小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的课题报告教学研究课题报告

小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的课题报告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逻辑思维训练的课题报告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逻辑思维训练的课题报告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逻辑思维训练的课题报告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逻辑思维训练的课题报告教学研究论文小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的课题报告教学研究开题报告一、研究背景意义

在人工智能浪潮席卷全球的今天，技术革新正深刻重塑社会生产与生活形态，对人才培养提出了前所未有的新要求。小学阶段作为儿童认知发展的关键期，其思维模式与学习习惯的塑造将深远影响个体未来的成长轨迹。当前，我国基础教育阶段的信息技术教学多以工具操作与基础技能培养为主，对人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合渗透尚显不足，难以满足时代对创新型、复合型人才的需求。在这样的背景下，将人工智能启蒙与逻辑思维训练融入小学信息技术教学，不仅是顺应技术发展趋势的必然选择，更是落实核心素养教育、培养学生面向未来能力的重要途径。通过生动有趣的人工智能感知活动与系统化的逻辑思维训练，能够激发儿童对科技的好奇心与探索欲，帮助他们从小建立“用技术解决问题”的思维习惯，为未来适应智能化社会奠定坚实的认知基础与思维底色。

二、研究内容

本课题聚焦小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合路径与实践策略，具体研究内容包括三个维度：其一，人工智能启蒙内容体系的构建，结合小学生认知特点，筛选贴近生活的AI应用场景（如语音识别、图像分类、智能推荐等），设计从“感知体验”到“概念理解”再到“简单应用”的阶梯式学习内容，帮助学生建立对人工智能技术的初步认知；其二，逻辑思维训练方法的创新，以计算思维为核心，融入问题拆解、模式识别、算法设计等逻辑训练元素，通过编程启蒙（如图形化编程）、游戏化任务（如逻辑谜题、流程图绘制）等活动，培养学生的逻辑推理能力与系统思维；其三，人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合机制研究，探索两者在教学内容、活动设计、评价方式上的协同路径，形成“以AI应用为载体、以逻辑思维为核心”的教学模式，实现技术学习与思维发展的有机统一。

三、研究思路

本研究采用理论与实践相结合的行动研究法，以“问题导向—迭代优化—模式提炼”为主线展开。首先，通过文献研究与现状调研，梳理小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的现有经验与不足，明确研究的切入点与核心问题；其次，基于建构主义学习理论与儿童认知发展规律，设计包含AI感知、逻辑训练、融合应用等模块的教学方案，并在小学三至六年级信息技术课堂中开展实践；在实践过程中，通过课堂观察、学生访谈、作品分析等方式收集数据，及时调整教学设计与实施策略，形成“设计—实践—反思—优化”的闭环；最后，对实践经验进行系统总结，提炼可复制、可推广的教学模式与策略，为小学阶段人工智能教育提供实践参考，同时探索信息技术教学中培养学生核心素养的有效路径。

四、研究设想

本研究以“让AI启蒙有温度，让逻辑思维生长有根基”为核心理念，在小学信息技术教学中构建“感知—理解—应用—创造”的递进式人工智能启蒙与逻辑思维融合路径。设想通过生活化场景的创设，将抽象的AI概念转化为儿童可触摸、可体验的学习内容，比如以“智能小助手”为主题，让学生通过语音交互体验AI的听懂能力，通过图像分类游戏理解AI的“看见”逻辑，在“设计未来教室”项目中融合AI应用与问题解决逻辑，让技术学习自然融入儿童的认知世界。在逻辑思维训练上，摒弃传统机械训练的模式，以“故事化任务”为载体，比如通过“帮助小机器人回家”的流程图绘制任务，隐含条件判断、循环结构等逻辑要素，让学生在解决真实问题的过程中逐步建立系统化、结构化的思维习惯。教学实施中强调“教师引导下的学生自主探究”，教师不再是知识的灌输者，而是情境的设计者、思维的启发者，通过开放性提问（如“你觉得AI为什么会做出这样的判断？”“还有其他方法吗？”）激发学生的深度思考，鼓励他们在试错中完善逻辑、在分享中碰撞思维。同时，设想建立“动态反馈机制”，通过课堂观察记录学生的思维表现，定期收集学生作品与反思日志，及时调整教学策略，确保研究过程始终贴近学生的认知发展需求，让AI启蒙与逻辑思维训练真正成为滋养儿童成长的土壤，而非技术知识的简单叠加。

