八年级信息技术：初识AIGC图像生成与创意实践

八年级信息技术：初识AIGC图像生成与创意实践一、教学内容分析

本节课教学内容隶属于《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》中“人工智能与智慧社会”模块，是学生从理解传统数字工具转向认识前沿智能生成技术的关键节点。在知识技能图谱上，它上承图形化编程、数字图像处理等基础知识，下启对机器学习、大模型等更复杂AI原理的探究，承担着从“应用软件”到“理解智能体”认知跃迁的桥梁作用。核心知识聚焦于AIGC（人工智能生成内容）中的图像生成技术，学生需初步理解其“文生图”的基本工作逻辑，掌握利用主流AI绘画平台（如文心一格、StableDiffusionWebUI简化版）进行创意表达的基本流程。过程方法上，本节课强调“体验归纳应用”的探究路径，通过亲身体验生成过程，引导学生像“算法侦探”一样，从输入（提示词）、参数设置到输出（图像）的关联中，归纳出AI理解与生成的内在逻辑模型。素养价值层面，知识载体背后蕴含着计算思维（分解、抽象、建模）与数字化学习与创新（利用智能工具进行创意实践）的核心素养培育点，同时，通过对生成内容版权、伦理的讨论，自然渗透信息社会责任意识，引导学生辩证看待技术“双刃剑”效应。

教学对象为八年级学生，他们普遍具备良好的数字化设备操作基础，对AI应用有浓厚兴趣和碎片化认知（如智能对话、滤镜特效），但多数对AIGC的技术原理缺乏系统了解，易将其简单等同于“高级搜索引擎”或“魔法黑箱”。可能存在的认知障碍在于理解“潜空间”、“扩散模型”等抽象概念，以及在创意实践中从“想象”到“精准描述”（提示词工程）的转化困难。针对此，教学将通过可视化类比（如“AI画家脑海中的素材库”）、分层任务单（提供提示词词库、参数预设组合）搭建脚手架。在课堂中，我将通过观察学生操作时的困惑表情、小组讨论中的观点交锋，以及随堂练习作品的“提示词成图”匹配度，动态评估学情。对于技术操作娴熟、创意迸发的学生，将引导其向参数精细化调节、风格融合等深度探索；对于起步较慢的学生，则提供“工具箱”式的范例和分步指导，确保每位学生都能在“跳一跳”的体验中收获成就感。二、教学目标

知识目标：学生能够清晰陈述AIGC图像生成的基本原理，即计算机通过深度学习海量图文数据，建立文本描述与视觉特征间的关联模型，并能在具体操作中，解释“正向提示词”“负向提示词”“采样步数”等关键参数对生成结果的影响机制，从而构建起从“指令”到“生成”的理性认知框架。

能力目标：学生能够独立完成一次从创意构思、提示词撰写与优化到利用AI绘画平台生成、初步筛选图像的完整流程。重点发展其将抽象创意转化为结构化语言描述（提示词工程）的能力，以及在生成结果基础上进行迭代优化的计算实践能力。

情感态度与价值观目标：在亲身体验AI强大生成能力的过程中，激发对人工智能技术的探究热情与创新意识。在小组合作优化提示词的环节中，学会倾听同伴建议，尊重不同的创意视角。通过课堂对“AI版权”的讨论，初步形成对技术应用伦理的审慎态度和社会责任感。

科学（学科）思维目标：本节课重点发展学生的计算思维与批判性思维。通过分析提示词与成图效果的因果关系，引导其进行模型建构（建立输入输出映射的心理模型）；通过对比不同参数下的生成结果，培养其通过控制变量进行实验探究的思维习惯；通过评价AI作品的“创意”归属，锻炼其多角度、辩证分析问题的能力。

评价与元认知目标：引导学生依据清晰量规（如创意新颖性、提示词有效性、画面协调性）对自身及同伴的AI生成作品进行初步评价。在课堂尾声，通过反思性问题（如“为了得到更满意的图，我调整了哪些地方？为什么？”），促使学生回顾并梳理自己的学习策略与问题解决路径，提升对学习过程的监控与调节能力。三、教学重点与难点

