人工智能+教育 | 人工智能融入小學信息科技項目式學習的研究

教育部等五部門近日印發， 明確提出推動人工智能人才培養與素養提升、促進人工智能與教育深度廣泛融合、建強“人工智能+教育”基礎環境、優化“人工智能+教育”發展生態等四大重點任務。

基于此，《中國信息技術教育 》 雜志推出“人工智能+教育”專題系列，旨在系統追蹤政策落地動態，深度呈現一線創新實踐，凝練可復制、可推廣的經驗范式。

人工智能融入小學信息科技項目式學習的研究

金菲 江蘇省鎮江市潤州區教師發展中心

本文結合小學生以形象思維為主導、好奇心較強的認知發展特征，聚焦人工智能在項目式學習中的應用，以項目實踐為核心載體，系統闡述了從項目啟動、實施到評價的全流程，并以“校園植物智能識別小能手”項目為例，具體呈現了人工智能在學情精準分析、智能分組優化、學習過程動態指導、技術支撐強化以及多元評價體系構建等關鍵環節的實施路徑，旨在為提升小學信息科技課程教學質量、培養學生數字化素養與綜合實踐能力提供可操作的解決方案。

引言

人工智能（AI）技術的快速發展為教育領域帶來了深遠變革。小學信息科技課程作為培養學生信息素養的基礎性載體，將人工智能融入其中是落實核心素養培養目標的關鍵舉措。但當前，人工智能與小學信息科技課程的融合面臨諸多挑戰，具體表現為教師對融合路徑把握不足、現有教學資源與項目需求適配度不高、教學過程中缺乏個性化指導等。小學生認知發展主要依賴形象思維，其注意力集中時間有限，但對實踐探索表現出濃厚興趣。而項目式學習以真實任務為驅動的基本特征，與小學生的認知規律高度契合。基于此，構建以項目實踐為核心、聚焦人工智能關鍵融合環節的教學模式，系統闡釋二者融合的具體實施路徑，對破解融合困境、提升教學實效具有重要的實踐意義。

小學信息科技項目式學習與人工智能的契合基礎

項目式學習強調“做中學”，需依托具體課程內容設計實踐任務，而小學信息科技課程中的多項核心內容與人工智能技術存在天然契合點，為兩者深度融合提供了堅實基礎。

1.計算機基礎操作與人工智能設備認知的銜接

小學信息科技課程初始階段的計算機硬件操作教學，為人工智能設備認知提供了前置基礎。學生在掌握開關機、設備連接等基礎技能后，可通過項目實踐接觸智能攝像頭、智能終端等設備，了解其“感知—處理—反饋”的核心邏輯，為項目中人工智能技術的應用建立認知基礎。

2.文字處理與智能文本生成

文字處理是小學信息科技課程的重要基礎內容，主要是用來培養學生文字輸入、編輯、排版等技能和文字表達能力。在學生具備一定文字處理技能后，可以引入智能寫作助手，引導學生輸入感興趣的話題關鍵詞，觀察生成的文本，并與自己傳統編寫的文本對比。

3.圖形圖像處理與圖像識別技術的融合

圖形圖像處理是小學信息科技課程的核心教學內容之一，要求學生掌握圖像裁剪、亮度調整及降噪處理等技能，這與人工智能圖像識別技術的預處理環節高度契合。在項目式學習活動中，學生通過實踐操作圖像識別工具，能夠理解技術對圖像質量的依賴關系，并將手動處理流程與智能識別過程有機結合，從而深化對技術應用場景的認知理解。

4.簡單編程與機器學習基礎的滲透

基礎編程訓練所培養的邏輯思維能力，為項目中機器學習核心概念的滲透提供了支撐基礎。在項目實施過程中，學生可通過簡易程序控制數據采集流程，初步認知“數據—模型—應用”的機器學習流程框架，如通過編寫程序采集植物識別數據，為后續模型優化提供數據基礎。

人工智能融入小學信息科技項目式學習的核心環節

下面，筆者以“校園植物智能識別小能手”項目為例，具體呈現各環節的融合路徑。該項目以“構建校園植物智能識別手冊”為核心任務，融合圖形圖像處理、圖像識別、數據整理等技能，全程嵌入人工智能技術支撐。下圖為項目實施技術的路線圖。

項目實施技術路線

1.項目啟動階段：AI驅動的主題精準定位與學情適配

學情數據智能分析：教師借助人工智能學習分析系統，收集學生此前在圖形圖像處理學習中的作業數據（如圖片處理準確率、工具使用熟練度）、課堂互動記錄（如對植物相關話題的提問頻率）及課后興趣問卷數據，構建學生能力畫像。系統通過數據挖掘發現，82%的學生能熟練使用基礎圖像處理工具，但僅35%的學生了解圖像識別技術，78%的學生對校園植物有探索興趣，但對珍稀植物認知不足。

