人工智能与大数据技术在基础教育中的应用
余佳杰
（该文章于2022年12月发表于《人工智能与数据合规及应用》）
摘要：新课改不断深入推进，我国近年来教学领域不断调整教学理念，力求符合学生思维发展区，培养学生综合素养及解决问题能力。基础教学教学应改变传统教学观念，借助人工智能与大数据技术，实现“可视化”教学成为炙手可热的方式之一，现代化可视化教学通过视觉图像、视频互动等多种方式呈现，易于知识深入理解，可以提高教学效率，符合学生兴趣特征，改变传统基础教学现状。本文全面分析了人工智能与大数据技术下可视化教学在基础教学中的概念，并针对当前基础教学可视化教学现状提出了教学设计，为相关专业提供教学指导。
关键词：基础教育；可视化教学；人工智能；教学设计
随着近年来“互联网+”向教育领域延伸，教育领域不断向智能化、数据化、信息化发展，顺应时代发展，人们逐渐提高了对基础教育重视。新技术的呈现冲击传统教育方式，基础教学作为培养学生社会适应力的基础学科，传统教学方式难以满足当前社会对人才的发展需要，为了迎合“信息智能文明”时代要求，基础教育教学形式应与时俱进，发挥人工智能和大数据技术作用。
1、人工智能与大数据技术下教学概念
英文“Visualization”翻译成中文含义为“视觉的”，科学计算可视化这一理论是由上世纪80年代麦考尔·米克提出，是将抽象的符号或者数据运用几何关系呈现，帮助人们了解传统方式难以观察到的规律与现象，促进科学研究快速进步。随着计算机技术不断更新迭代，衍生出了数据、信息、知识等可视化，打破了传统思维窠臼，促进人类知识的发展与创新。人工智能与大数据技术运用教学一般借助多媒体设备设施，利用图形、动画等展现教学模型、概念、公式等，实现与学生互动交流，让学生在课堂内外实现自主学习，帮助学生构建思维图像或者整合视觉信息。基础教育借助人工智能与大数据技术，实现可视化教学，符合课程内容特征，与传统教学方式不同的是应注重应用性、创新性、开放性发展，培养学生学科素养，提高解决问题的过程和方法的培养，是为培养社会适应性人才的基础学科。
2、基础教育中人工智能与大数据技术应用现状
2.1人工智能与大数据技术认知不够深入
教师在借助人工智能与大数据技术开展教学过程中采用思维导图进行概念阐述，很少运用其他教学工具，教师不能对现代化人工智能与大数据技术融合教学设计深入理解。教师对新鲜事物较为敏感，但新的教学方式让教师应接不暇，教师日常工作繁杂，没有更多的精力深入探究教学理论，导致教师在教学实践中没有结合学情特征，生搬硬套现象影响教学效果。教师能够熟练运用白板等教学工具，确忽略了其他信息化教学工具的应用，一些概念图、逻辑图知识无意中借助教学经验运用，并不能整合出适应基础教学中各学科的教学理念，对基础教育中人工智能与大数据技术教学应用相关培训不多，没有形成统一定义，导致可视化教学只停留在浅显层面。
2.2人工智能与大数据技术使用时间少
教师日常工作繁忙，需要备课、批改作业、参与教学研讨等，没有更多精力挖掘人工智能与大数据技术有关教学资源和探寻新技术应用为学生带来的益处，人工智能与大数据技术教学应用仅仅局限于课堂，不能向课后延伸。教师受传统思维定式影响，人工智能技术导入课堂的目的是活跃课堂气氛，将难于理解的知识点用思维导图、动画视频互动等多种形式体现。教师没有理清知识结构特征，未能融合教学理论，教师的课后反思和教学评价很少谈及“人工智能与大数据技术教学”关键词。
2.3人工智能与大数据技术使用未能改善教学效果
教师借助基础教育课堂，采用人工智能与大数据技术进行可视化互动教学，未能改善学生教学效率，主要原因是教师不能有效借助人工智能与大数据技术教学工具，不同知识类型教学工具使用不正确，视觉表征设计效果不佳，不能直观体现课堂知识点，扰乱学生思维，虽然学生对人工智能与大数据技术引入课堂有一定积极性，但是对知识的吸收和内化效果不佳。
3、人工智能与大数据技术技术应用基础教育的设计
3.1基础教育的课程性质
培养学生全面发展除了让其领会课堂知识以外，还应传授学生实践能力。基础教学应让学生掌握必备素质，培养学生核心素养，提高动手操作能。根据中小学学科指导纲要要求，学科教学过程中应以培养学生兴趣出发，发挥学生探究意识，提高发现问题和解决问题能力。传统教师不能充分借助人工智能与大数据技术，在可视化互动教学过程中未能突出培养学生对新型信息技术的了解和探究，制约了学生全面发展。因此，人工智能与大数据技术技术在教学中应用应以整合知识为要义，提高学生发散思维、逻辑思维，促进基础教育学科课程目标的实现。
