基于AI 的幼儿园田园课程资源管理与教学优化研究

田园课程以自然资源与农业文化为基础，强调实践性与综合性，是素质教育的重要载体。但在实施中常面临资源分散、组织复杂、评估困难等问题。人工智能在资源整合、任务分配与学习反馈方面展现出独特优势。本文探讨AI 在田园课程资源管理与教学优化中的应用路径，旨在构建智能、高效的教学体系，推动城乡教育融合与教育公平。

田园课程；人工智能；教育资源管理；教学优化；教育信息化

引言

近年来，随着“双减”政策和新课程改革的推进，田园课程作为一种紧密结合自然资源、地方文化与幼儿身心发展的实践课程形式，受到了广泛关注。各地中小学纷纷设立农事体验基地、生态观察园区，探索“自然课堂”“劳动课程”“农耕教育”等多种田园教学路径。然而， 课程虽然理念先进，落地实施中却面临诸多困境。首先，课程资源碎片化、配置效率低，导致教师难以开展系统教学；其次，课程管理依赖人力，信息收集、评价跟踪难以持续；再次，教学内容与幼儿个体差异匹配不足，缺乏动态调整机制，导致幼儿参与热情下降、课程效果打折。

随着人工智能技术在基础教育中的逐步普及，为田园课程的资源管理与教学优化提供了新方向。AI 可在课程组织、学习数据分析、师生互动支持、资源调配等方面提供精细化服务，从而实现对田园教学过程的全过程智能辅助。本文聚焦于AI 在田园课程资源管理和教学环节中的典型应用，尝试构建一套可行的技术融合框架，为教育实践者提供操作性建议与决策参考。

一、田园课程资源管理的核心问题与AI 介入的契

1. 资源分散与管理滞后的现实困境

田园课程的实施基础是自然资源与教育资源的有效整合与使用。现实中，田园教育资源包括植物种植区、农具设施、教学设计、观察记录、幼儿作品等，它们通常分散于不同部门、地点或个人手中，缺乏统一的信息管理体系。多数学校仍以人工统计、纸质记录、线下沟通为主，难以形成高效、共享的资源管理网络，导致课程推进缓慢，组织成本居高不下。

更为突出的是，田园课程资源的使用具有强烈的时效性和空间依赖性。比如春播秋收、昆虫孵化、作物管理等活动必须根据气候条件、季节变化精准安排，教师仅靠经验很难全面掌握教学节奏，常出现错过最佳观察期或资源使用冲突等问题。这些都制约了田园课程的系统性与可持续发展。

2. 人工智能在资源整合中的切入路径

人工智能技术的介入，为破解田园资源管理的瓶颈提供了有效手段。AI 具备强大的信息归集与分类能力，可将植物种类、农具状态、任务记录等资源信息数字化并进行标签化处理，构建统一的资源数据库。教师通过平台即可按课程目标、时间节点、教学类型等维度快速检索所需资源，显著提升备课效率。

借助图像识别与传感器技术，AI 系统可自动识别园区内作物种类、生长状态或环境参数，实时生成可视化报告，如“本周温度变化对草莓生长的影响分析”或“水稻育苗棚湿度过低预警”，帮助教师精准制定教学安排。这种基于数据驱动的动态资源调度模式，打破了以往凭经验判断的限制，使课程组织更科学、更主动。

AI 系统还能实现跨年级、跨班级、跨学校的资源调配与共享。通过构建区域性资源平台，不同学校可上传本校田园课程素材、教学成果、农事日志等资源，由 AI 智能分类整理并开放调用。例如，一所乡村小学可将本地特色作物种植教学设计上传，城市学校便可通过平台引入该案例，结合本校实际开展对比式教学，实现城乡资源的双向流动。

二、AI 支持下的教学过程优化路径

1. 提升学习任务的个性化与适应性

田园课程不同于普通学科教学，其内容跨越生物、地理、劳动等多个领域，活动形式丰富，幼儿之间的兴趣和能力差异也更为显著。传统教学常以“统一任务”方式推进，无法满足幼儿多样化发展的需求，容易出现“部分幼儿积极，部分幼儿被动”的局面。AI 的引入，为实现个性化教学提供了可行路径。

AI 系统可根据幼儿的学习数据、兴趣偏好与参与记录，生成个体化的学习画像。教师在布置任务时，可通过平台推送难度不同、形式多样的活动内容，如“动手种植”“自然观察”“图文记录”“主题表达”等，确保每个幼儿都能找到适合自己的学习方式。比如，对于表达能力强的幼儿，系统可推荐编写“植物成长日记”的任务，而对于实践能力强的幼儿，则优先安排“搭建植物支架”或“田间测量作业”的活动。

