AI 与小学科学教育深度融合的科创实践与发展趋势研究

引言

传统小学科学教育常受限于实验条件、教学形式等因素，存在探究深度不足、学生参与度有限、科创能力培养载体单一等局限，难以充分满足学生对科学世界的探索需求。AI 技术凭借虚拟仿真、数据分析、智能交互等特性，为打破这些局限、推动小学科学教育向“科创导向”转型提供了新可能。将AI 与小学科学教育深度融合，既能创新科学探究模式，又能为学生搭建科创实践平台，推动科学教育从“知识传授”向“能力培养”转变，因此，研究二者融合的科创实践与发展趋势具有重要教育意义。

一、AI 与小学科学教育深度融合的核心价值

（一）丰富科学探究形式，提升探究体验

AI 技术能突破传统科学探究的时空与条件限制，为学生提供多元化的探究形式，提升探究的直观性与互动性。借助AI 的虚拟仿真功能，可构建现实中难以实现的科学场景，如微观世界观察、天体运行模拟、危险实验演示等，让学生在安全、可控的环境中深入探索科学现象；同时，AI 支持的智能实验工具能实时采集实验数据、生成分析报告，帮助学生快速理解实验原理，减少数据记录与处理的繁琐过程，让学生将更多精力投入到探究思路设计与现象分析中，提升探究效率与体验感。

（二）培养学生科创思维，强化创新能力

AI 与小学科学教育的融合能为学生科创思维的培养提供载体，推动创新能力落地。在科学学习中，AI 可引导学生围绕科学问题开展创造性思考，如通过 AI 提出开放性探究任务，鼓励学生设计个性化实验方案；AI 支持的创意编程、智能搭建等工具，能将学生的科学想法转化为具体的科创作品，如简易智能装置、科学模型等，让学生在“想法—实践—优化”的过程中锻炼创新思维与动手能力；此外，AI 的实时反馈功能能针对学生的科创过程提供建议，帮助学生完善方案，逐步形成科学的创新方法论。

（三）拓展科学学习边界，实现跨学科融合

AI 技术能打破小学科学学科的单一界限，推动科学学习与其他领域的融合，拓展学习边界。AI 本身涉及计算机、数学、工程等多领域知识，与科学教育融合时，可自然串联起多学科内容，如在“生态系统”学习中，借助AI 数据分析工具处理生态数据，同时融入数学统计知识；在“简单机械”探究中，结合AI 编程控制机械运动，渗透信息技术知识；这种跨学科融合的学习模式，能帮助学生建立知识间的关联，形成系统的知识体系，提升综合应用能力。

二、AI 与小学科学教育深度融合的科创实践路径

（一）AI 赋能实验教学，深化科学探究

在科学实验教学中，AI 可从实验设计、过程指导、结果分析三方面赋能，深化探究深度。实验设计阶段，AI 可根据学生的知识水平推荐适配的实验主题，提供实验方案参考，引导学生自主完善设计；实验过程中，AI智能设备能实时监测实验操作是否规范，通过语音或文字提示纠正错误，保障实验安全与准确性；实验结束后，AI 可自动整理实验数据，生成可视化图表，帮助学生分析数据与实验结论的关联，同时引导学生反思实验不足，提出改进方案，培养严谨的科学态度。

（二）AI 助力知识建构，完善科学认知

AI 能为学生科学知识的主动建构提供支持，帮助学生形成系统的科学认知。借助AI 的智能学习平台，可根据学生的学习进度推送分层化的科学知识资源，如动画讲解、科普短片、互动问答等，满足不同学生的学习需求；同时，AI 的知识图谱功能能梳理科学知识点间的逻辑关系，如将“物质变化”“能量转换”等知识点串联成体系，帮助学生理解知识脉络；此外，

AI 支持的语音交互、智能问答功能可作为学生的“随身科学顾问”，随时解答学生在科学学习中遇到的疑问，及时填补知识漏洞。

（三）AI 驱动科创活动，落地创新实践

以AI 为核心驱动的科创活动，能为学生提供多元化的创新实践平台。学校可依托 AI 技术开展主题式科创活动，如“AI 环保小发明”“智能科学模型设计”等，引导学生围绕现实问题设计科创方案；AI 创意编程工具能帮助学生将科学想法转化为实际作品，如编写程序控制传感器监测环境数据、设计简单的智能机器人完成科学任务等；同时，AI 支持的线上科创交流平台可让学生分享作品、交流思路，在互动中拓宽创新视野，提升科创实践的深度与广度。

三、AI 与小学科学教育深度融合的发展趋势与保障措施

（一）预判融合发展趋势，把握教育方向

未来，AI 与小学科学教育的融合将呈现三大趋势：一是“个性化”融合深化，AI 将通过更精准的学习画像，为每位学生定制专属科学学习与科创培养方案；二是“沉浸式”体验升级，随着 VR/AR 与 AI 的结合，将构建更真实的科学探究场景，让学生获得“身临其境”的探究体验；三是“生活化”应用拓展，AI 将引导学生聚焦生活中的科学问题，如垃圾分类、能源节约等，推动科创实践与生活需求紧密结合，提升科学教育的现实意义。

（二）构建课程协同体系，夯实融合基础

学校需结合小学科学课程标准，构建AI 与科学教育协同的课程体系。明确 AI 在不同年级科学课程中的融合目标与内容，如低年级侧重 AI 辅助的科学认知启蒙，高年级侧重 AI 驱动的科创实践；将 AI 相关知识与技能融入科学课程，如简单的编程逻辑、数据采集方法等，避免AI 与科学教育脱节；同时，制定融合课程的评价标准，将学生的科创实践成果、科学探究能力纳入评价范围，确保融合课程落地见效。

（三）强化教师融合能力，提升教学实效

教师是AI 与小学科学教育深度融合的关键执行者，需通过系统培训提升教师的融合能力。学校可组织AI 技术与科学教育融合的专项培训，帮助教师掌握 AI 教学工具的使用方法，如虚拟仿真平台、AI 实验设备等；开展融合教学研讨活动，邀请专家与优秀教师分享融合教学经验，引导教师探索创新教学模式；同时，鼓励教师参与AI 与科学教育融合的课题研究，提升教师的科研能力与融合教学设计水平，确保融合教学的科学性与实效性。

结束语

AI 与小学科学教育的深度融合，为科学教育创新与学生科创能力培养开辟了新路径，其在丰富探究形式、培养创新思维、拓展学习边界等方面的优势，能有效推动小学科学教育提质升级。在实践中，需通过科创实践路径的探索、发展趋势的预判与保障措施的完善，确保融合落地见效。未来，随着 AI 技术的不断发展，还需持续深化二者的融合深度，让 AI 成为小学科学教育的“创新引擎”，助力学生成长为具有科学素养与创新能力的新时代学习者。

参考文献

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