引言

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》明确指出信息科技课程应围绕学生信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面组织教学，突出学生主体地位，聚焦核心素养培育目标。然而，当前传统的初中信息科技课程教学模式相对僵化，知识点零散、缺乏系统性，导致学生难以实现知识的迁移与综合应用，核心素养发展受限。大概念教学强调学科知识的内在关联与整合，倡导通过迁移应用解决实际问题，为破解传统教学“知行脱节”的实践难题提供了系统性方法。

本研究立足新课标要求，提出基于UBD理论的初中信息科技大单元教学设计模型，旨在通过设定大单元预期结果、实施大单元教学评价、组织大单元教学活动、引导大单元教学迁移四个阶段，构建一个全面、高效且能落地的教学模式。该模型不仅有助于提升学生对人工智能核心概念的深度理解，还能显著增强其迁移应用能力，为初中信息科技课程的教学改革提供新的理论依据与实践参考。

1 传统UBD理论在初中信息科技教学中的局限

首先，目标架构的碎片化弱化了素养培育的连贯性。初中信息科技大单元教学存在课时目标堆砌、缺乏核心任务统摄的突出问题。教学目标常由零散的学习任务拼合而成，未能形成贯穿单元、衔接学段的“目标链”，导致课时、单元、学段及生活实践间缺乏逻辑递进关系。这种下位目标简单叠加的设计模式，使知识建构与技能训练呈现碎片化特征，学生难以形成结构化认知，更无法将所学迁移至新情境，严重制约了素养目标的持续深化与落地。

其次，评估阶段的工具性缺陷限制了能力诊断的全面性。传统UBD理论虽倡导逆向教学设计，但在初中信息科技大单元教学中，其评估体系存在明显短板：一方面，评估重心偏向“已知情境的达标验证”，侧重于学生对预设知识与技能的掌握程度，而忽视了对“新情境迁移能力”的考察；另一方面，缺乏针对迁移应用的专项评估工具，导致教师难以精准诊断学生将知识转化为实践能力的水平，无法有效反馈教学成效并调整策略。

最后，学习活动设计的混淆阻碍了核心素养的发展。传统UBD理论在学习活动设计上易陷入“知识建构”与“迁移应用”的边界模糊困境，具体表现为：将技能演练与思维转化混为一谈，导致教学重心偏向工具性操作训练，而忽视对学生高阶思维与问题解决能力的培养。这种设计偏差不仅削弱了学生对知识本质的理解，更难以支撑其在复杂情境中实现知识迁移与创新应用，最终制约了核心素养的落地与提升。

2 优化后UBD理论四段教学设计模型

针对传统UBD理论的局限，本研究提出了一种优化后的四段教学设计模型，包括预期结果、评估证据、设计教学及应用迁移四个阶段，如图1所示。

2.1 预期结果阶段

该阶段通过“提取各层级大概念—明确大单元学习目标—提出单元基本问题及问题链”三步实现知识建构与技能训练的连贯性。以学科本质和课程标准为基点凝练大概念，构建大概念层级；单元目标以大概念为基准进行了更加细致的划分，包含了更加具体的单元学习目标、基本问题、学生将会知道什么、学生将能够做什么。

2.2 评估证据阶段

针对传统评估工具性缺陷导致的迁移能力诊断片面性问题，本研究以表现型任务为核心设计真实情境项目，同步课堂观察、学生访谈、学习产出分析及问卷调查等其他评估证据，精准诊断迁移能力达成度，为教学策略优化提供结构化依据。

2.3 设计教学阶段

设计教学阶段以大单元为载体，构建真实学习情境，规划系统性学习活动。情境设计整合技术工具、社会议题与文化背景，创设挑战性、开放性问题空间；活动规划以“任务驱动—协作探究—反思迭代”为主线，设计递进式任务链，通过项目化学习、协作探究等活动促进知识建构与技能发展，形成从“知识接受”到“能力生成”的转化路径。

