基于大语言模型的乡村中学生编程思维启蒙实践路径探索

唐小雄                                      都安瑶族自治县大兴中学 530700  

摘要：本文聚焦大语言模型（LLM）在乡村中学编程思维启蒙教育中的应用路径，结合教育资源不均衡现状，提出以LLM为支撑的低成本、高适配性教学模式。通过课程设计、教师赋能与学习评估三位一体的实践框架，探索提升乡村学生计算思维与问题解决能力的有效策略，为教育公平与数字素养普及提供可行方案。

关键词：大语言模型；乡村教育；编程思维；计算思维
    本文聚焦大语言模型（LLM）在乡村中学编程思维启蒙教育中的创新应用，积极响应《教育数字化战略行动（2022—2025年）》中“推动人工智能赋能乡村教育”的政策导向。针对乡村学校普遍存在的师资短缺、设备老旧、网络不稳等现实困境，提出构建“轻量化部署—本地化微调—分层课程设计”三位一体的LLM教学适配路径。通过在边缘设备部署7B以下量化模型实现离线运行，结合乡土语料微调增强情境共鸣，并设计从生活问题抽象到伪代码再到文本编程的阶梯式课程体系。同时，建立教师培训脚手架与学生过程性评价机制，依托LLM实现课堂即时反馈与思维发展追踪。实践表明，该模式能有效降低编程思维启蒙门槛，在无稳定网络和高性能终端条件下，仍可提升乡村学生的计算思维与数字素养，为落实国家教育数字化战略、促进城乡教育公平提供可复制、可持续的技术融合方案。

一、面向乡村场景的大语言模型教学适配机制构建

（一）乡村中学信息技术基础设施与网络环境评估

针对大语言模型进入乡村中学进行编程思维启蒙教育之前，先要检验现有的信息网络硬件和软件设施状况。大部分中西部乡村学校的学校都能实现“校校通”“班班通”，但是仍然有许多学校的计算机是十年前的台式机(以Intel Corei3处理器、4GB内存为主)，更不用说台式机里的当前的现代浏览器或者AI本地推理环境了；并且还有一部分学校采用的是校园Wi-Fi覆盖不足或者依靠4G热点共享的形式，平均每所学校拥有5Mbps左右的速度，很难达到支持云端大模型的实时交互的能力；同时学校的电源也是影响某些环节不能顺利进行的一个重要因素，有些地方的电压不稳定或者有时会因为一些因素导致间歇性的断电。对此需要到各校获取设备清单、网络测速的数据、每日可以使用的机器时长等数据并据此制作出“数字基线档案”，进而决定部署模型在云端还是边缘侧还是离线状态、交互频次设置成多少以及是否具有容错性等等。再此基础上对照教育部《教育信息化 2.0 行动计划》中的“三通两平台”标准对其中可复用的部分资源进行提取和利用，避免重复投入浪费^[1]。

（二）轻量化 LLM 部署与离线运行方案设计

针对乡村网络带宽不足与设备算力有限的现实约束，必须采用轻量化大语言模型部署策略，优先保障教学场景下的可用性与响应速度。当前可行路径包括：选用参数量在 1B – 7B 之间的开源模型（如 Phi-3-mini、Qwen-1.8B、Llama-3-8B-Instruct 的量化版本），并通过 INT4 或 GGUF 格式进行量化压缩，使其可在 8GB 内存的普通 PC 或国产 ARM 架构教学终端（如华为升腾 Atlas 200 DK）上本地运行。部署方面采用“边缘缓存+本地推理”的混合模式，即学校服务器/高性能教师机上跑模型实例，学生局域网调用，不需要公网环境；如果没有学校的条件，则把模型封装成离线运行的可执行程序（类似基于llama. cpp或者Ollama的桌面端），提前安装到学生的机器中，断网也可以完成一些基础的问题答复和代码生成任务。并且要优化输入输出方式，例如限定每次交互的token数量，开启流式返回，使用常见的教学问答的模板以及代码，这样可以有效降低延时，提高用户的交互体验。除此之外还可以开发低功耗模式，自动在非上课时间歇地把模型关掉，节约了能耗，并且符合乡下学校运维能力较低的情况。

