高中信息科技“人工智能入门”复习导学案（2026年高考通识版）

高中信息科技“人工智能入门”复习导学案（2026年高考通识版）

【知识梳理】一、人工智能的基本概念与学科定位（一）人工智能的定义与核心特征人工智能是计算机科学的一个分支，致力于研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。其核心在于让机器具备感知、理解、推理、学习、决策和创造等能力，从而在特定领域实现对人类智能的模拟与超越。从学科归属来看，人工智能融合了计算机科学、数学、认知心理学、神经科学、控制论与语言学等多个学科的知识体系，具有典型的交叉学科属性。在当前高中信息科技课程标准中，人工智能与数据、算法、网络、信息处理、信息安全共同构成了贯通小学、初中、高中三个学段的六条逻辑主线，体现了从工具操作到科学素养培育的深刻转型。【核心素养】计算思维是理解和应用人工智能技术的基础思维方式，要求学生能够将复杂问题抽象为可计算的模型，并借助AI工具寻求解决方案。【重要】在通识教育层面，学生需要理解人工智能的发展历程、核心技术、应用领域以及对社会发展的深远影响，形成科学的AI认知观。（二）人工智能的主要发展阶段人工智能自1956年达特茅斯会议正式命名以来，经历了三个主要发展阶段。第一阶段是推理与搜索时期，集中在20世纪50年代至70年代，核心理念是“赋予机器逻辑推理能力”，代表性成果包括逻辑理论家程序和通用问题求解器，但由于知识表示的局限性，难以解决复杂的现实问题。第二阶段是专家系统时期，从20世纪70年代延续至80年代末，强调“知识是智能的核心”，通过构建知识库和推理引擎，在医疗诊断、矿产勘探等专业领域取得了一定成功，但知识获取的瓶颈和系统维护的高成本限制了其大规模推广。第三阶段是机器学习与数据驱动时期，从20世纪90年代延续至今，特别是2010年以来深度学习技术的突破，使人工智能进入爆发式增长阶段。这一阶段的核心理念从“手工编写规则”转向“从数据中自动学习规律”，计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著进展。当前以DeepSeek等大语言模型为代表的生成式人工智能，具备多轮对话、长文本理解、逻辑推理与知识整合等核心能力，代表了人工智能发展的最新方向。【高频考点】学生应当清晰把握这三个阶段的起止时间、核心理念与技术特征之间的区别与联系，并能够结合具体案例加以说明。（三）人工智能的核心技术分支人工智能是一个庞大的技术体系，主要包括以下几个核心分支。机器学习是人工智能的核心领域之一，研究如何让计算机通过数据和经验自动改进性能。机器学习可分为监督学习使用带标签的训练数据、无监督学习使用不带标签的数据以及强化学习通过奖励机制学习最优策略三大范式。深度学习则是机器学习的一个子集，通过构建多层神经网络自动从原始数据中提取多层次特征，在图像识别、语音识别等领域显著提升了模型的性能。自然语言处理致力于让计算机理解、生成和处理人类语言，涉及分词、词性标注、句法分析、语义理解、机器翻译、文本生成等子任务。DeepSeek等大语言模型就是自然语言处理技术高度发展的产物，其强大的文本生成与语义理解能力得益于海量语料训练与Transformer架构的深度应用。计算机视觉研究如何让计算机“看懂”图像和视频，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等任务。专家系统将领域专家的知识编码为规则库，通过推理引擎对输入事实进行逻辑推导，适用于知识密集型领域。此外，机器人技术、语音识别、推荐系统等也属于人工智能的重要应用领域。【高频考点】考生应能区分机器学习、深度学习、自然语言处理等核心分支的基本功能定位与典型应用场景，并能举出生活中的实例进行说明。（四）人工智能技术层次的国际标准分类智能化等级人工智能按技术实现层次可由低到高划分为计算智能、感知智能、认知智能与创造智能四个递进等级。计算智能关注数值计算与逻辑推理，解决“是什么”“怎么算”的问题，典型代表是专家系统与初代计算机博弈程序。感知智能关注外部世界信息的获取与理解，如通过摄像头识别物体、通过麦克风识别语音，解决“看到什么”“听到什么”的问题，深度学习技术在此层次取得了显著突破。认知智能关注信息的理解、推理与决策，模拟人类的理解与思考过程，大语言模型的多轮对话生成、逻辑推断与知识整合正是认知智能的重要体现。