“数智赋能·AI领航”金牛区中小学“人工智能 + 教学”应用培训（第二阶段）跟岗学习总结
作为刚入职两个月的小学科学教师，此次从成都金牛区赴深圳、广州参加 “数智赋能・AI 领航” 培训，让我对 “人工智能 + 教学” 有了从 “浅层认知” 到 “深度思考” 的转变。以下结合五天的跟岗学习，从每日所学、核心感悟与教学展望三方面，梳理本次培训的总结与心得。
一、五日跟岗：在观察与交流中触摸 “AI + 教育” 的真实模样
（一）Day1：科技公司参访 —— 看见 AI 赋能教学的 “无限可能”
首日参观希沃、青鹿、奥威亚三家教育科技公司，我第一次近距离接触到 “贯穿教学全流程” 的 AI 产品：希沃的课前学情分析工具能通过前置练习精准定位学生知识盲区，课中互动白板可实时捕捉学生答题数据，课后教研平台还能支持跨区域教师共评一节课 —— 这让我想到自己备科学课时常因 “不知学生已掌握哪些实验基础” 而设计冗余内容，希沃的课前工具或许能帮我实现 “精准备课”。
青鹿 AI 智能笔的 “实时收集课堂生成内容” 功能更让我眼前一亮：科学课上学生的实验记录、手绘的实验装置图，若能通过智能笔实时上传至教师端，我就能当场点评典型案例，避免课后批改时 “反馈滞后” 的问题；而其课后作业追踪功能，还能自动统计学生实验报告中的常见错误，比如 “电路连接错误” 的占比，帮我针对性调整后续教学。
奥威亚的智能录播系统与学情分析平台，则让我意识到 “课后反思” 的升级方向：以往我课后只能凭记忆复盘教学，若用录播系统记录课堂，再结合 AI 生成的 “师生互动频次”“学生专注度曲线”，就能更客观地发现教学问题 —— 比如科学实验环节是否给学生留足了探究时间。
（二）Day2：番禺实验小学观摩 —— 感受 AI 与课堂的 “自然融合”
次日在番禺实验小学观摩的《平行四边形面积》案例课，彻底打破了我 “AI 是教学‘装饰品’” 的偏见。这节课没有堆砌复杂的技术，而是用智能笔实时收集学生课堂生成内容，真正做到了一个教师多双眼睛，让每个孩子的课堂任务完成情况都被及时看到。
更重要的是，这节课中 AI 始终 “服务于教学目标”，没有喧宾夺主 —— 这正是我一直认同的 “不生硬加入 AI” 的核心原则。
（三）Day3：同仁交流研讨 —— 厘清 AI 与教师的 “共生关系”
第三天与教育同仁的课例交流，让我对 “AI + 教学” 的核心逻辑有了清晰认知。大家一致认为：AI 与教师不是 “替代关系”，而是 “分工共生”——AI 擅长处理 “重复性、数据性” 工作（如作业批改、学情统计），教师则专注 “创造性、情感性” 工作（如教学设计、思维引导、个性化辅导）。
作为新教师，我对此深有体会：学情把握对课堂设计和掌控的重要性；若能让 AI 在平时帮我采集分析各班学情并提出一些针对性的建议，我就能把时间用在 “针对性讲解” 和 “引导学生讨论错误原因” 上 —— 这正是 “减负、提质、增效” 的本质：AI 帮教师卸下 “机械劳动” 的包袱，让我们能聚焦教学的 “核心价值”。
同时大家达成的共识 ——“AI 赋能教育的终极目标是培养学生未来适应能力与思维能力”，也让我重新审视科学课的 AI 应用：不是用 AI 帮学生得出实验结论，而是用 AI 辅助学生 “学会探究”，比如让 AI 记录实验过程中的变量变化，引导学生自主分析，培养适应未来发展的高阶思维。
（四）Day4：专家交流与校课观摩 —— 理解 AI 赋能的 “落地逻辑”
第四天与盐田区教科院马瑞博士的交流，让我跳出 “工具层面”，看到 AI 赋能教育的 “系统思维”。马博士提到：“智慧教育不是‘买一堆设备’，而是‘让技术适配教学需求’”—— 盐田区在推广智慧教育时，会先调研学校的教学痛点，再引入匹配的 AI 工具，比如针对 “实验教学数据难追踪” 的问题，为科学教室配备数据采集仪。这提醒我：未来在科学课中用 AI，不能盲目跟风，要先想清 “这节课的教学难点是什么？AI 能帮我解决哪个问题？”
下午在香港中文大学（深圳）附属知新学校听的智慧数学课，更让我印证了 “技术服务教学” 的道理。AI 应是 “隐形的助手”，而非 “主导者”，学生的思维成长才是核心。
二、核心感悟：跳出 “技术焦虑”，找准 AI 与科学教学的 “契合点”
此次培训最让我受益的，是彻底摆脱了 “刚入职就怕跟不上 AI 潮流” 的焦虑，明确了三个核心认知：
第一，“AI + 教学” 的关键是 “共生” 而非 “替代”。作为小学科学教师，我的核心价值是引导学生 “像科学家一样思考”—— 比如在 “水的蒸发” 实验中，AI 能帮我统计不同温度下的蒸发速率，但 “引导学生提出‘温度是否影响蒸发’的问题”“鼓励学生设计对比实验”“和学生讨论实验结论的局限性”，这些需要情感、思维互动的环节，永远是教师的 “不可替代区”。
第二，AI 赋能教育的终极目标是 “减负、提质、增效” 的统一。刚入职时我常因 “批改实验报告”“统计学情” 占用大量备课时间，此次看到的 AI 工具（如青鹿智能笔、奥威亚学情分析），让我意识到：AI 能帮我卸下重复性工作，把时间用在 “设计更有趣的科学探究活动”“关注每个学生的思维变化” 上 —— 这才是 “增效” 的本质，也是 “提质” 的前提。
第三，科学课的 AI 应用需 “按需融入”，拒绝 “生硬堆砌”。科学课的核心是培养学生的探究能力与科学思维，若为了用 AI 而让学生 “围着技术转”（比如用复杂的 AI 平台代替学生手动记录实验数据），反而会削弱探究的本质。番禺实验小学的数学课给了我启发：科学课中用 AI，应是 “当手动操作效率低、数据难分析时”（如 “植物生长长期观察”“电路电流实时监测”），才引入 AI 辅助，始终让技术服务于 “探究目标”。
三、教学展望：让 AI 成为小学科学课的 “隐形助手”
回到成都金牛区的课堂，此次培训的收获将转化为具体的教学行动：
课前：用 AI 做 “精准备课，把握学情打开脑洞”
课中：用 AI 做 “实时反馈和小组伴学”
课后：用 AI 做 “高效反思，科学找出提升方向”
长期：保持 “学习与判断” 的清醒—— 不盲目追求 “最新的 AI 工具”，而是持续学习 AI 在科学教学中的应用案例，始终判断 “这个工具是否能解决我课堂的真实痛点”，避免 “为用 AI 而用 AI”。
四、结语
五天的培训虽短，却为我这个 “新科学教师” 打开了 “AI + 教学” 的一扇窗 —— 它不是 “遥不可及的科技概念”，而是能真正服务于课堂、助力学生成长的 “工具与思维”。未来，我会带着此次培训的收获，在小学科学课中 “谨慎而积极” 地尝试 AI 应用，让技术成为 “培养学生科学思维、适应未来能力” 的助力，也让自己在 “AI + 教育” 的浪潮中，成为 “会用技术、更懂教学” 的科学教师。
