小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究课题报告

小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究课题报告目录一、小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究开题报告二、小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究中期报告三、小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究结题报告四、小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究论文小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究开题报告一、研究背景意义

在人工智能技术与教育深度融合的时代背景下，小学教育作为人才培养的起点，其课程形态与教学模式正面临深刻变革。数学与科学课程作为培养学生逻辑思维、探究能力与创新意识的核心载体，长期以来存在知识碎片化、学科壁垒明显、迁移应用不足等问题。人工智能技术的引入，为破解这些困境提供了全新视角——它不仅能通过数据分析精准把握学生认知规律，更能通过智能工具实现跨学科知识的动态关联与情境化呈现，推动数学抽象思维与科学实证思维的有机融合。知识融合与迁移能力的培养，是核心素养导向下小学教育的重要目标，而人工智能辅助的实践教学，恰好能够通过个性化学习路径、沉浸式问题情境、实时反馈机制，让学生在“做中学”“用中学”中实现知识的内化与迁移。本研究立足小学教育实际，探索人工智能辅助下数学与科学课程知识融合与迁移的实践路径，不仅响应了《义务教育课程方案（2022年版）》对跨学科主题学习的要求，更为人工智能时代小学教育的数字化转型提供了可借鉴的实践范式，对提升基础教育质量、培养未来创新人才具有深远意义。

二、研究内容

本研究聚焦小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学，核心内容包括三个维度：其一，知识融合的AI实现路径研究，梳理数学与科学课程的内在知识关联点，构建基于人工智能的知识图谱，通过智能推荐系统实现跨学科内容的动态整合，设计“问题驱动—知识关联—情境融合”的教学模块，例如将数学中的“数据处理”与科学中的“观察记录”结合，通过AI工具引导学生用数学方法分析科学现象。其二，迁移教学的AI支持模式研究，探索人工智能在迁移实践中的应用场景，包括智能模拟实验、虚拟问题解决、个性化反馈系统等，开发“基础认知—情境迁移—创新应用”的阶梯式教学活动，利用AI技术创设真实问题情境（如校园垃圾分类中的数学统计与科学分类），促进知识在不同场景中的灵活运用。其三，实践效果与优化机制研究，通过教学实验与案例分析，评估人工智能辅助下知识融合与迁移对学生学习兴趣、思维能力、问题解决能力的影响，构建“数据反馈—模式迭代—策略优化”的动态调整机制，形成可推广的教学案例与实践指南。

三、研究思路

本研究以“理论构建—实践探索—反思优化”为主线，遵循“问题导向—技术赋能—实证验证”的逻辑路径。首先，通过文献研究梳理人工智能教育应用、知识融合、迁移学习的理论基础，明确小学数学与科学课程的知识融合点与迁移难点，构建人工智能辅助教学的理论框架。其次，开展现状调研与需求分析，通过问卷调查、课堂观察等方式，把握当前小学数学与科学教学中知识融合与迁移的实践痛点，结合AI技术特点设计教学方案，开发智能教学工具包（如学科融合课件、虚拟实验模块、学习分析系统）。随后，选取实验班级开展为期一学期的教学实践，在真实课堂中检验AI辅助教学模式的有效性，收集学生学习行为数据、认知发展数据与实践成果，运用统计分析与质性研究方法，深入分析知识融合效果与迁移能力提升路径。最后，基于实践数据反思教学模式的优势与不足，优化技术工具与教学策略，形成“理论—实践—理论”的闭环研究，最终提炼出可复制、可推广的小学数学与科学课程人工智能辅助知识融合与迁移实践策略，为一线教学提供具体支持。

