隨著AI技術的快速發展，其在教育領域的應用日益廣泛。數學等國家課程作為基礎教育的重要學科，正逐步引入AI技術以優化教學流程、提升學習效能。隨著教育數字化轉型的推進，AI技術已深度介入小學課堂教學的全環節。當前技術應用呈現“工具多元化”與“場景精細化”雙重特征：一方面，虛擬助教、生成式AI、編程平臺等技術載體持續豐富；另一方面，個性化學習、動態資源生成等教學場景不斷細分。然而，技術應用中的“形式化”“工具化”傾向，導致部分實踐偏離教育本質，暴露出技術主導傾向與教育價值流失現象，要求研究者重新審視智能技術與學科教學的融合邏輯。本文基于典型案例分析，旨在厘清AI技術在小學數學教學中的實踐現狀與深層矛盾，并提出回歸教育本位的優化路徑，以期為技術與教育的深度融合提供方法論指導。現狀：AI技術的小學多學科教學應用隨著教育信息化2.0行動的推進，AI技術正嘗試嵌入小學數學教學場域。AI技術在小學數學教學中的應用主要聚焦個性化學習、動態資源生成與跨學科融合三大場景，形成AI技術的小學數學教學應用圖譜（表1）。表1AI技術應用場景分類1.個性化學習的精準實踐學情分析系統通過數據追蹤實現差異化教學。如在分數運算單元，系統自動識別學生的概念理解偏差，定向提供分數可視化工具與階梯訓練題，使教師得以集中精力解決高階思維問題。此類實踐表明，AI技術的動態診斷能力可有效支持精準教學，但其成功關鍵在于人機功能的互補性設計。2.動態資源的場景化生成生成式AI工具正在改變知識呈現方式。如在“百分數的認識”教學中，教師利用智能平臺創建籃球比賽模擬系統。學生通過調整投籃次數實時觀察命中率變化，系統同步生成的動態折線圖，將抽象統計概念轉化為可視化的探究任務。這種技術創設的具身學習環境，既增強了學生的數學建模能力，也揭示了工具使用需與教學目標保持高度一致的重要性。3.跨學科融合的創造性嘗試筆者所在學校在AI跨學科融合的課堂實踐中進行了如下嘗試。（1）Bingo智能機器人進課堂，助力人工智能通識課程從三年級起，學生開始接觸信息科技課程。這一階段，讓學生接觸人工智能相關知識刻不容緩。初期，學生基礎薄弱，對人工智能了解甚少，于是我們引進了Bingo機器人和配套的人工智能通識課程，讓學生從基礎開始接觸、了解人工智能，為后續學習進行鋪墊。在這一過程中，學生的知識理解與探索能力得到了顯著增強。Bingo機器人以生動有趣的方式呈現知識，激發了學生對人工智能的好奇心。從簡單的概念講解到實際應用案例展示，學生逐漸理解了人工智能的基本原理。這種學習體驗激發了他們主動探索知識的欲望，不少學生課后還會自主查閱資料，進一步了解人工智能在生活中的更多應用，自主學習能力得到了有效培養。（2）數字人形象進課堂，豐富課堂形式，激發學生興趣隨著人工智能技術的發展，數字人技術進入課堂。在美術“盤子”系列課程中，美術教師設計了“盤琦琦”數字人形象，帶領學生了解盤子的結構和制作工藝等。這不僅提高了學生的學習興趣，為課堂注入活力，還提升了學生的創新思維與設計能力。“盤琦琦”獨特的講解方式為學生打開了新的學習視角，學生在學習盤子知識的基礎上，融入個人創意，設計出風格各異的盤子作品。這種創新實踐讓學生突破了傳統思維的限制，大膽發揮想象力，藝術設計能力得到了明顯提升。（3）AIGC進課堂，降低時間成本在綜合實踐活動課程“操場改造我參與”中，為了讓學生更好地表達想法，教師采用多平臺的AIGC圖片生成工具，生成理想中的操場圖片，節約了手動繪圖時間，同時培養了學生的對話與表達能力。學生在使用AIGC工具時，需要清晰、準確地向工具描述自己的設計思路，如操場的布局、設施種類等，這一過程鍛煉了他們的語言表達能力和邏輯思維能力。生成圖片后，學生在向同學和教師闡述設計方案時，進一步提升了表達與溝通能力。此外，AIGC工具幫助學生快速將創意轉化為可視化成果，激發了學生的創新思維，讓學生敢于嘗試更多新穎的設計，創新能力得到培養。反思：技術應用中的多維挑戰AI技術的教學實踐在取得階段性成果的同時，也面臨工具理性與教育價值的結構性沖突。這種沖突不僅體現在教學場景的表層適配方面，也涉及教育主體性消解等深層矛盾，亟需通過系統性反思重構技術賦能路徑。1.表層失衡：技術效能與教學目標的錯位部分教學實踐中，技術應用的“炫技化”傾向導致工具價值凌駕于教育目標之上。如某校在“圖形規律”教學中引入機器人歌舞表演，課堂觀察顯示，學生初期注意力高度集中于技術展示環節，但表演結束后對知識點的遷移應用能力明顯減弱。