生成式人工智能在地理问题式教学中的实践初探与反思

生成式人工智能在地理问题式教学中的实践初探与反思

龚元弘扬

福建师范大学地理科学学院·碳中和未来技术学院  福建福州  350000

摘要：本文探讨了将生成式人工智能，特别是以ChatGPT为代表，整合进地理教育的问题式学习中。研究强调了生成式人工智能在实现高层次教育目标和促进向人机协作学习模式转变中的独特优势，有效增强了地理教育的多样性和个性化。此外，生成式人工智能对传统教育实践产生了变革性影响，推动了从“学习即搜索”向对话和问题中心教学法的转变，更好地符合创造引人入胜学习环境和通过问题解决培养核心能力的需求。研究提出了一个框架，其中生成式人工智能支持问题式学习的各个阶段，从设定教育目标、创设学习情景到问题的提出和解决方案的探索，显著提升了地理教育中的教学和学习体验。

关键词：人工智能；问题式教学；地理教育

1.前言

2023年5月9日教育部办公厅引发《基础教育课程教学改革深化行动方案》，提出要深入推进教育数字化，推进信息技术与教育教学深度融合，2024年1月，全国教育工作会议也指出开辟教育数字化的新赛道，以教育智能化赋能教育发展。近年来人工智能技术的快速发展，尤其是以ChatGPT为代表的生成式训练模型的出现，引发了教育领域激烈的讨论。我国学者指出了生成式人工智能在实现高层次的育人目标，推动教育模式向人机协同方面转变，地理教育的多元化、个性化发展等方面，具有独特优势。同时人类进入人工智能时代，许多传统意义上的事实性知识、陈述性知识，正在逐渐外包给信息技术。在这样的背景下使得学习方式从“搜索就是学习”转向具有古老传统的对话式学习，这与用问题整合教学内容，强调对话学习的问题式教学法能够有效的结合。本文将生成式人工智能技术引入地理问题式教学中，以此来优化问题式教学模式，落实核心素养。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             

问题式教学即立足于问题，依托问题的特征、特点，在尝试分析问题并解决的过程中进行学习的教学模式，强调问题教学中的“问题”不是简单的对话，问题式教学也不是单纯的“回答为目标”，而是包括问题情境的创设、问题的提出、分析问题、解决问题、合作探讨等一系列复杂而又有序的教学过程【1】。问题式教学是立足于建构主义，现代课程和教学观的影响之下的产物，他通过师生间的交互沟通，克服了传统五段教学法的弊端，提高了学生在教学中的参与感，在培养学生的综合思维和区域认知的能力上具有一定的价值。但是地理问题式教学也存在着预设问题质量不高，问题的知识关联度有限，问题的准确性有待提高等问题【2】。本文将生成式人工智能引入问题式教学的整体设计中，以期能够为这些固有问题提供解决思路。

2.建构路径：人工智能优化问题式教学的模式

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术出现对传统教育的冲击是巨大的，它将许多高技能转变为低技能，甚至成为毫无价值的技能，那些毫无温度的事实性知识地位的下降，同时也意味着更加注重创新、合作、批判性思维的时代的来临。在课堂教学中，它使得“师-生-机”三者的关系发生了重组，在“师-生”关系上，人工智能技术的发展使得师生间的距离被拉进，教师逐渐从知识的讲授者，发展为引导学生发现问题、解决问题的引路者，让学生真正成为用地理思维思考问题的学习者【3】。在“师-机”关系上，本地教师将会与线上（远程）教师、人工智能教师共同协作促进学生的多样化、个性化发展。这种关系上的转变也为人工智能技术优化升级问题式教学过程提供了可能【4】。

3.准备阶段：确立目标，创设问题情境

3.1确立教学目标

在地理教育中使用问题式教学，其目的是指向核心素养的培养，尤其是对综合思维的培养，因为问题式教学是在问题的提出与解决过程中获取知识的，在此过程中需要综合考虑问题的方方面面以获取问题的答案，教师可以向生成式人工智能提供包括教材内容、课程标准、学情等信息帮助生成教学目标。

