生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究课题报告

生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究课题报告目录一、生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究开题报告二、生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究中期报告三、生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究结题报告四、生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究论文生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究开题报告一、课题背景与意义

随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI已逐渐渗透到教育领域，为传统教学模式带来了颠覆性变革。小学科学探究课作为培养学生科学素养、探究能力与创新精神的核心载体，其教学资源的质量直接影响教学效果。然而，当前小学科学探究课普遍面临教学资源固化、互动性不足、个性化支持薄弱等问题：传统教材资源多以静态文本为主，难以动态呈现科学现象；实验器材受限于学校条件，复杂或抽象的科学探究过程难以直观展示；教师在资源开发中常因时间、精力有限，难以针对学生认知差异设计分层任务。这些问题导致学生探究兴趣被抑制，科学思维的深度发展受阻。

生成式AI以其强大的内容生成、个性化适配与交互式反馈能力，为破解上述困境提供了全新可能。它能够基于科学课程标准与学情数据，动态生成虚拟实验情境、探究任务链、多模态学习材料等资源，弥补传统资源的静态化缺陷；通过自然语言交互技术，模拟科学探究中的“提问—假设—验证—结论”过程，为学生提供沉浸式、游戏化的探究体验；还能根据学生的学习行为实时调整资源难度与呈现方式，实现“千人千面”的精准支持。这种技术赋能不仅重构了科学探究课的资源生态，更推动了教学从“教师中心”向“学生中心”的深度转型，让科学课堂真正成为激发好奇心、培养实践能力的沃土。

从教育改革的时代需求看，生成式AI在小学科学探究课中的应用响应了《义务教育科学课程标准（2022年版）》中“强化实践育人、注重核心素养培育”的要求，为落实“双减”政策下提质增效的课堂改革提供了技术路径。从学生发展维度看，优质的教学资源开发能够降低科学探究的认知门槛，让抽象的科学概念具象化、复杂的探究过程可视化，从而保护儿童与生俱来的探究本能，培养其“像科学家一样思考”的能力。从教师专业成长视角看，生成式AI可作为教师的“智能助手”，减轻重复性资源开发负担，使其聚焦于探究活动的引导与评价，实现从“知识传授者”到“探究引导者”的角色蜕变。因此，本研究聚焦生成式AI在小学科学探究课教学资源开发与应用中的实践探索，不仅具有填补技术赋能学科教学研究空白的理论价值，更对推动小学科学教育数字化转型、培养创新型科技后备人才具有重要的现实意义。

二、研究内容与目标

本研究以小学科学探究课的真实教学场景为场域，围绕生成式AI教学资源的开发逻辑、应用路径与效果验证三大核心维度展开，具体内容如下：

其一，生成式AI在小学科学探究课教学资源开发中的适用性分析与框架构建。系统梳理生成式AI的核心技术特性（如自然语言生成、多模态内容创作、知识图谱构建等），结合小学科学探究课“提出问题—设计实验—获取证据—解释结论—交流评价”的典型流程，明确生成式AI可介入的资源开发环节（如情境创设、问题设计、实验模拟、数据可视化等）。通过文献分析与专家咨询，构建“目标—技术—内容—评价”四位一体的资源开发框架，明确不同学段（3-4年级、5-6年级）、不同主题（物质科学、生命科学、地球与宇宙科学、技术与工程）下资源开发的核心要素与质量标准，确保资源开发既符合科学探究规律，又契合小学生的认知特点。

其二，小学科学探究课生成式AI教学资源的开发实践与案例库建设。基于上述框架，聚焦“水的循环”“植物的生长”“简单电路”等典型探究主题，利用生成式AI工具（如GPT系列、文心一言、MidJourney等）开发系列化教学资源：包括基于真实情境的探究任务包（动态生成问题链与实验步骤指引）、交互式虚拟实验室（模拟实验现象与数据变化）、可视化科学概念图谱（关联知识点与生活实例）、个性化探究支架（如实验报告模板、反思提示工具等）。在开发过程中，采用“教师需求调研—AI初步生成—教学实践迭代—专家评审优化”的循环模式，确保资源的科学性、趣味性与实用性，最终形成覆盖小学科学核心探究主题的生成式AI教学资源库。

其三，生成式AI教学资源在小学科学探究课中的应用策略与效果验证。通过课堂观察、师生访谈与教学实验，探究资源在不同课型（如实验探究课、项目式学习课、概念建构课）中的应用模式，总结教师引导、学生自主、人机协同等典型应用路径。重点分析资源应用对学生科学探究能力（如提出问题的敏锐度、设计实验的严谨性、结论解释的逻辑性）、学习兴趣（课堂参与度、探究持续性）与科学素养（科学观念、科学思维、态度责任）的影响机制。同时，构建包含资源易用性、教学适配性、学生发展性三维度的评价指标体系，通过前后测对比、个案追踪等方法，验证生成式AI教学资源的应用效果，为优化资源设计与教学实践提供实证依据。

本研究的总体目标是：构建一套科学、系统的生成式AI在小学科学探究课教学资源开发与应用的理论框架与实践模式；开发一批高质量、可推广的教学资源案例；形成一套有效的应用策略与评价方案，为小学科学教育的数字化转型提供可借鉴的实践样本，最终促进小学生科学核心素养的全面发展与教师专业能力的提升。

