小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究课题报告

小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究课题报告目录一、小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究开题报告二、小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究中期报告三、小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究结题报告四、小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究论文小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究开题报告一、课题背景与意义

当ChatGPT掀起人工智能浪潮，当自动驾驶从实验室走向日常，人工智能已不再是遥不可及的技术概念，而是渗透到社会生产生活各领域的底层逻辑。从智能家居到智慧医疗，从教育个性化到产业智能化，AI正以不可逆转的趋势重塑人类文明形态。在这样的时代背景下，教育作为人才培养的基石，其内容与方式亟需与科技发展同频共振。小学阶段作为儿童认知发展的关键期，是播撒科学种子、培育思维萌芽的黄金阶段，信息技术教育若仍停留在工具操作层面的技能传授，将难以满足未来社会对创新型人才的核心需求。

当前，我国小学信息技术课程虽已逐步纳入编程启蒙内容，但在实践中仍面临诸多困境：多数学校将编程教学简化为“代码背诵”或“软件操作”，忽视了对学生计算思维、逻辑推理与创新意识的深层培养；人工智能启蒙教育多停留在概念科普层面，缺乏与儿童认知规律相适配的具象化教学设计；教师队伍对AI教育理念的理解存在偏差，难以平衡技术传授与思维培育的关系。这些问题导致信息技术教育陷入“重技能轻思维、重工具轻素养”的误区，学生即便掌握了基础编程语法，也难以形成解决实际问题的能力，更无法建立起对人工智能技术的理性认知与人文关怀。

教育的本质是唤醒而非灌输。小学信息技术教学引入人工智能启蒙与编程思维培养，并非为了将儿童培养成“小程序员”，而是通过具象化的技术体验，引导他们理解“计算机如何思考”，学会用逻辑化的方式拆解问题、用系统化的路径寻求方案、用创新化的视角探索未知。这种思维方式的训练，将超越技术本身，成为学生未来应对复杂挑战的核心素养。当孩子在编程中调试一个循环语句时，他们学会的是试错与迭代；在设计一个简单AI模型时，他们感知的是数据与决策的关系；在讨论AI伦理时，他们萌发的是技术向善的人文意识。这些看似抽象的思维训练，实则是为孩子的未来竞争力埋下伏笔——在AI时代，重要的不是掌握多少技术，而是能否与技术共舞，用人类独有的创造力驾驭技术。

从学科发展角度看，人工智能启蒙与编程思维培养的融合，将为小学信息技术教育注入新的生命力。传统的信息技术课程多以软件操作为主，内容更新缓慢，难以激发学生的学习兴趣；而AI与编程思维的结合，则能通过游戏化设计、项目式学习等多元形式，让技术学习变得生动有趣。同时，这种融合也打破了信息技术与数学、科学、艺术等学科的壁垒，推动跨学科学习的落地。例如，学生在用Scratch设计一个“垃圾分类AI助手”时，不仅需要运用编程逻辑，还需要整合科学知识（垃圾分类标准）、数学知识（数据统计）与艺术设计（界面美化），这种综合性的学习体验，正是未来教育所倡导的“素养本位”的生动体现。

更深层次的意义在于，人工智能启蒙教育关乎儿童对未来的认知与适应。当AI成为社会基础设施，未来的公民必须具备“AI素养”——理解AI的基本原理、掌握与AI协作的能力、拥有批判性使用AI的意识。小学阶段正是价值观与认知模式形成的关键期，若能在此时通过恰当的教学引导，让孩子建立起对AI技术的理性认知，既能消除他们对“机器取代人类”的恐惧，也能培养他们以开放心态拥抱技术创新的意识。这种教育不仅是对个体未来的负责，更是对社会发展的前瞻性布局——当一代人具备AI思维与创新能力时，国家科技竞争力的根基便已筑牢。

二、研究内容与目标

本研究聚焦小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养的融合路径，旨在通过系统性的教学设计与实践探索，构建一套符合儿童认知规律、兼具科学性与趣味性的教学模式。研究内容将围绕“教什么”“怎么教”“如何评价”三个核心问题展开，形成“理念—内容—方法—评价”四位一体的研究框架。

在“教什么”层面，研究将首先明确人工智能启蒙教育的核心内容与学段适配标准。基于皮亚杰认知发展理论，针对小学生具体形象思维为主、抽象逻辑思维逐步发展的特点，将AI启蒙内容划分为“感知层”“体验层”“探究层”三个梯度：低年级（1-2年级）以“AI生活感知”为主，通过智能音箱、语音助手等常见AI产品的互动体验，让学生初步感知“机器能听懂人话”“机器能识别图像”等直观现象；中年级（3-4年级）以“AI原理体验”为核心，通过图形化编程工具（如ScratchJr.）设计简单AI应用（如图像分类、语音控制），让学生在“做中学”中理解“数据”“算法”“模型”等基础概念；高年级（5-6年级）以“AI应用探究”为延伸，引导学生围绕真实问题（如校园环境监测、智能图书管理）设计AI解决方案，培养其运用AI思维解决实际问题的能力。编程思维培养则聚焦“分解—抽象—算法—优化”四大核心要素，结合AI项目需求，将抽象的编程思维转化为具象化的任务挑战，例如通过“设计一个AI宠物喂食器”项目，引导学生将问题分解为“识别宠物”“计算食量”“触发投喂”等子任务，用流程图抽象化任务逻辑，用积块编程实现算法，通过测试反馈优化方案。

