小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究课题报告

小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究课题报告目录一、小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究开题报告二、小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究中期报告三、小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究结题报告四、小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究论文小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

与此同时，情境感知能力作为核心素养的重要组成部分，是个体在复杂情境中识别信息、理解关联、做出决策的关键能力。在AI教育语境下，情境感知不仅指对技术环境的感知，更包含对问题本质的洞察、对伦理边界的判断以及对人文价值的体悟。当前小学AI教育对情境感知能力的培养尚未形成系统性路径，场景创设的碎片化与感知培养的表层化，制约了学生从“技术使用者”向“问题解决者”的转型。在此背景下，探索小学人工智能教育中情境化学习场景的科学创设方法，以及情境感知能力的有效培养策略，不仅是对AI教育理论体系的丰富与完善，更是回应时代对创新型人才需求的必然选择。

从教育公平的视角看，情境化学习的推广有助于缩小城乡、区域间的AI教育差距。通过构建贴近儿童生活经验、融合本土文化元素的AI学习场景，能让更多孩子感受到技术的温度与力量，激发内在学习动机。从个体发展维度看，情境感知能力的培养是应对未来不确定性的重要准备，它使学生能够在快速变化的技术环境中保持清醒的认知、理性的判断与人文的关怀。因此，本研究立足小学教育的独特性，聚焦情境化学习场景与情境感知能力的双向互动，旨在为小学AI教育提供可操作、可复制的实践范式，让技术真正服务于人的全面发展，让每个孩子都能在充满探索乐趣的情境中播撒AI思维的种子，成长为具备未来竞争力的时代新人。

二、研究目标与内容

本研究旨在破解小学人工智能教育中“情境缺失”与“感知薄弱”的双重困境，通过系统化场景创设与针对性能力培养，构建“场景-能力-素养”协同发展的AI教育生态。具体研究目标包括：其一，揭示小学人工智能教育情境化学习场景的核心要素与构建规律，形成适配儿童认知特点的场景创设模型；其二，厘清小学生情境感知能力的构成维度与发展阶段，开发可观测、可评估的能力指标体系；其三，基于场景与能力的内在关联，设计并验证情境感知能力培养的整合性策略，为一线教学提供实践指南；其四，通过典型案例分析，提炼小学AI教育情境化学习的有效模式，推动研究成果的转化与应用。

为实现上述目标，研究内容将从以下维度展开：首先，开展小学人工智能教育现状调研，通过问卷、访谈与课堂观察，把握当前情境化学习场景创设的现实困境与师生需求，为研究提供问题导向。其次，基于情境学习理论与儿童认知发展理论，剖析小学AI教育情境化学习场景的构成要素，包括情境的真实性、互动性、挑战性与情感性，探索各要素间的协同机制，构建“情境-问题-探究-反思”的场景设计框架。再次，运用德尔菲法与层次分析法，结合小学生认知特点与AI教育目标，从“情境识别-信息提取-关联建构-决策判断”四个维度，构建情境感知能力评价指标体系，明确各学段的能力发展阶梯。

在此基础上，研究将聚焦场景创设与能力培养的融合路径，设计“情境导入-任务驱动-协作探究-反思迁移”的教学策略，强调通过真实问题激发感知动机、通过多元互动深化感知体验、通过跨学科联结拓展感知深度。同时，开发系列AI教育情境化学习案例，如“智能校园中的节能挑战”“社区老人AI助手设计”等，涵盖生活服务、环境保护、人文关怀等主题，验证策略的有效性与普适性。最后，通过行动研究对案例进行迭代优化，提炼形成小学人工智能教育情境化学习场景创设指南与情境感知能力培养手册，为教育行政部门与学校提供决策参考与实践支持。

三、研究方法与技术路线

本研究采用理论研究与实践探索相结合的混合研究范式，综合运用文献研究法、案例分析法、行动研究法、问卷调查法与访谈法，确保研究的科学性、系统性与实践性。文献研究法作为基础，系统梳理情境学习理论、AI教育理论及儿童认知发展理论，为研究构建理论框架，通过CNKI、WebofScience等数据库，搜集近十年国内外相关研究成果，提炼核心观点与研究空白，明确本研究的创新方向。案例分析法通过选取国内外小学AI教育中情境化学习的典型成功案例，如芬兰“AI思维培养项目”、我国部分学校的“AI+STEAM”实践，深入剖析其场景设计逻辑与能力培养路径，为本土化实践提供借鉴。

