生成式人工智能赋能小学美术跨学科学习的实践研究调查问卷(教师版）

1. 您的任教学科:*
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2. 您使用生成式AI（如文心一言、Kimi、Midjourney等）辅助教学的频率是?
从未使用
偶尔使用（1-2次/学期）
经常使用（1次/月）
熟练应用（1次/周及以上）
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3. 在备课过程中，您认为AIGC工具在哪些方面对跨学科资源整合帮助最大?（多选）【多选题】
快速生成跨学科（如数学/科学）的视觉素材
辅助编写融合多学科知识的教学设计/教案
生成个性化的教学提示词（Prompt）
拓展教学案例库（如“数绘万象”类案例）
帮助不大
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4. 在设计“美术+”跨学科任务时，AIGC是否帮助您突破了传统教学资源的限制?
非常有帮助，能轻松融合不同学科元素
比较有帮助，节省了素材搜集时间
一般，主要还是依靠传统教材
没有帮助，AI生成的内容不符合教学要求
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5. 在课堂上，学生使用AIGC工具（或教师演示）后，课堂氛围和学生参与度有何变化?
显著提升，学生对“人机协同”创作非常感兴趣
有所提升，学生更愿意表达创意
变化不大
有所下降，学生注意力集中在操作工具上
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6. 您认为AIGC技术的引入，是否有效解决了“学科整合表层化”（如仅为配图）的问题?
是，能引导学生进行深度的思维融合（如用数学逻辑指导美术构图）
部分解决，但仍需教师强力引导
否，依然停留在技术展示层面
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7. 通过AIGC支持的跨学科学习，您观察到学生在以下哪方面进步最明显?【多选题】
创意思维与想象力（敢于尝试新风格）
数字素养与技术操作能力
跨学科解决问题的能力（如用美术表现科学原理）
审美判断与批判性思维（能评价AI生成的优劣）
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8. 在应用该模式教学后，您面临的最大挑战是?【多选题】
AI生成内容的准确性与伦理把控
教学时间不够，技术操作耗时过长
缺乏系统的跨学科评价标准
学生数字素养差异大，难以兼顾
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9.在参与本课题研究后，您是否获得以下成果或荣誉:【多选题】
校/区/市级公开课或展示课
教学比赛获奖（如信息化教学比赛、跨学科教学设计比赛等）
发表相关论文或案例
获得数字素养/信息化教学相关荣誉称号
指导学生作品获奖
其他
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10. 您认为生成式人工智能在辅助美术跨学科教学中还需要哪些改进?
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11. 您是否愿意继续尝试此类教学模式?
非常愿意
愿意
一般
不愿意
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12.用三个词总结生成式人工智能赋能美术跨学科教学带来的最大感触
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