許越 王奕瑋
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(jìn)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(jìn)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(dá)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(jìn)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(zhǔn)指導(dǎo),更多時候是指導(dǎo)學(xué)生課下自行強(qiáng)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)??臻g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(qiáng),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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)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(zhǔn)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,知識獲取:快速生成學(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(jìn),并根據(jù)學(xué)生需求針對性生成題目。
考慮到與在讀學(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(jìn)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(jī)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(jìn)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(jìn)行測試,對回收的有效數(shù)據(jù)運用SPSS軟件進(jìn)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(qiáng)。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(jī)抽取學(xué)生進(jìn)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(dá)到第二水平(知識遷移),沒有學(xué)生達(dá)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(biāo)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(bǔ)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(jìn)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。
“快問AI”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(jìn)一步追問,對解決問題過程進(jìn)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(dá)成課標(biāo)所提出的學(xué)生“應(yīng)歸納向量法、綜合法與坐標(biāo)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(biāo)系—空間向量及其運算的坐標(biāo)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(jìn)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(jìn)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(qiáng)。
(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(qiáng)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(xiàn)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,可搭配知識圖譜引擎,快速構(gòu)建思維導(dǎo)圖。
實踐表明,學(xué)生使用生成式人工智能不需要太多信息技術(shù)技能,但要有較強(qiáng)的提問能力以獲得最佳結(jié)果。生成式人工智能的使用亦是對學(xué)生的挑戰(zhàn),新技術(shù)的有效應(yīng)用對學(xué)生學(xué)習(xí)內(nèi)容與思維能力提出更高層次的要求。因此,有效使用智能工具應(yīng)成為需兼顧的教學(xué)目標(biāo)之一。但是,在以問題為導(dǎo)向發(fā)展學(xué)生“四能”,促進(jìn)學(xué)生學(xué)會數(shù)學(xué)思考,并以此為落腳點培養(yǎng)學(xué)生的高階思維、問題解決能力、創(chuàng)新能力等核心素養(yǎng)方面,生成式人工智能尚無法與人類教師比肩,主要起輔助作用。
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