“快課堂”也有“慢傷害”

《義務教育科學課程標準（2022年版）》高度重視科學思維的培養，明確提出學生應具備推理論證能力。推理論證能力具體表現為：學生能夠基于證據和邏輯，運用分析與綜合、比較與分類、歸納與演繹等思維方法，建立證據與解釋之間的聯系，并提出合理見解。在科學實驗教學中，實驗數據的采集是發展學生推理論證能力的重要途徑之一。然而，大部分學生的思維尚處于具體運算階段，他們在實驗過程中常常存在操作不規范、變量控制不嚴、注意力分散，甚至篡改數據等問題。這在一定程度上影響了他們科學思維的發展。

隨著信息技術與教育的深度融合，智能工具為科學實驗帶來了全新的可能，如智能傳感器、物聯網等技術，不僅提升了科學實驗的效率與精確度，還為科學實驗注入了新活力。但是，智能工具能否完全替代傳統實驗工具尚待商權。經過長期的實驗和觀察，筆者發現智能工具在采集數據快速、準確的同時，也可能削弱學生對科學實驗的基本理解與掌握。因此，本文以教科版五年級下冊《溫度不同的物體相互接觸》為例，通過對比傳統與智能兩種采集方式，分析科學實驗數據智能采集的利弊與適用場景，探討如何在數字化技術和傳統實驗方法之間達成平衡，以此為小學科學實驗教學提供實踐啟示。

一、對比案例：傳統與智能兩種采集方式

本課的實驗旨在測量溫度不同的兩種液體相互接觸后的溫度變化。按照教材要求，學生每2分鐘采集1次實驗數據，共采集7次，歷時14分鐘。實驗結束后，學生根據實驗記錄繪制溫度變化折線圖。針對這一實驗，筆者選擇所在學校五年級的4個平行班（每班45人）為對象進行對照教學。其中，2個班的學生在實驗過程中采用DS18B20防水溫度傳感器（精度 ），通過預先編程的掌控板每隔2分鐘自動顯示實驗數據，最后使用Arduino（中小學通用的開源電子平臺）智能數據采集系統自動記錄數據（如圖1），并同步生成溫度折線圖。以上2個班被劃分為“智采組”。

另外2個班的學生則采用傳統實驗方法，使用酒精溫度計（分度值為1℃）、機械秒表及紙質記錄表進行實驗。實驗過程中，每隔2分鐘由2名學生分別讀取冷熱水的溫度，第3名學生負責記錄數據（如圖2）。上述2個班被劃分為“傳統組”。

二、快課堂，智能數據采集的優勢

通過對比教學發現，智能數據采集系統能夠在加快實驗進程和提升教學效率兩方面發揮積極作用。

（一）精準高效的實驗數據采集

在傳統組，學生使用溫度計和秒表采集數據時，其結果很容易受到多種因素的干擾，導致實驗數據失真，降低了采集效率。而在智采組，學生實驗時可以有效規避上述干擾，使數據采集變得更加精準和高效。

傳統的酒精溫度計分度值為 1^°C ，學生即使細致估讀，也只能讀到 0.5^°C ；而智能數據采集系統的精度可調整，最高可達到 0.1^°C ，能夠捕捉“冷水在12～14分鐘內溫度僅上升 0.3^°C \"等細微變化。學生在使用酒精溫度計采集實驗數據時，常因操作或讀數不規范引發小組成員間的分歧，甚至有人因爭議而更改數據。而智能數據采集系統不僅可以有效避免這些人為誤差，還可以通過系統定時顯示和記錄實驗數據。這個數據能夠得到團隊成員的共同認可。

（二）可控的實驗過程

在智能采集工具正確安裝的前提下，實驗能夠按照既定程序穩定運行。在智采組，除1個小組因傳感器連接松動導致數據采集部分失敗外，整個操作過程大大減少了人為不確定性的影響。在本次實驗中，學生只需按下“開始\"鍵，每隔2分鐘屏幕便會自動顯示溫度數據，同時這些結果也會被自動記錄在文檔中。整個實驗過程在14分鐘內準時完成。而在傳統組，因前期小組分工討論、過程中返工等因素，導致數據采集通常需要20分鐘，遠超過智采組的平均時長。此外，在實驗過程中，筆者發現傳統組因記錄匆忙或分工不明，部分小組出現了漏記數據的情況；而智采組的學生可以完整記錄全部測量得到的數值。

（三）靈活充分的教學環節推進

高效精準的實驗數據采集系統，不僅節約了課堂時間，還為數據分析和現象探究等教學環節提供了充足的保障。

1.更充分而深入的實驗研討

高效的智能數據采集系統為學生贏得了更多進行實驗探究和討論的時間，讓他們能夠更充分地分析和理解實驗數據背后的科學意義。在本案例中，智采組學生僅用了14分鐘便完成了實驗及折線圖的繪制；而傳統組則用了25分鐘才完成同樣的任務。可見，智采組比傳統組少用了近10分鐘時間，這10分鐘可以用于圍繞實驗數據開展研討活動。在充足的研討時間中，學生逐漸接觸到熱能守恒的概念。有的學生還意識到，當熱水和冷水混合達到溫度平衡時，其溫度并非兩者的簡單平均，而是受到水量等因素的影響，并據此對水溫變化趨勢進行了預測。

