AI 生成项目式学习（AIGC-PBL）单元设计：让项目更易落地，让学习更有参与度

一、研究背景：PBL 热，但不易落地

项目式学习（Project-Based Learning）被认为是促进深度学习、跨学科能力与真实情境思维的重要教学方式，但在一线学校中常遇到三类困难：

1. 主题不够真实或不易操作

 教师往往缺乏真实问题素材或合适的项目情境。

2. 任务链（Task Flow）难构建

 从“问题界定→资料收集→方案设计→展示论证”的完整过程要求高。

3. 成果要求不清晰，评价难实施

 跨学科班级往往缺少统一的评价模型。

生成式 AI（如 ChatGPT、Kimi、智谱清言、腾讯元器、火山方舟）可自动生成项目主题、任务链、资源包、成果模板与评价量表，为教师降低 PBL 设计门槛，显著提升可操作性。

二、AIGC 如何介入 PBL 全流程？

AI 主要提供“五段式支持”：

1. 主题生成：AI 供给三至五个可比选的真实问题

教师只需输入年级、学科、教学目标，AI 即可生成：

● 真实情境描述

● 社会价值说明

● 可落地性评估

示例：

●  初中地理可生成主题：“为校园规划低碳路线图”

● “为本地社区设计节水方案”

● “模拟小型城市防洪系统”

2. 任务链构建（Task Flow）

AI 能自动生成项目各阶段任务：

● 阶段一：情境理解

● 阶段二：问题界定

● 阶段三：资料收集

● 阶段四：原型设计

● 阶段五：展示与论证

每个阶段 AI 会提供：知识点、活动步骤、资源需求、教师关注点。

3. 小组分工与角色模拟

AI 可直接模拟：

● 城市规划师

● 家长代表

● 技术工程师

● 社区志愿者

用于学生协商、讨论、辩论、展示。

4. 项目资源包（Resource Kit）

AI 可一键生成：

● 背景资料

● 图表模板

● 数据搜索指南

● 专题阅读材料

● PPT 结构

● 视频脚本

5. 多元评价量表

AI 根据“知识理解—技能表现—合作能力—成果质量”生成：

● 4 级表现等级

● 项目组评分表

● 个体贡献评分表

● 教师总结反馈表

三、AIGC-PBL 单元：可直接落地的示例设计

（主题示例：校园垃圾分类优化方案设计）

1. 项目主题（AI 生成）

“你是学校可持续发展委员会的一员，你们的任务是为校园重新设计垃圾分类体系，使其更高效、更环保、可被师生广泛接受。”

2. 项目目标

● 学会分析真实问题

● 熟练使用资料搜集工具

● 完成方案设计并进行论证

● 展示成果（PPT/海报/短视频）

3. 项目任务链（AI 生成）

1. 问题理解：走访校园，收集现状照片。

2. 数据收集：统计班级垃圾种类。

3. 资料研究：查阅国家垃圾分类标准。

4. 方案设计：设计分类流程与宣传物料。

5. 成果展示：向学校行政做 5 分钟汇报。

4. 学生成果形式（AI 生成）

● 方案 PPT

● 宣传海报

● 宣传短视频脚本

● 分类流程图

● 社区投放建议卡

5. 项目评价量表（AI 生成）

维度包括：

● 问题分析

● 创意性

● 数据使用

● 成果展示

● 团队协作

四、教师可直接使用的 Prompt 模板

Prompt 1：生成一套可选 PBL 主题

“请根据【年级：初二】【学科：科学/地理融合】生成 4 个贴近校园生活、可落地操作的 PBL 主题，并说明每个项目的真实情境、跨学科知识点与可执行性。”

Prompt 2：生成完整 PBL 单元设计

“你是一位项目式学习专家，请为主题《校园垃圾分类优化方案》生成完整的 PBL 单元，包括：项目情境、核心任务链、分组方案、必备资源包、成果形式与评价量表。输出结构清晰、便于教师直接使用。”

Prompt 3：模拟小组讨论

“请模拟四个角色（家长、技术工程师、学生代表、后勤管理者）围绕‘垃圾分类优化方案’进行 10 回合利益协商，并自动生成结论摘要。”

Prompt 4：生成成果模板

“请为 PBL 成果展示生成一套 PPT 模板结构，包括标题页、问题呈现、数据分析、方案设计、预期效果、风险分析、总结与反思。”

Prompt 5：生成评分量表

“请为本项目生成一份‘团队评分表’和一份‘个人贡献度评分表’，采用 4 水平表现等级（优秀/良好/合格/需改进），并给出评分示例。”

五、AIGC-PBL 落地的三项关键建议

1. 教师保留教学主导权：AI 产出要由教师审核、筛选、重构。

2. 避免“堆砌任务”：让 AI 生成的任务保持可执行、小颗粒度。

3. 采用周更机制：每周输入“学生完成情况”，AI 自动更新项目进度设计。