创造智能是最高层次，要求AI具备自主生成全新内容的能力，如自动生成具有审美价值的绘画、音乐或原创性的科学假设与解决方案。DeepSeek在生成式文本创作、创意方案设计等方面的能力，已在一定程度上展现出创造智能的雏形。【拓展延伸】这四个等级呈现明显的递进关系，高考命题往往要求考生结合实例判断某项AI技术所属的智能等级层次。（五）生成式人工智能与大语言模型生成式人工智能指能够根据用户的提示输入，自动生成文本、图像、音频、视频等全新内容的人工智能系统。与传统的判别式AI仅能对输入进行分类或预测不同，生成式AI的核心能力是“创造内容”。大语言模型是生成式AI在文本领域的典型代表，通过在海量文本数据上进行大规模预训练，学习语言的统计规律与语义表示，从而具备语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理等综合能力。国产大模型DeepSeek具备完全中文原生的技术架构与知识体系，在中文语境下的语义理解精度、多轮对话的逻辑连贯性以及教育适配的指令跟随能力方面展现出显著优势。其开放的免费策略大大降低了中小学开展AI通识教育的门槛，使学生和教师可以用零经济成本获得当前最先进水平的人机协作体验。【重要】理解大语言模型“预训练加微调”的技术范式、基本原理与主要局限性，是高中阶段AI通识教育的核心要点之一。（六）人工智能的技术临界点与局限性尽管以DeepSeek为代表的大语言模型展现出强大的生成能力，但学生必须建立科学的AI认知观，清醒地认识到其技术局限。首先，AI存在“幻觉”问题，即模型可能生成看似合理但与事实不符的内容。这是因为模型本质上是基于概率的统计学习系统，而非真正的知识推理系统，当遇到知识库中覆盖不足或信息冲突的输入时，就可能“编造”出看似流畅的错误答案。其次，AI缺乏真正的理解与意图，它的“理解”是基于模式匹配与统计关联的模拟，而非人类意义上的语义理解和自我意识。再次，AI的知识截止于训练数据的采集时间，无法自动获知后续发生的新事件，对于需要实时信息的问题必须借助联网搜索功能补充。最后，AI的输出质量高度依赖提示词质量，模糊、笼统的指令往往得不到理想的反馈。【易错点】许多学生容易将AI误认为“万能正确答案生成器”，教学中需要反复强调AI的“辅助性”而非“替代性”，所有的教学决策权与信息真实性判断权归属教师和学生本人，严禁不加批判地直接照搬AI生成内容。（七）人工智能在教育领域的定位教育部明确提出了“促进人工智能助力教育变革”的战略部署，各省教育科学研究院也已下发专门要求，要求各学段各学科在学年结束前提交不少于两个典型案例，着力打造可复制、可推广的教学实践样本。DeepSeek在教育领域的定位是“教学协作者”而非“教师替代者”，其核心价值体现在为教师提供智能化的备课支持与教学资源生成工具，为学生提供个性化学习辅助与自适应练习反馈，整体上提升教与学的效率和质量，但绝不能取代教师在教学过程中的主导地位、情感关怀和价值引领。在实际使用中，教师需要对学生进行AI素养教育，培养其批判性思维与信息甄别能力，让学生学会在AI提供的多个答案中分辨材料的可靠程度与结论的真实性，学会追问与验证，真正做到“善假于AI且善于思考”。【核心素养】信息意识和批判性思维是数字时代公民应当具备的基本素养，AI赋能教育的过程本身就包含着“技术工具使用能力”与“技术价值判断能力”双重维度的素养培育。对AI生成的内容要有批判性思维，不能盲目相信。在教学中，教师和学生都需要对AI的输出结果进行人工审核，确保其符合教学目标与事实标准。二、DeepSeek的功能体系与应用层次（一）概述DeepSeek是由深度求索公司研发的国产开源大语言模型，以免费使用、支持中文精准指令、具备强教育适配性为主要特征。DeepSeek支持长文本处理、多轮对话深度推理、逻辑推理与知识整合等核心功能，同时具备代码生成与多模态内容输出能力，能够根据用户提示自动生成可运行的HTML代码、交互式图表与可视化动画，这在教育场景中具有独特的应用价值。DeepSeek提供了标准网页版对话平台以及面向开发者的API接口，教师和学生可以通过自然语言对话的方式使用AI服务，无需额外安装复杂的本地环境。DeepSeek根据版本定位和功能侧重，主要推出了侧重推理逻辑链条展示的深度推理版DeepSeekR1以及侧重标准问答与内容生成的基础通用版。