高一信息技术《尝试用人工智能绘画》教学设计

高一信息技术《尝试用人工智能绘画》教学设计一、教学背景分析（一）教材分析本课选自沪科版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》第四单元“人工智能初步”的挑战活动。前三单元学生已经历了数据采集、算法描述与程序实现的学习过程，本单元则引导学生从“编写程序解决问题”走向“体验智能系统解决问题”。“尝试用人工智能绘画”是本单元的实践挑战任务，它以生成式人工智能为载体，要求学生理解人工智能绘画的基本原理，掌握提示词（Prompt）的撰写方法，经历“构思—生成—评价—优化”的完整创作流程，并对生成结果的版权、伦理与技术局限进行思辨。这一内容既是单元知识的综合应用，也是培养学生计算思维与信息社会责任的重要抓手。（二）学情分析授课对象为高一年级学生。他们对人工智能绘画并不陌生，部分学生已在社交平台接触过相关产品，但这种接触多为猎奇式体验，缺乏对技术原理的追问和对创作过程的理性控制。学生已具备一定的算法意识和程序设计基础，能够理解“输入—处理—输出”的基本模型，这是理解生成式AI工作机理的认知支架。同时，高一学生正处于审美判断与价值观念的形成期，面对AI生成的精美图像，容易出现两种倾向：一是盲目崇拜技术，忽视人的主体价值；二是简单否定技术，拒绝工具赋能。因此本课不仅要教会“怎么用”，更要引导学生思考“为何用、如何用得负责任”。（三）教学环境机房局域网环境，学生每人一机，可访问经学校审核备案的国产人工智能绘画平台（如文心一格、通义万相等），教师机配备广播教学系统，课前建立班级作品共享空间，准备学习单与评价量表电子版。二、教学目标1.信息意识：能根据创作主题分析需求，判断人工智能绘画工具的适用场景，主动评估生成内容的可信度与适用性。2.计算思维：理解文本生成图像的基本过程，能将创作意图分解为主题、主体、风格、构图、色彩等结构化要素，通过迭代调整提示词优化输出结果。3.数字化学习与创新：能熟练使用至少一种国内人工智能绘画平台完成主题创作，体验人机协同的创作方式，形成个性化的数字作品。4.信息社会责任：能辨析AI绘画涉及的版权归属、艺术创作价值与技术滥用风险，在作品创作与传播中遵守相关规范。三、教学重难点教学重点：提示词的结构化撰写方法；基于评价反馈迭代优化作品的过程。教学难点：理解AI绘画“数据驱动”的本质与不确定性，建立人机协同创作中人为主导的观念。四、教学方法与策略采用任务驱动法贯穿全课，以“为校园文化节设计海报主视觉”为真实任务情境；运用对比实验法，通过“差提示词”与“好提示词”的生成效果对比，引导学生自主归纳提示词设计策略；借助小组协作与互评，落实学生主体地位；以问题链推进思辨，将技术伦理讨论嵌入创作过程而非课后附加。五、教学过程（一）情境导入：两张海报的悬念（5分钟）教师展示两张风格相近的“校园秋色”主题图像：一张由学生拍摄后简单修图，一张由人工智能生成。请学生判断哪张是AI作品，并说明判断依据。多数学生难以准确区分。教师揭示答案后追问：机器并没有眼睛，没有见过我们的校园，它凭什么画出秋天？学生自由发言，有的提到“电脑里存了很多图”，有的提到“程序算出来的”。教师顺势板书核心问题链：AI绘画的原理是什么——我们如何向它准确表达想法——生成的作品属于谁。明确本课任务：以“我眼中的未来校园”为主题，利用AI绘画平台创作一幅可用于校园文化节的数字海报主视觉，并提交创作说明。设计意图：用真假难辨的对比制造认知冲突，激活探究欲望；将单元挑战任务转化为有真实用途的产品任务，使学习目标具体可感。（二）探究一：揭开AI绘画的面纱（10分钟）1.类比理解原理。教师引导学生回顾必修一学过的“输入—处理—输出”模型，组织小组讨论：AI绘画的“输入”“处理”“输出”分别是什么。师生共同梳理：输入是用自然语言书写的提示词，处理是模型基于海量图文数据学习到的统计规律进行计算，输出是像素级的图像。教师补充讲解：模型并非“拼贴”已有图片，而是在训练中学习了文字描述与视觉特征之间的关联，生成时是依据概率逐步“去噪”重构图像。用“厨师学做菜”类比——厨师尝过成千上万道菜后，听到“酸甜口味的鱼”就能做出新菜，这道菜从未在菜单上出现过。2.体验数据的作用。教师在平台上现场演示：输入“学校”，生成的是风格杂乱的通用建筑；输入“江南园林风格的现代中学校园，清晨，阳光穿过银杏叶”，生成效果明显提升。请学生观察并归纳：模型的输出质量取决于什么？学生得出初步结论：数据决定了模型的能力边界，而描述的质量决定了调用的精准度。设计意图：避免空洞讲解深度学习概念，借助已有知识结构和课堂现场实验，让学生在观察中建构对“数据驱动”的初步理解，为提示词学习埋下伏笔。（三）探究二：提示词的结构化设计（12分钟）1.对比实验定方法。