生成式人工智能賦能“營養物質”項目式學習案例探究

李君子　曾瑤

北京大學附屬中學，100000

作者簡介

李君子，碩士，一級教師。

曾瑤，博士，高級教師。

本文目錄結構

摘　要

生成式人工智能如ChatGPT在教育領域的廣泛應用給項目式學習的成果展示提供了高效工具。創建“營養物質”專題項目式學習，以生成式人工智能助力項目成果展示、學科核心素養的落實，旨在為之后的項目式學習成果展示提供案例參考。

關鍵詞

項目式學習；生成式人工智能；學科核心素養；ChatGPT；化學

　　在當前教育改革的大背景下，項目式學習(Project-based Learning，PBL)作為一種基于核心素養培養的學習模式受到教育界的重視。通過項目式學習，學生能夠在實際問題中應用所學知識解決問題、鍛煉相關技能和提升學科核心素養。然而，項目式學習目前面臨的一個主要問題就是學生成果展示同質化，大量成果均以圖文形式呈現，如PPT或者海報。

　　隨著生成式人工智能如ChatGPT在教育領域的廣泛應用，項目式學習的成果展示也獲得了一個高效工具。學生可以利用智能技術自動化生成文本、圖像、音頻等多模態數據，不僅可以增強學生對于知識的理解、交叉學科的認知，還能提升學習成果的展示度，增加互動性。

1　“營養物質”專題知識與項目式學習應用

1.1　營養學相關教學與困境

　　糖類、脂肪、蛋白質這三大基本營養物質與人的生命活動密切相關，同時又是生活中的常見物質。經過初中階段的化學學習，學生對葡萄糖、脂肪、蛋白質有了初步了解。高中化學進一步在有機化學部分深入學習“營養物質”并將其安排在烷、烯、苯、醇、酸等烴的衍生物知識后學習，可使學生建立相對完整的對有機物的初步認識，也可深化其對不同營養物質的理解。然而，以往教學模式側重于知識的講授，相對較忽視學生的實際應用能力，導致學科核心素養落實困難。首先，學生雖然掌握了糖類、脂肪、蛋白質相關理論知識，但知識與實踐脫節，缺乏將知識應用于實際的能力和途徑；其次，以往的考試評價方式單一，學生學習“營養物質”知識更多是為應付考試，無法全面反映學生的綜合素養；最后，學生掌握的工具、展示的平臺不足，導致學習、輸出成果路徑單一，鮮有“成果對日常生活產生實際影響”的體驗，致使“學習→應用→反饋”難以形成閉環。因此，有必要在學生學習貼近生活的有關知識時增加實踐環節，讓學生在真實的生活中發現問題、應用知識解決問題，從而實現有效應用，形成閉環反饋。

1.2　項目式學習的意義

　　項目式學習的重點是以真實問題或項目為驅動，可引導學生經歷原理的應用過程、計算思維過程和數字化工具應用過程，幫助學生構建知識網絡，提升其問題解決、合作和自我管理等能力[1]。在項目過程中，可以借助數字化工具的優勢賦能知識建構、技能培養與思維發展(見圖1)。項目式學習更強調核心知識的理解，在“做”中形成專家思維，并引發跨情境的遷移[2-3]，能很好地解決知識與實踐脫節的問題，是落實學科核心素養的有效途徑。鑒于此，一些教師借助項目式學習來拓展“營養物質”專題內容的學習。然而，通過數據分析可知，目前教師主導型課堂占比仍較高：教師要么前置作品原型，讓學生按部就班地模仿；要么概述任務、拆解問題程序，讓學生亦步亦趨地按步驟操作。這樣的“任務”雖以“成果”為導向，但窄化了任務內涵，也剝奪了學生拆解問題程序的探究過程[4]。此外，項目式學習的最終展示形式固化，通常為海報、展覽、研究報告等圖文形式，獲得的反饋通常來自專家和教師，具體項目實施的效果不易顯現。

