王倩|生成式AI融入小学数学实验教学的四向进路

为落实立德树人根本任务，教育部《中小学实验教学基本目录（2023年版）》明确要求开展69项小学数学实验，强化实践育人导向。然而，依赖实物开展的传统数学实验在资源、过程与评价等环节存在一定的局限，影响了其育人效能的充分发挥。在人工智能与国家战略深度融合的背景下，生成式AI为重构实验教学形态提供了新的可能。本文旨在探索生成式AI融入小学数学实验教学的实践进路。

小学数学实验是在数学思维引领下，借助特定器材与技术，通过操作探究实现知识建构与思维发展的教学形式，承载着学科本体、认知发展与社会文化三重核心价值。然而，传统实验教学在实施过程中面临的结构性困境，使其价值难以充分释放。生成式AI为突破这些困境、推动教学结构性升级提供了清晰的逻辑进路。

其一，资源供给：从碎片化到动态建模。传统实验常因实物器材适配度低、容错率差而受限，如认识人民币时纸币种类不全、为立方体表面涂色时切割失败却缺乏替代材料等。生成式AI能依据教学需求，动态生成多样化、高适配的虚拟实验资源。学生可在虚拟环境中反复操作、多角度观察，实现资源供给从碎片化到系统化的转变。

其二，过程效能：从耗损化到精准模拟。传统实验中学生易陷入操作细节，难以聚焦本质问题，且常因步骤固定而窄化探索空间。生成式AI能通过精准模拟实验过程突出关键原理，支持学生自主设计实验步骤，实现从机械模仿到认知显性化的转变，提升过程效能。

其三，评价机制：从迟滞化到即时反馈。传统实验评价依赖现场观察与纸质记录，难以回溯完整的操作过程，反馈迟滞模糊。生成式AI可实时记录操作轨迹与思维过程，为教师提供精准诊断的依据，有利于教师及时给予学生个性化指导。

在剖析传统小学数学实验教学困境并思考生成式AI的应然价值后，笔者认识到借助生成式AI推动教学变革既势在必行又前景可期。基于这一认识，笔者围绕实验教学的核心目标，聚焦探索现象、发现规律、验证理论、解决问题四类典型实验形态，构建了生成式AI融入小学数学实验教学的“四向进路”框架（见图1）。该框架致力于将生成式AI的技术优势与教学实践中的关键问题进行对接，以技术支持实验教学的创新。

探索现象类实验引导学生从具体现象中抽象出数学本质，生成式AI作为“现象切片镜”，通过“现象切片、直观聚焦”凸显核心关系，助力学生理解知识本源；发现规律类实验重在通过操作探究发现变化中的数学规律，生成式AI作为“动态推演器”，通过“动态推演、过程显形”支持学生多次尝试，把握规律本质；验证理论类实验侧重通过操作检验数学结论的合理性，生成式AI作为“数据实证舱”，通过“海量模拟、直观呈现”使抽象的结论可感、可知；解决问题类实验强调在真实情境中应用数学知识，生成式AI作为“创意孵化坊”，通过“共创评价、即时反馈”促进学生展开个性化思考与创新性实践，推动其应用意识与创新思维协同发展。

探索现象类实验旨在引导学生从具象的情境中抽象出数学本质，但传统教学常因过程不可视、关键关系被遮蔽，使学生难以跨越从具身经验到抽象模型的认知鸿沟。以苏教版三上《曹冲称象》一课为例，学生需通过模拟称象实验理解“等量的等量相等”的原理。然而，在实物实验中，水位变化细微难察，“排水量”这一关键中介量不易被感知，导致学生虽经操作，但仍难建构本质理解。

基于生成式AI构建的“曹冲称象实验模拟器”，能够较好地推动学生的认知进阶。首先是切片复现，聚焦要素。通过慢镜头回放与对比，清晰地呈现大象与石块上船后船只吃水深度的变化，排除实物干扰，凸显“排水量”作为核心变量的作用。其次是叠加对比，抽象关系。对关键画面并列分析，引导学生发现大象与石块虽形态迥异，但它们对应同一排水量，从而明晰“大象的质量等于排水量，石块的质量也等于排水量，因此大象的质量等于石头的质量”，最终自主概括出“等量的等量相等”这一数学原理。

在教学实施过程中，学生首先通过实物操作积累感知，然后借助AI切片突破认知难点，达成从具身感知到虚拟显影的过渡，最终实现原理概括的完整路径。实物实验能培养动手能力与合作意识；虚拟切片则能显化数学结构，引导学生展开理性分析。二者协同，不仅能提升教学效能，还有助于实现现象与本质的有效贯通，推动学生推理意识与抽象思维的发展。

发现规律类实验重在引导学生经历完整的数学探究过程，理解规律形成的必然性。然而，传统教学受限于教具的精度与呈现的方式，难以动态展示“从近似到精确”的数学思维过程，导致学生虽能提出猜想，却难以实现认知抽象。以苏教版五下《圆的面积》一课为例，在传统教学中，学生通过内接正方形（2r2）与外切正方形（4r2）界定面积范围，再借助实物方格进行估算。但由于方格分割困难，学生难以直观感知面积值随分割细化而逼近πr2的过程，这既不利于他们理解“穷竭法”的数学思想，也不利于他们真正认同圆面积与半径平方之间的确定倍数关系。