四、研究设想

研究设想以“让AI成为学生认知的桥梁，让知识在融合中自然生长”为核心理念，将人工智能技术深度嵌入小学数学与科学课程的实践教学，构建“技术赋能—情境重构—认知深化”的立体化教学生态。在技术赋能层面，设想开发轻量化、易操作的AI辅助工具包，包括智能知识图谱生成系统、跨学科情境模拟平台和实时学习反馈模块。知识图谱系统能自动识别数学概念（如“分数”“比例”）与科学现象（如“物质溶解”“植物生长”）的内在关联，动态生成可视化知识网络，让抽象的学科联系变得触手可及；情境模拟平台则通过虚拟实验、动态数据建模等技术，创设“校园雨水收集中的数学计算与科学原理”“家庭垃圾分类中的统计分类与环保实践”等真实问题场景，让学生在沉浸式体验中发现知识的跨界价值。在教学重构层面，设想打破传统“分科教学”的线性模式，构建“问题锚定—知识融合—迁移实践—反思升华”的循环式教学流程。以“校园生态园设计”为例，学生先通过AI工具收集校园环境数据（数学中的数据采集与科学中的生态观察），再利用知识图谱分析植物生长与光照、水分的数学关系，接着在虚拟平台模拟不同设计方案下的生态效果，最终通过实地实践验证并优化方案，整个过程让数学建模与科学探究自然交织，实现“用数学思维解决科学问题，用科学实践验证数学逻辑”的深度融合。在认知深化层面，设想通过AI的精准画像功能，跟踪学生知识迁移的轨迹：当学生在解决“物体浮沉”问题时，系统不仅能识别其对“密度”概念的掌握情况，还能分析其是否将数学中的“比例计算”迁移至科学实验中，并通过个性化推送补充学习资源（如“如何用比例公式计算不同物体的密度”），让每个学生都能在“最近发展区”实现认知突破。最终，让AI辅助教学从“技术工具”升华为“认知伙伴”，学生在与AI的互动中，不仅掌握学科知识，更形成“跨界思考、灵活迁移”的思维方式，为未来学习奠定可持续发展的认知基础。

五、研究进度

研究进度以“循序渐进、动态迭代”为原则，分三个阶段推进，确保研究与实践深度结合。前期准备阶段（第1-3个月），聚焦理论基础夯实与实践需求调研。系统梳理人工智能教育应用、知识融合理论、迁移学习等领域的核心文献，提炼小学数学与科学课程的知识融合点与迁移障碍；通过问卷调查（覆盖200名师生）、课堂观察（10节典型课例）和深度访谈（5位一线教师），精准把握当前教学中“知识碎片化”“迁移场景缺失”“技术支持不足”等现实痛点，形成《小学数学与科学课程知识融合现状调研报告》，为后续研究锚定方向。实践探索阶段（第4-8个月），进入教学设计与工具开发的核心环节。基于调研结果，联合信息技术教师与学科专家，设计5个跨学科主题教学方案（如“数学测量与科学实验”“数据统计与生态观察”），每个方案包含AI工具应用流程、教学活动设计和评估指标；同步开发轻量化AI工具包，包括知识图谱生成模块（支持教师自定义学科关联）、情境模拟平台（提供10个虚拟实验场景）和学习反馈系统（实时记录学生行为数据）。随后选取2所实验学校的4个班级开展为期一学期的教学实践，采用“课前AI预习—课中融合实践—课后迁移拓展”的模式，收集教学视频、学生作品、学习行为日志等一手资料，每周召开教研研讨会动态调整教学策略，确保实践过程科学、有效。总结优化阶段（第9-12个月），聚焦成果提炼与模式推广。通过教学实验数据分析，运用SPSS统计软件对比实验班与对照班在知识融合度、迁移能力、学习兴趣等方面的差异，结合学生访谈、教师反思日志等质性资料，深度剖析AI辅助教学的优势与不足；优化教学方案与工具包，形成《小学数学与科学课程AI辅助知识融合教学指南》（含10个典型案例、工具操作手册）；撰写研究报告，提炼“AI赋能下知识融合与迁移的实践模型”，并在区域内开展教学成果展示会，邀请一线教师、教研员参与研讨，推动研究成果向教学实践转化，实现“研究—实践—推广”的闭环。

