AI 赋能小学道德与法治课堂互动教学实践探讨

引言

人工智能技术的引入，为教育领域带来了前所未有的变革。通过大数据分析，AI 能够精准识别每位学生的学习习惯和认知特点，从而为教师提供定制化的教学方案。AI 辅助的教学平台可以根据学生的答题记录和互动频率，动态调整教学内容的难度和深度，确保每位学生都能在最适合自己的学习路径上前进。双减和教育信息化的政策都从一定程度上都引起了对教育的变革，其中一个便是基于人工智能实现课堂互动形式的改变，这一方案一方面顺应了目前的教育改革风向，也给实现学生的综合发展提供一种途径。

1 AI 赋能下小学道德与法治课堂互动教学的理论逻辑

教育者利用人工智能的前提是看其技术能带来哪些方便，以达成怎样的教学目的。人工智能可通过语音辨认、自然语言处理、图像识别以及学习数据挖掘等技术手段获取课上信息并且做出精准判断，能够为互动教学提供即时辅助。从教育学角度分析，以建构主义为主要认识的学习理论认为，学习过程应当发生于真实的环境中，而人工智能中的虚拟环境构建技术正好遵循了这一原则，可给予学生较强的沉浸式体验效果，使学生获得更多学习效果。

2 小学道德与法治课堂互动教学的现实局限与制约

2.1 教学互动模式固化削弱了课堂生成价值

现阶段，在小学的思想品德课堂上，其教学模式多为“老师发问—学生回答”，具有封闭性和应答性的特点，学生只能被动地回答老师的问题，没有足够的机会主动探究或表达自己的看法。在这种固定教学模式的影响下，限制了课业内容的创新，也不利于学生在交流中产生新的思想火花。例如，谈及“正义与公正”的话题，老师仅着眼于预先确定问题和标准的答案，忽视了学生与现实生活的直接联系，使学生的思想随着岁月的流逝，在思想品德课堂上的积极主动性与创造性下降。

2.2 教学资源与AI 技术的融合度不高

尽管 AI 技术的运用正在被逐渐推广到教育方面，但是针对小学的思品课和道德法律课领域来说，AI 与课本之间的结合并不算深入，很多教师在使用多媒体设备或是在线学习平台时只能观看视频或是呈现出图片等浅层作用，没能对 AI 进行一个具有更加广泛性的交互式设计，例如 AI 所生成的案例库以及情节模拟的功能没有得到更多的重视，这一现状导致课堂的互动变得僵硬、泛泛而谈。此外，由于教师在对 AI技术的理解与操作水平上的不同，会限制他们在课堂中发挥的功效大小。

2.3 课堂评价方式滞后限制互动反馈效能

在现实的教育场景中，对课程的评价主要注重成果及最终的结果，注重知识点的获取记忆，忽视了在言语交际中所反映出的能力以及思维的成长。特别是道德法律和生活这门课，更应注重其过程性的测评手段，有利于帮助学生的价值观念建构。而当前的评价手段大多根据老师主观意识判断，并不具备实时化、科学化的特征。尽管人工智能技术可追溯记录学习行为，并对其进行分析，但在嵌入式的课程评估中仍然存在不足。这也成为限制学生参与活动、老师无法及时调整教学方法、进而影响活动效能的重要因素。

3AI 赋能下小学道德与法治课堂互动教学的实践路径

3.1 构建基于AI 支持的课堂互动设计框架

通过重新配置课程的结构来充分利用人工智能在学习过程中的功能。可以利用人工智能语言识别技术及即时分析的学习结果，追踪和分析师生间的教学交流 ; 通过人工智能沟通工具增进学生的交谈和合作互动 ; 并且通过利用 AI 获取的学习分析数据调整互动活动和教学难度。例如，在学习“社会责任”内容时，教师可以引入一些由人工智能技术支持的辩论活动，学生可以利用语音通讯和即时投票参与，通过 AI 数据分析了解学生的口头表达和思维逻辑，进一步提高课堂深度学习。

3.2 丰富AI 驱动的教学资源与情境应用

人工智能可以根据教学内容产出相应类型的多种场景，让教学环境变得丰富多彩。AI 虚拟现实可以模拟出学生日常生活中相关性较高的场景，如社区讨论、法庭审理等，使课堂更加具有真实感和交互性。以部编版教材“规章制度”单元为例，可以通过设置虚构的情景让学生体验规章的作用，使学生潜移默化地感悟、认可、遵循正确的行为。

3.3 建立多元化的AI 辅助互动评价机制

互动式教学迫切需要有效的评估支持。利用 AI 的技术手段，比如学习轨迹分析、互动数据分析、语音情绪识别等，实时评估学生在互动交流中表现出来的行为特征，让教师据此能够建设一种过程性和结果性的结合的评估方式，从而掌握每一个学生在学科知识水平、价值观念和行为习惯等方面的情况。例如，在“诚信”话题的互动交流中，AI 能够追踪学生群体每个同学的互动频率、态度深浅和情绪状态，并以此给予教师对学生个体的指导建议，从而增强课堂教学活动的效率与持久度。

结语：让 AI 技术变革小学道德与法治课堂的交互式学习，为教育创新、改变教室创新模式开辟新的途径。从理论上讲，AI 技术的优势非常契合所要达成的教育目的，使得课堂交流的变革和深化成为可能。而从现实来看，固化的交互形式、脱离整合的资源以及不及时的评价都会制约课堂交互效果的再提升，而从实施途径来看，可以基于 AI 支持构建交互结构、拓展 AI 驱动的情景应用范围、设置多样化的评价标准等方式有效地解决上述问题，提高课堂创造力和学生参与度。

参考文献

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