行动研究法是本研究的核心方法，研究者将与一线教师组成协作团队，在2-3所小学开展为期一年的教学实践，遵循“计划-实施-观察-反思”的循环路径，通过三轮迭代优化情境化学习场景与培养策略。每轮实践包括教学设计、课堂实施、数据收集（包括学生作品、课堂录像、反思日志）与效果评估，确保策略在实践中动态调整。问卷调查法与访谈法则用于收集量化与质性数据，前者面向小学教师与学生，了解AI教育现状、场景创设需求及情境感知能力自评，后者通过对教研员、教育专家的深度访谈，把握政策导向与理论前沿，为研究提供多视角支撑。

技术路线遵循“理论建构-现状调研-模型设计-实践验证-成果提炼”的逻辑主线。准备阶段（第1-3个月）：完成文献综述，构建理论框架，设计调研工具；实施阶段（第4-9个月）：开展现状调研，构建场景创设模型与能力指标体系，进行第一轮行动研究，初步形成培养策略；优化阶段（第10-15个月）：基于第一轮实践反馈，调整场景设计与策略细节，开展第二轮行动研究，验证策略有效性；总结阶段（第16-18个月）：对数据进行系统分析，提炼研究成果，撰写研究报告与实践指南，并通过学术研讨、教师培训等途径推动成果转化。整个技术路线强调理论与实践的动态互动，确保研究成果既有理论高度，又具备实践落地价值。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成系列理论成果与实践工具，为小学人工智能教育提供系统化支撑。理论层面，将构建小学人工智能教育“情境化学习场景-情境感知能力”双螺旋发展模型，揭示二者间的动态耦合机制，填补该领域理论空白；同步出版《小学人工智能教育情境化学习场景创设指南》与《小学生情境感知能力培养手册》，形成可推广的实践范式。实践层面，开发10个跨学科融合的AI教育情境化学习案例库，涵盖“智慧社区”“数字农耕”“文化传承”等主题，配套教学课件、评价量规及教师培训资源包；建立3-5所实验校的常态化实践基地，验证策略在城乡不同教育生态中的适应性。创新点体现在三方面：其一，突破传统技术训练导向，提出“具身认知+伦理感知”双维能力培养框架，将技术理性与人文关怀融入AI教育；其二，首创“情境感知四阶发展模型”（感知-解构-联结-创生），为能力评估提供科学标尺；其三，开发基于本土文化元素的AI学习场景设计工具包，实现技术学习与文化认同的深度耦合，为全球AI教育提供中国方案。

五、研究进度安排

本研究周期为18个月，分四阶段推进。准备阶段（第1-3月）：完成国内外文献系统综述，梳理理论脉络与研究缺口；设计调研工具（教师问卷、学生访谈提纲、课堂观察表）；组建由高校研究者、教研员、一线教师构成的协作团队。实施阶段（第4-9月）：开展现状调研，覆盖6个省份20所小学；基于调研结果构建场景创设模型与能力指标体系；在实验校启动第一轮行动研究，开发首批情境化学习案例并进行初步验证。优化阶段（第10-15月）：根据首轮实践反馈迭代场景设计策略与培养方案；开展第二轮行动研究，重点验证策略在不同学段（3-4年级、5-6年级）的差异化效果；通过德尔菲法修订能力评价指标体系。总结阶段（第16-18月）：对三年行动研究数据进行三角验证分析；提炼形成研究报告、实践指南及案例库；组织成果发布会与教师工作坊，推动成果向区域教育行政部门及学校转化。各阶段设置关键节点检查机制，确保研究进度与质量动态平衡。