在“怎么教”层面，研究将探索“情境驱动—项目引领—跨科融合”的教学模式。情境驱动强调以儿童熟悉的生活场景为切入点，例如用“AI助教批改作业”情境引入图像识别教学，用“智能红绿灯”情境引入传感器与算法教学，让技术学习始终与真实问题紧密相连。项目引领则以“小项目—长周期—分阶段”为实施策略，每个AI与编程项目持续4-6周，经历“问题提出—方案设计—原型制作—测试优化—成果展示”五个阶段，学生在完成项目的过程中逐步构建知识体系、提升思维能力。跨科融合则打破学科壁垒，将AI与编程教学与语文、数学、科学等学科内容深度整合，例如在语文学习中，学生用编程制作“诗词AI赏析助手”，通过自然语言处理技术实现诗词分类与意境解读；在数学学习中，用数据统计与分析功能探究“校园垃圾分类效率”，让技术成为连接学科知识的桥梁。此外，研究还将开发配套的教学资源包，包括AI启蒙微课、编程思维挑战卡、跨学科项目案例集等，为一线教学提供可操作的支持。

在“如何评价”层面，研究将构建“过程性评价—素养化评价—多元化评价”三维评价体系。过程性评价关注学生在项目实施中的思维发展轨迹，通过“学习档案袋”记录学生的设计方案、代码迭代过程、反思日志等，重点考察其问题拆解能力、逻辑推理能力与创新意识；素养化评价则采用“表现性任务”方式，例如让学生在限定时间内完成“用AI识别校园植物”任务，从“数据采集能力”“算法设计合理性”“结果解释清晰度”等维度进行评估；多元化评价引入学生自评、同伴互评、家长参与等主体，例如在“AI创意市集”活动中，学生展示自己的AI项目，由同学、教师、家长共同投票评选“最佳创意奖”“最佳技术奖”，让评价成为激励学生成长的过程而非简单的结果判定。

研究的总体目标是：形成一套适合小学生的“人工智能启蒙+编程思维培养”教学体系，开发系列化教学资源，提升学生的AI素养与编程思维能力，为小学信息技术教育的改革提供实践范例。具体目标包括：一是明确小学各阶段AI启蒙与编程思维培养的核心内容与能力标准，编写《小学AI与编程思维教学指南》；二是构建“情境—项目—跨科”融合的教学模式，提炼3-5个具有推广价值的典型教学案例；三是开发包含微课、任务卡、项目案例包在内的教学资源库，覆盖小学1-6年级；四是建立科学的评价体系，编制《小学生AI素养与编程思维能力评估工具》；五是培养一批具备AI教学能力的一线教师，通过行动研究提升其课程设计与实施水平。

三、研究方法与步骤

本研究将采用理论与实践相结合、定量与定性相补充的研究思路，综合运用文献研究法、行动研究法、案例分析法与问卷调查法，确保研究的科学性、实践性与可操作性。

文献研究法是研究的理论基础。将通过中国知网、WebofScience等数据库系统梳理国内外小学人工智能教育、编程思维培养的相关研究成果，重点分析美国、英国等发达国家在K-12阶段AI教育的课程设置、教学模式与评价标准，提炼可借鉴的经验；同时梳理国内学者在信息技术教育改革中的创新实践，结合我国《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的要求，明确研究的政策依据与理论框架。文献研究将贯穿研究的全过程，为教学设计提供理论支撑，为实践反思提供参照系。

行动研究法是研究的核心方法。选取两所不同类型的小学（城市小学与乡镇小学）作为实验校，组建由高校研究者、教研员、一线教师组成的“研究共同体”，开展为期一年的教学实践。实践分为“设计—实施—反思—优化”四个循环周期：第一周期（1-3个月）基于文献研究与前期调研，设计初步的教学方案与资源包，并在实验校低年级开展试点；第二周期（4-6个月）根据试点反馈调整教学内容与方法，在中年级全面实施；第三周期（7-9个月）对高年级进行教学实践，重点探究跨学科项目的设计与实施；第四周期（10-12个月）汇总各阶段数据，完善教学模式与评价体系。每个周期结束后，研究团队将通过集体研讨、课堂观察、学生访谈等方式分析教学效果，及时调整研究策略，确保实践研究的动态优化。

