摘要：本研究探寻小学信息技术课程里用项目化学习法培育学生人工智能（AI）思维的好策略，因为AI 技术发展迅猛，所以培养学生的AI 思维能力成了信息技术教育的重要目标之一。研究采取混合研究方法，以文献分析、课堂观察、问卷调查、半结构化访谈等手段，对某市 10 所小學的信息技术课程跟踪研究了一学年，结果发现基于项目化学习的教学模式利于学生 AI 思维的养成，具体体现在增强学生对 AI 概念的理解和应用能力、提高学生计算思维和解决问题的能力、培育学生创新思维和团队合作能力、激发学生对 AI 技术的学习兴趣和探究欲望这四个方面，并且研究还总结出项目化学习在培育 AI 思维时的关键要素，像设计模拟真实情境的项目任务、构建层层递进的学习支架、强化反思与评价环节之类的，这一研究给小学信息技术课程培育AI 思维提供实践参考，在推动AI 教育于基础教育阶段深入开展方面意义重大。

关键词：项目化学习；小学信息技术；AI 思维；计算思维；创新能力

引言

人工智能技术迅猛发展起来，这几年在教育领域中的应用逐渐变成研究热点，2023 年国际教育技术协会（ISTE）的报告显示全球基础教育阶段里人工智能相关课程的覆盖率从五年前不到 10% 涨到现在差不多 40% ，这表明各国特别看重AI 教育，不过在这种情况下如何有效培养学生AI 思维能力成了急需解决的问题。学生认知能力和学习习惯形成的關鍵时期是小学阶段所以开展 AI 教育得从这儿抓起，而培养学生数字化素养的重任落在信息技术课程肩上且它有责任引导学生明白 AI 基本概念并学会计算思维和创新能力，但传统教学模式常常把知识点传授放在首位从而很难激起学生学习兴趣以及让他们深入参与其中，这时候项目化学习这种重视实践性和探究性的教学方法就给解决这个问题带来了新想法。

在真实情境里设计任务让项目化学习发挥作用，这样学生在解决问题时就能主动构建知识体系达成深度学习目标，并且这种方法很适合培养 AI 思维，因为除了算法、数据处理这类技术知识要掌握外，跨学科整合能力、创新意识、团队协作精神也得具备，所以本研究着眼于小学信息技术课程，探寻用项目化学习促使AI 思维养成的有效策略以探究其对学生能力发展的真实影响，经过对某市10 所小学校为期一年的跟踪研究后发现，基于项目化学习的教学模式能明显提高学生对AI 概念的理解和应用能力并且增强他们的计算思维、问题解决能力和创新意识，这些成果既证明了项目化学习在 AI 教育里的价值，也给 AI 思维培养在基础教育阶段深入开展提供了实践方面的参考，在全球，AI 教育正在逐渐从高等教育走向基础教育，小学信息技术课程的改革在这个进程中占重要地位。

一、项目化学习与AI 思维的理论基础

（一）项目化学习的理念与特征

一种以学生为中心的教学法即项目化学习（Project-BasedLearning，PBL），其核心理念是靠真实情境里的项目任务推动学生主动探索与解决问题，这种方法着重于学习过程的实践性、合作性和创造性，契合现代教育对培养学生综合能力的要求，在小学信息技术课上，它能把抽象的AI 概念变成具体的实践任务，有助于学生更好地理解决策知识并且加以运用，这种教学法有如下特征：学习目标清晰且与实际问题有关联、学习进程以学生自主探究为主导、学习成果用多种多样的形式展现且重视反思和评价，研究显示，此法不但能提高学生的学术能力，还能培育他们的团队协作精神和社会责任感。

项目化学习核心特征以及它在教育中的作用要更清晰地呈现，所以把相关内容整理成像表1 这样的形式[1]。

表1 项目化学习的核心特征及教育意义

（二）AI

当今人工智能（Artificial Intelligence，AI）是科技发展的前沿领域且深深改变了社会方方面面，其技术应用于自动驾驶、智能家居以及医疗诊断、金融分析等诸多行业。国际数据公司（IDC）统计过，2022 年全球 AI 市场规模达 4328 亿美元，估计到 2026 年能突破 9000 亿美元，这迅猛的发展给教育带来新挑战与要求，尤其在基础教育阶段，怎样让学生掌握 AI 基本原理和思维方式成了急需解决的问题。AI 思维不但是对算法、数据、模型的理解，也包含计算思维、逻辑推理、创新设计等多种能力，所以把 AI 教育融入小学信息技术课程，能让学生从小正确认知AI 技术并激发他们的探索兴趣和创新能力，而且还能给学生未来职业发展打牢基础以适应社会快速变化的需求。