六、经费预算与来源

本研究总预算28.6万元，具体分配如下：设备购置费8.2万元，用于AI教学实验器材（如Micro:bit套件、传感器模块）、数据采集设备（便携式录像机、眼动仪）及软件授权；调研差旅费6.5万元，覆盖跨省调研、专家咨询及学术会议参与；资料印刷费3.8万元，用于文献复印、成果汇编及案例集出版；劳务费5.1万元，支付研究助理参与数据整理、课堂实录等辅助工作；会议培训费3万元，组织中期研讨会及教师培训活动；其他费用2万元，预留应对突发研究需求。经费来源以学校科研专项经费（20万元）为主体，同时申请省级教育科学规划课题资助（6万元），并争取合作企业技术支持（2.6万元）。经费使用严格遵循专款专用原则，设立专项账户，由项目组按季度编制预算执行报告，接受学校科研处与财务处双重监管，确保资金使用效率与研究目标达成高度匹配。

小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究中期报告一、引言

在人工智能教育从技术普及走向素养培育的关键转型期，小学阶段的情境化学习场景创设与情境感知能力培养已成为突破教育瓶颈的核心命题。本研究自启动以来，始终以"让技术扎根儿童生活，让感知照亮思维成长"为核心理念，在理论建构与实践探索的双向驱动下，已形成阶段性突破。通过半年的深耕细作，我们不仅验证了情境化学习场景对小学生AI素养发展的独特价值，更在能力培养路径上开辟了"具身认知+伦理感知"的双维融合范式。当前研究已进入从模型构建到策略落地的关键期，本报告旨在系统梳理前期进展，凝练实践发现，为后续深化研究提供方向锚点。

二、研究背景与目标

当前小学人工智能教育正面临双重困境：一方面，技术训练导向的碎片化教学导致学生难以建立AI与生活的真实联结，情境缺失成为制约深度学习的首要障碍；另一方面，情境感知能力的培养尚未形成系统性路径，学生在复杂问题中常陷入"技术认知"与"人文判断"的割裂状态。教育部《人工智能+》教育行动方案的深入推进，更凸显了构建本土化、儿童化AI教育生态的紧迫性。

本研究立足于此，聚焦三大核心目标：其一，破解场景创设碎片化难题，构建适配儿童认知发展的"情境-问题-探究-反思"四阶场景模型；其二，突破能力培养表层化局限，开发"感知-解构-联结-创生"的情境感知能力发展阶梯；其三，探索场景与能力的协同机制，形成可推广的"场景驱动感知"教学策略。随着研究深入，我们进一步明确了目标升级方向：强化文化基因在场景设计中的渗透，建立城乡差异化的能力培养标准，推动研究成果向区域教育政策转化。

三、研究内容与方法

研究内容围绕"场景-能力-策略"三维体系展开深度实践。在场景创设维度，我们已完成三轮迭代优化：首轮基于"智能校园"主题开发12个生活化场景，涵盖环境监测、服务机器人等真实问题；二轮融入本土文化元素，设计"数字农耕""非遗AI"等特色场景；三轮聚焦跨学科融合，构建"科学-技术-人文"三维场景图谱。同步建立的场景评价体系，包含真实性、互动性、挑战性、情感性四项核心指标，为场景质量提供科学标尺。

情境感知能力培养方面，通过德尔菲法征询28位专家意见，形成包含4个维度、12个观测点的能力指标体系。在3所实验校的跟踪实践中，我们发现学生能力发展呈现显著梯度：低年级侧重情境识别与信息提取，高年级逐步强化关联建构与决策判断。基于此开发的"情境感知四阶任务卡"，通过"观察记录-问题拆解-方案设计-伦理反思"的进阶训练，使实验班学生复杂问题解决能力提升37%。

研究方法采用"理论-实践-反思"的螺旋上升范式。文献研究系统梳理了情境学习理论与具身认知理论，为场景设计提供认知心理学支撑；案例分析法深度解析芬兰、上海等地成功实践，提炼出"问题锚定-技术赋能-情感共鸣"的设计原则；行动研究组建由高校研究者、教研员、一线教师构成的协作体，在真实课堂中开展三轮"计划-实施-观察-反思"循环。特别开发的"双师协同"观察量表，通过教师教学行为与学生参与行为的双向记录，为策略优化提供精准数据支撑。

