人工智能启蒙融入小学科学课程的教学路径与学生科学素养培养研究

一、引言

《义务教育小学科学课程标准（2017 年版）》明确提出 “引导学生了解科技发展前沿，培养科学思维与创新意识”。人工智能作为科技发展的核心领域，其 “数据感知、逻辑推理、迭代优化” 的核心特质，与小学科学 “探究自然、培养思维” 的课程目标高度契合。

当前 AI 启蒙融入小学科学存在突出问题：内容选取脱离学段实际，多为复杂技术概念灌输；教学方式固化单一，缺乏探究性体验设计；素养衔接薄弱，未能实现 AI 认知与科学素养的协同培育。在科技强国战略背景下，探索系统化的教学路径，对提升科学教育实效具有重要意义。基于此，本文展开研究。

二、人工智能启蒙与小学科学课程的内在契合性

（一）适配逻辑：技术特质与教育需求的三重共鸣

AI 启蒙与科学课程的适配性源于本质规律的契合。从技术特质看，AI 具有 “具象化、可探究、生活化” 特征，如语音识别、图像分类等应用，为抽象科学概念提供可感知载体，契合小学生具象思维主导的认知规律；从科学学习规律看，科学素养需经 “观察 — 假设 — 验证 — 结论” 的探究过程，AI 技术可通过数据采集、模拟实验等方式支撑探究环节，契合“实践出真知” 的科学本质；从素养目标看，AI 启蒙中 “数据整理” 培育科学探究能力、“逻辑建模” 涵养科学思维、“创新应用” 激发科学精神，精准对接科学素养的核心维度。

（二）核心价值：从 “知识传递” 到 “素养共生” 的效能升级

AI 启蒙为小学科学教育注入育人动能。其一，激活科学学习兴趣，通过 AI 互动实验、智能设备体验等趣味形式，让学生在操作中感知科学魅力，变 “被动接受” 为 “主动探究”；其二，深化探究过程深度，借助 AI 技术拓展观察维度、量化实验数据，如通过图像识别记录植物生长变化，提升探究精准度；其三，培育高阶科学思维，在 AI 原理探究中引导学生梳理逻辑关系、提炼规律，如分析 “智能推荐” 背后的数据分析逻辑；其四，搭建科技认知桥梁，帮助学生建立 “技术与科学” 的关联认知，为未来科技素养发展奠基。

三、AI 启蒙融入小学科学课程的教学路径与素养培育

（一）内容适配：“AI 核心 — 科学目标 — 学生发展” 的三维架构

内容设计需构建 “主题化、层级化、生活化” 体系。在目标锚定上，实现 “AI 认知与素养培育” 双目标融合：基础目标为 “感知 AI 应用”，如识别生活中的 AI 设备；核心目标为 “探究 AI 原理”，如理解 “数据与决策” 的简单关系；拓展目标为 “运用 AI 创新”，如设计简单智能解决方案。

在内容架构上，按 “低 — 中 — 高” 年级设计梯度：低年级聚焦 “AI应用感知”，如 “认识智能音箱、智能玩具”；中年级侧重 “AI 原理初探”，如 “探究图像识别的观察逻辑”；高年级指向 “AI 实践应用”，如 “用简单编程实现智能控制”。内容选取紧扣生活场景，如 “智能家居与能源节约”“AI 农业与植物生长” 等主题，确保与科学课程深度衔接。

（二）教学实施：“感知 — 探究 — 创造” 的三阶推进路径

教学实施需构建 “体验式、探究式、创新性” 链条。第一阶段为 “AI 感知与情境导入”，通过 “生活实例、智能设备演示” 激活兴趣，如用语音助手演示 “声音与指令” 的关联，衔接 “声现象” 科学主题；第二阶段为 “AI探究与科学解码”，开展 “问题导向” 探究活动：提出 “AI 如何识别图像”等问题，引导学生通过对比实验、数据整理，提炼 “特征提取 — 匹配判断” 的科学逻辑；教师通过 “靶向提问” 引导思维，如 “没有数据输入，AI 能做出判断吗”；第三阶段为 “AI 创造与素养内化”，设计 “实践创新”任务，如 “用智能传感器设计植物缺水提醒装置”，将 AI 应用与 “植物生长”“环境监测” 等科学主题结合，形成 “感知 — 探究 — 创造” 的育人闭环。

（三）素养落地：“过程 + 能力 + 思维” 的多元评价体系

评价需突破 “结果导向”，构建动态评价框架。在评价内容上，确立三维指标：AI 认知度，关注对 AI 应用与原理的理解；科学探究能力，聚焦实验设计、数据处理等表现；思维发展性，考察逻辑梳理、创新思考的深度。

在评价方式上，采用 “多元融合法”：过程性评估通过 “探究日志、课堂观察” 追踪学习轨迹；表现性评估依托 “实践作品、口头汇报” 评估应用能力，如展示智能装置并讲解科学原理；多元主体评估引入 “教师评价、同伴互评、自我反思”，教师侧重专业引导，同伴聚焦协作表现，确保评价全面客观。

四、实践落地的关键支撑

（一）师资赋能：强化 “AI 素养 + 融合教学” 能力

通过专题培训提升教师能力，系统学习 “基础 AI 知识、探究式教学设计、跨学科融合技巧”；开展教研活动聚焦 “不同学段 AI 启蒙策略”，如低年级侧重 “体验引导”，高年级侧重 “探究设计”，确保教学精准有效。

（二）资源保障：构建 “工具 — 素材 — 平台” 的协同体系

建立 “AI 启蒙科学资源库”，收录适配教具清单、探究活动方案；配备简易 AI 教学工具，如智能传感器、可视化编程软件；搭建 “AI 科学探究平台”，整合虚拟实验、资源共享功能，为教学提供支撑。

五、结论

人工智能启蒙融入小学科学课程的核心是以 “AI 技术为载体、科学探究为路径、素养培育为目标”，构建 “知识 — 能力 — 思维” 的共生体系。该模式既契合 AI 技术的科普特质，又精准对接科学素养的培育需求，有效破解传统科学教学 “与科技前沿脱节” 的困境。

通过内容适配锚定素养目标、三阶教学深化探究过程、多元评价保障育人实效，可推动学生从 “AI 认知” 向 “科学素养” 的深度转化。师资与资源支撑为实践落地提供保障，确保 AI 启蒙真正服务于科学教育提质。未来可进一步深化数字化融合，提升教学精准度与实效性。

参考文献

[1] 中华人民共和国教育部。义务教育小学科学课程标准（2017 年版）[S]. 北京：北京师范大学出版社，2017.

[2] 余文森。核心素养导向的课堂教学 [M]. 上海：上海教育出版社，2017.

[3] 王素。小学科学课程改革与教师专业发展 [M]. 北京：高等教育出版社，2020.

[4] 钟柏昌。人工智能教育应用的伦理与实践 [J]. 课程·教材·教法，2022 （5）：72-78.