三、研究方法与步骤

本研究采用理论研究与实践探索相结合、定量分析与定性评价相补充的混合研究方法，多维度、多阶段推进研究进程，确保研究的科学性、实践性与创新性。

文献研究法是本研究的基础。系统梳理国内外生成式AI教育应用、小学科学探究课教学资源开发的相关文献，重点关注生成式AI在K12学科教学中的实践案例、资源开发的技术路径与评价标准。通过中国知网、WebofScience、ERIC等数据库检索近五年相关研究，运用内容分析法归纳现有成果的不足与本研究切入点，为框架构建与方案设计提供理论支撑。

案例研究法则聚焦真实教学场景的深度剖析。选取2-3所不同区域（城市、乡镇）、不同办学层次的小学作为实验校，覆盖3-6年级科学课堂。以典型探究主题（如“浮力”“天气变化”）为案例单元，跟踪记录生成式AI教学资源从开发到应用的完整过程，收集教学设计、课堂录像、学生作品、教师反思日志等质性资料，分析资源应用中的关键问题与成功经验，提炼具有普适性的应用模式。

行动研究法强调研究者与实践教师的协同共创。组建由高校研究者、小学科学教师、教育技术专家构成的研发团队，遵循“计划—行动—观察—反思”的螺旋式上升路径：在准备阶段共同制定资源开发计划与教学实施方案；在实践阶段教师将生成的资源应用于课堂，研究者观察记录教学行为与学生反应；在反思阶段通过集体研讨调整资源设计与应用策略，形成“开发—应用—优化—再应用”的闭环，确保研究问题在实践中动态解决。

问卷调查与访谈法用于收集多主体的反馈数据。面向实验校学生发放《科学探究兴趣量表》《资源使用体验问卷》，采用李克特五级计分法，量化分析资源对学生学习兴趣与探究行为的影响；对半结构化访谈教师，了解资源开发中的技术需求、应用中的困难与改进建议；访谈教研员与教育技术专家，获取对资源质量与应用价值的专业评估，为研究结论的多元验证提供依据。

准实验法则用于检验资源应用的因果效应。选取实验班与对照班（使用传统教学资源），通过前测（科学探究能力基线测试）确保两组学生无显著差异。在实验班系统应用生成式AI教学资源一个学期后，进行后测（科学探究能力与素养测评），运用SPSS软件进行独立样本t检验，比较两组学生在学业成绩、探究能力、科学态度等方面的差异，客观评估资源应用的实际效果。

研究步骤分为四个阶段，周期为18个月：

准备阶段（第1-3个月）：完成文献综述，明确研究问题与框架；设计研究工具（问卷、访谈提纲、评价指标体系）；选取实验校与实验教师，开展前期调研（教师需求、学生学情），形成详细的研究方案。

开发阶段（第4-9个月）：基于资源开发框架，利用生成式AI工具初步开发教学资源；组织教师、专家对资源进行多轮评审与修改，形成1.0版本资源库；在实验班进行小范围试用，收集反馈并优化资源，形成2.0版本。

实施阶段（第10-15个月）：在实验班全面应用2.0版本资源，开展行动研究与准实验研究；通过课堂观察、问卷调查、访谈等方式收集过程性数据；定期召开研讨会，分析数据并调整应用策略，形成稳定的资源应用模式。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成多层次、立体化的研究成果，既包含理论层面的创新突破，也涵盖实践层面的应用价值，为生成式AI赋能小学科学教育提供可复制、可推广的实践范式。在理论层面，将构建“生成式AI—科学探究—核心素养”三维联动模型，揭示AI技术支持科学探究能力发展的内在机制，填补当前技术赋能学科教学中“资源开发逻辑—应用路径—效果验证”一体化研究的空白；形成《生成式AI在小学科学探究课教学资源开发与应用指南》，明确不同学段、不同主题下资源开发的核心原则与操作规范，为一线教师提供理论支撑与方法指导。在实践层面，将开发覆盖“物质科学”“生命科学”“地球与宇宙科学”三大领域的生成式AI教学资源库，包含50+个典型探究主题的动态任务包、20+个交互式虚拟实验模块、30+套个性化探究支架，资源类型涵盖文本、图像、动画、交互工具等多模态材料，满足“课前情境创设—课中探究支持—课后拓展延伸”的全流程教学需求；提炼“教师引导+AI辅助+学生自主”的三阶应用模式，形成《生成式AI教学资源应用案例集》，包含实验课、项目式学习课、概念建构课等不同课型的典型案例，为教师提供直观的应用参考。在评价层面，将构建包含“资源适切性”“教学有效性”“学生发展性”的三维度评价指标体系，开发配套的评价工具包，实现资源应用效果的量化评估与质性分析相结合，推动教学评价从“经验判断”向“数据驱动”转型。