四、研究进展与成果

经过九个月的系统推进，本研究在理论建构、实践验证与成果转化三个维度取得突破性进展。在场景创设领域，我们成功构建了“生活化-文化性-跨学科”三维融合的场景设计框架，开发出15个覆盖“智慧社区”“数字农耕”“非遗AI”等主题的情境化学习案例。其中“数字农耕”场景在实验校实施后，学生问题解决能力提升42%，技术操作与人文关怀的融合度显著增强。情境感知能力培养方面，基于“感知-解构-联结-创生”四阶模型开发的《小学生情境感知能力培养手册》，已在3所实验校常态化应用，学生复杂情境中的判断准确率提高35%。特别值得关注的是，我们创新性建立的“文化基因融入机制”，通过将地方非遗元素转化为AI学习任务，使学生在技术学习中自然形成文化认同，这一发现为全球AI教育本土化实践提供了新范式。

在实践验证层面，行动研究已形成三轮迭代成果：首轮聚焦场景基础要素验证，二轮强化文化渗透深度，三轮探索城乡差异化策略。通过对比实验班与对照班的数据，我们发现情境化学习场景使学生的AI学习动机提升58%，教师教学效能感增强47%。更令人振奋的是，在“社区老人AI助手”项目中，五年级学生不仅完成了技术方案设计，更主动开展适老化需求调研，展现出超越技术本身的社会责任感。这些实践成果已通过2场省级教学研讨会推广，获得《中国教育报》专题报道，初步形成区域性影响力。

五、存在问题与展望

当前研究面临三大核心挑战：城乡教育资源配置差异导致场景实施效果不均衡，乡村学校在硬件设施与师资储备方面存在明显短板；文化场景开发存在地域局限性，部分非遗元素的数字化转化缺乏系统性方法论；情境感知能力评估的动态追踪机制尚未完全建立，长期效果验证需要更精细化的数据采集技术。

针对这些问题，后续研究将重点突破三方面：其一，开发“轻量化场景工具包”，通过开源硬件与低代码平台降低技术门槛，同时建立城乡学校结对帮扶机制；其二，构建“文化场景资源库”，联合地方文化部门建立非遗元素数字化标准，形成可复制的文化场景设计模板；其三，引入学习分析技术，开发情境感知能力动态评估系统，通过眼动追踪、语音分析等多模态数据，实现能力发展的可视化诊断。我们期待在下一阶段研究中，能够形成兼顾普适性与适切性的AI教育解决方案，让每个孩子都能在充满文化温度的情境中生长AI智慧。

六、结语

站在研究的中程节点回望，我们深切体会到：人工智能教育的真谛不在于技术本身的传授，而在于通过有温度的情境唤醒儿童对世界的感知力与创造力。当孩子们在数字农耕场景中测量土壤湿度，在非遗AI项目中与老匠人对话，在社区服务中设计适老方案时，技术已悄然成为连接认知与情感、个体与社会的桥梁。这些鲜活的实践印证了我们的核心理念——情境化学习场景不仅是知识传递的载体，更是素养生长的沃土；情境感知能力不仅是技术时代的核心素养，更是守护人性光辉的重要力量。

面向未来，我们将继续秉持“让技术扎根儿童生活，让感知照亮思维成长”的研究初心，在文化传承与技术创新的交汇点上深耕细作。我们相信，当人工智能教育真正融入儿童的生活脉络、文化基因与成长需求，培养出的将不仅是未来的技术使用者，更是具备人文情怀、创新精神与社会担当的时代新人。这既是本研究的不懈追求，更是教育面向未来的应有之义。

小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究结题报告一、引言

历时三年的探索与研究，我们站在小学人工智能教育从理念走向实践的关键节点回望，心中充满对教育初心的坚守与对未来的期许。本研究以“让技术扎根儿童生活，让感知照亮思维成长”为核心理念，从开题时的理论构想到中期实践验证，再到如今的成果凝练，始终在情境化学习场景的创设与情境感知能力的培养之路上深耕细作。当孩子们在“数字农耕”场景中测量土壤湿度，在“非遗AI”项目中与老匠人对话，在“社区适老”设计中思考技术的人文温度时，我们真切感受到：人工智能教育的真谛不在于技术的冰冷传授，而在于通过有温度的情境唤醒儿童对世界的感知力与创造力。本报告系统梳理研究的全过程，呈现理论建构与实践探索的双向成果，为小学人工智能教育的深化发展提供可借鉴的范式与路径。

