AI 赋能幼儿园教育数字化转型

前言：

在我国《教育数字化战略行动计划》的不断深入下，作为学前教育的主要载体的幼儿园，正在逐渐向智能化技术推动下的教育现代化迈进。但是，受教育观念、技术基础和专业支撑系统等因素的影响，幼儿园在实现数字化转型的过程中还存在着许多问题，此类问题必须设法解决。

1. 幼儿园教育数字化转型难点、

1.1 师资队伍数字素养不足

数字转型背景下，幼儿园对教师的综合能力提出了更高的需求，而对信息技术的理解、应用和整合的能力已经成为其重要的衡量标准。但是，在现实的工作情境中，教师的数字化素养还存在着明显的缺陷。首先，在现有的学前教育专业培训系统中，缺乏系统的教育技术培训。当前，大部分大学的学前教育课程仍然是以教育学、心理学和课程设计为主，缺少对新技术如人工智能、大数据分析和交互平台的深度教学，缺乏对未来教育模式的相应技术储备[1]。

1.2 数学资源融合度较差

提高幼儿园教学数字化水平的关键是要有充足的优质数字资源，并与课程系统进行深度整合。但是，目前我国中小学教材建设和使用水平还存在着明显的脱节，主要体现在教材内容针对性不足、结构零散、与全国课程标准衔接不够等方面。当前，幼儿园的数字化资源多依赖于外部的商业平台，而对于学龄前幼儿的认知发展特征以及五大领域课程目标的认识还不够深入，造成了资源的内容过分侧重于娱乐和感官刺激，缺少系统和发展的连贯性的状况。尽管有些教材形式优美，但是其教育功能却很弱，很难有效地支持以目标为中心的教学工作 [2]。

2.AI 赋能幼儿园数字化教育转型路径

2.1 构建基于AI 的个性化学习支持系统

在新一轮的教育变革中，幼儿园开展个性化教学面临着班级规模大、师资资源匮乏、幼儿发展水平参差不齐等问题。人工智能的出现为上述问题的解决开辟了新途径，尤其在个体识别、学习内容自适应、行为干预等领域展现出强劲的支撑作用。在此基础上，建立基于人工智能的个性化学习支撑系统，对幼儿的认知、情绪和社会发展特点进行深度建模，实现对教学任务的精确分配，进而提升学前教育的教学质量与效率。从系统结构上看，该系统主要包括感知获取模块、智能分析引擎模块、资源推荐模块以及可视化反馈接口。在此基础上，通过对儿童的语音识别、图像采集和环境监测，实现对儿童的多维行为信息的采集。在保证用户隐私的同时，对所收集到的数据进行局部边缘计算与云同步，从而有效地控制网络时延，提升系统的响应速度。在此基础上，通过机器学习的方法，对图像进行特征抽取与模式识别，建立个性化图像模型，并根据学习能力、兴趣偏好、情感状态等因素对图像进行动态标记更新。在技术机理上，人工智能系统根据所建立的学习图谱，调用任务资源库，实现内容匹配、路径规划。比如，在语言学习过程中，如果发现孩子的词汇识别正确率不到 70% ，或者速度波动很大，或者语义连接不够紧密，那么就会有相应的语言游戏、模仿发音的视频或者角色扮演的任务。在动作发展上，如果发现幼儿的动作幅度不够或者是左右身体的协调能力较差，那么就会根据这个标准的动作模板，推出一些运动的建议，比如节奏操、律动模仿练习等。同时，该系统还能通过调节学习节奏来调节相关的参数，并针对任务的难度及反馈模式做出个性化的调节，从而避免因高强度的工作而造成的认知负担超载或缺乏挑战性而产生的学习倦怠。

2.2 打造AI 驱动的多模态智能课程资源体系

在幼儿园教育数字化转型过程中，课程资源的质量和结构的科学与否，将直接关系到教育教学的成效。人工智能在多模态融合、动态自适应和语义构建等领域具有明显的优势，为网络资源的产生和传播提供了一条新的途径。在此基础上，建立以 AI 为核心的智慧课程资源系统，可以有效地扩展教育内容的界限，优化教学支撑的形态，使传统的教科书成为一个智慧的资源生态圈。在资源产生的逻辑层次上，基于自然语言处理、图像识别和语音合成等功能，产生型人工智能可以根据教学目的和主题关键字，自动产生多模态内容。例如，该系统可以通过预先设定的语义框架来产生一个话题性的文章，然后通过图像造型算法来进行场景的可视要素的匹配，从而产生一种同步的动画情景，并与语音播放模块相结合，实现文字、图像和语音三种形式的沉浸式资源展示。在理科教学中，该系统可以根据作业任务脚本自动产生分步图示，同时还设计了与之相匹配的语音问答程序，指导儿童在互动中进行观察、比较和推理等学习活动。这类资源具有形式多样、表达联动性强、互动性强等特征，有利于激发儿童的参与意识，激发其积极探究的兴趣。

2.3 建设AI 赋能的家园协同互动平台

在早期教育制度中，家庭教育是对学校教育的一种补充，在价值观的形成、行为习惯的培养和情感的支持等方面起到了重要的作用。但是，目前大部分幼儿园与家长的交流还停留在传统的纸质联系簿、定期家长会、信息公告等形式，存在反馈滞后、信息片面、交互频率不够等缺陷。运用人工智能技术搭建智慧家园共育平台，可以有效地实现校内与校外的教育资源精准对接与动态协作，提高家园协作的有效性与深度。在平台结构上，基于人工智能技术的家园协作平台主要包括：数据收集与分析、内容推荐与推送、家长服务与交流三大子系统。本研究以儿童在园行为为研究对象，对其在园行为进行实时监控与分析。通过深度学习、聚类等方法，从多维角度挖掘学习参与度、社会交互频率、任务完成质量等重要特征。基于儿童的行为特点和成长时期，内容推荐系统为儿童提供了与之相适应的家庭教育资源，例如情景式亲子活动方案、家庭读物、个性化育儿咨询等，达到了教育内容的双向扩展。该服务系统将自然语言处理与语义辨识相结合，建立人工智能客服、资讯查询及线上解答等多个功能模组，以提升家庭互动过程的体验感。从数据驱动的逻辑上，通过“园区行为信息－智能分析处理－家庭教育干预”三级闭环，保证了教育活动的连续性与可反馈性。比如，在发现儿童群体行为中出现语言参与频率较低、指令响应时间较晚等问题时，该平台会根据儿童的历史资料及同龄儿童的发展情况，通过推送情景问答、角色对话游戏、情绪表达绘本等方式，实现父母在家庭情境中有意识地进行指导。

结语：

综上所述，本文提出加强制度建设、谨慎管理技术伦理和平衡地区资源发展的建议。促进人工智能技术与教育思想深度结合，建立以数据驱动、智能反馈、以人为本为基本元素的新的教育生态系统，是促进学前教育高质量发展的重要途径。不断扩大人工智能技术在幼教领域的应用范围，将有力推动我国基础教育现代化进程。

参考文献：

[1] 史俊娟 . 幼儿园教育数字化转型理论与实践研究 [J]. 中国新通信 ,2025,27(08):143-145.

[2] 付超雅 . 数字化转型赋能乡村幼儿园教育高质量发展 [J]. 中国信息技术教育 ,2025,(05):102-104.