（三）本地化语料微调与乡土情境任务嵌入

尽管通用大语言模型具有广泛的知识，但由于通用大语言模型是基于城市语境的，大多使用的是标准本的语言材料，对于乡村学生来说并不能引起其认知上的共鸣。那么便需要结合乡村学生的生活经验以及认知的特点^[2]，对该大模型进行有针对的本地化微调，可以将本地区的方言表达、农业生产案例、作物病虫害识别、乡土文化素材非结构化文本等内容收集进“乡村教育语料库”当中，再通过LoRA(LowRankAdaptation)、QLoRA等手段进行高效微调，保留其通用能力，在此基础上对模型进行本地化知识补充，融入地域知识。在此基础上设计了与乡土情境相融合的编程思维任务，如可以通过引导学生用自然语言描述“通过语言提示的方式指导机器人完成哪个草地先喷水，哪块地先翻晒”的问题，再让学生运用LLM将其“问题解决方案”的流程图或者伪代码呈现出来；也可以基于“模拟村小图书角借阅管理”的情景让学生采用对话的方式来交互学习计算机中的变量、循环和判断条件等知识，从而降低抽象问题的理解难度，形成正确的计算思维，解决生活中存在的一些具体的问题，提高学生面对真实问题时的解决意识。在此基础上对学生发出疑问：“如果说这样一句：‘我怎么教给我的计算机计算苞谷的收成呀？’不过呢这也不失为一种人文关怀，降低学生的负担。再有就是对于调整好以后的模型来说，应对这些问题时就变得游刃有余了。”

二、基于 LLM 的编程思维分层启蒙课程体系设计

（一）从生活问题到算法表达：非代码化思维训练模块开发

由于乡村中学生缺少相关编程的先验知识和经验，故该阶段教学需聚焦于计算思维中的“去代码化”，主要借助具体的生活实例，在保证学生熟悉生活经验的基础上提炼现实生活环境中的问题与现实间的联系，引导学生去发现、提炼和反思实际问题的结构特征，使学生能够明晰日常生活过程中看似不需要编码就可以实现的操作是如何思考和实现问题的，包括整体如何做分步骤、具体哪些是必要性、有无先后和顺序问题等等，并用自然语言或流程图等方式把解决问题的过程表达出来^[3]。这些设计充分运用了教学设计中的“大语言模型”，利用图示化的问答方式引导学生展开批判性思维发散，比如：首先做什么？是否有例外情况？遇到下雨天怎么做？……帮助学生建立顺序、分支、循环的逻辑。同时利用大语言模型立刻将学生的表达转化成标准算法元素，在可视化的展示下构建整个“问题—步骤—规则”图景，在这一过程中消除了程序文本化冗余带来的干扰因素。因此在这个模块中并没有使用任何编程语法，仅用纸笔、卡片或者简单的白板等形式就可以完成任务。无需任何计算设备来支持，在一定程度上契合了乡村学校现有的办学条件。也可以培养学生对于后续整个具体的编码有正确的准备，在很长一段时间内让学生不会觉得学习编码很难。

（二）自然语言到伪代码：LLM 引导下的结构化表达过渡

让学生形成算法思维后就可以利用大语言模型把学生的自然语言的指令经过过渡平稳转化为半形式化的伪代码，在这一过程中，核心内容就是要通过限制词汇和固定句式的方式要求学生在有限的语言结构里来写出正确的逻辑结构，比如，“如果……那么……否则……”“重复直到……”“设变量X等于……”等等的模式化语句；在此过程中，LLM作为学生的“语言转换器”和“逻辑校验器”，当学生输入“要是天晴我就去放牛，否则我就去写作业”这类与生活相关的描述时，不但能自动地转写成符合教学规范的伪代码（IF天气==“晴”THEN活动=“放牛”ELSE活动=“写作业”），还能发现可能存在的歧义点——没有对“天晴”做出明确定义的依据，同时也可以提出应该增加的限定条件；其次在课程上设置一些“对话式重构”的练习，让学生多次迭代地和LLM进行沟通交流，在实践中不断地将不规范、不精准的语言描述通过多轮的提示转换成为结构化且无可挑剔的伪代码，而且还可增加错误注入环节，即人为地在伪代码里面故意添加错误，在真实场景中带领学生在问题中寻找问题并且解决问题，同时还需要强化表达的精确性和可以被执行性，不需要一开始就关注那些语法的细枝末节，而是多花一点时间和精力了解程序语言是如何像现实世界的自然语言一样在表述规则上相区别开来的，从而避免出现学不会编程的情况。