此類設計將AI異化為吸引眼球的表演道具，其技術介入未能有效服務于知識建構，反而導致教學流程斷裂。這種現象印證了布魯納認知發展理論的核心觀點一一過度依賴具象化工具，可能阻礙學生符號抽象能力的發展。2.效能悖論：技術復雜度與認知負荷的失衡跨學科融合實踐中，技術操作門檻過高可能引發逆向教學效果。如在一節“雞兔同籠”編程教學實踐中，技術操作的復雜度顯著增加了學生的認知負荷。課堂觀察顯示，與傳統教學班級相比，編程組學生普遍表現出更高的焦慮情緒，問題解決效率也呈現下降趨勢。這種技術反噬現象揭示了教學設計中的關鍵矛盾：當技術操作占據過多認知資源時，學生的學科思維發展空間將被壓縮。教育技術研究者需在工具創新與認知負荷控制間尋求平衡點。3.深層危機：教育異化與倫理風險技術應用的縱深發展正引發新的倫理困境。通過某平臺測評結果顯示，情緒識別系統對兒童微表情的過度采集，可能造成隱私數據的二次傳播風險。同時，AI生成的標準化教案在提高教學效率的同時，也帶來教學設計趨同化的風險。如“圓的面積”教學中，教師過度依賴系統推送的固定教學模板，導致課堂活動的多樣性與創造性顯著受限。這些案例印證了保羅·弗萊雷對“銀行式教育”的批判一技術主導的標準化流程可能削弱教師作為課程設計主體的能動性。如何維系技術輔助與人文關懷的張力成為關鍵課題。優化路徑：構建教育本位的技術生態破解AI技術教學應用困境，需建立“目標校準一工具適配一主體協同”三維框架，推動技術從“教學裝飾”向“認知腳手架”轉型。1.目標校準機制建構基于《義務教育數學課程標準（2022年版）》構建技術篩選框架，我們通過核心素養導向的適配性分析（表2），為AI工具的教學應用提供決策支持。在某次區域教研實踐中，動態數軸類工具因高度契合數感培養目標，被列為優先推薦資源；而圖形化編程工具因與課標要求的匹配度相對有限，需進一步優化設計邏輯。表2技術適配性評估矩陣（示例）2.輕量化工具開發策略基于認知負荷理論，我們建立“五要素”界面設計原則：功能分區不超過5個主模塊；交互響應時間控制在3秒以內；錯誤提示同步關聯知識點微課。在區域教研團隊指導下，我們通過限制智能畫板的圖形切割功能使用場景，顯著提高了工具與周長教學目標的匹配度。課后評估顯示，學生通過該工具建立的直觀認知可有效遷移至傳統紙筆測試情境。這種場景化設計印證了梅耶多媒體學習理論的核心理念一技術工具的簡約設計能有效降低外在認知負荷。3.人機協同決策模型我們構建了“雙循環”協同機制。在實踐中，教師通過該模型否決了AI推薦的AR虛擬實驗方案，轉而采用實物測量教學。教學評估表明，采用實物測量方案的學生對體積公式的具象化理解能力明顯優于虛擬實驗組，且空間想象力指標顯著優于對照組。這種“人類決策主導、技術數據支撐”的模式，有效規避了技術剛性對教學彈性的壓制，值得學習與借鑒。未來展望：基于“豐實”回歸教育本質的技術迭代AI技術的教育應用正經歷從工具革新到價值重構的范式轉換。未來的發展路徑需始終錨定教育本質，在技術創新與教育規律間尋求動態平衡，構建人機共生的新型教學生態。1.情感增強型AI的研發方向基于多模態感知技術的情感計算系統，可有效提升教學交互的適切性。如實驗性教學系統通過語音停頓頻率與面部微表情分析，實時識別學生的認知焦慮狀態，并動態調整教學節奏。根據維果茨基最近發展區理論，分級提示系統通過動態調整認知挑戰強度，理論上可降低高焦慮學生的回避傾向，從而促進其參與行為。這類技術的突破印證了維果茨基社會文化理論的預見一技術中介應成為師生情感聯結的增強劑，而非冰冷的教學機器。2.認知腳手架工具的設計范式遵循最近發展區理論的智能引導系統，正重塑傳統練習反饋機制。某省教研團隊開發的分數運算輔助工具，采用三級提示策略：初次錯誤時提示關鍵步驟，二次錯誤展示動態演示，三次錯誤則觸發教師介入機制。這種漸進式的引導既保護了學生的探究自主性，又避免了過度依賴直接答案的思維惰性，體現了支架式教學理念的技術實現路徑。3.虛實融合的元課堂建構增強現實技術與實體教具的有機融合，開創了空間認知培養的新維度。如在幾何教學中引入虛實融合技術，學生通過AR設備將虛擬正方體與實物結合觀察，系統實時提供棱長數據支持。研究表明，此類技術創設的具身認知環境能夠有效促進學生對立體圖形公式的自主推導。根據維果茨基中介理論，技術工具通過提供“認知腳手架”，可幫助學生跨越最近發展區，實現從具象操作到抽象推理的躍遷。此類實踐表明，當虛擬仿真與具身操作形成教學閉環