(yǎng)的培養(yǎng)和面向?qū)嵺`的理論創(chuàng)新[9]。一是要強(qiáng)調(diào)人在教學(xué)過程中的主體地位，適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境與方式的轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)對學(xué)生包括創(chuàng)新思維、解決問題、團(tuán)隊(duì)合作和溝通，以及實(shí)踐能力在內(nèi)的諸多能力的培養(yǎng)[10]，減少對AIGC工具的依賴，防止出現(xiàn)思維惰性。二是要厘清在項(xiàng)目化學(xué)習(xí)課程中應(yīng)用AIGC工具的具體場景，糾正教育場域應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)的錯誤認(rèn)知，形成跨學(xué)科“教—學(xué)—評”協(xié)商機(jī)制，提升師生在新技術(shù)應(yīng)用中的數(shù)字素養(yǎng)。此外，教師還要引導(dǎo)學(xué)生體認(rèn)數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)踐的情感價值，掌握創(chuàng)新的實(shí)踐方法，積累創(chuàng)新的行動經(jīng)驗(yàn)[11]，提升學(xué)生應(yīng)用AIGC工具開展數(shù)字化學(xué)習(xí)的能力。

參考文獻(xiàn)

[1] 王志軍.擁抱生成式人工智能的創(chuàng)新文化[J].中小學(xué)數(shù)字化教學(xué)，2024（2）：1-1.

[2]王志軍， 嚴(yán)亞玲. 設(shè)計(jì)思維如何指導(dǎo)教學(xué)創(chuàng)新？——項(xiàng)目化學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的視角[J]. 開放教育研究，2023（1）：26-36.

[3]萬力勇，杜靜，熊若欣.人機(jī)共創(chuàng)：基于AIGC的數(shù)字化教育資源開發(fā)新范式[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2023（5）：12-21.

[4]彭蘭.智媒趨勢下內(nèi)容生產(chǎn)中的人機(jī)關(guān)系[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2020（1）：31-40.

[5]沈書生.適應(yīng)與變革：AIGC產(chǎn)品如何改變教育過程：人工智能帶來的機(jī)遇[J]. 教育研究與評論，2023（9）：15-21.

[6]王一巖，劉淇，鄭永和.人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)：實(shí)踐邏輯與典型模式[J].開放教育研究，2024（1）：65-72.

[7]馮玉泉.AIGC在工業(yè)設(shè)計(jì)上的應(yīng)用與思考[J].包裝工程，2024（8）：337-345.

[8]謝幼如，高磊，邱藝，等.智能技術(shù)賦能高質(zhì)量課堂的評價創(chuàng)新[J].電化教育研究，2023（12）：73-79，94.

[9]王志軍，滕志強(qiáng)，蘇晨予.國際生成式人工智能教育應(yīng)用創(chuàng)新：全球人工智能學(xué)習(xí)和教育研究聯(lián)盟之“人工智能賦能學(xué)習(xí)者會議”綜述[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2024（2）：65-74.

[10]楊曉哲，王晴晴，王若昕.生成式人工智能的有限能力與教育變革[J].全球教育展望，2023（6）：3-12.

[11]王一新，朱彩蘭.中小學(xué)生數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新評價指標(biāo)體系構(gòu)建[J].數(shù)字教育，2023（6）：55-61.

（責(zé)任編輯 李強(qiáng)）

Research on Project-Based Learning Supported by AIGC

Zheng Xun1， Wang Zhijun2， Su Limei3， Li Xin3

（1.Teacher Development Center of Shantou， Shantou， Guangdong， China 515041;

2. Jiangsu “Internet + Education” Research Base， Jiangnan University， Wuxi， Jiangsu， China 214122;

3. Shantou Jinping District Teacher Development Center， Shantou， Guangdong， China 515041）

Abstract： The rapid development of generative AI calls for a transformation in talent cultivation models and educational teaching methods. How to integrate generative AI into the educational teaching process and promote teaching reform and innovation is an important issue that must be addressed in order to cultivate students’ adaptability to the future intelligent society. Project-based learning emphasizes conducting future-oriented talent cultivation based on real-life contexts， problem-solving through collaborative learning and open generation， providing an open space for the application of AIGC tools in teaching. This study examines three issues in the integration of AIGC tools in teaching， namely， the lack of exploration of technical application scenarios， users’ technological anxiety， and the lack of effective verification of interactive information; Combining the characteristics and implementation process of project-based learning， this study analyzes the strategies for empowering project-based teaching with AIGC from three perspectives of teaching， learning and evaluating， which are in detail， the wisdom creation of AIGC empowering project-based curriculum teaching， the growth of individual wisdom of learners empowered by AIGC， and the intelligent interaction of AIGC participating in teaching evaluation. It is hoped that this study can promote the deep integration and application of AIGC in project-based learning practice.

Key words： AIGC; Generative AI; Project-based learning; Human-machine collaboration

收稿日期：2024-05-12

基金項(xiàng)目：國家社會科學(xué)基金全國教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2020年度國家級一般課題“聯(lián)通主義學(xué)習(xí)中群體協(xié)同知識創(chuàng)新研究”（BCA200092）；廣東省教育科學(xué)規(guī)劃2022年度中小學(xué)教師教育科研能力提升計(jì)劃項(xiàng)目“學(xué)科融合賦能初中生健全人格培養(yǎng)的研究”（2022YQJK150）2024年數(shù)字化學(xué)習(xí)技術(shù)集成與應(yīng)用教育部工程研究中心創(chuàng)新基金項(xiàng)目：生成式人工智能賦能設(shè)計(jì)思維指導(dǎo)的項(xiàng)目化學(xué)習(xí)研究（1431001）

作者簡介：鄭巽（1981— ），男，廣東潮州人，中學(xué)高級教師，研究方向?yàn)榫C合實(shí)踐活動、教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型；王志軍（1986— ），女，湖南湘潭人，博士，教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)椤盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”基本原理、聯(lián)通主義學(xué)習(xí)理論與 MOOC、數(shù)智化教學(xué)創(chuàng)新；蘇李妹（1977— ），女，廣東潮州人，小學(xué)高級教師，研究方向?yàn)榭茖W(xué)教育；李昕（1982— ），男，廣東汕頭人，中學(xué)高級教師，研究方向?yàn)榫C合實(shí)踐活動、物理教學(xué)。