一、选题背景与意义

（一）选题背景

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到教育领域的各个方面，为教育改革和创新带来了新的机遇和挑战。小学数学作为基础教育的重要组成部分，对于培养学生的数学思维和素养起着至关重要的作用。“量感”作为数学核心素养的重要内容之一，是学生理解和运用数学知识解决实际问题的基础。然而，在传统的小学数学教学中，“量感”培养往往面临着教学方法单一、教学资源有限等问题，导致学生的“量感”素养难以得到有效提升。因此，如何借助 AI 技术赋能小学数学教学，探索提升学生“量感”素养的实践路径，成为当前小学数学教育领域亟待解决的重要问题。

（二）选题意义

理论意义方面，本课题的研究将丰富 AI 与小学数学教学融合的理论体系，为“量感”素养的培养提供新的理论视角和研究思路。通过深入探讨 AI 技术在小学数学“量感”教学中的应用机制和作用原理，有助于进一步完善数学核心素养的理论框架。

实践意义方面，本课题的研究成果将为小学数学教师提供具体的教学策略和实践方法，指导教师在教学中合理运用 AI 技术，提升“量感”教学的有效性和趣味性。同时，有助于提高学生的“量感”素养，促进学生数学思维的发展和解决实际问题能力的提升，为学生的未来学习和生活奠定坚实的基础。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

本课题立足于人工智能教育应用的时代背景，聚焦小学数学核心素养培养的关键领域，旨在通过技术创新与教学改革的深度融合，系统探索AI技术支持下的"量感"素养提升路径。研究目标具体体现在以下三个维度：

1. 现状诊断与需求分析：通过多维度调研，全面把握当前小学数学"量感"教学的实施现状，深入剖析传统教学中存在的认知抽象化、体验单一化、反馈滞后化等突出问题。同时，系统分析AI技术在情境创设、个性化学习、即时反馈等方面的技术优势，论证其在"量感"教学中的适用性与可行性，为后续研究奠定基础。

2. 模式创新与策略构建：基于建构主义学习理论和具身认知理论，结合AI技术特性，构建"三维一体"的智能教学模式。该模式将重点突破传统教学的时空限制，通过虚实融合的情境体验、智能适配的学习路径、精准及时的教学反馈等创新要素，系统提升"量感"培养的实效性。同时，开发配套的教学策略体系，为教师提供可操作的实施指南。

3. 实践验证与路径优化：通过严格的实证研究，验证智能教学模式的实际效果，形成具有推广价值的实践路径。研究将重点关注模式在不同学校、不同年级的适应性，探索规模化应用的可行性。最终产出包含理论框架、实施策略、评价工具在内的完整解决方案，为小学数学教学改革提供示范案例。

（二）研究内容

1. AI赋能下小学数学"量感"教学现状调研：采用混合研究方法，通过量表测评、课堂观察、深度访谈等途径，多角度采集"量感"教学现状数据。调研将覆盖教学目标设定（是否关注量感的形成过程）、内容组织（是否提供丰富的度量体验）、方法运用（是否注重实践操作）、评价实施（是否关注量感发展）等关键维度。特别关注城乡差异、校际差异对"量感"教学的影响，为差异化解决方案设计提供依据。调研结果将通过Nvivo等工具进行质性分析，形成系统的现状诊断报告。

2. AI技术在"量感"教学中的应用场景研究：深入分析智能批改、虚拟仿真、学习分析等AI技术的教育适用性，设计技术赋能的教学应用场景。重点研究：AR/VR技术在度量情境创设中的应用，实现从抽象符号到具身体验的转化；自适应学习系统在个性化训练中的应用，支持基于学情的精准练习；数据挖掘技术在学情诊断中的应用，实现量感发展的可视化追踪。同时，探索多技术融合的解决方案，如"智能学具+虚拟实验+数据分析"的整合应用模式。

3. 智能教学模式与策略体系构建：基于上述研究，构建"体验-建构-应用"三阶智能教学模式。体验阶段通过智能环境创设真实的度量情境，如虚拟超市购物、AR测量实验等；建构阶段利用智能工具支持度量概念的自主探究，如动态几何软件、智能绘图工具等；应用阶段借助智能平台开展综合性的度量问题解决，如基于项目的学习活动。配套开发教学策略库，包括情境激趣策略、具身体验策略、反馈调节策略等，形成系统的教学实施方案。