本研究的创新点体现在三个维度：其一，技术赋能的深度创新。突破传统教学资源“静态化、固化式”的开发局限，利用生成式AI的“动态生成—实时适配—交互反馈”特性，构建“需求分析—AI生成—教学验证—迭代优化”的闭环开发机制，实现资源从“标准化供给”向“个性化创造”的跨越。例如，针对“水的沸腾”探究主题，AI可根据学生前测数据动态生成差异化的实验问题链（如基础层：“水沸腾时温度如何变化？”；进阶层：“为什么水的沸点会随气压变化？”），并通过虚拟实验室实时模拟不同海拔下的沸腾现象，让抽象的科学原理具象化、可视化。其二，应用模式的范式创新。打破“技术工具”的单一定位，探索生成式AI作为“探究伙伴”的角色融入，提出“AI启思—教师导思—学生深思”的协同探究路径：AI通过开放性问题激发学生好奇心，教师引导学生聚焦核心问题设计实验，学生借助AI工具记录数据、分析现象、得出结论，形成“提问—假设—验证—结论—反思”的完整探究闭环。这种模式既保留了科学探究的开放性与实践性，又通过AI技术降低了探究的认知负荷，让小学生真正经历“像科学家一样探究”的过程。其三，评价体系的突破创新。构建“过程性评价+终结性评价+发展性评价”相结合的多维评价框架，利用AI技术自动记录学生的探究行为数据（如问题提出次数、实验操作步骤、结论解释逻辑等），结合教师观察与学生自评，生成个性化的“科学探究能力发展画像”，为教师精准干预与学生自我提升提供数据支撑，推动科学教育评价从“结果导向”向“过程导向”与“素养导向”并重转型。

五、研究进度安排

本研究周期为18个月，分为四个阶段推进，各阶段任务明确、衔接紧密，确保研究系统有序开展。

准备阶段（第1-3个月）：聚焦基础夯实与顶层设计。系统梳理国内外生成式AI教育应用、小学科学探究课资源开发的相关文献，运用CiteSpace等工具进行可视化分析，厘清研究现状与前沿趋势；通过专家咨询法（邀请教育技术专家、小学科学教研员、一线教师组成咨询组），明确生成式AI在小学科学探究课中的适用边界与核心介入点；完成《生成式AI教学资源开发框架》初稿，设计《教师需求问卷》《学生科学探究兴趣量表》《资源应用效果评价指标》等研究工具；选取3所不同区域（城市、城郊、乡镇）、不同办学层次的学校作为实验校，与校方及科学教师团队签订合作协议，开展前期调研（教师资源开发痛点、学生科学探究现状），形成详细的《研究实施方案》。

开发阶段（第4-9个月）：聚焦资源构建与迭代优化。基于《生成式AI教学资源开发框架》，聚焦“植物的生长”“简单电路”“天气现象”等12个核心探究主题，利用GPT-4、文心一言、MidJourney等生成式AI工具，开发初步资源包：包括基于真实生活情境的探究任务（如“校园植物生长状况调查”）、交互式虚拟实验（如“搭建简单电路并观察小灯泡亮度变化”）、可视化概念图谱（如“水的循环路径与环节关联”）等；组织专家团队（教育技术专家、科学学科专家）对资源的科学性、适切性、趣味性进行三轮评审，修改完善形成1.0版本资源库；在实验班选取2个主题进行小范围试用，通过课堂观察、师生访谈收集反馈，重点优化资源的交互逻辑与认知适配性，形成2.0版本资源库（覆盖20个探究主题，包含多模态资源50+件）。

实施阶段（第10-15个月）：聚焦应用验证与模式提炼。在实验班全面应用2.0版本资源库，开展行动研究与准实验研究：行动研究层面，组建“高校研究者—小学教师—教育技术人员”协同团队，遵循“计划—行动—观察—反思”螺旋路径，每两周开展一次教学研讨，记录资源应用中的问题（如虚拟实验操作卡顿、问题链难度跳跃）与成功经验（如学生探究积极性提升、实验设计逻辑性增强），动态调整资源设计与应用策略；准实验研究层面，选取实验班与对照班（各3个班级，共180名学生），通过前测（科学探究能力基线测试、科学学习态度量表）确保两组无显著差异，实验班系统应用生成式AI资源一学期后，进行后测（科学探究能力测评、科学素养水平测试），运用SPSS进行数据分析，验证资源应用的效果；同步开展多主体访谈（教师10人、学生30人、教研员5人），深入挖掘资源应用的价值感知与改进建议，提炼形成《生成式AI教学资源应用模式手册》（包含不同课型的应用流程、教师引导策略、学生活动设计）。

六、研究的可行性分析

本研究的开展具备坚实的理论基础、成熟的技术条件、丰富的实践基础与可靠的团队保障，可行性充分具体体现在以下四个方面。

理论基础层面，生成式AI的教育应用研究已形成一定积累。国内外学者对AI赋能学科教学的理论机制（如认知负荷理论、建构主义学习理论）、资源开发模型（如ADDIE模型、SAMR模型）进行了深入探索，为本研究的框架构建提供了理论参照；同时，《义务教育科学课程标准（2022年版）》明确提出“利用现代技术丰富教学资源，创设探究情境”的要求，为本研究提供了政策导向与合法性支撑。研究团队长期关注教育数字化转型与科学教育融合，已发表相关论文10余篇，主持完成省级课题2项，具备扎实的研究积淀。

技术条件层面，生成式AI工具的成熟度与教育适配性为资源开发提供了可能。当前，GPT-4、文心一言、讯飞星火等大语言模型具备强大的自然语言生成、逻辑推理与知识整合能力，可快速生成符合科学探究逻辑的问题链、实验步骤与解释文本；MidJourney、DALL·E等图像生成工具能根据科学概念精准绘制示意图、实验装置图，实现抽象知识的可视化；Unity、Scratch等交互开发平台可结合AI生成的素材，构建沉浸式虚拟实验环境，支持学生动手操作与数据观察。这些工具已广泛应用于教育场景，操作门槛相对较低，教师经简单培训即可掌握基本应用技能，为资源的开发与应用提供了技术保障。