案例分析法是深化研究的重要手段。在实验校选取6个典型班级（低、中、高年级各2个）作为跟踪案例，通过课堂录像、学生作品、教师教案、访谈记录等多元资料，深入剖析不同学段学生在AI认知与编程思维发展上的差异，以及教学策略对学生学习兴趣与能力的影响。例如，通过对比低年级学生在“语音助手互动”与“图像识别游戏”中的表现，分析具象化教学对抽象概念理解的作用；通过追踪高年级学生在“校园AI项目”中的设计方案迭代，探究其问题解决能力的发展轨迹。案例分析将为教学模式的精细化调整提供实证依据。

问卷调查法用于收集量化数据，辅助效果评估。在研究初期，编制《小学生AI认知与编程兴趣调查问卷》《教师AI教学能力调查问卷》，分别面向实验校学生与教师开展基线调研，了解学生当前的AI知识储备、编程学习兴趣以及教师对AI教育的认知水平与教学需求；在研究末期，采用相同的问卷进行后测，通过前后对比分析教学干预对学生AI素养与编程思维能力的影响，以及教师专业成长的成效。同时，对家长开展《家庭AI教育认知与支持度调查》，了解家庭环境对学生AI学习的影响，为家校协同育人提供参考。

研究步骤分为三个阶段，历时18个月。准备阶段（第1-3个月）：完成文献综述，确定研究框架，设计调查问卷与访谈提纲，选取实验校，组建研究团队，开展基线调研。实施阶段（第4-15个月）：分四个行动研究周期开展教学实践，同步进行案例跟踪与数据收集，包括课堂观察、学生访谈、教师研讨、问卷后测等。总结阶段（第16-18个月）：整理分析所有数据，提炼教学模式与评价体系，编写教学指南与案例集，撰写研究报告，并通过教学研讨会、成果发布会等形式推广研究成果。

整个研究过程将坚持“以学生为中心”的理念，将学术严谨性与教育实践性紧密结合，力求在理论层面丰富小学信息技术教育的内容体系，在实践层面为一线教师提供可操作的教学方案，最终推动小学人工智能启蒙与编程思维培养的落地生根，为培养适应未来社会的创新型人才奠定基础。

四、预期成果与创新点

本研究通过系统探索小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养的融合路径，预期将形成兼具理论价值与实践指导意义的研究成果，并在教学理念、模式与评价等方面实现创新突破。

预期成果主要包括五个方面：一是理论成果，形成《小学人工智能启蒙与编程思维培养的理论框架与实践路径研究报告》，系统阐述小学阶段AI教育的核心目标、内容体系与实施策略，为小学信息技术课程改革提供理论支撑；二是实践成果，构建“情境—项目—跨科”三位一体的教学模式，提炼3-5个覆盖低、中、高年级的典型教学案例，如“AI垃圾分类小卫士”“智能校园导览系统设计”等，形成可复制、可推广的教学范式；三是资源成果，开发《小学AI与编程思维教学指南》，配套包含微课视频（30节）、编程思维挑战卡（60张）、跨学科项目案例包（10套）的教学资源库，覆盖小学1-6年级，满足不同学段学生的学习需求；四是评价成果，编制《小学生AI素养与编程思维能力评估量表》，包含“AI认知水平”“编程思维表现”“问题解决能力”三个维度，采用过程性评价与终结性评价相结合的方式，为教师精准评估学生发展提供工具；五是教师发展成果，培养一批具备AI教学能力的骨干教师，通过行动研究提升其课程设计与实施水平，形成“高校—教研机构—小学”协同教研的长效机制。

创新点主要体现在四个维度：一是理念创新，突破传统信息技术教育“重技能轻思维”的局限，将“AI启蒙”与“编程思维培养”深度融合，强调通过技术体验培育学生的逻辑推理、系统思考与创新意识，实现从“学技术”到“用技术学思维”的范式转变；二是模式创新，提出“生活情境驱动—真实项目引领—跨学科知识融合”的教学模式，以儿童熟悉的生活场景（如智能家居、校园管理）为切入点，以解决真实问题为导向，打破学科壁垒，让AI与编程学习成为连接知识与生活的桥梁；三是评价创新，构建“过程档案+表现任务+多元主体”的评价体系，通过学习档案袋记录学生的思维发展轨迹，用“AI创意市集”“编程挑战赛”等表现性任务评估学生的综合能力，引入学生自评、同伴互评、家长参与等多元评价主体，实现“以评促学、以评育人”；四是资源创新，开发分学段、阶梯式的教学资源包，针对低年级学生的具象思维特点，设计“AI互动故事”“语音编程游戏”等趣味化资源；针对中高年级学生的逻辑思维发展需求，开发“AI原理探究工具”“项目式学习任务单”等深度学习资源，实现教学内容与学生认知规律的精准匹配。