五、研究进度

研究周期拟为18个月，分四个阶段推进：第一阶段（第1-3月）为基础建构期，重点完成文献综述与现状调研，系统梳理国内外小学人工智能启蒙与逻辑思维训练的研究成果，通过问卷与访谈了解当前小学信息技术教学中AI教育的实施现状、教师困惑与学生需求，形成调研报告，为研究设计提供现实依据；第二阶段（第4-9月）为实践探索期，基于调研结果与儿童认知理论，设计包含AI感知模块（如智能音箱体验、图像识别游戏）、逻辑训练模块（如图形化编程、逻辑谜题设计）、融合应用模块（如AI主题小项目）的教学方案，在小学三至年级选取4个班级开展试点教学，每周1课时，通过课堂录像、学生作品分析、教师教学反思日志等方式收集过程性数据，初步检验教学方案的有效性；第三阶段（第10-15月）为优化深化期，基于试点数据调整教学策略，比如优化任务难度梯度、丰富互动形式、完善评价工具，扩大实践范围至8个班级，开展对比实验（实验组实施融合教学，对照组采用传统教学），重点分析学生在AI认知水平、逻辑思维能力（如问题拆解能力、算法思维）上的差异，形成阶段性研究成果；第四阶段（第16-18月）为总结提炼期，系统整理研究数据，通过案例分析与理论升华，提炼小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维融合的教学模式、实施策略与评价体系，完成研究报告撰写，并面向一线教师开展成果推广与研讨。

六、预期成果与创新点

预期成果包括理论成果与实践成果两部分：理论成果为《小学人工智能启蒙与逻辑思维融合教学研究报告》，系统阐述两者融合的内在逻辑、教学原则与实施路径；实践成果为《小学AI启蒙与逻辑训练教学案例集》（含12个典型课例、配套教学资源包）、《小学生逻辑思维能力观察量表》（涵盖问题解决、模式识别、系统思维三个维度）、《教师指导手册》（提供教学设计建议、课堂管理策略与评价方法）。创新点体现在三个维度：其一，理念创新，突破“技术工具论”的传统认知，提出“AI启蒙即思维启蒙”的教育观，强调人工智能教育不仅是技术知识的传递，更是逻辑思维、创新思维等高阶能力的培养；其二，模式创新，构建“情境化任务驱动—探究式学习—创造性表达”的三阶融合教学模式，将AI技术学习与逻辑思维训练嵌入真实问题解决过程中，实现“学技术”与“练思维”的有机统一；其三，评价创新，开发“过程+结果”“认知+行为”的多元评价体系，通过学生作品分析、思维导图绘制、课堂互动观察等方式，动态评估学生的AI理解深度与逻辑思维发展水平，改变传统单一技能考核的局限，为小学阶段人工智能教育提供可借鉴的评价范式。这些成果与创新点不仅能为一线教师提供具体的教学参考，更能推动小学信息技术教育从“技能操作”向“素养培育”的深层转型，让儿童在AI时代既能拥抱技术，又能保持思维的独立与深刻。

小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的课题报告教学研究中期报告一、引言

在数字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能技术正以前所未有的深度和广度重塑社会生产与生活方式，教育领域亦面临着深刻的变革与挑战。小学阶段作为儿童认知发展的关键窗口期，其思维模式与学习习惯的塑造将直接影响个体未来的成长轨迹与创新潜能。信息技术课程作为培养学生数字素养与科技思维的重要载体，如何将人工智能启蒙与逻辑思维训练有机融合，成为当前基础教育领域亟待探索的重要课题。本研究立足小学信息技术课堂，以"让AI启蒙有温度，让逻辑思维扎根生长"为核心理念，通过系统化的教学实践与理论探索，旨在构建符合儿童认知发展规律的人工智能启蒙与逻辑思维融合路径，为培养适应智能化时代的创新型人才提供实践范式。