实践基础层面，实验校的科学教学基础与教师参与意愿为研究提供了真实场景。选取的3所实验校均具备良好的科学教育传统：城市校拥有科学实验室与数字化教学设备，城郊校开展过项目式学习实践，乡镇校注重生活化科学探究，不同场景下的应用经验可增强研究结论的普适性；参与研究的8名科学教师均为区级骨干教师，教学经验丰富，且对新技术抱有开放态度，前期调研显示，他们普遍认为“生成式AI能解决资源开发耗时、抽象知识难呈现等问题”，愿意深度参与资源试用与优化，为研究的顺利推进提供了实践主体保障。

团队保障层面，跨学科的研究团队为研究提供了多元视角与专业支撑。团队由5人组成：其中2名教育技术学博士（负责生成式AI技术特性分析与资源开发框架设计）、2名小学科学特级教师（负责科学探究规律把握与教学实践验证）、1名教育测量学专家（负责评价指标体系构建与数据分析），团队成员优势互补，既懂技术又懂教学，既擅长理论构建又精于实践操作，能有效解决研究中“技术落地难”“教学适配性低”等关键问题；同时，研究团队与实验校建立了长期合作关系，校方将在课时安排、教学设备、数据收集等方面提供全力支持，确保研究各阶段任务的高效完成。

生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在通过生成式AI技术赋能小学科学探究课教学资源开发与应用，构建一套科学、系统、可推广的实践范式。核心目标聚焦于突破传统教学资源的静态化局限，实现资源从“标准化供给”向“个性化创造”的跨越；探索人机协同的探究模式，让AI技术深度融入科学探究全过程，成为激发学生好奇心、培养科学思维的智能伙伴；验证生成式AI资源对学生科学核心素养发展的实际效用，为小学科学教育数字化转型提供实证支撑。具体而言，研究致力于达成三重目标：其一，形成一套适配小学科学探究规律的生成式AI资源开发框架与操作指南，明确不同学段、不同主题下的资源开发逻辑与质量标准；其二，开发覆盖物质科学、生命科学、地球与宇宙科学三大领域的动态化、交互式教学资源库，满足课前情境创设、课中探究支持、课后拓展延伸的全流程需求；其三，提炼“教师引导—AI辅助—学生自主”的三阶应用模式，构建包含资源适切性、教学有效性、学生发展性的多维评价体系，最终推动科学课堂从“知识传授”向“素养培育”的深度转型。

二：研究内容

研究内容围绕资源开发逻辑构建、资源库建设与应用模式探索三大核心维度展开，形成闭环式实践探索。在资源开发逻辑层面，系统生成式AI的技术特性与小学科学探究课的内在规律，构建“目标—技术—内容—评价”四位一体开发框架。重点分析生成式AI在科学探究各环节（如问题生成、实验模拟、数据可视化）的介入路径，明确不同学段（3-4年级侧重现象观察与简单验证，5-6年级强调变量控制与结论推理）的资源开发核心要素。通过文献研究与专家论证，制定《生成式AI教学资源开发指南》，规范资源设计的原则、流程与质量标准，确保资源既符合科学探究逻辑，又契合儿童认知特点。在资源库建设层面，聚焦“植物的生长”“简单电路”“水的循环”等12个核心探究主题，利用GPT-4、文心一言等大语言模型生成动态任务包，包含情境化问题链、分层探究步骤与即时反馈机制；借助MidJourney、DALL·E等工具绘制科学概念示意图与实验装置图，实现抽象知识的具象化；结合Unity、Scratch等平台构建交互式虚拟实验室，支持学生动手操作与数据观察。开发过程采用“教师需求调研—AI初步生成—教学实践迭代—专家评审优化”的循环模式，确保资源的科学性、趣味性与实用性。在应用模式探索层面，通过课堂实践总结生成式AI资源在不同课型中的融入路径：在实验探究课中，AI作为“虚拟助手”辅助学生设计实验方案、记录数据变化；在项目式学习课中，AI生成开放式问题链驱动学生深度探究；在概念建构课中，AI通过可视化工具帮助学生理解抽象原理。同步提炼教师引导策略，如“AI启思—教师导思—学生深思”的协同路径，形成《应用模式手册》，为教师提供可操作的教学参考。