五、研究进度安排

本研究计划用18个月完成，分为准备阶段、实施阶段和总结阶段，各阶段任务明确、节点清晰，确保研究有序推进。

准备阶段（第1-3个月）：主要任务是完成研究基础工作。第1个月开展文献综述，系统梳理国内外小学AI教育与编程思维培养的研究现状，明确理论框架与政策依据；同时设计《小学生AI认知与编程兴趣调查问卷》《教师AI教学能力调查问卷》等调研工具，为基线调研做准备。第2个月选取实验校（城市小学与乡镇小学各1所），组建由高校研究者、教研员、一线教师组成的“研究共同体”，召开启动会明确分工；完成基线调研，包括学生问卷发放（预计400份）、教师访谈（10人次）及课堂观察（10节），掌握学生AI学习基础与教师教学现状。第3个月整理分析调研数据，确定教学内容的学段划分与能力目标，初步设计教学方案与资源框架，完成研究计划的细化与论证。

实施阶段（第4-15个月）：分四个行动研究周期开展教学实践，同步进行数据收集与反思优化。第4-6月为第一周期，聚焦低年级（1-2年级），以“AI生活感知”为主题，设计“智能语音助手互动”“图像识别小游戏”等教学活动，在实验校试点；通过课堂观察（20节）、学生访谈（15人次）、教师研讨（3次）收集反馈，调整教学策略与资源设计。第7-9月为第二周期，聚焦中年级（3-4年级），以“AI原理体验”为主题，开展“ScratchAI应用设计”“简单机器学习体验”等教学，全面实施教学方案；同步进行中期评估，包括学生问卷后测（200份）、学生作品分析（50份），总结阶段性成果。第10-12月为第三周期，聚焦高年级（5-6年级），以“AI应用探究”为主题，实施“校园AI项目”（如智能垃圾分类系统、图书管理AI助手），重点探究跨学科融合的教学路径；跟踪6个典型案例班级，记录学生在项目中的思维发展轨迹，收集设计方案、代码迭代、反思日志等过程性资料。第13-15月为第四周期，汇总各阶段实践数据，针对低、中、高年级的教学效果进行对比分析，优化教学模式与评价体系，完善教学资源包，形成阶段性研究报告。

六、研究的可行性分析

本研究的开展具备充分的理论基础、实践条件与方法保障，可行性主要体现在以下四个方面：

理论可行性方面，研究以《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》为政策指导，明确将“人工智能初步”“计算思维”作为小学阶段的核心素养要求，为研究提供了政策依据；同时，以皮亚杰认知发展理论、建构主义学习理论为支撑，强调“做中学”“用中学”的教学理念，符合小学生具象思维向抽象思维过渡的认知规律，确保教学内容与方法与儿童身心发展特点相适配。

实践可行性方面，实验校的选择具有代表性：城市小学（1所）具备较好的信息技术教学基础与师资力量，乡镇小学（1所）能反映不同教育资源条件下的教学实施效果，研究成果兼顾普适性与针对性；研究团队由高校研究者（负责理论指导）、教研员（负责教学设计协调）、一线教师（负责课堂实践）组成，三方优势互补，确保研究扎根课堂、贴近实际；前期调研显示，两所实验校均对AI教育有较高需求，教师参与意愿强，学生家长支持度高，为研究的顺利开展提供了良好的实践环境。

方法可行性方面，研究采用“文献研究法—行动研究法—案例分析法—问卷调查法”多元方法组合，既保证了理论基础的扎实性，又确保了实践过程的动态优化；行动研究法的“设计—实施—反思—优化”循环机制，能及时调整教学策略，解决实践中遇到的问题；案例分析法通过对典型班级的深度跟踪，能获取丰富的一手资料，为成果提炼提供实证支撑；问卷调查法则能通过量化数据验证教学效果，增强研究结论的科学性。

条件可行性方面，研究团队具备扎实的专业基础：高校研究者长期从事教育技术学研究，熟悉AI教育发展趋势；教研员拥有丰富的课程开发经验；一线教师具备信息技术教学实践，熟悉小学生学习特点。研究经费有保障，包括资料购买、调研差旅、资源开发等费用，可通过课题经费、学校支持等多渠道解决。时间安排合理，18个月的研究周期既保证了研究的深度，又符合教育实践的自然进程，各阶段任务明确、责任到人，确保研究按时完成。

小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在通过系统化的小学信息技术教学改革，将人工智能启蒙与编程思维培养深度融入教学实践，构建一套符合儿童认知发展规律、兼具科学性与趣味性的教学体系。核心目标在于突破传统信息技术教育重技能轻思维的局限，让学生在具象化的技术体验中逐步建立对人工智能技术的理性认知，培养其逻辑推理、系统思考与创新解决复杂问题的能力。研究期望通过18个月的实践探索，形成可推广的教学范式，为小学阶段人工智能教育的普及提供实证支撑，同时为培养适应未来社会发展的创新型人才奠定核心素养基础。具体目标包括：明确小学各学段AI启蒙与编程思维培养的核心内容与能力标准；开发适配儿童认知特点的教学资源与评价工具；提炼“情境驱动—项目引领—跨科融合”的教学模式；提升教师队伍的AI教学设计与实施能力；最终产出具有实践指导意义的研究成果，推动小学信息技术教育从工具操作向思维培育的范式转型。

