素养导向的小学人工智能教什么
汇报人：XXXCATALOGUE
目录
01
研究背景与理论基础
02
研究设计与实施路径
03
核心素养维度解析
04
教学内容构建体系
05
实施挑战与应对策略
06
发展建议与未来展望
01
研究背景与理论基础
核心概念界定
伦理价值观塑造
评估标准创新
分层目标体系
跨学科整合特性
人工智能素养教育内涵
人工智能素养涵盖计算思维、数据意识、算法理解及伦理认知四大维度，强调学生从技术应用者转变为问题解决者与创新设计者的能力培养。
需融合数学逻辑训练、科学探究方法及社会人文反思，通过项目式学习实现知识迁移，例如编程机器人结合道德辩论活动。
低年级侧重感知交互（如语音助手原理），高年级深入模型构建（简易神经络实验），形成螺旋式上升课程结构。
引导学生讨论人脸识别隐私权、自动驾驶责任归属等议题，培养技术使用中的批判性思维与社会责任感。
采用多元评价工具，包括作品档案袋、情境化任务测评，重点关注学生问题拆解能力而非单纯代码准确性。
扎根理论方法论适用性
质性研究优势
通过持续比较教师访谈、课堂观察笔记等原始数据，可动态生成符合本土情境的AI素养教育框架，避免理论预设偏差。
三级编码实践
开放编码提炼算法恐惧游戏化动机等本土概念，主轴编码建立家校协同阻力支持关联模型，选择性编码聚焦核心范畴。
理论饱和度检验
当新增样本不再出现新类属时，可判定构建的理论模型已覆盖小学AI教育关键要素，如教师专业发展路径的闭环设计。
方法论适配性
适用于探索性研究阶段，尤其适合解决课程标准缺失、区域差异显著等复杂教育场景中的底层规律挖掘问题。
小学阶段教育对象特征
认知发展限制
具体运算阶段学生依赖实物操作理解抽象概念，需采用图形化编程工具或实体机器人降低认知负荷。
01
注意力持续时间
单次教学活动宜控制在20分钟内，通过角色扮演（如AI医生诊断）等情境模拟维持参与度。
02
社会性发展需求
小组协作任务设计应包含明确角色分工，如数据收集员、算法设计师等，促进同伴学习与领导力培养。
03
前概念干扰
部分学生对人工智能存在科幻式误解，需通过拆解智能音箱工作原理等实证活动建立科学认知基础。
04
差异化教学策略
针对视觉型学习者采用流程图动画，动觉型偏好者安排机器人障碍赛，实现多元智能理论下的个性化适配。
05
情感动机激发
利用即时反馈机制（如编程结果可视化）、成就徽章系统等游戏化元素提升低龄学习者持续探索意愿。
06
02
研究设计与实施路径
过程记录
框架调适
数据采集
构建理论基础
伦理审查
框架迭代优化
编码方案
质性工具开发
分析流程
成果转化
机制完善
主题提取
信效度检验
应用验证
核心分析维度
案例示范
资源统整
生态构建
课例筛选
模式提炼
通过课堂观察、师生访谈持续优化分析框架的适用性和解释力，提升教学指导价值
实现资源整合，提高研究效能，为课程建设和师资培训提供实证支持，保障可持续发展
建立典型课例库，形成可推广的教学范式，确保分析框架在素养导向AI教育领域具有示范性
质性分析框架构建
样本选取与数据采集
分层抽样策略
01
依据学校信息化水平（示范校/普通校）、地域分布（城区/乡镇）、师资配置（专职/兼职）三个层级进行比例抽样，确保样本覆盖典型性与异质性。
多源数据融合
02
同步采集教师教案、学生项目作品、课堂录像、访谈录音等多元数据，采用三角验证法交叉分析数据链。
伦理规范执行
03
制定匿名化处理流程，获得教育主管部门审批后签署知情同意书，对涉及未成年人影像数据进行模糊化脱敏处理。
异常数据处理
04
建立数据清洗标准，对缺失值超过30%的样本启动二次采集，对明显矛盾的观测记录进行回溯核验。
开放式编码阶段
信度保障措施
软件辅助分析
选择性编码阶段
主轴编码阶段
三级编码实施过程
对原始语料进行逐行标签化处理，例如将用流程图设计迷宫路线标注为算法可视化表达，生成初始概念库。
通过因果链（如编程挫折→同伴互助→信心重建）、策略链（如试错调试→模式识别→效率提升）等逻辑范式建立概念关联。
提炼计算思维螺旋发展核心范畴，构建认知冲突工具适配元认知监控的故事线模型。
采用双盲编码与Kappa系数检验，组织研究团队进行编码一致性培训，对争议性编码开展专家仲裁。
运用NVivo12进行词频云图生成和语义络分析，辅助识别高频核心概念及其关联强度。
03
核心素养维度解析
逻辑推理能力
通过简单的编程任务和算法设计，引导学生理解条件判断、循环结构等基础逻辑概念，培养其系统性思考问题的能力。
信息处理能力
教授学生如何有效收集、筛选和整理数据，例如通过可视化工具分析天气数据或班级调查结果，提升信息甄别与整合技巧。
空间想象能力
结合图形化编程平台（如Scratch），设计三维建模或路