《DeepSeek与人工智能》公开课总结

一、收获

1、课程设计新颖，紧扣学科前沿

本节课以DeepSeek为切入点，结合视频导入和实例展示，生动地呈现了人工智能技术的实际应用，激发了学生的学习兴趣。通过任务驱动的方式，学生不仅体验了与DeepSeek的对话，还完成了跨软件组合应用的挑战任务，课堂参与度高，学习效果显著。

2、学生主体地位突出，合作探究氛围浓厚

课堂上，学生分组合作完成任务，体现了“做中学”的理念。通过动手实践，学生不仅掌握了DeepSeek的基本操作，还提升了数字化工具整合能力（如PPT制作、思维导图设计、视频生成等），展现了较强的创新思维和团队协作能力。

3、学科核心素养有效渗透

本节课不仅关注技术操作，还通过讨论DeepSeek的技术原理、应用场景及伦理问题，培养了学生的信息意识、计算思维和数字化学习能力。特别是在任务展示环节，学生能够结合技术原理进行汇报，体现了对知识的深度理解。

4、技术融合示范性强

教师展示了DeepSeek与其他软件（如即梦、PPT、思维导图工具）的联动应用，为学科组探索“AI+工具”教学模式提供了可借鉴的范例，具有较强的示范性和推广价值。

二、课堂不足与反思

1、时间分配不够合理

学生展示环节时间较为紧张，部分小组未能充分阐述设计思路，教师点评也以鼓励为主，缺乏对技术实现逻辑和改进方向的深入指导。

2、技术操作存在隐性门槛

部分学生在任务过程中遇到软件兼容性、网络延迟等问题，影响了任务进度。课前未充分预演多平台协作可能出现的突发情况，技术预案设计有待加强。

3、任务层次性不足

挑战任务目标统一化，未针对学生能力差异设计分层任务（如基础版/进阶版），导致部分学生仅完成基础操作，高阶思维激发不足。

4、学科理论深度有待提升

对人工智能技术伦理（如数据隐私、生成内容版权）的探讨较为浅显，未能结合具体案例引导学生展开深度思辨。

三、今后集体备课改进措施

1、优化课堂时间分配，强化点评深度

在备课中明确各环节时间分配，预留充足的学生展示与教师点评时间。设计点评框架，既关注学生成果的创新性，也注重技术实现的逻辑性与改进建议。

2、加强技术预演与分层任务设计

新工具引入前，组内教师需提前测试软硬件环境，录制微课解决共性技术问题。设计分层任务，提供“基础-拓展-创新”三级目标，满足不同学生的学习需求。

3、深化技术伦理与理论教学

在备课中增加技术伦理讨论环节，结合真实案例（如AI生成内容的版权争议）引导学生深入思考。设计“技术原理图解”环节，帮助学生将实践操作与理论知识相结合。

4、推进常态化教研与资源共享

每月开展“AI教育应用”专题研讨，分享国内外优秀教学案例，更新教学理念。建立学科组AI工具评测档案，定期更新适配教学场景的工具推荐清单。

5、加强跨学科融合备课

联合语文、艺术等学科组开发“AI+跨学科”主题项目（如AI诗歌创作、AI平面设计），丰富技术应用场景。

本节课成功展现了人工智能教育的创新方向，学生通过实践操作与探究学习，不仅掌握了DeepSeek的应用技能，还初步形成了对AI技术的辩证思考。今后，学科组将以“工具为基、思维为核、伦理为魂”为原则，进一步优化教学设计，推动AI技术与学科教学的深度融合，培养兼具技术能力与人文素养的数字公民。