教学重点：AIGC图像生成的基本工作流程与核心参数调节。此重点的确立，源于其在课标中作为“理解人工智能典型应用”的核心要求，是学生将感性认知升华为理性理解的关键，也是后续进行更复杂AI项目学习的能力基石。从学科本质看，掌握“提示词工程”与参数调节，即是掌握了与AI进行有效“对话”和“协作”的基本语法，这是本课知识结构的枢纽。

教学难点：理解“文生图”技术背后的机器学习逻辑，以及创造性地运用结构化语言（提示词）精准表达创意构思。难点成因在于，机器学习原理本身具有高度抽象性，八年级学生的认知需从具象操作跨越到对“潜空间”“概率分布”等概念的初步感知。同时，“从想到说”的转化需要学生克服语言描述的模糊性，进行精准的思维提炼，这对其抽象思维与语言组织能力提出了较高要求。突破方向在于：用“教AI画画”的类比降低认知门槛，并通过“提示词拆解与组合”的阶梯式任务，将宏观难点分解为可达成的小步骤。四、教学准备清单1.教师准备1.1媒体与教具：多媒体课件（含AIGC原理示意动画、优秀提示词案例库）、稳定的网络环境、教师端AI绘画平台（如文心一格）演示账号。1.2学习材料：分层学习任务单（基础版含操作指引与词汇库，进阶版含参数探究指引）、课堂练习评价量规（打印稿或在线表单）、小组讨论记录卡。2.学生准备2.1预习与设备：简单思考“你希望AI为你画一幅什么样的画？”，并准备可联网的计算机（或平板）。2.2环境布置：学生座位按4人异质小组排列，便于合作探究与交流；黑板或白板划分出“创意墙”区域，用于粘贴课堂生成的优秀作品截图与对应提示词。五、教学过程第一、导入环节

1.情境创设与认知冲突：同学们，请看屏幕上的这几幅画（展示由AI生成的极具创意或混搭风格的图片，如“赛博朋克风格的苏州园林”、“水墨画形式的宇航员”）。如果我说，这些画并非出自人类画家之手，而是由人工智能在几十秒内根据一段文字描述生成的，你们感到惊讶吗？这种技术，就是我们今天要一起探索的“AIGC图像生成”。“大家是不是很好奇，它到底是怎么‘听懂’我们的话，又把话‘变成’画的？”

1.1问题提出与路径规划：由此，引出本节课的核心驱动问题：“我们如何像导演一样，指挥AI画家创作出符合心意的作品？”要解决这个问题，我们需要闯过三关：第一关，掀开AIGC的“神秘面纱”，了解它的工作原理；第二关，掌握与AI沟通的“语言”，也就是提示词的秘诀；第三关，亲手做一回“AI导演”，完成自己的创意作品。让我们带着好奇，开始今天的探索之旅。第二、新授环节

