摘要：小学科学课程作为培养学生科学素养、探究能力和创新意识的重要载体，其实验教学亟需融合 AI 技术以突破传统模式的限制。本文基于 AI 辅助教学的背景，分析当前小学科学实验探究中存在的问题，提出“ AI 引导—虚实结合—智能评估” 的实验探究模式，探讨其在教学设计、实施路径和评价方式上的具体应用，以期为科学教育的智能化发展提供参考与启示。

关键词：人工智能；小学科学；实验探究；教学创新；智能辅助

引言

小学科学课程承载着培养学生科学认知、动手实践和批判思维的多重任务。传统实验探究模式常受限于时间、空间、师资及实验资源等条件，导致实验教学难以深入开展。AI 辅助教学为实验探究提供了新路径，尤其在实验引导、过程互动、个性化支持和成果评价等方面展现出独特优势。因此，探索基于 AI 辅助的小学科学实验探究模式创新，具有重要的现实意义和发展价值。

一、小学科学实验教学现状与问题

（一）实验资源配置不足，制约教学实施

受制于经费投入、学校条件等因素，部分小学的实验室设施简陋，实验器材短缺，难以满足《义务教育科学课程标准》对动手实验的基本要求。

（二）师资专业能力参差，教学指导力薄弱

小学科学教师中非专业背景者占比偏高，部分教师缺乏系统的科学教育理念与实验教学训练。在实验教学中，教师多以口头说明或示范代替引导学生自主探究，无法有效指导学生观察、提出假设、控制变量和解释结果等关键实验环节，实验教学效果大打折扣。

（三）学生探究思维未充分激发，学习方式被动

在传统教学模式下，实验往往流于“照本宣科”的操作，学生多按照预设步骤机械模仿，缺乏基于真实问题的动机驱动与自主设计的空间。这种单一、封闭的实验体验不利于激发学生的探究欲望与科学思维，限制了其批判性与创造性能力的发展。

（四）评价机制单一，忽视过程与能力发展

现行实验教学评价大多集中于实验结果或课后答题，忽略了学生在实验全过程中的思维活动、操作过程与合作表现。缺乏系统的过程性和发展性评价机制，无法全面反映学生科学素养的提升状况，亦难为教师教学反馈和精准改进提供有效依据。

二、AI 技术赋能实验探究教学的优势

（一）智能引导强化实验操作的规范性与效率

AI 系统通过语音提示、图像识别和动作追踪等技术手段，能够实时监测学生实验操作，自动识别错误步骤并给予即时纠正。例如，借助可穿戴设备或图像识别摄像头， AI 可以精准捕捉学生的实验动作，提示其是否符合标准流程，从而帮助学生在实验过程中不断优化操作路径，提升操作规范性和效率，降低安全风险。

（二）虚实融合突破实验条件的空间与资源限制

通过 AR（增强现实）、VR（虚拟现实）等 AI 技术的引入，学生可以在仿真实验环境中完成高风险、难操作或现实条件下无法开展的实验任务。如对火山喷发、电路连接等情境的虚拟还原，不仅提升了实验的可视性与沉浸感，也让学生在零耗材、零污染的环境中反复试验、验证猜想，拓展了实验教学的深度与广度。

（三）数据驱动支撑个性化探究与差异化教学

AI 可基于对学生实验过程的全程数据采集与智能分析，动态描绘学生的操作习惯、认知水平与思维方式，从而实现因材施教。例如，对于在变量控制上表现薄弱的学生，系统可推荐个性化训练模块或开展针对性引导，实现精准教学支持，避免“一刀切”式的教学弊端。

