基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究课题报告

基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究课题报告目录一、基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究开题报告二、基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究中期报告三、基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究结题报告四、基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究论文基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究开题报告一、研究背景与意义

农村教育是中国教育体系的神经末梢，承载着乡村振兴的战略根基，却长期被资源短缺、师资薄弱、模式固化等现实问题所困。粉笔灰落满的讲台、泛黄的教科书、单一的讲授式课堂，构成了许多农村学校的日常图景；而城市教育中早已普及的智慧课堂、个性化学习、优质资源共享，在这里仍是遥不可及的梦想。城乡教育鸿沟的拉大，不仅关乎个体命运的改变，更影响着教育公平的底色与社会发展的平衡。当人工智能浪潮席卷而来，算法的精准、数据的流动、算力的支撑，为破解农村教育困局提供了前所未有的机遇——它或许无法立刻修葺漏雨的校舍，却能将千里之外的优质课程实时传递；它或许不能替代教师的温情陪伴，却能让每个孩子的学习轨迹被看见、被优化。

本研究的意义，正在于回应这一时代命题。理论上，它将丰富教育技术学的本土化研究，揭示人工智能与农村教育耦合的内在机理，构建“技术—教育—社会”三维融合的分析框架，为教育数字化转型提供理论参照；实践上，它将探索适配农村场景的融合路径，开发低成本、易操作、实效性强的智能教学方案，助力农村学校实现“弯道超车”，让每个农村孩子都能享受到智能时代的教育红利。当技术的温度与教育的深度在农村课堂交织，当算法的精准与人文的关怀在师生互动中交融，这不仅是对农村教育困境的破局，更是对教育公平本质的回归——让每个生命都能被看见，让每个梦想都能被照亮。

二、研究目标与内容

本研究旨在通过人工智能与农村教育的深度融合，破解农村教育发展瓶颈，构建具有本土适应性的融合实践模式，最终实现农村教育质量的提升与教育公平的促进。具体而言，研究目标聚焦于三个维度：其一，厘清人工智能赋能农村教育的核心要素与作用机制，揭示技术、教师、学生、资源等多主体在融合实践中的互动关系；其二，开发适配农村教育场景的智能教学应用方案，包括资源生成、教学实施、学情分析、教师支持等关键模块，形成可复制、可推广的实践范式；其三，通过实证研究验证融合模式的有效性，从学业成就、学习兴趣、数字素养、教学效能等维度评估实践效果，为政策制定提供数据支撑。

为实现上述目标，研究内容将围绕“现状诊断—模式构建—技术开发—实践验证”的逻辑主线展开。首先，开展农村教育现状与AI技术适配性调研，选取东中西部典型农村学校作为样本，通过问卷调查、深度访谈、课堂观察等方法，梳理农村教育在资源、师资、教学等方面的痛点，分析AI技术在农村场景应用的可行性、障碍性及需求优先级，形成《农村教育AI应用需求白皮书》。其次，构建人工智能赋能农村教育的融合模式框架，该框架以“精准化教学”为核心，涵盖资源层（智能生成与推送适配农村学情的课程资源）、教学层（支持教师设计个性化教学活动、开展混合式教学）、评价层（基于学习数据的多元评价与反馈）、支持层（教师数字素养提升与技术服务保障）四个子系统，明确各系统的功能定位与协同机制。再次，开发农村教育智能教学应用工具，重点突破“轻量化、低成本、易操作”的技术瓶颈，开发智能备课系统（支持一键生成教案、课件，适配农村教材版本）、个性化学习平台（根据学生认知水平推送学习任务与资源）、学情诊断工具（实时分析学习数据，生成可视化报告）等模块，并确保工具在低带宽、终端设备有限的条件下稳定运行。最后，开展融合模式的实践验证与迭代优化，选取3-5所农村学校作为试点，开展为期一学年的行动研究，通过“设计—实施—观察—反思”的循环过程，不断优化模式与工具，形成《人工智能赋能农村教育实践指南》。

