人工智能技术对小学科学融合创新的提升途径

前言：《中国教育现代化 2035》提出“建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台”。人工智能技术和教育相结合，是未来教育改革的一个重要方向。教师应该认识到人工智能技术背景下小学科学融合创新的必要性，并积极探索有效途径。

一、人工智能技术背景下小学科学融合创新的必要性

（一）深化科学探究体验

科学探究素养是科学学科素养的核心，但由于实验条件、教学时空、教学资源的限制，学生科学探究素养比较薄弱。低成本AI 传感器结合物联网，使学生能便捷、精准、实时采集环境数据，突破课堂时空限制。AI 驱动的在线平台汇聚优质实验资源、科学数据库、专家讲座等，实现资源共享，缩小地域差异[1]。

（二）满足多元发展需求

学生认知水平、兴趣点、学习风格差异显著。传统“一刀切”教学模式难以满足个体需求，易造成“吃不饱”或“跟不上”现象，影响学习兴趣和效果。

AI 工具能快速识别学生知识掌握程度、思维误区，提供即时、客观的反馈。AI 系统根据诊断结果，动态调整内容难度，推荐个性化资源。AI 可根据学生兴趣标签，推送相关主题的拓展资料，激发学生深层探究欲望。

（三）拓展科学教育边界

小学科学虽具综合性，但解决问题时所需的技术、工程、数学、艺术等知识应用不足。AI 本身就是科学、技术、工程、数学的高度融合体。学习使用AI 工具自然涉及跨领域知识与技能。例如，分析校园噪音数据（科学 + 技术 + 数学），设计降噪方案（工程 + 技术）；利用图像识别进行动植物调查（科学 :+ 技术 ^∘₊ 数学），制作数字图鉴（艺术 ⁺ 技术）[2]。

二、人工智能技术背景下小学科学融合创新的实践途径

（一）构建智能虚拟实验平台，丰富探究场景与手段

小学科学教学中，许多核心概念难以通过实物实验直观地呈现给学生。AI 驱动的虚拟实验平台能够放大、放慢或加速过程，清晰呈现肉眼无法捕捉的瞬间。学生反复尝试，精确控制单一变量，深入探究因果关系，培养严谨的科学思维。

以《声音是怎样产生的》为例，学生容易将“物体受到力”或“物体在运动”等同于“发声”，难以理解“振动”是发声的本质原因。对此，教师构建智能虚拟实验平台，引导学生持续探究。首先，教师发放实验道具，学生尝试让尺子、橡皮筋、鼓、音叉等物体发出声音，观察现象。教师打开可视化 APP，对准学生正在敲击的音叉，借助高速摄影功能将肉眼难以看清的快速振动，放大呈现在屏幕上。学生关注核心现象“振动”，为后续建立概念奠定基础。随后，教师引导学生将平板摄像头对准自己喉咙，APP 通过图像识别与增强现实（AR）技术，实时在屏幕上叠加显示声带的振动动画。通过放大化人体内部的微小振动，突破观察限制，证明“发声必振动”。接下来，为验证“振动停止，声音停止”，教师在虚拟实验平台中，设计一个交互式场景：一个虚拟的“鼓”。学生点击“敲击”，鼓面振动发声并显示波形；学生用手指按住虚拟鼓面，振动和波形立刻停止，声音也随之消失。虚拟实验室清晰展示“振动”与“发声”的直接因果关系。学生通过操作，深刻理解“振动停止，声音消失”，强化核心概念。最后，教师利用平台提供多种虚拟物体，学生选择不同物体发声。平台实时显示并对比物体的振动模式。学生由此拓展认知，理解虽然振动是本质，但不同物体振动方式不同，为后续学习声音特性埋下伏笔。

通过构建智能虚拟实验平台，学生深刻理解科学核心概念，发展科学探究能力。

（二）利用智能辅助教学工具，优化教学流程与互动

科学探究中涉及大量观察、记录、数据采集等基础性工作。传统方式耗时长、易出错、精度有限，挤占了宝贵的课堂探究时间。而且，反馈滞后，教师难以实时掌握每位学生的学情。智能辅助教学工具无缝嵌入日常教学环节，提供即时精准的反馈，增强师生与生生互动，从而优化教学流程，深化课堂互动。

智能辅助教学工具支持下，教师无需忙于巡视记录或手动汇总，可更专注于指导小组规范操作、解答疑问、观察学生表现。

（三）设计AI 驱动 PBL 活动，促进跨学科知识融合

现实问题往往是复杂、综合的，需要融合科学、技术、工程、数学，乃至人文艺术的知识与思维方式才能有效解决。AI 在数据采集、处理、分析等方面具有强大能力，为学生解决复杂问题提供工具支持。PBL 以学生为中心，围绕真实、有意义的驱动性问题展开实践。AI 的加入，扩展了PBL 活动的深度、广度和可行性。

例如，《制作我的小乐器》教学目标是利用身边的材料设计和制作一个能发出不同音高的小乐器，理解音高变化与物体属性的关系。教师设计驱动问题：“如何运用科学知识和 AI 工具，设计并制作一款能精准演奏简单旋律的个性化小乐器？”为解决问题，教师先借助 AI 作曲工具生成一小段简单旋律，激发学生兴趣。同时教师提出问题：“我们能制作自己的乐器来演奏这样的旋律吗？”接下来，学生分组活动，利用现成材料制作简易原型。每个原型发出不同音高，APP 实时测量并显示声音的频率（Hz）或音高。学生记录变量值（长度、松紧圈数、水量）和对应的频率/音高。紧接着，小组头脑风暴，确定材料、结构，绘制设计草图。学生将收集的本组数据输入工具。工具利用简单的线性回归模型，可视化变量与频率的关系。学生设定目标音高，利用工具反推所需的关键设计参数，如橡皮筋需要多长？需要拧紧多少圈？学生初步理解变量间的数学关系，在此基础上，根据设计参数，利用选定材料制作乐器原型。学生用制作的乐器尝试弹奏目标音符。APP实时显示实际发出的频率/音高，并与目标值进行对比。学生根据 AI反馈和模型建议，修改设计参数，调整原型，再次测试，循环直至达到满意的精度。最后，各小组展示制作的乐器，并尝试演奏“小星星”片段。

结束语

综上所述，人工智能技术在探究场景、课堂流程、知识融合方面为科学教学注入新的活力。学生学习兴趣和学习能力得到全面提高。教师应该重视人工智能技术的挖掘和利用，为学生创设高质、高效的学习环境。

参考文献：

[1]冬雪松，查永军.生成式人工智能时代小学教师的“应为”与“善为”[J].教育科学探索，2025，43（03）：78-82.

[2]杨伟杰.人工智能赋能科学素养培育的探寻[J].四川教育，2025，（15）：30-31.