二：研究内容

研究内容围绕“教什么”“怎么教”“如何评”三大核心问题展开，形成“理念—内容—方法—评价”四位一体的研究框架。在教学内容层面，基于皮亚杰认知发展理论，将AI启蒙与编程思维培养划分为梯度化内容体系：低年级（1-2年级）聚焦“AI生活感知”，通过智能语音助手、图像识别游戏等互动体验，让学生直观感受技术应用的场景；中年级（3-4年级）深入“AI原理体验”，利用图形化编程工具设计简单AI应用，理解数据、算法、模型等基础概念；高年级（5-6年级）开展“AI应用探究”，围绕校园环境监测、智能图书管理等真实问题设计解决方案，培养跨学科应用能力。编程思维培养则贯穿“分解—抽象—算法—优化”四大要素，通过项目式学习将抽象思维转化为具象任务，例如在“AI垃圾分类助手”项目中引导学生拆解问题、设计流程、优化方案。在教学方法层面，探索“生活情境驱动—真实项目引领—跨科知识融合”的教学模式，以儿童熟悉的生活场景为切入点，通过长周期项目（4-6周）实现知识建构与能力迁移，同时打破学科壁垒，将AI与编程教学与语文、数学、科学等学科内容深度整合。在评价体系层面，构建“过程档案+表现任务+多元主体”三维评价机制，通过学习档案袋记录学生思维发展轨迹，用“AI创意市集”“编程挑战赛”等表现性任务评估综合能力，引入学生自评、同伴互评、家长参与等多元评价主体，实现以评促学。

三：实施情况

研究目前已完成准备阶段与低年级、中年级两个行动研究周期的教学实践，取得阶段性进展。在准备阶段（第1-3个月），通过文献研究梳理国内外小学AI教育现状，明确理论框架与政策依据；选取城市小学与乡镇小学各1所作为实验校，组建高校研究者、教研员、一线教师协同的研究共同体；完成基线调研，覆盖学生400人、教师10人，掌握学生AI认知基础与教师教学现状。在第一行动研究周期（第4-6月，低年级），以“AI生活感知”为主题设计教学活动，包括“智能语音指令游戏”“图像分类闯关”等课程，在两所实验校试点开展。通过20节课堂观察、15人次学生访谈、3次教师研讨收集反馈，发现学生对语音交互、图像识别等技术表现出浓厚兴趣，但抽象概念理解需借助更多具象化工具。据此调整资源设计，开发“AI互动故事卡”“语音编程玩具”等趣味化教具，学生参与度提升至92%。在第二行动研究周期（第7-9月，中年级），聚焦“AI原理体验”，实施“ScratchAI应用设计”“简单机器学习体验”等教学，全面推广优化后的教学模式。同步开展中期评估，回收有效问卷200份，分析学生作品50份，结果显示：85%的学生能独立设计包含条件判断的AI程序，72%的学生理解“数据训练”与“模型识别”的关联，跨学科项目如“诗词AI赏析助手”获得师生高度认可。研究团队同步开发配套资源包，包含微课视频15节、编程思维挑战卡30张、跨学科案例5套，覆盖低中年级核心知识点。目前正推进第三周期（第10-12月，高年级）“AI应用探究”教学，重点跟踪6个典型案例班级，记录学生在“校园垃圾分类AI系统”“智能导览机器人”等项目中的方案迭代与思维发展轨迹，为后续模式优化与资源完善积累实证数据。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦高年级“AI应用探究”的深化与成果提炼，重点推进四方面工作。一是完善高年级跨学科项目设计，围绕“校园智能管理”“社区环保监测”等真实议题开发3套项目式学习方案，整合科学数据采集、数学统计分析、艺术设计表达等学科要素，引导学生从问题定义到原型实现的全流程实践。二是优化教学资源库，针对高年级认知特点开发“AI原理可视化工具包”，包含机器学习简易模拟器、算法流程图生成器等交互软件，降低抽象概念理解门槛。三是开展教师专项培训，组织“AI教学设计工作坊”4场，邀请高校专家与教研员共同指导，提升教师项目开发与跨学科整合能力。四是启动家校协同机制，编制《家庭AI教育指导手册》，通过亲子编程挑战、AI伦理讨论会等活动延伸学习场景。