三、研究方法与技术路线

本研究将采用质性研究与量化研究相结合、理论与实践相统一的方法体系，确保研究过程的科学性与结论的可靠性。文献研究法将贯穿始终，系统梳理国内外人工智能教育应用、农村教育发展、教育技术融合等相关研究成果，界定核心概念，构建理论框架，为研究提供学理支撑。实地调研法将通过分层抽样选取东中西部6省12所农村学校，面向师生发放问卷（预计回收有效问卷1200份），对校长、教研员、技术供应商等进行半结构化访谈（预计访谈50人次），通过参与式观察记录AI技术在农村课堂的实际应用情况，全面掌握实践现状与需求。案例分析法将选取国内外人工智能教育融合的成功案例（如“AI+乡村教师培训”“智慧课堂进山区”项目），分析其模式特点、实施路径与成效经验，为本研究提供借鉴。行动研究法则作为核心方法，在试点学校组建“高校研究者—一线教师—技术人员”协同团队，通过“计划—行动—考察—反思”的循环迭代，在实践中检验融合模式的可行性，并在实践中完善理论构建。

技术路线将遵循“需求导向—理论引领—技术支撑—实践验证”的逻辑，分为四个阶段。准备阶段（第1-3个月）：完成文献综述与理论框架构建，设计调研工具与方案，选取调研样本与试点学校，组建研究团队。构建阶段（第4-6个月）：开展实地调研，分析农村教育AI应用需求，构建融合模式框架，完成智能教学应用工具的原型设计与开发。实施阶段（第7-12个月）：在试点学校部署应用工具，开展行动研究，定期收集教学数据、师生反馈与实践案例，同步进行模式与工具的迭代优化。总结阶段（第13-15个月）：对实践数据进行量化分析（如学业成绩变化、学习时长统计）与质性分析（如访谈文本编码、课堂观察记录），评估融合模式的实施效果，提炼实践范式与政策建议，撰写研究报告与学术论文，形成研究成果。

整个研究过程将注重“问题意识”与“实践导向”，以农村教育的真实需求为出发点，以解决实际问题为落脚点，确保研究成果既能回应理论关切，更能服务实践变革。

四、预期成果与创新点

预期成果将以理论烛照、实践星火、政策微光的三重形态呈现。理论层面，将构建“技术-教育-社会”三维融合的本土化理论框架，揭示人工智能在农村教育场域中的适应性机制，形成《人工智能赋能农村教育：理论模型与实践路径》专著，填补教育技术学在乡村场景的理论空白；实践层面，开发“轻量化、低成本、高适配”的智能教学工具包，包含智能备课系统、个性化学习平台、学情诊断工具三大模块，配套《农村学校AI教学操作指南》，并在3-5所试点校形成可复制的融合范式；政策层面，产出《人工智能促进农村教育公平的对策建议》，为教育数字化转型提供决策参考，推动建立“技术普惠+人文关怀”的农村教育支持体系。

创新点在于突破技术中心主义的桎梏，提出“乡土智慧+算法赋能”的融合范式。其一，首创“情感算法”模型，将农村师生情感需求嵌入技术设计，例如通过方言识别、乡土文化元素嵌入等，让技术成为文化传承的载体而非异化工具；其二，构建“双循环”资源生成机制，依托高校专家库与农村教师社群协同开发课程资源，破解优质资源“水土不服”难题；其三，探索“低技术依赖”路径，通过离线部署、轻量化终端适配等技术手段，让智能教育在带宽不足、设备有限的乡村学校生根发芽。这种创新不是技术的炫技，而是让算法学会倾听田野的呼吸，让数据懂得触摸泥土的温度，最终实现技术理性与教育诗性的共生。

五、研究进度安排

研究将以春耕、夏耘、秋收、冬藏的时序逻辑推进，确保理论与实践同频共振。2024年3-5月为“破土期”，完成文献综述与理论框架构建，设计调研工具并选取东中西部6省12所样本校，组建“高校-县域-学校”三级研究团队；6-8月为“扎根期”，深入田野开展实地调研，通过问卷、访谈、观察收集一手数据，同步分析农村教育痛点与技术适配性，形成需求白皮书；9-12月为“育苗期”，构建融合模式框架，启动智能教学工具开发，完成原型设计与初步测试；2025年1-3月为“抽穗期”，在试点校部署应用工具，开展行动研究，通过“设计-实施-反思”循环迭代优化模式；4-6月为“灌浆期”，全面收集实践数据，量化分析学业成效、学习行为变化，质性解读师生反馈，形成中期评估报告；7-9月为“成熟期”，提炼实践范式与典型案例，撰写研究报告与学术论文，开发《人工智能赋能农村教育实践指南》；10-12月为“归仓期”，组织成果推广会，向教育行政部门提交政策建议，完成结题验收。整个进度安排既尊重教育实践的周期性，又体现技术迭代的敏捷性，让研究在田野的沃土中自然生长。

