【一等奖小学科学AI赋能教学论文】生成式AI赋能科学学习的认知支架设计——以小学科学五年级下册《合理利用能源》一课为例

本文以教科版小学科学五年级下册《合理利用能源》一课为例，探索生成式AI在认知支架设计中的赋能路径。通过构建“知识建构－思维激活－实践迁移”三维模型，提出分层互动设计策略与多模态工具应用策略，整合生成式AI的语义理解、认知增强及协作进化功能，开发动态化、个性化的学习支持工具。实践表明，生成式AI通过文本生成、图像可视化和数据模拟等功能，能够有效激发学生的探究兴趣，促进科学思维发展。

《义务教育科学课程标准（2022版）》中对科学思维的定义是从“科学的视角对客观事物的本质属性、内在规律及相互关系的认识方式，主要包括模型建构、推理论证、创新思维等。”上述思维能力更多指向较高认知水平的心智活动，包括分析、评价和创造等高阶思维能力。而科学思维的培养在科学探究中尤为重要，无论是对客观事物进行抽象概括，还是运用模型分析解释。或基于证据与逻辑，运用各种思维方法，构建合理见解，或从不同角度思考问题，提出新颖、有价值的观点和解决问题的方案。

在当前小学科学课堂中，很多时候探究活动还是根据教材步骤开展，学生无须深入思考。即便教师对教材进行处理引导学生思考，但受制于课堂时间和空间的限制，探究容易缺乏思维深度与广度。同时，即使有高级思维培养意识的教师，对于如何把握高阶思维的定位、如何设计高阶学习活动也存在诸多模糊之处。这一现象已经成为小学科学课堂普遍面临的瓶颈和困境。

我国科学教育正在从“知识传授”向“创新人才培养”转型，尤其是在小学阶段。科学教育要保留学生旺盛的好奇心和探究热情，培育具备科学家潜质的青少年，为未来科技创新储备人才。这种“新型”的科学教育与传统教育模式之间的矛盾日益凸显。固定的教学框架、统一的教学进度，使得教师难以顾及一部分学生在理解能力、兴趣爱好和学习节奏上的差异。在实际教学中，具有创新思维的学生很多时候觉得探究实验缺乏挑战性，从而抑制了他们的学习积极性和探究欲望。对这部分学生的个性化认知需求要有更加灵活多样的教学策略和手段。

《中小学科学教育工作指南》的颁布标志着中国中小学科学教育迈向新的阶段。特别是在利用生成式AI大模型提升教学效果等方面，具有开创性意义。

一时间，众多教育大学开展技术研究，一线教师开展教学尝试。有的将生成式AI用于创建虚拟环境或场景，帮助学生通过模拟体验科学现象；有的通过AI实时回答学生的个性化提问，并提供即时指导；还有的AI系统能根据学生的学习进度和能力自动调整教学内容或生成新的学习材料。

生成式AI作为“学习伙伴”加入科学学习的独特之处在于，能够实时互动，提供即时反馈，并根据学生的不同思维层级作出反应调整。AI作为认知伙伴，能够提供知识脚手架，支持学生自主探究，同时又不替代他们思考；AI可以引导学生提出更科学的假设，避免常识性错误；AI可以汇总多个方案，客观整理优缺点，培养批判性思维能力，助力学生协作学习……

根据小学科学学科的认知需求，笔者设计了一个认知支架三维模型，包括思维激活、知识建构和实践迁移等教学活动，旨在构建指向认知深度、思维广度、应用跨度三个维度的全方位学习支持体系。思维激活层是核心，通过使用AI进行“苏格拉底式提问”来触发元认知。利用苏格拉底式提问不断引导学生深入思考，帮助他们认识自己的思维过程，并呈现出思维的发展。知识建构层基于建构主义理论，强调学生在已有知识基础上主动构建新知识。动态知识图谱是根据学生的学习进度和理解程度，结合AI技术来实时调整的知识内容。实践迁移层指向能力，通过虚拟场景生成来解决真实问题，需要使用虚拟现实或增强现实技术，让学生在模拟的真实环境中应用所学知识。在知识建构层建立基础概念后，由思维激活层通过提问深化理解，形成新的概念理解，最终在实践迁移层通过虚拟场景应用知识，利用这一认知支架形成学习循环。

随着生成式AI不断进步，其在教育教学中的应用越来越广泛。生成式AI赋能支架设计的可能性主要在于语义理解、认知增强和协作进化等方面。首先是语义理解。生成式AI已经能够较好地解析学生的语言，只要学生的问题描述完整，AI完全能够找出其中的迷思概念，并在进一步追问中捕捉这类问题，理解其背后的认知水平。其次是认知增强。生成式AI可以生成可视化数据和对比材料，帮助学生进行浅层的分类和比较，以助力后续分析、评价或其他创造性使用。最后是协作进化。生成式AI可以作为协作伙伴，个性化地助力学生迭代优化探究方案。在学生提出初步方案后，AI生成评估报告，指出潜在问题，并提供改进建议。学生可以根据反馈修改方案，再使用AI评估，形成循环。

基于在小学科学课中认知支架设计的实践研究，本文提出两种不同维度的策略：一是分层互动设计策略，二是多模态工具使用策略。