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跨学科视角下小学信息科技与人工智能融合路径探索

【摘要】在小学教育领域，信息科技与人工智能的融合为跨学科教育提供了新的可能性。本文从构建跨学科项目学习模式入手，探索信息科技与人工智能的整合路径，通过开发融合两学科特点的教学资源，设计兼具知识传递与实践操作的教学内容，研究进一步利用人工智能技术优化教学管理与决策，增强教学的针对性与效率。此外，文章还提出建立智能化创新实践平台的策略，助力学生在真实情境中开展探索性学习。研究结论表明，信息科技与人工智能的深度融合能够有效推动小学跨学科教育的发展，为教学模式革新提供了科学依据与实践指导。

【关键词】小学信息科技；人工智能教育；跨学科视角；融合路径

小学阶段是学生认知结构和思维模式形成的关键时期，而信息科技与人工智能的结合，能够以具体而生动的方式激发学生的探索欲望和创新意识。将技术应用融入日常教学，可以使学生在实践中感知智能技术，从而培养其系统化思维与解决问题的能力。此外，这种模式还为小学教育注入了更强的开放性与互动性，教学过程不再局限于单向的知识传授，而是通过多维度情境设计和跨学科资源整合，使学生在动手实践与协作探究中实现全面成长[1]。在学科教学改革层面，这种融合为课程设计注入了新活力，它打破了传统学科分割的壁垒，将人工智能的前沿知识与信息科技的基础技能有机结合，推动了教学内容的动态化与前瞻性发展。

构建信息科技与人工智能跨学科项目学习模式

在小学信息科技学科教学中，构建信息科技与人工智能跨学科项目学习模式，教师需要紧扣教材中的核心概念，鼓励学生运用多学科知识分析问题，设计解决方案，践行设计思路，实现知识融合与创新[2]。

以设计“智能校园巡逻机器人”项目为例。学生在这一学习模式中不仅能掌握信息科技知识，还能体验人工智能技术的应用过程。教师首先通过视频案例展示智能巡逻机器人的实际场景运行功能，引导学生思考机器人需要完成的任务，如障碍物识别、巡逻路线规划以及异常情况报警等。随后，学生以小组为单位，利用教材中学习到的传感器知识与图形化编程工具，设计一个简单的巡逻机器人模型。在这一过程中，教师将人工智能的核心概念拆解成可操作的任务，如引入初步的图像识别技术，让学生通过上传训练数据包，教会机器人识别“安全”与“异常”场景。学生在编程调试中逐步学习如何通过条件语句、循环结构等实现功能优化，同时也可以结合数学课中的几何知识，计算巡逻路径的最短距离，以及结合物理课中的运动原理，分析机器人移动的稳定性等。项目结束时，各小组展示自己的巡逻机器人，并通过模拟校园场景进行功能演示和答辩，以及进行生生互评、教师点评等，以促进学生的反思与成长。整个学习模式将信息科技与人工智能系统化地融入项目实践中，既让学生理解了技术原理，也培养了他们跨学科的综合思维能力，展现了理论与实践结合的独特价值。

开发信息科技与人工智能融合的跨学科教学资源

教师开发信息科技与人工智能融合的跨学科教学资源，需要注重资源的实用性与创新性，使其能够激发学生的兴趣并促进深度学习。

以苏科版教材为例。教师针对小学阶段学生的理解能力水平，可以开发一套基于“智能天气预测系统”的跨学科教学资源包，包括可视化的AI数据分析工具、小型传感器硬件设备、分步引导手册以及拓展性任务设计。课程开始时，教师通过教学资源中的互动课件向学生展示有关天气数据的采集与处理过程，如气温、湿度、风速等数据，如何通过传感器实时采集、传输并存储到云端。接着，学生在教师指导下利用AI数据分析工具，基于教材内容进行数据分类、整理与可视化操作，通过图表展示天气变化趋势。为了帮助学生理解人工智能模型的核心逻辑，教师可设计一个简化的机器学习模块，学生通过上传历史天气数据，训练AI预测未来天气变化，并进行验证。最后，学生运用科学课中气候知识和信息科技课中的数据处理技能，完成一项开放性任务——设计一份基于天气预测的“智能出行建议”，如通过气温预测给出穿衣建议，或者根据降雨概率提醒准备雨具等。

这套跨学科教学资源以教材内容为依托，将数据处理与人工智能技术有机融合，不仅提升了学生的数据素养，还通过任务驱动强化了学生的创新意识，最终提升了学生运用所学信息科技知识解决实际问题的能力。

应用人工智能技术优化信息科技教学管理与决策

在小学信息科技学科教学中，教师应用人工智能技术可以显著提升教学管理效率，为教学决策提供科学依据。

学校引入一套人工智能教学分析系统，用于实时监测课堂教学效果并优化教师的教学策略。课堂中，学生可以学习网络安全的基本知识，如辨别钓鱼网站、保护个人信息以及设置强密码等。AI教学系统自动记录学生在课堂练习平台上的操作数据，包括解题速度、错误率、知识点掌握情况等。课后，系统生成每位学生的个性化学习报告，通过可视化图表展示学生的学习轨迹和薄弱环节。例如，部分学生在设置密码的练习中反复失败