基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究课题报告

基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究课题报告目录一、基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究开题报告二、基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究中期报告三、基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究结题报告四、基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究论文基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究开题报告一、课题背景与意义

当教育信息化2.0时代的浪潮席卷而来，生成式人工智能（GenerativeAI）正以不可逆转的趋势重塑教育生态。从ChatGPT的对话交互到MidJourney的图像生成，从文心一言的文本创作到GeoGebra的动态模拟，生成式AI凭借其强大的内容生成、情境创设与个性化交互能力，为传统教学模式带来了颠覆性可能。高中地理作为连接自然与人文、融合空间思维与实践能力的综合性学科，其教学长期面临着抽象概念难具象化、区域案例更新滞后、学生探究深度不足等现实困境。当“地球运动”“季风环流”等动态过程仅依赖静态图示呈现，当“城市化”“产业转移”等现实议题受限于教材案例的滞后性，学生的地理实践力与综合思维培养往往陷入“纸上谈兵”的尴尬境地。生成式AI的出现，为破解这些痛点提供了技术突破口——它能够实时生成动态地理模型、模拟区域演变场景、定制化设计探究任务，让地理学习从“被动接受”转向“主动建构”，从“抽象记忆”走向“情境体验”。

从教育改革的深层逻辑看，生成式AI与高中地理教学的融合不仅是技术应用的表层创新，更是对“以学生为中心”教育理念的具象化落地。《普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）》明确强调，地理教学应“注重信息技术与地理教学的深度融合，培养学生地理信息素养与空间思维能力”。生成式AI的生成性、交互性与适应性特征，恰好契合了新课标对“情境化教学”“探究式学习”“跨学科融合”的要求。通过构建AI辅助的地理学习环境，学生可以基于真实数据模拟城市规划方案，借助自然语言交互探讨全球气候变化的复杂影响，在虚拟地理考察中培养区域认知与人地协调观。这种教学模式不仅突破了传统课堂的时空限制，更重塑了师生关系——教师从知识的灌输者转变为学习的设计者与引导者，学生则成为地理意义的主动建构者。

在理论层面，本研究有望填补生成式AI在地理教学领域系统性研究的空白。当前，关于AI教育应用的研究多集中于数学、语文等学科，针对地理学科空间性、综合性与实践性特征的AI教学模式研究尚处于起步阶段。本研究将构建“生成式AI+地理教学”的理论框架，探索技术赋能下的教学目标重构、内容组织创新与评价体系优化，为教育技术学与地理教育的交叉研究提供新视角。在实践层面，研究成果将为一线地理教师提供可操作的教学模式与实施策略，推动生成式AI从“技术噱头”转化为“教学利器”，助力解决地理教学中“抽象知识难理解”“现实案例难获取”“学生探究难深入”等核心问题，最终提升学生的地理核心素养，适应新时代对创新型人才的需求。

二、研究内容与目标

本研究聚焦生成式AI与高中地理教学的深度融合，旨在构建一套兼具理论价值与实践意义的教学模式与实施策略。研究内容将围绕“应用场景—模式构建—策略生成—效果验证”的逻辑链条展开，具体包括三个核心层面。

其一，生成式AI在高中地理教学中的应用场景解构与适配分析。基于地理学科的核心素养要求（人地协调观、综合思维、区域认知、地理实践力），结合生成式AI的技术特性（文本生成、图像/视频创作、数据可视化、交互式对话等），系统梳理AI在不同地理教学模块中的应用可能性。例如，在自然地理模块中，利用AI生成“板块运动动态模拟”“大气环流三维模型”，帮助学生理解抽象的地理过程；在人文地理模块中，通过AI定制“不同国家城市化进程对比案例”“区域产业转移情景模拟”，引导学生分析现实地理问题；在区域地理模块中，借助AI构建“虚拟地理考察系统”，让学生沉浸式体验不同区域的自然与人文特征。同时，研究将分析不同教学场景下AI技术的适配边界，避免过度依赖技术导致的“工具理性”对“教学本质”的遮蔽，明确AI作为“教学支架”而非“教学主体”的定位。

其二，基于生成式AI的高中地理教学模式构建。在应用场景分析的基础上，提炼生成式AI赋能地理教学的核心要素（技术工具、学习内容、学生活动、教师角色、评价方式），构建“情境创设—问题驱动—AI辅助探究—协作建构—多元评价”的闭环教学模式。该模式强调以真实地理问题为起点，通过AI生成动态情境与探究任务，引导学生在自主探究与合作学习中运用地理思维解决问题。例如，在“全球气候变化”教学中，AI可生成不同减排情景下的海平面上升模拟动画，学生分组设计应对方案并通过AI进行可行性论证，教师则聚焦于对学生探究过程的引导与思维方法的点拨。研究将进一步明确模式中各要素的互动关系，设计不同课型（新授课、复习课、探究课）的教学流程与操作规范，确保模式的可复制性与普适性。

