教师主理　技术随行　儿童在场

AI正在走进幼儿园日常保教工作，教师用它编辑通知、润色家园沟通话术、整理统计表格、加工环创图片，分担事务性工作。同时，尝试在专业性工作方面用它解析幼儿绘画表征、撰写观察案例等，借鉴表达思路和参考。这本身是好事，但实践中出现值得我们深思的现象：有的教师把AI生成的观察分析、行为解读、教育策略直接拿来用，观察记录由系统生成，发展判断由算法给出。这看似高效，实则是“代劳式”使用，是形式化跟风——为了用而用，没有真正回到儿童身上。

《幼儿园保育教育质量评估指南》（以下简称《指南》）要求教师立足现场、观察倾听、读懂幼儿、给予回应。这一专业方向不会因为有了AI而改变。AI可以整理信息、汇总线索、提供参考，但观察什么、记录什么、如何解读、怎样评价、给予什么支持，整个过程的主体始终是教师。教育的情境性、复杂性和幼儿间的个体差异，决定了机器无法替代教师对具体儿童的理解、共情与专业判断。“代劳式”AI使用并不恰当。

辩证使用AI，就是要在实践中厘清边界、再建流程、走向共生，守住教师教育主体性地位，让技术真正服务于幼儿成长。

一、厘清边界：AI能帮忙，但不能替教师做专业判断

要明确AI在保教工作中的能与不能。它能做整理、汇总、呈现、提示，不能替教师做观察、解读、评价和决策。

第一，事务性工作可以交给AI。凡是只涉及信息整理、不涉及对幼儿专业判断的事，AI都可以帮忙，让教师有更多时间专注于孩子游戏现场观察和师幼互动。

第二，参考性工作可以用AI拓展思路。教师把观察记录输入AI，请它提供“还可以从哪些角度分析”“《指南》里哪条目标可能相关”，这是把AI当参考。发现幼儿对影子感兴趣时，用AI查光影原理、找探究材料建议，也是参考。AI能呈现一些可能激发思考的内容，帮教师看到自己没注意到的信息，但信不信、用不用由教师决定。

第三，判断性工作必须由教师做。如果教师让AI生成“某某幼儿社会交往能力偏弱”的结论直接归档，就是把判断权交出去了。一是AI没有在场，只看到“伸手”这个动作，看不到前因后果、表情语气、同伴反应，不知道幼儿到底是争抢、想加入，还是只想拿回被压住的木板。二是它不了解每名幼儿的长期特点。同样是遇到困难着急，浩浩动手能力强，但性子急，教师知道先让他自己试，卡住了再给提示；悦悦对色彩敏感，但不主动，教师知道她不是不会交往，只是需要有人递个话头。这些区别，是教师在日复一日的观察、互动过程中积累起来的。AI没和这些幼儿相处过，不知道浩浩上次是怎么挺过去的，也不知道悦悦在美工区有多投入，只能按通用逻辑猜测。教师必须回到现场、回到对孩子的长期了解，才能做出贴合这名幼儿的判断。

二、再建流程：从“简单输入”到“学会追问”，在使用中形成专业思维

AI好不好用，不在于它能不能直接给出答案，而在于教师能不能提供具体情境、学会追问、做好校验转化。这三点，正是教师在使用中形成专业思维的关键。

第一，信息越具体，AI的回应才越贴近需求。教师慢慢会发现，给AI的信息越详细、越有情境，它给出的回应越有用。不说“这个孩子不会交往”，而说“中班幼儿，插班两个月，语言表达能力较弱，在沙水区想加入同伴游戏，站在圈外攥着铲子犹豫了5分钟，最后直接伸手拿同伴的工具”。信息具体了，AI才能给出有针对性的参考。

第二，学会追问，才能把参考变成思考。AI给出一个分析，教师可以继续问“还有没有其他解释”“如果从社会交往角度怎么看”“结合《指南》具体哪条目标更贴切”。追问的过程，就是在整理自己的经验、深化对儿童的理解。教师可以围绕同一个问题反复追问，补充新材料，比较不同解释，也可以在实践之后继续讨论。与AI共同工作，也在推动教师重新整理自己的经验和认识：怎样把任务说清楚，怎样提供与问题有关的情境，怎样组织自己的专业知识……这些因素都影响着协作的深度。

第三，校验和转化，是教师不可缺位的专业环节。拿到AI生成的文字描述、发展指标与教育建议，并不代表工作结束。在一次沙水自主游戏中，AI识别提示“出现幼儿推搡冲突”。教师回看完整录制素材，结合现场倾听到的对话还原真相：这名幼儿只是伸手拿回被同伴压住的长木板，他们正你一言、我一语地商量轮流玩耍，根本没有发生争执。如果不假思索直接采信系统标签，便会误读幼儿真实的社交行为。