此外，AI 平台可结合实时环境与季节变化，动态调整任务内容。例如，在秋季作物集中成熟期，系统自动推荐与收获、分类、储存相关的教学活动；春季则以播种、育苗、湿度调控等为主，任务紧贴自然节律，提高课程的真实性与生动性。这种与自然变化相呼应的教学组织方式，极大增强了幼儿对课程的参与感和沉浸感。

2. 促进教学互动的即时反馈与精准支持

田园课程强调体验和操作，但教学过程中常因场地分散、任务并发而难以实现及时指导。AI 技术借助移动终端、语音识别、图像分析等手段，使教师能够实时了解幼儿状态，并提供个性化的过程反馈。

以“观察植物变化”为例，幼儿可通过平板拍照上传图片并附加语音或文字描述，AI 系统自动识别图片中的植物类型与状态变化，并对幼儿描述内容进行关键词提取和准确性分析。如果幼儿仅描述颜色变化，系统可提示其补充叶片形态、触感或生长趋势；若表述完整，则给予积极评价。这种“边学边评”的模式不仅提高了学习反馈的及时性，也强化了幼儿的反思与修正能力。

AI 还能辅助教师实现课堂调控优化。教师通过平台可查看幼儿任务完成情况、参与频率与互动记录，快速识别“参与偏低”“表现波动”或“内容重复”的幼儿群体，并据此调整任务策略或进行个别沟通。例如，某幼儿连续三次仅完成最低要求，系统将生成“学习参与警示”，提示教师安排该生参与较具挑战性的合作项目，激发其内在动机。

更进一步，AI 还可结合语义分析识别幼儿的情绪态度，对学习过程中出现的焦虑、困惑、倦怠等信号进行预警，并通过系统提醒教师进行心理关注与适当疏导，使田园课程真正实现“育人”与“教书”并重的目标。

三、教师支持系统与校本资源协同机制的构建

1.AI 助力教师从执行者转向引导者

在田园课程的推进过程中，教师往往承担着从课程设计、活动组织到成效评估的全流程任务，加之田园教学实践性强、个体差异大，教学负担普遍偏重。人工智能的介入，能够在技术层面为教师减负增效，帮助其从繁琐事务中解放出来，更专注于教学内容的优化和幼儿成长的引导。

AI 教学平台可以自动生成教学资源包，包括课程方案、操作流程、所需工具、注意事项等，教师可根据教学目标一键选择并调整。例如，在设计“春季播种”课程时，系统可推荐适合当地气候的作物种类、教学任务建议以及幼儿分组方案，大大节省教师备课时间。同时，平台还能将幼儿过往表现数据融入方案制定中，使任务布置更具针对性。

在教学过程中，AI 系统还可承担部分教学环节的辅助工作。如语音问答机器人可为幼儿讲解植物知识或农具使用方法，智能图像识别可协助判定植物病害状况，降低教师“一对多”的管理压力。这样，教师可更多精力用于小组指导、情感交流与创造性教学，从“执行者”转变为“课程引导者”和“学习促进者”。

2. 推动校内资源共享与跨部门协作机制

田园课程往往需要多部门配合，包括教务、总务、后勤、信息技术等，而传统沟通方式如邮件、纸质申请、口头协调效率低下，容易造成资源浪费或安排冲突。AI 平台可以打通校内多个管理系统，实现教学资源、设施调配、活动安排的一体化管理，建立高效的资源协同机制。

例如，在开展“植物分类与展示”活动前，教师可通过AI 系统申请种植地块、借用教学农具、安排用水用电，系统自动检测资源冲突并给出可行时间段，实现精准匹配；活动完成后，相关记录可自动归档至课程数据中心，便于后期回顾与评估。此外，AI 还能协助协调班级时间表、排布活动顺序，避免多班级扎堆使用同一片田园区域，提高资源使用效率。

在校际协作方面，AI 平台还能促进“城乡互动”与“区域共享”。如通过区域教育云平台，不同学校可以共享教学素材、展示成果、交流教研成果，甚至组织跨校田园联动项目。某农村小学拥有丰富的种植经验，但缺乏课程设计能力，某城市小学则具备较强的课程研发能力但缺乏实景环境，二者通过 AI 系统共享资源与教学场景，实现优势互补、共同提升。

