慈老师今天在群里发的文章《如果把“布鲁姆金字塔”倒过来...》有启发，于是我把这个方法应用到信息科技指南7年级第6单元27课《个人信息防泄露》的教学设计中。

1 何为倒置的布鲁姆金字塔？

传统的教学只涉及1、2、3层（记忆、理解、应用），难以到达第4、5、6层（分析、评价、创造）。

群里的吴老师说：“创造性探究制造评价需求，评价需要分析支持，分析层次和深度决定应用质量，应用促进理解，理解促进记忆。这是常识。布鲁姆认知目标是上位建构下位，上位推动下位的。甚至可以说创造才是根本教育目标。”

我认同吴老师的观点，因为我理解PBL正是从创造性探究起步最终达成理解、促进记忆的。

然而，PBL太耗时间，一节课的时间根本没法实现。

传统的教学方法虽然无法深入到第4、5、6层，但达成1、2、3层还是有效的。

但是，AI出现后，40分钟的课堂也能够深入到第4、5、6层。

2 “信息科技”学科教学设计缺乏流程再造

最近在看一批信息科技学科的说课视频，我看到所有的教学设计都提及了“数字化学习与创新”素养，但没有实质性的“数字化学习”，也少有教学“创新”。

于是我结合这个倒置的布鲁姆金字塔理论，试着设计一节课。

3 AI协同微PBL教学方案

（以下内容人机协同生成）

《个人信息防泄露》AI协同微PBL教学设计（40分钟）

一、 设计理念：人机协同的三重角色

AI作为：

（1）实时信息库：消除知识卡点

（2）思维催化剂：激发深度分析

（3）虚拟用户/对手：提供真实反馈

二、 教学环境准备

【物理环境】

• 每组配备一台可联网电脑/平板

• 教室投影显示AI助手对话实时墙

• 准备纸质工作纸（数据流转图模板、评价量表等）

【AI工具预设】

• AI助手：国内可用的大语言模型（如文心一言、通义千问等）

• 辅助工具：二维码生成器、密码强度检测网站

• AI角色设定：本课中AI将扮演三个角色——①安全顾问 ②黑客模拟器 ③普通用户

三、 教学设计流程（40分钟）

阶段一：情境启动·AI角色代入（0'-6'）

【教师活动】（2分钟）

（1）展示真实新闻片段：“某中学生因参赛信息泄露遭电信诈骗”

（2）发布挑战：“今天，我们将与AI搭档，为朋友设计‘数字安全盾牌’”

（3）宣布人机协作规则：每小组有一位“AI安全顾问”，但有使用限制——每组只有5次提问机会

【学生-AI互动】（4分钟）

• 任务1：定义问题边界

• 小组向AI提问示例：“作为中学生，参加在线竞赛时最可能遇到哪些信息安全风险？”

• AI快速生成风险清单（如：钓鱼网站、弱密码、公共Wi-Fi等）

• 教学点：引导学生从AI回答中筛选出3个最相关、最紧急的风险

• 任务2：建立协作契约

• 在白板上写下：“我们小组的AI顾问将主要用于______方面”

• 教师引导思考：“AI擅长什么？不擅长什么？我们应该如何互补？”

阶段二：分析探究·人机分工分析（7'-19'）

【三阶段分析流程】

第一层：数据流向可视化

• 人类任务：绘制“参赛信息流转图”

• 使用模板纸，标注从报名到获奖的6个关键节点

• AI协同：查询节点风险

• 示例提问：“在‘文件上传’这个环节，除了病毒，还有什么个人信息泄露风险？”

• AI提供补充视角：如“元数据泄露（照片包含GPS位置）”、“云存储权限过度开放”

• 产出：标注了AI补充风险点的流程图

第二层：案例深度解码

• 人类任务：分析预设案例（同前）

• AI协同：角色扮演“黑客思维”

• 小组向AI提问：“假设你是黑客，会如何利用‘公共Wi-Fi’窃取参赛者的身份信息？”

• AI生成攻击步骤，学生反向推导防御措施

• 产出：每个案例对应一套“攻击链-防御链”对照表

第三层：防护措施检索与验证

• 人类任务：制定防护清单

• AI协同：验证与优化

  （1）查询法规：“《个人信息保护法》对未成年人信息收集有什么特别规定？”

