■广西南宁市良庆区金海路幼儿园 蒋婷

近年来，国家持续深化教育数字化布局。2025年，九部门联合印发的《关于加快推进教育数字化的意见》明确提出，建立基于大数据和人工智能支持的教育评价机制，面向学校、教师、学生等不同主体，完善结果评价，开展多维度的过程评价、增值评价和综合评价。这一政策导向凸显了AI与教育融合的必然趋势，也为幼儿园教育教学改革指明了方向。

幼儿观察记录的现实困境

在幼儿园日常教学中，教师需通过持续观察、记录幼儿行为，为个性化教育与发展性评价提供依据。但这一过程存在一些问题，如教师每日要花费大量时间手动整理幼儿活动照片及视频，观察数据零散导致评价流于表面，观察范围有限导致难以关注到全体幼儿等。为此，南宁市良庆区金海路幼儿园引入AI辅助教学系统，将技术与实践深度融合，减轻教师工作负担，让数据有效服务于幼儿身心发展与教师专业成长。

AI在幼儿园实践中的具体支持

（一）AI自动采集技术：实现幼儿成长数据“全自动”归档。

针对幼儿以游戏为基本活动方式的特点，AI系统的自动采集技术能够自动识别视频中的幼儿身份，精准抓取幼儿在区域活动、户外游戏中的行为、语言、情绪变化等细节，并进行专业白描。例如，系统完整记录了中（2）班的凡凡在建构区堆叠调整积木、与同伴协同游戏的过程，并自动匹配至其个人成长档案，教师仅需轻微修改即可完成记录，搜索名字便能快速调取查阅，既省去了手动整理归档的时间，又避免了成长素材的遗漏，让幼儿在游戏中易被忽视的成长细节得到完整留存，有效落实了对儿童自然发展过程的科学观察。

（二）生成式AI模型：推动幼儿发展评价“有深度”。

基于《3—6岁儿童学习与发展指南》《幼儿园保育教育质量评估指南》等构建的生成式AI模型，为教师提供了多维度的评价支持：横向可对比同年龄段不同班级的活动情况或同班不同幼儿的社交互动次数，帮助教师发现教学差异与幼儿支持需求；纵向能汇总幼儿近一周、近一个月的活动记录，清晰呈现其成长轨迹，如完整显示某幼儿“语言表达逻辑性”从简单短句到说清事件顺序、“精细动作”从串不住珠子到能夹起豆子的进步过程，同时搭配“班级能力发展概况”看板，直观展示20多个维度的幼儿发展水平，帮助教师通过分析数据反思教学，逐步提升观察、分析与评价能力，摒弃统一评价标准，尊重每个幼儿的成长节奏。

（三）智能反馈体系：引领教师专业成长“有方向”。

AI智能反馈体系如同教师的“专业成长教练”，不仅能对幼儿行为进行专业拆解，如分析佳佳、诚诚在生活区的打蛋行为符合“精细动作能力”的5—6岁特征并补充阶段发展理论依据，还能给出可落地、可调整的支持策略，如针对精细动作发展推荐“小小厨师创意烹饪”活动，教师可结合班级实际灵活调整，如根据幼儿“喜欢汽车”的特点改为“汽车零件组装”活动，在“参考—调整—创新”中掌握因材施教能力。园长借助“全园数据”看板查看“区域活动参与度”“幼儿能力发展达标率”等核心数据，推动教研围绕真实问题展开，通过“数据找问题、教研解问题”，让教师在实践中优化教学策略，形成“实践—反思—迁移”的专业成长闭环，从“数据搬运工”转变为“教育分析师”。

儿童行为观察评价的现场循证实践

儿童行为观察评价基于现场循证，核心是在真实场景（如教室、家庭等）中，通过客观、系统的观察收集行为数据，再结合科学证据（如儿童发展里程碑、实证研究结论等），判断行为是否符合年龄特点、是否存在异常。它强调“用事实说话”，避免主观判断。例如，在观察幼儿社交行为时，不是凭感觉说“他很内向”，而是记录“在30分钟自由活动中，他主动发起互动2次，均被拒绝后未再尝试”，再对照该年龄段社交发展的实证标准进行分析。

（一）现场循证评价的核心原则与基础方法

循证实践原则。即采用经科学研究验证有效的评估工具与方法，确保观察评价标准契合现有研究成果及行业最佳实践。

现场观察原则。要求评价工作在儿童日常生活、学习等自然环境中展开，保障所观察行为的真实性与自然性，全面反映儿童行为的本真状态。

（二）现场循证评价的具体步骤与关键要点

明确观察目的。确定观察的具体目标，比如评估儿童的社交技能、情绪调节能力或认知发展等。

选择合适的观察工具。使用经过验证的观察工具或量表，这些工具应该能够准确测量所关注的领域。

标准化观察程序。确保观察程序标准化，所有观察者都遵循相同的指导原则和评分标准。

多角度观察。从多个角度、通过多个观察者进行观察，以减少单一观察的主观性和偏差。

记录详细数据。详细记录观察到的行为，包括行为发生的情境、持续时间、频率和强度等。

分析行为背景。考虑行为发生的背景因素，如儿童的年龄、文化背景、家庭环境等。

使用循证干预。根据观察到的行为模式，选择和应用已经被证明有效的干预策略。

持续评估。在实施干预后，持续观察儿童的行为变化，以评估干预效果。

反思和调整。根据观察结果和循证实践，不断反思和调整评估方法和干预策略。

专业支持。确保参与观察和评价的专业人士接受过相关培训，了解循证实践的重要性。

尊重儿童权利。在整个过程中，尊重儿童的权利和隐私，确保评价不会对儿童造成伤害。

通过这样的循证实践，儿童行为观察评价不仅能够提供准确的行为信息，还能够指导教育者和专业人士制订有效的教育计划和干预措施，促进儿童的全面发展。

实践成效与反思

从成效来看，幼儿层面，每个孩子的成长轨迹被AI系统科学追踪，个性化发展需求得到关注；教师层面，教师从烦琐的数据整理中解放，有更多时间思考幼儿需求，习惯用数据分析问题，观察评价、因材施教能力显著提升；园所层面，精准化教研成效大幅提升，管理更加科学高效。

从反思来看，AI技术并不会替代教师，而是作为辅助工具服务幼教工作。

相信随着教育数字化的持续推进，AI技术将在幼儿发展评价、教师专业成长与幼儿园质量提升中发挥更大价值，让每个幼儿都能在科学的教育支持下实现全面发展。