四、学习成效评价与智能反馈机制设计

1. 从结果导向走向过程性、多维度评价

传统田园课程多依赖成果展示或教师印象进行评价，缺乏对幼儿综合能力与学习过程的深入观察。而 AI的介入，使构建动态、多元的评价体系成为可能。系统可在幼儿参与任务的过程中自动采集并分析图像、语音、操作等数据。例如，在“记录植物生长”任务中，AI 能分析图文的准确度与表达逻辑；在协作活动中，系统还能跟踪语音交流、任务分工与执行节奏，全面评估幼儿的观察力、合作力与动手能力。

平台生成的多维数据报告，如“表达成长曲线”“参与频率分析”“学习偏好图谱”等，不仅便于教师发现教学盲点，也帮助幼儿自我诊断、调整学习策略。这种“教学 + 数据”融合的方式，使幼儿从被动接受评价转变为主动参与成长管理者。

2. 构建正向激励与差异反馈机制

AI 平台不仅提供评价结果，还能智能生成个性化反馈建议，并配套激励机制激发幼儿积极性。如表现突出的幼儿可获得“田园之星”“绿色创客”等称号，附带徽章、展示机会等荣誉形式，增强归属感与自信心；而对于暂时落后的幼儿，系统推送“成长建议卡”，提供有针对性的建议，如加强小组协作、增加图文观察记录等，引导其持续优化表现。

同时，AI 还能根据评价趋势协助教师调整课程节奏与内容重心。例如，当系统识别出多数幼儿在“土壤类型识别”中掌握薄弱，即可推送辅助视频与巩固任务，帮助教学精准微调。

从更宏观层面来看，这些评价数据还能为学校与区域教育提供决策依据。教育管理者可据此了解政策实施效果、掌握课程发展状态、优化资源投入，从而推动田园课程从“个别探索”迈向“系统建设”。

五、基于AI 的田园课程可持续发展展望

1. 推动城乡教育融合与教育公平的技术路

当前，城乡学校在田园课程的实施条件上存在明显不均衡。城市学校具备较强的信息化和课程开发能力，但受限于场地和自然资源，难以提供真实的田园环境；而乡村学校则拥有丰富的自然资源和实践空间，却因师资短缺、课程体系薄弱，在组织教学方面存在困难。人工智能的应用正好弥补这一差距。

通过构建 AI 支持的区域田园课程资源共享平台，城市学校可上传课程模板、数字化教具与学习任务包，乡村学校则可共享实践素材、作物生长记录、幼儿作品等，平台智能整合信息后推荐互补资源，促成“互学共建”的协作机制。幼儿之间也可通过线上系统进行经验分享和成果展示，实现跨区域互动。

更进一步，教育管理者还可借助 AI 平台获取各校课程开展的数据报告，动态掌握进度与成效，辅助制定精准的教学计划和资源投放方案，实现“因校施策、以数促治”的区域教育精细化管理。AI在此不仅是课程工具，更是推动教育公平和区域协同的关键桥梁。

2. 融合多种教育形态推动田园课程纵深发展

田园课程未来不应局限于传统的农事体验，而应向多学科、跨领域融合发展。AI 与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术结合，可构建沉浸式田园学习场景，让幼儿在教室中“走进”农田，进行种植模拟、天气监测与灾害预警操作，弥补时间与空间的限制，提高课程覆盖广度。

同时，AI 还可支持幼儿参与课程设计与创新项目，如使用智能系统进行播种计划编程、创建虚拟农场模型、搭建物联网灌溉装置等，激发他们的综合实践与创新能力。这类“田园 + 科技 + 创意”的课程形态，赋予幼儿更多的主动性和参与感，使课程更加多元化。

在推进技术融合的同时，也应注重人文价值的引导。课程内容可融入生态保护、数据伦理、人与自然关系等议题，帮助幼儿在理解自然规律的同时，建立起正确的价值观和责任意识。这样，AI 赋能下的田园课程将不仅是技术手段的升级，更是教育理念的升华。

结论

人工智能技术的快速发展正在 园课程作为具有鲜明实践性和综合性特征的教育形式，在 AI 的支持下展现出 的育人价值。本文围绕资源管理、教学过程、教师支持、成效评价和未来发 AI 介入田园课程的现实路径与优化策略，证明其在推动课程落地、提升教学质量、促进教育公平等方面具有积极意义。

未来，田园课程要真正实现常态化、高质量与可持续发展，仍需进一步完善技术基础设施，提升教师技术素养，构建多层级、多主体参与的协同机制。在坚持教育规律的基础上，让人工智能成为田园教育的“智慧助手”，让孩子们在科技与自然交融的田园天地中，收获知识、品味成长、热爱生活。

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本论文是《挖掘田园资源优化园本课程的实践研究》课题（课题编号：7042 常02）阶段研究成果