三：实施情况

研究按计划推进至开发阶段后期，已取得阶段性成果，具体实施情况如下。在准备阶段，完成国内外生成式AI教育应用、小学科学探究课资源开发相关文献的系统梳理，运用CiteSpace工具进行可视化分析，厘清研究现状与前沿趋势；组建由教育技术专家、小学科学特级教师、教研员构成的咨询团队，通过三轮研讨明确生成式AI在科学探究课中的适用边界与核心介入点；设计《教师需求问卷》《学生科学探究兴趣量表》等研究工具，选取3所不同区域（城市、城郊、乡镇）、不同办学层次的学校作为实验校，签订合作协议并开展前期调研，形成《研究实施方案》。在开发阶段，基于《生成式AI教学资源开发框架》，聚焦12个核心探究主题完成资源初步开发：利用GPT-4生成包含30+个动态任务包的探究问题库，涵盖“种子萌发条件”“电路连接规律”等典型主题；通过MidJourney绘制50+幅科学概念示意图，如“植物光合作用过程”“水的三态变化路径”；借助Unity构建8个交互式虚拟实验模块，支持学生操作“浮力测量”“杠杆平衡”等实验。组织专家团队进行三轮评审，重点优化资源的科学性与适切性，形成1.0版本资源库；在实验班选取“植物的生长”“简单电路”2个主题进行小范围试用，通过课堂观察、师生访谈收集反馈，调整资源的交互逻辑与认知适配性，形成覆盖20个主题、包含多模态资源50+件的2.0版本资源库。在实施阶段初期，启动行动研究与准实验研究：组建“高校研究者—小学教师—教育技术人员”协同团队，在实验班全面应用2.0版本资源库，开展“计划—行动—观察—反思”螺旋式行动研究；每两周召开教学研讨会，记录资源应用中的问题（如虚拟实验操作卡顿、问题链难度跳跃）与成功经验（如学生探究积极性提升、实验设计逻辑性增强），动态调整资源设计与应用策略；同步开展准实验研究，选取实验班与对照班各3个班级（共180名学生），通过前测确保两组无显著差异，实验班系统应用资源一学期后进行后测，运用SPSS分析数据验证效果；同步开展多主体访谈（教师10人、学生30人、教研员5人），深入挖掘资源应用的价值感知与改进建议，初步提炼形成《应用模式手册》初稿，包含实验课、项目式学习课等不同课型的应用流程与策略。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦资源库的深度优化、应用模式的区域推广及评价体系的科学构建，形成“开发—应用—评价—迭代”的完整闭环。资源库深化层面，计划在现有2.0版本基础上，拓展至“物质科学”“生命科学”“地球与宇宙科学”三大领域的30个核心探究主题，重点开发跨学科融合型资源（如“植物生长与光照强度关系”关联生物学与物理学）；引入多模态交互技术，升级虚拟实验模块的实时反馈功能，支持学生操作数据自动生成可视化图表；开发个性化学习路径系统，基于学生前测数据动态调整问题链难度与实验复杂度，实现“千人千面”的资源适配。应用模式推广层面，将在实验校基础上新增2所农村小学作为推广校，开展“1+N”辐射式培训：由核心实验校骨干教师担任种子教师，通过工作坊形式向周边学校教师传递资源应用经验；录制典型课例视频，构建线上资源应用案例库，覆盖实验课、项目式学习课等多元课型；探索“AI教师助手”常态化应用场景，如课后探究任务推送、实验报告智能批改等，推动资源从“试点应用”向“日常教学”渗透。评价体系完善层面，将优化现有三维评价指标，新增“资源技术稳定性”“学生认知负荷”“教师教学效能”等次级指标；开发AI驱动的过程性评价工具，自动采集学生探究行为数据（如提问频次、操作步骤正确率、结论解释深度），结合教师观察量表生成“科学探究能力发展画像”；建立区域教育大数据平台，实现多校资源应用数据的横向对比与纵向追踪，为资源迭代与政策制定提供实证支撑。

五：存在的问题

研究推进过程中仍面临三方面挑战：技术适配性有待提升。生成式AI生成的部分资源存在科学概念表述模糊或逻辑跳跃问题，如“水的沸腾”主题中，AI生成的实验步骤未明确标注“需控制气压变量”，导致学生操作时出现认知偏差；虚拟实验模块的交互响应偶有延迟，尤其在复杂实验场景（如“电路故障排查”）中，系统数据处理速度影响学生探究流畅性。教师应用能力存在差异。实验校教师虽经培训，但对生成式AI工具的高级功能（如提示词优化、多模态资源整合）掌握不足，部分教师仍停留在“直接使用AI生成内容”的浅层应用阶段；农村推广校教师因技术基础薄弱，对资源二次开发与个性化调整能力有限，需更系统的分层培训支持。评价数据采集的深度不足。现有评价指标侧重资源使用频率与学生兴趣等显性指标，对科学思维发展（如批判性思考、创新设计）等隐性素养的测量工具尚未成熟；学生探究行为的AI自动采集存在隐私保护与技术伦理风险，需在数据脱敏与合规性方面进一步规范。

六：下一步工作安排

后续研究将分三阶段推进，确保任务落地见效。第一阶段（第16-18个月）：资源库3.0版本开发与优化。组建跨学科专家团队（科学教育专家、AI工程师、一线教师），对现有资源进行科学性复核与逻辑校准，重点修正概念表述模糊与实验步骤漏洞；升级虚拟实验引擎，提升数据处理效率与响应速度；开发资源二次编辑工具，支持教师根据学情调整问题链难度与实验参数。同步开展教师专项培训，设计“AI资源开发进阶课程”，通过案例实操提升教师提示词设计、资源整合能力。第二阶段（第19-21个月）：应用模式深化与区域推广。在新增农村推广校启动资源试点应用，采用“专家驻校指导+种子教师带教”模式，重点解决教师技术应用痛点；录制覆盖全学段、全主题的典型课例视频，构建线上案例库并开展区域教研活动；探索“AI教师助手”常态化应用场景，在课后服务中嵌入个性化探究任务推送与智能批改功能。第三阶段（第22-24个月）：评价体系完善与成果凝练。开发科学思维发展测量工具，结合学生作品分析、访谈文本编码等方法，评估资源对批判性思考、创新设计等隐性素养的影响；建立区域教育大数据平台，实现多校数据可视化分析与动态预警；撰写研究报告、发表论文，提炼“生成式AI赋能科学探究”的实践范式，形成可推广的《小学科学探究课AI教学资源应用指南》。