圖1　項目式學習設計的七大基礎要素

　　隨著人工智能技術的發展，生成式人工智能不僅可以輔助教師教學，還能幫助學生更好地理解和應用知識，為學科核心素養的落實提供了新的可能性。首先，學生可以根據自己的學習需求利用生成式人工智能設計個性化學習方案；其次，學生可通過與生成式人工智能的互動，更深入地理解知識；再次，生成式人工智能能夠提供即時反饋，幫助學生及時調整學習策略；最后，學生常礙于技能的限制，無法多途徑地展現自己的研究成果，而生成式人工智能為學生提供了多種形式，甚至是程序設計上的支持。

　　綜上，生成式人工智能可以輔助項目式學習，深化學生對“糖類、脂肪、蛋白質這三大基本營養物質對健康影響”的知識學習，通過互動，對飲食健康的實際問題進行分析，并做出有科學依據的判斷、評價和決策，有效形成學習閉環。與此同時，在生成式人工智能的幫助下，學生還可以制作出具有交互性的網站，將營養學知識嵌入自然語言表達中，實現機器與學生之間的互動，從而提升學生的體驗感、增強學習興趣、提高成果使用率，并能夠基于自己的體驗和需求提出合理的問題和建議。此外，互動性的設計還可以豐富項目式學習成果的最終輸出形式和使用頻次。

2　生成式人工智能賦能項目式學習

2.1　學生項目式學習的計劃與安排

　　課前，發布“營養物質”專題學習資源，通過預習教材、查閱資料、完成相關任務等增強學生的自主學習能力(見圖2)；課中，側重知識的學習，讓學生在過程中發現問題，為課后的學以致用預留問題和空間；課后，從簡單的問題中觸發項目式學習。例如，學生通過記錄一周的飲食，對攝入營養物質的種類進行分類和能量估算，每個人提出驅動性問題，在分享和陳述所有驅動性問題之后，投票選出自己最感興趣的驅動性問題，分小組完成對驅動性問題的探究和解決。

圖2　課程學習路徑

　　以“早餐的糖類攝入：選擇面包”小組為例。學生通過以下步驟進行探究。

　　第一，記錄觀察：學生記錄自己的飲食習慣(見圖3)，經過統計整理發現，以面包作為早餐主食，對本班學生而言具有較大的吸引力。所以經過班內討論投票，將“面包”作為下一階段的主要研究目標。

圖3　問卷調查結果的關鍵詞云圖

　　第二，提出問題：通過投票、討論，學生統一了想法，決定以“如何健康地選擇面包”為主題，對下一步工作進行拆解。首先，這款面包需要能提供足夠的能量，搭配其他食物需能滿足一名高中生一上午的能量需要；其次，面包的營養成分要盡可能豐富，這樣也為其他食物選擇留下足夠的空間；再次，參考標準需要明確除了面包外，學生還需要補充哪些營養元素；最后，還需要給學生提供多元化的選擇，照顧不同學生的口味偏好。

　　第三，探究學習過程：學生通過查閱資料、數據驗證等方式，探究面包的營養成分及其對健康的影響。學生可以針對飲食習慣與營養需求設計簡單公式，公式的基本要素需包含兩部分：一是日常膳食建議；二是增肌、減脂等蛋白質攝入的具體變化。通過計算，需要得出以下信息：面包的基本信息如成分、營養物質類型、含量，以及還需額外補充什么元素等。

　　得益于網購、外賣等服務的高速發展，主流品牌面包的配料表在各大電商平臺上都能找到，便于學生收集每100g的營養含量和總凈重。借助生成式人工智能工具，學生可通過公開網站實現海量數據的整理。再結合《中國居民膳食指南2022》對各年齡段的建議，學生本次項目式學習的兩大數據庫就得以建立起來。

　　第四，成果展示形式：在成果展示形式的討論中，學生普遍認為既然做了項目，就要讓更多的學生受益，因此，成果展示的形式需選擇圖文并茂、能互動的App或者網頁。綜合考量實現難度和時間充裕度，學生選擇了相對容易實現的網頁，命名為“Bread”。