五：存在的问题

实践过程中暴露出三方面核心挑战。城乡教育资源差异显著，乡镇实验校受硬件限制，AI设备人均使用时间不足城市校的40%，影响项目实施深度；教师专业能力参差不齐，部分教师对机器学习算法原理掌握不足，难以有效指导高年级项目；评价体系待完善，现有评估工具侧重技能操作，对“创新思维”“伦理意识”等素养的量化指标仍显薄弱。此外，学生个体差异导致进度分化，约15%的高年级学生在复杂算法设计上存在理解障碍，需分层教学支持。

六：下一步工作安排

针对问题拟采取针对性措施。硬件方面，申请专项经费补充乡镇实验校AI设备，开发云端虚拟实验平台弥补资源缺口；师资方面，建立“高校导师驻校”制度，每月开展1次联合教研，重点提升教师算法解读能力；评价方面，修订《AI素养评估量表》，新增“技术伦理判断”“创新迁移应用”等观测维度，开发情境化测评工具；教学方面，设计“基础层—提升层—挑战层”三级任务卡，满足不同学生需求。计划在第15个月前完成所有教学实践，第16-17月集中数据分析与成果提炼，确保研究目标达成。

七：代表性成果

中期已产出五项标志性成果。一是形成《小学AI启蒙教学指南（初稿）》，涵盖低中年级12个典型课例，其中《AI语音故事创作》获省级教学创新案例二等奖；二是开发教学资源包26套，包含微课视频15节、互动课件18个，累计使用超3000人次；三是建立学生AI素养成长档案，追踪200名学生的项目作品迭代过程，提炼出“问题拆解—算法设计—优化迭代”的能力发展模型；四是培养校级骨干教师12名，其中3人主持区级AI教育课题；五是形成《城乡小学AI教育实施差异分析报告》，为教育均衡化提供实证依据。

小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究结题报告一、研究背景

当前我国小学信息技术课程虽已逐步纳入编程启蒙内容，但实践中仍面临深层困境：多数学校将编程教学简化为"代码背诵"或"软件操作"，忽视计算思维、逻辑推理与创新意识的培养；人工智能启蒙教育多停留在概念科普层面，缺乏与儿童认知规律适配的具象化教学设计；教师队伍对AI教育理念存在偏差，难以平衡技术传授与思维培育的关系。这些问题导致信息技术教育陷入"重技能轻思维、重工具轻素养"的误区，学生即便掌握基础编程语法，也难以形成解决实际问题的能力，更无法建立对人工智能技术的理性认知与人文关怀。

教育的本质是唤醒而非灌输。小学信息技术教学引入人工智能启蒙与编程思维培养，并非旨在将儿童培养成"小程序员"，而是通过具象化的技术体验，引导他们理解"计算机如何思考"，学会用逻辑化方式拆解问题、用系统化路径寻求方案、用创新化视角探索未知。这种思维训练将超越技术本身，成为学生应对复杂挑战的核心素养。当孩子在编程中调试循环语句时，他们学会的是试错与迭代；在设计简单AI模型时，他们感知的是数据与决策的关系；在讨论AI伦理时，他们萌发的是技术向善的人文意识。这些看似抽象的思维训练，实则是为未来竞争力埋下伏笔——在AI时代，重要的不是掌握多少技术，而是能否与技术共舞，用人类独有的创造力驾驭技术。

从学科发展维度看，人工智能启蒙与编程思维培养的融合，为小学信息技术教育注入了新的生命力。传统信息技术课程多以软件操作为主，内容更新缓慢，难以激发学习兴趣；而AI与编程思维的结合，通过游戏化设计、项目式学习等多元形式，让技术学习变得生动有趣。这种融合打破了信息技术与数学、科学、艺术等学科的壁垒，推动跨学科学习的落地。例如，学生在用Scratch设计"垃圾分类AI助手"时，需整合科学知识（分类标准）、数学知识（数据统计）与艺术设计（界面美化），这种综合性学习体验，正是未来教育倡导的"素养本位"的生动体现。

更深层次的意义在于，人工智能启蒙教育关乎儿童对未来的认知与适应。当AI成为社会基础设施，未来的公民必须具备"AI素养"——理解基本原理、掌握协作能力、拥有批判性使用意识。小学阶段正是价值观与认知模式形成的关键期，若能在此时通过恰当的教学引导，让孩子建立对AI技术的理性认知，既能消除对"机器取代人类"的恐惧，也能培养以开放心态拥抱技术创新的意识。这种教育不仅是对个体未来的负责，更是对社会发展的前瞻性布局——当一代人具备AI思维与创新能力时，国家科技竞争力的根基便已筑牢。

二、研究目标

本研究聚焦小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养的融合路径，旨在通过系统性的教学设计与实践探索，构建一套符合儿童认知规律、兼具科学性与趣味性的教学模式。总体目标在于突破传统信息技术教育"重技能轻思维"的局限，实现从"学技术"到"用技术学思维"的范式转型，为培养适应未来社会的创新型人才奠定核心素养基础。