在实际教学中，DeepSeekR1因其在数学推理、科学问题解析方面的翔实步骤拆解能力，更适合用于习题辅导与逻辑训练场景。【高频考点】考生应熟记DeepSeek的核心功能体系，能够根据具体教学或学习需求判断哪一功能模块最为适用。（二）核心功能模块第一，自然语言对话交互。这是DeepSeek最基础也是最核心的功能模块。用户通过输入自然语言文本向AI提出问题，AI理解用户意图后生成相应的回答。DeepSeek能够持续进行多轮对话，保持对话历史的一致性理解，对前文指代和上下文关联的把握能力较强。教学中，教师可以利用这一功能模拟苏格拉底问答式教学，引导学生在与AI的对话追问中逐步深入探索知识核心；学生也可以将AI作为“解题陪练”，通过多轮对话逐步澄清自己的困惑，获得一步步引导式的思维启发而非直接给出答案。第二，长文本理解与知识整合。DeepSeek具备强大的长文本处理能力，能够一次性阅读和理解数十页的教材章节、学术论文或参考资料，并从中提取关键信息、归纳核心要点，按照指定的格式和逻辑结构进行重新组织与整合输出。【重要】在教学中，教师可以将课程参考资料、背景文献上传至DeepSeek，要求其提取可用于教学的知识脉络和关键案例；学生也可以借助长文本理解功能快速掌握课外阅读材料的核心内容，节省反复查阅的时间。第三，逻辑推理与数学解析。DeepSeek在数学题解析、科学研究推理等方面表现出较强的逻辑严密性与步骤清晰性。它的深度推理版DeepSeekR1在回答问题时会主动展示推理链条，将复杂问题拆解为一系列逻辑相关的子问题，并逐一解答，最终汇总得出结论。这一特性对于高中阶段的理科教学意义重大，学生可以观察到AI的“思考过程”，从中学习规范的逻辑表达与问题拆解方法。第四，多模态内容生成与AI编程。DeepSeek具备将用户的自然语言描述转化为可运行HTML代码的能力，这使得零编程基础的教师也能通过自然语言对话制作交互式教学课件，如模拟物理实验的动画、展示化学分子运动的3D模型、实现数据动态可视化的统计图表等。高宏亮老师在实际教研中就展示了利用DeepSeek制作水的电解实验的交互式动画、离子反应微观过程的粒子运动可视化以及晶胞模型3D立体移动演示等案例，其生成的内容可以直接嵌入PPT或网页中用于课堂教学。第五，智能备课与教学方案生成。DeepSeek可以根据用户提供的教材原文、教学目标或课时要求，自动生成结构化教学大纲、教案框架与分层教学方案。它通过语义理解与教学目标对齐技术，将教材原文自动拆解为学习目标、核心问题、知识脉络与分层任务，生成符合课程标准的教学材料。教师可以在此基础上根据班级实际情况进行个性化修改与完善，大幅缩短备课的机械性工作时间。【基础】在备课过程中，教师可以将课程思政元素融入AI生成的教学设计中，使技术服务于立德树人的根本目标。（三）在教学全流程中的分层应用DeepSeek的应用覆盖了教学的全流程。课前阶段，教师可以快速生成教案框架、分层教学方案、预习任务单与导学案，设计情境化导入材料，还可以生成随堂提问的预置问题库。在高宏亮老师展示的化学教学案例中，DeepSeek可实现课前智能备课、快速生成教案与分层教学方案，还能将课程思政元素融入教学内容。课中阶段，DeepSeek可用于自动生成课堂提问、提供情境化教学案例、制作分子3D模型或物理模拟动画来丰富课堂互动形式。教师也可以在课堂上引导学生与AI进行人机对话，培养信息甄别能力与批判性思维。在合肥一中的《子路、曾皙、冉有、公西华侍坐》课例展示中，教师教会学生利用DeepSeek等工具有针对性地提问问题，并在AI给出的结果中分辨材料和结论的真实性，在AI搭建的思维支架中引导学生解读出核心概念的本质。课后阶段，DeepSeek能实现智能出题、开展错题分析、布置分层作业并为每位学生定制个性化辅导方案。教师可以将学生近期作业的错题类型输入DeepSeek，要求其生成针对性的巩固练习题，实现精准化教学补偿。在实验教学场景中，虚拟仿真实验动画能规避高危实验风险、降低实验成本，让学生在安全环境中反复观摩实验过程，这是在实验室条件受限或器材不足时非常重要的替代性教学方案。【重要】上述应用表明，DeepSeek的价值不在于“替代教师”，而在于“高效辅助教师”，将教师从重复性、机械性的工作中解放出来，将更多精力投入到对学生学习过程的情感关注与个性化指导之中。教学中，在引入AI工具时要明确技术与文本、技术与师生、技术与思维的关系，既借用AI的便捷与高效，又守住了教学的“根”以及学科本身独特的育人价值。