“PIP智慧課堂”教學模式的構建探析

當前智能教育技術從工具輔助邁向深度重構教學流程。傳統(tǒng)教學中課前預習、課中講授、課后鞏固這三個階段的劃分，存在著明顯的環(huán)節(jié)割裂問題——課前預習效果難以及時反饋給課堂教學，課中講授與課后鞏固的銜接也缺乏有效聯(lián)動，導致教學反饋相對滯后。這種模式已難以滿足學生日益增長的個性化學習需求。

基于此，本文提出“PIP智慧課堂”教學模式，即通過Pre-class（課前）、In-class（課中）、Post-class（課后）三個階段的科學設計，以人工智能為核心引擎實現智能驅動，通過“三階協(xié)同”推動各環(huán)節(jié)深度聯(lián)動，并構建完整的教學閉環(huán)，使教學決策能基于實時數據精準開展，為構建智能化教學提供了有效路徑。

一、PIP智慧課堂理論框架

PIP智慧課堂的構建植根于混合式學習理論、情境認知理論與聯(lián)通主義學習理論的深度融合，形成支撐三階段協(xié)同的科學基礎?；旌鲜綄W習理論通過整合線上線下學習場景，為PIP模式提供結構性框架：課前階段依托希沃膠囊微課實現知識的異步傳遞，課中聚焦AI增強的實體課堂深度交互，課后結合靶向微課與智能作業(yè)完成混合式鞏固，構建“虛擬一現實”無縫銜接的教學閉環(huán)。情境認知理論則賦予教學實踐鮮明的具身性特征，課中希沃3D智能體將抽象概念轉化為可視情境（如幾何模型動態(tài)拆解），而基于弗蘭德斯系統(tǒng)的師生互動分析重構課堂社會性實踐，使知識在真實問題場景中自然建構。更具時代性的是聯(lián)通主義理論，其將學習視為動態(tài)連接知識節(jié)點的網絡演化過程——將扣子平臺自主研發(fā)的AIAgent作為核心“知識路由器”，持續(xù)聚合課前預習、課中互動、課后鞏固的數據流，生成個性化學習路徑；希沃作業(yè)本的錯題鏈自動構建知識關聯(lián)圖譜，使教師、學生、AI工具形成持續(xù)進化的教學網絡。（見表1）

這三個理論分別從結構框架、認知機制、系統(tǒng)進化維度協(xié)同發(fā)力：混合式學習保障三階段連續(xù)性，情境認知強化學習有效性，聯(lián)通主義驅動數據閉環(huán)優(yōu)化，共同支撐PIP模式實現系統(tǒng)性變革。（見圖1）

二、PIP智慧課堂實施流程

PIP智慧課堂作為“智能驅動·三階協(xié)同”理念的實踐載體，依托“Pre-class（課前） -class（課中）- Post-class（課后）”三階閉環(huán)的“線上 + 線下”混合教學模式，通過AI技術貫通教學全鏈條數據，構建“課前智能預判 $$ 課中精準賦能→課后靶向干預 -數據回流優(yōu)化”的完整生態(tài)。該流程以數據流轉為紐帶，在三個階段分別實現“錨定學習起點”“課堂深度互動”“學習個性補償”的遞進目標，最終達成教學決策的科學性、教學實施的高效性與教學進化的持續(xù)性。

1.課前智能預判

課前階段聚焦“錨定學習起點”，依托混合式學習理論的線上異步傳遞特性，通過AI技術實現“資源智造—學情診斷一方案預設”的一體化準備，為課中協(xié)同奠定數據基礎。將扣子平臺自主研發(fā)的“AIAgent”作為核心驅動工具，首先基于課程標準與學生過往數據智能生成預習資源，包括互動微課腳本、分層練習與認知診斷題，實現“資源智造”；然后通過希沃膠囊云端推送預習微課到學生端，教師獲得認知診斷數據后，借助AIAgent進行深度“學情診斷”，在進一步生成差異化資源的同時，系統(tǒng)根據學情數據自動生成課中教學建議，包括重點講解內容、推薦互動形式，使教師的備課方案更具針對性，實現“數據驅動”與“經驗決策”的協(xié)同方案預設。（見圖2）

