市一等奖小学科学AI赋能论文:AI赋能小学科学项目式学习的模式构建与案例研究

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AI赋能小学科学项目式学习的模式构建与案例研究

摘要：将AI应用于课堂教学，需要探索出促进学生深度学习的有效途径，进而发展学生的核心素养。AI在小学科学项目式学习中的应用模式，具体为项目启动阶段通过智能体明确问题；项目实施阶段通过智能性辅导获得技术和理论支撑，通过即时评价辅助完成方案设计与改进；项目完成阶段通过合作交流进行成果发布和拓展。经过实践发现，AI在不同学段需要进阶性应用，对AI的提问需要精准设计，避免AI替代学生的认知过程，强化教师的引导作用。

关键词：AI赋能教学；项目式学习；小学科学

《义务教育科学课程标准(2022年版)》(以下简称“课标”)倡导以探究和实践为主的多样化学习方式，让学生主动参与、动手动脑、积极体验，经历科学探究以及技术与工程实践的过程。[1]为达成这一课程理念，教师需要通过多种形式驱动学生进行自主学习和合作学习，并以学生课堂生成情况作为优化教学流程的关键路径，进而促进核心素养的全面发展。为增强教学方法的多样性及课堂评价的全面性，本研究融合人工智能技术(artificial intelligence,AI),以项目式学习为载体，探索一种促进学生深度学习与教师精准干预的AI应用模式。

一、AI赋能科学课程项目式学习的适用性

(一)科学课程项目式学习的特征

项目式学习是一种以项目为核心的教学方法，强调基于现实世界，以学生为中心，以项目驱动学习进程，促使学习者投入项目实践，激发其主动学习并通过制作最终产品实现概念构建。而产品就是可视化的学习结果，是围绕项目需求与任务目标形成的方案、计划、报告等产出。[2]学习者通过自主探究和合作来解决问题，学习隐含在问题情境中的科学知识，形成解决问题的技能和自主学习的能力。[3]

科学教学倡导基于真实情境，培养学生探究和解决实际问题的能力；强调培养学生的创新思维和创造力，注重知识的跨学科迁移及其与学习者之间的关联。特别是以“做中学”和“体验式教学”为主要特征的技术与工程教育，与课标所倡导的实践性、综合性、素养导向的目标高度契合。其强调通过解决真实问题，融合科学、技术、工程、数学等多学科内容，把科学学习变成解决实际问题的有意义学习。科学课程中的项目式学习具有以下特征。

一是基于问题情境。项目式学习强调基于真实的问题情境，激发学生自发自主、深度卷入式的学习。[4]让学生像一个真正的科学家、工程师那样，在解决问题的过程中经历真实的专业实践，习得知识和技能。教学中，教师通过创设具有一定生活意义、社会意义的驱动性问题[4],引导学生明确任务，并在特定时间内实现目标[3]。该过程强调群体间相互合作并有效组织和利用相关资源，最终完成任务目标。[3]

二是促使自主探究。在项目式学习中，要求学生围绕一个复杂且真实的项目任务展开。学生需要主动学习该项目所需的科学原理，并以制作最终作品的形式来自主完成知识意义的建构。[3]为此，教师需要提供更为丰富的资料，通过系统化整合与动态调配，支撑学生开展学习活动并解决问题。

三是注重合作分享。教师、学生以及涉及该项活动的所有人员相互合作形成“学习共同体”。在“学习共同体”中，成员之间是一种密切合作的关系。5]在项目推进过程中，学生会以小组为单位，共同制订设计方案，分工合作完成产品，遇到问题时团队成员共同协作、解决难题。在此过程中，培养学生与他人沟通的能力、团队合作的意识，形成正确的价值观，促进学生实现全面发展。[3]

四是注重思维发展。在项目实施中，学生通常会产出达成目标的产品，这些产品具有较强的创新性和创意价值。在成果展示环节，通过小组设计思路优缺点的分析，学生能够提高分析和解决问题的能力，同时也能发展批判性思维，开拓思维与视野，在广泛收集信息的基础上，用对比、归纳、总结等思维方式对信息进行加工和处理，得出自己的观点，并用充分的理由说服别人同意自己的观点。[6]