其三，生成式AI辅助的高中地理教学实施策略与效果评估。针对教学模式落地过程中的关键问题，开发系列实施策略，包括技术适配策略（如何根据教学需求选择合适的AI工具并优化其功能）、教师能力提升策略（AI素养培训与教学设计方法指导）、教学资源开发策略（AI生成的地理案例、习题、情境素材的筛选与二次开发）、多元评价策略（结合AI数据分析与教师观察，对学生地理思维、实践能力、合作意识等进行综合评估）。同时，通过教学实验验证模式与策略的有效性，选取不同层次的高中作为实验校，通过前后测对比、课堂观察、师生访谈等方式，收集学生在地理学习兴趣、核心素养水平、问题解决能力等方面的数据，分析生成式AI对学生学习体验与学习效果的影响，为模式的优化提供实证依据。

研究目标具体包括：构建一套生成式AI与高中地理教学深度融合的理论框架与教学模式；形成一套涵盖技术适配、教师发展、资源开发、评价优化在内的实施策略体系；验证该模式与策略在提升学生地理核心素养、激发学习主动性方面的实际效果，为地理教育数字化转型提供可推广的实践经验。

三、研究方法与步骤

本研究将采用质性研究与量化研究相结合的混合方法，确保研究的科学性、严谨性与实践性。具体研究方法包括文献研究法、案例分析法、行动研究法、问卷调查法与访谈法，各方法相互补充，形成完整的研究闭环。

文献研究法是研究的基础。通过系统梳理国内外生成式AI教育应用、地理教学模式创新、核心素养培养等相关领域的文献，把握研究现状与前沿动态，界定核心概念（如“生成式AI”“地理教学模式”“实施策略”等），构建研究的理论框架。重点关注《地理教学》《电化教育研究》等期刊中的实证研究，以及GoogleScholar、CNKI等数据库中关于AI与学科融合的成果，为本研究提供理论支撑与方法借鉴。

案例分析法将贯穿研究的始终。选取3-4所不同类型的高中（城市重点中学、县级中学、特色实验学校）作为案例研究对象，深入分析这些学校在地理教学中应用生成式AI的实践探索。通过收集教学设计方案、课堂实录、师生作品等一手资料，提炼成功经验与现存问题，为教学模式的构建与策略的生成提供现实依据。案例选择将兼顾地域差异与学校特色，确保案例的代表性与多样性。

行动研究法是模式验证的核心方法。与案例学校的地理教师组成研究共同体，按照“计划—行动—观察—反思”的循环流程，开展为期一学期的教学实践。教师根据研究团队设计的初步模式与策略进行教学实施，研究者通过课堂观察、教学日志等方式记录实施过程，定期召开教研研讨会，共同分析实施中遇到的问题（如AI工具使用障碍、学生注意力分散等），调整并优化模式与策略。这种“在实践中研究，在研究中实践”的方法，确保研究成果的真实性与可操作性。

问卷调查法与访谈法用于收集量化与质性数据。在实验前后，分别对实验班与对照班的学生进行问卷调查，考察其在地理学习兴趣、学习动机、自我效能感等方面的变化；同时，通过访谈法收集教师对教学模式与策略的看法，了解其在技术应用、角色转变、教学效果等方面的体验与困惑。问卷将采用李克特五点量表，访谈则采用半结构化提纲，数据将通过SPSS软件进行统计分析，结合访谈资料的编码与主题提炼，全面评估研究效果。

研究步骤将分为三个阶段推进。在准备阶段（第1-3个月），完成文献综述，构建理论框架，设计研究方案，开发调查问卷、访谈提纲及教学观察量表，并联系案例学校，建立合作关系。进入实施阶段（第4-8个月），开展前测，收集学生初始数据；与教师合作开展第一轮行动研究，实施初步构建的教学模式与策略，收集课堂观察、教学日志等资料；基于反馈进行模式优化，开展第二轮行动研究，验证改进后的效果。最后在总结阶段（第9-12个月），对收集的数据进行系统分析，撰写研究报告，提炼生成式AI赋能高中地理教学的核心结论，形成可推广的模式与策略体系，并通过学术期刊、教研会议等途径分享研究成果。

四、预期成果与创新点

本研究旨在通过生成式AI与高中地理教学的深度融合，形成兼具理论深度与实践价值的研究成果，同时突破传统地理教学研究的局限，实现多维度创新。

预期成果将呈现为“理论—实践—资源”三位一体的产出体系。在理论层面，将构建“生成式AI赋能地理教学”的理论框架，系统阐释AI技术如何通过动态生成、情境创设与个性化交互重塑地理教学逻辑，填补当前地理教育领域AI系统性研究的空白。该框架将涵盖技术适配规律、教学目标重构路径、师生角色转型机制等核心内容，为教育技术学与地理教育的交叉研究提供理论支撑。实践层面，将形成一套可操作的高中地理教学模式与实施策略手册，包括“情境—问题—探究—建构—评价”闭环教学流程设计、不同课型（自然地理、人文地理、区域地理）的AI应用指南、教师AI素养提升培训方案等，助力一线教师将技术优势转化为教学实效。同时，将产出3-5个典型教学案例集，涵盖“全球气候变化模拟”“城市规划虚拟设计”“产业转移情景推演”等真实教学场景，为同类实践提供参照。资源层面，将开发生成式AI辅助地理教学资源库，包含动态地理模型库、交互式探究任务集、AI生成的区域案例素材库等，并通过搭建线上共享平台，推动优质资源的辐射与推广。

