摘要：《新一代人工智能发展规划》指出要推动劳动教育与科技融合，而现实中幼儿劳动教育却受“经验型教学”桎梏，难达“手脑协同”目标。陶行知“手脑并用”“教学做合一”理论为实践导航，AI 可破解“手脑衔接弱”“思维难察觉”痛点。笔者通过大中小班课例开展行动研究，探索AI 赋能路径并提出对策，为幼儿劳动教育注入科技活力。关键词：幼儿劳动教育；AI 技术；手脑并用；理论实践

笔者深耕幼教多年，困惑于幼儿劳动教育“重动手、轻动脑”：小班幼儿劳动依赖模仿，难自主思考；中班植物养护难察思维差异；大班值日生劳动缺乏深度探究，且园所AI 工具多不贴合场景。这促使笔者从“经验教学”转向“研究型教学”，以AI 为“教学之眼”，让“手脑协同”可视可触。

一、理论分析：AI 与“手脑并用”理论的契合点

陶行知“手脑并用”理论以“做”为纽带、“思”为目标、“用”为归宿，其 “教学做合一”“生活即教育”理念，为 AI 融入幼儿劳动教育筑牢根基。二者契合点体现在三方面：其一，“做之纽带”上，AI 以AR 动画具象化劳动方法，让幼儿“先懂再做”，契合“做中学”；其二，“思之目标”上，AI 通过图像识别、数据监测可视化思维过程，如玩具整理步骤、植物养护判断，破解 动脑难察觉”；其三，“用之归宿”上，AI 连接生活场景，如厨房劳动、班级值日，实现“生活→实践→思维”闭环，精准呼应“手脑并用”核心。

二、实践验证：大中小班课例的研究型教学探索

笔者针对大中小班幼儿认知与动手特点，设计差异化课例，以“提出问题→AI 辅助实践→理论联结→联想思考”流程，将“经验观察”升级为“数据化研究”，每节课时长适配年龄段（小班15-20 分钟，中大班 20-25 分钟）。现举大、中、小班教育教学的实例佐证、论述如下：

（一）AI 语音图像引导——破“玩具归位依赖模仿”困境陶行知“生活即教育”强调教育源于日常，小班幼儿以具体形象思维为主，需情境化引导实现“手脑如何用 AI 搭建“视觉+听觉”引导场景，让小班幼儿从“模仿动手”转向 “懂理动手”？

笔者在玩具区放置搭载“萌宝归位小助手”的平板，屏幕显示玩具与对应收纳筐的匹配图，语音实时提示。小宇乱塞积木时，AI 弹出“小熊的家在黄色筐，找找看哦”；幼儿放对后，屏幕出现动画奖励。教师同步记录“AI提示响应度”“自主匹配次数”。

在实践中笔者发现：AI 将抽象“归位规则”转化为具象引导，幼儿在“看图像、听提示、动手试”中理解“为什么这样放”，契合陶行知“从生活中求教育”。

（二）AI 生长监测——解“植物养护难察思维”盲区

陶行知“教学做合一”主张“在做中教、在做中学”，中班幼儿开始发展逻辑思维，需数据化场景培养“做中思”能力。

如何用 AI 数据化植物生长状态，引导中班幼儿形成“浇前判断、浇后分析” 的思维习惯？

笔者在植物角摆放AI 生长监测仪，设计“植物浇水研究表”。幼儿先围坐讨论“土壤湿度 30% ，要不要浇水”，浇水后用小爱同学录音记录理由；每周集体对比“生长曲线”与“浇水记录”，轩轩发现“湿度80%时绿萝叶片发黄”，教师引导其总结“绿萝喜湿但怕涝”。

AI 将“植物需求”转化为可分析数据，让养护从“经验操作”变为“研究过程”，教师从“说教”转向“引导思考”，践行“教学做合一”。如原本随意浇水的乐乐，会主动查看监测仪数据，说出“湿度低才浇水，不然绿萝会生病”，思维深度显著提升。

