生成式人工智能（genai）在小学课外科技活动中的应用策略

1. 引言

小学课外科技活动在培养学生创新精神、创新意识、创新能力；提升动手实践能力、科学思维能力和创新创造能力中起到关键性作用。根据2025年10月23日教育部等七部门关于加强中小学科技教育的意见指出，学校应：建立科技社团或科技兴趣小组。在小学5年级以上，每年安排1-2次校外专题实践活动。明确表达了加强科技教育的倾向。

根据对中小学课外科技活动的探索文献我们可以得知：

以进科技馆、植物园为主，加强场景式、体验式、互动式、探究式科普教育实践活动。有效培养学生科学素养

开展了丰富的课外科学活动，包括科技节、大科学实验装置等。培养学生实操能力，态度责任。

然而，在落地实践中，现阶段国内小学课外科技活动仍然存在一定的不足（1）活动内容动态生成性不足，智能化程度低，更新不及时；（2）学生无法及时获得个性化的指导；（3）活动评价的全面性、客观性不足。

生成式人工智能的发展为解决上述痛点提供新路径。2025年颁布《小学生成式人工智能使用指南》提出：将生成式人工智能合理融入中小学教育，是抢抓新一轮科技革命机遇、响应国家科技自立自强战略的重要实践，是激发学生创造潜能、提升教育品质的关键路径，是锻造面向未来的创新能力、推动教育与科技融合发展的核心支撑。为此本研究力图探索生成式人工智能（genai）在小学课外科技活动中的应用策略并设计典型案例，以为期小学课外科技活动的数智化转型提供方法指导和实践参考。

2. 应用策略

2．1理论指导

1. 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届三中全会精神，全面落实党中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》和教育部办公厅《关于加强中小学人工智能教育的通知》等文件要求，牢牢把握立德树人根本任务，顺应智能时代发展趋势，以生成式人工智能的多模态创作与智能生成能力为创新驱动，以提升学生核心素养与伦理责任为引领，注重激发创造潜能与规范应用并重，推动生成式人工智能与中小学教育教学深度融合，构建安全高效、公平普惠的人工智能教育新生态，为新时代拔尖创新人才培养与国家竞争力提升提供有力支撑，为推进教育现代化和建设教育强国奠定坚实基础。

（2）个性化学习理论

个性化学习是以学生的能力、兴趣、偏好和弱点为依据，制定针对性的学习策略和方案，旨在打破传统标准化教学的束缚，为每位学生提供适合其独特需求的教育服务 。其核心实践包括动态评估学习数据、整合学科与个人课程、利用智能系统进行知识点诊断与训练 

现代个性化学习依托大数据分析、人工智能算法和学习者画像模型，实现学习路径动态调整和资源精准推送。应用场景包括智能推荐系统、自适应教学平台和在线学习管理系统，能够根据学生的知识水平、学习能力和目标提供个性化学习路径。

2.2应用原则

1. 以学生为中心：让 genai 成为思维发展的新伙伴

以学生为中心意味着genai的应用须从儿童的兴趣、认知发展水平和内在需求出发，而非让教学去适应技术。其核心不是用ai代替学生思考，而是为不同学生搭建支架，支持他们主动建构知识。

建构主义指出，儿童的知识是在与环境的互动中主动建构起来的。皮亚杰强调认知冲突和同化顺应过程，维果茨基的“最近发展区”理论则揭示了有支持的引导能让儿童达到更高水平（vygotsky,1978）。在课外科技活动中，genai可充当这一“引导者”。例如，当学生设计一个“自动浇花装置”时，与其直接给出完整步骤，genai可以反问“如果光照强度也影响水量，你的方案需要增加什么传感器？”，以此激发认知冲突，引导深入思考。

建构主义进一步提出，儿童在制作可分享的作品时，学习最为深刻（papert,1980）。genai能通过生成初步方案、模拟效果或提供多种解题路径，让学生把更多认知资源留给“创意—测试—改进”的核心循环，避免因基础技能不足而挫伤积极性（jonassen,2000）。应用策略上，应设计开放性、低结构的挑战，让学生自主发问、自主选择方向。genai在此提供差异化反馈，不做标准答案的权威，使每个孩子的兴趣都能被看见、探索热情得以持续。