二、理论基础与研究背景

本研究扎根于情境学习理论与具身认知理论的沃土，汲取儿童发展心理学与教育技术学的养分，构建起“场景-能力-素养”协同发展的理论框架。情境学习理论强调知识的情境性与社会性，认为学习应在真实或仿真的情境中通过互动与实践完成，这为小学AI教育中场景创设提供了核心依据；具身认知理论则指出认知源于身体与环境的互动，身体参与是深度学习的关键，这启示我们情境感知能力的培养需依托具身化的学习体验；而儿童发展心理学关于小学生认知特点的研究，为场景设计提供了年龄适配性的科学标尺。

研究背景中，人工智能教育的快速普及与深度发展的矛盾日益凸显。一方面，AI技术已渗透到社会生活的各个领域，培养儿童的AI素养成为教育的必然要求；另一方面，当前小学AI教育普遍存在技术训练碎片化、学习场景虚拟化、能力培养表层化等问题，学生难以建立AI与生活的真实联结，更难以在复杂情境中形成对技术的理性判断与人文关怀。教育部《新一代人工智能发展规划》明确提出“开展形式多样的人工智能科普活动”，强调“在中小学阶段设置人工智能相关课程”，这既为研究提供了政策支撑，也凸显了构建本土化、儿童化AI教育生态的紧迫性。在此背景下，探索情境化学习场景的科学创设方法与情境感知能力的有效培养策略，成为破解小学AI教育困境的关键路径。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“场景创设-能力培养-策略优化”三大核心维度展开深度探索。在场景创设维度，我们构建了“生活化-文化性-跨学科”三维融合的设计框架，开发了覆盖“智慧社区”“数字农耕”“非遗传承”“生态保护”等主题的18个情境化学习案例。每个场景均遵循“真实问题锚定-技术工具赋能-情感价值渗透”的设计逻辑，如“社区老人AI助手”场景中，学生通过走访老人生活痛点，设计兼具实用性与温度的智能设备方案，在技术实践中体悟社会责任。在情境感知能力培养维度，基于“感知-解构-联结-创生”四阶模型，开发了包含4个维度、12个观测点的能力指标体系，并通过“情境任务卡-能力训练单-反思日志”三位一体的培养路径，实现能力发展的进阶式提升。

研究方法采用“理论建构-实践迭代-成果提炼”的螺旋上升范式。行动研究法作为核心方法，研究者与一线教师组成协作共同体，在6所实验校开展三轮“计划-实施-观察-反思”的循环实践，每轮聚焦不同主题与学段，通过课堂观察、学生作品分析、教师访谈等多源数据收集，实现策略的动态优化。案例分析法深度解析国内外成功实践，提炼出“问题情境化-工具轻量化-体验具身化”的设计原则，为本土化实践提供借鉴。文献研究法则系统梳理情境学习、AI教育、儿童认知等领域的理论成果，为研究构建坚实的理论支撑。特别开发的“双维观察量表”，通过教师教学行为与学生参与行为的双向记录，为场景质量与能力培养效果提供精准评估依据。

四、研究结果与分析

经过三年系统研究，本研究在情境化学习场景创设与情境感知能力培养两个维度取得显著成效，数据与实践案例共同印证了理论框架的有效性。在场景创设层面，构建的“生活化-文化性-跨学科”三维设计框架在6所实验校的常态化应用中，展现出强大的生命力。18个主题场景覆盖城乡不同教育生态，其中“数字农耕”场景在乡村学校的实施使学生对AI技术的理解深度提升53%，技术操作准确率提高47%；“非遗AI”项目在城市学校开展后，学生文化认同感量表得分平均提升2.3分（5分制），证明文化基因融入场景能有效实现技术学习与文化传承的共生。通过对比实验班与对照班的课堂观察数据，情境化场景下学生的主动提问频率增加68%，小组协作时长延长42%，深度参与度显著优于传统技术训练课堂。

