高中信息技術《我們身邊的數據》教學實踐

高中信息技術《我們身邊的數據》教學實踐【教學過程】生成式AI與高中信息技術教學的融合是為了提高教學質量，以更直觀的形式展示教學內容，讓學生全面掌握從數據采集到數據加工，再到數據應用的完整流程，在強化學生數據素養的同時，提升其信息服務意識。所以，在實踐過程中，教師從課前、課中、課后等多個視角入手，充分發揮生成式AI的作用，提升信息技術教學水平。（一）課前：生成式AI助力情境喚醒，提高預習效率課前預習是高中信息技術教學的重要組成部分，若想實現精準預習，教師需借助個性化教學情境激發學生課前預習的興趣。教師依托生成式AI合理生成預習任務，收集學生在課前預習中產生的困惑，為后續教學提供引導和參考。1.創設個性化預習情境“我們身邊的數據”這一章節教學圍繞“氣象生活指數”這一主題展開，在課程內容教學前，學生對氣象生活指數的認知不夠全面，大部分學生認為，氣象生活指數只是手機App中的簡單數字而已。因此，在學生課前預習階段，教師需將氣象生活指數與學生的日常學習生活場景關聯起來，用生成式AI生成三組與高中生生活學習相關的氣象指數影響場景。場景一：周一早晨上學是否需要帶傘？場景二：周二下午體育課是否能進行戶外體育活動？場景三：周末去爬山是否合適？圍繞這些場景，生成式AI會提供相對應的氣象指數，如降水概率、紫外線指數、體感溫度等。如“周一早晨，氣象預報顯示上午8點到下午5點降水概率達80%，但A同學因著急上學忘記看氣象指數，所以沒有提前準備好雨傘，導致上學途中淋雨”等，真實的課前預習情境可幫助學生快速投入課前預習中。生成預習情境時，教師還需要考量不同水平學生的能力差異，對于基礎能力較為薄弱的學生，情境問題中需直接展示顯性指數，如當降水概率大于60%時，便需要帶傘。對于基礎能力較強的學生，教師可適當在預習情境中增加復合指數的分析內容，如在高溫天氣，運動決策受到體感溫度而非實際氣溫的影響，而體感溫度則由實際氣溫、濕度及風速等多重因素決定。2.生成預習任務并收集學生的困惑基于教學主題創設個性化預習情境后，教師需圍繞情境，利用生成式AI生成針對性的預習任務。任務一：利用手機App詳細記錄昨天關注的1~2個氣象生活指數，如穿衣指數、防曬指數、運動指數等。任務二：仔細思考，這一氣象生活指數是從何而來的？指數的分析計算又用到了哪些氣象數據呢？任務三：根據昨天晚上的氣象信息，預測今天的某一氣象生活指數，如紫外線指數。任務四：在完成上述任務過程中，同學們是否存在疑問？如有疑問，請寫出來。在學生完成預習任務后，教師收集學生的困惑和疑問，利用AI對學生的困惑和疑問進行整合匯總，并為后續教學提供依據。（二）課中：利用AI實現教學過程可視化，落實項目探究階段一：通過生成式AI輔助情境創設和數據獲取在此過程中，教師首先通過生活化的問題導入教學主題，向學生提問：“同學們，今天上課之前大家有沒有關注天氣呢？有沒有從天氣App上仔細查看紫外線指數或者穿衣指數呢？”在學生踴躍回答后，教師便可基于學生的回答引入教學主題：“這些和天氣相關的數據雖然看起來非常簡單，但在很多時候卻會影響我們的生活決策，這又是為什么呢？接下來，我們就仔細觀察本市的實時氣象生活指數，展開探究活動?！币虢虒W主題后，教師可通過生成式AI生成本地化的場景，向AI輸入指令，讓AI生成某時、某刻、某市氣象生活指數和學生以及區域居民生活相關聯的案例，在獲取與戶外活動、通勤以及穿衣相關情境數據的基礎上，讓學生深刻感知氣象生活指數對大眾生活的影響。階段二：有效采集并演示實時動態數據在這一階段，教師可引導學生登錄中國天氣網、區域天氣網等官方平臺，仔細查看生活指數這一欄目，并采集記錄相關數據。而此時，生成式AI的合理應用可以為學生的數據采集和收集提供便利。學生通過在AI助手對話框輸入不同的地區時間，可以查詢穿衣指數、紫外線指數等防護建議，然后通過整合所收集的數據生成結構化的數據表格，從而了解不同區域氣象生活指數的差異性，強化數據敏感性。階段三：做好采集數據的綜合解讀和全面分析在這一階段，教師可讓學生以小組為單位完成氣象生活指數關聯性的綜合探究，通過綜合探究活動，讓學生明確了解各個氣象生活指數之間的密切關聯。