2.更便捷的后續實驗探究

本次實驗共安排了14分鐘7次的數據采集。傳統組中，一些學生未能在規定時間內觀察到水溫環境溫度完全均衡就結束了實驗。而智采組則能輕松實現實驗的延續一一即使學生離開，實驗數據依然可以被自動上傳和記錄。圖3是智采組某小組的后續部分實驗數據與折線圖，實驗一共持續了2個多小時。后續，學生可以直觀地觀察到水溫均衡后冷、熱水的變化過程，并最終發現水溫會與環境溫度趨于一致。這樣的實驗過程讓學生印象更深刻。相比之下，傳統組只能通過前期實驗的數據進行推斷，難以獲得像智采組那樣直觀、深刻的學習體驗。

三、慢傷害，智能數據采集的不足

盡管智能數據采集技術具有明顯的技術優勢，但考慮到7～11歲學生仍處于具體運算階段，他們的認知結構以直觀和具象為主，結合筆者的長期觀察，在實驗過程中引人智能數據采集系統，可能會對學生產生一些慢傷害。

（一）具身體驗的缺失

學生通過身體與環境的互動來獲取經驗、知識和情感。智能數據采集系統代替了學生親自測量和記錄的過程，導致實驗中的感官互動體驗被大大削弱。例如，傳統實驗中，學生可以通過觸摸玻璃壁感受熱脹冷縮、觀察液柱升降理解溫度變化等。這些具身體驗都是智能數據采集系統無法獲取的。同時，完全依賴智能數據采集系統還會導致實驗操作技能，如在實驗中讀取刻度、同步計時與記錄等的弱化，影響學生日后獨立完成測量任務的能力。

例如，熱水在前4分鐘內溫度下降最快，這一細節在傳統組中幾乎都能被學生及時發現，原因在于他們能夠直觀看到溫度計液柱快速下降的過程。而在智采組中，超過一半的學生未能注意到這一現象，因為他們看到的只是數字變化，所以難以理解其背后的物理意義?？梢姡狈呱眢w驗，使學生難以建立“數據一現象一原理\"的深層聯系。

（二）批判性思維的削弱

對信息技術基礎較弱的學生來說，智能數據采集系統常常是一個難以理解的“技術黑箱”。他們不了解傳感器的測量原理，只能無條件相信儀器輸出的數據，把這些結果當作“權威答案”，以致對數據來源缺乏基本的懷疑和思考。此外，智能采集系統簡化了實驗設計和變量控制等環節，減少了學生自主思考的機會，久而久之，學生容易形成“只信數據，不問過程\"的思維惰性。例如，智采組中有一個小組在實驗時出現了冷水溫度比熱水溫度高2℃的異常數據，這實際上是由傳感器連接松動導致的，但學生并未產生任何質疑，直接采信了這個數據。

反觀傳統組，學生在使用傳統測量工具進行實驗時，采集數據不可避免地會出現誤差。在這一過程中，學生不僅需要理解和掌握測量工具的原理，還要學會過濾環境干擾（如門窗開關引起的溫度變化），并通過規范操作來盡量減小誤差。他們也會對采集到的數據是否合理進行獨立判斷和質疑。例如，在展示溫度變化折線圖時，傳統組由于存在操作誤差，有幾組學生在熱水與冷水溫度達到平衡時，測得的溫度并不完全相同，與其他小組的數據結果產生了顯著差異。學生為此展開了激烈的討論，逐步認識到所有測量都是近似的，并最終在實驗結論上達成了共識。通過對誤差原因的探討，學生不僅提升了實驗設計中控制變量的能力，還對“科學的真實”有了更深刻的理解。相比之下，過于完美、毫無差異的數據反而可能使學生形成“科學等同于絕對真理\"的誤解，不利于其科學素養的全面發展。

此外，長時間依賴智能化數據采集還會削弱學生的協作能力。傳統實驗中，學生需協作完成“計時、讀數、記錄、監督\"等任務，自然形成責任意識與溝通能力；而智采組學生僅需在屏幕上點擊“開始”，就能獨立操作，完成整個實驗。

綜上所述，學生科學思維的發展不僅依賴于“高效的數據”，更離不開“有溫度的過程”，包括儀器的觸感、合作中的討論、對錯誤的反思。這些寶貴的體驗才是科學思維扎根的地方。對比智采組與傳統組實驗數據采集的優劣可知，低年級科學實驗更適合以傳統工具為主，這既契合學生現有的思維認知水平，也有助于培養他們的動手能力和對測量誤差的理解。高年級則可采用傳統與智采并重的方式一一注重觀察過程的實驗以傳統采集為主，注重終極數據比對或需要長時觀測的實驗則可利用智能數據采集系統。小學科學實驗教學正處于數字化轉型階段，教師應保持理性，在用智能數據采集系統提高效率的同時，還要注重學生的動手與觀察體驗，防止技術過度介入導致的“慢傷害”發生。

參考文獻：

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[4核心素養研究課題組.中國學生發展核心素養[J].中國教育學刊，2016（10）：1-3.

（浙江師范大學附屬小學）

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