項目主題與難度優化：基于分析結果，教師確定“校園植物智能識別”主題，并借助AI任務引擎調整項目內容——增加珍稀植物識別任務以滿足探索需求，簡化圖像識別算法原理講解，重點聚焦“圖像處理—智能識別—結果驗證”的實踐流程，同時，通過AI構建項目知識圖譜，串聯“植物特征—圖像處理技巧—識別工具使用”等核心知識點，為學生提供結構化資源。

2.項目籌備階段：AI支撐的科學分組與任務分工

多維數據支撐分組：系統錄入學生的能力畫像數據（如圖像處理能力、語言表達能力）、性格特質（如合作傾向、責任意識）及興趣方向（如植物研究、工具操作、報告撰寫），采用聚類算法進行分組。每組4～6人，確保每組均包含“技術操作型”“資料收集型”“成果展示型”等不同特質的學生。

個性化任務分配：系統根據組內學生特點，生成初步任務清單并推薦分工。為操作能力強的學生分配“圖像采集與預處理”“識別工具操作”任務，為表達能力突出的學生分配“成果匯報”“植物知識整理”任務，為邏輯清晰的學生分配“數據記錄與分析”任務。教師可根據實際情況微調，確保任務與能力精準匹配。

3.項目實施階段：AI賦能的過程指導與技術突破

人工智能虛擬導師的實時答疑機制：引入人工智能虛擬導師系統，為項目實施提供全程伴隨式支持。學生在遭遇技術障礙時，可通過語音或文字交互進行咨詢，系統結合項目具體情境提供精準解答。例如，當學生在應用圖像識別工具進行某植物識別屢次失敗時，虛擬導師通過分析上傳圖片，自動診斷問題為“葉片遮擋疊加光照不足”，隨即推送包含“裁剪遮擋區域”及“調整亮度對比度”操作要點的分步指導視頻，并同步模擬操作流程以演示預期效果。

AI技術對實踐難點的突破：針對項目實施的核心技術瓶頸，借助AI提供解決方案并引導學生理解其內在邏輯。在“提升識別準確率”階段，教師指導學生運用AI數據增強工具，對采集的植物圖像實施旋轉、縮放、光照調節等處理，生成多樣化訓練樣本，以增強識別模型的泛化能力；在“批量識別與分類”階段，引入遷移學習技術，將預訓練的通用植物識別模型遷移至校園植物識別場景，顯著降低模型重復訓練耗時。學生通過比對“原始模型”與“遷移后模型”的識別性能指標，直觀量化評估技術應用的價值。

實踐過程數據的動態追蹤與分析：人工智能虛擬導師系統實時采集學生的操作行為日志（如工具調用頻次、問題解決時長）、小組討論語義關鍵詞及任務進度數據，生成動態過程分析報告。教師據此報告可及時識別潛在問題，如某小組在“數據整理”環節進度滯后，系統提示其存在“分類邏輯混亂”問題，教師即可實施針對性干預與指導。

4.項目評價階段：AI支撐的多元評價與反饋優化

多維指標智能評估：系統設定“成果質量”“過程表現”“協作能力”“創新思維”四個一級指標，下設“識別準確率”“報告完整性”“任務完成效率”“小組互動頻率”“技術改進方案”等二級指標。通過分析項目成果（識別手冊、識別準確率數據）、過程數據（操作記錄、討論日志）及課堂展示視頻，系統自動量化評分，如通過圖像識別技術核驗學生手冊中植物標注的準確率，通過自然語言處理分析匯報內容的邏輯性。

個性化反饋與改進：系統基于評價結果生成個性化報告，為每組及每位學生提供針對性建議。例如，對識別準確率高但報告撰寫粗糙的小組，建議“借助AI寫作助手優化報告結構”；對協作良好但技術應用單一的小組，推薦“嘗試AI圖像分類工具拓展應用場景”。同時，系統匯總全班共性問題，為教師后續教學優化提供數據支撐。

結論

本文聚焦人工智能在小學信息科技項目式學習中的融合應用，通過分析課程與技術的內在契合點，以“校園植物智能識別小能手”項目為實證案例，系統闡述了人工智能技術在項目啟動（學情診斷與主題優化）、項目籌備（智能分組與任務分配）、項目實施（虛擬導師支持與技術難點突破）、項目評價（多維度評估與個性化反饋）等全流程中的整合路徑。該路徑契合小學生的認知發展特征，解決了當前人工智能融入教學過程中存在的資源適配性不足、個性化指導缺失及評價體系不完善等問題，實現了“技術賦能教學實踐、實踐深化認知建構”的雙重目標，有助于促進學生信息素養、協作能力與創新思維的協同發展。當然，后續研究可加強拓展項目類型多樣性，如開發“校園智能導航系統”“班級圖書智能分類管理”等項目，以驗證路徑的普適性。同時，可深入探究不同區域、學段的應用差異，結合具體應用場景持續優化人工智能工具的適應性，以推動人工智能與小學信息科技項目式學習的縱深融合。

本文作者：

金菲

江蘇省鎮江市潤州區教師發展中心

文章刊登于《中國信息技術教育》

2026年第08期

引用請注明參考文獻：

金菲.人工智能融入小學信息科技項目式學習的研究[J].中國信息技術教育,2026(08):64-66.

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