在此過程中，教師還需引導學生通過生成式AI分析探究活動中的難點問題，幫助學生解決問題。如讓部分小組選取穿衣指數、紫外線指數兩項指標，全面分析這兩項指標與地區氣溫及降水之間是否存在關聯。其他小組則可以選取洗車指數和空調開啟指數這兩大指標，同樣也需分析這兩大指標和區域降水氣溫數據之間的關系。與此同時，教師還需引導學生正確認識AI工具的作用和優勢，如可在AI工具中輸入“用折線圖展示10天之內常州洗車指數和降水概率之間的關聯，并對其規律進行分析，給出分析結果”或者“用散點圖表示廣州近15天內穿衣指數和氣溫之間的關聯，仔細分析其規律并出示結果”。AI工具分析之后，會給出可視化的圖表并展示直觀的分析框架，學生在觀察可視化圖表、理解分析框架的基礎上，便能形成數據向決策轉化的正向邏輯，并了解數據、信息和知識之間的關聯。階段四：組織核心探究活動

教師基于生成式AI鼓勵學生參與“氣象生活指數DIY”的探究項目。該項目可讓學生深入了解氣象數據和生活指數之間的關聯，讓學生體驗氣象數據到生活指數的整個過程，進而掌握數據采集、數據篩選、公式計算等數據加工的基本技巧及方法。首先，要求生成式AI生成“學校周邊2025年10月1日至7日的氣象數據，涵蓋具體的日期、氣溫數據、風速數據、濕度數據、降水概率數據、紫外線指數”等。所生成的數據必須與秋季氣候特征相符。其次，讓學生以小組為單位，選擇對應的校園生活場景，并利用生成式AI生成場景模板。舉例來說，可要求生成式AI生成下午2∶30戶外活動指數模板。包含以下信息：第一，起到核心作用的氣象數據，如實際氣溫、風速、紫外線強度、降水概率等。第二，科學分配各個數據的對應權重，如降水率權重50%等。第三，充分明確指數的分級標準，其中，0~2級為不適合進行戶外活動，3~5級為較適合戶外活動，6~8級為適合戶外活動。接下來，學生以小組為單位，在教師提供的計算公式的基礎上，準確計算下午2∶30戶外活動指數。通過項目探究，學生可深刻感知氣象生活指數的作用，明確數據來源，了解數據加工的具體過程。（三）課后：依托AI內化知識，完成能力遷移在課后，生成式AI和高中信息技術的融合需以“為學生提供個性化的鞏固練習，引領學生反思，落實課后評價”為主，進而實現知識的內化，達成能力遷移的基本目標，強化學生核心素養的培養。第一，依托生成式AI生成與學生能力水平相符的個性化鞏固練習任務。AI通過綜合分析學生在課程中的具體表現，如數據采集的全面性、數據計算的準確度等，基于分析結果生成對應的分層鞏固任務。首先，對于基礎層學生，可生成5~10道選擇題，通過選擇題，檢測、評估學生是否理解了氣象指數的核心邏輯。如“下列哪項數據對戶外活動指數的影響最大？A.降水概率B.氣溫C.紫外線指數D.風速”學生答完題后，還需在每道題目下附上對應的題干及答案解析。其次，對于進階層學生，可利用生成式AI生成一道和學生實際生活情境具有密切關聯的應用題。如B同學周末要和家人一起去公園野餐，請同學們根據周末氣象數據設計戶外野餐指數表，至少選擇三種氣象數據，并對其權重進行科學分配。最后，對于挑戰層學生，可利用生成式AI生成一道開放題。舉例來說，“請同學們針對皮膚敏感人群的紫外線氣象指數，合理設計該指數的關鍵數據，并闡述模型的基本邏輯”。第二，教師通過組織分層化、個性化的拓展性項目，鞏固學生對所學內容的認知、理解和記憶。圍繞“我們身邊的數據”這一教學內容，教師可組織學生參與一個與生活指數相關的拓展性項目活動，如讓學生參與家庭出行或組織校園活動等，并設計一份與天氣及生活指數相關的數據分析報告。不同水平和層次的學生，其參與拓展性項目的任務也是不同的。因此，對于基礎能力相對薄弱的學生，完成簡單的數據分析預測，并提供建議即可。而對于基礎能力較強的拓展層學生，則要求其通過生成式AI工具完成生活指數模型的構建，如在對空氣質量數據進行全面整合處理和分析的基礎上提出改進指數的措施。第三，為及時獲取教學反饋，幫助學生進行學習反思，實現教學的動態化評價。教師可借助生成式AI生成氣象指數學習探究反思日志，幫助學生完成知識體系的梳理。學習探究日志中須包含以下內容：其一，要求學生利用流程圖展示自己理解的氣象指數加工過程。其二，要求學生闡述