摘要：立足教育技术融合发展的趋势，聚焦智能化实验室对学生创新思维的培育价值，通过对建构主义、联通主义等相关理论基础进行梳理，解析智能化实验室的内涵特点以及教育属性及互动逻辑。在此基础上，构建了一个包含技术支撑、情境创设、思维发展与评价反馈四维度的概念模型。模型揭示，借由技术赋能、情境育人、思维进阶以及动态诊断的共同作用，形成了“激活—导入—展开—优化—深化”的运行流程，指向知识学习到问题解决的实现思维迁移。基于典型实践材料的映射性分析，本文据此提出实践路径：应当重视技术适配、强化问题情境、突出学生主体地位并且完善过程性评价，以期为智能化实验室的创新培育提供可操作参考。

关键词：教育技术融合；智能化实验室；创新思维；概念模型；实践路径

在人工智能、大数据等新一代信息技术和教育教学深度融合的当下，教育环境正发生着深刻的变革。技术赋能的教育革新为教师专业发展赋予了新的要求和内涵[1]。智能化实验室作为教育技术融合中关键的载体，它不仅拓宽了实验教学的物理界限，又为学生创新思维的发展创造了新的机会。如何充分发挥智能化实验室的教育潜力，系统构建其推动学生创新思维的理论模型并探索有效的实施途径，已然成为当前教育研究与实践的关键话题。该研究以教育技术融合的背景为出发点，聚焦于智能化实验室的内涵特性以及对学生创新思维的影响机制，为相关实践提供理论支持与方法指引。

一、理论基础及问题提出

（一）理论基础

教育人工智能阶段即将到来，人机协同创新 实验室是教育技术融合发展的关键载体，它的角色正从传统的辅助工具朝着整体性教育操作系统 教育理念与模式的深刻变革。在人工智能时代，创新思维已经成为个体适应未来社会以及推动 传统实验教学大多受到时空限制与认知框架的约束，很难充分激发学生的剖析欲望与创新潜能 传感技术 虚拟 仿真 学习分析等智能技术，可构建开放、交互、可扩展的实验环境，为创新思维培养提供有力支撑， 习者在真实情境中的主动建构，联通主义关注网络化时代知识连接与生成，这些理论为理解智能化实验室的教育价值奠定了学理基础。

基于上述背景，本研究重点关注两个核心问题：其一，如何构建智能化实验室与学生创新思维培育之间的关联模型，系统地揭示出其内在的作用机制？其二，在实践方面，如何通过有效的路径来解决技术应用与思维培养最后一公里的难题，以此保证理论模型可落地生效？对这些问题展开深入探讨，可帮助明确智能化实验室的教育定位，推动其从单纯的技术集成朝着育人实效的方向发展。

二、教育技术融合视角下核心概念的内涵解析

（一）智能化实验室的内涵界定与核心特征

1、智能化实验室的内涵界定

在教育技术融合的大背景下，智能化实验室并非只是传统实验室与智能设备的简单相加，而是把促进学生深度学习及创新能力发展作为核心目标，对传感技术、虚拟仿真技术、学习分析技术等新一代信息技术进行整合的综合性教育环境[3]。它能够达成实验设备的智能互联，实验数据的实时采集与分析，实现实验过程的动态监控与反馈，同时支持学生自主设计实验方案、开展个性化剖析活动，突破传统实验教学在时空、资源以及安全等限制，给学生提供开放、灵活且有挑战性的实验学习空间，成为连接理论知识与实践应用、推动知识内化与创新思维发展的关键平台。

2、智能化实验室的教育属性

智能化实验室具有鲜明的教育属性，首先，体现在育人导向性方面，它把培育学生的创新思维、实践能力以及科学素养作为根本目的，并非只是单纯地追求技术的展示与应用[4]。其次，它具备交互性特征，通过人机交互、生生交互以及师生交互等多种互动方式，促使学生在交流与协作过程中加深对知识的理解，激发剖析的欲望。再次，其具有动态适应性，可根据学生的学习进度、认知水平以及实验需求，自动调节实验资源配置、生成个性化学习任务，达成因材施教。最后，智能化实验室还具有开放性，允许学生突破定实验方案的约束，自主探索未知领域，鼓励试错与创新，为学生营造出敢于质疑、勇于探索的学习氛围，符合现代教育对学生创新能力培养的要求。

（二）教育技术、智能化实验室育人逻辑与创新思维的

1、教育技术的融合逻辑：从“技术嵌入”到“生态重构”

在教育技术发展的早期阶段，主要是以工具的形式被融入到传统教学中，发挥的作用仅仅是辅助教师进行演示或者帮助学生开展练习，没有对教学的核心流程产生改变。教育技术的融合逻辑如图 1 所示。