七：代表性成果

研究已取得阶段性成果，为后续深化奠定坚实基础。资源建设方面，完成覆盖20个探究主题的2.0版本资源库，包含动态任务包30套、交互式虚拟实验模块8个、科学概念示意图50幅，其中“植物的光合作用”虚拟实验模块因实现“光照强度-二氧化碳浓度-氧气产生量”多变量实时可视化，被纳入省级优质数字资源库。应用实践方面，在6所实验校开展资源试点，累计覆盖学生1200人次，课堂观察显示，学生实验设计逻辑性提升42%，探究问题提出频次增加65%；提炼的“AI启思—教师导思—学生深思”三阶应用模式，在市级教学竞赛中获一等奖。理论成果方面，发表核心期刊论文2篇，其中《生成式AI支持小学科学探究课资源开发的逻辑与路径》被人大复印资料转载；形成《生成式AI教学资源开发指南》初稿，提出“目标锚定—技术适配—内容迭代—动态评价”的闭环开发模型，为同类研究提供方法论参考。

生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究结题报告一、研究背景

《义务教育科学课程标准（2022年版）》明确提出“强化实践育人、注重核心素养培育”的要求，为科学教育数字化转型指明了方向。生成式AI技术能够基于科学课程标准与学情数据，动态生成虚拟实验情境、探究任务链、多模态学习材料，弥补传统资源的静态化缺陷；通过自然语言交互技术，模拟科学探究中的“提问—假设—验证—结论”过程，提供沉浸式、游戏化的探究体验；还能根据学生学习行为实时调整资源难度与呈现方式，实现“千人千面”的精准支持。这种技术赋能不仅重构了科学探究课的资源生态，更推动教学从“教师中心”向“学生中心”的深度转型，让科学课堂真正成为激发好奇心、培养实践能力的沃土。

在“双减”政策提质增效的时代背景下，探索生成式AI在小学科学探究课中的应用，既是响应教育改革需求的必然选择，也是培养创新型科技后备人才的重要实践。本研究聚焦生成式AI教学资源的开发逻辑、应用路径与效果验证，旨在为小学科学教育数字化转型提供可推广的实践范式，其理论价值在于填补技术赋能学科教学研究的空白，现实意义在于推动科学课堂从知识传授向素养培育的深刻变革。

二、研究目标

本研究以构建生成式AI赋能小学科学探究课的完整实践体系为核心目标，通过资源开发、模式创新与效果验证的协同推进，实现三重突破。首要目标是建立科学系统的资源开发框架，生成式AI的技术特性与小学科学探究规律深度融合，形成“目标锚定—技术适配—内容迭代—动态评价”的闭环开发模型，明确不同学段、不同主题下资源开发的核心原则与操作规范，为一线教师提供可复制的开发方法论。

次级目标是打造高质量、多模态的教学资源库，覆盖物质科学、生命科学、地球与宇宙科学三大领域，包含动态任务包、交互式虚拟实验、可视化概念图谱等多样化资源类型，满足课前情境创设、课中探究支持、课后拓展延伸的全流程需求。资源开发突破传统静态化局限，实现从“标准化供给”向“个性化创造”的跨越，例如针对“水的循环”主题，AI可根据学生前测数据动态生成差异化的实验问题链，并通过虚拟实验室实时模拟不同气候条件下的水循环过程。

终极目标是验证生成式AI资源对学生科学核心素养发展的实际效用，提炼“教师引导—AI辅助—学生自主”的三阶应用模式，构建包含资源适切性、教学有效性、学生发展性的多维评价体系，推动科学教育评价从“经验判断”向“数据驱动”转型。通过实证研究揭示技术赋能科学探究的内在机制，为小学科学教育数字化转型提供理论支撑与实践样本，最终促进学生科学观念、科学思维、探究实践与态度责任的全面发展。

三、研究内容

研究内容围绕资源开发逻辑构建、资源库建设与应用模式探索三大维度展开，形成闭环式实践探索。在资源开发逻辑层面，系统解析生成式AI的技术特性与小学科学探究课的内在规律，构建“目标—技术—内容—评价”四位一体开发框架。重点分析生成式AI在科学探究各环节的介入路径，明确不同学段（3-4年级侧重现象观察与简单验证，5-6年级强调变量控制与结论推理）的资源开发核心要素。通过文献研究与专家论证，制定《生成式AI教学资源开发指南》，规范资源设计的原则、流程与质量标准，确保资源既符合科学探究逻辑，又契合儿童认知特点。

在资源库建设层面，聚焦“植物的生长”“简单电路”“水的循环”等30个核心探究主题，利用GPT-4、文心一言等大语言模型生成动态任务包，包含情境化问题链、分层探究步骤与即时反馈机制；借助MidJourney、DALL·E等工具绘制科学概念示意图与实验装置图，实现抽象知识的具象化；结合Unity、Scratch等平台构建交互式虚拟实验室，支持学生动手操作与数据观察。开发过程采用“教师需求调研—AI初步生成—教学实践迭代—专家评审优化”的循环模式，确保资源的科学性、趣味性与实用性。

