人工智能背景下的STEM教育变革思考

学生导报 徐汇区青少年活动中心 吴骁奕

  徐汇区青少年活动中心 吴骁奕

  在人工智能与科技革命加速演进的背景下,人工智能技术与STEM教育的深度融合成为培育创新型人才的关键路径。本文分析了现有的STEM教育存在的瓶颈,并系统探究了人工智能如何助力STEM教育形成新生态。“人工智能+STEM”(A-STEM)模式通过技术赋能实现了教育公平、质量提升与创新能力培养的有机统一,这一模式可能重塑了教学形态与师生关系,更通过前沿技术研发与教育生态重构,为培养面向未来的复合型科技创新人才奠定了坚实基础。

  一、背景

  党的二十大报告明确提出“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”。人工智能赋能教育纳入国家战略布局,需通过技术革新突破传统教育模式,培养适应未来科技竞争的创新型人才。

  2023年11月,联合国教科文组织第42届大会以协商一致的方式通过了在中国上海徐汇设立国际STEM教育研究所的决议,标志着教科文组织一类中心首次落户中国。上海市徐汇区率先开启了STEM教育新篇章。

  传统STEM教育受限于资源分配不均、评价体系单一、教师能力与资源不足等问题,难以满足人工智能时代对复合型人才的需求。人工智能的介入,通过场景重构、技术赋能和生态优化,为STEM教育注入新动能,推动其向更高阶的“人工智能+STEM”(A-STEM)模式演进。  

  二、传统STEM教育的瓶颈与挑战 

  (一)资源存在局限与分布不均  目前STEM教育项目多集中于城市,农村偏远地区因师资、设备不足等原因难以开展高质量实践。尽管低成本项目具有可行性,但尚未形成规模化推广模式传统。高质量的STEM教育较为依赖实验室和硬件设备,硬件设备上城乡、区域间资源差异显著。例如,农村学校因缺乏资金难以有激光雕刻、3D打印等物化工具,导致学生难以以技术手段将项目物化,没法很好接触前沿技术设备。同时,因场地原因,多局限于课堂内的知识传授,缺乏真实问题情境的深度互动。  

  (二)课程设计存在结构性缺陷传统STEM教育常被简化为“学科拼盘”,缺乏真实问题情境下的跨学科整合,缺乏让学生解决一个真实问题的导向。例如,部分课程过度聚焦编程、机器人等工具操作,忽视科学原理与工程思维的培养,导致学生陷入“流水线式技能训练”而非创新实践。

  (三)评价体系面临困难   

  评价一直是课程中较为困难的一部分,对于STEM课程更为如此。在教师理念缺失、精力有限的情况下,评价方式多以结果导向为主,过度依赖标准化测试或最终作品,忽视对学生科学思维、跨学科能力等过程性指标的捕捉,导致难以全面反映能力发展轨迹,现行评价标准沿用传统学科框架,缺乏对工程思维、计算思维等核心素养的量化评估维度,也容易造成评价结果片面化。

  (四)教师教学能力与精力缺乏当前我国STEM教师普遍面临跨学科能力短板,传统分科教育培养模式导致七成以上的教师缺乏工程思维与计算思维培养能力,且对于STEM理念仍聚焦传统理工科,难以适应项目式学习需求。

  与此同时教师还需要承担课程开发、实验指导及竞赛组织等多重任务,迫使教师将绝大部分精力用于传统考试教学中,导致STEM教学与研究困境进一步加剧,更严峻的是,STEM教师年均专业培训不足16小时,这种“能力赤字”与“精力透支”的叠加效应,直接导致我国STEM教学更多地流于形式。

  三、人工智能赋能STEM教育的多维突破  

  (一)虚实交融:

  构建多维互动式学习场景 

  人工智能的快速发展,同步促进虚拟现实(VR)、增强现实(AR)及物联网(IoT)技术的快速发展及其场景的建模效率,这使得原本就强调情境建构的STEM教育可以突破更多时空限制,构建虚实结合的沉浸式学习环境。AI驱动的智能教室支持跨学科项目式学习,如“智能家庭入侵报警装置”项目,学生通过头戴式眼镜,第一视角操作物联网传感器与编程工具协作,完成工程设计与问题解决,实现从“知识记忆”到“创新实践”的认知升级。

  (二)硬件赋能:

  重塑人机协同课堂模式

  AI赋能的硬件设备成为STEM教育的重要载体,可以大大降低学生对于专业知识的储备要求。例如,学生可以方便使用行空板、树莓派等传统开源硬件来集成传感器与编程接口。更为令人期待的是,在2025年春晚上大放异彩的人形机器人,在AI的赋能下,将极有可能在三年内走入课堂,此类具身智能的出现,将极大地赋能以STEM为例的课堂。人形机器人通过多模态交互技术,如语音、视觉、触觉等,打破传统课堂时空限制,提供沉浸式学习环境;也可以成为学生进行项目开展的助手,去完成一些机械化的,甚至有一定危险性的实验与操作,大大地减少试错成本,让学生可以大胆地想,大胆地做,大胆地创新。

  (三)课程设计:

  定制个性化的STEM项目  

  STEM的课程设计往往会花费教师大量时间,而AI赋能下的个性化STEM课程设计通过对于学生多模态数据采集与智能算法,实现学习路径的动态适配与前沿热点追踪。系统基于学生的学习行为数据如任务完成质量知识掌握曲线,以及认知特征如逻辑思维能力、空间想象力等,构建动态学习画像,为不同学生群体设计分层任务,因材施教。同时AI技术可辅助教师生成符合课程标准的教学设计框架,支持教师输入主题要素与学情特点后,自动生成多角度教学方案,涵盖教学目标、重难点分析及互动环节设计等,大大帮教师节约时间成本。这种技术赋能使STEM课程与活动实现“按需生长”,为STEM课程优化、教师培训及教育政策制定提供科学依据。

  (四)动态评估:

  构建多维智能评价体系

  AI技术革新了传统教育评价模式,实现从“结果评分”到“能力发展追踪”的转变。借助于AI,系统可自动解析学生课堂讨论内容、实验操作行为及协作语音记录,生成涵盖逻辑思维、创新能力、团队协作等维度的评估报告。如在课题上,学生的回答、方案的撰写、作品的呈现,都可以被AI捕捉,并快速地分析诊断,提供个性化学习建议,帮助教师动态调整教学策略。

  四、结语

  人工智能与STEM教育的深度融合正在重塑未来创新人才培养范式。本文探究了A-STEM模式在破解教育公平、质量提升和可持续发展等价值:基于认知科学的自适应STEM课程体系,实现了从“标准化培养”到“个性化成长”的范式转变;动态评估系统构建起贯穿学习全过程的素养发展图谱,为因材施教提供精准支撑。随着具身智能、脑机接口等新技术的发展,教育场景将呈现更强的沉浸性与交互性,教师角色也将从知识传授者转向创新引导者。

2025年03月24日 A07