【摘要】在文化自信与教育数字化转型的背景下，本文以C-STEAM 幼儿园非遗课程为载体，探索人工智能赋能教师观察与支持的实践路径。通过构建“文化—技术—教育”三元融合模型，优化教师观察精准度与教育支持效能，提出“四维应用策略”“六维工具链”等支撑体系，为推动传统文化在学前教育中的创造性转化。

【关键词】人工智能；C-STEAM；非遗课程

在“文化自信”与教育数字化转型驱动下，幼儿园非遗教育面临文化理解表层化、教师观察负荷重等现实困境。厦门市第九幼儿园将 STEAM 教育与本土非遗文化相融合，依托 C-STEAM 课程，以传承中华优秀传统文化为导向，采用多学科融合方式，凸显幼儿主体地位。幼儿园通过“技术精准观察—文化具身体验—教育动态支持”模式，实现三方面突破：观察上，人工智能推动经验观察向数据诊断转型 ；课程上，形成可复制的“人工智能+非遗”模型；生态上，构建“ 园—家—文化”闭环，为非遗教育提供新路径。

一、四维应用策略：人工智能工具与教师角色的协同定位

在幼儿园教师观察中，如何合理使用人工智能、明确其与教师的角色定位呢？在非遗课程中，人工智能的应用绝非简单的“技术叠加”，而是需明确与教师的协同关系。基于教学实践，我们梳理出“四维应用策略”，确保技术服务于教育目标与文化传承。

1.批判性接受人工智能工具。教师将人工智能工具作为教学辅助手段，而非替代自身专业角色；需结合自身专业能力，弥补 AI 在情感渗透、学科思维引导上的不足。同时，警惕 AI 工具输出错误，对生成内容进行人工审核（如参考 DeepSeek 案例），确保信息准确。

2.工具选择与整合。按需选择适配的 AI 工具，如文心一言分析文本、Kimi 提取 PDF 文本、豆包生成图片、剪映生成视频等，整合多工具优势形成“糖水式 ”资源，通过互补融合满足多样化教学需求。

如幼儿园需选择功能匹配的AI 工具，形成“观察—分析—创作”工具链。幼儿园第一阶段应用“智观宝贝”App 自带 3~6 岁儿童发展指南观察体系 ，通过行为记录与数据分析功能完成幼儿初步画像；现阶段则深化园本场景，教师团队结合非遗课程目标，自主研发“文化感知度”“探究深度”“协作能力”等维度并入 App 流程，通过标记幼儿关键行为，将碎片化数据转化为成长图谱（如雷达图），生成个性化支持建议。这种协作模式既避免技术机械套用，又提升观察效率与课程目标达成度。

3.对话提示词基本功。精准撰写提示词，引导人工智能生成符合教学需求的内容。教师需准确描述教学目标、重难点等，使生成素材更具针对性和实用性。

4.场景化应用策略。在公开课中可作为科技亮点展示；在日常活动中用于资料搜集与思路梳理。避免滥用人工智能增加教学负担，始终聚焦提质增效的教学目标。

二、六维工具链：非遗课程资源的智能化开发

为破解非遗课程资源开发“耗时、低效、同质化 ”的问题，教师团队构建“六维工具链”，通过人工智能技术实现资源精准化、个性化生成，覆盖从课件制作到家园互动的全场景。

（一）数字人课件制作,让文化“开口说话”

数字人课件突破传统图片、视频的静态呈现局限，以“互动式讲授”传递非遗知识。教师自定义数字人形象（外貌、服装等），输入讲解文本后，自动生成语音与动作。

（二）观察分析生成，从“经验判断”到“数据指引”