3.2情境创设

在问题式教学过程中，情境创设往往被认为是课堂教学的第一步，情境中所涉及的问题应当是学生在现实生活中所遇到的真实情境，在考虑学生的认知水平与知识基础的前提下，选择能够反映教学内容以及地理课程标准的问题情境。问题式情境的创设形式一般有故事讲授性、模拟实验型、多媒体演示型和实物展示型。生成式人工智能凭借其依靠大数据训练模型的特点，可以依据教师的要求生成多种问题情境供教师选择，同时根据需求生成地理学科化教学情境，反应核心素养培养的需要。在这种“师-机”协作的教学设计中，具有人类智慧的教师是更具有反思精神的个体，要积极关注学生的素养培养和情感体验，选择实际可操作的教学情境。

4、活动阶段：问题的提出与解决

4.1提出问题

依据所创设的情境提出问题，分析并解决是问题式教学的关键环节，他具有问题中心性、学生主体性、思维多向性等特点。在传统的问题式教学中，问题的提出往往是由教师完成的，人工智能发展所带来的“师-生-机”三者关系的转变，使得地理问题提出主体变的多样化，他可以是教师创设的清单式的问题链，也可以是学生依据问题情境与学习目标逐步提出问题，进行分级探索。教师可以在维果斯基最近发展区理论的指导下，与人工智能模型进行对话，在对话的过程中发现并提出问题，形成完整的问题链。学生也可以在教学情境中，借助人工智能技术，通过境遇性、体验性、交往性的学习方式，开展问题式学习。

4.2寻找问题解决方案

问题式教学问题的解决过程应当是学生自主探究、小组合作等多种方式所结合的过程。随着人工智能技术的应用，学生的独立思考过程可能会相应的减少，转变为直接向人工智能平台获取答案，但是对于直接呈现问题答案的学习方式，学生仍需要深入的思考，判断人工智能所提供答案的有效性与合理性。在小组合作中，学生也可以将问题的答案进行探讨以得出最优解，在这个过程中教师应到积极引导学生探究问题，防治学生单纯寻找答案而不思考。

5、互动阶段：讨论与归纳总结

问题式教学之余一般教学方法更加注重于教师的引导与学生的探究，是以学生为中心的教学方式，这使得问题教学不太重视知识的完整性，有时为了问题链设计的逻辑性而容易忽视课本知识原有的结构性与系统性。这就使得教师需要在问题式教学的结束阶段对整个问题解决的过程进行梳理，整理出完整的知识框架，以陈述性知识的形式呈现给学生。而人工智能技术可以帮助教师以思维导图、陈述汇报等形式来助力问题式教学过程的结束。

6、评价阶段

新版高中地理课程标准中对于教学评价方面提倡表现性评价的运用，利用人工智能技术可以从以下几个方面来完成对学生学习过程的表现性评价。1：制作开放性试题对学生进行笔试评价。2：利用人工智能生成问题式教学评价量表，通过自评、小组评价、教师评价等形式进行综合评价。3：创设类似的问题情境，对学生解决实际问题的过程进行考察。

参考文献

[1]孙旭,赵越.机遇与挑战：ChatGPT在高中地理教学中的实践应用[J].地理教学,2023,(14):50-53+64.

[2]周洪宇,李宇阳.ChatGPT对教育生态的冲击及应对策略[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(04):102-112.DOI:10.14100/j.cnki.65-1039/g4.20230224.001.

[3]冯志旭,曾玮.核心素养导向下的地理问题式教学设计[J].地理教学,2019,(24):4-9.

[4] 中华人民共和国教育部.普通高中地理课程标准(2017年版)[S].北京:人民教育出版社,2018.

作者简介：龚元弘扬（2001.09-），男，汉族，湖北武汉人，福建师范大学地理科学学院·碳中和未来技术学院2023级在读硕士研究生，研究方向为课程与教学论。