基于生成式AI的中小學編程教育實施策略探究

1生成式AI及其在中小學編程教育中的應用

生成式AI（GenerativeAI）在中小學編程教育中的應用逐漸受到廣泛關注。生成式AI能夠根據大量數據，學習并產生全新的、創造性的內容。以OpenAI公司的ChatGPT、百度公司的“文小言”、谷歌公司的Bard、復旦大學的MOSS等為代表的生成式AI產品在包括文字、圖像、音頻在內的諸多領域展現出驚人的生成能力[1]，從早期基于規則的系統發展到如今的深度學習模型。

在編程教育教學領域，生成式AI的應用形式也十分廣泛。例如，它可以根據學生的編程水平和需求生成個性化的學習路徑和習題，對學生進行智能輔導。生成式AI還可以用于自動代碼補全和錯誤檢測，能有效提高學生的程序設計效率和準確性。此外，學生還可以應用生成式AI創建虛擬編程環境，在模擬的真實場景中解決編程問題，增強動手能力和創新思維。

盡管生成式AI在中小學編程教育中表現出巨大潛力，但其應用也面臨著諸多挑戰。如何保證生成內容的精確性和教育性、如何平衡技術輔助與學生自主學習能力之間的發展關系、如何應對教育資源因技術更新迭代而出現的缺口等問題，都是需要研究解決的課題。因此，在積極探索生成式AI在編程教學中的應用的同時，也需要不斷反思和調整教學策略，以確保技術的正向促進作用得到最大化發揮。

2基于生成式AI的中小學編程教育面臨的困境

2.1 教育資源分配不均

這種教育資源的分配不均主要表現在各個地區之間、各個學校之間。一些發達地區或名校，由于資金充裕、技術先進、人員充實，能夠充分利用生成式AI輔助編程教學，給學生提供豐富、先進的學習資源和體驗。但在經濟欠發達地區或一般學校，享受同樣的教育資源往往很難。這種不均衡不僅加劇了教育不平等現象，也限制了生成式AI在中小學編程教育中的廣泛應用和深入發展。造成這一問題的原因主要包括地區經濟發展水平的差異、學校資金和技術投入的不均、教育資源整合和共享機制的缺失等。

2.2教師的相關能力與素養不足

教師是編程教育實踐中的重要實施者。目前，中小學編程教學大多由信息科技教師擔任，師資力量相對薄弱，很多教師缺少相對專業、系統的科班訓練，在實踐中會感到力不從心。雖然現在生成式AI已經更新迭代到“操作傻瓜化”的程度，但是由于技術迭代更新迅速、各種大模型較為復雜，很多教師的相關知識和技能儲備不足，在實際教學中難以充分發揮生成式AI的優勢。同時，在應對生成式AI帶來的教學形式和教學環境的變革時，很多教師未能及時更新教學策略和方法，依然采用傳統的編程教學方法，導致學生的學習興趣不足和學習效果不佳。

2.3學生的學習動力與效果存在差異

通過對學生應用生成式AI輔助編程學習的興趣、動機與成績差異的探究，可以更全面地了解這一新興教學模式下學生的學習狀況，并為教育實踐提供有針對性的改進建議。在實際教學過程中，學生對編程學習的興趣與動機存在差異，部分學生對編程滿懷熱忱，積極主動地借助生成式AI展開探索與學習；部分學生或許是因為缺乏興趣和動機，對編程學習表現出消極態度。這種差別可能是個人興趣、認知模式、學習背景等多種因素所致。與此同時，學生在應用生成式AI輔助編程學習時學習效果差異顯著，一些學生能夠充分發揮生成式AI的長處，提升編程效率與準確性，進而獲得更好的學習成績；而另一些學生可能是對生成式AI不夠熟悉或應用不當，致使學習效果欠佳。

3 應對策略與建議

3.1 優化教育資源分配機制

優化教育資源分配機制在編程教育實踐中至關重要。通過政策引領，明晰各級行政主管部門在編程教育資源配置中的職責，保證資金、設備、師資等重要資源得以有序、高效地投入中小學編程教育。

校企合作作為一種行之有效的資源整合途徑，能夠推動學校與企業實現優勢互補，攜手促進編程教育的進步，形成一種“以校帶企，以企促校”的合作模式。企業能夠給學校帶來先進的技術支撐，而學校可為企業提供更為優良的應用與研發環境，雙方應共同研制契合中小學學生的編程教材與課程，組織實踐教學和項目式學習，以此提高學生的編程技能與創新能力。不僅如此，企業還能夠助力教師提升編程教學水平，為學校提供教師培訓和技術更新服務，從而幫助學校和教師更好地適應人工智能（AI）技術帶來的教育變革。

