摘要：随着人工智能与学前教育的深度交融，传统的项目式主题学习模式有了变化的机会，研究要找到一种以人工智能为支撑，关注幼儿个性化成长的新项目式主题学习路径，它依靠创建幼儿动态学习画像，智能找寻合适的教育资料和给予自适应探究支持，从而做到对每个孩子独特性及不同发展速度的响应。实践路径探讨如何利用技术和演化来生成并演化个性化的项目网络结构，怎样准确地把适合当前状态的学习支架送到学生手中，并且让整个教学活动多样化呈现又便于教师进行评价，在此尝试给学前教育领域提供更为高效，精确且人性化的一种学习模型形式，帮助幼儿更好地锻炼他们的核心素养。

关键词：个性化发展；人工智能；项目式学习；学前教育

当下教育改革的大背景下，怎样推动每个学习者个性化的成长成为关键议题。学前教育阶段是个体发展的重要时期，如何创新这个阶段的教育模式变得十分必要。项目式主题学习由于其整合性以及探究性的特点被广泛推崇，不过传统形式在兼顾群体目标与个体差异上仍然存在一些问题，人工智能技术凭借自身对数据感知、分析和决策的独特优势给解决这个问题带来了新可能，在幼儿园开展项目式主题学习时加入这种技术的应用尝试构建起一种能动态适应幼儿发展的环境，进而跳出统一化教学方式的限制去真正因材施教并激发孩子内心深处潜藏起来的探究兴趣与创造才能。

一、AI 驱动下学习模式的个性化逻辑

人工智能技术推动的个性化学习，其核心逻辑是把教育重点从预先设定好的、统一的教学步骤转变成围绕学习者展开的动态发展道路。这种逻辑要达成，并不是依靠固定的灌输知识，而是依赖于对幼儿学习行为数据不断且全面地剖析处理，在整合分析幼儿在活动期间的操作情况，所说的话，同其他人的交流互动以及情绪表现等信息之后，技术系统可以找到他们可能感兴趣的事情，思维偏向哪方面还有现在处于哪个成长阶段等内容变得明晰起来。这样的深入研究，让教育支持供给由整体走向细节层面，再由迟缓反应变成即时响应，这样就使学习的内容和探寻途径不再只是单一而预设的状态下存在了，反而成为可变并生成的新形态内容形式，能针对每一个孩子独一无二的成长路径做灵活变动调整安排来达到真正意义上个性化的教育目标[1]。

二、个性化项目式主题学习模式的构建

（一）学习者兴趣图谱的动态生成与构建

创建个性化的学习模式，关键在于深入认识学习者，依靠多模态感知技术，系统可获取幼儿在项目活动中的言语、动作、作品等各类信息，并把这些信息转变成结构化的数据，经过关联性分析和语义挖掘，就能慢慢勾勒出每个幼儿的动态兴趣图谱，这个图谱既显示出幼儿的兴趣点，又能表现出其潜在的探究方向以及认知联结方式，而且这种图谱不是固定不变的，它会随着幼儿同环境不断发生互动而随时改变，从而做到对幼儿发展状况的精确追踪，如此一来就形成了一个个性化的数据模型，给后面的学习资源推荐及探究路径规划赋予了决策根据，使得教育干涉更有目的性。

（二）主题学习资源的智能推荐

基于动态兴趣图谱，系统可以做到学习资源的智能、个性化推荐。资源库包含数字绘本、科普视频、互动游戏、手工材料建议等多种类型，并对每一项资源赋予多维度属性信息，例如关联的主题、合适的年龄段以及认知技能目标等等，在幼儿于项目中流露出某些兴趣或者碰上认识难点的时候，推荐引擎就会依照它的兴趣图谱及其当下的任务情境，从庞大的资源库当中挑出最契合的学习资料进行推送，这种推荐方式改变了以往那种呈现单一且随机的情况，保证了幼儿能够在适当的挑战区内得到恰当的认知助力，进而有效地激发起他们的学习积极性，改进探究效率 [2]。

（三）探究过程的自适应引导

项目式学习看重幼儿主动探究，有效引导是探究深入的关键。自适应引导系统可在不影响幼儿自主探索的情况下，给予恰到好处的外部支持。它经由不断剖析幼儿的操作序列和问题解决途径来判定其是不是陷入困局或者须要新的启示，在察觉到关键节点的时候，会以不干预的形式予以引领，像虚拟伙伴给出一个启发性的问题，把某个关联工具模型显示在屏幕上或者播放一段简短操作提示音之类的事情，而且这种引领是有针对性的，它的内容、时机以及形式都是按照幼儿当下表现而定的，目的在于搭建有效的“学习支架”，促使幼儿越过认知障碍，进而推进他们展开更深层次的探究活动。

三、创新模式下的实践路径探索

（一）AI 主题的融合与演化生成

实践里，项目主题的启动不再完全由教师预先决定，教师可先设定一个较为宽泛的主题范围，而人工智能系统借助对班级幼儿集体兴趣数据加以分析之后，则能生成数个非常相关联的备选主题方向以及起始探究网络，在这些主题被孩子们初次接触到并做出选择以后，他们的后续互动行为会成为新的输入数据来推动主题网络动态地发展变化着——原先存在的那些探究节点也许会被分出新支，亦或者同其他点建立起新的联系，如此一来就使得项目主题的发展趋向变得更为符合幼儿的实际兴趣需求，从而从一份静态计划转化为一个真正与幼儿一同成长起来、拥有生命力的“活”主题[3]。

（二）动态学习支架的精准介入

学习支架是否有效，取决于其介入是否精准。具体到某一次的探究活动当中，系统可以发现幼儿的重要行为节点，例如持续时间很长的无效重复操作、带有困惑的表情或者发出求救信号等，一但识别到这些信号就会触发对应的支架策略并推送一个很短的教学视频、一张结构化的步骤图示或者是另一个类似案例供参考，这种支架是短暂且可选择的，并不是替代了孩子的思考而是启发他们进行更深入地思考，伴随孩子能力的提升自动调整支架介入阈值和复杂程度从而逐渐撤掉这个支撑让孩子们学会自己解决问题

四、结语

基于个性发展的 AI 驱动下幼儿园项目式主题学习模式是对传统教育范式的颠覆，其核心不是用技术代替教师，而是创造一个人机协同的教育生态系统，让老师从繁杂的、重复性的观察和准备工作中解脱出来，能够更多地与孩子进行高质量的情感交流和深度对话。通过对幼儿学习过程细致入微的感受以及智能支持，这种模式很好地把集体教学的大范围和个别化教育的小切口结合起来，为培养孩子的自主探究能力、创造性表达能力和解决问题的能力等打开了一扇新的窗口，也预示着学前教育在智能化时代的某种可能性方向。

参考文献

[1] 隆露 . 人工智能时代幼儿教育过程性评价的逻辑、困境与对策[J]. 今日教育 ( 幼教金刊 ),2025,(07):42-45.

[2] 丁潇 . 基于人工智能的幼儿园文化艺术交流活动安排方法研究[J]. 优雅 ,2025,(05):45-47.

[3] 吕玲燕 . 智能技术在幼儿园教育中的应用现状及策略 [J]. 亲子 ,2025,25(09):52-54.