基于生成式AI构建的“圆形面积估算实验模拟器”，能使学生较好地实现认知路径重构。首先是实物操作，建立猜想。学生通过实物拼摆与方格计数，获得“圆面积与r2有关联”这一初步猜想。其次是动态细分，呈现趋近。AI模拟器能实现方格数量的动态增加，实时展示面积估算值从初步近似向3.14倍稳定收敛的过程。最后是思想显化，理解本质。通过连续分割的视觉化呈现，将极限思想转化为可观察的数学现象，帮助学生理解圆面积公式的内在逻辑。

在教学实施中，传统学具能助力学生形成猜想，培养实践能力；AI推演则能突破实物限制，将数学规律的发现过程可视化、思维化。二者结合，不仅能使学生掌握圆面积公式，更有利于他们感知数学探索的历程，促进其推理意识与数学思维同步发展。

验证理论类实验需要借助直观操作检验数学结论的合理性，这类检验往往需要多次的数据支撑，但传统手段受规模限制。比如，在苏教版四上《可能性》的教学中，学生需要理解随机现象中蕴含着稳定规律。在传统实验中，教师会引导学生先通过20次摸球活动进行个体感知；再呈现小组数据，理性分析，感知独立性与相关性；接着汇总全班数据，观察特点；最后猜想大数据情况，并了解数学家上万次实验的结果。因为课堂上无法实现大数据量的真实实验验证，学生只能被动接受结论。

基于生成式AI构建的“随机摸球实验模拟器”，能以大数据的实验呈现推进学生深化认知。首先是随机过程可视化。生成式AI能基于蒙特卡洛算法生成随机序列，并动态呈现每次摸球的结果，让学生看到真实情况，使抽象结论具体化；还能快速呈现万次级的摸球实际结果，突破“验证规模天花板”，有助于学生培养科学精神。其次是数据累积显规律。模拟器以双模态记录摸球过程，其呈现的动态直条图能让学生看到红/黄条形图随摸球次数累加的过程，使他们直观感受总次数增加时两种颜色直条基本各占二分之一；实时统计表显示红球和黄球的摸取次数越来越接近，说明结论可靠。

生成式AI构建的从“小数据直觉”到“大数据理性”的认知跃迁机制，破解了传统实验“海量验证不可行”的困局，以双模态对比具象化“随机中的稳定性”原理，使学生亲历“再发现”过程，有助于他们将感性经验升华为数据意识与理性精神。

解决问题类实验需要创设开放的场域，激发学生的设计思维，让其通过“做中学”实现知识意义建构。此类实验需突破资源开放度和反馈即时性两大约束。以苏教版一下《图形的拼组2》一课为例，这节课以拼组三角形为载体，素养目标有两点，一是通过操作感知其特点，发展空间观念；二是在拼组中培养审美表达与问题解决能力。在传统教学中，教师会让学生在课后创意拼组，但学生自备的三角形个数和色彩有限，且教师难以即时点评指导，这在一定程度上抑制了学生的创意实践。

基于生成式AI构建的“图形大创作”平台，以创意孵化坊重构学生的学习体验。首先是无限资源，便捷操作。一方面，在素材上，动态素材库中提供全色谱三角形，支持自由缩放、旋转以及镜像翻转；另一方面，在操作上，拖拽吸附功能自动对齐网格线，能解决一年级学生手部精细动作不足的问题，有助于激发学生参与的积极性。其次是及时评价，精准启发。教师结合教学目标与生成式AI共创四维评价标准，从完成度、准确度、创意度、表达性等方面对学生进行星级评价，并使用激励性语言点评。如学生完成小房子搭建，AI先激励，再从完成度方面建议丰富作品，培养坚持品格；从准确度方面表扬并提示对齐网格线，培养严谨态度；从创意度方面建议多旋转角度，培养创新意识；从表达性方面建议更好地传递意图，提升审美表达，最后鼓励学生继续发挥想象力，让学生的进步可视化。

AI智能分析显示，与对照班相比，实验班学生的作品复杂程度和创新表达能力提升明显。学生表示喜欢模拟实验和智能评价，AI能给予创意启发。

综上所述，生成式AI为小学数学实验教学带来了重塑的可能，但其有效性的前提在于对关键尺度的审慎把握。这体现为三重核心关切：在认知层面，必须捍卫具身经验的根基地位，确保虚拟操作与具身实践互补，让数学思维在真实感知与抽象建模的循环中深化；在学科层面，应坚守“数学为本”的价值锚点，技术的作用在于凸显数学原理与思想脉络，避免繁复模拟遮蔽学习核心；在实践层面，需构建人机协同的清晰框架，教师始终是教学的主导者，而AI是赋能思维的敏捷工具。唯有在这样的边界内，技术方能真正融入教育的脉络，成为推动认知深化与思维发展的建设性力量。

参考文献

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引文格式：

[1]王倩.生成式AI融入小学数学实验教学的四向进路[J].江苏教育,2026,(13):80-83.