AI 赋能小学综合实践活动的实践探究

引言

随着教育信息化和科技的迅猛发展，传统的教学模式已逐渐不能满足现代学生的学习需求，尤其是在小学阶段，学生的兴趣与学习动机直接影响到他们的学习效果。因此，如何通过创新的教育方式，激发学生的兴趣，提升他们的动手实践能力与创新思维，成为当前教育改革中的一个重要课题。在这一背景下，AI 技术的引入成为了改变传统教育模式的重要突破。AI 不仅仅作为一种教学工具，更可以赋能教育活动，促进教学内容与方法的创新，帮助学生在参与中提升科学素养和综合能力。

综合实践活动作为教育课程的重要组成部分，不仅要求学生掌握一定的学科知识，更强调学生在实践中的动手操作和团队协作能力。这一过程中，AI 技术的应用能够有效提升学生的数据分析能力和解决问题的能力，尤其在处理复杂的数据采集、分析和反馈时，AI 技术的优势得以充分发挥。通过以“智能植物生长监测”实验为例，本文旨在探讨如何将 AI 技术与小学综合实践活动相结合，提供一种新的教学思路和方法，同时为小学教育模式的创新提供有力支持。

一、AI​教育应用：现状与意义

1.1 应用现状

联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的挑战与机遇》报告表明，全球已有 78% 的基础教育部门将 AI 技术引入教学场景。在我国，随着《新一代人工智能发展规划》的持续推进，AI 技术在小学教育领域的应用不断深化，从教学管理、学习评估等基础环节，逐步拓展至课堂互动、个性化学习支持等核心领域。

在小学综合实践学科中，AI 技术的应用成效显著。以我校“童创园”春耕节实践活动为例，学校构建了基于 AI 的智能实践教学体系，部署土壤湿度、光照强度、温湿度等多种智能传感器，并与数据分析平台互联互通。学生能够实时获取果蔬生长数据，开展科学化、智能化的种植实践。例如在实践过程中，学生通过分析传感器数据，发现不同果蔬在生长初期对土壤湿度的需求差异，从而制定出精准的灌溉方案，将理论知识与实践操作有效结合。

1.2 赋能价值

依据建构主义学习理论，学生在真实情境中的主动探索是知识内化的重要途径。AI 技术从三个维度为小学综合实践学科教学带来变革，重塑传统教学模式。在“童创园”黄瓜种植项目中，AI 系统运用机器学习算法，对光照、水分、温度等数据进行深度分析，为学生定制个性化种植方案。系统不仅引导学生探究不同环境因素对黄瓜生长的影响，还通过模拟实验，帮助学生理解植物生长的科学原理。

在这一过程中，学生需要运用数学知识处理分析数据，结合科学知识解释生长现象，实现了跨学科知识的整合运用。同时，AI 技术营造的真实探究情境，充分激发了学生的学习主动性，有效培养了学生的实践能力与创新思维，推动小学综合实践教学向智能化、个性化、跨学科方向发展。

二、AI 赋能小学综合实践教学模式的创新策略

2.1 互动方式便捷化，提高教学效率

杜威“做中学”教育理论与皮亚杰认知发展理论强调实践与具象化操作对知识建构的重要性。在“童创园”智能植物生长监测实验中，AI 技术搭建起便捷的互动桥梁，显著提升教学效率。实验以果蔬种植为真实场景，围绕植物生长原理学习、数据分析能力培养、科学探究与团队协作素养提升三大目标展开。

在实验步骤设计上，教师团队借助 AI 平台实现分层递进教学。初级阶段，学生通过图文手册与短视频教程，快速掌握土壤湿度、光照强 技术门槛的降低让学生能迅速投入实践；中级阶段，AI 数据采集平台自动定时记录果 操作即可获取、整理数据，减少人工记录的繁琐流程；高级阶段，AI 分析工 指标的关联性图表，学生无需复杂计算就能开展深度探究。同时，差异化任务卡的设 生均能高效参与，如能力较弱的学生专注数据录入与图表绘制，能力较强的学生则探索 生长预测模型，避免“一刀切”教学导致的效率损耗。