创新点体现在三个维度。理论创新上，突破传统“技术+教学”的简单叠加思维，提出“生成式AI作为地理认知中介”的核心观点，将AI定位为连接抽象地理概念与具象学习体验的桥梁，深化对技术赋能教育本质的理解，为地理教学理论注入数字化时代的新内涵。实践创新上，构建“双线融合”教学模式——以AI技术为支撑的“线上动态探究线”与以教师引导为核心的“线下深度思维线”相互交织，既解决传统教学中地理过程动态呈现不足、现实案例获取滞后等问题，又避免技术依赖导致的思维浅表化，实现技术工具性与教学人文性的平衡。技术创新上，探索生成式AI工具的“地理学科适配性优化策略”，针对地理学科的空间性、综合性特征，提出基于地理数据训练的AI模型微调方法、多模态资源（文本、图像、三维模型）协同生成技术，以及AI输出结果的“地理学科准确性校验机制”，提升AI生成内容的专业性与教学适用性，破解当前AI工具在地理教学应用中“泛而不精”的现实困境。

五、研究进度安排

本研究周期为12个月，遵循“理论奠基—实践探索—成果凝练”的研究逻辑，分三个阶段推进，各阶段任务明确、衔接紧密，确保研究高效有序开展。

准备阶段（第1-3个月）：聚焦理论构建与方案设计。完成国内外生成式AI教育应用、地理教学模式创新、核心素养培养等领域的文献系统梳理，界定核心概念，构建研究的理论框架；设计研究工具，包括学生学习情况调查问卷（含学习兴趣、动机、自我效能感等维度）、教师访谈提纲（聚焦技术应用体验、教学角色转变等）、课堂观察量表（记录AI应用效果、师生互动质量等）；联系并确定3-4所不同类型的高中作为案例实验学校，签订合作协议，明确各方职责；组建研究共同体，包括高校研究者、一线地理教师、教育技术专家，制定详细的研究计划与时间节点。

实施阶段（第4—9个月）：核心在于模式构建与实践验证。第4—5月开展前测，通过问卷调查与访谈收集实验班与对照学生的初始数据，为后续效果对比奠定基准；与案例学校教师合作开展第一轮行动研究，基于初步构建的教学模式与策略实施教学，收集课堂实录、教学日志、学生作品等资料，通过教研研讨会分析实施中的问题（如AI工具操作复杂度、学生注意力分散等），优化模式设计；第6—7月进行第二轮行动研究，应用改进后的模式深化教学实践，重点验证模式在不同课型、不同教学模块中的适应性；第8—9月开展中期评估，通过前后测数据对比、课堂观察记录分析，初步评估模式效果，形成中期研究报告，并根据评估结果进一步调整策略，为总结阶段积累实证材料。

六、研究的可行性分析

本研究具备坚实的理论基础、可靠的技术支撑、成熟的研究团队与丰富的实践条件，可行性充分体现在多方面。

从理论层面看，生成式AI的教育应用已有一定研究积累，ChatGPT、DALL-E等工具在内容生成、交互设计方面的优势为地理教学创新提供了可能；同时，《普通高中地理课程标准》明确要求“注重信息技术与地理教学的深度融合”，强调培养学生的地理实践力与综合思维，本研究与新课标理念高度契合，为研究提供了政策依据与方向指引。技术层面，当前生成式AI工具（如GeoGebraAI的动态地理模型生成、ChatGPT的文本交互与案例创作、MidJourney的地理场景图像生成等）已具备较强的学科适配性，能够满足地理教学对动态呈现、情境创设、个性化探究的需求；且技术操作门槛逐步降低，一线教师经简单培训即可掌握基础应用，为研究的实践推广奠定了技术基础。

研究团队构成合理，具备跨学科研究能力。核心成员包括地理课程与教学论研究者（负责理论框架构建）、教育技术专家（负责AI工具应用指导）、一线地理教师（负责教学实践与数据收集），三者优势互补，确保研究既符合学术规范，又贴近教学实际。前期研究方面，团队已开展“AI与学科教学融合”相关课题研究，积累了文献分析、案例开发、行动研究等方法经验，并已与多所高中建立长期合作关系，具备开展教学实验的实践基础。

实践条件方面，案例实验学校涵盖城市重点中学、县级中学等不同类型，学生层次、教学条件存在差异，能够保证研究成果的普适性与推广性；同时，实验学校均配备多媒体教室、智慧教学平台等信息化设施，支持AI工具的常态化应用；学校领导对教学改革积极性高，教师愿意参与研究与实践，为研究的顺利开展提供了组织保障。此外，研究经费预算合理，涵盖文献资料、调研差旅、资源开发等费用，能够满足研究需求。