　　由于目前的條件所限，學生無法為本次課程專門訓練一個模型，只能通過調整與生成式人工智能大模型互動的內容引導出預期的結果。另外，采用大模型還有一個好處，就是該類工具一般具備自然語言識別能力，大部分學生在不具備編程基礎的情況下也可以參與使用，具體的人機互動步驟如下(見圖4)。

圖4　展示內容的生成步驟

　　第一步：目前規模比較大的通用大模型工具不下5款，學生根據自己的了解情況、模型對自然語言的識別度、數據庫大小等因素，最終選定ChatGPT(基于互聯網、可用數據來訓練、文本生成的深度學習模型)作為實驗工具。

　　第二步：由于生成式人工智能的主要信息來源是網絡，無法對數據真實性進行主動甄別，因此規定了生成式人工智能參考的營養攝入標準的信息來源，以保證準確性。

　　第三步：實驗過程中發現，生成式人工智能搜索出的面包覆蓋各地的在售信息，對于學生的參考意義并不大。學生通過課余時間走訪學校周圍超市和對師生進行采訪，基于可購買性、品牌認同性、數據易得性，最終確定了數種常見品牌的面包作為備選。

　　第四步：雖然本項目的目標是研究早餐中的面包，但學生還是希望能夠對全天的飲食做出一些指導，所以加入了“還需補充的營養元素的數量”。在這個過程中，學生驚喜地發現，ChatGPT在訓練內容之外還能識別一些其他內容并做出比較合理的回應，如用戶的口味偏好、飲食習慣等。

　　第五步：規范答案輸出的格式與展示格式。

2.2　成果展示

　　Bread網頁(https://bread.bdfz.app/)是學生完成的項目式學習的成果，利用生成式人工智能工具輔助完成，可實現根據用戶的年齡、偏好和需求自動匹配合適的面包。用戶只需填寫相關信息，系統就會推薦適合的面包選項，從而幫助用戶做出合理的飲食選擇。例如，輸入“我26歲，不喜歡甜食，想增長肌肉”，系統經過匹配計算、搜索產品，便可給出“紅茶奶酥”“高纖奶酪Plus”的面包推薦，來源覆蓋了面包專賣店和便利超市(見圖5)。推薦后，系統還會給出簡單計算，指出還需要額外攝入的營養成分，如蛋白質、脂肪的量。

圖5　Bread網頁互動界面

2.3　學生收獲與反饋

　　以上學習過程和成果呈現，基本達到了項目式學習的預期效果。基于一階段的可視化網頁的應用，進一步對全班學生進行問卷調查，得到了更真實的用戶反饋。

　　第一，學生對該項目式學習過程和成果呈現形式認可度高，整體學科核心素養有所提升。90%的學生認為項目式學習模式更有利于掌握化學概念，能夠更好地理解和應用“營養物質”化學知識；部分學生表示，以前課上只是記住知識，比較枯燥，而現在能關注到生活需要，從單一的學科學習中跳出來，尤其可通過Bread網頁的制作，將糖類、脂肪、蛋白質三大基本營養元素與生活經驗聯系起來，切實體驗其對生活的作用和意義，不僅學會應用跨學科知識去創造產品、學以致用，還能讓其他學生也獲益，價值感獲得提升。此外，一些原來課上知識掌握不牢的學生學習效率提高了，在項目實施的過程中，這部分學生“不得不”補充落下的基礎知識、關注真實問題，加之創新工具的輔助，增加了學習主動性。

　　第二，創新的成果展示形式對學生的激勵效果十分明顯。調查顯示，85%的學生認為展示互動環節具有成就感，小組成員在展示網頁操作時，吸引了其他學生的興趣，大家根據自己的需求和喜好測試網頁，提出自己的想法和建議，增強了互動性。學生表示，通過學科知識計算測試網頁結果正確性的過程，提高了自身對三大基本營養元素知識的掌握和應用能力。