4. 实践路径验证与优化：选择实验学校开展行动研究，采用"设计-实施-评估-改进"的迭代研究范式。通过对比实验验证智能模式的效果，关注学生量感水平、数学兴趣、问题解决能力等指标的变化；通过质性研究分析实施过程中的关键成功因素和障碍，如教师技术接受度、学校支持条件等。建立动态优化机制，根据实施反馈不断完善实践路径，最终形成可推广的应用模式。同时，研究长效发展机制，包括教师专业发展、资源建设、技术支持等保障体系的构建。

三、研究方法与步骤

（一）研究方法

1. 文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解 AI 技术在教育领域的应用现状和小学数学“量感”素养培养的研究动态，为本课题的研究提供理论支持和参考。

2. 调查研究法：采用问卷调查、课堂观察、教师访谈等方法，全面了解当前小学数学“量感”教学的现状和存在的问题，为后续研究提供实证依据。

3. 实验研究法：在实际教学中设置实验组和对照组，分别采用 AI 赋能下的教学模式和传统教学模式进行教学，通过对比实验结果，验证 AI 赋能下小学数学“量感”素养提升实践路径的有效性。

4. 案例研究法：选取典型的教学案例进行深入分析，总结 AI 赋能下小学数学“量感”教学的成功经验和存在的问题，为实践路径的优化提供参考。

（二）研究步骤

本课题研究预计分为四个阶段，具体安排如下：

1. 准备阶段（第1-2个月）：组建研究团队，明确分工和职责。查阅相关文献，了解研究现状和趋势。制定研究方案和调查问卷，做好前期准备工作。

2. 调查研究阶段（第3-5个月）：开展问卷调查、课堂观察和教师访谈，全面了解当前小学数学“量感”教学的现状和存在的问题。对调查数据进行整理和分析，撰写调查报告。

3. 实践探索阶段（第6-11个月）：构建基于 AI 技术的小学数学“量感”教学模式和策略体系。在实际教学中实施 AI 赋能下的教学模式和策略，开展对比实验和案例研究。定期对实践效果进行评估和反馈，及时调整和优化实践路径。

4. 总结阶段（第12-13个月）：对研究成果进行总结和提炼，撰写研究报告和论文。组织专家对研究成果进行鉴定和验收，推广研究成果。

四、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 研究报告：撰写《AI 赋能下小学数学“量感”素养提升的实践路径研究报告》，全面总结研究过程和成果，提出具体的教学建议和对策。

2. 教学案例集：收集和整理 AI 赋能下小学数学“量感”教学的典型案例，编写《AI 赋能下小学数学“量感”教学案例集》，为教师提供教学参考。

3. 教学资源库：开发基于 AI 技术的小学数学“量感”教学资源库，包括教学课件、教学视频、虚拟实验等，为教师教学和学生学习提供丰富的资源支持。

（二）创新点

1. 研究视角创新：本课题从 AI 技术赋能的视角出发，研究小学数学“量感”素养的提升路径，突破了传统教学研究的局限，为小学数学教学改革提供了新的思路和方法。

2. 教学模式创新：构建基于 AI 技术的小学数学“量感”教学模式和策略体系，实现了教学过程的智能化、个性化和互动化，提高了“量感”教学的质量和效果。

3. 实践路径创新：通过实际教学中的对比实验和案例研究，验证了 AI 赋能下小学数学“量感”素养提升实践路径的有效性和可操作性，为小学数学教学实践提供了具体的指导和借鉴。

五、研究的可行性分析

（一）理论基础可行

本课题的研究以教育学、心理学、数学学科教学论等相关理论为基础，同时借鉴了 AI 技术在教育领域的应用研究成果，具有坚实的理论支撑。

（二）研究团队可行

研究团队成员具备扎实的专业知识和研究能力，能够保证课题研究的顺利开展。

（三）研究条件可行

学校拥有先进的教学设施和网络环境，为 AI 技术在教学中的应用提供了硬件支持。同时，学校图书馆和网络资源丰富，能够满足研究团队查阅文献和资料的需求。

（四）实践基础可行

学校在小学数学教学改革方面积累了一定的经验，部分教师已经开展了 AI 技术在教学中的应用探索，为课题研究提供了实践基础。

六、课题研究的保障措施

（一）组织保障

成立课题研究领导小组，负责课题研究的组织、协调和指导工作。明确研究团队成员的分工和职责，确保研究工作的顺利开展。

（二）制度保障

建立健全课题研究管理制度，包括课题研究计划制定、研究过程监控、研究成果验收等制度，确保课题研究按照计划有序进行。

（三）经费保障

学校将为课题研究提供必要的经费支持，确保研究所需的设备购置、资料印刷、外出调研等费用得到落实。

（四）技术保障

与相关 AI 技术企业和科研机构建立合作关系，邀请专家对课题研究进行技术指导，确保 AI 技术在课题研究中的有效应用。