学生打开学习单中的实验任务卡，以小组为单位完成三轮生成实验：第一轮，输入“画一座校园”，记录结果与感受；第二轮，输入包含主体、动作、环境的一句话描述，如“一名学生在图书馆前的台阶上读书，傍晚，暖色调”；第三轮，在第二轮基础上追加风格与构图关键词，如“水彩插画风格，俯视构图，留白充足”。每轮后小组在共享文档中填写观察记录：哪些描述被准确还原？哪些被忽略或曲解？2.共建提示词公式。各组汇报后，师生归纳出提示词的五要素结构：主题主体＋细节特征＋环境氛围＋艺术风格＋技术参数（构图、色彩、画质）。教师强调顺序与权重现象——多数平台对靠前的描述赋予更高权重，关键要素应前置。同时提醒避免两类无效表达：一是语义含糊的形容词堆砌，二是彼此冲突的风格指令。3.认识不确定性。教师用同一条提示词连续生成三次，展示三张不同的结果。提问：为什么相同的输入会有不同的输出？学生结合原理环节的学习认识到概率性生成是模型特性。教师点拨：这决定了人机协同创作的本质是人做选择、做判断、做迭代，机器提供可能性。设计意图：用受控的小步子实验替代直接讲授“提示词技巧”，让学生在数据对比中自主建构方法；通过复现实验揭示生成的不确定性，自然过渡到“人的主导作用”这一价值判断。（四）综合实践：主题创作与迭代优化（13分钟）1.明确创作要求。学生独立完成“我眼中的未来校园”海报主视觉创作，要求：撰写不少于三轮迭代的提示词并保留生成记录；最终作品能体现明确的主题表达；填写创作说明，回答三个问题——我想表达什么、机器在哪些方面帮助了我、哪些决定是我做的。2.分层任务支持。基础层面，学习单提供提示词五要素填空模板，学生填入自己的创意即可生成合格作品；提高层面，鼓励尝试风格迁移、负面提示词（排除不想要的元素）等进阶技巧；拓展层面，可对比两个平台对同一提示词的响应差异，思考模型训练数据的不同如何影响结果。3.教师巡视指导。重点关注三类典型问题并及时介入：一是提示词只有风格没有主题，作品华丽空洞，引导其回到“我想表达什么”；二是生成结果出现人物手部畸形等常见缺陷，指导学生用负面提示词或更换描述方式规避；三是直接他人分享的“神级提示词”照搬使用，教师不禁止但要求其在创作说明中标注来源并说明自己的修改之处，为下一环节的伦理讨论积累真实案例。设计意图：实践环节保留完整的迭代痕迹而非只交终稿，使过程性评价有据可依；分层设计回应学生差异；巡视中的三类介入分别指向审美、技术与诚信，体现学科育人价值。（五）展示评议与伦理思辨（8分钟）1.画廊式互评。各小组将最终作品上传班级共享空间，学生依据评价量表互评：主题表达明确性（30%）、画面完成度（25%）、提示词迭代过程的有效性（25%）、创作说明的真实性（20%）。每组推荐一件作品进行1分钟展示，作者必须说明“我最得意的一次修改”。2.议题思辨。教师展示三则情境组织快议：其一，某画家的作品被大量用于训练模型而未获授权，AI生成的图像风格与其高度相似；其二，某学生用AI作品参加绘画比赛并获奖；其三，网络上出现用AI伪造的“evidence图片”误导公众。学生用“支持、反对、有条件接受”举牌表态并简述理由。教师不做结论式宣判，而是引导共识：工具本身无善恶，责任在使用者；国家已出台生成式人工智能服务管理相关规定，署名、授权与内容真实性是创作底线。回到本课任务，明确作品用于校园文化节时需在海报角落标注“AI辅助创作”字样。设计意图：互评量表将评价权部分交还学生，评价维度覆盖结果与过程；伦理讨论以真实情境为载体且与创作行为直接关联，避免贴标签式说教，落实信息社会责任的培养。（六）课堂小结与延伸（2分钟）师生共同回望课初的三个问题，由学生口头作答，教师提炼本课三条核心认识：AI绘画是数据与计算共同作用的产物，它的能力有边界；精准的表达是驾驭工具的关键，这与我们用自然语言和程序语言表达思想一脉相承；技术再强大，创意、判断与责任始终属于人。课后延伸任务二选一：一是调研一款图像生成平台的服务协议，摘录其中关于版权归属的条款并写出200字评析；二是与美术课联动，尝试“手绘草图＋AI细化”的混合创作，比较纯AI生成与人机协同的差异。两项任务成果纳入单元学习档案袋。六、板书设计主板书以流程图呈现：创作意图→结构化提示词（主体·细节·环境·风格·参数）→生成→评价→迭代→作品＋说明。副板书右侧留出“思辨角”，记录伦理讨论中学生提出的关键词：授权、署名、真实、责任。七、教学评价设计本课采用“过程＋作品＋反思”三维评价。过程维度依托学习单中的三轮实验记录与迭代痕迹，由教师当堂抽检；作品维度依托量表由学生互评与教师复评结合，教师复评重点关注互评中出现的明显分歧；反思维度依据创作说明中第三个问题“哪些决定是我做的”的作答质量，判断学生是否真正建立了人机协同的主体意识。评价结果不追求区分度排名，而以等级加评语的方式反馈，评语必须指出一条具体的可改进路径。八、教学反思预设本课的核心风险在于平台网络状况与生成速度不可控，预案是课前生成一批备用素材，断网时转