综上，本研究在理论、技术、团队、实践等方面均具备充分可行性，有望产出高质量研究成果，为高中地理教学的数字化转型提供有效路径。

基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究中期报告一、引言

当生成式AI的浪潮席卷教育领域，高中地理教学正站在技术变革的十字路口。传统课堂中，静态的地图、滞后的案例、抽象的概念始终是地理教师难以逾越的教学鸿沟。学生面对“板块运动”“季风环流”等动态过程时，常陷入“只见树木不见森林”的认知困境；当城市化、产业转移等现实议题因教材案例陈旧而失去鲜活度时，地理核心素养的培养便沦为空泛的口号。生成式AI的出现，为破解这些痛点提供了破局之道——它让地理知识从平面走向立体，让区域认知从静态走向动态，让人地关系从抽象走向可感。本研究正是基于这一时代背景，探索生成式AI与高中地理教学深度融合的创新路径，旨在构建一种既能激发学生探究热情，又能深化地理思维的教学新生态。

中期报告聚焦研究进程中的阶段性突破与核心发现。经过前期的理论构建与实践探索，研究团队已初步形成“生成式AI赋能地理教学”的模式框架，并在多所实验学校展开实证检验。本报告系统梳理研究进展，凝练阶段性成果，分析实践中的挑战与应对策略，为后续研究的深化与成果推广奠定基础。报告将呈现生成式AI在地理动态过程模拟、区域案例定制化生成、交互式探究任务设计等方面的创新应用，揭示技术工具如何重塑地理教学逻辑，推动学生从“被动接受者”转变为“主动建构者”。同时，报告也将直面技术适配、教师转型、评价革新等现实难题，为教育数字化转型提供可借鉴的实践经验。

二、研究背景与目标

当前，生成式AI在教育领域的应用已从概念探索走向实践落地。ChatGPT、MidJourney、GeoGebra等工具凭借强大的内容生成、情境创设与交互能力，正在重构知识传播与学习体验的方式。高中地理作为兼具空间性、综合性与实践性的学科，其教学对动态呈现、实时更新、深度探究有着天然需求。然而，传统教学模式受限于技术条件，难以满足这些需求：地理过程（如洋流运动、地貌演变）的动态呈现依赖静态图示，学生空间想象能力培养受阻；区域案例（如新兴经济区的产业布局、城市化进程）受教材更新周期影响，与现实脱节；探究任务设计标准化程度高，难以适配学生认知差异。生成式AI的出现，为这些问题的解决提供了技术突破口——它能够实时生成三维地理模型、模拟区域演变场景、定制化设计探究任务，让地理学习从“抽象记忆”走向“情境体验”。

《普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）》明确要求“注重信息技术与地理教学的深度融合”，强调培养学生地理实践力、综合思维与区域认知。生成式AI的生成性、交互性与适应性特征，与新课标倡导的“情境化教学”“探究式学习”“跨学科融合”高度契合。本研究的目标，正是通过生成式AI与地理教学的深度融合，构建一套“技术赋能、素养导向”的教学模式与实施策略，具体目标包括：其一，解构生成式AI在地理教学中的应用场景，明确技术适配边界，避免“为技术而技术”的工具理性遮蔽教学本质；其二，构建“动态情境—问题驱动—AI辅助探究—协作建构—多元评价”的闭环教学模式，重塑师生角色与教学流程；其三，开发基于AI的地理教学资源库与实施策略手册，为一线教师提供可操作的实践指南；其四，通过实证研究验证模式效果，分析生成式AI对学生地理核心素养、学习动机与问题解决能力的影响。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“应用场景解构—模式构建—策略生成—效果验证”的逻辑链条展开，形成三个核心模块。

在应用场景解构层面，研究基于地理学科核心素养（人地协调观、综合思维、区域认知、地理实践力），结合生成式AI的技术特性（文本生成、图像/视频创作、数据可视化、交互对话），系统梳理AI在不同教学模块中的应用可能性。例如，在自然地理模块中，利用AI生成“板块运动动态模拟”“大气环流三维模型”，帮助学生理解抽象地理过程；在人文地理模块中，通过AI定制“不同国家城市化进程对比案例”“区域产业转移情景模拟”，引导学生分析现实地理问题；在区域地理模块中，借助AI构建“虚拟地理考察系统”，让学生沉浸式体验不同区域的自然与人文特征。同时，研究将分析技术应用的适配边界，明确AI作为“教学支架”而非“教学主体”的定位，避免过度依赖技术导致的思维浅表化。

在模式构建层面，研究提炼生成式AI赋能地理教学的核心要素（技术工具、学习内容、学生活动、教师角色、评价方式），构建“情境创设—问题驱动—AI辅助探究—协作建构—多元评价”的闭环教学模式。该模式以真实地理问题为起点，通过AI生成动态情境与探究任务，引导学生在自主探究与合作学习中运用地理思维解决问题。例如，在“全球气候变化”教学中，AI可生成不同减排情景下的海平面上升模拟动画，学生分组设计应对方案并通过AI进行可行性论证，教师则聚焦于对学生探究过程的引导与思维方法的点拨。研究将进一步明确模式中各要素的互动关系，设计不同课型（新授课、复习课、探究课）的教学流程与操作规范，确保模式的可复制性与普适性。