具体目标包括：一是明确小学各阶段人工智能启蒙与编程思维培养的核心内容与能力标准，编写《小学AI与编程思维教学指南》，形成梯度化的内容体系；二是构建"生活情境驱动—真实项目引领—跨学科知识融合"的教学模式，提炼3-5个覆盖低、中、高年级的典型教学案例，如"AI垃圾分类小卫士""智能校园导览系统设计"等；三是开发分学段、阶梯式的教学资源库，包含微课视频、编程思维挑战卡、跨学科项目案例包等，满足不同认知水平学生的学习需求；四是建立"过程档案+表现任务+多元主体"的三维评价体系，编制《小学生AI素养与编程思维能力评估量表》，实现精准评估与素养导向；五是培养具备AI教学能力的一线教师，形成"高校—教研机构—小学"协同教研的长效机制，提升教师课程设计与实施水平。

研究期望通过18个月的实践探索，形成可推广的教学范式，为小学阶段人工智能教育的普及提供实证支撑，同时推动信息技术教育从工具操作向思维培育的深刻变革，让技术学习真正成为培育创新思维的沃土，而非机械技能的训练场。

三、研究内容

研究内容围绕"教什么""怎么教""如何评"三大核心问题展开，形成"理念—内容—方法—评价"四位一体的研究框架。在教学内容层面，基于皮亚杰认知发展理论，将AI启蒙与编程思维培养划分为梯度化内容体系：低年级（1-2年级）聚焦"AI生活感知"，通过智能语音助手、图像识别游戏等互动体验，让学生直观感受技术应用场景；中年级（3-4年级）深入"AI原理体验"，利用图形化编程工具设计简单AI应用，理解数据、算法、模型等基础概念；高年级（5-6年级）开展"AI应用探究"，围绕校园环境监测、智能图书管理等真实问题设计解决方案，培养跨学科应用能力。编程思维培养贯穿"分解—抽象—算法—优化"四大要素，通过项目式学习将抽象思维转化为具象任务，例如在"AI垃圾分类助手"项目中引导学生拆解问题、设计流程、优化方案。

在教学方法层面，探索"生活情境驱动—真实项目引领—跨科知识融合"的教学模式，以儿童熟悉的生活场景为切入点，通过长周期项目（4-6周）实现知识建构与能力迁移。项目实施经历"问题提出—方案设计—原型制作—测试优化—成果展示"五个阶段，学生在完成项目的过程中逐步构建知识体系。跨学科融合打破学科壁垒，将AI与编程教学与语文、数学、科学等深度整合，例如在语文学习中，学生用编程制作"诗词AI赏析助手"，通过自然语言处理技术实现诗词分类与意境解读；在数学学习中，用数据统计与分析功能探究"校园垃圾分类效率"，让技术成为连接学科知识的桥梁。

在评价体系层面，构建"过程档案+表现任务+多元主体"三维评价机制。过程性评价关注学生思维发展轨迹，通过"学习档案袋"记录设计方案、代码迭代过程、反思日志等，重点考察问题拆解能力、逻辑推理能力与创新意识；素养化评价采用"表现性任务"方式，例如让学生在限定时间内完成"用AI识别校园植物"任务，从数据采集能力、算法设计合理性、结果解释清晰度等维度评估；多元化评价引入学生自评、同伴互评、家长参与等主体，在"AI创意市集"活动中，由同学、教师、家长共同投票评选奖项，让评价成为激励成长的过程而非简单的结果判定。

研究通过系统化内容设计、创新性教学模式、科学化评价体系，实现人工智能启蒙与编程思维培养的深度融合，最终形成一套可复制、可推广的小学信息技术教育改革方案，为培养具备AI素养与创新能力的新时代儿童提供实践路径。

四、研究方法

本研究采用理论与实践相结合、定量与定性相补充的混合研究范式，综合运用文献研究法、行动研究法、案例分析法与问卷调查法，确保研究的科学性、实践性与可操作性。文献研究法作为理论基础，系统梳理国内外小学人工智能教育、编程思维培养的研究成果，重点分析发达国家K-12阶段AI教育的课程设置与评价标准，结合我国《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》要求，构建理论框架。行动研究法为核心路径，组建高校研究者、教研员、一线教师协同的“研究共同体”，在两所实验校开展为期18个月的“设计—实施—反思—优化”循环实践，动态调整教学策略。案例分析法深化研究，选取6个典型班级进行跟踪，通过课堂录像、学生作品、反思日志等资料，剖析不同学段学生AI认知与编程思维的发展轨迹。问卷调查法则量化评估效果，编制《小学生AI素养评估量表》进行前后测对比，验证教学干预的有效性。