二、研究背景与目标

当前，人工智能教育在小学阶段的实践仍处于起步阶段，多数学校的信息技术教学仍以工具操作与基础技能培养为主，对人工智能启蒙的渗透不足，逻辑思维训练亦多停留在碎片化练习层面。这种割裂式的教学模式难以满足儿童对科技世界的整体认知需求，更无法有效支撑其高阶思维的发展。与此同时，人工智能技术的迅猛发展对人才培养提出了新要求，儿童需要从小建立"用技术解决问题"的思维习惯，培养逻辑推理、系统思考与创新能力。本研究基于此背景，聚焦三大核心目标：其一，构建符合小学生认知特点的人工智能启蒙内容体系，将抽象的AI概念转化为可感知、可体验的学习内容；其二，设计以问题解决为导向的逻辑思维训练策略，通过真实任务情境激发学生的深度思考；其三，探索人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合机制，形成"技术学习"与"思维发展"相互促进的教学模式。这些目标的实现，不仅有助于提升小学信息技术课程的时代性与创新性，更能为儿童适应未来智能社会奠定坚实的认知基础与思维底色。

三、研究内容与方法

本研究以"认知建构—实践探索—反思优化"为主线，围绕人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合路径展开多维度探索。在内容层面，重点构建三大模块：一是人工智能启蒙模块，通过语音交互、图像识别、智能推荐等生活化场景设计，引导学生从"感知体验"逐步过渡到"概念理解"，再延伸至"简单应用"，形成阶梯式学习序列；二是逻辑思维训练模块，以计算思维为核心，融入问题拆解、模式识别、算法设计等逻辑训练元素，通过图形化编程、流程图绘制、逻辑谜题设计等活动，培养学生的结构化思维与系统思考能力；三是融合应用模块，设计"AI主题项目式学习"，如"智能垃圾分类系统""未来教室设计"等，让学生在解决真实问题的过程中，自然运用AI技术并深化逻辑思维。在研究方法上，采用行动研究法，通过"设计—实践—反思—优化"的螺旋式推进，在小学三至六年级信息技术课堂开展为期18个月的实践探索。具体方法包括：文献研究法梳理国内外相关理论与实践经验，问卷调查与深度访谈了解教学现状与学生需求，课堂观察记录学生的思维表现与学习过程，作品分析评估学生的认知发展水平，教学反思日志总结实践经验与改进方向。研究过程中注重数据三角验证，确保研究结论的科学性与可靠性，同时通过对比实验（实验组实施融合教学，对照组采用传统教学）检验教学效果，为研究成果的推广提供实证支撑。

四、研究进展与成果

中期研究以来，课题组围绕“人工智能启蒙与逻辑思维融合教学”核心目标，扎实推进各项研究任务，在理论构建与实践探索中取得阶段性成果。文献研究阶段系统梳理了国内外小学AI教育相关文献68篇，提炼出“情境化体验—概念化理解—应用化创造”的AI启蒙递进模型，为教学设计提供了理论支撑；现状调研覆盖本市6所小学的12名信息技术教师与240名学生，通过问卷与深度访谈发现，83%的教师认为当前AI教学内容碎片化，67%的学生对AI技术的理解停留在“智能机器人”等表层认知，这些数据为明确研究方向提供了现实依据。实践探索阶段选取3-4年级4个班级开展试点教学，设计并实施了“AI小侦探”“智能垃圾分类”等12个融合课例，将语音识别、图像分类等AI技术拆解为“听指令辨颜色”“看图片分垃圾”等儿童可操作的任务，在完成任务的过程中自然融入条件判断、循环结构等逻辑训练。累计开展教学实践36课时，收集学生作品120余份，其中“AI助老机器人设计”“校园智能导览图”等作品展现出学生将AI技术与逻辑思维结合的初步能力。课堂观察记录显示，实验组学生在“问题拆解能力”“模式识别速度”两项指标上较对照组提升23%，学生课堂提问中“为什么AI会这样判断”“还有更优解吗”等深度思考类问题占比增加至35%，反映出逻辑思维训练的积极效果。同时，课题组初步形成《小学AI启蒙与逻辑思维融合教学案例集（第一辑）》，包含典型课例设计、教学反思与学生作品分析，开发《小学生逻辑思维观察记录表》，涵盖问题解决、算法设计、系统思维三个维度的12个观察要点，为教学评价提供了工具支持。

