基于大模型学情分析的通用技术课堂异质分组方案设计

陈 大山
四川省绵阳中学

摘要


通用技术课堂传统顺序分组常导致低能力学生扎堆、合作效果差。本研究以所教高二一个班60名学生为对
象，采集通用技术核心素养自评、学习风格及开放题文本数据，以“土豆牙签塔”项目为前测（传统顺序分组），在
后续“教室节电方案设计”项目中开展对照实验：将15个小组随机分为两组，7个小组采用DeepSeek大模型生成的
异质分组方案，8个小组采用教师经验分组。结果表明，AI分组小组的物化能力组内标准差（0.31）显著低于经验分
组（0.57）和前测（0.68）；AI分组小组综合评分均值（90.1分）高于经验分组（82.3分）和前测低分小组（62分）。
AI分组完全避免了低能力低动机学生扎堆，角色覆盖率达到100%。本方案成本低、易操作，为一线教师提供了一种
可复制的AI辅助分组路径。

关键词


通用技术；大模型；学情分析；异质分组；对照实验；AI赋能教学实践

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