本环节采用支架式教学，通过五个递进任务，引导学生主动建构知识。任务一：揭秘——AIGC如何“学画画”教师活动：首先，不直接讲解复杂术语，而是抛出问题：“人类画家学画画要看很多作品，AI怎么学？”接着，播放一段高度简化的原理动画：展示AI如何“观看”海量被标注了文字描述的图片（如“一只戴着领结的猫”），学习建立“文字”与“图像特征”之间的联系，最终形成一个庞大的“视觉概念网络”。我会用比喻引导：“大家可以把这个网络想象成AI大脑里的一个超级素材库和配方库，你说‘猫’，它就知道调用关于猫的所有特征；你说‘戴领结’，它就把这个特征组合上去。”然后，引出“文生图”的基本流程：输入文本→AI模型解读并在“潜空间”（可比喻为“创意混沌场”）中计算→去噪生成→输出图像。学生活动：观看动画，跟随教师的比喻进行联想理解。在教师讲解过程中，针对关键节点进行思考与回应，例如尝试回答“如果输入‘蓝色的太阳’，AI会怎么处理？”通过将抽象原理与自身已有经验（如搜索引擎、拼贴画）进行类比，初步形成对AIGC工作原理的直观认知。即时评价标准：1.能否用自己理解的话复述AIGC学习的核心过程（如“AI看了很多带说明的图，学会了把词和图联系起来”）。2.在教师提问时，能否基于原理进行合理的逻辑推断。形成知识、思维、方法清单：★AIGC图像生成原理核心：其本质是基于深度学习的“文图匹配”模型。AI通过在海量图文对上训练，学习将文本描述编码为数学向量，并与图像特征向量进行关联映射。当用户输入新描述时，AI从噪声开始，通过预测和去噪，在潜空间中“计算”出最符合描述的图像分布。（教学提示：此处避免深究数学模型，强调“学习关联”与“计算生成”两个核心动作。）▲关键比喻：“超级素材库与配方库”、“潜空间（创意混沌场）”。这些比喻是帮助学生跨越抽象理解障碍的有效“脚手架”。学科方法：模型化理解。将复杂的AI系统简化为“输入处理输出”模型，并尝试用已知事物进行类比，是理解前沿科技的重要思维方法。任务二：初试——输入第一句“导演口令”教师活动：现在，我们进入实战。首先演示登录一个AI绘画平台（如文心一格）。提出关键：“与AI沟通，关键在于‘提示词(Prompt)’。”展示一个简单例子：输入“一只猫”，生成结果可能比较普通。再输入“一只毛茸茸的、在沙发上晒太阳的橘猫，温馨室内光线，摄影风格”，并生成。对比两次结果，提问学生：“大家看，为什么第二幅图更生动、更符合我们想象中的画面？”“没错，提示词越具体、越丰富，AI的理解就越精准。”接着，介绍提示词的基本结构：主体（谁/什么）+细节修饰（外观、动作）+环境场景+艺术风格（摄影、油画等）+画质要求。提供“提示词词库”卡片作为支持。学生活动：观察教师演示，对比不同提示词带来的生成效果差异。根据教师提供的结构框架和词库，尝试在任务单上为自己构思的创意画面撰写第一版提示词（例如：“一位未来机甲风格的探险家，在布满发光植物的森林中驻足仰望，科幻插画风格，细节精致”）。小组成员间互相阅读提示词，并提出“哪个词可以让画面更酷？”的改进建议。即时评价标准：1.撰写的提示词是否包含至少三个基本结构要素（如主体、细节、风格）。2.在小组交流中，能否有意识地运用形容词、名词组合来丰富描述。形成知识、思维、方法清单：★提示词(Prompt)的核心作用：是用户与AI模型沟通的唯一指令通道。其质量直接决定生成结果的符合度与质量。它本质上是对预期图像的结构化文本描述。★提示词基本结构公式：画面=主体+状态+环境+风格+品质。掌握此结构是进行有效创作的基础框架。易错点提醒：避免使用过于抽象、主观或相互矛盾的词汇（如“非常美”、“既现代又古典”），AI难以理解。应使用具体、可视觉化的语言。应用实例：从“狗”到“一只正在接飞盘的、欢快的金毛犬，碧绿的草坪，夏季傍晚，动态摄影，生动捕捉”——后者是合格的提示词范例。任务三：精调——认识AI的“创作参数”教师活动：生成第一张图后，可能不尽如人意，这时就需要调整“参数”。“就像拍照可以调光圈、快门一样，AI画画也有它的‘控制面板’。”重点讲解三个参数：1.采样步数：可以比喻为“AI画画的渲染时长”，步数太少草图粗糙，步数过多可能变化不大且耗时。建议范围起步。2.引导系数：比喻为“AI听你话的认真程度”，系数太低它自由发挥，系数太高可能僵化。演示调整系数对画面细节遵从度的影响。