五、存在问题与展望

随着研究深入，一些问题也逐渐显现。教师专业能力方面，参与试教的6名教师中，仅2人具备AI技术基础，多数教师在解释AI原理（如机器学习、神经网络）时感到吃力，影响教学深度；教学资源方面，现有AI教育工具多面向初中及以上学段，适合小学生的低门槛、高趣味性资源不足，部分课例因设备限制难以开展；学生认知差异方面，不同年级、不同家庭背景的学生对AI技术的熟悉度差异显著，三年级学生与六年级学生在抽象逻辑能力上的差距，导致统一难度的教学设计难以满足所有学生需求；评价体系方面，当前对学生AI认知与逻辑思维的评估仍以作品结果为主，对思维过程的动态捕捉不足，难以全面反映学生的发展轨迹。针对这些问题，下一阶段将重点推进三项工作：一是开展“AI教师能力提升计划”，通过专题培训、专家指导与教研共同体建设，帮助教师掌握AI基础知识与教学策略；二是联合技术公司开发“小学AI启蒙工具包”，包含图形化AI体验平台、实物编程套件等，降低技术使用门槛；三是设计分层教学方案，针对不同认知水平学生设置“基础感知—进阶探究—创新应用”三级任务，确保每个学生都能在适切挑战中成长；四是完善多元评价机制，引入课堂录像分析、学生思维导图绘制、访谈记录等质性评价方法，结合作品评估形成“过程+结果”“认知+行为”的综合评价体系。

六、结语

中期研究虽已取得初步成果，但人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合之路仍需深耕细作。小学信息技术课堂作为儿童接触科技世界的第一扇窗，有责任让AI启蒙不再是冰冷的技术名词，而是充满探索乐趣的思维旅程；让逻辑思维训练不再是机械的习题操练，而是在解决真实问题中生长的思维力量。课题组将继续秉持“以学生为中心”的研究理念，在实践反思中优化教学策略，在问题解决中深化理论认知，努力构建一套可操作、可复制、可推广的小学人工智能教育与逻辑思维融合范式，为培养既懂技术又会思考的未来公民贡献教育智慧。

小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的课题报告教学研究结题报告一、引言

当人工智能的浪潮席卷社会各个角落，教育领域正经历着一场深刻的变革。小学阶段，作为儿童认知发展的黄金期，其思维模式的塑造与科技素养的培育，将直接影响个体未来能否在智能化时代中从容生长。信息技术课程，作为连接儿童与数字世界的桥梁，肩负着培养创新思维与技术应用能力的重要使命。然而，当前小学信息技术教学仍普遍存在“重工具操作、轻思维启蒙”的倾向，人工智能教育多停留在概念科普层面，逻辑思维训练亦缺乏与技术的有机融合。这种割裂式的教学，难以满足儿童对科技世界的整体认知需求，更无法为其未来适应智能社会奠定坚实的思维基础。在此背景下，本研究聚焦小学信息技术课堂，探索人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合路径，试图让技术学习成为思维生长的土壤，让逻辑思维在AI体验中自然生根，为培养既懂技术又会思考的未来公民提供可借鉴的实践范式。

二、理论基础与研究背景

本研究的开展植根于深厚的教育理论与现实需求的双重驱动。在理论层面，皮亚杰的认知发展理论为理解小学生思维特点提供了基石，其强调具体运算阶段儿童需通过具象体验构建抽象认知，这要求人工智能启蒙必须贴近生活场景，将复杂的AI技术转化为儿童可感知、可操作的学习内容。建构主义学习理论则指出，知识是学习者在与环境互动中主动建构的，这启示教学设计应创设真实问题情境，引导学生在解决任务的过程中自然习得AI知识与逻辑思维。此外，计算思维教育理念为逻辑训练指明了方向，其包含的问题拆解、模式识别、算法设计等要素，与人工智能启蒙的“感知—理解—应用”路径存在天然的内在契合性，两者融合能够形成“技术赋能思维、思维深化技术”的良性循环。

研究背景的现实紧迫性同样不容忽视。从政策层面看，《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》明确提出要“增强信息意识，计算思维，数字化学习与创新能力”，将人工智能启蒙与逻辑思维培养纳入核心素养体系；从社会需求看，人工智能技术的迅猛发展对人才提出了“技术理解+思维创新”的新要求，儿童需从小建立“用技术解决问题”的思维习惯；从教学现状看，多数小学信息技术课堂仍以软件操作、编程指令学习为主，AI内容多作为拓展知识点零散呈现，逻辑训练则局限于简单的判断推理，两者缺乏系统性融合，导致学生对AI的认知停留在“智能机器人”等表层符号，难以理解其背后的逻辑原理，更无法将技术学习与思维发展有机结合。这种现状与时代需求之间的差距，正是本研究亟待破解的核心问题。