基于这类反思，形成“三步校验法”：一是核校白描内容，修正人物混淆、细节遗漏，把碎片化信息还原为完整游戏过程；二是核校发展指标，对照《3—6岁儿童学习与发展指南》，结合幼儿性格气质、当下场景和已有经验，推敲系统推送的指标是否贴合真实状态；三是核校支持策略，把模板化建议转化为适配本班幼儿、班级环境的可落地做法。例如，系统提示“引导幼儿友好协商”，结合班级实际可落地为幼儿熟悉的“和平桌”机制，让发生矛盾的幼儿坐下来慢慢沟通，这比空泛建议更具操作性。

比如，在大班开展的“铺小路”活动中，AI可以分析任务给了儿童什么挑战，进一步关注儿童完成任务时使用的策略是旋转图形、反复试误，还是替换材料？这些策略反映了怎样的图形组合与面积理解？教师再结合现场发现，某幼儿坚持用三角形铺满，失败多次后有些沮丧。AI建议“降低难度”，但教师选择陪他观察同伴策略，用镜像语言描述：“你发现两个三角形合起来像不像一个正方形？”最终，他自己拼出了稳定结构。AI提供参考，教师做决策，教育支持才真正落在幼儿身上。

与此同时，技术使用的伦理底线必须守住：限定素材采集场景，幼儿影像资料由专人保管，按制度定期清理，严禁随意外传。

三、走向共生：从“替手”到“共思”再到“同行”

AI与教师应在长期使用中实现从替手、共思到同行，逐步走向共生。教师始终是教育情境的主导主体，AI是随行的教育工具。

替手：AI帮教师从事务中抽身。 AI把教师从表格、通知、归档等事务性工作中解放出来，让教师有更多时间回到现场、回到幼儿身边。这是协作的起点，也是教师愿意用AI的现实理由。

共思：AI帮教师把思考推向深入。这一层解决的是专业问题。教师把观察记录输入AI，请它提供分析角度，追问“还有没有其他解释”“《指南》哪条目标更贴切”。AI给出参考，教师结合现场和长期了解做判断。追问的过程就是在整理自己的经验、深化对儿童的理解。AI展现出的专业能力，使这样的讨论有了更充分的条件。教师可以围绕同一个问题反复追问，补充新材料，比较不同解释，也可以在实践之后继续讨论。教师与AI共同工作，也在推动他们重新整理自己的经验和认识：怎样把任务说清楚？怎样提供与问题有关的情境？怎样组织自己的专业知识？这些因素都影响着协作的深度。

同行：AI融入日常，但不越位。技术成为自然嵌入保教日常的随行伙伴。教研设置“游戏片段研讨”环节，用大屏幕回放AI记录下的自主游戏画面；教师们共同讨论：“幼儿此刻遇到了什么难题？他们的动作背后藏着怎样的想法？我们可以提供怎样的支持？”同一段游戏场景，不同教师会读出不同发展细节：有的关注问题解决，有的关注社会交往，有的关注坚持专注的学习品质。多元视角碰撞，既能弥补单人观察盲区，也能纠正直接套用AI标签、放弃独立思考的惰性。

在对中班幼儿观察数据的汇总分析中，系统生成的发展雷达图显示艺术领域数据明显偏少。最初，有观点认为是该年龄段幼儿艺术发展薄弱，经过教研复盘才发现，问题根源在于教师的观察偏好：日常观察更多聚焦故事冲突丰富的建构区、沙水区，美工区安静的创作过程往往被忽略。并非幼儿不喜欢艺术表达，而是教师的观察视角存在偏差。找到根源后，教师们先调整美工区材料投放位置，补充双面胶、毛根、纸杯、滚轴绳材等低结构材料；同时，调整观察计划，每周补充2—3条艺术领域记录，主动把视角向安静区域延伸。一个多月后，幼儿主动将美工区制作的“纸杯小人儿”带到建构游戏中，作为“轨道工人”丰富搭建场景，实现跨领域经验迁移。

AI技术为幼儿园观察评估带来了新的可能，但其无法置身教育现场，理解幼儿一闪而过的眼神、欲言又止的细微情绪。因此，教师更要珍视自己的专业，关心眼前具体的幼儿。用好AI的关键，在于守住教师作为教育情境主理人的位置：按需取用，不盲目追逐技术风口；理性辨析，不放弃专业判断；让AI回归“循证观察助手”的定位，把更多时间与心力留给活动现场、留给师幼互动。去倾听、去看见每个鲜活的幼儿，让技术服务于理解儿童、支持儿童。这才是技术应用的最终落点。

（作者系临沂市兰山区区直第一幼儿园）