3.随机种子：比喻为“创作的起点编号”，固定种子可以在调整其他参数时保持构图基本不变，便于对比。引导学生思考：“如果我们想让画面更天马行空一点，该调哪个参数？如果想让它更严格按我们说的来呢？”学生活动：在教师指导下，对自己第一幅作品尝试调整12个参数（如将采样步数提高，或微调引导系数），观察并记录生成图像的变化。通过对比实验，直观感受参数的功能。在小组内分享自己的发现：“我增加了步数，发现毛发细节更清晰了！”即时评价标准：1.能否正确操作界面找到核心参数调节位置。2.能否根据想要达到的效果（更精细/更创意），选择合适的参数进行调整。形成知识、思维、方法清单：★核心参数解析：采样步数影响生成过程的迭代精度；引导系数（CFGScale）控制文本提示词对生成过程的约束强度；随机种子是生成过程的初始随机状态，固定种子可复现相似构图。学科思维：控制变量实验。在探究参数影响时，保持提示词和其他参数不变，只改变一个参数，观察结果差异。这是进行科学探究和优化算法的重要思维方法。操作口诀：“步数管精细，系数管听话，种子定基调，搭配效果佳。”任务四：实践——“我的AI创意画”工作坊教师活动：发布核心实践任务：“请运用所学，担任AI导演，创作一幅体现你个人趣味的主题画作。”提供分层任务选择：A层（基础）：从给定主题库（如“我的梦幻书房”、“未来交通工具”）中选择，并参考范例提示词进行创作。B层（挑战）：自拟独特主题，并尝试融合两种艺术风格（如“水墨朋克”）。巡回指导，针对学生遇到的具体问题提供个别化支持，如“想想主角在做什么？这个动作可以用什么词描述？”“风格词试试‘宫崎骏动画风格’或‘赛博朋克插画’。”鼓励学生进行多次迭代优化。学生活动：根据自身水平选择任务层级，独立或与组内伙伴小声讨论进行创作。经历“构思→撰写提示词→生成→观察结果→修改提示词或参数→再次生成”的迭代过程。将最终满意的12幅作品及对应的“终极版提示词”提交到课堂共享平台或记录在任务单上。即时评价标准：1.能否完成从构思到生成的全流程操作。2.在迭代过程中，是否体现出基于生成结果反思并调整提示词或参数的意识。3.最终作品与提示词的匹配程度。形成知识、思维、方法清单：★AIGC图像生成标准工作流：创意构思→提示词撰写与结构化→参数初步设置→生成并评估→分析问题并迭代优化（调整提示词/参数）→输出最终作品。这是一个螺旋上升的计算实践过程。核心能力：迭代优化能力。认识到AI生成很少一次完美，需要通过“生成评估调整”的循环来逼近理想目标，这是人机协同创作的核心模式。创意方法：风格融合与跨界想象。鼓励将看似不相关的元素（如“唐代仕女”与“星际航行”）进行组合，是激发AI产生新颖创意的重要技巧。任务五：思辨——AI作品的“身份”之问教师活动：在学生基本完成创作后，展示两幅情况：一幅是直接模仿某知名画家风格生成的画；另一幅是生成的图片与某摄影师实拍作品高度相似。提出讨论题：“1.用AI生成一幅‘梵高风格的星空’，这幅作品的‘作者’是谁？是你，是AI，还是梵高？2.如果AI生成的图片不小心和某位现有艺术家的作品‘撞车’了，这算侵权吗？”组织小组讨论，引导学生从“创意来源”、“劳动投入”、“法律界定”等多角度思考。最后进行小结，强调技术伦理：“AIGC是强大的创意辅助工具，但它不替代人类的独特创意与情感。我们在惊叹其能力时，也要心存对原创的敬畏，遵守使用规则，用科技向善。”学生活动：围绕教师提出的伦理两难问题，结合自身创作体验，展开小组辩论或自由发言。思考并尝试表达个人观点，倾听不同看法。在讨论中深化对技术应用边界的认识。即时评价标准：1.能否从至少两个不同的角度（如技术、法律、道德）分析问题。2.发言时能否结合本节课的亲身体验进行论证。形成知识、思维、方法清单：▲AIGC伦理与版权前沿议题：目前法律上对于AI生成物的著作权归属尚无全球统一界定，通常强调人类在创作过程中的智力投入与创造性控制是关键。直接生成与受版权保护作品“实质性相似”的内容存在侵权风险。★信息社会责任：作为技术的使用者和未来可能的创造者，应建立科技伦理观：了解技术双刃性，尊重原创与知识产权，善用技术进行创新而非简单复制，主动思考并参与讨论技术发展带来的社会规则新挑战。价值观引领：工具赋能人类，而非人类依附工具。真正的创意灵魂和最终的责任，始终在于使用工具的人。第三、当堂巩固训练

