从体验到创造：小学阶段 AI 教学与科学家精神融合的阶梯式策略

小学信息科技课堂是实现对小学生人工智能（简称 AI）启蒙教育的重要场所。在当今时代，AI 技术以前所未有的速度渗透到社会的各个领域，深刻地改变着人们的生活、学习和工作方式。无论是智能家居、智能医疗，还是智能交通，AI 的身影无处不在。与此同时，培养具有科学家精神的新一代人才变得尤为重要。科学家精神包含好奇心、批判性思维、实证精神等要素，是推动科技创新和社会进步的关键力量。在此背景下，小学信息科技教育不应仅仅局限于技能的传授，更应注重学生信息素养和精神品质的培养，要让学生在掌握信息科技知识和技能的同时，具备适应未来社会发展的能力和素养，孕育科学家精神。

一、情境浸润，激发好奇与问题意识

“情境浸润”策略的核心目标是利用 AI 的趣味性和直观性，通过创设真实或模拟情境，引导学生观察、提问，感受数据的存在与作用，点燃“想知道为什么”的原始好奇心。这一策略融合了好奇心和问题意识等科学家精神。

例如，在《身边的数据》课例中，教师可设计“AI 小侦探”活动。课堂上，教师先展示一组经过 AI 处理的校园照片，却不直接告知学生这是 AI 的结果。然后引导学生观察图片的“特别之处”，如自动圈出的物体、标注的文字、热力图的颜色等，并提问：“图片上多了些什么信息？这些信息是怎么‘跑’上去的？它们想告诉我们什么？”鼓励学生猜测这些信息（数据）的来源和作用。随后引入 AI 的概念，解释是AI“看”了图片后“告诉”了我们这些信息（数据）。在这个过程中，学生可以体验到图片里藏着许多看不见的信息，AI 能帮我们发现它们，进而产生“AI 是怎么做到的？”、“这些数据有什么用？”等疑问，能够为后续学习埋下伏笔。

二、现象探究，培养观察与实证思维

在信息科技课堂上，教师可以引导学生关注 AI 输入与输出关系，通过实验或观察体会数据对 AI 结果的影响，建立实证意识，融合观察力和实证精神。

例如，在《数据影响生活》课例中，教师可以组织学生进行“AI小画家”体验。学生可以使用 AI 绘画工具，第一次输入模糊描述，观察 AI 生成的不理想结果；第二次输入具体描述，观察结果是否更符合预期；第三次故意输入错误信息，观察 AI 处理情况。让学生通过亲身体验和观察对比，理解输入数据（指令）的清晰度、准确性和合理性直接影响 AI 的输出结果，体会到“描述越清楚、越符合事实（实证），AI 画得越好”的道理，类比科学家需要精确描述实验对象和条件。

三、协作解码，发展逻辑与批判思维

核心目标是通过理解信息编码（如二维码、条形码）的基本原理，模拟 AI 处理信息的“编码 $$ 传输 $$ 解码”过程，体会规则的重要性，并初步建立对信息真实性和安全性的批判意识。该策略融合了逻辑思维、批判性思维和合作精神。

在《从编码到解码》（结合《生活中的编码》、《数字化传输》概念）课例中，进行“班级密信传递”活动。编码阶段，小组合作，为一条简短信息（如“明天带画笔”）设计一个简单的“班级密码”（替代规则，如数字代替汉字、特定图形代替字母），强调规则必须一致且保密。传输阶段，将编码后的信息（密信）传递给另一个小组。解码阶段，接收小组尝试根据规则（如果知道）或猜测规则进行解码，可能出现解码成功（规则正确且一致）、解码错误（规则不一致或理解错误）、无法解码（规则丢失或过于复杂）等情况。引导学生反思：为什么有时能解对，有时解错？规则不清楚或丢失会怎样？如果有人故意修改了密信内容会怎样？如果有人冒充传递者呢？联系到网络信息传输（数字化传输），类比AI 在处理信息时也需要遵循严格的规则（算法），如果规则错误、数据被篡改（“密信”被改）或来源不可信（“传递者”冒充），结果就可能出错或有风险。引导学生认识到信息传输需要可靠规则、完整性和验证（批判性思维的萌芽），以及合作制定和遵守规则的重要性。

四、真实创造，锤炼设计与创新勇气

此策略目标是通过模拟 AI 模型训练或优化的简单过程，让学生体验“尝试 $$ 反馈 $$ 改进”的迭代循环，理解模型（规则）不是一成不变的，需要根据结果调整。其中融合了模型思维、迭代优化精神和坚持性。

在《身边的数据》（延伸应用）或《生活中的编码》（延伸应用）课例中，教师可组织学生进行“AI 分类小助手训练营”模拟。让学生扮演“AI 训练师”，目标是教一个“傻傻的机器人”（由教师或另一组学生扮演）识别两种不同的物品图片（如“水果”vs“文具”）。“训练师”们先集体制定几条简单的初始分类规则（如“红色的可能是水果”、“有笔头的可能是文具”）。展示一批新图片，“机器人”根据规则分类，“训练师”观察结果，记录错误。针对错误案例，“训练师”们讨论：为什么分错了？是规则太模糊？还是有例外？需要增加、修改或细化哪条规则？。修改规则后，再次测试。引导学生体验这个过程，认识到没有完美的初始规则，需要不断用新数据（图片）测试，发现问题（错误分类），分析原因（规则缺陷），改进规则（优化模型），再测试。这就是 AI 模型训练和优化的简化版，科学家研究问题也常常需要多次实验、分析失败、改进方案（迭代）。强调不怕出错，关键是从错误中学习改进。

结语

以上阶梯式策略为小学 AI 教学与科学家精神培养提供了可操作的路径。它可以让学生在学习AI 的过程中，逐步培养好奇心、批判性思维、实证精神等科学家精神，使小学 AI 教学不再仅仅是工具操作，而是成为孕育科学家精神的沃土。这种融合策略有助于培养学生适应未来的创新人才基础素养。在未来社会，具备科学家精神的学生将更有能力应对复杂的挑战，为社会的发展做出贡献。因此，信息科技教师应持续探索更丰富的 AI 工具引入，以及更深入的跨学科项目，进一步完善小学 AI教学与科学家精神融合的实践，为学生提供更广阔的学习和发展空间，全面提升信息科技领域内的知识、技能与综合素质。

参考文献

[1] 苏凯 . 人工智能启蒙教育在小学信息科技课堂的实践路径研究[N]. 安徽科技报 ，2025-06-20.

[2] 崔淑君 . 基于人工智能的小学信息科技跨学科教学 [J]. 中小学电教 （ 教学 ），2025（06）：49-51.