AI赋能下的《探究长方形的面积》：“央馆 AI 科学实验”的实践

AI赋能下的《探究长方形的面积》：“央馆AI科学实验”的实践在小学数学“图形与几何”知识体系中，《探究长方形的面积》是学生建立二维面积概念、推导面积计算公式的核心课时，也是学生从一维长度认知转向二维空间认知的关键转折点。传统备课模式下，教师多依赖静态教具图示与经验化的活动设计，难以在备课阶段完整预演探究过程的多元路径，也较难精准匹配不同层次学生的认知起点。依托国家中小学智慧教育平台“人工智能教育”板块中的“央馆AI科学实验”工具，本次实践聚焦教师备课全流程，以AI大模型为支撑，将抽象的面积推导逻辑转化为可预设、可迭代、可分层的实验化备课方案，探索出一条技术赋能数学精准备课的实践路径。一、应用介绍（一）应用时间段：教师备课（二）应用角色：教师（三）应用场景：教师备课办公场景（四）具体流程介绍如下：步骤1：搜索“国家中小学智慧教育平台”官网点击进入，并登录个人教师账号。步骤2：在平台首页找到“人工智能教育”板块并点击进入，进入页面后选择“用AI”栏目点击进入。步骤3：进入“用AI”页面后，选择“央馆AI科学实验”工具点击进入，即可进入实验设计与生成的操作界面。（五）具体应用过程：AI支撑的“预设-分层-破难”三阶备课本次应用严格遵循“先思后问、人审机助”的原则，将AI工具嵌入备课的核心环节，作为教师教学设计的辅助支撑，而非直接的内容生成工具。整个备课过程分为三个核心阶段：1.探究实验的智能预设：让推导逻辑“可视化预演”。在备课初期，教师先基于课程标准要求与教材内容，明确《探究长方形的面积》核心教学目标——引导学生通过“铺面积单位”的操作自主推导“长方形面积=长×宽”的公式。随后进入央馆AI科学实验工具，选择“实验方案设计”功能，围绕核心探究问题设计提示词，例如：“我想创作一个实验，主题是探究长方形的面积公式，给三年级学生使用”。随后选择一个方案生成完整内容。AI生成的实验初稿往往存在步骤过繁、逻辑跳跃等问题，此时进入“人审”环节。教师结合本班学生的认知基础调整提示词，如增加“标注每行小正方形个数与长的对应关系、行数与宽的对应关系”，删减超出三年级学情的拓展内容，经过2-3轮迭代，最终形成贴合教学目标、适配学生水平的虚拟实验方案。该方案作为备课阶段的核心参考，帮助教师提前预判课堂探究的关键节点，优化提问设计与引导路径，替代了传统备课中仅凭经验构思实验流程的模式。2.分层任务的精准生成：让备课设计更好落地完成核心实验框架后，教师借助豆包AI生成配套任务，上传已确定的实验方案，设定明确指令：“基于上述长方形面积探究实验，生成三层梯度的探究任务单：基础层聚焦规范铺摆与数据记录，提升层聚焦观察数据总结规律，拓展层延伸至半铺（只摆一行一列）的推理方法，每层任务标注对应的能力目标与引导问题。”AI生成的任务单提供了完整的结构化框架，教师需结合班级学生的实际分层情况进行二次加工，调整任务难度梯度，优化问题表述的通俗性，避免出现超纲表述。打磨后的分层任务单直接纳入教案，确保备课阶段就完成对不同层次学生的学习路径设计，改变了传统备课“一刀切”的任务设计模式。3.认知误区的前置破解：让难点突破“前置化布局”在备课的收尾阶段，教师利用AI工具的学情分析能力，输入指令：“梳理小学三年级学生学习长方形面积时的常见认知误区，针对‘周长与面积概念混淆’‘面积单位与长度单位混用’两类核心误区，设计3个递进式引导问题，可嵌入探究环节逐步化解误区。”AI输出的误区分析与问题设计，为教师备课提供了多元视角。教师结合自身教学经验筛选优化，将问题嵌入实验的各个环节，在备课阶段就完成难点突破的路径布局，让课堂引导更具针对性，减少传统备课中因经验不足导致的难点预判偏差。二、创新点分析本案例跳出了“AI即上课工具”的固化思路，聚焦教师备课环节的深度赋能，体现了三个维度的创新：1.备课思维的创新：从“经验式构思”到“可视化预演”传统数学备课以文字教案、静态图示为核心载体，教师对探究过程的设计依赖过往教学经验，难以直观预判学生操作中的各类生成性问题。本案例通过AI科学实验工具，将抽象的面积推导过程转化为可动态预览的虚拟实验方案，让教师在备课阶段即可完整预演探究全流程，精准定位认知拐点与引导节点，大幅提升了教学设计的具象度与预见性。2.教学设计的创新：从“同质化设计”到“分层化适配”传统备课的任务设计往往面向大部分学生，难以兼顾学优生与学困生的需求。本案例借助AI大模型的快速生成能力，在备课阶段就完成基础、提升、拓展三层任务的体系化设计，教师仅需结合学情做本土化微调，既保障了分层教学的落地精度，又显著降低了教师设计分层任务的备课负担，实现了备课效率与教学精准度的双重提升。3.教研价值的创新：从“个体性劳动”到“人机协同的深度教研”本案例将AI工具转化为教师备课的“虚拟教研伙伴”。在实验打磨、任务设计、难点破解的全流程中，AI提供的多元方案与视角，打破了教师个体备课的思维局限。教师在“提出需求-审核迭代-优化落地”的过程中，不断深化对教学内容的理解，让备课过程本身成为一次高质量的教研活动，实现了技术应用与教师专业成长的同步推进。三、心得与建议（一）实践心得AI在教育中的核心价值，不在于替代教师的教学设计工作，而在于拓展备课的“深度与广度边界”。在本次备课实践中，最深刻的体会是“人机协同的分寸感”——AI擅长快速生成结构化、多样化的实验方案与任务设计，但唯有教师的学科教学智慧才能赋予这些内容适配学情的温度与精准度。当AI生成的实验步骤过于理想化时，正是打磨贴合学生认知节奏的契机；当AI给出的误区分析不够贴合本班实际时，恰恰是梳理自身教学经验、沉淀个人教学风格的过程。技术的适配性打磨，反而成为了深化备课思考的催化剂。（二）改进建议其一，建立数学学科AI备课提示词模板库。建议数学教研组共同开发分课时、分课型的提示词框架，如“几何探究实验设计四要素”“分层任务单三维结构表”，统一核心要素与表述规范，降低教师个体的试错成本，提升AI输出内容的学科适配度。其二，开展AI实验工具的专项备课教研。定期组织教师围绕典型课时开展AI辅助备课的磨课活动，交流提示词优化技巧、内容审核标准与学情适配方法，帮助教师快速掌握工具使用的核心方法，避免停留在浅层生成的应用层面。其三，沉淀校本化的AI辅助备课资源库。将打磨成熟的AI辅助备课案例、优化后的实验方案、分层任务单等资源分类整理，形成校本备课资源库，实现优质资源的共享复用，让技术赋能的