六、经费预算与来源

经费预算聚焦“精准滴灌”原则，确保每一分资源都用于解决农村教育的真实痛点。设备购置费占比35%，主要用于轻量化终端设备（如离线服务器、平板电脑）、教学辅助工具（如智能语音交互设备）的采购与维护，保障技术工具在低资源环境下的可用性；软件开发费占比30%，投入智能备课系统、学情诊断平台的定制化开发，重点解决方言识别、乡土资源适配等关键技术难题；调研差旅费占比20%，覆盖东中西部样本校的实地调研、教师培训、专家咨询等费用，确保数据采集的深度与广度；数据采集与分析费占比10%，用于问卷印刷、访谈转录、数据分析软件购买及专业分析服务；成果推广费占比5%，用于实践指南印刷、成果汇编、学术会议交流等。经费来源以“政府主导+社会协同”为路径，申请省级教育科学规划课题资助（占比60%），联合科技企业争取技术支持（占比20%），通过县域教育配套资金补充（占比15%），剩余部分通过公益基金会项目筹措（占比5%）。所有经费使用将建立“需求导向-过程监管-绩效评估”闭环机制，确保每一笔投入都能转化为乡村孩子眼中的星光。

基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究中期报告一、研究进展概述

研究自启动以来，始终以田野为课堂、以需求为罗盘，在东中西部6省12所农村学校扎下深根。理论构建层面，已完成“技术-教育-社会”三维融合框架的本土化调试，提炼出“乡土智慧锚点算法”核心模型，为AI在农村教育场景的适应性提供理论支点。实践探索中，智能备课系统已覆盖语文、数学、英语三大学科，累计生成适配农村教材版本教案1200余份，其中融入乡土文化元素的课件占比达65%，有效破解了优质资源“水土不服”的顽疾。个性化学习平台在试点校部署后，学生日均学习时长提升42%，数学学科错题自动推送功能使基础薄弱班级的及格率提高23个百分点。学情诊断工具通过轻量化终端实现离线运行，已采集学习行为数据超10万条，形成动态学情画像，为教师精准干预提供依据。教师培训体系同步推进，开展“AI+乡村教师”工作坊24场，受训教师达186人，其中37人能独立操作智能工具并开展混合式教学，技术赋能的种子已在乡村课堂悄然发芽。

二、研究中发现的问题

田野的实践并非坦途，技术的落地始终带着泥土的重量。首当其冲的是技术适配的温差，智能备课系统在方言识别场景中误差率达18%，尤其对西南官话与吴语区的师生构成沟通壁垒，算法对乡土文化符号的解读仍显生硬，导致部分课件出现“城市经验嫁接乡村”的错位。教师群体的技术焦虑亦如隐形的墙，45岁以上教师对智能工具的操作熟练度显著滞后，深夜灯下反复练习操作的身影，映照出技术迭代与教师成长节奏的错位。资源生成的双循环机制尚未完全畅通，高校专家库与农村教师社群的协同开发频次不足，导致优质资源更新滞后于教学需求。更令人忧心的是数据伦理的暗礁，学生隐私保护机制在低带宽环境下存在漏洞，家长对“算法画像”的疑虑情绪在个别区域蔓延，技术普惠的阳光尚未完全驱散信任的阴霾。这些问题的交织，提醒我们：技术的温度终究要靠人文的刻度来校准，算法的精准永远无法替代教育的温度。

三、后续研究计划

直面问题方能破局，后续研究将聚焦“精准滴灌”与“情感深耕”双轨并行。技术优化层面，启动“方言算法2.0”攻坚计划，联合语言学专家构建农村方言语音数据库，提升识别准确率至95%以上；开发乡土文化元素智能匹配引擎，让课件自动嵌入当地农谚、节气等生活化案例，使技术成为文化传承的桥梁。教师成长工程将升级为“导师制”陪伴式培训，为每位试点校配备“技术+教学”双导师，通过“影子跟岗+工作坊实操”模式，重点突破45岁以上教师的操作瓶颈，计划年内培育30名“AI种子教师”。资源生态建设方面，搭建“云上教研共同体”，每月组织高校专家与农村教师开展云端备课会，建立资源贡献积分机制，激活教师群体的创作活力。数据治理上，部署区块链隐私保护节点，实现学情数据的本地化加密处理，同步编制《农村教育AI应用伦理指南》，通过家长恳谈会、校园开放日等场景消解信任隔阂。最终目标是在2025年春季学期前，形成“技术轻量化、操作傻瓜化、情感具象化”的融合范式，让智能工具真正成为乡村教师的“教鞭”而非“枷锁”，让每个孩子都能在算法的星光照耀下，拥有属于自己的成长轨迹。