（三）可视化编程与文本编程融合：阶梯式能力进阶路径

实践编码阶段，结合scratch或Mind+可视化编程和简化版Python轻量编程，并使用LLM实现两种编程范式的链接；采用积木堆叠式代码编辑器，采用逻辑运算符号码，第一次接触把拼装出来的可视化积木串成一个个“小小脑回路”，由LLM即时译码为“当绿旗被点击”的伪代码并以左侧栏形式呈现，形成简单的代码与符号的映射关系。后期熟悉后会形成“混编编辑”模式，即积木码与代码同屏，实现代码快速辅助编写及简单纠错修正（将变量名称或者循环数量等修改一下即可），由LLM实时反馈是否语法正确及逻辑一致；再往后全部转换为文本编程部分，但同时依旧保留LLM编写代码的功能，如果想要画一个人物，便直接告诉模型“画一个人物”，模型会自己把它拆分生成相应的程序片段与骨架，并把该段代码的直接输出给学生，接下来就是自己发挥的空间^[4]。路径遵循“感知-模仿-修改-创造”的认知规律，同时用LLM根据任务动态变化抽象程度，降低新手的认知负担，提高学生对程序文本编程的学习水平。课程内容针对乡村，在了解自己家乡的基础上运用代码制作模拟的灌溉系统、本地作物种植成长图等工作场景，在此过程中促进技术学习和生活经验互嵌，最终形成长循环的编程思维发展路径。

三、教师协同与学生自主双轮驱动的教学实施模式

（一）乡村教师 LLM 工具使用能力培训与教学脚手架构建

由于乡村教师多没有使用过人工智能工具，所设LAM赋能培训体系要让门槛更低、实用性更强。既要实现“教学场景——工具操作——教学转化”三位统一：先利用典型课例阐明如何利用LLM进行备课、授课和答疑；然后针对如何激活本地模型、制作提示词工程、取舍与修正LLM输出的结果等问题予以具体的操作训练，尤其要在脱离互联网的情况下也要训练出稳定的离线操作方式^[5]；最后是在具体的教学设计中让教师利用LLM,可预先设定“学生常见错误——LLM应答语句”的对照表、开发“LLM辅助任务卡”等等，其中包含了一定程度上的分层问题链以及一些基础理解逻辑、拓展逻辑和错误辨析。在此之上，根据每一个阶段学生学习成长的变化情况，依次建构和升级结构化的教学脚手架：一是建立一个标准提示词库，如“请用七年级学生能理解的方式解释循环结构，并举例说明如何在晒谷场上应用。”二是制定课堂活动模板，如“LLM角色扮演，让学生向AI提问，并根据答案判断合理与否”。三是拟定好替代方案，在出现网络故障等情况下可以使用事先准备好并已经拼凑好的系列问答包。培训采取“线上微课+线下工作坊+校本教研”混合模式，在县级教研共同体的支持下，为老师提供长时间的跟踪支持，以帮助他们不仅能够“会用”还可以运用LLM来提升自己的教学质量。

（二）LLM 支持下的课堂互动与即时反馈机制设计

为有效破解乡村课堂中“教师一对多、学生难获及时反馈”的结构性难题，需依托本地化部署的大语言模型（LLM），构建一个以“问题驱动—智能引导—协同反思”为核心的动态互动与即时反馈机制。该机制不仅强化了学生的主体地位，还通过人机协同的方式提升教学的精准性与思维深度，真正实现从“教为中心”向“学为中心”的课堂转型。具体可从以下三个方面展开：

1.智能问答引导：构建“问即有导”的探究式学习闭环

在小组合作或个体探究环节，学生常因缺乏即时指导而陷入思维停滞。LLM作为“随身导师”，支持学生以自然语言形式提出疑问如“为什么我的流程图走不到结束？”，系统则基于预设的教学规则库和编程思维知识图谱，返回启发式提示而非直接答案。这种“苏格拉底式追问”策略有效维持了认知挑战性，促使学生自主回溯逻辑漏洞、修正思维偏差。同时，所有问答交互均在本地设备完成，无需依赖公网，保障了在弱网或断网环境下的可用性。更重要的是，教师可通过后台仪表盘实时查看全班提问热力图、高频错误类型及个别学生的卡点位置，动态调整教学节奏——例如针对“循环边界条件理解不清”这一共性问题，临时插入微型讲解或设计针对性任务卡，实现精准干预。