2.4 应用迁移阶段

该阶段通过“情境重构—任务分层”化解“知识建构”与“迁移应用”的混淆，明确技能演练的工具性定位，聚焦思维转化的任务核心。通过情境变换驱动思维迁移，引导学生将知识应用于新情境，实现知识的有效迁移与核心素养落地。

3 教学实践路径

3.1 结合教材内容和逻辑确定预期结果

本研究以2024川教版《信息科技》教材七年级下册第三单元“智能的数字菜谱”为例，通过课标分析、教材分析和大概念提取，明确了单元学习目标。

3.1.1 课标分析

学生需通过案例分析和实践体验，理解人工智能对信息社会发展的作用，能够在学习与生活中合理选用人工智能工具并比较其应用效果；重点认知人工智能技术带来的伦理与安全挑战，形成社会责任感。

3.1.2 教材分析

鉴于该单元在现行教材中呈现内容相对简略，仅涵盖三个章节、总计七课时，虽触及了体验人工智能应用、理解智能技术伦理规范等核心教学目标，但其呈现方式趋于模块化，缺乏明确的教学任务指引与评价标准体系。此外，案例示范未能充分融入生活化情境，易造成学生认知上的断层与衔接不畅。

鉴于此，本研究基于新教材的上述特点，并充分考量实际教学课时的有限性，以及大概念视角下单元设计所展现出的优势，特针对初中七年级下册中人工智能基础单元内容，开展大概念视角下的单元重构设计。

3.1.3 提取大概念

通过分析课程标准的顶层框架（自上而下）与教学实践的学情反馈（自下而上）双向互动，系统构建符合初中生认知发展的大概念体系：模块大概念—单元大概念—课时大概念—课内大概念，如表1所示。

信息科技课程大概念	数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能
人工智能模块大概念	负责任的数智创新
人工智能单元大概念	创新实践与未来探索； 数据智能与决策优化； 伦理与社会责任
人工智能课时大概念	1.人工智能工具使用的方法和应用场景； 2.人工智能的发展依赖于数据、参数、算力三大关键要素； 3.人工智能的发展与应用会对人类社会产生深刻影响，也会对人类社会带来伦理与安全挑战；
人工智能课内大概念	1.1角色定义与提示词设计的人机交互原理 1.2本地化部署模型的性能局限与场景适配 2.1大数据在语言模型训练中的关键作用 2.2参数规模对模型生成能力的影响 2.3算力资源支撑下的模型迭代优化 3.1 AI生成内容的伦理风险识别与应对 3.2数据隐私保护的技术实现与法律规范

3.1.4 单元学习目标

新教材“智能的数字菜谱”单元虽涉及语言大模型认知、交互技巧、本地知识库搭建、人工智能合理使用及伦理安全挑战等核心内容，但其目标表述较为笼统且分散，未能充分彰显学科大概念的核心价值。鉴于此，本研究基于大概念分层体系，并借鉴格兰特·威金斯与杰伊·麦克泰的单元设计理念，从认知理解、实践应用、责任意识三个维度对单元学习目标进行了系统性重构，如表2所示，与课程标准进行了结构化映射，旨在实现知识技能传授与价值导向培育的有机融合，强化核心素养培育的学科逻辑性与系统性。

维度	具体目标描述	对应课标
认知理解	1.能解释语言大模型的训练数据来源与工作原理。 2.畅想语言大模型在更多场景中的应用，并列举带来的社会变革实例。	人工智能对社会发展的作用
实践应用	1.能用RISE法则（角色+场景+输入+示例）设计有效提示词 2.完成本地化AI模型的简单部署与调试	合理选用人工智能工具
责任意识	1.能辨析在使用人工智能技术时的哪些行为会带来风险与挑战。	伦理与安全挑战

围绕着大概念和单元学习目标，学生将知道：①语言大模型的训练数据构成与运行机制；②语言大模型在医疗、教育、娱乐等领域的多样化应用实例；③本地化AI模型部署的技术流程与注意事项；④RISE法则在提示词设计中的具体应用方法；⑤根据校园场景需求（如响应速度、硬件配置）优化本地化模型部署策略；⑤人工智能技术可能引发的伦理与安全风险类型及表现形式。学生能够：①清晰阐述语言大模型的数据来源与算法逻辑；②列举并分析语言大模型在不同应用场景中的创新价值与社会影响；③独立完成一个简单的本地化AI模型部署项目；④运用RISE法则设计出有效的提示词，实现与语言大模型的流畅交互；⑤在实际使用人工智能技术时，主动识别并规避潜在风险。