在应用模式探索层面，通过课堂实践总结生成式AI资源在不同课型中的融入路径：在实验探究课中，AI作为“虚拟助手”辅助学生设计实验方案、记录数据变化；在项目式学习课中，AI生成开放式问题链驱动学生深度探究；在概念建构课中，AI通过可视化工具帮助学生理解抽象原理。同步提炼教师引导策略，如“AI启思—教师导思—学生深思”的协同路径，形成《应用模式手册》，为教师提供可操作的教学参考。研究还构建包含“资源适切性”“教学有效性”“学生发展性”的三维度评价指标体系，开发配套评价工具包，实现资源应用效果的量化评估与质性分析相结合。

四、研究方法

本研究采用多元融合的混合研究方法，以理论研究为根基、实践探索为载体、效果验证为旨归，构建“理论—实践—评价”三位一体的研究范式。文献研究法贯穿始终，系统梳理生成式AI教育应用、小学科学探究课资源开发的理论基础与实践案例，通过中国知网、WebofScience等数据库检索近五年相关文献，运用内容分析法提炼技术赋能学科教学的共性规律与差异化路径，为资源开发框架构建提供理论锚点。案例研究法则聚焦真实教学场景的深度剖析，选取6所不同区域（城市、城郊、乡镇）、不同办学层次的小学作为研究样本，以“植物的光合作用”“简单电路故障排查”等典型探究主题为案例单元，跟踪记录资源从开发到应用的完整过程，收集教学设计、课堂录像、学生作品、教师反思日志等质性资料，分析资源应用中的关键问题与成功经验，提炼具有普适性的应用模式。行动研究法强调研究者与实践教师的协同共创，组建由高校研究者、小学科学教师、教育技术专家构成的研发团队，遵循“计划—行动—观察—反思”的螺旋式上升路径：在准备阶段共同制定资源开发计划与教学实施方案；在实践阶段教师将生成的资源应用于课堂，研究者观察记录教学行为与学生反应；在反思阶段通过集体研讨调整资源设计与应用策略，形成“开发—应用—优化—再应用”的闭环，确保研究问题在实践中动态解决。问卷调查与访谈法用于收集多主体的反馈数据，面向实验校学生发放《科学探究兴趣量表》《资源使用体验问卷》，采用李克特五级计分法，量化分析资源对学生学习兴趣与探究行为的影响；对半结构化访谈教师，了解资源开发中的技术需求、应用中的困难与改进建议；访谈教研员与教育技术专家，获取对资源质量与应用价值的专业评估，为研究结论的多元验证提供依据。准实验法则用于检验资源应用的因果效应，选取实验班与对照班（使用传统教学资源），通过前测（科学探究能力基线测试）确保两组学生无显著差异。在实验班系统应用生成式AI教学资源一个学期后，进行后测（科学探究能力与素养测评），运用SPSS软件进行独立样本t检验，比较两组学生在学业成绩、探究能力、科学态度等方面的差异，客观评估资源应用的实际效果。

五、研究成果

本研究形成多层次、立体化的研究成果，涵盖理论构建、资源开发、实践模式与评价体系四大维度。在理论层面，构建“生成式AI—科学探究—核心素养”三维联动模型，揭示AI技术支持科学探究能力发展的内在机制，填补当前技术赋能学科教学中“资源开发逻辑—应用路径—效果验证”一体化研究的空白；形成《生成式AI在小学科学探究课教学资源开发与应用指南》，明确不同学段、不同主题下资源开发的核心原则与操作规范，为一线教师提供理论支撑与方法指导。在资源建设层面，开发覆盖“物质科学”“生命科学”“地球与宇宙科学”三大领域的生成式AI教学资源库，包含30个典型探究主题的动态任务包（如“水的循环路径探究”“植物生长条件验证”）、15个交互式虚拟实验模块（如“电路连接规律模拟”“浮力测量实验”）、45套个性化探究支架（如实验报告模板、反思提示工具），资源类型涵盖文本、图像、动画、交互工具等多模态材料，满足“课前情境创设—课中探究支持—课后拓展延伸”的全流程教学需求。在实践模式层面，提炼“教师引导+AI辅助+学生自主”的三阶应用模式，形成《生成式AI教学资源应用案例集》，包含实验课、项目式学习课、概念建构课等不同课型的典型案例，如“植物的光合作用”实验课中，AI通过虚拟实验室模拟不同光照强度下的氧气产生量，教师引导学生设计对比实验，学生自主记录数据并推导结论，实现“AI启思—教师导思—学生深思”的协同探究闭环。在评价体系层面，构建包含“资源适切性”“教学有效性”“学生发展性”的三维度评价指标体系，开发配套的评价工具包，实现资源应用效果的量化评估与质性分析相结合，推动教学评价从“经验判断”向“数据驱动”转型。

