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摘要：生成式 AI 正在重构中小学全链条数字化教学模式，构建适配学科教学的一体化工具链是当前教研重点。本文以高中通用技术机器人实践课《智能抗 “疫”，“我”来助力》为载体，围绕课前备课、课中探究实操、课堂评价、课后拓展完整教学流程，建立生成式 AI 工具筛选标准，搭建适配工程实践类课堂的 AI 工具链，开展课堂落地实践。

关键词：生成式 AI；教学工具链；STEAM 教育；通用技术；全流程赋能

一、引言

数字化转型背景下，依托生成式 AI 搭建覆盖教学全环节的工具链，成为提升课堂教学效率、落实精准分层教学的重要路径。传统机器人 STEAM 课堂存在教学素材制作耗时、分层学案设计难度高、实操故障指导压力大、学生探究过程记录繁琐等现实痛点。

本文以抗疫主题机器人回收医疗废弃物项目课为实践样本，遵循 “工具筛选 — 链条搭建 — 全流程应用 — 效果反思” 研究思路，筛选轻量化、学科适配的生成式AI工具组成一体化工具链，贯穿教学课前、课中、课后全流程，探索生成式 AI在工程实践类课堂的落地范式，丰富AI赋能学科教学的教研案例。

二、生成式 AI教学工具链筛选标准与工具构成

（一）工具筛选四大原则

1.全流程覆盖：功能可支撑教师备课、课堂互动、学生实操辅助、课后评价拓展各环节；

2.学科适配性：支持图文、场景效果图、工程方案、分层问题、编程思路等多类型内容生成，匹配机器人实践教学需求；

3.轻量化易落地：无需复杂软硬件部署，依托普通多媒体设备即可使用，适配校内常规教学条件；

4.育人适配性：仅提供思路启发、分步引导，不直接输出完整标准答案，保留学生自主动手、逻辑探究空间。

（二）课堂核心工具链组成

结合课程任务，筛选三类生成式 AI 工具形成闭环工具链：教学资源生成 AI、分层导学交互 AI、工程问题辅助 AI。三类工具相互配合，覆盖课堂全部教学环节。

三、生成式 AI 工具链在课堂全流程应用实践

（一）课前备课环节：AI 批量生成教学资源，优化教学设计

教师运用生成式 AI 完成全套备课材料：一键生成抗疫智能机器人科普图文、课堂导入短视频脚本；自动生成分层探究任务单、电机调试引导问题；输出模拟医院场地 3D 示意图、小组分工模板、课堂评价记录表。大幅缩减教师素材制作、学案编写的备课时间。

（二）课中导入环节：AI 动态生成沉浸式教学情境

课堂导入依托生成式 AI 实时交互功能，结合学生发言动态拓展教学素材。学生分享抗疫感悟后，AI 即时推送 “平平”“安安” 医疗转运机器人技术资料，自动拓展 AI 消杀、无人配送等防疫装备科普内容，搭建 “科技助力抗疫” 真实教学情境，替代传统固定视频素材，实现动态化、个性化情境导入。

（三）课中实操探究：AI 分层引导，辅助工程调试

该环节为工具链核心应用场景，用于解决学生机器人实操各类故障难题：

1.学生探究电机控制规律时，输入故障现象，AI 分步给出参数调试思路，不直接提供最终数值；

2.机器人出现巡线偏移、机械臂抓取错位等问题，AI 同步提供两种优化方向（调整机械结构 / 修改程序延时参数），引导学生自主对比验证；

3.依据学生基础差异，AI 自动推送差异化导学提示，实现分层探究，兼顾薄弱学生基础巩固与优等生拓展思考。

（四）课堂评价与课后拓展：AI 汇总课堂数据，生成分层学习任务

实操结束后，生成式 AI 整合各组调试记录，自动汇总课堂典型故障、提炼优化口诀；课后结合学生课堂表现，自动生成分层拓展任务：基础层优化现有机械臂抓取程序，提升层增加智能识别拓展模块，创新层设计多机器人协同转运方案。同时自动生成简易过程性评价表格，简化教师课后复盘、学情整理工作。

四、生成式 AI 工具链课堂应用实践成效

1.全流程减轻教师教学负担：生成式 AI 贯穿备课、授课、评价全链条，减少素材制作、现场答疑、学情记录等重复性工作，缓解单教师同时指导多小组的压力；

2.落地分层精准教学：依托 AI 动态生成差异化学习资源，有效缩小社团学生编程、实操能力差距，兼顾不同层次学生学习需求；

3.规范 AI 课堂使用边界：明确生成式 AI 仅作为思路启发辅助工具，要求学生独立完成核心程序编写与结构调试，保障工程探究、逻辑推导能力训练；

4.形成可迁移教学范式：本套工具链筛选、全流程应用思路可迁移至物理、通用技术、科创社团等各类实践类课堂，具备推广价值。

五、工具链应用现存不足与优化策略

（一）现存问题

1.生成式 AI 对机器人硬件实操细节描述精准度有限，部分结构优化方案存在理想化偏差，无法完全贴合实体设备；

2.部分学生存在依赖 AI 现象，直接照搬 AI 给出的调试思路，弱化自主试错、动手探究过程；

3.工具链独立运行，未与机器人仿真平台、智能控制器实现数据互通，实操运行数据无法自动同步至 AI 系统。

（二）优化改进策略

1.完善工具筛选组合：在现有生成式 AI 工具链基础上，搭配专业机器人仿真 AI 平台，弥补实操硬件细节不足的短板；

2.建立课堂 AI 使用规范：设置 “无 AI 独立调试” 专属探究环节，平衡 AI 辅助功能与学生独立思考训练；

3.打通数据联动通道：推动生成式 AI 与智能硬件、评价系统数据对接，实现实操数据自动流转，打造完整数字化教学闭环。

六、结语

本文以《智能抗 “疫”，“我” 来助力》一课为实践载体，围绕教学全流程完成生成式 AI 工具筛选与一体化工具链搭建，完整落地课前备课、课中探究、课后拓展全环节应用。实践证明，遵循适配、轻量化、育人导向标准搭建的生成式 AI工具链，能够有效优化STEAM 机器人课堂教学模式，提升课堂效率与育人质量。

本次实践形成的工具筛选标准、全流程应用实施路径，可为中小学工程实践、理科科创类课堂开展生成式 AI 教学研究提供可借鉴的实践案例。

参考文献

[1] 教育部。普通高中通用技术课程标准（2017 年版 2020 修订）[S]. 北京：人民教育出版社，2020.

[2] 陈晓曦。生成式 AI 在中小学工程实践课堂的应用路径 [J]. 中小学数字化教学，2025 (09).

[3] 李丽。生成式 AI 教学工具链的构建与课堂实践研究 [J]. 教育数字化，2026 (02).

本文系重庆市渝北区教育科学“十四五”规划2025 年度一般课题《生成式AI赋能高中化学教学全流程工具链筛选与应用研究》（课题批准号：:YBJK2025-042）的阶段成果.

王敏  冉建清

重庆市暨华中学校