3.2 确定合适的评估证据

教学评价作为衡量学生预期素养目标达成度的重要工具，在UBD理论框架中占据核心地位。针对人工智能大概念的教学实践，本研究构建了一个包含表现性任务及其他多元化评价方式的评价连续体，如图2所示。其中，表现性任务、课堂观察及学生访谈共同构成过程性评价，而学习产出分析与调查问卷则作为终结性评价，以全面、系统地评估学生的学习成效。

3.2.1 表现性任务设计

在设计表现性任务时，本研究聚焦于创设蕴含真实问题的情境，旨在引导学生通过分析问题、应对挑战，展现其对人工智能知识与技能的掌握情况，为评价提供实证支持。鉴于表现性任务形式的多样性，本研究提出其设计应涵盖三大核心要素：一是真实情境的构建，以激发学生兴趣，引导其围绕大概念展开深度探究；二是可能性挑战的融入，确保任务具有不确定性，促使学生积极思考并付出努力；三是可视化表现或产品的要求，以直观展示学生对所学内容的理解与应用，如人工智能编程实践作品、算法设计流程图等。

以“角色定义与提示词设计的人机交互原理”这一课内大概念为例，本研究基于GRASPS模型设计了表现性任务单，如表3所示。任务单中，学生被赋予“UI设计师”的角色，要求其根据《山海经》中的诗词设计神兽的UI形象。

元素	具体目标
目标（G）	你的目标是帮助初中生设计山海经中的神兽形象。
角色（R）	你是一名UI设计师。
对象（A）	受众是一群初中生。
情境（S）	作为老师引导学生根据山海经中所描绘的神兽的特点设计出神兽的UI形象。
产品、表现和目的(P)	助力初中生深度挖掘《山海经》神兽特质，设计出兼具文化传承性与视觉创新性的神兽UI形象并形成完整设计成果。
成功标准与指标(S)	UI形象需要考虑如下因素，文化契合度（特征还原）、创意独特性（融合新奇巧思）、视觉吸引力（美感与冲击力兼具）三个维度。

同时，开发整体性评分量规，从文化契合度、创意独特性、视觉吸引力三个维度评估学生作品质量，为评价提供量化依据，如表4所示。

总分	整体性量规
良 （70-84分）	较好呈现神兽主要特征，文化内涵有体现、创意较新颖，适配常见数字场景，契合度与表现力尚可，设计能力中等
中 （60-69分）	部分还原神兽特征，文化体现浅、创意普通，仅满足基础展示，契合度与吸引力一般，设计能力待提升。
差 （0-59分）	神兽特征还原差，文化无体现、创意匮乏，无法有效应用，契合度、创意、吸引力均不足，设计能力薄弱。

3.2.2 确定其他评价方式

表现性任务是伴随教学过程始终的评价活动，是人工智能大概念教学的重要评价方式除此之外，由课堂观察、学生访谈、学习产出分析以及调查问卷构成其他评价方式，以此形成评估学生表现的证据集。

课堂观察。课堂观察能直接获取学生学习状态与认知动态。教师要明确观察目标，设计结构化记录表，追踪学生在各环节的思维、参与度及对人工智能知识的认知与情感发展。如在情境导入观察投入与思考深度，活动实施关注表达与创新。多维度观察评估学生对大概念的理解与掌握，为教学调整提供实证。

学生访谈。本研究开展半结构化访谈，挖掘学生对大概念教学的真实反馈，包括适应、满意度、实践挑战与应对及对核心问题的理解层次。访谈结果助教师精准识别学生需求与障碍，为优化教学、深化大概念理解提供方向。

