引言

在教育数字化战略行动推进的背景下，人工智能技术正深刻改变教育教学形态。小学科学教育以培养学生科学兴趣、探究能力与创新思维为核心目标，其强调的 “探究式学习”“实践式体验” 与人工智能教育的 “个性化”“智能化” 特性高度契合。将人工智能教育融入小学科学教育教学，不仅能丰富科学教学的内容与形式，还能培养学生适应未来的数字化素养与科学思维。然而，当前部分小学在二者融合实践中，仍存在对人工智能教育认知片面、融合仅停留在技术工具层面、缺乏系统教学设计等问题，导致融合效果不佳。基于此，本文聚焦人工智能教育与小学科学教育教学的融合应用，探索科学的融合路径与保障机制，为小学科学教育数字化转型提供理论支撑与实践参考。

一、人工智能教育与小学科学教育的核心内涵及融合价值

（一）人工智能教育的核心内涵

人工智能教育是指将人工智能技术、理念与方法融入教育教学全过程，以培养学生人工智能认知、数字化能力与创新思维为目标的教育形态。在小学阶段，人工智能教育并非以传授复杂技术知识为核心，而是通过直观、趣味的形式，引导学生初步了解人工智能的基本概念（如机器学习、智能识别）、技术应用（如智能机器人、语音助手），培养学生运用人工智能工具解决问题的意识与能力，同时渗透科学思维与创新意识，为学生后续数字化学习奠定基础。其核心特征体现为启蒙性、实践性、融合性，强调在具体教学场景中实现技术认知与能力培养的统一。

（二）小学科学教育的核心内涵

小学科学教育是面向小学生开展的基础科学启蒙教育，以《义务教育小学科学课程标准》为依据，涵盖物质科学、生命科学、地球与宇宙科学、技术与工程四大领域。其核心目标是培养学生的科学素养，具体包括科学知识的积累、科学探究能力的提升（如提出问题、设计实验、分析数据）、科学态度的养成（如好奇心、严谨性、合作意识）。小学科学教育注重以探究为核心的教学方式，通过实验操作、观察记录、小组讨论等活动，让学生在亲身体验中感受科学魅力，形成科学思维，是学生科学素养发展的关键奠基阶段。

二、人工智能教育与小学科学教育教学融合的现存问题

（一）融合理念认知片面，缺乏系统性规划

部分小学对人工智能教育与小学科学教育的融合理念认知存在偏差，缺乏系统性规划。一是将融合窄化为 “技术工具的简单应用”，仅在科学教学中引入智能设备（如投影仪、电子白板），未将人工智能理念与科学探究流程深度结合，导致融合停留在表面；二是对人工智能教育的定位模糊，过度强调技术知识传授（如复杂编程语法），忽视其与科学探究能力、思维培养的关联，增加学生学习负担，偏离小学教育的启蒙性目标；三是缺乏整体规划，学校未制定二者融合的阶段性目标与实施方案，融合教学多为教师个人自发行为，缺乏连续性与系统性，难以形成融合育人的合力。

（二）融合路径单一，未覆盖科学教学全流程

当前二者融合的路径较为单一，多集中于 “教学工具辅助” 环节，未覆盖小学科学教学的全流程（课前准备、课中探究、课后拓展）。一是课前准备阶段融合缺失，未利用人工智能技术进行学情分析与资源推送，教师仍依赖经验设计教学方案，难以精准匹配学生的科学认知水平与学习需求；二是课中探究阶段融合浅层化，人工智能工具的应用多局限于 “演示科学现象”（如播放虚拟实验视频），未引导学生主动运用人工智能工具开展探究（如自主操作虚拟实验、使用智能设备收集数据），学生仍处于被动接受状态；三是课后拓展阶段融合不足，未利用人工智能平台设计个性化的科学实践任务（如家庭科学探究打卡、线上科学讨论），无法延伸科学学习的时空，难以巩固学生的探究能力与知识掌握程度。

三、人工智能教育与小学科学教育教学融合的应用策略

（一）确立融合原则，明确融合方向

推动二者深度融合，需先确立科学的融合原则，明确融合方向，避免实践偏差。一是 “启蒙性与趣味性原则”，融合教学需符合小学生的年龄特点与认知水平，以直观、趣味的形式引入人工智能（如通过动画讲解智能原理、通过游戏化任务开展探究），激发学生参与兴趣，避免复杂技术知识的灌输；二是 “科学为本，技术赋能原则”，融合需以小学科学教育的目标（培养科学素养）为核心，人工智能技术作为服务科学探究的工具与手段，而非融合的最终目的，确保技术应用始终围绕科学知识学习、探究能力提升展开；三是 “循序渐进，分步实施原则”，根据学生年级特点设计融合梯度，低年级侧重 “人工智能技术感知”（如认识智能设备、体验虚拟实验），中年级侧重 “人工智能工具应用”（如使用智能传感器收集数据、操作简单编程机器人），高年级侧重 “人工智能与科学探究结合”（如利用编程设计实验流程、通过数据分析得出科学结论），逐步提升融合深度。

（二）设计全流程融合路径，覆盖科学教学各环节

围绕小学科学教学的 “课前 — 课中 — 课后” 全流程，设计系统性的融合路径，实现二者的深度结合。一是课前准备环节：利用人工智能技术进行学情分析与资源推送，教师通过智能学习平台收集学生已有的科学知识基础与学习需求，生成学情报告；根据学情推送个性化预习资源（如科学知识微课、前置探究任务），同时为学生提供人工智能工具使用指南（如虚拟实验操作说明），帮助学生做好课前准备。二是课中探究环节：构建 “人工智能 + 科学探究” 的教学模式，在 “提出问题” 阶段，通过智能互动平台引导学生分享感兴趣的科学问题，形成探究主题；在 “设计实验” 阶段，利用虚拟仿真工具模拟不同实验方案的效果，帮助学生优化实验设计；在 “实验操作” 阶段，结合智能设备（如传感器、编程机器人）开展实验，收集实验数据；在 “分析结论” 阶段，运用人工智能数据分析工具处理数据，生成可视化图表，辅助学生得出科学结论。三是课后拓展环节：依托人工智能平台延伸科学学习，教师推送个性化的课后探究任务（如家庭环境监测、科学小发明设计），学生通过平台提交探究成果（实验报告、照片、视频）；利用平台开展线上交流讨论，学生分享探究心得，教师与同伴给予反馈；通过智能评价系统对学生的课后表现进行跟踪，为后续教学提供参考。

四、结束语

人工智能教育与小学科学教育教学的融合，是顺应教育数字化转型、培养新时代创新人才的必然选择。当前二者融合存在的理念认知偏差、路径单一、资源薄弱、教师能力不足等问题，需通过确立科学原则、设计全流程路径、构建资源体系、提升教师能力等策略逐步解决。

参考文献

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[2]钟志贤。人工智能教育：价值、困境与路径[J].中国电化教育，2021（01）：23-31.