表1PIP智慧課堂理論

圖1PIP智慧課堂理論聯(lián)結框架

如在小學數學《倍的認識》課前，AIAgent生成了以“拍手游戲”為情景的微課腳本，在希沃膠囊推送互動微課時，同步嵌入答題節(jié)點采集學生對“數量比較”的初始認知。AIAgent深度解讀希沃膠囊的反饋數據后，一方面對概念模糊的學生推送實物卡片并搭配示意的“具象化操作視頻”，對基礎扎實的學生推送用符號表示3件上衣與2件下裝的搭配關系的“進階探究任務”；另一方面，AIAgent自動生成課中教學建議，如情景的鋪墊、教學環(huán)節(jié)的設置、在倍的概念講解中可融入3D智能體對話等。

2.課中精準賦能

課中階段以“精準賦能與深度互動”為核心，融合情境認知理論的具身性學習觀與聯(lián)通主義的節(jié)點連接思想，通過AI增強型課堂實現“情境建構一深度互動一智能評價”。首先AIAgent在上一個環(huán)節(jié)，已根據“學習起點”，構建了符合學生認知規(guī)律和能夠激發(fā)學生經驗的情境。然后AIAgent在生成課中資源（課件、視頻、互動小游戲、閱讀材料、分層練習）的同時，還可以給出AI增強型課堂的實現路徑，如在課堂中融入希沃3D智能體將抽象概念具象化呈現；借助希沃答題器、分組畫板等工具實現過程性數據采集；開發(fā)互動小游戲，增強學生具身體驗感等AI增強策略。在課堂評價方面，引入“希沃課堂反饋系統(tǒng)”，深度解構教學行為，對課堂進行系統(tǒng)性、客觀性的評價，克服傳統(tǒng)評課的片面性、主觀性、滯后性，讓課堂分析從“經驗依賴”走向“數據支撐”。（見圖3）

圖2課前智能預判流程

如在《倍的認識》課中，通過數學家3D智慧體講解倍的概念，讓學生更具體驗性和情境性；通過AIAgent開發(fā)的“倍的爭霸賽”H5互動小游戲，將練習與游戲結合，讓學生在“玩”中“學”。希沃課堂反饋系統(tǒng)的數據顯示，弗蘭德斯互動分析中啟發(fā)性（I/D）為0.43，略高于參考值0.42，說明教師間接影響話語占比更高，對學生的啟發(fā)較充分。

3.課后靶向干預

課后階段致力于“精準分析與智能推送”，依托混合式學習的線上線下融合特性，通過AI技術實現“作業(yè)智造—數據回流—資源智推”的閉環(huán)，完成從“課堂學習”到“課后自學”的延伸。希沃作業(yè)本和希沃膠囊作為核心載體，AIAgent根據課中互動數據生成分層作業(yè)，通過希沃作業(yè)本或希沃膠囊推送作業(yè)至學生端。數據回流后，AIAgent對作業(yè)數據進行深度分析，針對學情，借助秘塔的“今天學點啥”，生成易錯題資源和講解視頻，通過希沃作業(yè)本或希沃膠囊精準推送給學生，實現“哪里錯就補哪里”的靶向干預。 （見圖4）

如在《倍的認識》課后，AIAgent通過希沃作業(yè)本回收的數據，定位出“倍數與相差關系混淆”等典型問題。借助秘塔“今天學點啥”生成對比微課，用白鷺2只與火烈鳥6只的動態(tài)圈畫，直觀區(qū)分“6比2多4”與“6是2的3倍”的差異。同時推送分層練習，強化認知。

4.數據回流優(yōu)化

課后數據將回流，形成“教學改進閉環(huán)”，教師可將學生的錯題類型更新至學情數據庫，為下一輪課前診斷提供依據；課堂互動中的高頻問題被納入“教研資源庫”，助力教師團隊優(yōu)化教學設計。“數據回流優(yōu)化”使PIP模式通過數據流轉實現自我進化，體現“智能驅動”的持續(xù)性與“三階協(xié)同”的系統(tǒng)性。

綜上所述，三階協(xié)同智慧課堂模式大幅降低了教師的機械性工作負荷，有效破解了傳統(tǒng)教學中環(huán)節(jié)割裂的問題，同時數據驅動的教研模式推動了教師專業(yè)發(fā)展。

責任編輯羅峰