AI賦能 鷹架式學習

促進幼兒認知發展與問題解決能力的提升。建構游戲是幼兒認知發展的重要途徑。將鷹架理論與AI技術創新結合，可利用AI技術實時評估幼兒的認知發展水平，精準把握其“最近發展區”的特征和需求，智能推送與幼兒認知水平相匹配的游戲任務難度和挑戰，在“遞過鷹架”與“撤除鷹架”中，引導幼兒不斷嘗試，突破現有認知局限，循序漸進地提升問題解決能力。

AI技術還可通過海量游戲行為數據分析，總結幼兒認知能力發展的一般規律和個體特點。深人挖掘每個幼兒在不同認知能力維度上的優勢與不足，繪制出精準的個性化認知能力發展圖譜，為教師優化建構游戲的設計提供科學、精準的決策依據，進而因材施教，制定有針對性的個性化游戲方案，促進幼兒認知能力的持續提升。AI與鷹架理論的融合應用，可使建構游戲更具針對性、挑戰性和適宜性，進而最大限度地發揮游戲對幼兒認知發展的促進作用。

通過智能分析每個幼兒在建構游戲中的行為特征和認知需求，利用學習行為建模、教學策略優化等算法，自動生成個性化的指導策略與支持方案，及時給予

鷹架理論作為一種廣泛應用于教育領域的支持性教學策略，強調教師應根據幼兒的“最近發展區”特征，提供適宜的幫助支架，引導幼兒在教師的示范和提示下逐步內化知識，以促進其主動構建認知能力。人工智能技術以其智能化、自適應、交互性等技術優勢，為實現精準化、個性化的鷹架式學習支持，提供了全新的技術路徑。將二者創新融合應用于幼兒園構建游戲教學，有助于突破傳統游戲教學模式的時空限制，為幼兒提供個性化、精準化和持續性的學習支持，進而全面提升幼兒園構建游戲活動的質量。

提升教師個性化指導能力與整體教學效能。幼兒存在個體差異，在建構游戲教學過程中，僅靠教師往往難以全面、及時地兼顧每個幼兒的學習需求，提供有針對性的個性化指導。

AI技術可彌補教師指導的不足，幼兒有針對性的引導和幫助，減輕教師的教學負擔，讓教師從煩瑣的重復性指導工作中解放出來。

AI系統像教學助手一樣，可實時追蹤記錄每個幼兒的游戲過程數據，利用可視化分析技術，多維度呈現教學效果，精準評估每個幼兒對知識技能的掌握程度，診斷學習困難點，優化個性化教學決策，協助教師有針對性地改進教學策略，精準施教，從而提升整體教學效率和教學質量。

拓展幼兒建構游戲的創造性表現與游戲復雜性。傳統的建構游戲往往受到玩具材料、玩具種類、游戲場地等客觀條件的限制，幼兒建構作品的創造性表現空間和游戲內容的復雜程度難以進一步拓展。

引入AI技術可突破物理條件的限制，為幼兒提供海量的虛擬建構素材和輔助工具，涵蓋不同主題、造型、色彩和材質等，讓幼兒在更為廣闊的虛擬空間中盡情創造、想象和實踐，激發他們在建構過程中持續進發創意靈感。

AI系統還可根據幼兒的即時建構行為和創意表現，利用強化學習、遷移學習等算法，實時動態優化游戲任務要求和場景設置，適時增加新的拓展元素，不斷激發幼兒探索更多構建的可能性，挖掘更具創造性的構建方案，持續挑戰幼兒的創造力潛能，不斷拓展建構游戲的內容廣度、結構深度和創意高度，讓幼兒在游戲中獲得持續發展。

如何基于鷹架理論應用AI技術

智能評估系統：精準識別幼兒的“最近發展區”。應用大數據分析、機器學習等AI技術開發智能評估系統，通過持續收集、分析幼兒日常游戲行為的海量數據，利用知識追蹤、學習者建模等智能算法，動態實時評估幼兒在建構游戲各環節的認知發展水平，包括思維能力、問題解決能力、創造力等多維度指標，形成全面立體的能力發展圖譜，從而準確識別幼兒的“最近發展區”。

評估結果可直觀呈現幼兒在建構能力、想象力、創造力等各維度的優勢領域和提升空間。利用雷達圖、能力曲線等可視化方式，清晰定位出幼兒的發展潛力區，便于教師精準把握，因材施教。

評估系統還可利用學習分析技術，跟蹤記錄幼兒構建能力發展的階段性變化，繪制個性化成長軌跡，形成連續動態的評估報告，為教師持續優化個性化指導方案提供精準的數據畫像依據。

自適應提示技術：提供動態化、個性化鷹架支持。融合AI自適應學習技術，開發個性化智能提示系統，為每個幼兒提供量身定制的鷹架式支持。基于智能評估系統精準識別的幼兒能力水平特征，提示系統可利用知識推薦算法、難度匹配機制等，實時動態調整建構游戲的任務目標和難度梯度，引導幼兒在“最近發展區”探索，并給予適宜的情境化操作提示，提示形式包括語音引導、動畫演示、啟發問題和原理解釋等，涵蓋聽覺、視覺、思維等多種渠道，避免簡單化、僵化的干預，讓鷹架支持更加豐富立體。

提示系統還可根據幼兒的即時游戲表現和認知反應，利用學習反饋優化機制，實時生成個性化的新提示內容，動態調整提示方式，既適時“遞過鷹架”，又及時“撤除鷹架”，讓提示更具智能適應性，從而滿足幼兒的個性化學習需求，實現精準支架搭建。

虛擬伙伴設計：創設逼真的社會性學習情境。設計擬人化的AI虛擬伙伴，利用語音交互、面部表情識別、動作捕捉等技術，賦予其逼真的人格特征，使其像真實的游戲伙伴一樣陪伴幼兒開展建構游戲互動。

可根據幼兒的性格特點和興趣愛好，個性化定制虛擬伙伴的形象特征，如活潑開朗型、耐心細致型等，扮演不同的游戲角色，營造趣味盎然的游戲情境。在建構過程中，虛擬伙伴可利用自然語言處理、情感計算等AI技術，與幼兒展開智能對話，引導幼兒開展協同操作、分工合作和角色互換等互動，以此促進幼兒人際交往技能的提升。

虛擬伙伴還可通過智能感知技術捕捉幼兒的情緒狀態變化，當幼兒在游戲中遇到困難時，及時給予鼓勵性評價和情感支持；設置階段性激勵，幫助幼兒化解游戲挫折，增強幼兒自信心，由此創設逼真的虛擬社會學習情境，讓幼兒在與虛擬伙伴的趣味互動中，潛移默化地培養社會交往能力、合作意識與分享精神。

鷹架理論與AI技術的深度融合應用，為幼兒建構游戲教學注入了新的動力和活力。智能評估、自適應提示、虛擬伙伴等一系列創新的AI應用策略，不僅可精準支持幼兒的認知能力發展，切實提升教師的個性化指導效能，為幼兒提供個性化、智能化和沉浸式的游戲體驗，還能充分激發幼兒的想象力與創造力，拓展幼兒的思維空間。

在未來的教學實踐中，幼兒園應加強教育技術學、發展心理學、人工智能等多學科協同創新，不斷優化人工智能在幼兒游戲教學中的應用模式，讓智能技術成為幼兒游戲成長的得力助推器，有力推動幼兒教育的變革創新，加快幼兒教育邁向智能時代。