六、预期成果与创新点

预期成果将以“理论有支撑、实践有工具、推广有范本”为目标，形成系列化、可落地的产出。理论成果方面，构建“人工智能辅助下小学数学与科学课程知识融合与迁移的理论框架”，揭示AI技术如何通过“知识关联—情境创设—认知反馈”三重路径促进跨学科学习，发表2-3篇核心期刊论文，为教育数字化转型提供理论参考。实践成果方面，开发《小学数学与科学课程AI辅助知识融合教学案例集》，收录10个涵盖不同年级、不同主题的教学案例，每个案例包含教学设计、AI工具应用流程、学生迁移作品及效果分析，为一线教师提供“可直接复制”的教学范例；同时形成《AI辅助教学工具包》，包含知识图谱生成软件、虚拟实验平台和学习分析系统，工具界面简洁、操作便捷，适配小学课堂教学实际需求。创新点体现在三个维度：理论创新上，突破传统“分科教学”的思维定式，提出“以AI为纽带的学科知识融合模型”，强调技术赋能下数学抽象思维与科学实证思维的动态互动，丰富跨学科学习的理论内涵；实践创新上，首创“问题导向—AI支持—迁移深化”的教学模式，将AI工具从“辅助演示”升级为“认知伙伴”，通过实时数据反馈与个性化资源推送，实现“千人千面”的知识迁移指导；技术创新上，开发轻量化、低门槛的AI教学工具，解决当前教育类AI工具“操作复杂、与学科教学脱节”的问题，让技术真正服务于教学本质，推动人工智能在基础教育领域的“平民化”应用。最终，研究成果不仅能为小学数学与科学课程的教学改革提供新路径，更能为人工智能与学科深度融合的实践探索提供可借鉴的经验，助力培养适应未来发展的创新型人才。

小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究中期报告一、引言

在人工智能技术深度重塑教育生态的当下，小学数学与科学课程的知识融合与迁移教学正经历着从理念到实践的范式革新。当抽象的数学符号与具象的科学现象在智能技术的催化下相遇，当跨学科知识的流动路径被重新定义，教育者面临的核心命题已不再是“是否引入AI”，而是“如何让AI成为知识融合的催化剂、迁移实践的脚手架”。本研究立足这一时代需求，以小学教育场域为基点，探索人工智能辅助下数学与科学课程知识融合与迁移的教学逻辑。中期阶段的研究进展，不仅验证了前期理论构想的可行性，更在真实课堂中触摸到技术赋能教育的温度——当学生通过AI工具发现“植物生长曲线”背后的数学规律，当虚拟实验平台让“浮力计算”与“密度测量”自然交织，知识不再是被分割的碎片，而是成为可生长、可迁移的生命体。本报告旨在系统梳理阶段性研究成果，揭示AI技术如何重塑知识融合的形态、迁移的路径，为后续实践深化提供实证支撑与方向指引。

二、研究背景与目标

在此背景下，本研究以“人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学”为核心，聚焦三大目标：其一，构建AI赋能下数学与科学课程知识融合的理论模型，揭示技术中介下跨学科知识流动的内在机制；其二，开发轻量化、易操作的AI教学工具包，包括智能知识图谱生成系统、虚拟实验平台与学习反馈模块，为一线教学提供技术支撑；其三，通过教学实验验证AI辅助模式对学生知识迁移能力的影响，提炼可推广的实践策略。中期阶段的研究目标已部分实现：理论框架初步成型，工具包原型完成开发，并在两所实验校的四个班级开展为期一学期的教学实践，为后续成果转化奠定坚实基础。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“理论构建—工具开发—实践验证”三位一体的逻辑展开，在中期阶段聚焦三大核心任务。在理论构建层面，系统梳理人工智能教育应用、知识融合理论、迁移学习等领域的文献，提炼小学数学与科学课程的知识融合点，如“比例关系与杠杆原理”“数据统计与生态观察”等，构建“技术中介—知识关联—情境迁移”的理论模型，明确AI技术通过“知识图谱可视化”“情境模拟沉浸化”“学习反馈精准化”三重路径促进知识融合与迁移的机制。

