研究不仅提出了清晰的实施策略（如分层任务设计、动态评价）和教学模式，还通过严谨的对比实验证实，该模式能有效提升学生的空间思维能力（均值提升23%）和数据分析能力（均值提升18%），并提供了“校园微气候分析”等生动案例，对初中地理教师设计AI赋能的教学活动有直接的参考价值。文章同时关注了AI应用中的挑战与对策（如工具适配性、教师培训），理念与实践并重，指导意义强。

人工智能视域下初中地理课堂实践活动前置实施的探索研究（孙兆志）

摘要：随着人工智能技术的快速发展，教育模式正经历深刻变革。本文基于人工智能环境，系统探讨初中地理课堂实践活动前置实施的必要性、实践策略、教学模式及其应用价值。通过整合GIS平台、虚拟仿真技术、智能传感器等工具，构建以“数据驱动”为核心的实践活动前置框架，优化地理教学流程。研究表明，该模式能够有效提升学生的空间思维、数据分析能力及实践探究素养，同时为教师提供精准学情分析与动态教学调整支持。本文结合具体案例与实证数据，验证了人工智能技术在地理实践活动前置中的可行性与创新性，为人工智能时代初中地理教学改革提供了理论与实践参考。

关键词：人工智能；初中地理；实践活动前置；数据驱动；智能评价；跨学科整合

在《义务教育地理课程标准（2022年版）》的指导下，地理教学逐步转向以核心素养为导向，强调“实践育人”理念，要求学生通过真实情境中的探究活动，掌握地理工具与方法，形成解决实际问题的能力。然而，传统课堂受限于课时分配、资源匮乏及评价单一性，难以充分开展深度实践活动。学生往往停留在知识记忆层面，缺乏高阶思维与创新能力。与此同时，人工智能技术的迅猛发展为教育创新提供了新路径：智能工具的应用能够突破时空限制，重构教学流程，实现从“知识传授”到“能力培养”的转变。

当前，AI技术在教育领域的应用已涵盖个性化学习、智能评测、虚拟实验等多个场景。但在地理学科中，尤其是初中阶段，如何将AI与实践活动深度融合仍处于探索阶段。本文聚焦“实践活动前置”这一新型教学模式，结合人工智能技术，构建初中地理课堂的智能化实践框架，旨在为地理教学改革提供可操作的解决方案。

一、初中地理课堂实践活动前置实施的必要性

1.传统地理教学的局限性

（1）课时压缩与内容泛化： 初中地理课时有限，教师往往侧重知识点讲解，难以深入实践环节。例如，在“自然灾害”单元中，学生仅能通过课本图片了解地震成因，缺乏实地观测或模拟实验的机会。

（2）资源依赖与地域限制： 部分学校因设备不足或地理位置偏远，无法开展气象观测、地形测绘等实践活动，导致教学内容与实际脱节。

（3）评价单一化： 传统评价以笔试为主，忽视学生的实践能力与过程性表现，难以全面反映核心素养发展水平。

2.人工智能技术带来的突破

（1）数据采集与处理的智能化： 便携式传感器、无人机等设备可辅助学生在课外完成环境数据采集（如PM2.5浓度、土壤湿度），并通过AI平台自动生成可视化分析报告。 虚拟场景的沉浸式体验：VR/AR技术可构建“地球圈层结构”“气候变化模拟”等虚拟实验室，弥补实体资源的不足。

（2）动态学情反馈与精准教学： AI通过分析学生前置任务的完成情况（如地图绘制的准确性、数据分析的逻辑性），帮助教师定位教学难点，实现“以学定教”。

二、人工智能支持下地理实践活动前置的理念与价值

1.核心理念：数据驱动与能力导向 实践活动前置以“数据驱动”为核心，强调学生通过AI工具在课前完成目标导向的探究任务，课堂则转化为问题解决与协作探究的平台。其理论基础包括：建构主义学习理论（学生通过主动探索与意义建构形成知识体系）和精准教学理论（基于数据分析的教学设计能够满足个性化学习需求）。

2.实践价值

（1）突破时空限制： 学生可利用智能设备在课外完成实地观测或虚拟实验，为课堂深度学习奠定基础。例如，在“城市化进程”单元中，学生通过AI人口数据平台分析本地人口迁移趋势，课堂聚焦于政策讨论与方案设计。

