生成式人工智能協(xié)同下開展單元復(fù)習(xí)的實踐與思考

單元復(fù)習(xí)課教學(xué)是踐行大單元教學(xué)理念的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但課時較少，難以兼顧學(xué)生的共性與個性需求，教學(xué)效果不理想。生成式人工智能（AI）能快速檢索知識，支持多輪次互動對話，以智能學(xué)伴及智能助教的身份為學(xué)生的學(xué)習(xí)賦能。筆者以高二年級所任教班級為實驗對象，根據(jù)新授課結(jié)束后學(xué)生核心素養(yǎng)水平調(diào)查情況，嘗試在空間向量與立體幾何單元復(fù)習(xí)課中融入生成式人工智能，使其以智能學(xué)伴及智能助教的身份全面賦能，助力學(xué)生掌握知識技能，實現(xiàn)知識框架搭建及知識遷移。一、單元復(fù)習(xí)課教學(xué)困境與出路在新課程新教材應(yīng)用背景下，如何在課堂教學(xué)中提質(zhì)增效，促進學(xué)生核心素養(yǎng)發(fā)展已成為教師關(guān)注的熱點問題。單元復(fù)習(xí)課是常見課型，目前筆者實際教學(xué)情況不容樂觀。單元復(fù)習(xí)課于新授課后進行，目的是引導(dǎo)學(xué)生鞏固知識、構(gòu)建知識體系，它是后續(xù)專題復(fù)習(xí)課、綜合復(fù)習(xí)課的基礎(chǔ)。教師做教學(xué)設(shè)計時應(yīng)關(guān)注學(xué)生自主思考及能力提升，多采用問題引領(lǐng)、給學(xué)生適當(dāng)留白的方式教學(xué)。單元復(fù)習(xí)課的設(shè)計原則包括梳理完整的知識結(jié)構(gòu)體系、明確涉及的數(shù)學(xué)核心素養(yǎng)、確定應(yīng)達到的核心素養(yǎng)水平及設(shè)計合理的題組[1]。囿于課時，對于單元復(fù)習(xí)課許多教師僅是簡單羅列知識點，對典型例題、易錯題進行逐一展示，缺乏對學(xué)生的個性化指導(dǎo)，在課堂上針對學(xué)生的薄弱之處也難以精準指導(dǎo)，更多時候是指導(dǎo)學(xué)生課下自行強化，效果欠佳。這讓筆者開始思考：能否在單元復(fù)習(xí)課融入生成式人工智能，將它作為學(xué)生的智能學(xué)伴與智能助教，探索基于最近發(fā)展區(qū)提升能力和素養(yǎng)的有效途徑？筆者以高二年級“空間向量與立體幾何”（人教A版《普通高中教科書數(shù)學(xué)選擇性必修第一冊》）單元復(fù)習(xí)為例開展實踐。二、核心概念界定（一）立體幾何內(nèi)容立體幾何大單元包含“立體幾何初步”和“空間向量與立體幾何”兩個子單元?！翱臻g向量與立體幾何”一章位于選擇性必修第一冊，是必修第二冊“平面向量及其應(yīng)用”在空間的推廣，也是“立體幾何初步”的延續(xù)。空間向量的加入為解決立體幾何提供新的視角，為解決三維圖形的形狀、大小及位置關(guān)系等問題增加一種理想的代數(shù)工具，有利于提高學(xué)生的空間想象能力和學(xué)習(xí)效率；同時，也有利于學(xué)生用代數(shù)的觀點和方法解決立體幾何問題，用計算代替邏輯推理和空間想象，用數(shù)的規(guī)范性代替形的直觀性。這種方法可操作性強，降低了立體幾何題求解難度。（二）生成式人工智能單元復(fù)習(xí)的一大痛點便是難以兼顧解決共性與個性問題。在這方面，生成式人工智能能提供強大助力，使學(xué)生在最近發(fā)展區(qū)成長成為可能。2016年，以阿爾法圍棋程序為代表的專用人工智能技術(shù)引發(fā)社會的大討論。