2. 人机协同原则

人机协同强调教师、学生、genai智能体三元协同育人：教师把控活动育人目标、安全规范与成果终审，genai承接内容生成、即时答疑、数据统计等机械性工作，学生主导自主探究与动手实践，三者各司其职形成闭环教学生态。张丽敏（2026）对生成式人工智能在小学科学教学中的实践探索证明：人机协同模式能大幅释放教师备课精力，同时保留科学实践的育人内核，为科学教学的与时俱进和革新优化提供强有力的支持。

3. 知情共育原则

知情共育融合科学素养培育与德育养成，genai在输出科技内容的同时，嵌入科学家精神、环保理念、工匠精神等德育元素，实现科技探究与价值引领同步落地。例如在环保类课外科技课题中，ai生成实验方案时同步补充低碳科普、社会责任相关素材，依托科技实践落实立德树人目标。

2.3应用方式

1. genai可以提高活动内容设计的智能化程度。genai 驱动的 5e 式科学探究学习5e 式科学探究学习在科学教育 中 应 用 广 泛 ，它是以选定的主题或内容为前提，进而开展一系列的探究 实 践 过 程 ， 包 括 参 与 （engagement）、 探 究（exploration）、 解 释 （explanation）、 迁 移 （elaboration）和评价（evaluation）

将驱动教师从主导走向指导、学生从被 动 探 究 走 向 主 动 探 究 ，将 以 “双 链 一 体”的 方 式驱动学生自由、大胆探索。

2. 运用genai为学生提供24h个性化答疑。依托coze等零代码智能体平台，搭建专属小学科技答疑agent，学生在放学后、周末开展课外实验遇到器材选用、原理疑问、操作故障等问题时，可随时通过文本、图片上传问题，ai结合预设的小学科学知识库分步答疑，突破课外辅导时间与空间限制。在小学科学跨学科项目式学习新实践中，85% 以上的学生认为“小蓝星”智能体的陪伴让复杂任务变得可分解、可解决，它就像移动的百科全书，能对所有问题给出合理分析，尤其是在调试和数据分析时，它提供了即时有效的支持，使学生的成就感更强。

（3）运用genai辅助生成精确、客观的全面化学习者画像，传统教学通常由教师讲授原理，学生被动接受。教师引入智能体进行及时、个性化的知识答疑，更符合项目式学习“以学生问题为起点”的特性，激发了主动探究的内驱力。

三、典型案例

（1）选取某一个科技活动的主题，我的提示词是以奇妙的食物旅行为题目设计一个小学科技活动方案。要求1以学生为主体2保证知识的严谨正确性。3最后为不同学生设计专属学习者档案。生成的方案为：

后进行多轮对话进行优化：

框架更加优质全面，新手教师也能够快速生成优质的活动方案

3. 我们设计了一个24小时的个性化答疑agent，coze平台的配置过程运行效果如图：

我们设计活动评价量规，学生作品提交之后，自动评分。我们会收集学生自评、同伴互评、教师评价这六个维度上的分数各自连成曲线，可比较认知差异，促进学生自我反思。

并允许老师修正。

3. 结论

在政策与个性化学习、人机协同等理论支撑下，genai可从活动备课、课外辅导、成果评价三大核心环节系统性破解传统小学课外科技活动现存痛点，以学生为中心、人机协同、知情共育三大原则是技术落地的必要约束，规避ai滥用、技术越位带来的育人风险；

第二，实操案例证明：借助提示词迭代生成活动方案、coze搭建专属答疑agent、ai赋能多维量化评价三类落地方式具备极强可复制性，无论资深教师还是新入职科技教师，均可低成本落地数智化课外科技活动；

第三，genai是课外科技的教学辅助工具而非育人替代者，落地过程中必须坚守教师主导、学生实操的核心地位，依托三元人机协同模式发挥技术优势。

（2）未来展望

后续可进一步拓展genai在课外科技中的应用场景，结合虚拟仿真ai工具开发线上虚拟科学实验，弥补现实器材短缺无法开展高危、高成本课外实验的短板；同时完善ai使用规范细则，构建适配本校学情的科技活动ai使用准则，持续优化ai与课外科创的融合深度，助力小学课外科技活动常态化数字化转型。

参考文献

课外科技活动：小学生科学素养成长的趣味“魔法盒”

课外科学教育的现状、特征和发展对策——基于北京市275所中小学的实证调查

“双减”背景下高校实验室支持中小学课外科技活动的探索与实践

教育部等七部门关于加强中小学科技教育的意见

人工智能教育应用的伦理风险和规范原则

ai赋能课堂教育更有温度——生成式人工智能在小学科学教学中的实践探索

生成式人工智能赋能科学探究学习：价值内涵、实践框架与实践方略