摘要：小学科学实验面临安全风险、资源限制和思维深度不足等挑战。生成式人工智能通过风险预演规程、事故模拟警示和虚拟操作训练，有效规避 磁铁误吞、尖锐物刺伤及消化实验卫生隐患。同时，借助过程可视化压缩植物生长周期，虚拟场景排除磁场干扰，个性化方案弥补材料短缺，突破时空与 资源壁垒。此外，工具辅助实验报告框架生成、假设场景探究及科学家故事拓展，深化学生批判思维与科学认知，系统性提升实验教学实效性。关键词：生成式人工智能；实验安全优化；探究深度拓展

引言：小学科学实验是培养学生探究能力的关键环节，但教学实践常受安全风险、资源匮乏及思维引导不足制约。磁铁单元存在误吞与设备干扰隐患，消化实验涉及操作规范问题；植物生长周期漫长，微观消化过程不可见；实验报告表述困难，假设探究缺乏支持。生成式人工智能以其文本与图像生成能力，为实验规程设计、时空压缩和思维深化提供创新路径，有望重构安全、高效、深度的实验教学模式。

一、GenAI 化身“ 安全员” ，规避实验风险

（一）教材实验中的显性与隐性安全隐患

大象版教材强调探究实践，但部分实验存在不可忽视的安全风险。磁铁单元中，《磁铁有两极》《两极相遇了》使用的小型强磁铁存在误吞风险，且易干扰电子设备；《做指南针》需操作大头针等尖锐物，易引发刺伤；消化单元《口腔历险记》《胃中奇遇记》涉及食物咀嚼、模拟消化液操作，存在卫生隐患与不规范操作风险。这些隐患制约实验开展实效性，亟需针对性解决方案。

（二）风险预演与规程生成：构建安全操作基准

依托文本类 GenAI 工具，教师可预先输入实验主题指令，快速生成包含“ 磁铁统一收发” “ 禁止靠近电子设备” “ 防误吞警示” “ 避免磁铁碰撞” 等要点的规范草案。教师需结合班级学情筛选优化，例如细化“ 磁铁回收后清点数量” 等本土化条款，形成可执行的安全任务单。此流程将抽象规范转化为具象指引，显著提升学生预习阶段的风险认知效率。

（三）事故模拟与后果警示：强化风险具象认知

针对磁铁误吞、尖锐物伤害等高风险场景，文生图类 GenAI 可生成科学准确的警示素材。输入提示词，输出图像能直观展示生理损伤机制，避免语言描述的模糊性。同步利用文本 GenAI 虚构事故案例，组织学生分析事故链，深化对违规操作后果的理解。

（四）虚拟操作训练：降低高危环节失误率

对《做指南针》的磁化钢针环节，学生易因摩擦方向错误或握持不当受伤。通过文本 GenAI 生成分步骤操作提示，并整合简易动画演示关键动作，让学生在实物操作前完成虚拟训练。消化实验中，利用 GenAI 生成的动态消化示意图辅助讲解胃部蠕动原理，减少盲目模拟操作，从源头规避因操作不当引发的卫生问题。

二、GenAI 突破时空壁，弥补资源短缺

（一）实验资源与时空的现实掣肘

大象版教材的探究活动常受制于资源与时空限制。植物单元《茎与叶的生长》《果实与种子》需数周连续观察，课堂难以覆盖完整周期；消化单元《食物与消化》的微观反应与器官协同不可视；磁铁单元《磁针与南北》要求无磁场干扰环境，普通教室难以满足。此外，材料短缺导致分组实验不均衡，直接影响学生探究体验的科学性与公平性。

（二）过程可视化：压缩时空呈现本质

文生图类 GenAI 可突破观察周期壁垒。输入精准提示词（如“ 蚕豆种子萌发全过程动态剖面图：展示根向下生长、茎向上生长、子叶萎缩、真叶展开的连续变化” ），生成 6-8 张科学准确的阶段示意图。教师按教学进度分阶段呈现，同步对比学生实际种植成果，解决长期观察与课时割裂的矛盾。针对消化系统抽象过程，输入“ 食物从口腔进入胃部被胃酸分解，再到小肠绒毛吸收养分的卡通剖面动态图” ，生成可视化路径图，将教材文字描述转化为直观动态场景，显著降低认知负荷。

（三）虚拟场景构建：还原理想实验条件

文本与图像 GenAI 协同构建虚拟实验场域。对于《磁针与南北》的环境干扰问题，输入文本指令：“ 描述在无电子设备、远离钢筋结构的开阔草坪上，用自制指南针测定方向的详细现象与数据记录” ，生成标准化实验报告范例供学生参考。同步输入文生图提示词：“ 晴朗白天户外草地，小学生在木桌上用指南针辨别方向，背景无电线与建筑物” ，输出场景图辅助学生建立环境对照意识。此类虚拟场景可复用为实验设计训练素材，弥补场地缺陷。

（四）个性化探究支持：应对材料短缺困境

当分组实验材料不全时，引导学生使用文本GenAI 输入替代方案指令：“ 若用绿豆代替教材中的玉米种子进行萌发实验，操作步骤调整建议及可能的现象差异” 。工具返回针对性回答：“ 需增加浸泡时间至 8 小时，萌发时间比玉米短 1-2 天，子叶出土特征明显” 。该策略保障所有小组持续参与探究，避免因资源不均导致的学习断层，同时培养学生变量控制思维。

三、GenAI 助力深探究，拓展思维疆域

（一）实验报告生成与思维结构化

学生在《磁铁有两极》《食物中的营养》等实验后，常因表达能力局限难以系统梳理现象与结论。文本类 GenAI 可辅助构建报告框架：学生输入关键观察点，工具生成初步分析描述，并抛出深化问题。教师需引导学生筛选有效信息，将工具输出转化为个性化报告，避免直接照搬。此过程显著降低报告书写畏难情绪，聚焦科学思维提炼。

（二）假设性场景激活批判思维

针对教材中未深入探讨的科学边界问题，鼓励学生向文本 GenAI 提出“ 如果⋯会怎样” 式假设。例如输入：“ 若磁铁仅存单一磁极，指南针会如何反应？” ，工具基于现有物理原理生成合理推测。在消化单元可提问：“ 若胃酸分泌不足，食物消化会受何影响？” ，引导学生对比工具输出的病理后果与教材健康知识。此类探究需教师明确提示“ 答案需验证” ，避免学生视AI 为权威结论源。

（三）科学家故事活化背景认知

利用文本 GenAI 快速生成单元关联的拓展素材，如输入：“ 200 字小学生版指南针发明简史，突出司南到磁针的演变” ，输出故事补充《磁针与南北》的文化维度。对植物单元输入：“ 孟德尔豌豆实验的儿童版解说” ，强化《果实与种子》的科学方法论背景。此类内容需教师严格审核历史准确性，并控制篇幅以防冲淡核心探究，最终目标是点燃延伸阅读兴趣而非替代教材。

总结：生成式人工智能作为教学辅助工具，在安全领域通过预演规程降低误吞风险，虚拟训练规范高危操作；资源层面以动态可视化呈现植物全周期，场景构建还原理想实验环境；思维维度借助报告框架提炼核心规律，假设探究激活批判性思考。三者协同突破传统实验瓶颈，显著提升教学的科学性与参与度。未来需深化工具与教材融合，强化教师引导作用，推动科学教育向更安全、公平、深入的方向发展。

参考文献：

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