设计分层巩固任务，限时8分钟。

基础层（全体必做）：给定提示词“一座灯塔，暴风雨夜，巨浪，写实摄影风格”，要求调整至少一个参数（如提高采样步数以增强细节），生成并提交图像，同时说明调整了哪个参数及预期效果。

综合层（鼓励尝试）：情境化任务：“假如你要为班级科幻小说设计一个封面，主题是‘火星上的第一场雨’。请编写一段不少于4个要素的提示词，并生成初稿。”考察在具体情境下综合运用提示词结构的能力。

挑战层（学有余力选做）：开放探究：“尝试使用‘负向提示词’功能（输入不希望出现的元素），观察其对画面的控制效果，并记录你的发现。”引导学生接触更精细的控制手段。

反馈机制：教师选取各层次典型作品进行快速投屏展示，邀请学生作者简述思路。针对共性问题（如提示词仍显空泛）进行精要点评。开展一分钟“画廊漫步”，让学生离开座位浏览他人工位屏幕上的作品，并用贴纸为“最具创意提示词”或“最惊艳画面”点赞，实现同伴互评。第四、课堂小结

引导学生进行结构化总结与元认知反思。首先，邀请23名学生分享：“今天这节课，你觉得自己最大的收获是什么？是学会了某个操作，还是对AI的看法发生了改变？”接着，教师引导学生共同回顾知识地图：我们从揭秘原理开始，学会了与AI沟通的“语言”（提示词结构），掌握了调控的“工具”（核心参数），体验了完整的创作流程，最后还思考了背后的伦理问题。请同学们用一分钟，在笔记本上画出本节课的思维导图核心分支（原理、方法、伦理）。“记住，今天的你们不仅是AI的使用者，更是开始理解并能够引导AI的‘智能创意合伙人’。”最后布置分层作业：1.基础性作业：完善课堂练习作品，并撰写一份简单的“创作说明”（我用了什么提示词和参数，为什么）。2.拓展性作业：尝试用AI为家人“画”一张特殊风格的节日贺卡，并向他们解释这是如何做到的。3.探究性作业（选做）：调研一种除文生图外的AIGC应用（如AI音乐、AI视频），并简述其可能带来的影响。六、作业设计基础性作业（必做）：巩固课堂核心知识与技能。1.整理并熟记AIGC图像生成的基本工作流程及提示词基本结构公式。2.从课堂生成的多个版本中，选择最满意的一幅，在作业本上记录其最终的提示词全文和关键参数设置（采样步数、引导系数），并简要说明这些设置是如何帮助你优化作品的（50100字）。拓展性作业（建议大多数学生完成）：情境化应用与微型项目。假设你是一名“AI艺术展”的策展助理，需要为“未来城市”主题展区创作三幅系列概念图。你的任务是：1.分别为这三幅图构思主题（如“空中立体花园”、“磁悬浮社区”、“生态能源塔”）。2.为每幅图撰写结构完整的提示词。3.使用AI平台生成草图（可提交截图），并简要阐述你的系列是如何体现“未来城市”主题的。探究性/创造性作业（选做）：强调开放、创新与深度探究。“AI风格迁移实验”：1.选择一位你喜爱的艺术家或一种明确的艺术风格（如毕加索的立体主义、中国敦煌壁画风格）。2.研究描述该风格的关键词，并尝试让你之前创作的一幅作品（或一个新主题）“迁移”到这种风格中。3.撰写一份简短的实验报告，包括：你使用了哪些风格关键词？生成结果在多大程度上体现了目标风格？遇到了什么困难？你认为AI在艺术风格学习和模仿上的优势和局限是什么？七、本节知识清单及拓展1.★AIGC（人工智能生成内容）：指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容的新型内容生产方式。本节课聚焦于图像生成领域。2.★“文生图”基本原理：核心是基于深度学习的生成模型（如扩散模型）。AI通过在海量“文本图像”配对数据上训练，学习建立文本描述与视觉特征之间的复杂映射关系。