摘要：本论文聚焦幼儿科学探索区（科探区）教育场景，深入剖析传统幼儿科探区学习模式存在的互动不足、个性化指导缺失等核心问题，致力于探索构建基于 AI 语音交互技术的提问式学习模式。研究过程中，系统分析幼儿科探区学习特点与 AI 语音交互技术优势，深度融合提问式教学理论，从模式设计原则、架构、实施策略等多维度展开深入研究，并通过严谨的实践案例验证模式的有效性。研究表明，该模式不仅能够有效激发幼儿探索兴趣，还能显著提升幼儿的自主学习能力与科学探究思维，为幼儿教育的智能化发展提供了理论与实践支持。

关键词：AI 语音交互；幼儿科探区；提问式学习模式；幼儿教育；科学探究

一、引言

在科技飞速发展的时代浪潮中，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，教育领域也不例外。幼儿教育作为基础教育的基石，承载着培养幼儿认知能力、探索精神和学习兴趣的重要使命，其发展质量对幼儿的未来成长有着深远影响。幼儿科探区作为幼儿接触科学知识、开展探索活动的重要场所，为幼儿提供了亲身体验科学奥秘的机会。然而，传统的科探区学习模式存在诸多局限性。一方面，教师精力有限，难以对每个幼儿进行细致入微的指导，导致部分幼儿在探索过程中遇到问题无法及时得到解答；另一方面，互动方式较为单一，主要以教师讲解和幼儿自主操作为主，缺乏有效的双向交流，难以满足幼儿个性化的学习需求。而 AI 语音交互技术凭借其自然、便捷的交互特性，能够实现与幼儿的实时互动，为幼儿科探区学习模式的创新变革带来了新的契机。

二、幼儿科探区学习特点与 AI 语音交互技术优势

2.1 幼儿科探区学习特点

幼儿科探区学习具有鲜明的特点。首先，趣味性是其显著特征之一。幼儿天生对周围世界充满好奇，科探区中各种新奇的实验材料、有趣的自然现象能够极大地吸引幼儿的注意力，激发他们的探索欲望。例如，幼儿在观察种子发芽的过程中，会被生命的神奇所吸引，从而主动投入到观察和记录中。其次，直观性也是幼儿科探区学习的重要特点。幼儿的思维以具体形象思维为主，他们更倾向于通过直接观察和操作来获取知识。在科探区，幼儿可以亲手触摸实验器材、观察实验现象，这种直观的学习方式有助于他们更好地理解科学知识。

2.2 AI 语音交互技术优势

AI 语音交互技术具备强大的功能和显著的优势。它能够模拟人类自然语言交流，实现与幼儿的多轮对话。通过先进的语音识别技术，准确捕捉幼儿的语音信息，并利用语义理解技术解析幼儿话语的含义。同时，AI 语音交互技术还具备情感识别功能，能够感知幼儿的情绪状态，如兴奋、困惑、沮丧等。在幼儿科探区学习场景中，这些优势得以充分发挥。AI 语音交互技术可以实现实时、个性化的互动，无论何时幼儿在探索过程中遇到问题，都能立即通过语音与 AI 系统进行交流，获得即时的问题解答与学习引导，有效弥补了教师资源不足的问题。

三、基于 AI 语音交互的幼儿科探区提问式学习模式设计

3.1 设计原则

（1）以幼儿为中心原则：幼儿是学习的主体，在设计基于 AI 语音交互的提问式学习模式时，必须充分考虑幼儿的认知特点和兴趣需求。幼儿的认知发展具有阶段性和个体差异性，模式的设计应符合幼儿身心发展规律，确保学习内容和方式能够被幼儿理解和接受。例如，在选择科学探究主题时，应选取贴近幼儿生活经验、具有趣味性的内容；在设计问题和引导方式时，要使用简单易懂、生动形象的语言，激发幼儿的学习兴趣和主动性。