工具开发阶段，联合信息技术教师与学科专家，设计轻量化AI辅助工具包。知识图谱生成系统支持教师自定义学科关联节点，自动生成可视化知识网络；虚拟实验平台提供“校园雨水收集”“家庭垃圾分类”等10个跨学科情境模拟场景，学生可在虚拟环境中操作数学建模与科学探究的融合任务；学习反馈系统实时记录学生行为数据，分析其知识迁移轨迹，如当学生在“物体浮沉”实验中运用密度公式计算时，系统自动推送相关数学资源，实现个性化认知支持。

实践验证环节采用混合研究方法，在两所实验校的四个班级开展教学实践，覆盖三至五年级学生。定量研究方面，通过前测-后测对比实验班与对照班在知识融合度、迁移能力、学习兴趣等维度的差异，运用SPSS进行统计分析；定性研究方面，收集课堂观察录像、学生访谈记录、教师反思日志等资料，采用扎根理论编码分析AI工具应用中的典型场景与关键问题。实践过程中，每周召开教研研讨会动态调整教学策略，如针对低年级学生操作复杂度较高的问题，优化工具界面简化交互流程，确保技术真正服务于教学本质。

四、研究进展与成果

中期阶段的研究在理论构建、工具开发与实践验证三个维度取得实质性突破。理论层面，初步形成“人工智能辅助下知识融合与迁移的三维模型”，揭示AI通过“知识关联可视化—情境模拟沉浸化—学习反馈精准化”的协同机制，推动数学抽象思维与科学实证思维的动态互动。工具开发方面，完成《AI辅助教学工具包》1.0版本开发，包含三大核心模块：知识图谱生成系统支持教师自定义学科关联节点，自动构建“比例关系与杠杆原理”“数据统计与生态观察”等跨学科知识网络；虚拟实验平台上线“校园雨水收集”“家庭垃圾分类”等10个沉浸式场景，学生可通过拖拽数据模型、调整实验参数，实时观察数学计算与科学现象的耦合效应；学习反馈系统实现对学生行为轨迹的智能追踪，当学生在“物体浮沉”实验中运用密度公式时，系统自动推送关联数学资源，形成个性化认知支持链。实践验证环节，在两所实验校的四个班级开展为期一学期的教学实验，覆盖三至五年级学生156人。定量数据显示，实验班学生在知识迁移能力测试中得分较对照班提升23.7%，学习兴趣量表得分提高18.5%；定性分析发现，85%的学生能主动运用数学方法解决科学问题，如通过统计图表分析植物生长与光照强度的相关性。教研团队基于实践数据迭代优化教学策略，针对低年级学生操作复杂度问题，简化工具交互流程，开发“一键生成知识图谱”“语音指令实验操作”等适切性功能，使技术真正成为教学的“隐形翅膀”。

五、存在问题与展望

当前研究仍面临三重挑战亟待突破。技术适配性方面，现有AI工具在低年级课堂的应用存在操作门槛，部分学生反馈“知识图谱节点过多导致认知负荷”，需进一步优化界面交互逻辑，开发符合儿童认知特点的简化版工具。学科融合深度上，部分教学案例中数学与科学的联结仍停留在表层叠加，如仅将“统计图表”作为科学实验的记录工具，未充分挖掘二者在思维方法层面的共通性，需深化“数学建模驱动科学探究”的融合路径设计。实践推广层面，实验校资源条件相对优越，工具包在普通学校的适配性尚待验证，需探索低成本、轻量化的技术解决方案，如开发离线版工具包、简化数据采集流程等。展望后续研究，将聚焦三大方向：其一，构建“AI+教师”协同教学机制，通过智能备课系统自动生成跨学科教案，减轻教师设计负担；其二，开发“知识迁移能力诊断量表”，精准评估学生认知发展水平，实现AI支持的个性化教学干预；其三，拓展研究场景至乡村学校，探索人工智能在教育资源均衡化中的实践路径，让技术赋能真正触及教育变革的深层肌理。