2.LLM 辩论助手：激发批判性思维与多元视角碰撞

传统乡村课堂讨论往往流于表面，学生缺乏反驳与深化观点的能力。为此，引入“LLM 辩论助手”功能，在集体讨论中自动对学生的主张生成反例、补充情境或提出质疑。例如，当学生提出“先做作业再喂猪最合理”时，模型可回应：“但如果猪饿得撞栏，会不会影响邻居？有没有可能设置一个优先级判断？”此类回应并非否定学生，而是通过嵌入真实乡土情境（如养殖、农事安排）拓展其思维边界，引导其从单一规则走向条件判断与权衡决策。该机制将抽象的“算法思维”具象化为生活中的价值判断，既增强了学习的代入感，又培养了学生的问题重构与多维分析能力。教师则可借此观察学生如何应对AI提出的挑战，评估其逻辑严密性与应变能力，进而设计更高阶的思辨任务。

3.人机协同纠错：平衡技术辅助与思维自主性

在代码实践阶段，学生常因语法错误或逻辑混乱而挫败。为避免LLM直接代写代码导致“思维外包”，设计“人机协同纠错”机制：学生在互评彼此的伪代码或可视化程序草稿时，可调用LLM进行语法校验与逻辑一致性检查如“变量未初始化”“循环缺少终止条件”，但最终是否采纳建议、如何修改，由学生小组协商决定。此过程强调“技术辅助、人类主导”原则——LLM仅提供客观依据，判断权始终在学生手中。例如，当模型指出某段流程图存在“无出口分支”时，学生需回溯原始问题场景，讨论是否遗漏了某种现实情况如下雨、断电等，从而将技术纠错转化为对问题建模完整性的反思。所有交互日志包括提问、反馈、修改记录均加密存储于本地服务器，既保护学生数据隐私，又形成完整的思维发展轨迹，为后续个性化辅导与综合素质评价提供实证依据。

（三）基于过程性数据的学生编程思维发展追踪与干预策略

不同于只有期末考试的单一评价方式，本实施路径重视基于LLM交互日志来构建更加细致的过程性评价体系，学生在进行自然语言描述、伪代码编撰、可视化积木组合和文本代码调试的过程中产生的各类行为数据都会被系统抓取，在完成问题尝试、错误修正、词语使用、与LLM对话轮次等方面都能够被反馈给教师和家长，借助轻量级规则引擎或者微调后的分类模型确定学生的分解、模式识别、抽象化、算法设计四个层次的发展水平，比如：有的学生连续几次都没能注意到条件判断题目的边界情况，则认为其对于“抽象完整性”的能力有待提高并布置“设计一个根据云层厚度的多少来决定是否收衣服”的程序规则。教师通过可视化仪表盘看到本班所有学生的大体思维热力图和每个孩子的个人成长路线图，及时掌握班主任推迟的学生三级预警情况，一旦发现有急缓之分便启动分级预警措施，第一个预警由LLM发放个性化的提示卡，第二个预警由教师布置同伴互助型的智慧作业，第三个预警则教研组为学生打造专门的补偿型微课。搭建了思维进步档案袋，把学生完整的思维过程进行记录，使其能够涵盖从最初的生活化描述到最后可运行为止的全部代码，用作对学生进行综合素质评价。这样的方式才能使抽象的编程思维具有可见性和可干预性，并且有利于学生的编程思维长久地保存，真正地帮助到乡村学生提升数字素养。

四、结语

依托大语言模型的乡村中学生编程思维启蒙实践要立足于真实的教育场域，在技术适配的基础上，完成课程和层次划分，并通过三者协同的方式破解学校和教师的双重要求难题。将最前沿的AI技术转变为具有可靠性的教学生产力，从而克服其从城市到乡村跨越时空距离困难的问题，将计算思维从以前的城市课堂有效迁移到现如今的乡土校园。之后伴随边缘智能和教育大模型的不断发展进步，以该模式为载体的促进教育公平，培养数字时代的乡村人才的落脚点将可能成为现实。

参考文献：
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[3]李成博,王小明,韩增圣,林亚光.基于计算思维的中学生创新能力培养体系设计与实践[J].计算机教育,2022,(07):126-130.

[4]张迎娟.初中生编程思维能力的培养实践[J].开封文化艺术职业学院学报,2022,42(06):84-86.

[5]王佑镁,宛平,南希烜,柳晨晨.实体编程促进计算思维发展：工具与策略[J].中国电化教育,2021,(08):92-98.

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