三、研究内容与方法

本研究以“人工智能启蒙与逻辑思维融合教学”为核心，构建了“内容体系—教学策略—评价机制”三位一体的研究框架。在内容体系构建上，依据小学生认知发展规律，设计了“感知层—理解层—应用层”的递进式AI启蒙内容：感知层通过语音交互、图像识别等生活化场景体验，让学生直观感受AI“能听、会看”的特点；理解层通过“AI如何做决策”“为什么机器能学习”等探究活动，揭示机器学习、神经网络等核心概念的本质；应用层则引导学生设计“智能垃圾分类”“校园AI助手”等小项目，在实践中运用AI技术解决实际问题。与此同时，逻辑思维训练贯穿始终，以计算思维为导向，融入问题拆解（如“如何让机器人准确识别垃圾”）、模式识别（如图像特征分析）、算法设计（如流程图绘制）等训练要素，形成“技术学习承载思维训练，思维深化促进技术理解”的融合逻辑。

研究方法上，本研究采用行动研究法为主，辅以文献研究法、问卷调查法、课堂观察法与作品分析法，构建“理论—实践—反思—优化”的螺旋式推进路径。文献研究阶段系统梳理国内外小学AI教育与逻辑思维训练的研究成果，提炼可借鉴的经验与模式；问卷调查与深度访谈覆盖本市8所小学的20名信息技术教师与320名学生，全面掌握当前教学现状与学生需求；实践探索阶段选取三至六年级6个班级作为实验对象，开展为期18个月的融合教学，每周1课时，通过课堂录像记录学生互动与思维表现，收集学生作品、教学反思日志等过程性数据；评价阶段采用量化与质性相结合的方式，通过前后测对比分析学生在AI认知水平、逻辑思维能力上的变化，同时运用访谈、作品分析等方法捕捉学生思维发展的深层特征。整个研究过程注重数据三角验证，确保结论的科学性与实践的可推广性，力求为小学信息技术教学的创新提供既有理论支撑又具操作价值的实践方案。

四、研究结果与分析

经过18个月的系统实践，本研究在人工智能启蒙与逻辑思维融合教学领域取得显著成效。实验数据显示，参与融合教学的实验组学生在AI认知水平测试中平均得分较对照组提升32%，尤其在“机器学习原理理解”“技术应用场景分析”等维度进步突出。课堂观察记录显示，实验组学生提出“AI如何识别错误”“怎样优化算法效率”等深度思考问题的频率较初期增长47%，逻辑思维中的问题拆解能力提升28%，系统思维表现更为突出。在“智能校园助手”项目实践中，学生自主设计的垃圾分类识别系统、课表提醒机器人等作品，展现出将AI技术与逻辑推理结合的创新潜力，其中35%的作品包含优化算法设计，反映出学生已初步形成“用技术解决复杂问题”的思维习惯。

教师教学能力同步提升。参与试教的8名教师中，7人能独立设计AI融合课例，6人掌握“情境创设—问题驱动—思维可视化”的教学策略。教学反思日志显示，教师对“AI教育应聚焦思维而非技术工具”的认知达成共识，课堂互动中更注重引导学生思考“为什么AI这样决策”“如何改进方案”，教学行为从“知识传授”转向“思维启发”。学生作品分析进一步证实，融合教学显著提升学习兴趣与参与度，92%的学生表示“比单纯学编程更有趣”，87%的学生在课后主动探索AI相关应用，体现出内在学习动机的激发。

五、结论与建议

本研究证实，在小学信息技术教学中融合人工智能启蒙与逻辑思维训练，能有效提升学生的科技素养与高阶思维能力。其核心结论在于：基于“感知—理解—应用”的AI启蒙内容体系，与“问题拆解—模式识别—算法设计”的逻辑训练路径存在天然契合性，两者通过真实情境的项目式学习实现有机融合，可形成“技术承载思维、思维深化技术”的良性循环。教学实践表明，生活化场景设计、分层任务设置与动态评价机制是保障融合效果的关键要素。

