聚焦机器学习，深耕 AI 通识教育 —— 江宁区高中信息技术教研活动在我校顺利开展

5 月 28 日上午，江宁区高中信息技术教研活动在我校顺利举行。本次活动以 “人工智能通识教育背景下高中机器学习教学实践探究”为主题，区内近三十名高中信息技术教师齐聚一堂，共同参与研讨。

上午第一节课，我校丁梅老师执教公开课《机器学习模式之半监督学习》。丁老师以 “AI 仅认识 5 人，能否推断全班 45 人的类别” 这一分班情境导入，引导学生感知 “少量标签推断大量未知” 的核心思路，帮助学生明确半监督学习在三类机器学习范式中的定位。在算法解构环节，她以 “墨水扩散” 类比标签传播算法，以 “多米诺骨牌” 类比自训练算法，并借用 “近朱者赤”“物以类聚”“曲径通幽” 三个成语，将平滑性、聚类、流形三大抽象假设转化为直观认知。课程结尾引导学生对比两种算法的适用逻辑，并以 “人类学习是否也是一种半监督学习” 引发延伸思考，将技术原理理解升华为对 AI 与人类认知关系的深层反思。

第二节课，我校梁姗姗老师带来公开课《机器学习模式之无监督学习》。课堂依托校园机器人 “宁宝” 创设真实情境，以数据探究、词语分类、平台实操等活动为载体，清晰讲解无监督学习无标签、自主找规律、聚类、降维的核心特征。学生通过数据分析、算法模拟、动手实操，理解人工智能自主挖掘规律的过程，感受无监督学习在生活中的应用。课程有机融合南京地域文化与校园美育，着力提升学生信息意识、计算思维与数字化实践能力，引导学生树立数据安全意识与技术向善理念。

第三节课，天印高级中学缪妙姗老师执教公开课《机器学习模式之监督学习》。缪老师以学生熟悉的 “猫狗分类” 场景为切入点，帮助学生理解监督学习的核心概念与实施步骤。教学内容覆盖监督学习的核心概念、基本流程、关键环节与应用场景，通过 “猫狗分类” 实验，让学生直观体验函数推导过程。课堂着重强调数据质量与模型泛化能力的重要性，帮助学生建立 “数据 + 算法 = 模型” 的基本认知。

第四节课，将军山中学许航老师作题为《用数据说话：AI 赋能教学评价的实践呈现与精准诊断》的讲座。许老师首先剖析传统教学评价存在维度单一、主体片面、反馈滞后、数据应用浅层等痛点，指明人工智能是破解评价困境的关键路径。随后阐述 AI 如何推动评价向精准化、过程化、高效化转型，重塑教学评价核心价值。讲座以轻量级工具 QuickForm 为例，介绍其零代码优势、四步落地流程及课前、课中、课后、综合评价等多元应用场景。最后，许老师反思实践中数据安全、人智协同、教师素养等挑战，展望 AI 助力教学评价走向精准、人文的未来，呼吁广大教师共同探索新时代教育评价体系。

随后，天印高级中学朱红艳、东山高级中学陈银萍、临江高级中学汤培海三位老师对三节公开课进行点评。点评专家认为，三位授课教师均能从学生熟悉的生活场景切入，教学主线清晰，环节设计完整流畅；课堂中能及时关注学生学习状态，精准介入指导，有效突破学习难点。

最后，区教研员赵凯老师作总结点评。他充分肯定三位教师的精心准备与精彩呈现，指出人工智能通识教育原理性强、概念抽象，教师需更加注重教学方法与教学策略的优化选择。同时，他鼓励全体教师持续加强人工智能知识储备，在持续学习中不断提升专业素养与教学能力。

撰写、校对：万菲菲 审核：丁梅