（四）DeepSeek与其他AI工具的协同DeepSeek在实际教学中往往不是孤立使用的，而是与多种智能工具协同配合，形成更完整的教学赋能体系。例如，在英语写作教学中，教师可以借助TTSMAKER生成自然流畅的配音，通过DeepSeek构建精准的指令语用于生成语篇框架，再结合即梦平台制作导入视频创设情境，引导学生进入读后续写任务，此后再次借助数字人平台进行写作思路点拨，帮助学生构建清晰的表达框架，形成人机协同的教学闭环。在跨学科项目式学习中，DeepSeek可与Kimi协同进行长文本分析与结构提取，与即梦AI协同生成可视化情境内容，与Xmind等思维导图工具结合进行知识脉络的可视化呈现，也可与WPSPPT或PowerPoint中嵌入HTML动画的方式进行深度整合。【跨学科链接】这种多工具协同的应用方式要求学生和教师不仅了解单一工具的使用方法，更要建立“根据任务需求选择恰当工具组合”的系统意识，这是AI时代数字素养能力的重要组成部分。在高宏亮老师的实操分享中，DeepSeek与Xmind、即梦AI等多款AI工具的协同使用方法，以及将生成内容整合至WPSPPT和PowerPoint中的具体教程，为教师提供了可直接复用、操作简单明晰的全流程工作指引。（五）提示词设计原理与优化策略有效使用DeepSeek的关键在于掌握高质量提示词的设计方法。提示词是用户向AI发出的指令文本，其清晰度、具体程度和结构化水平直接影响AI输出的质量。一个高效的提示词通常包含角色定义任务角色、目标说明具体任务、格式规范输出格式要求、约束边界与限制条件等要素。在实际教学场景中，建议教师采用结构化的提示词模板。例如，在生成三角函数图像特征的课堂导入材料时，一份有效的提示词可以是：“你是一位经验丰富的高中数学特级教师，请为我编写一段500字左右的课堂导入材料导入三角函数图像特征，要求以‘生活中的周期现象’为切入点，包含至少三个生活实例，风格活泼亲切，适合高二学生认知水平。”这样的提示词明确了角色身份、任务内容、字数规格、主题切入点、实例数量和受众特征，AI生成的内容更贴近教学实际需求。如果要进一步生成更具深度的内容，可以采用多轮对话迭代优化的策略，先要求AI生成整体框架，然后要求补充某一环节的细节，再要求整合并优化语言表达，逐步逼近理想目标。对于物理、化学等学科，提示词中还可以加入“要求包含公式推导关键步骤”“要求包含实验现象描述”“输出HTML代码并在本地浏览器运行”等详细约束，以获得最适合课堂呈现的格式与内容。【易错点】许多初学者对AI的输出期望过高，认为“随便问一句就能得到完美答案”，实际上高质量的提示词需要反复调试优化，这是必须掌握的基本能力。DeepSeekR1是推理模型，其角色本身就是“专家”，因此角色定义与否对结果影响不大，但指令的具体程度对结果仍有较大影响，提示词设计仍需做到具体清晰、目标明确。同时，DeepSeek依赖提示词质量，不替代教师判断，所有生成内容需人工审核输出结论。三、科学使用AI的管理策略（一）以审慎的态度使用AI教师和学生在使用DeepSeek等AI工具时，必须保持科学审慎的态度。教师需要清醒地思考“何处该用，何处不该用”的边界问题，AI的应用必须紧密贴合教学实际，避免为了“用AI”而强行引入技术，避免增加学生和教师不必要的时间与精力负担。在教学实践中，应始终坚持以“有效利用、适度融合”为基本原则，确保新技术的应用最终服务于立德树人的根本目标，任何偏离育人方向的技术表演都是不可取的。在面对教育改革的关键节点，如教育部2026年1号文件提出的“加强教考衔接、优化命题方式、创新考查形式”等新要求之下，传统的以教师“教”为中心的教学模式必须转向以学生“学”为中心的素养导向教学模式，在这个过程中，DeepSeek等AI工具只是一个助力手段，课堂教学的根本变革仍需依靠教师的专业判断与课程设计能力。（二）AI幻觉的识别与验证策略学生在使用AI辅助学习时可能会遇到“AI幻觉”现象，即AI生成表面上合理但实际不正确的信息。教学中需要专门设置“如何识别与应对AI幻觉”的教学环节。教师可以设计辨析任务，让学生针对同一个问题使用三个不同的提示词分别向AI提问，对比答案的一致性，对差异较大的部分通过教材、权威网站或教师讲授进行核实。此外，教师可以训练学生通过反问追问的方式验证AI输出的准确性，例如要求学生向AI提问后追问其答案的出处，如果AI无法提供合理来源或提供的来源无法查证，则应对答案保持怀疑态度。