情境感知能力培养方面，“感知-解构-联结-创生”四阶模型经三轮迭代优化，形成科学的能力发展路径。实验班学生在复杂情境中的问题解决能力较前测提升41%，其中高年级学生在“伦理判断”子维度的进步尤为突出，如“社区AI监控隐私保护”案例中，78%的学生能从技术可行性与人文关怀双重视角设计方案，较对照班高出35个百分点。开发的《情境感知能力动态评估系统》通过眼动追踪、语音分析等多模态数据采集，揭示能力发展的非线性特征：低年级学生（3-4年级）在“情境识别”阶段耗时较长但进步稳定，高年级学生（5-6年级）则在“联结建构”与“创生迁移”环节表现出更强的爆发式成长。这一发现为差异化教学设计提供了精准依据。

策略验证环节，“场景驱动感知”教学策略在城乡学校的适应性研究中展现出独特价值。乡村学校通过“轻量化场景工具包”（基于Micro:bit开源硬件的低成本方案）克服了硬件限制，场景实施达标率达82%；城市学校则依托“文化场景资源库”开发出更具创新性的跨学科案例，学生作品获省级以上奖项23项。特别值得关注的是，建立的“双师协同”机制（高校研究者+教研员+一线教师）使教师教学效能感提升56%，教师从“技术传授者”转变为“情境设计师”的角色转型初见成效。这些数据共同表明，本研究构建的“场景-能力-策略”协同体系，能够有效破解小学AI教育中“情境缺失”与“感知薄弱”的双重困境。

五、结论与建议

本研究证实，小学人工智能教育的深化发展必须突破技术训练的单一范式，转向“情境扎根-感知赋能-素养生长”的生态化路径。核心结论有三：其一，情境化学习场景是连接AI技术与儿童生活的桥梁，其创设需遵循“真实问题驱动、文化基因渗透、跨学科融合”的原则，才能实现技术学习与人文素养的协同发展；其二，情境感知能力是AI素养的核心构成，其培养需建立“四阶发展模型”，通过具身化体验与反思性实践，促进学生从“技术认知”向“伦理判断”与“创新应用”跃迁；其三，城乡教育差异要求场景设计与能力培养策略必须兼顾普适性与适切性，通过轻量化工具与文化场景资源库的共建共享，才能促进教育公平与优质发展。

基于研究结论，提出以下实践建议：教育行政部门应将情境化学习纳入小学AI课程指南，设立“文化场景创新专项”，鼓励地方开发具有本土特色的AI教育案例；学校层面需重构教师培训体系，重点提升教师的情境设计能力与情境引导能力，建立“高校-教研-学校”协同教研机制；教师实践中应善用“轻量化工具包”，降低技术门槛，同时通过“反思日志”“成长档案袋”等工具，追踪学生情境感知能力的动态发展；研究机构则需进一步探索情境感知能力的长期评估模型，开发更精准的多模态诊断工具，为个性化教学提供支撑。唯有各方协同，才能让人工智能教育真正扎根儿童生活，滋养未来素养。

六、结语

三年研究之路，我们始终怀揣对教育的敬畏与对儿童的深情。当看到乡村孩子在“数字农耕”场景中用传感器测量土壤湿度时眼中的光芒，当听到城市学生在“非遗AI”项目中讲述“让老手艺活起来”时的坚定语调，我们更加确信：人工智能教育的终极意义，不在于培养多少技术操作者，而在于唤醒每个孩子对世界的好奇、对生活的热爱、对责任的担当。情境化学习场景如同一扇窗，让技术走进儿童的真实世界；情境感知能力如同一盏灯，照亮他们在复杂未来中前行的方向。

本研究虽已结题，但探索永无止境。我们期待这颗“情境化AI教育”的种子能在更广阔的教育沃土中生根发芽，让更多孩子在有温度的学习中生长智慧，在有人文关怀的技术应用中涵养情怀。教育的真谛，永远是让每个生命都能在适合自己的情境中绽放独特的光彩。这，也是我们作为教育研究者的永恒追求。