3.2 加強培訓，推動教師能力提升

1）通過理論講解與實戰演練相結合的方式介紹生成式AI的基礎知識，包括其工作原理、應用場景、在教育領域的潛在價值等，幫助教師深刻理解、融會貫通。

2）提供一系列的教學案例和實踐機會，讓教師親身體驗并思考如何將這些技術融入教學，幫助他們有效地應用生成式AI輔助教學，設計富有創意和實效的編程課程。

3）關注教師在面對新技術時的心理素質和適應能力。生成式AI在給教師帶來新挑戰的同時，也給教育帶來無限可能。如何調整心態，積極面對并擁抱新技術，也是教師需要學習和提升的重要能力。要在培養教師的心理素質和應變能力的同時，注重教師對新技術的掌握和教學方法的完善，全面系統地設計訓練方案。

這樣的培訓能提升教師對生成式AI的應用能力，推動中小學編程教育發展。

3.3激發學生的學習動力，幫助學生提升學習效果

在生成式AI的支持下，中小學編程教育迎來空前的發展契機。如何有效地激發學生的學習動力，幫助他們提升編程學習效果，成為教育者迫切需要解決的問題。構建個性化、以學生為中心的學習路徑成為破解難題的關鍵。教師可以憑借生成式AI強大的自然語言處理和內容生成能力，為學生提供個性化的學習支持。生成式AI可以根據學生的興趣、能力和學習進度等需求生成定制化的學習材料，從而實現因材施教。這樣有利于激發學生的學習興趣，讓學生在學習過程中保持較高的投入和熱情。例如，通過生成式AI的智能推薦系統，學生可以接觸到與其興趣點緊密相關的編程項目和案例，從而在解決問題的過程中獲得成就感和滿足感。同時，生成式AI還能顯著提高編程學習的趣味性。傳統的程序設計教學往往以枯燥的代碼和算法為主導，學生的興趣很難被調動起來，而借助生成式AI，教師可以將編程知識與游戲、動畫等趣味元素相結合，創造出寓教于樂的學習情境，不僅能讓學生更快地掌握編程技巧，提升他們運用編程知識解決問題的能力，還能激發他們對編程的熱愛[2]。

3.4生成式AI應用需謹慎

需要注意的是，雖然生成式AI在激發學生的學習動力，幫助他們提升學習效果方面展現出巨大潛力，但應用時仍需謹慎。例如，學生過度依賴生成式AI會影響他們的自主思考和問題解決能力，導致編程學習淺表化。編程教育的一個重要目標是培養學生的邏輯思維和創造力，學生如果過于依賴自動生成的代碼，可能會影響自己的思考和實踐過程。

此外，生成式AI的應用也可能引發一些道德和學術誠信問題。例如，學生將生成式AI生成的代碼作為自己的成果提交，這違反了學術誠信原則。因此，教師在應用生成式AI時，應引導學生遵守相關法規和學術規范，并密切關注他們的學習反饋。

4實踐案例與效果評估

4.1 實踐案例介紹

4.1.1教學模型構建

對基于生成式AI的中小學編程教育實踐案例的探討，對理解其中存在的問題并提出應對策略具有重要意義。為了系統化呈現生成式AI在中小學編程教學中的應用深度與廣度，本研究構建了一個基于MarsCodeAI（字節跳動旗下產品）的，包含程序教學準備階段、程序教學實施階段、程序教學躍遷階段的三階段編程教學模型（圖1），該模型旨在使生成式AI從輔助工具升級為貫穿教學全過程的賦能者。下面以 C++ 語言中遞歸算法模塊的教學為例，詳細闡述該模型在編程教學中的具體實踐。

圖1基于MarsCodeAI的三階段編程教學模型

4.1.2 程序教學準備階段：構建知識支架

在程序教學準備階段，教師的任務是應用生成式AI為學生搭建學習腳手架。傳統的備課過程中，教師需要搜集整理遞歸算法的入門資料、經典案例和常見錯誤集，耗時耗力。在本案例中，教師向MarsCodeAI提問：“請你設計一個遞歸算法的入門教學資源，包含遞歸的核心概念（用生活比喻闡述）， C++ 遞歸函數的基本語法結構，漢諾塔問題的完整代碼、逐行注釋和可視化執行流程說明，學生可能出現的典型錯誤和解析。”MarsCodeAI可以在短時間內生成內容翔實、結構清晰的設計初稿。例如，它用俄羅斯套娃或鏡子成像比喻遞歸，讓學生更容易理解抽象的概念，同時還提供代碼規范與實踐案例，強調遞歸函數中終止條件的極端重要性，為課堂教學奠定了堅實基礎。

