AI 赋能婴幼儿托育专业《婴幼儿行为观察与记录》课程模式探索

引言

《婴幼儿行为观察与记录》是婴幼儿托育专业的核心课程，其教学质量直接决定学生能否掌握解读婴幼儿发展需求、制定个性化照护方案的关键能力。近年来，AI 技术凭借图像识别、数据整合、智能分析等优势，为破解这些痛点提供了可能。在此背景下，探索 AI 赋能的课程模式，不仅能弥补传统教学短板，更能提前培养学生适应智能托育岗位的能力，这既是推动课程从“理论导向”向“实践能力导向”转型的必然选择，也是响应托育行业数字化发展需求的重要举措。

一、AI 赋能《婴幼儿行为观察与记录》课程的核心价值

（一）破解传统课程实践困境

传统课程中，学生观察训练多局限于模拟场景或短期实习，难以接触多样化、连续性的婴幼儿行为数据，且人工观察易遗漏微表情、肢体互动频率等关键细节。AI 技术可通过接入合规的托育机构影像或标准化数据库，让学生在课堂接触不同月龄、场景的婴幼儿行为；同时自动标记行为的时间、频率、伴随状态，弥补人工观察的局限性，解决实践场景不足、观察维度单一的问题，让课程更贴近岗位真实需求。

（二）重构学生能力培养逻辑

课程核心目标是培养“观察—记录—分析—应用”的连贯能力。AI 在各环节为学生赋能：观察环节，AI 图像识别自动分类行为类型，帮学生建立系统观察框架；记录环节，AI 生成结构化模板，减少手动记录负担，让学生专注细节描述；分析环节，AI 整合数据生成发展曲线，辅助学生快速定位婴幼儿发展优势与需求。这种模式将学生从低效率劳动中解放，聚焦数据分析、方案设计等高阶能力，重构“基础技能—核心能力—岗位适配”的培养逻辑。

（三）衔接托育行业数字化需求

当前托育行业加速数字化转型，智能行为监测、AI 成长档案等工具广泛应用，对人才的需求升级为“专业 + 技术”复合能力。AI 赋能课程让学生提前熟悉行业常用智能工具的操作逻辑与数据解读方法，例如在课程中用 AI 分析婴幼儿社交行为，正是未来岗位工作的预演。这种教学与行业实践的衔接，能提升学生就业适应能力，为行业输送具备数字化素养的专业人才。

二、AI 赋能《婴幼儿行为观察与记录》课程模式的创新设计

（一）重构课程内容体系

围绕AI赋能目标，打破“理论章节 + 模拟训练”的传统结构，构建“基础理论—AI 应用—岗位实践”三位一体的内容体系。基础理论部分，保留“婴幼儿发展阶段特征”“观察伦理规范”等核心内容，新增“AI观察技术原理”“智能工具操作规范”模块，让学生理解 AI 识别行为的技术逻辑（如通过姿态算法判断运动能力、通过表情识别捕捉情绪变化），同时明确数据隐私保护、家长授权流程等伦理要求。AI 应用部分，以岗位任务为导向，设置“AI 辅助语言行为观察”“智能分析社交互动记录”“自动生成发展评估报告”等实践任务，如使用 AI 工具标记婴幼儿自主进食中的手部精细动作，通过智能平台对比不同月龄婴幼儿的语言发音频率。岗位实践部分，联合托育机构开展“ AI+ 真实场景”训练，学生使用便携 AI 设备记录婴幼儿日常行为，结合智能分析报告制定个性化游戏方案，实现课程内容与岗位需求深度融合。

（二）创新教学实施方法

采用“AI 工具支撑 + 项目任务驱动”的教学方法，构建三阶递进流程。第一阶段为“AI 辅助观察训练”：教师提供真实婴幼儿行为影像，学生使用 AI 分析工具（如行为分类视频软件）标注行为类型，系统自动生成观察维度清单（如“肢体动作：3 次站立、2 次爬行”“语言表达：4 次单字、1 次双词”），学生对比自身标注与系统结果，在教师指导下修正观察偏差，建立系统观察思维。第二阶段为“项目化实践”：以“为 18 月龄婴幼儿制定社交能力提升方案”为主题，学生分组使用 AI记录工具，连续一周跟踪观察对象的社交行为（如眼神交流次数、玩具分享频率），系统自动整理数据并生成发展趋势图，学生基于图表分析发展特点，形成初步方案框架。第三阶段为“个性化反馈优化”：教师结合AI 生成的学生项目报告，针对“数据解读准确性”“方案可行性”提出建议，AI 工具根据学生表现推送补充资源（如“婴幼儿社交迟缓观察要点”），帮助学生针对性提升，形成“实践—反馈—优化”的闭环学习流程。

三、AI 赋能课程模式实施的保障机制

（一）构建校企协同支撑体系

AI 赋能课程需依托真实场景与专业工具，因此建立“学校—托育机构—AI 企业”三方协同机制。学校与托育机构签订合作协议，明确机构提供经授权的行为影像素材、安排学生实地使用 AI 工具，派遣资深导师参与课程评价；与 AI 企业合作引入专业工具（如婴幼儿行为识别系统、智能记录平台），企业提供技术培训，根据教学需求优化功能（如增加“发展阶段对比”模块）。三方协同解决“真实场景不足、工具专业度不够”的问题，确保课程内容与行业技术同步。

（二）提升教师AI 教学能力

教师是课程落地的关键，需从“理论讲授者”转型为“AI 教学引导者”。学校制定系统培训计划：组织教师参与 AI 教育技术培训，学习工具操作与课程设计方法（如设计 AI 辅助实践任务）；安排教师到托育机构与 AI 企业调研，了解行业技术应用现状（如智能设备在托育机构的实际使用场景），将调研成果转化为教学案例；建立教研团队，定期研讨“AI 教学痛点”（如如何引导学生正确解读智能报告），逐步提升教师的AI 教学能力，确保课程有效实施。

结语

AI 赋能为《婴幼儿行为观察与记录》课程改革提供了创新路径，通过重构内容体系、创新教学方法、完善保障机制，既解决了传统课程“实践脱节、效率低下”的痛点，又培养了学生“技术应用 + 专业能力”的复合素养，契合托育行业数字化发展需求。实施过程中需注意平衡技术与人文的关系：AI 是辅助工具而非替代人工，课程核心仍需聚焦学生对婴幼儿行为的深度解读能力与人文关怀精神，避免过度依赖技术导致“重数据、轻情感”的偏差。

参考文献

[1] 周君丽.“双高”建设背景下婴幼儿托育专业人才培养路径[J].西部素质教育 ,2025,11(16):71-75.

[2] 陆耘丁. 婴幼儿托育专业“医育教”人才培养模式的探讨[J]. 四川劳动保障 ,2025,(14):181-182.