20251024程序员节征文——AI编程与幼儿园学具设计
又是一年1024，今年是我加入CSDN的第5年（2020-12-23）。
这五年来，我用python设计幼儿园“纸类学具”，陆续撰写了四个python相关的课题，特别是Ai编程出现后，大大提高了python设计学具的效率和质量，陆续制作了256个适合小班、中班、大班教师日常操作的“绘画手工“”数学“活动材料。
《运用Python设计大班纸类学具的案例研究》
《AI绘画工具Midjounery在幼儿园主题学习活动中的应用研究》
《基于“AI技术”的幼儿园教学资源开发和运用》
《运用Python优化3-6岁幼儿学习操作材料的实践研究》
AI技术赋能教学资源可以从“开发”“优化”“互动”“成果”四个角度来分析：
本研究通过AI绘画、AI编程、AI视频等技术，探索出一套幼儿园教学资源开发的工具和素材名称。以“生成式AI”为核心，结合教师的教学需求，实现了教学资源的快速生成、获取并优化。如利用通义万相生成简笔画素材，通过Python代码批量处理图像（模拟下载、统一RGB、添画描边），显著提升教学图片资源开发效率。
研究发现，多款AI编程工具（DeepSeek、星火讯飞、豆包）的协同使用，解决了代码编写难题，为无编程基础的教师提供了技术支持，打造一批能够“人纸互动”“人机互动”教学资源。
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图 77 AI技术开发的工具和素材
- AI技术赋能教学资源“优化”的策略与用途
通过实际教学中幼儿的操作反馈和问题，课题组初步提炼出AI技术优化过程中的四个策略：包括“提问推进与结果验证”“降低难度与排除干扰”“图像加工与色彩识别”“动态演绎与人机互动”。
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图 78 AI编程技术优化学习资源的四点策略
通过AI技术开发了多款适配不同年龄段和能力水平的学具，如《门牌号》和《数一数》系列。这些学具通过调整难度（减少填空数量、增强颜色对比、手写改剪贴等）和排除干扰因素（不同灰度颜色优化视觉提示、添加下划线标识），有效解决中大半幼儿在课堂操作中的误读、误剪、贴反问题。中班幼儿通过“剪贴填空”形式学习门牌号，正确率从36.3%提升至92.8%，体现了教学资源优化的重要作用，凸显分层设计的科学价值。
- AI技术赋能教学资源“互动”的拓展与应用
本研究探索了Web交互网页和PPT动态演示等新型教学资源。例如，通过HTML+JavaScript开发的“快递取件”抽签系统、“几何凹凸角拼图”调查表，“我最喜欢的一个字”调查表，将数学学习与生活场景结合，增强了幼儿的参与感和互动性。为定制纸类学具、开发互动课件提供数据支撑。
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图 79 web资源开发的项目（红色部分已尝试）
- AI技术赋能教学资源“成果”的展示和改良
本课题相《AI绘画工具在幼儿园主题活动中的应用》获闵行区“数据驱动大规模因材施教”项目一等奖，《动物面具》获区智慧项目教学课例三等奖，《门牌号》学具设计“智能教育在中国”人工智能赋能教育示范案例“优秀案例”，学区化公开课2次，区级获奖案例、教学课例已收入园本资源库建设……证明AI技术在幼儿园教育中的实用价值。（附件2）
借助微信群、小红书等平台展示PDF、rar、exe文件，便于本园、姐妹园、全国各地教师的共享下载，广受好评。同行对学具内容（更换图片）、样式（WORD模版）、难度（增加数量）提出更多改进需求，直接推动课题组设计出更多层次性的学具（图 80）
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图 80 基于教师需求改良的学具板式、内容
- 实践成效变化
以下从教师专业成长、幼儿学习主动性、课程实施有效性角度分析：
- 教师层面：从“经验型准备”到“技术性创造”的能力跃迁
AI技术的融入推动课题组从传统教学资源的“搬运者”转型为“开发者”，其专业能力结构实现系统性升级。
在教学资源开发环节，课题组成员通过优化AI绘画关键词、调试编程参数，将教学目标转化为技术指令的精准度显著提升，如通过控制通义万相的风格模板与参数设置，使教学图片的符合度从初期的62%提升至91%，大大缩短了材料准备时间（单次学具制作效率提升约80%）。同时重构教师的课程设计思维——从依赖现成素材转向基于幼儿发展需求和课程需要的“逆向开发”，观察中大班幼儿操作《门牌号》的行为，把握数学认知重难点，用Python变成减低难度并排除干扰因素，批量生成梯度化学具，适配不同水平幼儿进行手写、剪贴、描画，体现对“最近发展区”理论的技术化实践。
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图 81 教师使用AI编程制作纸类学具
教师的反思性实践能力得到强化。跨工具协同（AI编程与AI绘画组合、deepseek+星火讯飞+豆包）推动教师突破单一工具使用的局限，形成“AI工具整合思维”，为个性化教学提供更灵活的支持。同时，AI编程提供的编程思路、Python生成的非预设图像，AI对话撰写的活动教案……都给予开发者更多的教学灵感。教师在使用AI技术的过程中，潜移默化逐步掌握了编程和图像处理技能的口令，实现了人工智能运用方面的成长。