3.2基础教育应用人工智能与大数据技术的教学原则
规律性。应正确认知基础教育各学科的知识内在逻辑，结合学生学情认知现状，除了宏观了解，还应对微观深刻认知，了解基础教育知识之间的融会贯通，确保知识点之间的衔接，厘清教材知识脉络，才能提高可视化互动教学的逻辑性，重塑学生的思维认知，培养学生逻辑思维能力。教师在教学过程中应善于激发学生好奇心，促进发散思维培养，促进知识内化并迁移到生活中，促进学生知识的应用性。第二，互动性。教师应加强教学环节的互动，发挥学生主体地位，营造和谐民主的课堂氛围。教师在教学过程中以合作者的身份帮助学生完成教学目标，强调学生思维的构建过程。同时，教师还应创设小组合作环节，提高学生之间的交互性，在小组学习中产生思维碰撞。例如，小组共同完成电子小报，并用幻灯片播放，让学生借助多媒体互动表达自己观点，调动学生主观能动性，促进人工智能与大数据技术在教学应用中效果的提升。第三，辅助性。教师应借助人工智能与大数据技术优化教学方法，与教学内容相契合，不能片面强调可视化互动适用于任何课程与内容，认清人工智能与大数据技术的教学作用与目的，遵循辅助性原则，避免追求教学形式而偏离了教学目标，发挥人工智能与大数据技术教学的课堂辅助性作用。
3.3基础教育应用人工智能与大数据技术的教学思路
首先，分析知识类型，包括描述性、程序性、经验性、定位性和个体性五种，展示类型包括隐性和显性两种。可视化工具不同，适用于知识类型也有所不同。基础教育知识包括陈述性、程序性、策略性。可视化工具一般包括思维导图；逻辑图类包括概念图、鱼骨图、韦恩图、流程图、循环图；图表类包括柱形图、饼图、折线图；动画视频及客观图像。不同教学内容应灵活选择可视化教学工具。
3.4基础教育应用人工智能与大数据技术的教学设计
前端分析。应客观分析教学内容、学生特征，学生随着学龄段的增加，观察和认知能力不断提升，思维从形象不断向抽象、逻辑过度，激发学生想象力。第二，教学目标的阐明。教师应注重学科章节之间的关联性，针对学生反馈灵活调整教学策略，教学目标应从注重知识与技能、过程与方法、情感态度和价值观三个维度培养，使三维目标相互渗透融合，促进基础教育课程有效性。第三，教学策略的设计。人工智能与大数据技术下的可视化教学应遵循传统上课环节，引入→授课→总结→作业四个方面。引入是激发学生兴趣，引入支架式教学，授课是结合教学内容，通过视觉表征的展现，促进学生知识的内化。总结是引导学生绘制知识图谱，新旧知识构建。作业是帮助学生对重点知识巩固。第四，评价与反馈。评价方式包括诊断性、过程性和终结性评价三种。教师将理论性知识可以运用可视化图，让学生填充知识细节，厘清知识脉络，易于学生理解和扩散知识，提高可视化教学效果。
4、结束语
人工智能与大数据技术下的可视化教学可以将难于理解的知识点运用图示、视频、师生线上互动等更加直观方式体现，帮助学生深化理解基础教育学科知识内容，促进教学效果的提升。本文结合基础教育课程标准，遵循人工智能与大数据技术下的教学原则，从理论方面分析可视化互动教学的可行性，将基础教育知识不同内容运用契合的人工智能与大数据技术教学工具，使视觉表征具备可操作性，深入挖掘不同信息化教学工具类型，为人工智能与大数据技术下的教学研究提供理论借鉴。
参考文献：
[1]张进良,杨苗,谈桂芬.智能技术赋能基础教育评价改革的实然困境与路径选择[J].中国远程教育,2023,43(02):18-27.DOI:10.13541/j.cnki.chinade.2023.02.002.
[2]王紫囡.人工智能与大数据技术在基础教育中的应用[J].电子技术,2022,51(12):86-87.
[3]刘浩,刘笑笑,辛涛.人工智能赋能基础教育监测的应用与挑战[J].北京师范大学学报(社会科学版),2022(02):136-142.
[4]冯筠,邢嘉琪,赵艾琦,邓瑶,孙霞,雷守学.人工智能在基础教育教学应用综述[J].计算机技术与发展,2021,31(02):1-7.
[5]邢西深.迈向智能教育的基础教育信息化发展新思路[J].电化教育研究,2020,41(07):108-113.DOI:10.13811/j.cnki.eer.2020.07.015.
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