当AI生成的内容在开放类题目中出现数据或结论有所偏差时，教师应带领学生运用自己的知识储备和判断力加以甄别，教师在使用AI进行辅助教学时也需关注同样的问题。在学生的作业场景中，教师应明确提出“使用AI辅助但不依赖AI”的原则，学生在作业或项目报告中应当注明自己使用了AI工具进行哪些环节的辅助以及最终内容由个人独立完成的声明，培养学术诚信意识。在教育实践过程中，对于DeepSeek等工具的介入，需要建立起有效的数据安全与未成年人保护机制。DeepSeek通过接入教育主管部门发布的敏感信息清单与未成年人保护相关法规条文，构建可实时更新的多层级敏感词库，确保对政治、宗教、暴力、色情及不当价值观内容的精准识别与拦截，为教育领域的安全合规使用提供了技术保障。（三）建立学校的AI使用规范建议学校层面制定本校的生成式人工智能使用管理办法，从个体教师试用、学科组共建提示词库到学校级知识资产管理逐步推进。个体教师层面，可以通过一段时间的试用来积累常用场景的提示词模板，并在学科组内部共享与优化。学科组层面，应组织教研活动研讨如何在具体章节中合理引入AI工具，并共建面向本学科典型知识点的提示词库。学校层面，应当把优秀AI辅助教学案例纳入校本教学资源库，建设具有本校特色的AI辅助教育知识资产，并定期组织教师进行AI素养提升专题培训，确保教师数字素养与人工智能工具发展保持同步。与此同时，教师对学生的AI教育不应只停留在如何使用工具的技术层面，更要落实到科技伦理教育环节，包括数据安全意识的培养、个人信息保护、尊重知识产权以及人工智能生成内容的正确引用等问题。四、典型教学应用案例解析（一）化学学科——分子运动可视化高中化学教学中，微观粒子的运动过程和化学反应机理长期以来是理解难点。传统的语言描述和图片展示难以让学生形成动态、立体的空间想象，而制作专用的三维动画软件成本高昂且技术门槛过高，普通教师难以独立完成。DeepSeek的出现为这一难题提供了全新的低成本解决方案。高宏亮老师在化学教研活动中展示了如何利用DeepSeek生成可交互的分子运动与化学实验动画。其基本流程如下：首先，明确教学需求，确定需要动画演示的具体知识点，例如“水的电解过程中水分子的分解、氢原子和氧原子的分离重组”。其次，设计精准的提示词，将上述需求转化为DeepSeek可理解的自然语言指令，例如：“请生成一段展示水通电分解过程中水分子分解为氢原子和氧原子的HTML动画代码。要求：分子用小球表示，氢原子为浅蓝色，氧原子为红色，动画展示电解池装置示意图，水分子在电极表面分解，氢气泡向阳极移动，氧气泡向阴极移动。页面使用浅色背景，标题为‘水的电解微观过程演示’，具有良好的交互效果和响应式布局。”再次，将提示词输入DeepSeek，由AI输出完整的HTML代码。最后，将生成的HTML代码复制粘贴至本地记事本中另存为.html格式文件，或者直接嵌入WPSPPT和PowerPoint自带的Web组件中，即可在课堂上直接演示使用。在这一案例中，教师完全不需要具备编程基础知识，只需通过自然语言表达清晰的设计意图，AI就能完成复杂的技术实现。DeepSeek在化学教学中的应用还包括元素周期表交互式课件的生成，点击元素即可显示元素的原子量、物理性质、化学性质、电负性、电离能、用途及价电子排布等信息，以及集合了教材中所有晶胞模型的立体展示模块，让晶体教学中的坐标配位、空隙位置、空间投影和晶胞切割等抽象难点变得直观可控。【跨学科链接】该案例也说明了技术与学科知识深度融合的基本范式，即技术作为认知工具服务于学科知识的可视化与可操作化，而非取代学科本身的思维训练。（二）物理学科——电磁场与带电粒子运动高中物理电磁学部分涉及大量抽象的场线分布和粒子运动轨迹，传统教学依赖教师的板书示意图和学生的想象推理，效果往往受限。而带电粒子在磁场中的运动实验对设备和场地要求较高，普通高中难以开展充分的实验教学。DeepSeek在高中物理教学中的应用同样展现出显著价值。王玉春老师在教研中分享了利用DeepSeek生成模拟带电粒子在电磁场中运动的讲解动画以及制作涵盖物理过程细节的教学讲解视频的方法。学生可以通过这些交互式模拟动画，自主调节电场强度、磁场方向和粒子初速度等参数，观察粒子轨迹的即时变化，从而直观理解洛伦兹力方向与带电粒子偏转之间的定量与定性关系。