五是需要评价介入。评价在项目式学习中不可或缺。它能促进学生全面发展，同时通过收集学习数据来衡量项目效果。评价是多维度、多主体参与的复杂过程，教师依据学生课堂表现调整教学，学生的自我反思与互评指向评估和反思学习情况，发现问题及时调整。因此，需要构建体现科学课程育人价值与素养发展的多元评价标准。[7]

(二)AI在项目式学习中的应用价值

人工智能系统借助算法和模型架构，可以对大量的数据进行分析和学习，从而不断提高自身的性能和表现。当前，其在教育领域的应用正被广泛讨论并得以实践。[8]项目式学习要求在课堂教学情境中，构建一种更为高效且便捷的教与学的衔接模式，实现与每一位学生的深度互动与连接，这对课堂评价的即时性提出了更高要求。人工智能技术的出现为这一困境提供了创新性的解决方案。

一是创设问题情境，提供更为高效的学习环境。目前，AI系统普遍具备智能体技术，教师可基于教学目标定制专用智能体模型来构建仿真问题场景，实现教学情境的精准创设。例如，在项目式学习中提出需求时，可以创设“甲方”智能体来与学生沟通，运用更接近真实世界的问题情境增加学生的代入感；在学习科学知识时，可以创建“科学家”智能体，让学生亲历与科学家沟通交流的过程，进而使学生能站在科学家的角度来学习和理解知识。

二是提供针对性、智能性辅导，形成个性化学习路径。AI技术能够基于学生的学习行为、能力表现及项目进展，更精准地把握学生的行为模式和所面临的挑战，从而提供更加个性化和有效的教学支持。[9]在项目式学习中，可以运用AI的资料库功能，让学生在自主探究中，随时根据需求，进行资料搜索。这既支撑了学生项目式学习中的知识背景需求，也能极大地拓宽学习视野，丰富知识储备。同时，AI对话功能可有针对性地依据学生的需求提供个性化的帮助，不仅提供知识，更重要的是引导学生进行深入的思考和学习。[10]对于基础较为薄弱的学生，AI会采用通俗易懂的方式进行知识讲解，夯实基础；而对于追求更高挑战的学生，AI则能够提供更为深入、复杂的学习资料，使学习过程更高效。此外，当学生实际动手中出现超出其知识与能力范围的问题时，AI也可提供相关资料供学生参考。[11]

三是实现数据搜集、分析及展示的高效体验。AI具有强大的数据搜集和分析能力，可以协助学生进行数据的搜集和分析工作，为科学课堂带来诸多便利与高效体验。例如，AI强大的图像处理能力可以将大量的数据快速生成折线图、柱状图等直观的图像模型，清晰地展现出数据的变化趋势，更直观地呈现数据变化规律，使课堂的实验分析更加高效。

二、AI在小学科学项目式学习中的应用实践

AI在项目式学习中为学生提供个性化的学习支持，从而帮助其更快地融入课堂，显著提升课堂学习的时效性。通过智能化的辅助工具，学生不仅能够更高效地掌握知识，还能在项目实践中得到精准的指导和反馈，进一步优化项目式学习过程，提升科学思维能力等学科核心素养。

(一)AI在项目式学习中的应用模式构建

项目式学习倡导学生在真实情境中解决实际问题，因此要创设真实的问题情境以激活学生的认知需求。AI在项目式学习中的应用模式如表1所示，经过明确问题并获得技术、理论支撑，在此基础上设计方案、实施计划、检验作品、改进完善、发布成果，AI在各个阶段均能发挥辅助功能，形成贯穿各阶段的智能支持体系。

表1 AI在项目式学习中的应用模式



(二)AI在项目式学习中的应用案例

以人教·鄂教版小学科学五年级上册“设计太阳能热水器”一课为例，在项目启动阶段，通过“甲方”AI智能体发布具体需求的招标任务，模拟真实教学情境，培养学生解决实际问题的能力。随后，引导学生将项目分解为多个子任务，明确目标和要求，并制定验收标准。学生在产品研发阶段借助“AI智能性辅导”及实验探究获得技术与理论支撑。在此基础上，学生结合前期探究，设计并制作太阳能热水器模型，运用AI进行课堂即时评价，高效完成任务。历经最终测试与改进后，进行产品发布。学生在这一过程中，借助AI的辅助高效完成项目式学习，深入理解结构与功能、系统与模型等跨学科概念，发展学科核心素养(见下图1)。
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