在數(shù)據(jù)、算理和算法的強力驅(qū)動下，生成式人工智能應(yīng)運而生，又一次引發(fā)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱議。生成式人工智能是一種專注于生成或創(chuàng)建新內(nèi)容的人工智能。它的強大之處在于可利用現(xiàn)有文本、音頻或圖像等大型數(shù)據(jù)集生成全新內(nèi)容，能夠更加準確地理解連續(xù)的自然語言背后的需求，在此基礎(chǔ)上為人們迅速生成更“有效”的答案。借此工具，教師可對整個教學(xué)過程實施智能化改造與重塑，使個性化定制教學(xué)、虛擬情境學(xué)習(xí)成為可能。生成式人工智能在單元復(fù)習(xí)課的課前、課中、課后三個環(huán)節(jié)均可作為智能學(xué)伴與助教賦能學(xué)生個性化學(xué)習(xí)。主要體現(xiàn)在以下兩個方面。其一，知識獲?。嚎焖偕蓪W(xué)習(xí)材料、知識脈絡(luò)，輔助學(xué)生撰寫大綱、檢索內(nèi)容，搭建知識框架，拓展知識廣度、深度和關(guān)聯(lián)度。其二，自主學(xué)習(xí)：多輪次對話，為學(xué)生提供良好的學(xué)習(xí)體驗，提高其學(xué)習(xí)投入度，助力學(xué)生作業(yè)自查及改進，并根據(jù)學(xué)生需求針對性生成題目?？紤]到與在讀學(xué)生手頭硬件兼容問題，筆者引導(dǎo)學(xué)生使用“快問AI”。這是一款基于最新生成式人工智能模型的學(xué)習(xí)助手，可與搜題軟件搭配使用。（三）單元復(fù)習(xí)課模式筆者采用“三段六環(huán)”模式開展教學(xué)。此模式是基于教師王秀彩等人提出的高中數(shù)學(xué)大單元主題教學(xué)結(jié)構(gòu)化理論演變而來的[2]（如圖1）。筆者在單元復(fù)習(xí)課教學(xué)中采用了“整合主題——結(jié)構(gòu)重建”的設(shè)計模式（如圖2）。三、生成式人工智能助力單元復(fù)習(xí)促進學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)，就要讓學(xué)生學(xué)習(xí)由被動走向主動[3]。生成式人工智能賦能單元復(fù)習(xí)課的基本邏輯是堅持人機協(xié)同。教師需將“快問AI”的功能與教育教學(xué)的各個環(huán)節(jié)進行對應(yīng)與比較。下面，具體闡述“快問AI”在單元復(fù)習(xí)課各個環(huán)節(jié)如何發(fā)揮智能學(xué)伴和智能助教的作用。（一）單元內(nèi)容分析與學(xué)情分析本單元知識的復(fù)習(xí)，可以幫助學(xué)生在學(xué)習(xí)平面向量的基礎(chǔ)上，利用類比的方法理解空間向量的概念、運算、基本定理和應(yīng)用，體會平面向量和空間向量的共性和差異；運用向量的方法研究空間基本圖形的位置關(guān)系和度量關(guān)系，體會向量方法和綜合幾何方法的共性和差異；運用向量方法解決簡單的數(shù)學(xué)問題和實際問題，感悟向量是研究幾何問題的有效工具。學(xué)生復(fù)習(xí)后應(yīng)具備以下能力：理解空間向量的概念、運算、背景和作用；依托空間向量建立空間圖形及圖形關(guān)系的想象力；掌握空間向量基本定理，體會其作用，并能簡單應(yīng)用；運用空間向量解決一些簡單的實際問題，體會用向量解決一類問題的思路；直觀想象、數(shù)學(xué)運算、數(shù)學(xué)建模和數(shù)學(xué)抽象等能力[4]。