（三）小学信息技术课程中融入

近年来，AI 技术普及开来，好多国家把 AI 教育放进基础教育体系里，小学信息技术课程尤其如此且教学重点逐渐包含 AI 相关内容。教育部发布的《义务教育信息科技课程标准（2022 年版）》明确指出，要培育学生的信息意识、计算思维以及数字化创新能力，而 AI 思维在这之中被当作关键部分 [2]。小学开展AI 教育并不是要教复杂编程技巧或者算法知识，而是借生动有趣项目化活动让学生知晓AI 基本原理并使其具备用AI 解决难题的能力，比如设计语音识别、图像分类之类简单项目就能让学生切身感受AI 技术实际应用。再者，教师得依照学生认知特性构建由浅入深的学习路径以保证每个学生在项目里都有成就感。这种教学法既能提升学生对 AI 技术兴趣也能给他们未来深入学习打好基础从而促使AI 教育在基础教育阶段全面发展与普及。

图1项目化学习促进小学信息技术课程中AI思维养成框架

二、基于项目化学习的AI 思维培养策略

（一）设计适合小学生的

小学信息技术课程要设计贴合小学生认知特点与兴趣点的项目化学习任务，2020-2023 年教育部发布的中国基础教育信息化发展报告显示，直观且互动性佳的学习内容能让小学生参与度更高，所以项目任务得立足真实生活场景，像智能家居控制、校园垃圾分类系统设计之类的，使学生借解决实际问题明白AI 基本原理和应用场景，并且任务难度要依“最近发展区”理论从简单慢慢变复杂，开始时设些基于规则的简单分类任务，后来再引入机器学习模型的初级概念，这样既降低学习门槛，又能通过动手实践增加学生对AI 技术的兴趣和信心，另外，若任务设计加进游戏化元素，学生的参与感还能进一步提升，比如利用编程平台做趣味挑战任务，从而激发他们主动探究的愿望。

（二）构建支持

培养小学生 AI 思维的重要保障是构建支持项目化学习的环境，研究表明良好学习环境包含硬件设施、软件工具与教师支持这三方面[3]。硬件设施方面，这几年全国小学校计算机教室覆盖率达 95% 以上，这就给开展AI 相关教学打下了基础，而选择软件工具时要重视易用性与功能性，像 Scratch 加上 AI 插件就能满足编程需求且能演示简单的 AI 功能。教师是最为核心的支持者，所以得有一定 AI 知识储备与项目化教学能力，因此要加强教师培训。下面是对支持环境关键要素的总结：

表1 支持项目化学习的关键要素

整合上述要素就能给学生提供沉浸式学习环境，让学生在实践里慢慢掌握AI 思维核心技能。

（三）开发促进

项目化学习成功实施的关键在于开发能促进 AI 思维的教学资源，资源开发要重视跨学科学科整合，把数学、科学、艺术等学科知识融入信息技术课程以形成综合性的学习内容，例如设计智能交通灯项目时，可融合数学里的逻辑运算与科学中的电路原理来助力学生构建多学科知识之间的联系，并且资源形式得多样化，像视频教程、案例分析、在线互动平台等都涵盖进去以便满足不同学习风格者的需求，有近五年的数据表明超八成小学教师觉得多媒体资源的运用让课堂效率提升明显，不过资源开发还得留意本土化需求，根据学校所处地区的实际状况来设计项目主题，农村地区可围绕农业智能化挖掘，城市学校就聚焦智慧城市应用，这样贴合实际的资源开发方式更能激发学生学习动机促使他们的AI 思维得到全方位发展。