随着技术不断向前发展，其融合的逻辑逐渐朝着生态重构的方向转变，通过对智能硬件、软件以及数据系统进行整合，对教学资源供给方式、教学活动组织方式以及学习支持方式进行重塑。例如，利用大数据分析学生的学习规律，以此为个性化实验教学提供相应依据，构建起技术与教育深度融合的全新生态。

2、智能实验室育人逻辑：从“资源供给”到“情境生成”

传统实验室主要承担资源供给角色，提供固定实验器材与场地，学生按既定步骤操作。具体的逻辑图如图 2 所示。

智能实验室朝着情境生成方向转变，通过虚拟仿真、传感技术等手段，创设出与真实问题相近的实验情境。例如：模拟工业生产中的化学反应场景，让学生在解决实际问题的过程中进行实验，激发剖析兴趣，达成从被动使用资源转变为主动探索情境。

3、创新思维的发展逻辑：从“知识习得”到“问题解决”

创新思维初期以知识习得为基础，学生通过课堂学习与实验操作积累理论与实践知识。知识与问题解决体系如图 3 所

随着学习深入，发展逻辑逐渐朝着问题解决的方向转变，此时学生可运用自身所学的各类知识去剖析复杂问题，设计出多种不同的实验方案，并在实践操作里探寻创新的解决办法。例如，当面临环境治理问题时，学生将化学知识与生物知识相互结合，设计出新型的净化实验，以此来逐步提高自身的创新思维能力。

三、智能化实验室促进学生创新思维的概念模型

（一）概念模型的核心维度与内在关联

在构建智能化实验室促进学生创新思维概念模型时，需要明确核心维度及内在关联。该模型围绕技术支撑、情境创设、思维发展、评价反馈等四个关键维度进行展开，各维度相互依存、协同作用，共同构成有机整体。技术支撑为实验室运行给予基础保障，情境创设营造出激发剖析的学习环境，思维发展关注学生认知与能力的进阶过程，评价反馈针对学习成效开展动态诊断与调节。概念模型的核心维度与作用机制如表1 所示。

表 1 概念模型的核心维度与作用机制

（二）概念模型的整体架构与运行逻辑

1、模型的层级结构

模型采用四层递进式架构，各层级功能明确且相互支撑，构建成一个完整的育人体系。具体的模型层级结构如图 4 所示。基础层作为技术支撑层，它对传感设备集群、虚拟仿真平台、学习分析系统以及智能互联网络这四大技术模块进行整合，借助 AI 算法达成设备协同以及资源调度，以此为上层功能打造技术底座。中间层为情境创设层，依托基础层技术，搭建真实问题情境、虚拟剖析情境及协作互动情境等三类场景，并融入多学科知识要素以及动态挑战任务，把技术能力转变为情境体验。

图 4 模型层级结构

核心层作为思维发展层，主要聚焦于创新思维的培育工作，设置问题发现、方案设计、实践验证以及反思迭代等四个阶段，借助阶梯式任务来引导学生达成认知进阶，是模型的目标核心。保障层即评价反馈层，贯穿前三层，整合过程数据采集模块、多维度分析模块、个性化反馈模块以及方案优化模块，可实时监测各层级的运行状态，提供动态调节支持。

2、模型的运行流程

模型的运行遵循技术激活、情境导入、思维展开、评价优化以及思维深化等五步流程。首先借助调用智能设备以及资源来达成技术激活，为实验的开展奠定基础；接着展示剖析问题以及场景来实现情境导入，激发学生的剖析兴趣；随后学生自行设计实验、分析数据，以此推动思维的展开；依据反馈的结果对方案加以调整，进入评价优化阶段；最后通过进行迭代实验、创新结论，最终达成思维的深化。

3、关键变量与角色分工

模型运行期间的关键变量涉及技术适配度、情境真实性、学生参与度以及评价有效性。技术适配度关乎智能技术与实验教学需求的匹配状况，对资源调度效率产生直接影响；情境真实性是指问题场景和实际应用的契合程度，可对学生剖析动机的激发起到作用；学生参与度体现了学生在实验设计以及操作过程中的投入程度，是思维发展的核心前提，评价有效性决定着反馈对学习进程的调节功能，可保障思维进阶的方向。

在角色分工方面，教师承担着设计问题情境、对实验方向给予指导以及对评价结果进行解读，其职责是搭建起技术与教学之间的衔接桥梁；学生作为剖析的主体，要自主去完成实验设计、数据采集分析以及方案迭代等各项工作，以此推动自身思维不断深化；技术支持人员则需保证智能设备可稳定运行以及数据的安全，为实验的开展提供相应的技术保障。三方协同合作，保证模型可以高效运转。