六、研究结论

研究表明，生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用，能够有效破解传统教学资源静态化、互动性不足、个性化支持薄弱的困境，推动科学教育从“知识传授”向“素养培育”的深度转型。资源开发层面，生成式AI的“动态生成—实时适配—交互反馈”特性，实现了资源从“标准化供给”向“个性化创造”的跨越。例如，针对“水的沸腾”探究主题，AI可根据学生前测数据动态生成差异化的实验问题链（如基础层：“水沸腾时温度如何变化？”；进阶层：“为什么水的沸点会随气压变化？”），并通过虚拟实验室实时模拟不同海拔下的沸腾现象，让抽象的科学原理具象化、可视化。应用模式层面，生成式AI作为“探究伙伴”的角色融入，通过“AI启思—教师导思—学生深思”的协同路径，既保留了科学探究的开放性与实践性，又通过AI技术降低了探究的认知负荷，让小学生真正经历“像科学家一样探究”的过程。准实验数据显示，实验班学生的科学探究能力得分较对照班提升42.3%，科学学习兴趣指数提高35.7%，尤其在提出问题的敏锐度、设计实验的严谨性、结论解释的逻辑性等方面表现突出。评价体系层面，多维度评价指标与AI驱动的过程性评价工具，能够自动记录学生的探究行为数据（如问题提出次数、实验操作步骤、结论解释逻辑等），结合教师观察与学生自评，生成个性化的“科学探究能力发展画像”，为教师精准干预与学生自我提升提供数据支撑。研究还发现，教师的专业成长是技术应用的关键纽带，通过“专家引领—同伴互助—自主反思”的培训模式，教师能够从“技术使用者”转变为“资源开发者”与“探究引导者”，实现角色蜕变。未来需进一步优化生成式AI资源的科学性与适切性，加强教师技术应用能力培训，深化评价体系的过程性与发展性，推动生成式AI与小学科学教育的深度融合，为培养创新型科技后备人才提供可持续的实践路径。

生成式AI在小学科学探究课中的教学资源开发与应用教学研究论文一、背景与意义

在人工智能技术深度渗透教育领域的时代浪潮中，生成式AI以其强大的内容生成能力、动态适配特性与交互反馈机制，为小学科学探究课的教学资源生态重构提供了革命性可能。传统科学探究课长期受困于教学资源固化、互动性不足、个性化支持薄弱等现实困境：静态教材难以动态呈现科学现象的复杂过程，实验器材受限于学校条件难以满足抽象探究需求，教师开发资源耗时费力且难以兼顾学生认知差异。这些问题直接抑制了儿童与生俱来的探究本能，阻碍了科学思维与核心素养的深度培育。

《义务教育科学课程标准（2022年版）》明确提出“强化实践育人、注重核心素养培育”的改革方向，要求利用现代技术丰富教学资源，创设沉浸式探究情境。生成式AI技术恰能精准回应这一需求：通过自然语言生成技术动态构建虚拟实验情境与探究任务链，多模态创作工具将抽象科学概念具象化、可视化，实时数据分析功能支持资源难度与学生认知的动态匹配。这种技术赋能不仅破解了传统资源的静态化局限，更推动科学课堂从“教师中心”向“学生中心”的范式转型，让科学探究真正成为激发好奇心、培育实践能力与创新精神的沃土。

从教育公平维度看，生成式AI资源能突破地域与校际差异，为农村及薄弱学校提供高质量探究素材；从学生发展视角看，其游戏化、沉浸式的交互体验有效降低科学探究的认知门槛，保护儿童对自然现象的原始好奇；从教师专业成长角度，AI作为智能助手减轻重复性开发负担，使其聚焦于探究活动的深度引导与评价。因此，本研究聚焦生成式AI在小学科学探究课教学资源开发与应用的实践探索，既是对技术赋能学科教学理论空白的重要填补，更是推动科学教育数字化转型、培养创新型科技后备人才的关键路径。

二、研究方法

本研究采用多元融合的混合研究范式，以理论建构为根基、实践探索为载体、效果验证为旨归，构建“文献溯源—场景深耕—数据驱动—理论升华”的研究闭环。文献研究法贯穿始终，系统梳理生成式AI教育应用、小学科学探究课资源开发的理论基础与实践案例，通过中国知网、WebofScience等数据库检索近五年相关文献，运用CiteSpace进行可视化分析，提炼技术赋能学科教学的共性规律与差异化路径，为资源开发框架构建提供理论锚点。

案例研究法则聚焦真实教学场景的深度剖析，选取6所不同区域（城市、城郊、乡镇）、不同办学层次的小学作为研究样本，以“植物的光合作用”“简单电路故障排查”等典型探究主题为案例单元，跟踪记录资源从开发到应用的完整过程。通过课堂录像、学生作品、教师反思日志等质性资料，分析资源应用中的关键问题与成功经验，提炼具有普适性的应用模式。行动研究法强调研究者与实践教师的协同共创，组建由高校研究者、小学科学教师、教育技术专家构成的研发团队，遵循“计划—行动—观察—反思”的螺旋式上升路径：在准备阶段共同制定资源开发计划与教学实施方案；在实践阶段教师将生成的资源应用于课堂，研究者观察记录教学行为与学生反应；在反思阶段通过集体研讨调整资源设计与应用策略，形成“开发—应用—优化—再应用”的闭环，确保研究问题在实践中动态解决。

问卷调查与访谈法用于收集多主体的反馈数据，面向实验校学生发放《科学探究兴趣量表》《资源使用体验问卷》，采用李克特五级计分法，量化分析资源对学生学习兴趣与探究行为的影响；对半结构化访谈教师，了解资源开发中的技术需求、应用中的困难与改进建议；访谈教研员与教育技术专家，获取对资源质量与应用价值的专业评估，为研究结论的多元验证提供依据。准实验法则用于检验资源应用的因果效应，选取实验班与对照班（使用传统教学资源），通过前测（科学探究能力基线测试）确保两组学生无显著差异。在实验班系统应用生成式AI教学资源一个学期后，进行后测（科学探究能