（2）培养高阶思维： AI支持的预测模型（如气候变迁模拟）要求学生从数据中提炼规律，提出解决方案，强化批判性思维与跨学科整合能力。

（3）优化教学效率： 教师通过AI生成的学情报告，快速识别学生薄弱点，针对性设计课堂活动，减少无效教学时间。

三、人工智能支持下地理实践活动前置的策略

1.前置实践任务的智能化设计

（1）任务分层化： 根据学生能力差异设计梯度任务。以“气候类型分布”单元为例：基础任务（使用AI气候地图工具标记本地气候特征）、进阶任务（对比全球气候数据，分析纬度、地形对气候的影响）、创新任务（基于气象数据预测极端天气对区域生态的影响，设计应急方案）。

（2）工具多元化： 整合GIS平台、AR沙盘、智能传感器等工具。例如，学生通过AR沙盘模拟河流侵蚀过程，录制动态演示视频并提交至学习平台，教师结合视频内容进行课堂点评。

2.前置学习途径的智能支持

（1）数据采集与分析： 学生利用便携式设备（如温湿度传感器、GPS定位仪）采集社区环境数据，通过AI平台生成可视化图表。例如，在“城市热岛效应”任务中，学生对比不同区域的温度数据，生成热力图并分析成因。

（2）虚拟实践场景： 借助VR技术构建“地球内部结构”虚拟实验室，学生课前完成地壳运动模拟实验，观察板块碰撞过程并提交实验日志。

（3）智能问答系统： 部署地理知识图谱驱动的AI助手（如“地理小智”），实时解答学生在任务中的疑问，并推送相关学习资源（如学术论文、纪录片片段）。

3.前置实践活动的动态评价

（1）AI自动反馈： 图像识别技术评估学生绘制的等高线图是否符合规范，自动标注错误点并提供修改建议；自然语言处理（NLP）分析调查报告的逻辑性与科学性，生成评分报告。

（2）多主体协作评价： 学生互评（小组间展示虚拟考察成果）、家长参与（社区调研支持度反馈）及AI生成的学习行为分析报告，形成综合评价体系。 4.前置任务的时间规划 遵循“适量高效”原则，结合单元主题设计周任务。例如，“人口与城市”单元前置任务可分配为：周一至周三分析本地人口结构（30分钟），周四至周五小组协作制作“未来城市规划”提案（40分钟），并通过智能平台提交。

四、初中地理课堂前置实践活动的教学模式

1.任务发布与智能支持 教师通过AI教学平台发布分层任务，提供工具指南与数据接口。学生接收任务后，自主选择工具完成任务，AI助手实时提示操作要点。

2.自主学习与AI交互 学生利用智能工具进行数据采集、分析与可视化，过程中可随时向AI助手提问。AI根据学生进度推送个性化任务，如为能力较强的学生增加拓展任务。

3.课堂深化与协作探究  教师基于前置数据聚焦共性问题。例如，展示学生提交的“交通拥堵热力图”，引导学生讨论“如何优化城市路网设计”。学生分组设计解决方案，利用AI交通模拟软件验证可行性。

4.智能检测与总结提升 通过AI生成单元知识图谱，帮助学生梳理逻辑关系。例如，将“板块运动”与“地震灾害”关联，形成系统性认知。虚拟场景检测中，学生进入VR地震模拟场景，系统自动评估操作合理性并生成能力报告。

5.实施效果与案例分析

（1）实证研究设计 研究对象为某初中二年级两个平行班（实验班50人，对照班50人），实验班采用AI支持的实践活动前置模式，对照班沿用传统教学。研究周期为一学期（16周），评估工具包括地理实践能力量表、学生满意度问卷、教师访谈提纲。

（2）结果分析 ①能力提升：实验班学生在“空间思维”（均值提升23%）与“数据分析”（均值提升18%）维度显著优于对照班。 ②学习动机：85%的学生认为AI工具“让地理学习更有趣”，尤其是AR沙盘与VR实验获得高度好评。 ③教师反馈：教师通过AI学情报告节省了40%的备课时间，并能更精准地设计课堂活动。

（3）典型案例 案例1：在“区域可持续发展”单元中，学生利用AI平台模拟不同能源政策对碳排放的影响，课堂辩论环节提出“本地应优先发展太阳能或风能”的解决方案，部分提案被提交至市环保局参考。 案例2：通过智能传感器采集校园微气候数据，学生发现教学楼北侧温度显著低于南侧，进而设计“绿色走廊”优化方案，获校级科技创新奖。

五、结论与展望 人工智能为地理实践活动的前置实施提供了技术支撑与创新空间。通过智能化任务设计、动态评价与多模态资源整合，学生得以在真实问题中发展核心素养，教师教学效率显著提升。然而，该模式的有效应用仍需解决以下问题：工具适配性（需简化操作）、教师技术素养（加强培训）、伦理与隐私（合规数据采集）。未来可探索AI与跨学科融合、长周期追踪研究及政策支持下的资源库建设。

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