這一階段，生成式AI賦能體現在將教師從重復性的教學內容準備中解放出來，使其能更專注于教學活動的個性化設計。

4.1.3 程序教學實施階段：沉浸式實戰與即時反饋

程序教學實施階段是學生核心技能形成的關鍵階段。在本案例的課堂上，學生在配置了MarsCodeAI插件的VisualStudioCode環境中進行編程實戰。當學生開始編寫漢諾塔問題的遞歸函數時，生成式AI的輔助功能將被全面激活。1）錯誤檢測與修復建議。如果學生遺漏了遞歸基準條件（如if （n）==1， ）return；），生成式AI會及時標記錯誤并提示“遞歸函數可能陷入無限循環，請添加終止條件”。2）智能代碼優化補全。當學生輸入“void hanoi（int n，char from，char to，char aux）{”后，生成式AI能智能補全函數框架，引導學生思考參數傳遞的邏輯。3）基于功能自動生成測試案例。學生完成代碼后可以對生成式AI發出指令：“為我的漢諾塔函數生成三組測試樣例數據，包括n=3 、 n=5 、 n=7 的情況。”生成式AI隨即生成測試代碼與預期結果。學生通過運行測試驗證代碼的正確性，極大地提升了調試效率和程序可靠性。

這一階段，生成式AI扮演了一名不知疲倦的“一對一助教”的角色，為學生提供程序開發的全流程支持，使教師不用再一個個解答學生的疑問，而是可以更多地關注學生的整體學習狀態和思維過程。

4.1.4程序教學躍遷階段：培養計算思維與工程素養

程序教學躍遷階段的目標是引導學生超越語法和特定算法本身，培養其計算思維和工程素養。在完成基本的漢諾塔問題程序代碼后，教師要求學生編寫遞歸函數的生成說明文檔。學生只需選中函數，應用生成式AI的文檔生成功能，即可得到結構清晰、描述準確的注釋，包括函數功能、參數說明、返回值等，這不僅減輕了學生的文檔書寫負擔，還讓他們學習了代碼文檔化的規范。同時，為了幫助學生深刻理解遞歸的底層執行邏輯，教師可以應用生成式AI生成或調用帶變量跟蹤的代碼沙箱。學生輸入遞歸調用次數（如 n=5 ，沙箱便能以動畫或步驟列表的形式展示每次函數調用時的參數、局部變量和返回地址在調用棧中的壓棧與出棧過程。這種將抽象邏輯可視化的方式是用傳統教學手段難以實現的，有效突破了學生理解遞歸過程中的瓶頸。

4.2 效果評估與反思

采用定量與定性的雙重評估方法，全面審視基于生成式AI的中小學編程教育實施效果。

1）通過收集和分析學生的編程成績、參與度、滿意度等量化數據發現，雖然學生的編程技能和興趣得到了一定的提升，但提升幅度不如預期，尤其是在面對較為復雜的任務時，他們的完成程度和創新能力仍存在明顯不足。

2）在定性分析方面，通過一對一訪談發現，雖然生成式AI的應用在一定程度上降低了編程的門檻，讓多數學生能夠快速上手，但也帶來了一些問題，如部分學生過于依賴生成式AI的提示和糾錯，影響了他們的自主學習和知識探究，導致難以對他們的實際學習情況進行評價。同時，由于缺乏創造性，生成式AI回復的答案往往源自現有數據庫，學生如果不加辨別地直接拿來使用，會導致他們在自主解決問題和獨立思考問題方面有所欠缺。因此，教師在應用生成式AI進行編程教學時，要盡量在技術使用與學生自主探索之間保持平衡。

5 結束語

本研究對基于生成式AI的中小學編程教育教學進行了探究，針對其中存在的問題提出了應對策略，構建了基于MarsCodeAI的三階段編程教學模型，闡述了生成式AI在中小學編程教育中的應用與效果。生成式AI的應用為中小學編程教育帶來了便利，但也暴露出一些問題。教師需要更加精細地設計教學方案，引導學生正確應用生成式AI，培養他們獨立思考和解決問題的能力，增加他們綜合運用編程知識編寫代碼解決問題的實際體驗，打破“編程難”的刻板印象，提高編程的可學性與易學性[3]。同時，教師要不斷提高相關技能水平，以適應新技術環境下的教學需求。

6 參考文獻

[1] 郁棟.初中編程教育存在的問題及應對策略［J].文教資料，2022（6）：118-121.

[2] 羅宇航.生成式人工智能技術AIGC在教師備課中的應用研究：以小學信息科技備課為例[J].中國現代教育裝備，2023（22）：8-12.

[3] 楊江英，李鋒.生成式人工智能支持下的編程教育問題、策略與案例[J].中國信息技術教育，2024（19）：96-98.