（2）互动性原则：互动是学习的重要环节，利用 AI 语音交互技术的优势，构建双向、多轮的互动交流机制至关重要。AI 系统不仅要能够及时回应幼儿的提问，还要主动发起对话，引导幼儿深入思考和探索。通过多轮互动，幼儿可以不断表达自己的想法和观点，与 AI 系统进行思维的碰撞，从而激发幼儿主动参与学习的积极性，提高学习效果。

（3）启发性原则：提问式学习模式的核心在于通过提问引导幼儿思考。在设计过程中，应精心设计具有启发性的问题，这些问题要能够引发幼儿的好奇心和求知欲，引导幼儿从不同角度思考问题，培养幼儿的科学探究思维和解决问题的能力。例如，提出开放性问题，鼓励幼儿大胆猜测、尝试不同的解决方法，而不是直接给出答案，让幼儿在探索和思考中逐渐掌握科学探究的方法和策略。

（4）安全性原则：幼儿的信息安全和身心健康是首要考虑的因素。在使用 AI 语音交互设备过程中，要采取严格的安全措施，保障幼儿的个人信息不被泄露。同时，AI 系统输出的内容应经过严格审核，确保其积极健康，不会对幼儿的心理产生不良影响。此外，还要合理控制幼儿使用设备的时间，避免因过度使用对幼儿的视力和听力造成损害。

3.2 模式架构

基于 AI 语音交互的幼儿科探区提问式学习模式主要由 AI 语音交互系统、科探区学习资源、幼儿学习者和教师四部分构成。AI 语音交互系统作为整个模式的核心，发挥着关键作用。它通过先进的语音识别技术，能够准确接收幼儿的提问，并运用语义分析技术对幼儿的问题进行深入解析。基于预设的知识库和算法模型，AI 系统能够生成具有引导性的问题和准确的解答，为幼儿提供及时的学习支持。科探区学习资源为幼儿提供了丰富多样的探索素材，包括实验器材、自然标本、科普读物等，这些资源是幼儿开展科学探究活动的基础。幼儿学习者是模式的主体，他们在科探区中利用学习资源，与 AI 语音交互系统进行互动，主动探索科学知识。教师在模式中承担着重要职责，一方面负责对幼儿的学习过程进行监督与指导，及时发现幼儿在学习中遇到的问题并给予帮助；另一方面，教师还需要根据幼儿的学习情况和反馈，对 AI 系统进行优化和完善，不断调整知识库和算法模型，使其更加符合幼儿的学习需求。

3.3 实施策略

（1）情境创设：情境创设是激发幼儿学习兴趣的有效手段。结合科探区学习主题，利用 AI 语音交互技术创设生动有趣的学习情境至关重要。例如，在开展 “植物生长” 主题活动时，AI 系统可以模拟植物生长的自然环境，通过语音描述春天的气息、阳光的温暖、雨水的滋润等，同时配合相应的音效，让幼儿仿佛置身于真实的植物生长场景中。还可以设计一些角色对话，如让 AI 系统扮演小种子，与幼儿进行对话，引导幼儿思考种子生长需要哪些条件，从而激发幼儿的探索欲望。

（2）问题引导：问题引导是提问式学习模式的关键环节。AI 系统应根据幼儿的操作和提问，提出递进式、开放性问题。在幼儿刚开始接触科学探究时，AI 系统可以提出一些简单的、引导性的问题，帮助幼儿建立基本的科学概念；随着幼儿探索的深入，逐渐提出更具挑战性的问题，引导幼儿深入思考和探索。例如，在 “水的形态变化” 实验中，当幼儿观察到水结冰的现象时，AI 系统可以先问 “水为什么会变成冰呢？” 引导幼儿思考温度对水形态的影响；接着再问 “除了温度，还有其他因素会影响水的形态变化吗？” 鼓励幼儿进行更深入的探索和思考，培养幼儿的科学探究思维。

（3）反馈评价：及时有效的反馈评价能够帮助幼儿了解自己的学习情况，促进学习的改进和提高。AI 系统对幼儿的回答和操作进行实时反馈，当幼儿回答正确时，给予积极的鼓励和肯定，如 “你回答得太棒了！继续加油哦！”；当幼儿回答错误时，耐心地引导幼儿分析原因，给出正确的解答和指导。教师则定期对幼儿的学习过程和成果进行综合评价，通过观察幼儿在科探区的表现、分析幼儿的作品、与幼儿进行交流等方式，全面了解幼儿的学习进展和能力发展情况，并根据评价结果调整教学策略和 AI 系统的设置，为幼儿提供更有针对性的学习支持。

