【AI赋能】小学道德与法治论文 | AI赋能道德与法治项目化学习的路径研究——以“红船精神·历史寻宝”项目为例

AI赋能道德与法治项目化学习的路径研究

——以“红船精神·历史寻宝”项目为例

【摘要】当前，小学道德与法治党史教育项目化学习普遍存在选题虚化、情境疏离、评价单一、缺乏优化闭环等困境，而AI所具备的数据分析、情境建构、精准推送等功能，在项目化学习中能发挥锚定高价值选题、创设沉浸式体验情境、实施精准评价、形成优化闭环等作用。文章结合党史具体课例，探讨AI赋能项目化学习的内在逻辑与实践路径，提出“智能筛选—虚拟仿真—成果创作—多维评价—精准推送”五步路径，为学生沉浸式参与党史项目化学习和创新红色主题教育提供策略范本。

【关键词】“历史寻宝”；AI赋能；小学道德与法治；项目化学习；路径研究

一、引言

在教育数字化转型与课程思政建设的背景下，项目化学习已成为教学改革的重要方向。然而，在小学道德与法治党史题材的教学中，项目化学习面临驱动性问题设计失焦、历史情境体验疏离、过程性评价与个性化指导不足等现实困境。人工智能的数据智能、

情境仿真与个性化分析等技术，为摆脱上述困境提供了可能。本研究基于“AI赋能”与“项目化学习”的理论耦合，以小学道德与法治“红船精神·历史寻宝”项目为例，探讨AI赋能项目化学习的内在逻辑与实践路径，以期为创新红色主题教育模式提供策略范本。

二、AI赋能项目化学习的内在逻辑

AI与项目化学习的结合并非工具与方法的简单叠加，而是二者在核心要素与价值追求上深度耦合所生成的协同增强效应。其内在逻辑体现为以下三个层面的有机统一。

1.数据智能与真实问题的耦合：从经验驱动到证据驱动，确定探究的“价值锚点”

项目化学习的关键在于一个具有挑战性的真实驱动性问题。传统教学模式的问题设计多依赖教师经验，易陷入与学情脱节、探究价值不足的困境。AI与项目化学习的耦合机制在于，其数据挖掘与分析能力可将离散的学情信息与学科知识网络及社会生活议题进行关联建模，从而在学生的“最近发展区”与社会的“真实问题域”之间精准定位既蕴含核心知识、又能激发学生内在动机的高价值选题。在“红船精神·历史寻宝”项目化学习中，这一机制表现为AI通过分析教材与学情，将宏大的“红船精神”主题解构并匹配为一个个与学生经验相连的具体探究问题，确保项目从开始就根植于坚实的认知与情感基础，实现“寻宝”任务的意义化。

2.情境仿真与主动建构的耦合：从符号传递到具身体验，筑牢知识的“意义根基”

项目化学习强调在复杂情境中探索。历史类项目常因时空阻隔导致情境虚化、体验疏离。AI通过虚拟仿真、交互叙事等技术，构建可进入、可交互、可调控的沉浸式探究环境。在“历史寻宝”的虚拟红船中，学生不再是历史的旁观者，而是成为历史的“在场者”与意义的“交涉者”。这种具身化的交互探究将“红船精神”转化为可感知的场景、可操作的任务与可对话的“文物”，深刻改变学生认知建构的路径，从被动接受转向主动生成，完成从“寻史”到“悟史”的跨越。

3.个性化分析与过程优化的耦合：从统一流程到自适应循环，实现素养的“协同进化”

项目化学习追求面向全体学生的素养发展，但传统流程难以兼顾个体差异与持续深化。AI的耦合机制在于其全过程、多模态的数据采集与分析能力，实现对每个学生学习路径的精准画像。这使评价从单一的结果评判转变为覆盖知识、过程、思维、价值观的多维动态诊断，教学干预从群体性反馈进化为基于数据诊断的个性化资源推送与策略优化。在“红船精神·历史寻宝”项目中，这形成了“探究—评价—诊断—优化”的智能闭环。AI不仅助力学生完成项目，更在其薄弱处提供精准支架，在其优势处提供拓展空间，推动学习水平与素养螺旋式上升，最终实现“精神传承与价值内化”的育人目标。

三、AI赋能项目化学习的实践路径

鉴于以上耦合机制，本文探索了AI赋能项目化学习的实践路径，并进行具体阐释。

1.智能筛选，锚定高价值驱动性选题

这是指依托AI的数据分析与算法能力，革新项目化学习的选题模式，推动传统依赖教师主观经验的选题方式转向基于多源数据交叉验证的科学决策。AI通过分析学科“待探究”的核心知识与学生兴趣、认知等“前经验”，双向筛选出兼具探究价值与思政育人价值的驱动性问题，从源头上破解选题随意、脱离教材或偏离育人目标的普遍困境。

【案例】

AI析教材定圈：利用学科知识分析工具，对“中国共产党的诞生”单元进行背景分析，提取关键知识点，并自动生成一份紧扣新课标的初始选题清单，确保探究根基扎实。

AI察学情配对：通过智能问卷系统，快速分析学生对历史事件的兴趣点与认知盲区。AI算法依据结果，将宏观选题库与学生的个性化画像匹配，推送贴近其经验的微选题方向，激发主动探究欲。

AI验选题定锚：系统从“史料丰富度”“探究可行性”“育人价值”三个维度，对师生初拟的选题进行自动化评估并提出优化建议，最终锁定高价值驱动性问题。

本路径构建了“数据驱动、人机协同”的选题新范式，显著提升了项目设计起点的科学性与精准性，使选题同时兼顾学科要求、学生实际与育人目标。其实施的关键在于，教师需对教育价值作出最终判断，将AI的算法建议与具体教育情境及学生实际相结合，并在尊重学生兴趣的基础上，通过选题设计引导学生实现认知的适度突破。

2.虚拟仿真，创设沉浸式交互探究情境

“虚拟仿真，创设沉浸式交互探究情境”指运用人工智能技术构建高度拟真、可交互的数字化学习环境。AI通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与智能交互叙事，将抽象或遥远的历史时空转化为可进入、可操作的“活”场景，其意义在于破解历史类项目“情境缺失”与“体验隔阂”的根本难题，使学生在“身临其境”的互动探索中完成对复杂概念的意义建构，并产生情感共鸣。

【案例】

AI构建沉浸式历史现场：利用AI驱动的三维建模与VR技术，精准复原南湖红船会议的完整场景。学生借由设备“进入”1921年的时空，获得直观的空间临场感。这种体验为后续探究提供真实的“锚点”。

设计智能交互探究任务：在虚拟场景中嵌入AI动态驱动的寻宝闯关任务。当学生发现关键物品时，AI即时弹出引导性问题并提供实时反馈。同时，利用文物数字化与语音合成技术，让“宝物”以第一人称进行智能叙事，实现学生与历史对象的直接“对话”，深化学生对红船精神的情感体悟。

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