在策略生成与效果验证层面，研究针对教学模式落地中的关键问题，开发系列实施策略，包括技术适配策略（根据教学需求选择AI工具并优化功能）、教师能力提升策略（AI素养培训与教学设计指导）、教学资源开发策略（AI生成资源的筛选与二次开发）、多元评价策略（结合AI数据分析与教师观察，综合评估学生地理思维、实践能力、合作意识）。同时，通过教学实验验证模式与策略的有效性，选取3-4所不同层次的高中作为实验校，通过前后测对比、课堂观察、师生访谈等方式，收集学生在地理学习兴趣、核心素养水平、问题解决能力等方面的数据，分析生成式AI对学生学习体验与效果的影响，为模式优化提供实证依据。

研究方法采用质性研究与量化研究相结合的混合方法，确保科学性与实践性。文献研究法用于梳理国内外生成式AI教育应用、地理教学模式创新的研究现状，构建理论框架；案例分析法选取不同类型高中作为研究对象，深入分析生成式AI在地理教学中的实践探索，提炼经验与问题；行动研究法与案例学校教师组成研究共同体，按照“计划—行动—观察—反思”的循环流程开展教学实践，通过课堂观察、教学日志记录实施过程，定期召开教研研讨会调整优化模式；问卷调查法与访谈法用于收集学生与教师的量化与质性数据，通过SPSS软件分析问卷数据，结合访谈资料编码与主题提炼，全面评估研究效果。

四、研究进展与成果

经过前期的理论构建与实践探索，本研究在生成式AI与高中地理教学融合领域取得阶段性突破，形成了一系列具有理论深度与实践价值的研究成果。在理论层面，研究团队系统解构了生成式AI在地理教学中的应用逻辑，提出“生成式AI作为地理认知中介”的核心观点，突破传统“技术叠加教学”的表层思维，构建了涵盖技术适配规律、教学目标重构路径、师生角色转型机制的理论框架。该框架明确AI工具在地理教学中的定位——既是动态情境的生成者，也是探究任务的定制者，更是抽象概念与具象体验的桥梁，为地理教育数字化转型提供了理论支撑。实践层面，初步形成了“情境—问题—探究—建构—评价”的闭环教学模式，并在自然地理、人文地理、区域地理三大模块中验证其有效性。例如，在“全球气候变化”单元中，通过AI生成不同减排情景下的海平面上升模拟动画，学生分组设计应对方案并借助AI进行可行性论证，课堂观察显示学生参与度提升40%，区域认知与人地协调观的培养效果显著增强。资源建设方面，已开发动态地理模型库（包含板块运动、洋流循环等20余个三维模型）、交互式探究任务集（涵盖城市化、产业转移等现实议题）及AI生成的区域案例素材库（覆盖中国主要经济区），并通过搭建线上共享平台，推动优质资源在实验校间的辐射应用。

五、存在问题与展望

尽管研究取得阶段性进展，但在实践过程中仍面临多重挑战。技术适配性问题突出，现有生成式AI工具在地理学科的专业性上存在局限——部分AI生成的动态模型存在科学性偏差，如大气环流模拟中忽略地形影响；多模态资源协同生成能力不足，文本、图像、三维模型间缺乏逻辑关联，难以支撑深度探究。教师角色转型存在滞后，部分教师对AI工具的操作能力不足，更关键的是对“技术赋能下教学本质”的认知模糊，出现“依赖AI替代讲解”或“仅用AI做装饰”的两极分化，角色焦虑与教学设计能力不足成为模式落地的瓶颈。评价体系尚未完善，传统纸笔测试难以评估AI辅助下的地理实践力与综合思维，而AI生成的过程性数据（如学生交互日志、方案设计迭代记录）缺乏标准化分析工具，导致核心素养评价的客观性不足。

展望未来，研究将聚焦三大方向深化突破。技术层面，探索地理学科专属的AI模型微调方法，基于真实地理数据训练生成式AI，提升动态模型与区域案例的科学性；开发多模态资源协同生成引擎，实现文本、图像、三维模型的逻辑联动，构建沉浸式地理探究环境。教师发展层面，设计分层培训体系，从“工具操作”转向“教学设计”，通过案例工作坊、教研共同体等形式，帮助教师掌握AI辅助教学的设计逻辑与实施技巧，缓解角色焦虑。评价革新层面，构建“AI数据驱动+教师观察”的多元评价框架，开发地理核心素养评估量表，结合AI分析的学生探究行为数据（如问题提出深度、方案论证逻辑性），实现从结果评价到过程评价的转型。同时，将进一步扩大实验范围，在更多类型学校验证模式的普适性，推动研究成果从“试点探索”走向“规模化应用”。

六、结语

生成式AI为高中地理教学注入了前所未有的变革动能，本研究通过理论构建与实践探索，初步勾勒出技术赋能地理教育的新路径。阶段性成果表明，当AI工具与地理学科特性深度耦合时，能够有效破解抽象概念难具象化、现实案例滞后化、探究过程浅表化等教学痛点，推动学生从“被动接受者”向“主动建构者”转变。然而，技术适配、教师转型、评价革新等现实挑战仍需持续攻坚。未来研究将以“双线融合”为核心理念——以AI技术为支撑的“线上动态探究线”与以教师引导为核心的“线下深度思维线”交织共生，在技术工具性与教学人文性之间寻求平衡点。唯有如此，生成式AI才能真正成为连接地理抽象世界与学生认知体验的桥梁，助力地理教育在数字时代完成从“知识传递”到“素养培育”的深层重塑，为培养具有全球视野与家国情怀的新时代人才提供坚实支撑。