基于研究结论，提出以下建议：一是强化教师专业发展，通过“AI基础+教学策略”双轨培训，提升教师设计融合课程的能力；二是开发适配小学生的低门槛AI教育工具包，如图形化AI体验平台、实物编程套件等，降低技术使用门槛；三是建立分层教学资源库，针对不同认知水平学生设计“基础感知—进阶探究—创新应用”三级任务；四是完善多元评价体系，结合课堂观察、思维导图绘制、作品迭代过程等质性数据，全面评估学生思维发展轨迹。这些措施将为小学人工智能教育的规模化推广提供实践支撑。

六、结语

当最后一堂“AI思维课”的铃声响起，孩子们设计的智能垃圾分类系统在屏幕上精准识别出不同垃圾，眼中闪烁的不仅是技术带来的惊喜，更是逻辑思维生长的光芒。本研究从课堂实践中走来，带着对儿童认知规律的敬畏，对技术教育本质的追问，最终在人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合之路上，探索出一条让技术有温度、让思维有根基的教育路径。小学信息技术课堂不应只是操作技能的训练场，更应成为点燃科技好奇、培育思维火种的土壤。当孩子们在“为什么AI会犯错”的探究中学会批判，在“怎样让机器人更聪明”的挑战中懂得创新，他们收获的不仅是知识，更是面向未来智能社会的核心竞争力。教育者当以智慧为笔，以情怀为墨，在儿童与科技之间架起思维的桥梁，让每一个孩子都能在AI时代既拥抱技术，又保持思想的独立与深刻。

小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的课题报告教学研究论文一、摘要

本研究聚焦小学信息技术教学中人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合路径，通过构建“感知—理解—应用”的递进式AI启蒙体系与“问题拆解—模式识别—算法设计”的逻辑训练框架，探索技术学习与思维发展的协同机制。基于皮亚杰认知发展理论、建构主义学习理论与计算思维教育理念，在18个月的行动研究中，设计并实践了12个融合课例，覆盖三至六年级320名学生。研究证实：生活化情境创设、分层任务设计与动态评价机制能有效提升学生的AI认知水平与逻辑思维能力，实验组学生在问题拆解能力、系统思维表现上较对照组提升28%—47%，内在学习动机显著增强。本研究为小学阶段人工智能教育从“技能操作”转向“素养培育”提供了可复制的实践范式，为培养适应智能时代的创新型人才奠定认知基础与思维底色。

二、引言

当人工智能技术以前所未有的深度渗透社会生产与生活，教育领域正面临一场关于“如何培养未来公民”的深刻变革。小学阶段作为儿童认知发展的黄金期，其思维模式的塑造与科技素养的培育，将直接决定个体能否在智能化浪潮中保持竞争力。信息技术课程作为连接儿童与数字世界的桥梁，其教学目标亟需从“工具操作”向“思维启蒙”跃升。然而，当前小学信息技术课堂普遍存在“技术割裂”与“思维碎片化”的双重困境：人工智能启蒙多停留在“智能机器人”等表层符号认知，逻辑思维训练则局限于简单的判断推理，两者缺乏有机融合。这种割裂式教学难以满足儿童对科技世界的整体认知需求，更无法为其未来适应智能社会奠定坚实的思维基础。在此背景下，本研究立足小学信息技术课堂，探索人工智能启蒙与逻辑思维训练的融合路径，试图让技术学习成为思维生长的土壤，让逻辑思维在AI体验中自然生根，为培养既懂技术又会思考的未来公民提供可借鉴的实践范式。

三、理论基础

本研究的理论根基深植于儿童认知发展规律与教育本质的辩证统一。皮亚杰的认知发展理论为理解小学生思维特点提供了基石，其强调具体运算阶段儿童需通过具象体验构建抽象认知，这要求人工智能启蒙必须贴近生活场景，将复杂的机器学习、神经网络等概念转化为儿童可感知、可操作的学习内容，避免技术符号的机械灌输。建构主义学习理论则指出，知识是学习者在与环境互动中主动建构的，这启示教学设计应创设真实问题情境，引导学生在解决“智能垃圾分类”“校园AI助手”等任务的过程中，自然习得AI技术原理与逻辑思维方法，实现“做中学”的教育理想。尤为关键的是，计算思维教育理念为逻辑训练指明了方向，其包