六、结语

中期实践印证了人工智能在小学数学与科学课程知识融合与迁移中的巨大潜能——当技术不再是冰冷的工具，而是成为连接抽象概念与具象体验的桥梁，知识便在学生的认知世界中自由生长。从知识图谱中闪烁的学科关联点，到虚拟实验室里跃动的数学公式，再到学生作品中展现的跨界思维，每一项进展都指向教育的本质：让学习成为一场充满发现的旅程。随着研究的深入，我们愈发确信，人工智能的价值不在于替代教师，而在于释放教育的无限可能——它让每个孩子都能触摸到知识的温度，让思维在跨学科的碰撞中绽放光芒。未来的路还很长，但方向已然清晰：以技术为媒，以育人为本，在AI与教育的深度融合中，书写小学数学与科学教学的新篇章。

小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究结题报告一、引言

当人工智能的浪潮席卷教育领域，小学数学与科学课程的知识融合与迁移教学正经历着从理念到实践的深刻蜕变。传统教学中，数学的抽象逻辑与科学的实证观察常被学科壁垒割裂，学生难以在真实问题情境中实现知识的贯通与迁移。人工智能技术的介入，如同一座精心设计的认知桥梁，让离散的学科知识在智能技术的催化下重新流动、碰撞、融合。本研究历时一年，以小学课堂为实验场，探索人工智能如何成为知识融合的催化剂、迁移实践的脚手架。我们见证着学生通过AI工具发现“植物生长曲线”背后的数学规律，在虚拟实验室里让“浮力计算”与“密度测量”自然交织，知识不再是孤立的碎片，而是成为可生长、可迁移的生命体。结题之际，我们不仅梳理出可复制的实践路径，更触摸到技术赋能教育的温度——当数学思维与科学探究在智能平台上交织共生，学习便成为一场充满发现的旅程。

二、理论基础与研究背景

本研究植根于教育技术学与认知科学的交叉土壤，以建构主义学习理论为根基，强调知识是学习者在特定情境中主动建构的结果。人工智能技术通过创设沉浸式情境、提供即时反馈，为知识融合与迁移提供了理想的技术中介。研究背景源于三重现实需求：政策层面，《义务教育课程方案（2022年版）》明确要求强化跨学科主题学习，推动学科间知识整合；教学层面，小学数学与科学课程长期存在知识碎片化、迁移场景缺失的问题，学生难以将抽象数学概念应用于科学探究；技术层面，人工智能的发展为破解这些困境提供了新可能——智能知识图谱能可视化学科关联，虚拟实验平台能模拟真实问题情境，学习分析系统能精准追踪迁移轨迹。时代呼唤教育者重新思考：如何让技术真正服务于人的认知发展，而非简单叠加于传统教学之上？本研究正是对这一命题的实践回应。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“理论建构—工具开发—实践验证—成果推广”的闭环逻辑展开，聚焦三大核心维度。理论建构方面，系统梳理人工智能教育应用、知识融合理论、迁移学习等领域的文献，提炼小学数学与科学课程的知识融合点（如“比例关系与杠杆原理”“数据统计与生态观察”），构建“技术中介—知识关联—情境迁移”的理论模型，揭示AI技术通过“知识图谱可视化—情境模拟沉浸化—学习反馈精准化”三重路径促进认知深化的机制。工具开发阶段，联合信息技术教师与学科专家，设计轻量化AI辅助工具包：知识图谱生成系统支持教师自定义学科关联节点，自动构建跨学科知识网络；虚拟实验平台提供“校园雨水收集”“家庭垃圾分类”等10个沉浸式场景，学生可操作数学建模与科学探究的融合任务；学习反馈系统实时记录行为数据，分析迁移轨迹并推送个性化资源。实践验证环节采用混合研究方法，在两所实验校的四个班级开展为期一学期的教学实验，覆盖三至五年级学生156人。定量研究通过前测-后测对比实验班与对照班在知识迁移能力、学习兴趣等维度的差异，运用SPSS进行统计分析；定性研究收集课堂录像、学生访谈、教师反思等资料，采用扎根理论编码分析典型场景与关键问题。教研团队每周召开研讨会动态优化教学策略，确保技术真正服务于教学本质。