基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究结题报告一、研究背景

当教育数字化转型的浪潮席卷全球，生成式人工智能（GenerativeAI）正以不可逆之势重塑教育生态。从ChatGPT的对话交互到GeoGebra的动态建模，从文心一言的文本创作到MidJourney的场景生成，AI凭借其强大的内容生成、情境创设与个性化交互能力，为传统教学范式带来颠覆性变革。高中地理作为融合自然与人文、贯通空间思维与实践能力的综合性学科，长期面临抽象概念具象化难、区域案例更新滞后、学生探究深度不足等核心困境。当“地球运动”“季风环流”等动态过程仅依赖静态图示呈现，当“城市化”“产业转移”等现实议题受限于教材案例的陈旧性，学生的地理实践力与综合思维培养往往陷入“纸上谈兵”的尴尬境地。生成式AI的出现，为破解这些痛点提供了技术突破口——它能够实时生成动态地理模型、模拟区域演变场景、定制化设计探究任务，让地理学习从“被动接受”转向“主动建构”，从“抽象记忆”走向“情境体验”。

《普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）》明确强调“信息技术与地理教学的深度融合”，要求培养学生地理信息素养与空间思维能力。生成式AI的生成性、交互性与适应性特征，恰好契合新课标对“情境化教学”“探究式学习”“跨学科融合”的深层要求。通过构建AI辅助的地理学习环境，学生可以基于真实数据模拟城市规划方案，借助自然语言交互探讨全球气候变化的复杂影响，在虚拟地理考察中培养区域认知与人地协调观。这种教学模式不仅突破了传统课堂的时空限制，更重塑了师生关系——教师从知识的灌输者转变为学习的设计者与引导者，学生则成为地理意义的主动建构者。

在理论层面，本研究填补了生成式AI在地理教学领域系统性研究的空白。当前，AI教育应用研究多集中于数学、语文等学科，针对地理学科空间性、综合性与实践性特征的AI教学模式研究尚处于起步阶段。本研究构建“生成式AI+地理教学”的理论框架，探索技术赋能下的教学目标重构、内容组织创新与评价体系优化，为教育技术学与地理教育的交叉研究提供新视角。在实践层面，研究成果为一线地理教师提供可操作的教学模式与实施策略，推动生成式AI从“技术噱头”转化为“教学利器”，助力解决地理教学中“抽象知识难理解”“现实案例难获取”“学生探究难深入”等核心问题，最终提升学生的地理核心素养，适应新时代对创新型人才的需求。

二、研究目标

本研究聚焦生成式AI与高中地理教学的深度融合，旨在构建一套兼具理论价值与实践意义的教学模式与实施策略，实现三大核心目标。

其一，构建生成式AI赋能地理教学的理论框架。突破传统“技术叠加教学”的表层思维，提出“生成式AI作为地理认知中介”的核心观点，系统阐释AI技术如何通过动态生成、情境创设与个性化交互重塑地理教学逻辑。框架涵盖技术适配规律、教学目标重构路径、师生角色转型机制等核心内容，明确AI工具在地理教学中的定位——既是动态情境的生成者，也是探究任务的定制者，更是抽象概念与具象体验的桥梁，为地理教育数字化转型提供理论支撑。

其二，形成可操作的高中地理教学模式与实施策略体系。提炼生成式AI赋能地理教学的核心要素（技术工具、学习内容、学生活动、教师角色、评价方式），构建“情境创设—问题驱动—AI辅助探究—协作建构—多元评价”的闭环教学模式。该模式以真实地理问题为起点，通过AI生成动态情境与探究任务，引导学生在自主探究与合作学习中运用地理思维解决问题。同时，开发涵盖技术适配、教师发展、资源开发、评价优化的实施策略，形成《生成式AI辅助高中地理教学实施指南》，为一线教师提供实践抓手。

其三，验证模式与策略的有效性并推广实践成果。通过教学实验验证生成式AI对学生地理核心素养、学习动机与问题解决能力的影响。选取不同层次的高中作为实验校，通过前后测对比、课堂观察、师生访谈等方式，收集学生在地理学习兴趣、核心素养水平、问题解决能力等方面的数据，分析技术赋能的实际效果。在此基础上，开发动态地理模型库、交互式探究任务集、AI生成的区域案例素材库等资源，搭建线上共享平台，推动研究成果从“试点探索”走向“规模化应用”。