幼儿园协助“智观宝贝”App 形成“动态迭代的双阶段模式”。第一阶段实现观察记录的数字化转型，教师通过语音速记、照片标注，替代传统纸质笔记，记录实现省时省力、图文并茂的记录效果；第二阶段由教师自定义观察维度，App 实现从“通用记录”到“课程专属分析”的升级。如在《闽南剪纸》活动中，教师预设“对称折叠准确率”“文化符号运用”等指标，App 自动统计幼儿操作数据并生成热力图，直观显示“传统纹样模仿”环节的高错误率，教师据此设计“纹样分解拼图”前置游戏，提升后续剪纸活动的文化符号还原度。这种“教师主导工具进化”的路径，确保技术应用始终服务于课程内核，避免数据采集与教育目标脱节。

（三）视频制作，动态呈现文化技艺

利用即梦制作视频，使幼儿直观、动态地了解文化技艺。

（四）生成性人工智能工具应用，激活文化解读与素材转化

运用文小言、豆包等智能体工具开展文本分析和艺术特色解读（如对《歌仔戏唱词》分析），借助豆包进行文转图、文转音乐，生成丰富的非遗教学素材。

（五）人工智能生成绘本，让幼儿成为“文化创作者”

幼儿对“滴水兽”的了解碎片化，如“滴水兽为何趴在屋檐”等信息获取不连贯，教师借助豆包输入内容，并选择“闽南古厝画风”，生成的“滴水兽”绘本还原想象且富含文化元素，助力幼儿深化文化理解。

（六）音频优化，助力“小小非遗推荐官”

人工智能音频可将幼儿表达的内容通过讯飞转语音进行优化处理，细化为初级、中级、高级三个版本音频，引导幼儿为“小小推荐官”做准备。

三、三阶支持模型：数据驱动的精准化实践

在C-STEAM 幼儿园非遗课程推进中，教师逐步摸索并建立观察维度、要素及行为表现，形成 C-STEAM 幼儿园非遗课程观察指引。实践中，教师借助人工智能进一步修订观察指引，使教育支持更具精准化与温度。

（一）课程准备阶段：数据驱动的精准设计

文化资源智能匹配系统：构建“非遗项目—STEAM要素”映射矩阵，如在剪纸中利用 AI 分析幼儿剪刀使用熟练度，建议将剪纸目标调整为合作折叠，实现教学目标与幼儿能力精准匹配。情境化目标生成引擎：幼儿非遗文化目标与 STEAM 目标可动态生成，如博饼游戏主目标为概率认知，辅目标为团圆文化体验。

（二）课程实施阶段：嵌入式智能观察

1.多模态数据助力文化理解深度分析

在漆线雕活动中，幼儿对搓线力度把握不佳，搓出的线粗细不均，经AI 分析后，教师及时调整并增加多元搓线工具，鼓励幼儿多次尝试。逐步构建“文化理解四阶指标”评估模型（模仿→推荐→联想→创新）全面评估幼儿文化理解水平。

2.分层动态指导支持个性化创作

根据幼儿手部精细动作发展水平将幼儿分为三个层级：基础层幼儿通过单线条搓制练习掌握力度控制，感知漆线雕“线条匀细 ”的工艺基础；进阶层幼儿在掌握单线条技巧后，尝试“Z”形曲线创作，在曲线弯折中理解传统纹样的韵律美感；挑战层幼儿则结合数学规律设计复合纹样，如对称式、循环式图案，将几何逻辑融入传统工艺创作。这种分层设计既避免了能力差异导致的学习挫败，又通过工具适配为不同水平幼儿提供“跳一跳够得着”的最近发展空间，让每位幼儿在漆线雕的线条世界中获得个性化成长，有效提升了非遗技艺学习的沉浸感与成就感。

（三）课程延伸阶段：数据闭环优化

1.基于课程优化实施三阶策略

如感官启蒙时创设“糖画实验室”提供温差糖浆样本与触觉联想卡（如“黏稠—麦芽糖”“脆硬—冰糖”），激活多感官认知；技能实操时为新手配备辅助线垫板与粗口径画笔，为熟练者设计变速绘制挑战任务；文化浸润层面，利用人工智能科技触发文化叙事，如“鱼”图案播放“年年有余”动画。使糖画技艺在幼儿指尖焕发新生，实现传统文化“活态传承”的教育使命。

2.个性化家园共育系统

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