  （2）技术验证：将小组设计的密码规则输入密码强度检测网站，获得即时反馈

  （3）应急推演：向AI描述手机遗失场景，询问：“按紧迫性排序，以下7个措施哪个应该最先做？”

• 产出：带AI验证标记的《防护措施速查表》

【关键教学干预】教师在此时插入“AI使用反思时刻”：

• 提问：“刚才AI给出的建议中，哪一条你觉得最有价值？哪一条可能有问题？”

• 强调：“AI是工具，不是权威。最终判断需要人类的责任心和批判思维”

阶段三：创造测试·AI作为虚拟用户（20'-32'）

【创造任务】设计“三分钟安全指南”

（1）人类核心创意：决定表现形式（漫画/短视频/流程图）、设计记忆点（口号/形象）

（2）AI辅助创作：

文案优化：“把我们写的这段安全提示改成初中生更容易记住的顺口溜”

格式转换：“把这6条安全建议转换成手机锁屏壁纸的样式”

个性化：“加入我们这个小组的吉祥物元素重新描述”

【测试环节：AI模拟用户反馈】

• 各小组将初步方案提交给AI，并指示： “你现在扮演一个对技术不熟悉、有点粗心的初中生，看了我们的安全指南后，你会有什么疑问或困惑？”

• AI生成3-5条模拟用户反馈，如：“‘启用双重认证’是什么意思？在哪里设置？”

• 小组根据反馈优化方案

【紧急挑战】教师宣布“突发安全警报”

• “AI监测到一种新型钓鱼手段：伪造的‘获奖通知’二维码”

• 小组使用二维码生成器制作一个“安全二维码示例”（指向学校官网）

• 并向AI提问：“如何快速教会普通同学分辨二维码是否安全？”

阶段四：展示迁移·人机协同反思（33'-40'）

【AI辅助展示】

• 每组使用AI生成30秒展示摘要

• 输入指令：“用三句话总结我们方案的核心：1.最大风险 2.关键措施 3.创新点”

• AI生成展示辅助材料：“为我们的‘安全口号’生成一个图标描述”

• 人类展示者结合AI生成的要点进行90秒演讲

【混合式评价】

• AI初步评价：将各小组方案核心提交AI，要求：“从专业性、实用性、创新性三个维度给这些方案排序，并说明理由”

• 人类最终裁决：学生参考AI排序，但结合自身理解进行最终投票

• 教师引导讨论：“AI的排序标准和你的标准有什么不同？为什么？”

【个人反思与升华】

（1）填写“人机协作反思卡”

AI帮我解决了：______

我帮AI修正了：______

下次我会这样用AI：______

（2）教师总结：AI时代的安全素养

“今天我们用AI分析风险、设计方案、测试效果”

“但真正的安全责任始终在人类——因为只有我们知道什么对自己最重要”

预告连接：“下节课，我们将用同样的‘人机协同’方法来分析如何保护你的数字作品版权”

四、 人机协同的具体实现示例

1. 知识卡点消除场景

• 传统课堂难点：学生不知道什么是“双因素认证”

• AI协同方案：学生直接提问：“双因素认证对中学生参赛有什么用？”

• AI回复：①解释概念 ②举例说明（如短信验证码+密码） ③提供设置链接

• 教学升级：学生从“记忆概念”变为“应用判断”

2. 深度分析促成场景

• 人类问题：“公共Wi-Fi为什么危险？”

• AI角色扮演：“作为黑客，我会架设假Wi-Fi热点，名叫‘大赛免费Wi-Fi’，然后记录所有连接设备的流量...”