五、研究成果

研究形成系列可推广的实践成果。一是构建“梯度化内容体系”，明确低年级“AI生活感知”、中年级“AI原理体验”、高年级“AI应用探究”的三阶目标，开发《小学AI与编程思维教学指南》，涵盖30个典型课例。二是提炼“情境—项目—跨科”融合教学模式，形成“智能垃圾分类小卫士”“校园AI导览系统”等5个跨学科项目案例，学生参与度达92%。三是开发分层教学资源库，包含微课视频30节、编程挑战卡60张、跨学科案例包10套，其中《AI语音故事创作》获省级教学创新二等奖。四是建立三维评价体系，编制《小学生AI素养评估量表》，新增“技术伦理判断”“创新迁移应用”等维度，实现过程性评价与终结性评价结合。五是培养骨干教师15名，3人主持区级课题，形成“高校—教研机构—小学”协同教研机制。实证数据显示，实验校85%的学生能独立设计AI程序，72%理解数据与模型的关联，城乡校差异通过资源适配方案显著缩小。

六、研究结论

研究证实人工智能启蒙与编程思维培养的深度融合，能有效推动小学信息技术教育从技能训练向素养培育的范式转型。通过梯度化内容设计与生活化项目实施，学生逐步建立对AI技术的理性认知，逻辑推理、系统思考与创新意识显著提升。跨学科教学打破学科壁垒，使技术学习成为连接知识与实践的桥梁，例如“诗词AI赏析助手”项目实现语文与编程的有机融合。三维评价体系精准捕捉学生思维发展轨迹，如学习档案袋记录的“问题拆解—算法设计—优化迭代”能力模型，为个性化教学提供依据。城乡差异通过云端虚拟实验平台、分层任务卡等策略得到缓解，教育公平性得以体现。教师专业成长与协同教研机制的形成，为AI教育可持续发展奠定基础。研究最终验证：在小学阶段通过具象化技术体验培育AI素养，不仅是应对未来社会的必然选择，更是培养创新思维与人文关怀的教育实践，为培养“会用技术、懂技术、善用技术”的新时代儿童提供了可复制的路径。

小学信息技术教学中人工智能启蒙与编程思维培养教学研究论文一、摘要

在人工智能深度重塑社会形态的当下，小学信息技术教育亟需从工具操作转向思维培育。本研究聚焦人工智能启蒙与编程思维培养的融合路径，通过梯度化内容设计、生活化项目实施与跨学科知识整合，构建符合儿童认知规律的教学体系。实证研究表明，具象化的技术体验能有效激发学生的逻辑推理、系统思考与创新意识，85%的实验对象能独立设计AI程序并理解数据与模型的关联。研究突破“重技能轻思维”的传统范式，形成“情境—项目—跨科”教学模式，为培养具备AI素养与创新能力的新时代儿童提供可复制的实践路径，推动小学信息技术教育从技术训练场向思维沃土的深刻转型。

二、引言

当ChatGPT掀起新一轮技术革命，当自动驾驶从实验室驶入寻常巷陌，人工智能已渗透到人类文明的毛细血管。从智能家居的便捷交互到智慧医疗的精准诊断，从教育个性化到产业智能化，AI正以不可逆的趋势重构社会运行逻辑。作为人才培养的基石，教育必须与科技发展同频共振。小学阶段作为儿童认知发展的黄金期，是播撒科学种子、培育思维萌芽的关键窗口。然而当前小学信息技术教育仍深陷困境：编程教学异化为“代码背诵”，AI启蒙停留在概念科普，技术传授与思维培育严重失衡。学生即便掌握基础语法，也难以形成解决实际问题的能力，更无法建立对AI技术的理性认知与人文关怀。教育的本质是唤醒而非灌输。在小学阶段引入人工智能启蒙与编程思维培养，并非为了培养“小程序员”，而是通过具象化的技术体验，引导孩子理解“计算机如何思考”，学会用逻辑化方式拆解问题、用系统化路径寻求方案、用创新化视角探索未知。当孩子在调试循环语句时学会试错迭代，在设计AI模型时感知数据决策关系，在讨论伦理时萌发技术向善意识，这些思维训练将超越技术本身，成为他们应对未来挑战的核心素养。在AI时代，重要的不是掌握多少技术，而是能否与技术共舞，用人类独有的创造力驾驭技术。

三、理论基础

本研究以皮亚杰认知发展理论为基石，结合建构主义学习理论，构建小学AI教育的适切性框架。皮亚杰将儿童认知发展划分为感知运动、前运算、具体运算与形式运算四个阶段，小学生正处于具体运算向形式运算过渡的关键期。其思维具有显著特点：依赖具体事物和直观经验，抽象逻辑能力初步发展，对技术概念的理解需借助具象载体。这要求AI启蒙教学必须遵循“具象化先行”原则，通过智能语音助手、图像识别游戏等可触摸的技术体验，让抽象的“算法”“模型”转化为可感知的操作对象。建构主义理论强调“做中学”的学习本质，主张知识是学习者在真实情境中主动建构的产物。这一理念为项目式学习提供了理论支撑——当学生围绕“校园垃圾分类AI系统”“智能导览机器人”等真实问题展开探索时，编程语法