学习产出分析。学习产出是学生学习的直接呈现，有实体硬件作品，也有单元导学案、流程图、编程作品等反映思维创意的成果。教师可从人工智能知识技能、问题解决能力、大概念理解等维度，对学习产出开展质性评价，重点关注学生问题解决路径阐释、观点逻辑表达，以及对他人观点的批判思考与整合能力。

人工智能素养调查问卷。为考察大概念教学对学生核心素养的培育成效，本研究在教学实践前后分别开展人工智能素养调查。通过问卷量化学生素养变化，并与学生对人工智能大概念的掌握情况相互印证。调查围绕智能意识、思维、应用创造及社会责任等维度展开，以全面评估学生在人工智能领域的认知、能力与价值观发展，提升研究结论的可信度和有效性。

3.3 设计教学活动

3.3.1 设计大单元教学情景

七年级学生虽日常接触人工智能，对其概念和应用有基础了解与兴趣，自主探究能力也有一定发展，但对人工智能实现过程认识较浅。该学段学生普遍对神话故事、国潮文化具有强关联兴趣，且已具备初步文献检索与小组合作能力，但尚需通过跨学科项目实践将零散知识整合为技术素养与社会责任意识。

基于此，本研究以“用AI技术复活《山海经》神兽”为主线，构建“古文破译—模型训练—伦理审查”实践闭环，如表5所示。该设计通过技术实践与文化阐释的双向互动，引导学生在跨学科项目化学习中实现以下目标：其一，以《山海经》古文破译深化自然语言处理技术理解，通过模型训练掌握人工智能开发流程，在伦理审查环节辨析技术应用边界；其二，将神话符号学、传统文化阐释学与人工智能工程学进行知识整合，形成“技术—文化—伦理”三维认知框架；其三，通过项目迭代培养系统化思维，强化技术伦理意识与社会责任担当，最终达成知识建构与核心素养提升的有机统一。

项目阶段	课时	核心任务	大概念	活动内容	成果形式
一、需求分析与角色定义	1	从《山海经》古文翻译提取神兽特征，设计分层提示词生成形象	1.1	教师示范，学生设计模板并优化AI图像。	神兽特征关键词表
二、数据采集与模型训练	2	实现数据驱动决策的AI模型	1.2	教师演示，学生操作并探讨性能问题。	1.本地模型安装日志 2.数据、参数和算力对语言大模型的影响
			2.1 2.2 2.3	关键问题引导：“为何本地模型生成图像分辨率低？显存不足如何影响参数规模选择？”
三、伦理审查与风险防控	1	分析AI生成内容的伦理风险	3.1	展示学生生成的争议内容 ，学习添加敏感词黑名单。	敏感词黑名单及过滤测试案例
四、单元总结与评价	1	整合技术实践与思考，深化对人工智能理解	大概念	学生展示作品、交文档，教师总结。	合规AI神兽作品集

3.3.2 设计大单元教学活动

根据学生预期学习结果中细化的基本问题、学生将学会的知识和技能结合两个大任务展开，并在每个大任务中设计环环相扣、难度依次升级的子任务。通过任务驱动的方式展开大单元教学，设定真实情境，满足真实需求，设计真实活动。确保每一个任务和活动都有意义，让整体的教学设计紧密围绕目标开展。基于上述项目阶段的课时安排，教学设计如表6所示。