　　第三，創新工具的應用拓寬了學生的思路，激發了項目活力。90%的學生認為應用ChatGPT制作網頁具有創造性和挑戰性，幫助他們實現了從營養角度選擇面包的功能需求，這種體驗非常有成就感；此外，80%的學生認為這樣的方式可以增強學生之間的互相學習，分工合作能力也得到了加強，表明“項目式學習+ChatGPT”的教學模式能夠幫助學生更好地理解和應用知識，并在小組內分工協作，使他們更好地應對未來的團隊合作。ChapGPT賦予了項目式學習實現更多成果的可能性。

2.4　不足與反思

　　首先，由于課程時間有限，學生選擇的面包只來自學校附近最受歡迎的五家面包店，網站包含的面包種類和品牌可以更加豐富；提示內容除了包含三大基本營養元素的能量問題，也可以包含更細致豐富的營養信息，如全麥、天然酵母發酵、無機鹽攝入等；此外，也可以包含其他學生提出的關于零食、飲品等的需求。其次，項目后的訪談表明，學生對于學習實踐過程中ChapGPT等的了解基礎不同，有一部分學生不太適應，有時不能按計劃完成階段性任務，需要更多的支持和抓手。再次，實施過程中也發現，部分學科教師信息化水平不足，教師應更勇于打破常規教學局限，重視數字技術賦能學習方式的變革，提升自身的信息技術應用能力，從而更有效地促進學生開展素養導向的學習。最后，具有互動性的網頁成果有效增加了生生之間的評價，但是在評價實現定量、定性方面仍需改進，并進一步完善形成性評價和終結性評價。

3　結語

　　“營養物質”專題的項目式學習結合生成式人工智能的應用，能夠有效提升學生的學科核心素養。這種學習模式利用了化學貼近生活的便利條件，使學生在解決生活實際問題的同時實現了對“營養物質”概念和知識的深度理解，激發了學習興趣；生成式人工智能在Bread網頁制作中的應用，更是將理論與實踐相結合，為學生提供了直觀、可互動的展示平臺。這次結合人工智能大模型的項目式學習也給了師生一次實際應用新科技成果的機會，除了掌握一套高效學習工具之外，更重要的是增強了學生了解、應用新科技的信心，而不再受限于教材提供的學習工具。工具的豐富也就意味著思路局限性的突破，學習效果與項目的獲得感都會顯著提升，學生的反饋也表明，本項目為他們打開了一扇新的大門。

　　相關的項目式學習課程仍在優化，一方面需要增加知識的寬度和深度，提高知識含量；另一方面需要探索更多的新工具和新路徑，不僅是結果的展示，還應包括項目的設計、實施過程的把控，從而讓學生在更科學的學習思維和更現代的工具的共同支持下，充分利用自己的知識和能力完美解決問題。

參考文獻

[1]　Buck Institute for Education. What is 項目式學習?[EB/OL].http://www.bie.org/about/what_項目式學習.2014-3-1/2016-2-21.
[2]　琳達?達林-哈蒙德.高效學習:我們所知道的理解性教學[M].馮銳,等,譯.上海:華東師范大學出版社,2010:9.
[3]　約瑟夫?S?克拉斯克,菲莉絲?C?布盧門菲爾德.基于項目的學習[M]//R?基思?索耶.劍橋學習科學手冊.徐曉東,譯.北京:教育科學出版社,2010:318.
[4]　尹立坤.信息技術學科項目式學習的應用困境與改進策略[J].中國信息技術教育,2024(15):9-13.

基金項目：北京市教育科學“十四五”規劃2022年度青年專項課題“‘雙減’背景下學生自主構建跨學科概念的高中科學課程建設研究”(編號：CDCA22121)；海淀區教育科學“十四五”規劃群體課題“新課標下項目化學習實施策略研究”(編號：HDQT202208-07)。

本文發表在《中國現代教育裝備》雜志2024年2月第4期，如有轉載，請注明出處。

責任編輯?| 苗渲明

排版?| 張鑫

發布?| 張鑫