（四）智能评估促进科学素养的多维发展

AI 平台不仅能评估实验结果，还可追踪学生在实验中的观察力、逻辑推理能力、问题解决能力及合作互动表现，形成全过程、多维度的能力画像。

三、基于AI 辅助教学的小学科学实验探究模式建构

（一）第一阶段：AI 引导——驱动认知起点与探究设计

本阶段主要聚焦实验前的任务导入与思维唤醒，借助 AI 技术激发学生探究兴趣，引导其主动建构实验框架。

1. 创设真实问题情境

利用 AI 生成的动画、模拟视频或情境推演工具构建贴近学生生活的科学现象，引发“为什么”“怎么做”等核心问题，激发认知冲突与探究动机。

2. 引导提出问题与假设

通过智能问答系统或学习助手，引导学生分析情境，提出可验证的科学问题与合理假设，促进其科学思维初步形成。

3. 辅助制定实验方案

AI 提供结构化实验设计模板，辅助学生明确实验目标、变量设置、

操作步骤等内容，并根据其认知水平个性化推荐实验路径，确保实验具备可行性与启发性。

（二）第二阶段：虚实结合——拓展实验操作的空间与深度

在实际操作环节中，AI 技术通过“虚实融合”方式提供灵活、高效的实验支持，使学生在交互中获得更深层次的认知体验。

1. 开展现实操作实验

在具备实验条件的前提下，组织学生动手进行基础实验，AI 系统同步监测实验过程，提供操作纠偏提示或风险预警，保障实验安全性与规范性。

2. 引入虚拟仿真实验

对于因条件受限无法实施的实验，引导学生通过虚拟平台开展仿真实验，实现复杂情境再现、变量调控与结果模拟，拓展实验深度。

3. 动态交互与即时反馈

AI 识别学生的实验路径与操作行为，在关键节点生成弹窗建议或反馈提示，帮助学生实时调整实验策略，增强学习自主性。

（三）第三阶段：智能评估——实现全过程、多维度学习反馈

该阶段旨在借助 AI 进行全面、客观、动态的学生表现评估，推动形成性评价落地并促进学生自我提升。

1. 全过程数据采集

系统自动记录学生在实验前设问、操作中表现、实验后分析等全过程数据，形成完整的探究行为链条。

2. 多维度能力分析

通过数据挖掘与算法建模，对学生的观察能力、动手能力、变量控制、逻辑推理、合作交流等进行细化评估，构建能力画像。

3. 个性化结果反馈

平台生成学生学习反馈报告，并基于分析结果推荐补充学习资源、个性任务或后续拓展实验，支持教师精准教学、学生自主改进。

四、实验探究模式的实践路径

（一）科学设计教学流程，嵌入AI 工具于全链条

教学设计是实验探究模式实施的基础。教师需基于课程标准与学情分析，合理确定实验主题与目标，精选与内容契合的 AI 辅助工具，并在教学环节中有机嵌入。

（二）构建“师生协同 + 智能支持”的课堂结构

AI 不是替代教师，而是增强教师的教学能力。在实践过程中，应构建“教师主导、AI 辅助、学生自主”的三元协同机制：教师负责整体教学引导与学情调控，AI 系统提供知识推送、实时反馈与策略推荐，学生则在问题驱动下主动探究与操作，三者形成动态交互、责任互补的教学共同体。

（三）完善过程性评价机制，强化学习反馈闭环

为实现学生科学素养的全面提升，应转变“以结果为中心”的单一评价模式，构建涵盖知识理解、能力发展与思维品质的综合评价体系。通过 AI 平台采集学生实验行为数据，自动生成学习表现报告，并结合教师观察记录，实现“系统评价 + 人工评判”双向互补，推动评价结果转化为教学改进与个性化指导的依据。

五、结论

本文在分析当前困境的基础上，提出了基于 AI 辅助教学的“AI 引导—虚实结合—智能评估”实验探究教学模式，从教学设计、组织实施、过程评价等维度进行系统建构，并明确其在提升教学效率、拓展探究深度、实现个性化支持等方面的核心优势。未来，应继续推动 AI 平台本土化研发、教师 AI 素养提升和教学机制优化，确保该模式在更广泛的教学实践中落地生根，真正服务于学生核心素养的全面发展。

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