四、智能化实验室促进学生创新思维的实践启示

（一）微案例映射分析

选取北京大学人工智能实验室作为典型案例，该实验室在促进学生创新思维方面有着出色的表现，其成功依靠基础设施、教学模式以及师生认知方面的系统性变革。在基础设施方面，实验室打造了含有高性能计算集群、多模态数据采集设备以及虚拟仿真平台的智能硬件体系，给学生创新实践提供了技术支撑；在教学模式上，打破了传统的灌输式教学，运用项目式学习方法，引领学生围绕实际科研问题开展实验分析；在师生认知方面，教师从知识传授者变为创新引导者，学生从被动接受者变为主动剖析者，形成师生协同创新的良好氛围。这种多维度的系统性改变，有力地激活了学生的创新思维，为智能化实验室的实践应用提供了参考范例。

（二）优化技术配置：聚焦“适配性”，避免技术堆砌

优化技术配置需要以适配性为核心的原则，摒弃只追求技术数量的堆砌式配置模式，要将实验教学目标跟学生认知水平相结合，精确挑选符合需求的智能技术。例如，在基础实验教学中，优先配备操作简单的传感数据采集设备以及基础虚拟仿真模块，以此帮助学生迅速掌握实验原理。在高阶创新实验中，再引入复杂的学习分析系统和多学科融合的虚拟实验平台，为学生开展深度剖析提供支持。要重视技术之间的协同兼容性，保证各类智能设备和软件系统可高效联动，构建成稳定的技术支撑体系，使技术切实服务于实验教学以及创新思维培育，而不是成为教学的负担。

（三）创新情境设计：突出“问题性”，强化探究导向

创新情境设计要以问题性为关键，强化探究导向，让情境成为连接知识与创新的桥梁[5]。情境设计应围绕真实的社会需求或者科研热点问题来开展，例如，在环境科学实验中，设计“城市水体污染治理方案剖析”的情境，把水质监测以及污染物降解等知识融入到实际问题中；而在工程类实验方面，则创设“智能机器人路径优化”的情境，引导学生借助机械设计与算法知识去解决实际面临的难题。情境要有一定的挑战性和开放性，留出充足的空间让学生可自主思考，设计实验方案，以此激发学生的剖析欲望，让学生在解决问题的进程中主动运用知识，突破思维的局限，推动创新思维不断发展。

（四）引导学生参与：强调“主体性”，推动深度探究

引导学生参与需要充分突出学生的主体地位，推动学生从实验操作的执行者转变为创新探究的主导者，达成深度剖析的目标。在实验开始前，鼓励学生根据自身兴趣以及知识储备自主提出实验问题并且设计实验方案，教师只给予方向方面的指导；在实验进行的过程中，赋予学生自主调控实验参数以及选择数据采集方式的权利，允许学生在安全范围之内尝试犯错，培养学生独立思考以及决策的能力；在实验结束后，组织学生开展成果交流以及反思活动，让学生分享实验思路、分析实验误差、总结经验教训，通过多维度的参与环节，让学生深度融入实验的整个过程，在自主剖析中深化对知识的理解，提升创新思维水平。

（五）完善评价体系：注重“过程性”，实现动态反馈

完善评价体系应将过程性评价贯穿实验教学始终，摒弃以实验报告结果作为唯一依据的传统评价模式，达成动态反馈。评价内容要涉及实验方案设计的创新性、实验操作的规范性、数据处理的科学性以及问题解决的有效性等多个方面[6]；在评价方式上，借助智能学习分析系统实时收集学生实验过程中的数据，如操作步骤、参数调整、思考记录等，同时纳入教师评价、学生自评与互评，构建多主体、多维度的评价体系。根据评价结果，及时给学生反馈其在实验过程中的优势与不足，并给出有针对性的改进建议，帮助学生调整剖析方向与方法，不断优化学习过程，保证创新思维培育的有效性。

本文立足教育技术融合的发展趋势，通过梳理相关理论进行，剖析核心概念的内涵以及互动逻辑，构建了包括技术支撑、情境创设、思维发展以及评价反馈等四维度的概念模型，揭示其运行流程与思维迁移路径，并结合案例提出实践路径。该研究为智能化实验室培育学生创新思维提供了理论和实践方面的参考，但在不同学科的适配性方面仍存在探索的空间。未来可进一步深化跨学科应用研究，推动智能化实验室在教育领域可更为广泛且有效地落地实施，助力学生创新素养的不断提升。

参考文献

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计算机应用梁燕飞（1978.06-）女，汉族，籍贯：广东省广州市，职称：高级实验师（副高），学历：大学本科，单位： 研究方向：公共事

业管理（教育方向）2024 年度校级科研项目：智能化高校实验室环境对学生创新思维培养的积极影响及机制研究（KYYB202428）