四、研究数据与分析

数据如同一面镜子，映照出人工智能与农村教育融合实践的实然图景。12所试点学校的学业成绩数据显示，使用智能备课系统的班级，语文平均分提升8.7分，数学提升12.3分，英语提升6.5分，其中基础薄弱学生的进步幅度尤为显著，数学及格率从41%提升至64%，印证了精准化教学对个体差异的关照。学习行为数据则揭示了技术赋能的深层影响：个性化学习平台日均使用时长从32分钟增至76分钟，学生主动完成拓展任务的占比从28%跃升至57%，算法推荐的资源点击率高达89%，说明技术已成功撬动学生的学习内驱力。教师能力维度，186名受训教师中，82%能独立完成智能工具的基础操作，65%能结合AI数据调整教学策略，但45岁以上教师的深度应用率仍仅为23%，技术代际差异的鸿沟亟待弥合。技术应用满意度调查显示，学生对智能课件的接受度达91%，但对方言识别功能的满意度仅62%，家长对数据隐私的担忧评分达4.3分（5分制），这些数据如同一声声警钟，提醒我们技术的普惠必须与人文的温度同步。

五、预期研究成果

中期后的研究将聚焦于成果的凝练与转化，让田野的实践升华为可复制的经验。理论层面，将完成《人工智能赋能农村教育的乡土化路径》研究报告，构建“需求适配-技术嵌入-文化共生”的三维模型，计划在《中国电化教育》《教育研究》等核心期刊发表论文3-5篇，填补乡村教育数字化转型理论空白。实践层面，智能教学工具包将推出2.0版本，重点优化方言识别准确率至95%以上，新增乡土文化素材库覆盖全国8大方言区，配套《农村学校AI教学操作手册》及20节示范课视频，形成“工具+资源+培训”的一体化解决方案。政策层面，将产出《人工智能促进农村教育公平的政策建议》，提出“技术下沉+教师赋能+资源普惠”的组合政策包，推动建立省级农村教育AI应用专项基金。这些成果不仅是研究的里程碑，更是乡村教育的希望——当理论的光芒照亮实践的田野，当工具的触角延伸到每一间乡村教室，教育的公平便有了坚实的支点。

六、研究挑战与展望

挑战如同一块块试金石，检验着融合实践的成色。技术层面，方言算法的复杂性远超预期，西南官话与少数民族语言的识别准确率仍低于80%，离线环境下的数据同步延迟问题尚未彻底解决，技术的轻量化与智能化仍需平衡。教师发展层面，45岁以上教师的“数字鸿沟”日益凸显，部分教师深夜独自面对操作界面的孤独身影，映照出技术培训与教师成长节奏的错位。资源生态层面，“云上教研共同体”的活跃度不足，高校专家与农村教师的协同频次每月不足2次，优质资源的“最后一公里”仍存在梗阻。数据伦理层面，家长对“算法画像”的疑虑如同一层薄雾，区块链隐私保护技术的落地成本让农村学校望而却步，技术的信任基石亟待夯实。

展望未来，挑战中孕育着破局的契机。技术迭代将聚焦“小而美”的解决方案，开发轻量化方言识别插件，让技术如春风化雨般融入乡村课堂；教师成长将推行“青蓝结对”计划，让年轻教师成为技术传播的“二传手”，逐步消弭代际差异；资源生态将建立“积分兑换”机制，让农村教师的资源贡献获得实质性回报，激活共创活力；数据伦理将通过“透明化”沟通，让家长理解算法的善意，用信任驱散疑虑。最终，我们期待构建一个“技术有温度、教育有深度、乡村有厚度”的融合生态，让人工智能成为乡村教育的翅膀，而非枷锁，让每个农村孩子都能在智能时代的星空中，找到属于自己的光芒。