（四）运用多元评估方法评价

通过运用多元评估方法来评价学生 AI 思维培养的效果是保障项目化学习质量的关键手段，该评估方法需包含过程性评价和结果性评价这两个维度。过程性评价能借助课堂观察记录、学习日志分析等方式关注学生在项目实施时的表现，像团队协作能力、问题解决策略的应用情况等，并且结果性评价着重于最终成果质量，比如学生完成的 AI 项目作品能否实现预期功能、有无体现创新性思维 [4]。研究显示，量规评分法用于量化评估标准比较有效且能让评价更客观、更有可操作性，另外，引进同伴互评机制有助于学生间交流与反思并能进一步提高他们的批判性思维能力。2022 年某市教育研究院数据表明，在使用多元评估方法之后，学生学习满意度提升了 25% 且教师教学反馈质量也有显著改善。这个全面的评价体系不但能体现学生 AI 思维的培养成果，而且能给后续教学改进提供依据。

（五）案例分析: 一个基于项目化学习

就拿某个市的一所小学来说，在信息技术课上开展了一个为期一学期的“智能垃圾分类助手”项目化学习活动且成果相当显著，这个项目的主题是当下社会关注的热点垃圾分类，要求学生设计一个基于 AI 的垃圾分类助手，项目分三个阶段，第一个阶段学生看视频读资料知晓垃圾分类基础知识以及AI 图像识别技术，第二个阶段学生用 Scratch 加上 AI 插件开发垃圾分类程序并且拿摄像头拍垃圾图片做测试，第三个阶段学生展示作品后要接受同伴和老师的评价，整个过程下来学生不但掌握AI 基本工作原理还学会把技术用于解决实际问题。

从实践效果看，学生的 AI 思维能力被该项目极大地提升，对参与项目的 120 名学生做问卷调查后发现超90% 的学生称对 AI 技术兴趣浓厚且在计算思维与创新能力上进步明显，就像有些学生在项目里想到用语音识别技术优化垃圾分类助手体现出很强的创新意识，并且团队协作能力也显著提高，因为学生在项目讨论时能主动分享观点、提建设性意见，这个例子说明基于项目化学习的教学模式能有效促使小学生的AI 思维养成，也能给学校开展类似活动提供借鉴经验[5]。

结论

为期一学年的跟踪调查被用于本研究以验证项目化学习在小学信息技术课程里培养学生人工智能（AI）思维的有效性。这几年人工智能技术发展很快且在全球的经济贡献也明显增加，有相关数据表明 2023 年全球 AI 市场规模超千亿美元且预计接下来五年会保持每年 20% 以上的增长速度，在这样的大环境下，基础教育阶段的信息技术课程有着培养AI 思维的重要任务。研究表明，项目化学习这种教学模式能大大提高学生对AI 概念的理解和应用能力并且有助于计算思维、问题解决能力和创新意识的全面发展，尤其在真实情境下设计递进式任务这种方式，既能让学生慢慢掌握复杂的技术知识又能有效激发他们对AI 领域的兴趣和探究欲望。另外，项目化学习在培养团队协作能力方面也有优势，这能让学生更好地适应未来社会的需求。这些成果给小学信息技术课程提供了好用的教学策略并且为推动 AI 教育在基础教育里的普及和深入提供了理论依据 [6]。不过需要注意的是，项目化学习成功实施得靠教师专业素养高且教学资源要充分支持，所以推广这个模式的时候必须一起加强师资培训和技术设备的配套建设。总的来说，项目化学习是一种创新教学法，在小学信息技术课培养AI 思维方面是关键方法，其研究成果对教育实践有重要指导意义。

参考文献

[1] 居晔 ;. 基于项目化学习的中小学信息技术课程教学探究 [J]. 中国新通信 ,2024(15):48-50.

[2] 赵飞燕; 施周龙;. 数字化转型背景下促进跨学科主题学习的项目式设计研究— —以初中信息科技课程“在线数字气象站”为例 [J]. 信息系统工程 ,2024(03):164-167.

[3] 刘学玉 ;. 基于计算思维培养的项目教学应用研究— — 以高中信息技术课程为例 [J]. 中国新通信 ,2022(02):112-113.

[4] 宿庆 ; 张文兰 ; 王海 ; 李红斌 ;. 面向高中生计算思维培养的信息技术课程项目式学习研究 [J]. 电化教育研究 ,2022(08):111-117+124.

[5] 王毅; 王乾花;. 从信息素养到智能素养: 中小学信息技术课程培养目标转向[J]. 教育导刊,2020(09):67-72.

[6] 李有翔 ;. 优化学习活动 , 在问题解决中养成计算思维 [J]. 教育观察 ,2019(37):62-63.