四、基于 AI 语音交互的幼儿科探区提问式学习模式实践验证

4.1 实践方案设计

为全面且科学地验证基于 AI 语音交互的幼儿科探区提问式学习模式的有效性，本研究选取了一所具备完善科探区设施与专业幼教团队的幼儿园作为实践场地。该幼儿园拥有独立的科探区空间，配备了丰富的实验器材、自然观察标本以及科普绘本等资源，能够满足不同科学主题活动的开展需求。

在实验对象选取上，研究团队对全园适龄幼儿进行了前期评估，通过教师访谈、认知能力小测试等方式，筛选出 60 名年龄在 4 - 5 岁、认知水平和学习能力相近的幼儿。为确保实验结果的可靠性和科学性，采用随机分组的方式将幼儿分为实验组和对照组，每组各 30 人。分组完成后，研究团队对两组幼儿的基本信息进行了统计分析，结果显示实验组和对照组幼儿在年龄分布（实验组平均年龄 4.3 岁，对照组 4.2 岁）、性别比例（实验组男 16 人、女 14 人，对照组男 15 人、女 15 人）以及前期科学知识储备测试得分（实验组平均分 78.5，对照组 77.8）等方面均无显著差异（p>0.05）。

实验组采用基于 AI 语音交互的提问式学习模式，该模式依托定制开发的 AI 语音交互设备，设备内置丰富的科学知识库和智能问答系统，能够与幼儿进行自然流畅的语音交互。对照组则采用传统科探区学习模式，即由教师进行集中讲解、示范操作，幼儿自主进行探索活动，教师在过程中提供有限的个别指导。

实践周期设定为两个月，围绕 “植物生长”“水的形态变化” 两大科学主题展开系列活动。在 “植物生长” 主题中，活动涵盖了认识种子结构、观察种子发芽过程、探究植物生长所需条件等内容；“水的形态变化” 主题则包括水的三态观察、冰的融化实验、蒸发现象探究等。在实验过程中，为两组幼儿提供完全相同的科探区学习资源，如相同品种的植物种子、实验器皿、观察工具等，同时确保两组幼儿参与活动的时间、场地环境等条件一致。

4.2 实践过程与数据收集

在为期两个月的实践过程中，研究团队采用多种方法进行数据收集，构建了全面、多维度的数据采集体系。

4.2.1 观察记录

研究团队安排专业观察员，在科探区活动时间段内，采用定点观察与追踪观察相结合的方式，详细记录幼儿的活动表现。观察员使用标准化的观察记录表，从探索行为、互动情况、问题应对等多个维度进行记录。例如，在探索行为方面，记录幼儿操作实验器材的次数、尝试不同实验方法的频率；在互动情况方面，记录幼儿与同伴、教师以及 AI 设备（实验组）的交流次数和内容；在问题应对方面，记录幼儿遇到困难时的反应，是主动寻求帮助，还是尝试自主解决等。为保证观察数据的准确性和客观性，观察员在观察前经过了统一的培训，且在观察过程中采用双盲法，即观察员并不知道幼儿所属的分组情况。

4.2.2 幼儿作品分析

幼儿在科探区活动过程中产生的各类作品，如实验记录单、科学主题绘画、手工模型等，都是反映其科学知识理解和掌握程度的重要载体。研究团队收集了两组幼儿在整个实践周期内完成的所有作品。对于实验记录单，重点分析幼儿记录的实验现象描述是否准确、实验结论是否合理；对于科学绘画，从画面中呈现的科学元素、色彩运用以及创意表达等方面进行评估；对于手工模型，考察其结构设计是否符合科学原理、制作工艺是否精细等。通过量化评分与质性分析相结合的方式，对幼儿作品进行系统评价。