小学人工智能教育情境化学习场景创设与情境感知能力培养策略研究教学研究论文一、背景与意义

当人工智能技术以前所未有的速度重塑社会图景，小学教育正面临一场深刻的范式转型。技术普及的浪潮下，儿童与AI的接触日益频繁，但教育实践却陷入“技术传授”与“素养培育”的撕裂困境。课堂上，抽象的算法讲解与零散的编程训练割裂了技术与生活的联结，孩子们在虚拟任务中操作代码，却难以理解技术背后的社会意义；生活中，智能设备无处不在，学校却鲜少引导儿童思考技术如何服务于真实需求、如何承载人文温度。这种“情境缺失”的教育现状，不仅削弱了学习动机，更阻碍了儿童形成对技术的理性认知与伦理判断力。

与此同时，人工智能素养的核心已从操作技能升维至情境化问题解决能力。儿童需要在复杂情境中识别技术应用的边界、权衡创新与风险、平衡效率与人文关怀。这种“情境感知能力”的缺失，使他们在面对“AI是否应取代教师”“算法偏见如何规避”等现实议题时，陷入技术认知与人文判断的割裂。教育部《人工智能+教育行动方案》明确要求“构建面向未来的课程体系”，但当前小学AI教育仍缺乏适配儿童认知规律、融合文化基因、贯通生活实践的系统性路径。在此背景下，探索情境化学习场景的科学创设与情境感知能力的有效培养，成为破解教育瓶颈的关键命题。

本研究以“让技术扎根儿童生活，让感知照亮思维成长”为核心理念，聚焦小学AI教育中“场景创设”与“感知培养”的双向互动。其意义不仅在于填补理论空白——构建“生活化-文化性-跨学科”三维场景框架与“感知-解构-联结-创生”能力发展模型，更在于回应时代对创新人才的深层需求：当儿童在“数字农耕”中测量土壤湿度、在“非遗AI”中与老匠人对话、在“社区适老”设计中思考技术温度时，技术便成为连接认知与情感、个体与社会的桥梁。这种扎根生活的情境化学习，将培养出既懂技术逻辑、又具人文情怀的未来公民，使人工智能教育真正成为滋养生命成长的沃土。

二、研究方法

本研究采用“理论建构-实践迭代-成果凝练”的螺旋上升范式，以行动研究为轴心，融合文献研究、案例分析、问卷调查与质性访谈，形成多维度、动态化的研究方法体系。行动研究法贯穿始终，研究者与6所实验校教师组成协作共同体，在真实课堂中开展三轮“计划-实施-观察-反思”循环。首轮聚焦场景基础要素验证，开发“智慧校园”“生态保护”等主题案例；二轮强化文化基因渗透，设计“数字农耕”“非遗传承”等本土化场景；三轮探索城乡差异化策略，通过“轻量化工具包”破解乡村学校实施壁垒。每轮实践均通过课堂录像、学生作品、反思日志等数据收集，实现策略的动态优化。

文献研究法为理论奠基，系统梳理情境学习理论、具身认知理论及儿童发展心理学成果，提炼“知识情境化”“认知具身化”等核心原则，为场景设计提供认知心理学支撑。案例分析法深度解析芬兰“AI思维培养项目”、上海“AI+STEAM”实践等国内外成功经验，提炼“问题锚定-技术赋能-情感共鸣”的设计逻辑，为本土化实践提供参照。问卷调查与访谈法则覆盖6个省份20所小学，收集教师教学效能感、学生AI学习动机等量化数据，并通过教研员、教育专家深度访谈，把握政策导向与理论前沿，为研究提供多视角支撑。

特别开发的“双维观察量表”成为关键工具，通过教师教学行为（如情境导入方式、提问设计）与学生参与行为（如探究深度、协作质量）的双向记录，实现场景质量与能力培养效果的可视化评估。而《情境感知能力动态评估系统》则整合眼动追踪、语音分析等学习分析技术，捕捉学生在复杂情境中的认知过程与决策路径，揭示能力发展的非线性特征。这种“数据驱动反思”的研究路径，确保了策略的科学性与适切性，使研究成果既扎根理论土壤，又生长于实践沃土。

三、研究结果与分析

三年实践印证了“场景-能力-素养”协同模型的有效性。在6所实验校的纵向追踪中，情境化学习场景使学生的AI学习动机提升58%，复杂问题解决能力提高41%。特别值得关注的是文化场景的渗透效应：“非遗AI”项目中，学生技术作品的文化内涵解读深度提升