2.2 评价科学化和即时化，助力个性化教学

AI 技术在“童创园”实验中的应用，推动教学评价从主观、滞后转向科学、即时，为个性化教学提供支撑。实验过程中，AI 平台每 30 分钟自 成折线图、热力分布图，学生可实时查看果蔬生长数据的动态变化，教师也能通过后台掌握每个 点。 某次西瓜种植时，AI 平台显示 2 号种植区土壤湿度持续低于适宜范围，系统 向小组推送预警，并关联知识库中的解决方案。学生通过小组讨论，结合系统建议制定“滴灌 + 遮阳网”的调整策略， 周后该区域西瓜生长状况显著改善，果实直径较对照组增长 12%。

这种即时反馈不仅帮助学生快速修正实践偏差，更让教师能基于数据对学生的知识掌握、问题解决能力进行精准评价。同时，AI 平台对学生操作数据的长期记录与分析，能识别个体在数据处理、科学探究等方面的优势与不足，从而为后续教学提供个性化指导。如发现部分学生在数据分析环节表现突出，教师可推荐进阶任务；对实践操作较弱的学生，则提供针对性强化训练，真正实现“以评促学、以评促教”。

2.3 互动方式多样化，丰富课堂形式

“童创园”智能植物生长实验突破传统课堂边界，借助 AI 技术实现互动方式的多元创新。学生以小组为单位，在种植区安装传感器时，需根据果蔬生长习性灵活调整设备位置，这种动手实践与技术应用的结合，将课堂延伸至真实场景。AI 平台除了数据采集与分析功能，还提供模拟实验、问题引导单等互动模块。例如，教师通过“问题引导单”提出“光照时长如何影响番茄果实甜度？”，学生可在 AI 平台上进行虚拟光照时长调整，观察模拟生长结果，再通过实际种植验证假设，虚实结合的探究方式激发学生兴趣。

实验结束后，AI 技术进一步深化互动形式。学生运用平台提供的柱状图、相关性分析等工具，系统梳理环境因素与果蔬生长的关系，并在复盘会议上借助数据可视化成果展开讨论。师生共同从技术、方法、设计层面反思实验，学生还自主发起“传感器优化提案大赛”，提出 12 项创新方案，其中“可升降式光照传感器支架”解决了植株长高后数据偏差问题，获省级奖项。这种从“完成实验”到“改进实验”的转变，将单向知识传递转化为师生、生生、人机间的多维互动，真正实现课堂形式的丰富与创新，让学生在实践与创造中深化学习效果。

三、AI​应用实践：优势与挑战

3.1 显著优势

作为一线教师，在“童创园”茄子种植项目实践中，我深切感受到 AI 技术为小学综合实践活动带来的革命性变化。其实时反馈、个性化学习与互动增强三大核心优势，切实解决了传统教学中的诸多痛点。

在实时反馈方面，AI 系统的病虫害识别功能让我印象深刻。以往我们指导学生观察植物病害，全凭肉眼判断和经验积累，不仅效率低，还容易出现误判。而现在，AI 系统利用图像识别和深度学习算法，能够对茄子叶片进行全天候动态监测。一旦发现叶片异常，10 秒内就能精准识别病虫害类型，并推送详细防治方案。记得有一次，系统提前 3 天预警蚜虫爆发风险，我带着学生及时布置防虫网，成功将茄子受害率降低 65%。这种及时、准确的反馈，让学生的实践探索更具科学性和实效性，也大大减轻了教师的指导压力。

个性化学习功能则有效破解了传统教学“一刀切”的难题。在 AI 平台的支持下，我可以根据学生的学习能力和兴趣特长，灵活分配任务。能力较强的学生组成“数据分析师”小组，尝试用 Python 语言分析数据、构建生长预测模型；基础薄弱的学生则负责数据采集和简单图表绘制。这种分层设计让每个学生都能找到适合自己的角色，真正实现“人人有事做，人人能进步”。通过观察发现，学生的学习投入明显增加，复杂问题解决能力也有了显著提升。

最受学生欢迎的当属 AI 平台的游戏化互动设计。将种植过程转化为闯关任务后，课堂氛围变得格外活跃。学生们为了积累积分、解锁奖励，主动查阅资料、讨论方案，连平时对科学课兴趣不高的孩子都变得积极参与。作为教师，我明显感觉到课堂提问变多了，学生的探究热情被充分激发。这种寓教于乐的方式，真正实现了从“要我学”到“我要学”的转变。