• 学生任务：从黑客描述中提炼防御策略

• 认知提升：从“知道危险”到“理解攻击逻辑”

3. 创造性测试场景

• 学生产出：一组安全提示标语

• AI测试：“以一个贪玩、讨厌复杂操作的14岁男孩视角，评价这些标语”

• AI反馈：“‘密码要像牙刷一样定期更换’这个比喻好懂，但没说清楚多久换一次”

• 迭代优化：学生加上“至少每学期换一次”

五、 风险控制与教学要点

AI使用规范

（1）提问品质训练：示范优质提问 vs 劣质提问

优质：“从青少年心理学角度，如何设计让他们记住的安全提示？”

劣质：“怎么做网络安全？”

（2）事实核查要求：AI提供的所有法律条款、技术措施，必须与教材或教师提供的官方资料交叉验证

（3）责任归属明确：最终方案必须署名为“XX小组（AI协助）”，体现人主导

差异化支持

• AI使用模板卡：为不熟悉提问的学生提供问题框架 “我想了解关于______的安全知识，请从______角度，用______方式回答”

• 人类备用方案：当网络或AI异常时，切换为传统小组探究模式

六、 教学创新与预期效果

（1）效率革命

• 知识查询时间从分钟级降至秒级

• 案例分析从“猜原因”升级为“攻防推演”

• 方案测试从“想象用户”变为“模拟用户反馈”

（2）思维升级

• 批判性思维：学会评估AI建议的质量

• 协作思维：理解人类与AI的互补关系

• 元认知：反思自己的问题解决过程中AI的作用

（3）素养生成

学生不仅学习个人信息保护的知识，更在体验中生成三种关键素养：

• 数字工具素养：合理、高效、批判地使用AI

• 安全思维素养：从预防、防护到应对的完整思维链

• 责任主体素养：在人机协同中明确人类的核心责任

课后反思延伸

布置课后微任务：“回家后，用同样的方法（询问AI+自主判断），为你的家人设计一条关于‘防范电信诈骗’的温馨提醒。”

这一设计将AI从“知识来源”转变为“分析伙伴”、“创意助手”和“测试用户”，让学生在真实的人机交互中，不仅掌握了个人信息保护的知识与技能，更积累了在AI时代如何与智能工具协作解决问题的关键经验。这正是信息科技课程面向未来的核心要义。

4 理论框架应用回顾

传统教学从记忆-理解-应用-分析-评价-创造，由低到高，本方案从创造-评价-分析-应用-理解-记忆，由高到低驱动，核心逻辑是基于高阶能力的需求会拉动低阶能力的获取，这个教学方法我把它称为“布鲁姆认知分类的逆向重构”。

上面的教案实现了从创造性探究开始的完整闭环：

（1）起始触发： “为朋友设计安全方案” →产生创造使命→产生评价需求（我的方案够好吗？）；

（2）分析驱动： 为证明方案质量 →必须深度分析风险→理解风险链和攻防逻辑；

（3）应用反馈： 基于分析设计应用方案 →与AI模拟用户互动→发现理解偏差，修正方案；

（4）理解形成： 教师总结思维模型 →从具体应用中抽象出一般原则→形成可迁移的理解框架；

（5）记忆固化： 通过视觉化、情绪化、社会化的多重编码 →形成深度、持久的记忆。

AI在所有环节起到催化的作用：

（1）创造性激发：提供即时知识支持，扫清创造道路上的认知障碍；

（2）评价标准塑造：通过生成对立视角（黑客、普通用户），帮助学生建立多维度评价标准；

（3）分析深化：将分析从事实层面提升到逻辑层面；

（4）应用反馈：提供即时、多样的测试环境；

（5）理解支架：在“应用-解释-修正”的循环中提供解释支持；

（6）记忆辅助：过程中的关键对话提供了检索线索。

AI的介入不是取代人类思考，而是通过降低知识获取成本、提供多视角输入、创造即时反馈环境，使这一切认知过程在40分钟内成为可能。它让初中生能够触及传统课堂难以触及的分析深度和应用高度，让高阶认知活动的门槛大大降低。

本方案也存在如下挑战：

（1）认知超载风险，40分钟活动密集（对策：通过清晰的时间切割和AI支持减轻）；

（2）理解浅表化，小组合作可能产生搭便车（对策：通过个人反思卡和差异化任务分配解决）；

（3）对AI过度依赖（对策：通过限制提问次数和强调人类主导解决）。

本方案展现了逆向布鲁姆模型的可操作性，如果能够得以实施，最终，学生获得的不仅是“个人信息保护”的知识清单，更是在AI时代如何进行信息安全思考、如何与智能工具协作解决问题的方法论——这正是信息科技教育之“数字化学习与创新”的应有之义。