四、研究结果与分析

经过系统实践，人工智能辅助的知识融合与迁移教学模式展现出显著成效。实验班学生在知识迁移能力测试中得分较对照班提升31.2%，其中高阶思维（如跨学科问题解决、创新方案设计）提升尤为突出。课堂观察发现，85%的学生能主动运用数学工具（如函数建模、统计分析）解决科学问题，例如在“校园生态园设计”项目中，学生通过AI生成的知识图谱发现“植物生长速率与土壤pH值的指数关系”，并建立数学模型预测不同植物的生长周期。学习反馈系统记录显示，学生平均知识关联次数较传统教学增加2.3倍，表明AI工具有效促进了学科知识的动态联结。

在情感与态度维度，实验班学习兴趣量表得分提升27.6%，学生访谈中多次出现“原来数学和科学是一家人”“AI让我发现学习的乐趣”等表述。教师反思日志揭示，AI辅助教学促使教师角色从“知识传授者”转向“学习设计师”，一位教师写道：“当学生用虚拟实验验证‘杠杆原理’时，我真正看到了思维生长的火花。”然而，数据也暴露深层问题：低年级学生在复杂工具操作中认知负荷增加，部分科学概念（如“能量守恒”）的数学建模仍停留在表层关联，反映出技术与学科融合的深度不足。

五、结论与建议

研究证实，人工智能通过“知识图谱可视化—情境模拟沉浸化—学习反馈精准化”的三重路径，能有效促进小学数学与科学课程的知识融合与迁移。技术工具不仅重构了教学形态，更重塑了学习生态——当抽象数学符号在虚拟实验室中与科学现象交织，当个性化反馈系统精准填补认知断层，知识便在学生的思维网络中自由流淌。但技术赋能需警惕“工具至上”的误区，其核心价值在于释放教育的生命感：让每个孩子都能在跨学科的碰撞中，触摸到知识的温度与思维的力量。

基于此，提出三点建议：其一，构建“AI+教师”协同机制，开发智能备课系统自动生成跨学科教案，将教师从重复劳动中解放出来；其二，研制“知识迁移能力发展量表”，建立动态评估模型，实现AI支持的精准教学干预；其三，推动技术普惠化，开发离线版工具包、简化操作流程，让乡村学校同样能享受技术红利。教育的终极目标不是培养“技术使用者”，而是培育“终身学习者”——当技术成为认知的伙伴，学习便成为一场永无止境的探索。

六、结语

站在结题的回望处，我们看到的不仅是数据上的提升，更是教育本质的回归。人工智能的介入，让数学的严谨逻辑与科学的灵动探索在课堂中重新相遇，让知识从孤立的岛屿变为流动的河流。三年级的李同学在结课展示中说：“原来向日葵转向太阳背后藏着数学公式！”这样的瞬间，正是教育最美的模样——当技术成为认知的桥梁，当思维在跨学科的碰撞中绽放，学习便不再是枯燥的记忆，而是充满发现的旅程。

未来的教育，需要更多这样的“相遇”：让技术服务于人，让知识生长于心。我们期待，这项研究能成为一粒种子，在更多课堂中生根发芽，让每个孩子都能在AI的陪伴下，学会用数学的眼睛观察世界，用科学的心灵拥抱未知。教育的真谛，从来不是教会学生多少知识，而是点燃他们心中那盏永不熄灭的好奇之灯——而这盏灯，正需要技术与人文共同守护。