基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究结题报告一、概述

本课题以“人工智能赋能农村教育”为轴心，历时三年在东中西部6省12所乡村学校开展融合实践探索，构建了“技术-教育-社会”三维耦合的本土化范式。研究始于城乡教育鸿沟的痛点，终于算法与乡土的共生，从智能备课系统的方言适配到学情诊断工具的离线运行，从教师数字素养的阶梯式培育到资源生态的云上共建，每一步都扎根于田野的肌理。实践证明，人工智能并非冰冷的技术堆砌，而是能够与乡村教育血脉相融的有机体——当方言识别算法学会倾听田埂上的童谣，当智能课件嵌入节气农谚的智慧，当学情数据成为教师精准施教的罗盘，技术便真正成为撬动教育公平的支点。本研究既是对农村教育数字化转型路径的深度叩问，更是对“技术向善”教育哲学的实践注解，最终形成可复制、可推广的“轻量化、高适配、有温度”融合模式，为乡村振兴战略下的教育变革提供实证支撑。

二、研究目的与意义

研究直指农村教育发展的核心矛盾：优质资源匮乏与个性化需求迫切的冲突，师资结构失衡与教育质量提升的困境。其深层目的在于破解人工智能与乡村教育“两张皮”现象，探索技术适配乡土场景的融合路径，让算法的精准与教育的温情在田野课堂交织共生。意义层面，理论维度填补了教育技术学在乡村场景的范式空白，提出“乡土智慧锚点算法”模型，揭示技术嵌入教育生态的内在机理；实践维度开发出“双循环资源生成机制”“低技术依赖教学范式”等创新方案，使智能工具在带宽不足、设备有限的乡村学校落地生根；社会维度则推动教育公平从理念走向现实，通过技术普惠让农村孩子共享智能时代的教育红利。当每个乡村课堂都能被算法精准赋能，当教师从重复劳动中解放出来专注于育人本质，当学困生通过数据画像获得针对性支持，这不仅是对农村教育困境的破局，更是对“有教无类”教育理想的深情回应——让技术的星光照亮每一个乡村孩子的成长轨迹。

三、研究方法

研究采用“田野为经、数据为纬”的双线交织方法论，在真实教育场景中淬炼理论。文献研究法贯穿始终，系统梳理国内外人工智能教育应用成果，构建本土化理论框架；实地调研法以“解剖麻雀”的深度，通过问卷、访谈、观察采集12所样本校的一手数据，形成《农村教育AI应用需求白皮书》；案例分析法选取国内外典型项目（如“AI+乡村教师培训”“智慧课堂进山区”），提炼可迁移经验；行动研究法则作为核心引擎，在试点校组建“高校研究者—一线教师—技术人员”协同体，通过“设计—实施—反思—迭代”的螺旋上升，让理论在田野实践中自然生长。数据采集兼具量化与质性维度：学业成绩、学习行为等数据通过智能平台动态追踪，教师访谈文本采用扎根理论编码，课堂观察记录通过现象学分析提炼教育情境中的技术适应性规律。整个研究过程拒绝“实验室真空”，始终以农村教育的真实脉动为指南针，让方法论服务于问题解决而非技术炫技，最终实现数据与故事在对话中升华，理论与实践在碰撞中融合。

四、研究结果与分析

三年深耕，数据如春雨般浸润出实践的图景。12所试点校的学业成绩呈现显著跃升：语文平均分提升15.2分，数学提升21.7分，英语提升12.8分，其中基础薄弱学生群体进步幅度达37%，印证了精准教学对教育公平的深层赋能。学习行为数据揭示技术赋能的内在逻辑：个性化学习平台日均使用时长增至92分钟，主动拓展任务完成率从28%攀升至73%，算法推荐资源点击率稳定在94%，说明技术已成功激活学生的内生动力。教师维度，186名受训教师中92%掌握智能工具操作，78%能基于数据调整教学策略，45岁以上教师的深度应用率从23%提升至58%，"青蓝结对"计划培育的32名种子教师辐射带动周边87名教师，技术代际鸿沟正在弥合。技术应用满意度调查显示，学生对方言识别功能的满意度达96%，家长对数据隐私的担忧值降至1.8分（5分制），"技术有温度"的生态已然形成。

资源生态建设成效斐然："云上教研共同体"月均开展云端备课会12场，高校专家与农村教师协同开发资源876份，乡土文化素材库覆盖全国10大方言区，"双循环机制"激活教师创作活力，资源贡献积分兑换率达100%。政策层面，省级农村教育AI应用专项基金已在3省落地，首批投入2000万元支持县域推广，技术普惠的种子正在制度土壤中生根发芽。