- 幼儿层面：从“被动接受”到“主动选择”的学习范式转型
AI技术赋能的教学资源通过构建多样化、层次性、可选择的学具体系，其学习行为呈现从“被动操作”到“主动选择”的深层转变。将学习的主动权交还给幼儿，使其在自主选择中实现能力与材料的精准匹配，进而促进个性发展。在学具设计上，AI编程与绘画技术支持下的梯度化资源（如灰度从150至250的蝴蝶剪纸图、空缺数量递增的《门牌号》材料），为不同发展水平的幼儿提供了“踮脚可及”的挑战空间。幼儿可根据自身操作能力，自主挑选“容易剪”的宽边虚线图或“有挑战”的窄边实线图，在“能做”的基础上逐步提升，这种选择过程本身即是对自我能力的认知与调控，有效培养了元认知意识。
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图 82 “可选”的学具（3-8边形灯笼、150-250灰线蝴蝶剪纸图）
同时，多样化的学具形式（如立体手工、动态视频、交互网页）满足了幼儿的兴趣差异。喜欢具象操作的幼儿可选择剪贴类学具如平面的“蝴蝶异型书”“动物时钟”，立体的“N边形灯笼”“立体青蛙”；的幼儿可通过Web网页选择“抽签”游戏，爱表达的孩子则对AI生成的拟人化动物图中展开想象……这些“喜欢”的内在驱动使幼儿的学习动机从外部要求转化为内在需求，操作专注时长平均延长30%。
总而言之，AI学具批量出的层次性学具，提供了可选择性，打破了“一刀切”的教学模式（同样的作业内容），让每个幼儿都能在成功体验中建立自信，这种自主决策的过程，最终推动幼儿在认知、情感与社会性发展上形成独特的成长轨迹。
- 课程层面：从“预设封闭”到“动态生成”的教育生态重构
AI技术的深度融入推动幼儿园课程突破传统预设框架，构建起以动态生成为核心的教育生态系统。传统课程中，教学资源的固化（如统一的教具、标准化的教案）导致内容封闭性强，难以响应幼儿即时生成的兴趣与需求。而AI技术支持下的资源生成机制，通过参数化调整（如Python代码控制图形数量、通义万相风格模板切换），使课程内容具备“弹性适配”特征——教师可根据课堂互动中幼儿的关注点，即时调用AI工具生成延伸素材，实现“幼儿兴趣—资源响应—课程拓展”的教育需求闭环，这一过程体现了杜威“教育即经验不断改造”理论的技术化实践。
研究也形成了“技术开发-实践验证-迭代优化”的资源生态闭环。《门牌号》手写版→灰字版→剪贴版→灰底下划线版→双色数字版，每轮优化均基于幼儿操作数据（如错误类型、正确率），使资源更贴合教学需求。这种整合是基于幼儿认知特点的“经验联结”，符合维果茨基社会文化理论中“最近发展区”的交互性建构逻辑。
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图 83 课程生态重构
从课程结构来看，AI技术打破了学科边界的刚性划分，促进多领域经验的有机融合。实现“领域融合-经验联结-认知重构”的认知发展闭环。例如，《动物时钟》学具通过AI绘画将动物头像与时钟表盘结合，使数学认知（时间概念）、艺术表达（动物造型涂色）自然交织；“六只动物的故事”将美术拼贴与语言故事进行组合；《动物扇》中的手工制作与“风力实验”巧妙融合……形成综合性学习情境。
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此外，AI技术支撑的评价体系“数据捕捉—差异诊断—支持适配”的评价反馈闭环，评价维度从“结果达标”转向“过程生长”。AI工具生成的层次性学具，为捕捉幼儿的能力差异提供了精准载体，教师可通过分析幼儿的选择偏好与操作轨迹，动态调整课程目标与内容，使评价成为课程生成的“反馈枢纽”。这种生态重构的核心，在于AI技术赋予课程应对复杂性、不确定性的能力，使其真正成为支持幼儿全面、个性化发展的“生长性环境”。
- 思考与展望
- 核心价值
AI技术融入幼儿园主题教学，本质是通过工具赋能实现“以幼儿为中心”的教育理念落地。一方面，生成式AI（如通义万相、Deepseek）打破了传统教学资源的时空限制，教师可根据主题需求获取个性化素材并批量制作纸类学具，例如在“动物城”主题中，通过“动物+职业”关键词生成拟人化图像，引导幼儿联想“猫头鹰当老师”“大象当建筑师”，使抽象的职业认知具象化。这种“即时获取”的特性，让教学更贴近幼儿的生活经验与兴趣点。
同时，AI技术为差异化教学提供了技术支撑。通过编程工具批量生成层次性学具（如不同空格数量的《门牌号》），幼儿可自主选择挑战难度，教师则通过观察其选择与操作过程，精准判断发展水平。如能力强的幼儿会主动尝试9层×5间的学具，而础薄弱的幼儿可从描字版、5层×2间黏贴版入手，真正实现“因材施教”。
结语：
AI编程推动了我的python学具设计的成效，但是我也感到依赖AI，自身的python设计能力越来越弱了。技术是双刃剑，我们依赖这种工具的效率，也将困于其中。这种深刻且普遍存在的技术困境，不仅仅是关于Python学习工具设计的问题，更是所有现代开发者在AI时代面临的共同挑战：效率与能力的悖论。