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■ 张敏
初中《信息科技》课程具有实践性、综合性和时代性的特征。学生在数字工具使用经验、抽象理解能力、项目表达水平与伦理判断能力等方面存在明显差异，如果课堂仍采用过去统一演示、统一操作、统一提交的同质化教学模式，很容易出现“会操作的不愿思考，不会操作的跟不上进度”的问题。AI赋能初中信息科技课堂，可以实现因材施教，这不是简单地增设智能工具，而是借助数据、平台与任务支架，更精准地识别学习差异，提供更贴合学生需求的学习支撑。这为信息科技课堂落实核心素养提供了可操作的路径。本文以“声音的智能生成”一课为切入点，尝试呈现可借鉴、可优化的课堂实践样态。
以真实情境诊断学情差异。在“声音的智能生成”一课中，教师以“校园AI小导游”作为单元项目，将本课定位为项目中打造“会讲解的导游”的环节。此前，学生已经学习了语音识别，理解了机器如何“听懂”问题；本课则进一步转向语音合成，探究机器如何“说出”清晰、自然、友好的讲解内容。学生需要为校园不同场景生成AI导游语音，既要完成对应作品，也要理解相关技术原理。
学情诊断首先需要建立在证据基础之上。教师可结合课前提交的导游文稿、平台操作记录、作品试听反馈以及课堂表现，识别不同学生的学习起点：有的学生能快速筛选合适音色，却无法解释声音自然生成的原理；有的学生能联系声波、频率、振幅的相关知识，却缺少结合场景调整表达的意识；还有的学生对声音克隆、AI音乐的风险认识不足。由此，学生差异不再是模糊的主观印象，而是成为后续任务分层设计、提供个性化支持的依据。
以递进任务支撑学为中心的学习进阶。因材施教不是将学生进行固定分层，而是在共同项目中提供有梯度、有支架、可选择的学习路径。本课并未停留在“输入文字、生成音频”的浅层次工具体验，而是沿着“原理探源—过程探究—模型建构”的脉络推进。
第一层是原理探源。学生借助声音模拟软件观察不同函数波形，感受频率、振幅、波形变化对声音的影响。基础较弱的学生可从“听到声音”进阶到“看到声音”，能力较强的学生则可以结合数学函数与物理声波知识，理解数字技术模拟现实世界的原理。第二层是过程探究。学生通过单字合成、有无标点对比、参数调节等实验，探究合成语音从生硬变自然的原因。以“每天清晨琅琅书声从这里响起”为统一实验文本，对比有标点和无标点的语音效果后，学生可在控制变量的前提下提出假设：标点和空格会影响分词结果，分词又会进一步影响语义连贯度与语音韵律。这类任务将AI学习从浅体验推向深探究。第三层是模型建构。学生通过“行知楼前一行字：行是知之始，知是行之成”的多音字拼接实验，认识到语音合成并非机械朗读，而是语言处理、韵律处理和单元拼接共同作用的结果，并逐步抽象出“文本输入—分词或韵律处理—语音单元调用与拼接—语音输出”的流程模型。
以人机协同优化个性化学习支持。AI平台与在线工具在课堂中承担三类作用：提供可反复操作的实验环境，留存过程性学习证据，为学生提供即时反馈。教师则可依据这些学习证据判断学生遇到的困难，调整教学支持方式：针对无法解释语音生硬原因的学生，可提供“比较对象—变化条件—听感差异—原因猜想”的实验支架；针对仅追求音频悦耳效果的学生，可追问“为什么这个场景适合这种音色”；针对操作熟练的学生，可布置拓展挑战——为图书馆、操场、校史馆等场景选择匹配的音色、语速和情感，并说明技术选择的理由。由此，教师不再只是知识讲解者与操作示范者，而是学习数据的解读者、任务路径的设计者和关键问题的提出者。AI提供材料、工具与反馈，教师负责判断、点拨与提升，学生在持续试错、优化作品的过程中完成知识建构。
以素养评价形成教学闭环。指向素养的评价不能只看是否生成了一段语音，更要看学生能否解释其生成原理、能否根据场景选择技术、能否在作品中体现创新表达、能否意识到技术边界。本课围绕信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任设置评价量规，关注不同合成方法自然度比较、语音合成过程分解、校园导游讲解词生成，以及声音克隆、AI音乐可能带来的著作权和安全风险。评价由此成为适性支持的依据：针对停留在工具使用层面的学生，需要继续解释原理；针对已经理解流程的学生，可以优化作品表现力；针对表达能力强但责任意识不足的学生，则要进一步思考声音隐私、身份伪造和知识产权保护。
综上，AI赋能初中信息科技因材施教，可构建形成“真实情境—学情诊断—分层任务—个性化支持—素养评价”的实践路径：真实情境赋予技术学习实际意义，学情诊断为教学决策提供依据，分层任务保障不同层次的学生都能参与学习，个性化支持帮助学生突破难点继续推进，素养评价则将知识理解、实践能力、创新表达与社会责任有机联结。AI赋能因材施教并非追求课堂技术复杂化，而是追求学习支持精准化。技术越先进，教师越需要回归教育本质。只有将AI融入诊断、支持、促进与评价的完整教学链条，初中信息科技课堂才能真正从工具使用走向素养培育。
（作者单位：私立济南齐鲁学校）
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