教研领导力｜注重原理认知，促进应用迁移：初中人工智能教学研讨活动

如何将高深的技术原理转化为学生可理解、可操作的学习任务，始终是人工智能教学的“牛鼻子问题”。过度简化易流于表面操作，追求深度又可能超出学生认知负荷，这一矛盾在初中阶段尤为凸显。

金鹤学校张美霞老师执教的《大语言模型分词揭秘》一课，以“大语言模型如何分词”为核心问题，通过类比与实操突破抽象概念。例如，以积木与箱子类比“Token”和“词汇表”，帮助学生理解模型构成；借助Token计算器直观呈现不同模型的分词差异，并通过小组任务模拟分词流程，引导学生总结“输入-计算-输出”的逻辑框架，强化原理认知，让知识“够得着”。

上海大学附属嘉定实验学校陈哲贤老师分享《创造手势分类模型辅助识别聋哑人手语》课例。从模型解读到实践应用，系统展示分类模型的教学设计，为教师提供可复用的教学资源。同济嘉中凌费聪冲老师则以《利用最小二乘法解决生活中的用电问题》为例，解析如何将线性回归模型与生活场景结合，降低数学建模复杂度，提升学生应用迁移能力。

从“手语识别”到“分类模型原理”，从“用电预测”到“回归分析本质”，两个课例均以具体问题为锚点，引导学生提炼技术背后的思维模型，为后续人工智能研究小组破解“单点化”“碎片化”问题提供了范本。

史传锋老师高度评价《大语言模型分词揭秘》的创新性与研究价值。肯定其问题链设计与多样化学习活动，同时建议加强学生问题分析与讨论环节。童琳老师指出，两例课例均立足学科实践与育人导向，并肯定了课例中提供的“工具箱式资源，认为其有效降低了教师的技术焦虑，使“教AI”变得像“拼乐高”一样可拆分、可重组。

人工智能教育不应是技术的“惊鸿一瞥”，而要做原理的“庖丁解牛”，正如教研员杨曙光所言，人工智能教学需要三重境界的合力：

“转化”为钥——将晦涩的技术原理转化为学生可理解的任务，让知识从抽象走向具象；

“共研”为桥——区校共享智慧，打破孤岛，让教学经验变成活水，构建“一校突破、全域共享”的教学生态；

“深耕”为锚——专家把脉，锚定知识与素养的融合点，让AI教学不止于工具操作，更指向思维与价值观的培育。

本次活动以“经验流动”激活教师成长动能，以“思维共振”推动区域协同发展，为人工智能教育从“技术落地”到“素养生根”提供了实践范式，助力区域人工智能教育协同发展。