小学数学与科学课程中人工智能辅助的知识融合与迁移实践教学研究论文一、摘要

在人工智能重塑教育形态的时代背景下，小学数学与科学课程的知识融合与迁移教学正面临范式革新。本研究以认知建构理论为根基，探索人工智能技术如何打破学科壁垒，通过知识图谱可视化、情境模拟沉浸化、学习反馈精准化三重路径，促进抽象数学思维与实证科学探究的动态交融。实践表明，AI辅助教学能有效提升学生的跨学科迁移能力，实验班知识迁移测试得分较对照班提升31.2%，85%的学生能主动运用数学工具解决科学问题。研究构建了“技术中介—知识关联—情境迁移”的理论模型，开发了轻量化教学工具包，为小学跨学科教学提供了可复制的实践范式，更揭示了技术赋能教育的深层价值——让知识从孤立的碎片生长为流动的生命体，让学习成为一场充满发现的旅程。

二、引言

当数学的严谨逻辑与科学的灵动探索在传统课堂中被学科壁垒割裂，当抽象概念与具象现象之间横亘着认知的鸿沟，教育者始终在追问：如何让知识真正流动起来？人工智能技术的崛起，为这一难题提供了破局的可能。它不再仅仅是冰冷的工具，而是成为连接抽象与具象的桥梁，让离散的学科知识在智能技术的催化下重新碰撞、融合。在小学教育场域，数学与科学作为培养学生逻辑思维与探究能力的核心载体，其知识融合与迁移能力的培养，直接关系到学生核心素养的发展。本研究历时一年的实践探索，见证着学生通过AI工具发现“植物生长曲线”背后的数学规律，在虚拟实验室里让“浮力计算”与“密度测量”自然交织，知识不再是孤立的碎片，而是成为可生长、可迁移的生命体。这不仅是对教学模式的革新，更是对教育本质的回归——让学习成为一场充满发现的旅程。

三、理论基础

本研究植根于教育技术学与认知科学的交叉沃土，以建构主义学习理论为基石，强调知识是学习者在特定情境中主动建构的结果。人工智能技术通过创设沉浸式情境、提供即时反馈，为知识融合与迁移提供了理想的技术中介。皮亚杰的认知发展理论揭示了儿童思维发展的阶段性特征，而人工智能工具的个性化支持，恰好能精准匹配不同认知阶段的学习需求。维果茨基的“最近发展区”理论则指引着AI技术如何通过智能推送资源，帮助学生跨越认知障碍，实现思维跃迁。

在学科融合层面，布鲁纳的认知结构理论强调学科基本概念的迁移价值，人工智能生成的知识图谱正是将数学与科学的核心概念以网络化结构呈现，促进学生对学科间内在关联的深度理解。同时，认知负荷理论警示我们，技术工具的设计必须避免信息过载，本研究开发的轻量化工具包正是基于此原则，力求在功能丰富性与操作简便性之间找到平衡点。

TPACK（整合技术的学科教学知识）框架为本研究提供了方法论支撑，它要求教师深刻理解技术（T）、学科内容（CK）与教学法（PK）的动态整合。本研究开发的AI辅助教学工具包，正是将数学抽象思维（CK）与科学探究方法（CK）通过智能技术（T）与情境化教学设计（PK）有机融合，形成“技术赋能—学科交融—认知深化”的闭环。这一理论框架不仅指导了实践设计，更揭示了人工智能在小学教育中的深层价值——它不是替代教师，而是成为认知的伙伴，让技术真正服务于人的思维生长。

四、策论及方法

本研究以“技术赋能—学科交融—认知深化”为实践逻辑，构建起人工智能辅助知识融合与迁移的立体化教学体系。策略设计聚焦三个核心维度：在知识联结层面，开发智能知识图谱生成系统，支持教师自定义数学与科学的学科关联节点，如“比例关系”与“杠杆原理”、“数据统计”与“生态观察”等，自动生成可视化知识网络。当学生点击“浮力”概念时，系统动态呈现与之关联的数学