生成时，从随机噪声开始，根据文本提示逐步去噪，“计算”出符合描述的图像。3.★提示词：用户与AI模型交互的指令性文本。是影响生成结果质量的最关键因素。优质的提示词需要具体、丰富、结构化。4.★提示词基本结构：可遵循“主体+细节/状态+环境/背景+艺术风格/媒介+画质/镜头效果”的框架进行组织。例如：“（主体）一位女宇航员，（细节）穿着复古太空服，（环境）站在长满发光植物的外星山谷中，（风格）科幻电影海报风格，（画质）8K分辨率，细节锐利”。5.★采样步数：生成过程中去噪迭代的次数。步数过低可能导致图像粗糙、细节缺失；步数过高会增加计算时间，且超过一定值后质量提升不明显。通常有一个推荐范围（如2050步），需在实践中摸索。6.★引导系数：控制文本提示词对生成过程影响强度的参数。系数较低时，AI自由发挥空间大，创意可能更天马行空但易偏离描述；系数较高时，AI更严格遵循提示，但可能使画面略显呆板。需要根据创作意图进行权衡。7.★随机种子：一组决定生成初始随机状态的数字。固定种子可以在修改提示词或其他参数时，保持图像的基本构图和色调相对稳定，便于进行对比实验和针对性优化。8.▲负向提示词：一种高级控制技巧，用于指定不希望在图像中出现的内容或特征（如“畸形的手指”、“模糊”、“多余的手指”）。能有效规避模型常见错误，提升成片可用性。9.★迭代优化工作流：AIGC创作并非一蹴而就，标准流程为：构思→输入提示词（初版）→设置参数→生成→评估结果→分析问题（是描述不准？还是参数不当？）→修改提示词或调整参数→再次生成。这是一个循环往复、不断逼近预期目标的过程。10.★计算思维体现：在AIGC创作中，将复杂创意分解为结构化提示词，通过调整参数进行模式识别（何种参数产生何种效果），并设计迭代实验进行算法优化，均是计算思维的生动实践。11.▲潜空间：一个高维的数学概念空间，AI模型在其中表示和处理学到的所有特征（如颜色、形状、纹理）。生成图像的过程，可理解为在潜空间中找到一个符合文本描述的点，并将其“解码”为像素图像。（对八年级学生，理解为“AI的抽象创意工厂”即可。）12.★信息社会责任与伦理：必须认识到AIGC技术的双刃性。使用时需：尊重知识产权，避免直接生成与受保护作品高度相似的内容；注意内容安全，不生成违法违规及有害信息；思考创作归属，理解目前AI生成物版权界定尚处法律前沿；秉持科技向善，利用技术激发创意、提升效率，而非替代人类独有的情感与创造性思考。八、教学反思

（一）教学目标达成度分析从当堂练习作品和“画廊漫步”的点赞情况看，绝大多数学生能够完成“文生图”的基本操作流程，并提交了结构相对完整的提示词，表明知识目标与基础能力目标基本达成。在小组讨论“AI作者身份”问题时，学生能提及“提示词是我的主意”、“AI只是工具”、“风格是学别人的”等观点，反映出对核心议题有了初步的、多角度的思考，情感态度与思维目标初见成效。然而，在“参数调节”的精细化和“迭代优化”的持续性上，学生表现差异显著，部分学生仅满足于生成一张“看起来不错”的图，对参数影响的系统性探究不足，这意味着高阶能力目标的完全达成需要更持续的任务驱动和课时保障。

（二）教学环节有效性评估导入环节的“反常图像”成功制造了认知冲突，瞬间抓住了学生的注意力，驱动问题“如何指挥AI画家”贯穿始终，导向清晰。新授环节的五个任务形成了较好的认知阶梯：“揭秘”任务用动画和比喻化解了原理抽象之难，效果显著；“初试”任务中，对比演示是点睛之笔，让学生直观感受到提示词质量的巨大差异，比我单纯讲解结构更有效；“精调”任务中，