原標(biāo)題：AI技術(shù)賦能幼兒教育 山東航空學(xué)院團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)育人的三大創(chuàng)新突破

來(lái)源：山東教育報(bào)

原標(biāo)題：AI技術(shù)賦能幼兒教育 山東航空學(xué)院團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)育人的三大創(chuàng)新突破

來(lái)源：山東教育報(bào)

山東航空學(xué)院教師教育學(xué)院科研團(tuán)隊(duì)以“人工智能與兒童學(xué)習(xí)發(fā)展”為主題，開展跨學(xué)科探索，構(gòu)建了一套“以兒童為中心”的AI賦能理論與實(shí)踐體系。團(tuán)隊(duì)依托自主研發(fā)的AI智能系統(tǒng)，突破傳統(tǒng)教育局限，通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集、任務(wù)難度分層模型與智能評(píng)價(jià)體系三大創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)幼兒學(xué)習(xí)與發(fā)展的精準(zhǔn)化支持，推動(dòng)學(xué)前教育高質(zhì)量發(fā)展。

自動(dòng)化采集游戲數(shù)據(jù)：構(gòu)建幼兒行為“數(shù)據(jù)畫像”。團(tuán)隊(duì)研發(fā)的按數(shù)取物AI智能玩具系統(tǒng)，借助嵌入式近場(chǎng)識(shí)別技術(shù)，實(shí)時(shí)捕捉幼兒游戲中的選卡、取物、調(diào)整等關(guān)鍵行為，累計(jì)記錄數(shù)據(jù)超１萬(wàn)條。系統(tǒng)可客觀呈現(xiàn)幼兒操作策略與反應(yīng)特征，同步生成學(xué)習(xí)軌跡，助力教師精準(zhǔn)洞察幼兒認(rèn)知水平及發(fā)展趨勢(shì)。例如，通過(guò)分析幼兒在數(shù)字認(rèn)知游戲中的操作路徑，系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別其掌握程度的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與差異點(diǎn)。定期舉辦的教科研研討會(huì)基于數(shù)據(jù)模型分析幼兒行為，優(yōu)化游戲任務(wù)設(shè)計(jì)。AI分析與教師研判的“雙輪驅(qū)動(dòng)”，推動(dòng)自主游戲觀察從經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)決策，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)育人。

構(gòu)建任務(wù)難度分層模型：個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)。依托AI物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，團(tuán)隊(duì)將游戲任務(wù)按知識(shí)難度與操作策略分為六級(jí)，動(dòng)態(tài)匹配幼兒能力水平。系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化采集幼兒選擇卡片、完成任務(wù)的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位認(rèn)知特點(diǎn)。教師基于模型結(jié)果提供“鷹架式”支持，AI系統(tǒng)則自動(dòng)調(diào)整任務(wù)梯度，確保挑戰(zhàn)處于“最近發(fā)展區(qū)”。例如，當(dāng)幼兒多次選擇某難度卡片且正確率穩(wěn)定時(shí)，系統(tǒng)將推送更高難度任務(wù)，形成“跳一跳、夠得著”的游戲激勵(lì)。過(guò)程數(shù)據(jù)的追蹤與分析，為個(gè)體化游戲支持提供科學(xué)依據(jù)，形成數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的個(gè)性化支持閉環(huán)。

建立AI智能評(píng)價(jià)體系：實(shí)時(shí)反饋促進(jìn)有效學(xué)習(xí)。團(tuán)隊(duì)打造的AI智能評(píng)價(jià)體系，實(shí)現(xiàn)了“過(guò)程數(shù)據(jù)可視化—反饋精準(zhǔn)化—支持個(gè)性化”閉環(huán)。系統(tǒng)嵌入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，自動(dòng)采集點(diǎn)數(shù)策略、操作順序、驗(yàn)證次數(shù)等關(guān)鍵行為特征，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘模型劃分學(xué)習(xí)能力等級(jí)與學(xué)習(xí)風(fēng)格。評(píng)價(jià)結(jié)果不僅能實(shí)時(shí)反饋給教師，而且通過(guò)聲學(xué)、視覺聽覺通道智能化反饋給幼兒，引導(dǎo)其自我調(diào)整策略。研究顯示，反饋組幼兒的游戲?qū)Ｗ⒍取⒄_率及堅(jiān)持性顯著提升。教師憑借評(píng)價(jià)報(bào)告可精準(zhǔn)定位短板，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)內(nèi)容，形成自主游戲個(gè)性化評(píng)估范式。團(tuán)隊(duì)正推進(jìn)覆蓋全年齡段幼兒認(rèn)知、語(yǔ)言、情感等多維度的智能評(píng)價(jià)生態(tài)建設(shè)。

據(jù)了解，團(tuán)隊(duì)科研突破源于教育學(xué)、心理學(xué)與人工智能的深度融合。一方面，技術(shù)系統(tǒng)以兒童發(fā)展理論為基石，確保數(shù)據(jù)收集的客觀性與評(píng)價(jià)的科學(xué)性；另一方面，實(shí)踐成果反哺理論，形成AI賦能幼兒教育的系統(tǒng)化方法論。例如，任務(wù)分層模型基于維果茨基的“最近發(fā)展區(qū)”理論，結(jié)合數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)適配。這種“技術(shù)—理論—實(shí)踐”的循環(huán)迭代，不僅能提升教育效能，而且為學(xué)前教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了范式參考。

實(shí)踐表明，AI系統(tǒng)的應(yīng)用顯著提升了幼兒的游戲興趣與認(rèn)知能力，自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集降低了教師觀察負(fù)擔(dān)，智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)為個(gè)性化支持提供數(shù)據(jù)支撐，分層任務(wù)設(shè)計(jì)激發(fā)了幼兒自主學(xué)習(xí)動(dòng)力。團(tuán)隊(duì)成果獲2023年山東省本科教改重點(diǎn)項(xiàng)目支持，彰顯其學(xué)術(shù)與實(shí)踐價(jià)值。未來(lái)，團(tuán)隊(duì)將持續(xù)深化AI在情感、社交等領(lǐng)域的探索，構(gòu)建多維度智能評(píng)價(jià)生態(tài)，助力幼兒全面成長(zhǎng)。

（本文系2023年山東省本科教學(xué)改革研究重點(diǎn)項(xiàng)目階段研究成果）

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