3.2 现存挑战

然而在实际教学中，我也深刻体会到 AI 技术落地应用面临的重重困难。这些问题并非技术本身的缺陷，而是教育场景中特有的现实困境，亟需得到关注和解决。

首先是设备资源短缺问题。目前学校配备的 AI 实验设备远远无法满足教学需求。以“童创园”茄子种植项目为例，原计划 6 人一组的实践活动，因传感器和数据采集终端不足，只能临时合并为 12 人一组。学生们常常需要排队等待使用设备，不仅浪费时间，还打断了探究的连贯性。记得有次叶片图像采集任务，学生们排了 20 分钟队才轮到操作，导致部分病害初期特征未能及时捕捉。作为一线教师，我只能不断协调设备使用时间，尽量让每个学生都能参与，但教学效果难免打折扣。

其次是教师技术能力不足的问题。面对 AI 数据分析平台，很多老师和我一样感到力不从心。虽然参加过几次培训，但真正在课堂上指导学生时，还是会遇到各种问题。比如在讲解机器学习算法时，我们很难用通俗易懂的语言向学生解释；遇到数据异常波动，也常常束手无策。有一次在数据可视化环节，我因为不熟悉图表参数设置，导致温湿度变化曲线出现偏差，险些延误病虫害防治。这种技术短板不仅影响教学质量，也让我们在学生面前缺乏自信，不敢大胆开展更深入的 AI 教学探索。

此外，小学生的操作适应性问题也不容忽视。 10、11 岁的孩子手部精细动作发育还不完善，在安装传感器、连接数据线时经常出现问题。有的学 作界面，误将土壤湿度的百分比单位当作毫米记录，导致数据失真。作为教师，我们不得 帮助学生调试设备、纠正错误，原本的教学计划常常被打乱。更令人担忧的是，这些技术操作障碍可能会让学生对科学探究产生畏难情绪。

这些问题的解决，需要多方共同努力。建议政府加大教育信息化投入，为学校配备充足的 AI 教学设备；教育部门应组织针对性强的教师培训，帮助我们提升技术应用能力；同时，希望技术开发者能够设计更符合小学生认知特点的操作界面，降低使用门槛。只有这样，AI 技术才能真正成为小学综合实践教学的得力助手，为学生的成长发展赋能。

四、未来发展趋势与建议

随着 AI 技术的不断发展，未来其在小学综合实践活动中的应用将更加广泛和深入。教师需要不断学习和掌握新的教育技术，灵活运用 AI 平台和设备，以满足学生多样化的学习需求。未来的 AI 教育平台将更加智能化，能够根据学生的学习特点和需求，提供更加个性化和定制化的学习内容和教学策略。这不仅能够提高教学效率，还能帮助学生在个性化的学习环境中得到更好的发展。

同时，学校应加大对 AI 技术设备的投入，为教师和学生提供更好的技术支持。学校可以通过加强与技术企业、科研机构的合作，借助外部资源，推动 AI 技术在教育中的普及。通过整合教育资源，学校能够为学生提供更多的实践机会，让学生在技术和科学的交融中不断提高自己的综合素质。

未来，AI 与小学教育的结合将不仅限于实验教学，还可以扩展到更多学科领域，如数学、语文、历史等，推动跨学科的综合学习。AI 技术能够帮助学生从多个学科的角度进行综合性学习，打破学科之间的壁垒，培养学生的跨学科思维和创新能力。在跨学科的学习中，学生能够在解决实际问题时灵活运用多学科的知识，提高他们的综合分析能力和解决问题的能力。

AI 赋能的教育活动将更加注重学生的自主探究、实践能力和创新思维培养，最终实现培养综合素质全面发展的教育目标。教师可以利用 AI 技术为学生提供更多的自主学习机会，鼓励学生在探索中学习，在实践中成长。

五、结语

AI 技术在小学综合实践活动中的应用 能够提高教学效率 还能够促进学生的深度学习和综合素养的提升。通过创新的实验设 理，发展创新思维和动手能力。尽管 AI 技术的应用面临 AI 赋能的小学综合实践活动将为学生提供更加丰富的学习体 化的方向发展。随着 AI 技术的进一步发展和教育资源的逐步完善， 加丰富的学习机会，促进其全面发展，最终为培养具有创新能力、实践能力和 责任感的学生奠定坚实的基础。

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