為充分了解學(xué)情，筆者從高三年級選取樣本進行測試，對回收的有效數(shù)據(jù)運用SPSS軟件進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生對知識間邏輯關(guān)系理解有偏差、單元知識結(jié)構(gòu)整合意識不強。這意味著學(xué)生復(fù)習(xí)時應(yīng)關(guān)注理解常規(guī)思路、搭建知識框架、整合跨章節(jié)的知識。筆者在上完空間向量與立體幾何新授課后，在任教班級中隨機抽取學(xué)生進行問卷調(diào)查，以分析學(xué)生核心素養(yǎng)水平。從水平層次上發(fā)現(xiàn)，所有學(xué)生的核心素養(yǎng)水平處于第一水平（知識理解）以上，大部分學(xué)生未達到第二水平（知識遷移），沒有學(xué)生達到第三水平（知識創(chuàng)新）。這表明，學(xué)生掌握基本事實、定理，弄清圖形與數(shù)量的簡單關(guān)系，能夠畫出基本立體圖形的平面圖、運用運算法則進行正確運算，但缺乏推理、證明能力。（二）實驗對象與前測分析為評價單元復(fù)習(xí)課效果，筆者選擇教材上的復(fù)習(xí)參考題1（第47～49頁）內(nèi)習(xí)題組成前測試卷，以教師教學(xué)用書中“本章學(xué)業(yè)水平測試卷”（第69～71頁）作為后測試卷進行分析。筆者對前測成績分析后發(fā)現(xiàn)，任教班與所選取做對照的班級成績不存在顯著差異，可選為樣本進行實證研究。（三）生成式人工智能融入單元復(fù)習(xí)課教學(xué)1.繪制思維導(dǎo)圖復(fù)習(xí)課開展前，學(xué)生需利用課余時間對新授課內(nèi)容進行梳理，嘗試自行構(gòu)建知識單元。以往學(xué)生自行翻閱課本梳理知識，這一過程效率較低，且學(xué)生注意力不夠集中。有了技術(shù)的加持，筆者要求學(xué)生向“快問AI”索要內(nèi)容大綱。學(xué)生以看標題回顧的方式梳理，有助于厘清知識結(jié)構(gòu)，針對性深挖概念。學(xué)生輸入：請列出選擇性必修一中立體幾何的所有知識點。軟件回答如下（如圖3）。學(xué)生結(jié)合生成式人工智能列出的內(nèi)容大綱，回憶知識點，繪制思維導(dǎo)圖，對于不理解、記憶模糊之處再翻閱課本加以補充、鞏固，有利于他們完成陳述性知識向程序性知識的轉(zhuǎn)化。在繪制結(jié)束后，學(xué)生再次翻閱課本，篩選針對個人的典型例題習(xí)題，在課前嘗試完成系統(tǒng)知識的進一步構(gòu)建與深化。此過程中，學(xué)生與“快問AI”對話，由生成式人工智能講解概念模糊之處。2.助力授課后完善知識框架在師生共同從單元知識完備性、模塊關(guān)聯(lián)性、模塊內(nèi)部知識邏輯性等維度完善思維導(dǎo)圖的基礎(chǔ)上，學(xué)生思考：前后知識間的聯(lián)系在哪里？生成式人工智能以智能學(xué)伴的角色，引入等價數(shù)學(xué)知識，為學(xué)生提供一題多解所應(yīng)具備的知識及思想方法。同時，多輪次對話為學(xué)生提供良好的互動學(xué)習(xí)體驗，提升其學(xué)習(xí)投入度?！翱靻朅I”提供不同的關(guān)聯(lián)知識，有助于學(xué)生鞏固所學(xué)知識與方法，變陳述性知識為程序性知識。學(xué)生仍可進一步追問，對解決問題過程進行反思與總結(jié)，建立知識間的聯(lián)系。生成式人工智能能助力學(xué)生達成課標所提出的學(xué)生“應(yīng)歸納向量法、綜合法與坐標法的特點，根據(jù)具體問題的特點選擇合適的方法”的要求。