4.2.3 教师访谈

定期与实验组和对照组的指导教师进行访谈，访谈采用半结构化的形式，围绕幼儿在科探区的学习表现、学习兴趣变化、学习困难等方面展开。教师从专业教育者的视角，分享在指导幼儿学习过程中的观察和感受，提供对幼儿学习情况的综合评价。同时，教师还对两种学习模式的实施效果发表看法，提出改进建议。每次访谈均进行录音，并在访谈结束后整理成文字记录，以便后续分析。

4.2.4 AI 语音交互系统数据采集

针对实验组，AI 语音交互系统自动记录幼儿的提问数量、回答情况、互动时长等数据。系统通过自然语言处理技术，对幼儿的提问进行语义分析，将问题按照不同的科学领域和认知层次进行分类；对幼儿的回答进行准确性和完整性评估，并记录回答所花费的时间。此外，系统还记录了每次互动的具体内容，形成详细的交互日志，为深入分析幼儿的学习过程和思维发展提供了丰富的数据支持。

4.3 实践结果分析

4.3.1 科学探究兴趣

通过观察记录发现，实验组幼儿在科探区的平均活动时间为每次 42.3 分钟，而对照组仅为 28.5 分钟，实验组比对照组多出约 48.4%。在活动过程中，实验组幼儿表现出更强烈的好奇心和探索欲望，主动参与实验和探索的积极性明显更高。例如，在 “植物生长” 主题活动中，实验组有 83.3% 的幼儿会在活动结束后，主动询问后续植物生长的变化，而对照组这一比例仅为 46.7%。从教师访谈反馈来看，实验组教师普遍反映幼儿对科探区活动的期待值更高，经常主动要求开展相关活动；而对照组教师则表示幼儿的参与热情相对较低，部分幼儿甚至出现活动过程中注意力分散的情况。

4.3.2 问题提出能力

AI 语音交互系统记录显示，实验组幼儿在两个月内共提出问题 1287 个，平均每人 42.9 个；对照组幼儿提出问题 723 个，平均每人 24.1 个，实验组提出问题的数量比对照组多出约 78.0%。进一步对问题进行分类分析发现，实验组幼儿提出的问题中，涉及原理探究和创新思考的问题占比为 37.6%，如 “为什么有的植物种子在水里能发芽，有的却不能？”“如果给冰加热得更快，它融化的速度会变成什么样？”；而对照组此类问题占比仅为 15.2%，更多的是简单的事实性问题，如 “这是什么植物？”“冰什么时候会化？”。这表明实验组幼儿在问题提出的深度和创新性方面显著优于对照组。

4.3.3 解决问题能力

通过对幼儿实验操作和作品的分析，在 “水的形态变化” 主题实验中，实验组幼儿能够运用所学知识设计并完成复杂实验方案的比例达到 66.7%，如通过控制不同的温度条件，观察水的蒸发速度变化，并得出合理结论；而对照组这一比例仅为 30.0%。在作品评估方面，实验组幼儿的作品在科学原理应用的准确性、创意表达的独特性等方面得分更高，平均得分为 85.6 分，对照组平均得分为 72.3 分。这充分说明实验组幼儿在解决问题能力上有了明显提升，能够更好地将所学知识应用到实际问题解决中。

综合以上数据分析，基于 AI 语音交互的幼儿科探区提问式学习模式能够有效提升幼儿在科探区学习中的互动频率和深度，显著促进幼儿科学探究兴趣、问题提出能力和解决问题能力的发展，充分验证了该模式的有效性和优越性。

五、结论

本研究通过深入的理论分析和严谨的实践验证，成功构建了基于 AI 语音交互的幼儿科探区提问式学习模式。该模式紧密结合幼儿科探区学习特点和 AI 语音交互技术优势，遵循以幼儿为中心、互动性、启发性和安全性等设计原则，从模式架构和实施策略等方面进行了系统设计。实践结果表明，该模式能够有效改善幼儿科探区学习效果，激发幼儿的科学探究兴趣，显著提升幼儿的自主学习能力与科学探究思维。为幼儿教育领域的创新发展提供了新的思路和实践方案，具有重要的理论价值和实践意义。

参考文献：

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