笔者发现：我们的教学还可结合绘本《植物的悄悄话》，让幼儿将AI 数据发现画成“植物日记”，实现“数据思维”与“语言表达、艺术创造”的融合，进一步拓展“手脑并用”维度。

（三）AI+数据统计——破“值日生劳动缺乏深度”困境

陶行知“创造的儿童教育”强调解放儿童创造力，大班幼儿逻辑思维与合作能力较强，需探究性场景培养“自主研究”意识。

如何用 AI 与数据统计，让大班值日生劳动从“机械完成”转向“优化探究”？

笔者使用“班级小管家”AR 软件，整理图书角时 AR 显示“按主题→按大小” 分类标准；分发餐具时 AR提示“每人1 勺1 碗，轻拿轻放”。课后 AI 统计“整理用时”“分类正确率”，幼儿小组分析“怎么整理更快”。乐乐组发现“先分主题再摆大小，比先摆大小再分主题快5 分钟”。

笔者在实践中发现：AI 为大班幼儿提供“实践-分析-优化”的探究支架，使其在劳动中主动思考“如何做得更好”，契合“创造的儿童教育”理念。如原本敷衍整理的浩浩，会带领小组调整分工，说“我分主题，你摆大小，这样更快”，展现出自主探究与合作能力。让幼儿自主设计“值日生劳动记录表”，用AI 记录优化后的效果，进一步强化“劳动—思维—创造”的闭环，培养了幼儿问题解决能力。

三、对策建议：以研究型教学推动 AI 与劳动教育深度融合

结合大中小班课例，需解决“AI 工具不贴合分龄需求、教师用不好分龄数据、评价不匹配分龄目标”问题，形成以下对策：

（一）造“分龄合身”AI 工具——教师要做“年龄段需求研究者”

避免依赖商家推荐，需结合各年龄段特点挖掘需求：小班聚焦“感官引导”，如玩具归位需“图像+语音+即时动画奖励”，可向研发方提出“收纳筐灯光反馈” 需求；中班侧重“数据可视化”，如植物养护需“简洁生长曲线+录音功能”，方便幼儿记录思考；大班注重“探究支持”，如值日生劳动需“数据统计+分组分析模板”，助力自主研究。选工具时优先适配各年龄段认知，如小班用“语音唤醒”，大班用“触屏操作”。

（二）建“分龄实用”教师培训——聚焦“分龄数据研究者”能力

针对教师“不会用 AI 数据”的顾虑，培训需分层设计：小班培训重点是“AI 提示与幼儿回应的关联分析”，如从“幼儿是否跟随语音调整动作”判断其理解度；中班培训聚焦“数据与思维的对接”，如从“浇水记录与生长曲线的匹配度” 分析幼儿判断能力；大班培训侧重“AI 数据辅助幼儿探究”，如指导教师引导幼儿用“整理用时数据”优化分工。培训采用“分龄实践课”形式，如小班教师设计玩具归位课，大班设计值日生课，在实践中掌握数据应用。

（三）立“分龄全面”评价体系——教师要做“分龄成长研究者”

要打破“只看结果”的评价模式，构建分龄“手脑协同”评价体系：小班评价“动手配合度+AI 提示跟随度”，如玩具归位是否主动对照图片，记录动画奖励获得次数；中班评价“动手完成度+思维表达（录音）”，如植物浇水是否结合数据判断，录音中能否说出理由；大班评价“动手创新性+数据应用能力”，如值日生劳动是否优化方法，能否用数据说明优化效果。建立分龄成长档案，小班档案放 AI 奖励截图、动手照片，中班放录音片段、生长曲线对比，大班放数据报告、探究心得，让评价客观且贴合成长规律。

总之，在以后的教学中，我们要让研究型教学贯穿劳动教育全程。陶行知先生曾说“行是知之始”，AI 之于幼儿劳动教育，是助力“行”与“知” 衔接的阶梯。关键在于以研究眼光，看见不同年龄段幼儿动手背后的思维，让劳动教育既练“灵巧的手”，又长“会思考的脑”。

参考文献

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