夜雨聆风
+第四期+
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上城区教育学院以培育科学家潜质为目标，致力于在“双减”中做好科学教育加法，构建“区域科学教育生态圈”，实现科学素养提升与科学家精神传承的深度融合。通过构建高质量科学课程体系，形成“思维+”与“场域+”的协同效应，共同构建起“无边界学习”新生态，全面提升师生科学素养，为培育核心素养和未来人才提供全域支撑。
现推出系列学校科学教育的实践经验，感受科学教育的无穷魅力。
杭州市丁荷中学
问题确定
2023年5月教育部等十八部门联合出台《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》，并明确指出“探索利用人工智能、虚拟现实等技术手段改进和强化实验教学”。而最新《义务教育段科学课程标准》《浙江省义务教育课程实施办法》也都对“实验教学”作出了具体要求。杭州市丁荷中学一直致力于推进科学实验教学落地，并进行了学生端、教师端问卷调查（如图1）。
▲ 图1 学生端、教师端实验课问卷结果
根据问卷调查及实际分析，学校发现实验教学开展过程中暴露出了“传统实验教学无法对学生实验过程进行有效监控、无法支撑大规模精准实验评价、无法对学生实验过程进行回溯”等问题。而借助AI实验室在评价上的实时性、快捷性、可溯性的特点，将人工智能引入到传统实验教学中来，便成为了推动传统实验教学转型、变革的重要手段和关键力量。
问题解决的思路和方法
为有效应对上述问题，丁荷中学依托“AI实验室”平台，将生成式人工智能分析系统深度嵌入到实验教学的全过程中去，建构了“AI赋能：评-思-学协同”的实验教学新模式（如图2）。
▲ 图2 “AI赋能：评-思-学协同”的
实验教学新模式图
问题解决的特色做法与经验
AI助推数据富集，保障校本实验智库建设
为了使AI识别能与学习要求相匹配，学校依据国家课程标准和学科教学要求来订立识别标准。其次，学校根据教材内容，建构了全面的初中科学AI实验清单。同时，学校通过AI系统收集学生的海量实验操作视频、实验数据、实验结果等信息，并进行深入分析。通过这些数据分析，AI能够识别发现学生在实验操作中的常见错误和问题，从而更有针对性地对AI评价模型进行调整和优化。通过数据的不断累积，学校已经构建了基于AI的校本实验智库系统，目前已保障三年六册书超过100项AI实验清单。
AI赋能实验教学，推动常态实验授课转型
学校建立的AI校本实验库，推动了学校常态科学实验授课的转型。这种转型体现在实验教学的每一个环节。在实验课开始前，AI系统根据学生的实验历史、能力水平数据，个性化推送实验预习资料和操作要求，帮助学生对即将进行的实验有初步的认识和准备。在实验教学进行的过程中，AI系统能通过视频监控和数据分析，实时辅助学生的实验操作。系统能够识别学生的操作是否规范，实验步骤是否正确，并在发现问题时及时提供反馈。实验结束后，AI能通过分析学生的实验数据和表现，提供详实的实验分析报告。学生能够清晰地认识到自己的问题，并得到改进的方向，促进了学生的自我学习和自我提升。教师也可以根据这些报告，了解全班学生的学习情况，调整教学策略，实现教学的持续优化。
▲ 图3 实时AI动作捕获分析
▲ 图4 课堂实验表现分析数据大屏
AI助力实验评测，促进全员实验考试变革
AI实验教学的落地，不仅使学生的实验素养有了长足的进步，同时也为全员实验测评提供了新的可能性。
在实验考试前，学生可以通过VR设备进行虚拟实验练习。在实验考试过程中，AI系统通过高清摄像头和传感器实时监测学生的实验操作。AI系统能够即时识别出学生操作中的错误和不当之处，并给出提示和指导。实验考试结束后，AI系统会对整个班级的学生实验考试表现进行综合分析，包括操作的规范性、数据的准确性、结果的有效性等。AI系统能够根据学生的考试表现，生成详细的诊断报告，指出学生在实验中的优点和不足，评估学生的科学思维和问题解决能力，并提供改进的建议（如图7）。
▲ 图5 VR虚拟现实技术模拟实验练习
▲ 图6 AI分析评价实验动作正误
▲ 图7 班级实验数据分析诊断图
机制重构：
数据赋能视域下的三元协同体系
AI与实验教学的深度融合，使得智能实验过程中的数据收集更加全面和精准，这些数据为校本实验智库的建设提供了坚实的基础，使AI评价资源库不断富集，进而促进了人工智能评价大模型的不断迭代。基于数字资源库的丰富实验资源，教师能更好地根据学生分析结果调整实验教学内容和方法，设计更精准的实验评价模式。实验教学过程中收集的数据，为实验评价提供了客观依据，试题设计得以更加科学和精准，教师则可以根据评价结果反馈调整实验教学策略，优化教学内容和方法。学校通过实验资源支持教学与评价，进而建构了数字化“资源-课堂-评价”的三元协同机制（如图8）。
▲ 图8 数字化“资源-课堂-评价”三元协同机制
来源：基础教育研究中心