在教学“电池电动势与内阻的测量”这一知识点时，AI可以帮助学生构建虚拟实验环境，通过模拟实验数据的采集与拟合，让学生在没有真实实验设备的情况下也能掌握实验原理与数据处理逻辑。【基础】借助AI生成的可交互实验环境，学生可以在模拟空间中反复尝试、观察、验证，这比单纯听教师讲授和观看静态示意图具有更好的学习效果，同时也锻炼了学生的自主探究能力。物理教学还需注意，AI生成内容的准确性需要教师事先查验，确保物理公式和数值关系的推导没有错误。当AI更多地进入课堂，传统课堂中逐步建构知识的流程可能需要调整——AI生成快速高效，但这也要求教师和学生必须以批判性的眼光审视其生成内容与问题，保持独立的思维判断能力。（三）英语学科——情境创设与写作支架搭建英语教学中，创设真实、生动的语言运用情境是激发学生交际意愿和写作动机的关键。然而，教材所提供的通常只有文字描述，难以形成足够真实的语境感。DeepSeek在英语写作教学中有独特应用价值。在高中英语教师郑俊玉老师主持的《DeepSeek与高中英语教学深度融合研究》市级课题中，研究团队打造了“AI助教”“AI伴读”“AI导师”三大核心教学场景。在“AI助教”场景下，教师利用DeepSeek根据单元主题生成对话脚本或阅读材料关键词汇的讲解材料；“AI伴读”场景下，学生利用DeepSeek进行英语文章的智能伴读，遇到生词和句法难点时可随时向AI提问获取解释和例句，还可以要求AI对长难句进行语法分析；“AI导师”场景下，学生将自己的英语作文输入DeepSeek，要求AI从语法纠错、句式丰富、逻辑连贯性、篇章结构等维度进行批改与润色建议，帮助学生发现自身写作的薄弱环节，进行有针对性的修改迭代。在具体的作文教学中，教师还可以利用DeepSeek设计写作范文参考和写作提纲生成工具，学生输入自己的写作思路要点，AI即可将零散的要点整合为一篇逻辑清晰、语言规范的范文给学生做参考。这并非鼓励学生直接抄袭，而是为学生搭建“模仿表达优秀构句范式”的支架，在学生自己的组织能力尚不足以独立完成高质量语篇时提供必要辅助。在实际教学展示中，英语组专项教研团队还采用读后续写结合数字人点拨思路的教学方式，学生借助AI生成续写情节的备选方案并自行选择最合理的一种，这种人机协同的教学模式，可以帮助学生在写作逻辑、语篇布局和语言表达上获得实实在在的提升，让故事文字有温度，逻辑有筋骨。使用DeepSeek需要与其他工具协同配合，教师引导学生在AI给出的续写建议中选择最符合原文人物性格和情节发展的版本进行深度加工，创造既有AI辅助效率又有个人创意温度的最终作品，并始终使教学围绕核心素养中“语言能力、文化意识、思维品质、学习能力”四项要素展开。（四）数学学科——概念可视化与探究式学习高中数学教学历来强调逻辑推导与抽象思维训练，但如何帮助学生在接触抽象公式之前建立起直观的感性认识，是很多数学教师面临的难题。DeepSeek的可视化内容生成能力为数学概念的直观化教学提供了新思路。教师可以通过提示词要求DeepSeek生成展示函数图像随参数变化而动态调整的交互式图表，例如生成一个HTML图表页面，其中包含滑动条用于调节二次函数y=ax⊃2;+bx+c中a、b、c三个参数，图表区域能够实时响应参数的变化并重绘新的函数图像。学生通过动手拖动滑动条，可以直观地观察系数变化对图像形状的影响，建立起“系数—图像特征”之间的对应关系。对于函数、三角、统计概率等抽象内容，由AI生成的可视化小工具极大地降低了学生进入抽象符号世界的认知门槛。在几何教学中，AI能够快速生成几何动图、演示动画，替代几何画板或GeoGebra等传统工具的复杂操作，即便没有专业软件基础，教师只需输入精准提示词也能制作出可用的教学素材。在课题研究层面，一项名为《具身认知视角下AI赋能高中圆锥曲线的研究》的高中数学研究课题，立足具身认知理论，以AI技术为支撑，构建了融合具身体验认知与AI辅助几何画板生成的“具身认知—AI赋能—圆锥曲线教学”模式，旨在破解圆锥曲线教学中抽象概念难理解、学生的直观想象素养难以有效提升等瓶颈问题，通过AI生成的交互式几何模型让学生能够“看到”“摸到”椭圆、抛物线和双曲线的形成过程，理解离心率等核心概念与几何形状变化的对应关系，为破解高中阶段的抽象数学课堂教学难题提供了易用且有效地低成本方案。（五）语文——思辨能力培养与文本深度解读语文教学中的AI应用有其特殊性，不同于数理学科侧重知识可视化，语文学科更强调文本细读、审美鉴赏与批判性思维的培养。