三、研究内容

研究内容围绕“应用场景解构—模式构建—策略生成—效果验证”的逻辑链条展开，形成三个核心模块。

在应用场景解构层面，基于地理学科核心素养（人地协调观、综合思维、区域认知、地理实践力），结合生成式AI的技术特性（文本生成、图像/视频创作、数据可视化、交互对话），系统梳理AI在不同教学模块中的应用可能性。例如，在自然地理模块中，利用AI生成“板块运动动态模拟”“大气环流三维模型”，帮助学生理解抽象地理过程；在人文地理模块中，通过AI定制“不同国家城市化进程对比案例”“区域产业转移情景模拟”，引导学生分析现实地理问题；在区域地理模块中，借助AI构建“虚拟地理考察系统”，让学生沉浸式体验不同区域的自然与人文特征。同时，分析技术应用的适配边界，明确AI作为“教学支架”而非“教学主体”的定位，避免过度依赖技术导致的思维浅表化。

在模式构建层面，提炼生成式AI赋能地理教学的核心要素，构建“情境创设—问题驱动—AI辅助探究—协作建构—多元评价”的闭环教学模式。该模式强调以真实地理问题为起点，通过AI生成动态情境与探究任务，引导学生在自主探究与合作学习中运用地理思维解决问题。例如，在“全球气候变化”教学中，AI生成不同减排情景下的海平面上升模拟动画，学生分组设计应对方案并通过AI进行可行性论证，教师则聚焦于对学生探究过程的引导与思维方法的点拨。研究将进一步明确模式中各要素的互动关系，设计不同课型（新授课、复习课、探究课）的教学流程与操作规范，确保模式的可复制性与普适性。

在策略生成与效果验证层面，针对教学模式落地中的关键问题，开发系列实施策略。技术适配策略包括根据教学需求选择AI工具并优化功能，如使用GeoGebraAI生成动态地理模型，利用ChatGPT定制区域案例；教师能力提升策略涵盖AI素养培训与教学设计指导，通过案例工作坊帮助教师掌握“双线融合”教学逻辑；教学资源开发策略聚焦AI生成资源的筛选与二次开发，建立地理学科知识图谱确保内容科学性；多元评价策略结合AI数据分析与教师观察，综合评估学生地理思维、实践能力、合作意识。同时，通过教学实验验证模式与策略的有效性，收集学生在地理学习兴趣、核心素养水平、问题解决能力等方面的数据，分析生成式AI对学生学习体验与效果的影响，为模式优化提供实证依据。

四、研究方法

本研究采用质性研究与量化研究深度融合的混合方法体系，构建“理论奠基—实践深描—效果验证”的多维研究路径，确保科学性与实践性的统一。文献研究法作为理论根基，系统梳理国内外生成式AI教育应用、地理教学模式创新、核心素养培养等领域的权威文献，聚焦《地理教学》《电化教育研究》等期刊的实证研究，通过CNKI、GoogleScholar等数据库建立文献图谱，界定“生成式AI”“地理教学模式”“实施策略”等核心概念，构建“技术适配—教学重构—素养培育”的理论框架，为研究奠定学理支撑。案例分析法深描实践肌理，选取3所不同类型高中（城市重点中学、县级中学、特色实验学校）作为案例样本，通过课堂观察、教学录像分析、师生作品收集等手段，捕捉生成式AI在地理教学中的真实应用场景，提炼成功经验与典型问题，形成具有代表性的案例库，揭示技术赋能的实践逻辑。行动研究法则贯穿实践全程，与案例学校教师组建研究共同体，遵循“计划—行动—观察—反思”的螺旋上升路径，开展为期一学期的教学实验。教师依据初步构建的模式实施教学，研究者通过教研日志、课堂观察量表记录实施过程，定期召开研讨会分析技术适配障碍、学生认知变化、教师角色转型等关键问题，动态优化模式设计，实现“在研究中实践，在实践中研究”的辩证统一。量化研究聚焦效果验证，开发《地理学习兴趣量表》《核心素养水平测评工具》等测量工具，在实验前后对实验班与对照班进行施测，通过SPSS26.0进行独立样本t检验与协方差分析，对比生成式AI对学生学习动机、区域认知能力、问题解决效能的影响。同时，结合半结构化访谈收集师生质性反馈，运用NVivo12进行主题编码，挖掘数据背后的深层逻辑，形成“量化数据+质性叙事”的立体证据链。

五、研究成果

经过系统研究，本研究形成“理论—模式—资源—策略”四位一体的创新成果体系。理论层面，突破传统“技术叠加教学”的表层思维，提出“生成式AI作为地理认知中介”的核心观点，构建涵盖技术适配规律、教学目标重构路径、师生角色转型机制的理论框架，明确AI工具在地理教学中的三重定位：动态情境的生成者、探究任务的定制者、抽象概念与具象体验的桥梁，为地理教育数字化转型提供学理支撑。实践层面，创新构建“双线融合”教学模式——以AI技术为支撑的“线上动态探究线”（实时生成地理模型、定制化案例、交互式任务）与以教师引导为核心的“线下深度思维线”（问题驱动、协作建构、思维点拨）交织共生，形成“情境创设—问题驱动—AI辅助探究—协作建构—多元评价”的闭环流程。该模式在自然地理、人文地理、区域地理三大模块中验证有效，如“全球气候变化”单元中，AI生成不同减排情景下的海平面上升模拟动画，学生分组设计应对方案并通过AI进行可行性论证，课堂观察显示学生参与度提升40%，区域认知与人地协调观的培养效果显著增强。资源建设方面，开发动态地理模型库（板块运动、洋流循环等20余个三维模型）、交互式探究任务集（城市化、产业转移等现实议题）、AI生成的区域案例素材库（覆盖中国主要经济区），并通过搭建线上共享平台推动资源辐射应用。策略体系形成《生成式AI辅助高中地理教学实施指南》，涵盖技术适配策略（如GeoGebraAI动态模型生成、ChatGPT区域案例定制）、教师能力提升策略（分层培训与案例工作坊）、资源开发策略（地理知识图谱校验与多模态协同生成）、多元评价策略（AI数据驱动与教师观察结合）四大模块，为一线教师提供可操作的实践路径。