另外，教材構(gòu)建了“背景—空間向量的概念—空間向量的運算及其性質(zhì)—空間向量基本定理—空間直角坐標系—空間向量及其運算的坐標表示—應(yīng)用”的研究框架，以問題鏈引導(dǎo)學(xué)生思考。在復(fù)習(xí)時，筆者鼓勵學(xué)生向生成式人工智能提問，采用多輪對話的方式在互動中實現(xiàn)知識整合。3.助力診斷與反饋評價復(fù)習(xí)課的實效，應(yīng)看重學(xué)生通過復(fù)習(xí)是否有效突破原本的薄弱環(huán)節(jié)。在單元復(fù)習(xí)結(jié)束后，除完成教師圍繞該章教學(xué)內(nèi)容設(shè)計的診斷卷外，生成式人工智能還能以智能助教的身份與學(xué)生進行知識問答，評估學(xué)生對知識的掌握程度。在此過程中，學(xué)生若有概念模糊不清、不牢固的知識點，可由生成式人工智能提供同類型題或相關(guān)變式供鞏固練習(xí)。學(xué)生完成解答后，再讓生成式人工智能生成詳解，根據(jù)給分點與自己的解答過程進行比照。4.提供知識搜索與歸納服務(wù)對于本章中的“閱讀與思考向量概念的推廣與應(yīng)用”，筆者提出二維、三維向量可推廣為高維向量，并通過例子介紹高維向量的應(yīng)用。在學(xué)生依照提綱思考、提煉后，“快問AI”可作為助手協(xié)助其快速檢索獲取知識。以章末復(fù)習(xí)這一提問為例：“空間向量由平面向量推廣而來，空間向量與平面向量有許多共同性質(zhì)……我們能不能把向量的概念推廣到四維（例如由‘長‘寬‘高‘時間四個維度構(gòu)成的空間）、五維等‘空間中去呢？它們是否也與平面向量、空間向量有許多共同的性質(zhì)？”“快問AI”為學(xué)生提供了答案，并根據(jù)需求推薦專業(yè)圖書以拓寬思路。四、實踐效果與反思（一）后測成績分析分析后測成績發(fā)現(xiàn)，實驗班、對照班成績呈現(xiàn)出0.05水平顯著性（見表1）。對比可知，實驗班均值（76.36）明顯高于對照班（68.21）。在此過程中筆者亦發(fā)現(xiàn)，有了“快問AI”的陪伴，學(xué)生的知識遷移能力有所增強。（二）反思與展望單元復(fù)習(xí)課教學(xué)以鞏固學(xué)生已有知識為出發(fā)點，基于學(xué)生最近發(fā)展區(qū)架構(gòu)思維體系，形成數(shù)學(xué)思維和數(shù)學(xué)品質(zhì)。本次實踐，筆者在課前、課中、課后融入“快問AI”，使其以智能學(xué)伴及智能助教的身份引導(dǎo)學(xué)生深度理解。整個過程中充分體現(xiàn)了學(xué)生的主體地位，取得了良好的效果。作為“數(shù)字中國戰(zhàn)略”的一部分，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨。教育目的之一便是提高人對工具的使用程度。生成式人工智能可在多個教育教學(xué)情境中為學(xué)生賦能，為發(fā)展學(xué)生數(shù)學(xué)“四基”提供強大助力，使師生數(shù)學(xué)視野均有拓寬。在生成式人工智能助力下，學(xué)生自主學(xué)習(xí)活動、學(xué)習(xí)方式趨于多樣，有利于推動教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)性變遷，使學(xué)生在最近發(fā)展區(qū)享受教育智能服務(wù)成為可能。除了智能學(xué)伴的角色，生成式人工智能支持文獻資源的自動檢索和智能化，能為學(xué)生提供個性化活動需求的資源，動態(tài)生成優(yōu)質(zhì)多媒體學(xué)習(xí)資源。若學(xué)生掌握一定的編程知識，可搭配知識圖譜引