人工智能在语文教学中的应用不是为了“炫技”，而是为了解决传统教学中学生参与度不均、个性化指导不足、文本解读停留在浅层阅读等痛点，让技术服务于学生的深度学习和核心素养培养。在具体的教学实践里，人工智能应用于语文教学主要通过两种方式实现融合。其一，利用AI辅助学生进行预习阶段的阅读支架搭建。在学生接触长篇文本之前，可以向AI询问故事梗概、人物关系与矛盾主线，先整体感知文本脉络，再进入精读阶段将AI提供的信息与自己的原文细读结果进行比对辨析，这既能提高预习效率，又能在“对比发现AI概述与原文细节之间的差异”的过程中培养学生的阅读专注力与文本意识。其二，利用AI进行深度文本分析的多视角拓展。例如，对于鲁迅的作品，教师可以设计人机对话活动，引导学生向AI提问其写作背景、所反映的社会现实以及不同文学流派学者对作品的不同解读，要求学生从AI给出的多样化阐释中选择自己认同的说法并寻找原文依据。需要指出的是，AI给出的文本解读不能作为标准答案照单全收，必须回归文本本身，回归学生自己的独立思考和审美判断。在合肥一中的《子路、曾皙、冉有、公西华侍坐》课例展示中，语文教师江文达教会学生利用DeepSeek等工具有针对性地提出问题，在AI给出的结果中分辨材料和结论的真实性，最终在AI搭建的思维支架中引导学生完成深度学习并解读出“礼”的本质。另一个优秀课例是《劝学》的AI助力教学展示，吴鹏程老师课堂借助AI工具进行文本比较阅读，解决学生关于荀子论证逻辑上的困惑，最后在“善假于AI是否等于善于学习”的热烈课堂思辨中深化对荀子“君子生非异也，善假于物也”经典论述的理解，AI工具实时采集学生的观点生成词云进行可视化展示，帮助教师动态调整教学节奏，有效实现了以学定教。正如评课专家所指出的那样，教师善用AI，注重数据库的“干净”，两节展示课较好地处理了技术与文本、技术与师生、技术与思维的关系，可以说既守住了语文教学的“根”，又展现了技术赋能教学的“新”。（六）跨学科主题学习——打通学科壁垒的创新路径在2026年的高中教育前沿实践中，DeepSeek等AI工具最大的潜力或许在于支持真正意义上的跨学科主题学习。传统的分科教学以学科逻辑为主，学生往往将各科知识视为相互孤立的“知识碎片”，难以建立起解决复杂真实问题所需的整合思维能力。跨学科主题学习要求学生在真实情境中以项目为载体，综合运用多学科的知识、方法和思维工具解决综合性挑战。南京市第九中学在2026年4月举办的“AI赋能教学评一体化”学科教学观摩开放日中，集中推出了多节跨学科联席公开课。张蓉老师创新呈现的物理加科学哲学跨学科课程《量子论的萌芽：从黑体辐射到科学思维的重塑》，以AI赋能教学全过程，从刘慈欣科幻小说《三体》中“智子封锁基础物理”的情节引入，串联经典物理到量子论诞生的科学史脉络，播放AI生成的科学史关键节点视频，引入牛顿、普朗克、爱因斯坦等科学家的AI智能体，组织学生在课堂上与AI科学家进行沉浸式实时对话，探讨科学发现背后的哲学思考与思维方法的演变规律，最终将科学史知识、物理学专业内容和哲学思辨三重维度有机结合在一起。另一个跨学科教学案例中，陈乾、戴沁余老师以工业机械臂系统为教学实践核心内容，融合AI仿真平台，采用双师教学协同模式，学生们在计算机科学课上通过积木式拖拽调试机械臂运行的核心参数，实现了在真实的工程实践和快速调试体验中理解反馈控制和比例、积分、微分等控制系统特性的效果，有效渗透和贯彻了钱学森系统论的思想精髓，对培养全面发展的高中生的严谨工程逻辑思维与实践动手技术能力产生了显著的提升效果。这类跨学科课程的设计通常遵循“真实情境—驱动问题—多学科透视—项目成果”的基本路径。DeepSeek在其中扮演了多重角色：它可以在项目启动阶段帮助教师生成跨学科主题方案，梳理不同学科的知识关联；在项目实施阶段作为学生的即时答疑助手和资源检索工具；在成果呈现阶段辅助生成可视化图表展示类数据、制作汇报PPT和演示动画。【核心素养】跨学科学习尤其强调培养学生在真实情境中发现问题、界定问题、整合多学科知识的能力，这正是人工智能时代对人才素养提出的新要求——既要掌握本学科的核心概念和关键方法，又要具备跨界整合、协同创新的系统思维能力。五、AI赋能高中教学的典型分析框架建构（一）课堂教学模式变迁AI工具的深度介入必将催生课堂教学模式的深刻变迁。