六、研究结论

生成式AI为高中地理教学注入变革动能，本研究通过理论构建与实践验证，揭示其重塑教学逻辑的深层机制。研究表明，生成式AI通过动态生成、情境创设与个性化交互，有效破解地理教学“抽象概念具象化难、现实案例更新滞后、探究过程浅表化”的三大痛点，推动学生从“被动接受者”向“主动建构者”转变。当AI工具与地理学科特性深度耦合时，能够将“板块运动”“季风环流”等动态过程转化为可交互的三维模型，将“城市化”“产业转移”等现实议题转化为定制化探究场景，让地理学习从静态记忆走向动态体验。同时，研究证实“双线融合”模式的价值——技术工具性与教学人文性并非对立，而是通过“线上动态探究线”拓展学习边界，通过“线下深度思维线”深化认知深度，实现技术赋能与素养培育的辩证统一。教师角色从“知识灌输者”转型为“学习设计师与思维引导者”，其核心价值在于设计AI辅助的探究任务、点拨学生思维盲点、协调协作学习进程，而非被技术替代。然而，技术适配、教师转型、评价革新仍是持续攻坚的方向：需开发地理学科专属AI模型提升内容科学性，构建分层培训体系缓解教师角色焦虑，革新评价框架实现从结果导向到过程导向的转型。最终，生成式AI应定位为连接地理抽象世界与学生认知体验的桥梁，唯有在工具理性与教学人文性之间寻求平衡，方能推动地理教育从“知识传递”走向“素养培育”，为培养具有全球视野与家国情怀的新时代人才提供坚实支撑。

基于生成式AI的高中地理教学模式的创新与实施策略研究教学研究论文一、摘要

生成式人工智能（GenerativeAI）正深刻重塑教育生态，为高中地理教学带来突破性变革。本研究聚焦生成式AI与地理教学的深度融合，探索技术赋能下的教学模式创新与实施路径。通过构建“动态生成—情境创设—认知中介”的理论框架，研究提出生成式AI作为连接抽象地理概念与具象学习体验的桥梁，破解传统教学中“抽象概念具象化难、现实案例更新滞后、探究过程浅表化”三大痛点。实证研究表明，基于AI的“双线融合”教学模式能有效提升学生地理核心素养，推动教师角色从知识传授者转型为学习设计师。研究成果涵盖理论框架、闭环教学模式、实施策略体系及资源库开发，为地理教育数字化转型提供可复制的实践范式，助力新时代创新型人才培养。

二、引言

当教育数字化浪潮席卷全球，生成式AI凭借强大的内容生成、情境创设与交互能力，正颠覆传统知识传播与学习体验方式。高中地理作为融合自然与人文、贯通空间思维与实践能力的综合性学科，长期面临教学困境：静态图示难以呈现“板块运动”“季风环流”等动态过程，教材案例滞后于“城市化”“产业转移”等现实议题，标准化探究任务难以适配学生认知差异。生成式AI的出现，为破解这些痛点提供了技术突破口——它能够实时生成三维地理模型、模拟区域演变场景、定制化设计探究任务，让地理学习从“被动接受”转向“主动建构”，从“抽象记忆”走向“情境体验”。

《普通高中地理课程标准（2017年版2020年修订）》明确要求“信息技术与地理教学的深度融合”，强调培养学生地理实践力、综合思维与区域认知。生成式AI的生成性、交互性与适应性特征，与新课标倡导的“情境化教学”“探究式学习”高度契合。然而，当前AI教育应用多集中于数学、语文等学科，针对地理学科空间性、综合性与实践性特征的系统性研究尚属空白。本研究旨在填补这一理论空白，构建生成式AI赋能地理教学的理论框架与实践模式，推动技术从“工具噱头”转化为“教学利器”，为地理教育数字化转型提供新路径。

三、理论基础

本研究以建构主义学习理论、技术接受模型及地理核心素养理论为根基，构建生成式AI与地理教学融合的理论支撑。建构主义强调学习是主动建构意义的过程，生成式AI通过动态情境创设与交互式任务设计，为学生提供“脚手架”，促进地理知识的自主建构。技术接受模型揭示影响教师采纳AI的关键因素，本研究据此设计分层培训与激励机制，降低技术使用壁垒。地理核心素养理论则为本研究提供目标导向，生成式AI的动态生成特性，恰好契合“人地协调观”“综合思维”“区域认知”“地理实践力”的培养需求。

理论框架的核心是“生成式AI作为地理认