课时教学设计：古文神兽复活计划
对应大概念	1.1角色定义与提示词设计的人机交互原理
设备	投影仪、平板电脑/学生电脑、古文卡片、神兽盲盒卡片、投票工具
课时	45分钟
一、学习目标	目标维度	具体描述
	知识目标	1. 了解语言大模型的基本概念及典型工具（如豆包AI）； 2. 理解“结构化提示词”对人机交互结果的影响。
	技能目标	1. 能够从古文中提取特征并设计分层提示词； 2. 能通过AI工具生成符合文化原型的图像，并进行迭代优化。
	责任目标	意识到AI生成内容需尊重文化传统； 初步建立技术应用中的伦理风险防控意识。
二、教学过程设计	阶段	教师活动	学生活动	设备	设计意图
	1.导入（8分钟）	1.投影麒麟、帝江现代艺术图，提问神兽原型及古人描述方式。 2. 总结学生回答，引出后续内容。	1. 小组讨论神兽出处。 2. 代表回答：“通过书本和影视作品学习龙的鳞片、鹿角等特征。”	投影仪	以神兽图片引发兴趣，为课程奠定情感基础。
	2.正课1：引出大语言模型（5分钟）	1. 提问“从未见龙，为何能描述其样貌”，总结后引出大语言模型概念，强调其生成内容能力。 2. 提问能否快速绘制脑海中的龙。 2.老师提问：你能用几分钟的时间，将你脑海中塑造的形象，用笔绘制出来吗？ 总结：总结并引出大语言模型的概念。	1. 聆听讲解。 2. 思考并理解大语言模型定义。		类比日常经验，助学生理解大语言模型概念。
	3.正课2：初步体验认知冲突（5分钟）	1. 引导学生用豆包AI输入简单提示词，观察生成图像。 2. 提问生成瑞兽图是否符合期望及原因。	尝试使用豆包AI，观察图像。 思考教师问题。	电脑	通过体验，凸显简单提示词问题，引出后续重点。
	4.正课3：古文解构与特征提取（12分钟）	教师以鹿蜀为例，示范如何解构古文并提取特征。 教师领读原文，并用符号标注主体、细节与场景三类特征。 分发任务卡，要求翻译帝江原文提取特征。	1. 根据所学设计结构化提示词，用豆包AI生成图像。 2. 对比结果，标注优化点并记录。	古文卡片、《特征分析表》	培养文献检索与特征分析能力，为提示词设计打基础。
	5.总结与反思阶段——盲盒任务与伦理反思（5分钟）	总结提示词的提取方法。 教师分发神兽卡片，布置盲盒任务。 提出伦理问题并引导学生思考。	1. 协作设计提示词生成图像，投票互评。 2. 讨论伦理问题，提出方案。	神兽盲盒卡片	培养团队协作、批判性思维与伦理意识，学会遵循伦理规范。

3.4 应用迁移

迁移能力作为大概念教学的核心指标，直接反映学生将知识体系转化为现实问题解决能力的水平。传统人工智能教学常陷入“技术操作熟练但应用能力薄弱”的困境，学生虽掌握编程与硬件技能，却难以应对真实情境挑战。基于此，我们在基于大概念的人工智能教学中增设了迁移环节，通过横向学科整合与现实问题介入，强化学生的知识体系重构能力与社会责任意识。

3.4.1 横向学科迁移：打破学科壁垒，构建批判性认知网络

在横向学科迁移实践中，我们开展了学科知识解构与重组活动，将AI技术转化为“思维工具包”，让学生能够在不同学科中灵活运用。同时，学科碰撞实验室为学生提供了一个结合不同学科知识应对复杂挑战任务的学习环境。例如，在信息和语文学科的交叉中，学生可以设计一款防抄袭作文AI助手；在数学和生物学科的结合中，学生则可以用折线图预测班级流感的传播趋势。

3.4.2 现实问题迁移：从课堂到社会的创新实践

在现实问题迁移实践中，我们引导学生关注社会问题，以人工智能技术提出解决方案。例如，设计智能垃圾分类助手提升社区分类效率，开发智能交通管理系统优化城市交通流量。

4 结论与展望

本文提出的基于优化后UBD理论的初中信息科技大单元教学设计模型，通过系统规划预期结果、评估证据、教学实施及应用迁移四个阶段，有效解决了传统UBD理论在初中信息科技教学中的局限。实证研究表明，该模型能够显著提升学生对人工智能核心概念的深度理解与迁移应用能力，为新课程背景下初中信息科技教学提供了新的理论依据与实践参考。

未来研究可进一步探索该模型在其他学科领域的应用效果，并不断完善评估工具和方法，以更好地服务于核心素养导向的育人目标。同时，随着信息技术的快速发展和教育理念的不断更新，我们将持续关注教学实践中出现的新问题和新挑战，不断优化和完善教学设计模型，为初中信息科技课程的教学改革贡献力量。

参考文献：

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