面对2026年教育部最新文件精神及各省人工智能中小学通识教育快速推广的新形势，高中课堂教学必须实现以下三大教学逻辑的根本性变革：从传统的以静态知识为中心的“教为中心”彻底转向动态以学生主动探究为驱动的“学为中心”，从片面只关注分数和机械记忆的“知识本位”转向强调内在素养导向培养的“素养本位”，从单纯依靠教师的过往个人教学实践经验进行判断的“经验驱动”转向充分基于学生作业、测验数据画像的精准诊断的“数据驱动”。在这种转型语境下，DeepSeek能够担当的角色可能是：作为课堂知识快速检索的外部认知工具，扩充学生获取信息的渠道与学习资料的丰富性；作为从学生角度看问题时的“思维陪练”与“解题伴侣”，帮助学生在遇到卡点时不直接跳过或等待老师告知答案，而是通过与AI之间的对话推演获得一步步的启发，最终在AI搭建的认知脚手架和最近发展区中成功依靠自身主导力量解决问题；作为生成课堂所需交互式微内容的实时智能工具，在课堂现场灵活根据学生的学习需求生成某个特定知识的模拟程序。需要特别注意的是，这种以学生为中心的技术加持决不等于放任学生投机取巧，也不意味着AI代写学生作业或代替自主思考的独立完成。教师在组织AI赋能的教学新模式时，始终要保持对技术使用的收放自如，避免AI工具对学生的过度包裹导致思维惰化。（二）教师专业发展普通高中教师的信息化工具使用能力和人工智能核心素养需要随着技术的加速更新换代进行持续的培训，这正逐渐成为新时代教师专业发展的一个越来越关键的内容领域。系统性提升教师数字素养的重要内容涵盖了系统学习DeepSeek等AI工具的基本功能模块，了解当前主要的应用技巧，如提示词设计的一些基本规范、迭代式优化的对话策略、对学生项目工作中使用AI进行辅导的各种边界问题制定等。各学科教研组可以通过每月一次的专题沙龙，让不同学科的教师分享自己用AI辅助教学取得成功的生动案例和遇到的引人深思的教训。同时，也可以将校内应用的优秀智慧教育案例进行收集整理，参加上级教育部门组织的AI赋能课堂教学典型案例征集遴选。与此同时，AI的有效引入对教师深度解读教材文本的能力提出了全新标准，学生可能在课前预习时已经通过向AI提问获得了关于课文写作背景、作者观点与价值影响和普通读者的一般阅读理解概括，如果教师的课堂讲授仍然停留在提供基本信息的层面，那么教学将会因为没有达到超过AI的输出水平而彻底失去吸引学生和学生主动参与的价值。这就要求教师必须比AI站得更高、看得更远、思考得更深入，不止于一般知识层面的整合，更以教师的独立见解、学科宏观构建和核心素养的价值引领去提升课堂教学质量。（三）学生AI素养培育在人工智能开始加速全面进入高中课堂和日常生活的新时代，有组织地培育学生具备正确、安全且高效使用AI系统的各种良好素养是一项急需推进的学校教育的基本目标。2026年被称为“AI教育元年”，核心正是AI正式进入中小学课标、教学评价体系，由兴趣类选修通识课程升级为覆盖全学段学生的普及性必修通识课程，并以“三进攻坚”即进课标、进教学、进评价为重要抓手进行全面落地。对于高中学生应当发展的AI通识素养来说，其目标聚焦为能以批判的视角理解人工智能的基本组成原理和核心概念，并能以负责任的科学伦理观认识AI的使用界限和人机互促的合理关系。学生应学会独立编写有明确目的的结构化提示词引导AI去高效帮助完成某一类型的开放性任务，例如针对难以解答的数学习题的探索性地给出各种可能有用的步骤提示而不由AI直接生成答案。学生应逐步建立起一个完整的合理认知，即在作业过程中遇到不理解的问题时可以向AI请求提供类似于解决类似问题的关键观点参考或者列举典型题例和相关对应初步思考概念，但必须最终以自己的理解和独特的表达来完成自己的最终作品的规范性呈现。通过开设校级人工智能通识教育、举办以科技伦理和“技术与人”为主题的辩论赛、举办班级或年级范围的人机协作项目作品展示评优等不同类型的活动形式，推动学生在具体的真实实践探索中全面深刻掌握AI协作所需的关键能力与与之匹配的核心价值观。六、高频考点与解题策略（一）核心理念类考点解析高考信息技术或人工智能通识考题中，核心理念理解型题目属于通识层次的基础考察。【高频考点】围绕人工智能定义、发展历程、核心技术分支以及生成式人工智能的代表性应用进行全面、准确的辨析判断。常见设问方式包括结合事例判断“该应用属于监督学习还是强化学习”以及辨析“该应用场景利用了机器学习的何种能力”。解题时要紧扣三种学习范式的定义差异，明确区分监督学习的核心特征是使用带有标签的训练数据进行模型训练并用于分类预测任务，无监督学习的主要特征是不需要标签数据只从数据内在结