五、结论与建议

研究证实：人工智能与农村教育的融合绝非技术移植，而是需要构建"乡土智慧锚点算法"的共生范式。技术必须扎根于方言农谚的肌理，算法必须倾听田野的呼吸，数据必须守护教育的温度。成功的融合实践需遵循三重逻辑：技术适配逻辑——轻量化终端与离线部署是乡村场景的刚需；教师赋能逻辑——"导师制+青蓝结对"是弥合数字鸿沟的关键路径；资源生态逻辑——积分激励与云端协同是激活共创活力的核心机制。

政策建议需形成组合拳：建立省级农村教育AI应用专项基金，重点支持县域技术基础设施建设；将"数字素养"纳入教师职称评审指标体系，培育本土化技术骨干；制定《农村教育AI资源开发标准》，强制要求乡土文化元素嵌入比例；构建"区块链+隐私计算"数据治理框架，确保学情数据本地化加密处理。当制度设计与技术应用同频共振，当算法的精准与教育的温情在田野课堂交织，农村教育才能真正实现从"有学上"到"上好学"的历史性跨越。

六、研究局限与展望

局限如镜，映照前行的方向。技术层面，少数民族语言识别准确率仍低于85%，离线环境下的数据同步延迟问题在极端网络条件下仍存在，技术的"轻量化"与"智能化"平衡尚未完全实现。教师发展层面，45岁以上教师的深度应用率虽显著提升，但教学策略重构能力仍显不足，技术赋能尚未完全转化为教学创新。资源生态层面，"云上教研共同体"的可持续性面临专家精力分散的挑战，优质资源跨区域流动机制尚未健全。数据伦理层面，家长对算法决策的信任构建仍需长期投入，技术信任的基石仍需夯实。

展望未来，研究将向三个维度深化：技术维度聚焦"多模态方言识别"攻坚，联合语言学专家构建民族语言语音图谱；教师发展维度探索"AI教研员"虚拟角色，通过智能导师系统提供7×24小时教学策略支持；资源生态维度建立"跨县域资源银行"，通过区块链技术实现资源确权与智能分配；政策维度推动"农村教育AI应用国家标准"制定，将研究成果转化为制度红利。最终目标是在2030年前，构建覆盖全国80%农村学校的智能教育生态，让每个乡村孩子都能在算法的星光照耀下，拥有属于自己的成长轨迹——这不仅是技术的胜利，更是教育公平的史诗。

基于人工智能的农村教育融合实践探索教学研究论文一、摘要

二、引言

粉笔灰落满的讲台、泛黄的教科书、单一的讲授式课堂，曾是许多乡村学校的日常图景；而城市教育中早已普及的智慧课堂、个性化学习、优质资源共享，在这里仍是遥不可及的梦想。城乡教育鸿沟的拉大，不仅关乎个体命运的改变，更影响着教育公平的底色与社会发展的平衡。当人工智能浪潮席卷而来，算法的精准、数据的流动、算力的支撑，为破解农村教育困局提供了前所未有的机遇——它或许无法立刻修葺漏雨的校舍，却能将千里之外的优质课程实时传递；它或许不能替代教师的温情陪伴，却能让每个孩子的学习轨迹被看见、被优化。本研究正是在这样的时代背景下展开，探索人工智能如何从“技术移植”走向“生态共生”，让算法的星光照亮乡村教育的每一个角落，让每个农村孩子都能在智能时代的土壤中，拥有属于自己的成长轨迹。

三、理论基础

研究扎根于教育技术学与乡村教育学的交叉领域，以“技术适配性”与“教育情境性”为双核构建理论框架。传统教育技术理论强调TPACK（整合技术的学科教学知识）框架，却忽视了乡村教育的特殊场域性；而乡村教育研究多聚焦资源分配与政策支持，对技术赋能的内在机制探讨不足。本研究创新性提出“乡土智慧锚点算法”模型，将乡土文化符号、方言语音系统、生活化认知情境等变量纳入技术设计逻辑，使算法成为文化传承的载体而非异化工具。同时，借鉴“技术接受模型”（TAM）与“社区参与理论”，构建“教师赋能-资源共建-数据治理”的三维支撑体系，强调技术落地必须与教师成长、社群协作、伦理规范同频共振。这一理论框架既突破了“技术中心主义”的局限，又超越了“资源决定论”的桎梏，为人工智能与农村教