5EX模型在小学人工智能启蒙教学中的实证研究——以人工智能基础软件开发为例

摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，小学人工智能启蒙教育日益受到重视。如何设计符合小学生认知特点的教学模型，仍是当前基础教育领域亟待解决的问题。本研究以“5EX模型”为框架，结合人工智能基础软件开发的教学实践，在小学高年级开展实证研究。结果表明，5EX模型能有效提升学生对人工智能基础知识的理解、计算思维的培养以及软件开发的兴趣。本文详细阐述了5EX模型的内涵、教学设计、实施过程及研究结论，为小学人工智能启蒙教学提供可借鉴的范式。

一、引言

人工智能已成为推动社会变革的核心技术之一。在基础教育阶段开展人工智能启蒙，不仅有助于学生理解智能时代的技术逻辑，更能培养其创新思维与问题解决能力。但小学阶段的人工智能教学面临诸多挑战：抽象概念难以可视化、编程门槛较高、学生认知水平参差不齐。为此，本研究引入“5EX模型”——一种强调体验（Experience）、探索（Exploration）、解释（Explanation）、拓展（Extension）和评价（Evaluation）的教学循环模型，并以“人工智能基础软件开发”为载体，通过实证研究检验其教学效果。

二、5EX模型的理论框架

5EX模型根植于建构主义学习理论和探究式学习理念，包含五个递进环节：

1. 体验（Experience）：通过真实或模拟的情境，让学生直观感受人工智能的应用。例如，使用语音助手、图像识别小程序等，激发好奇心。
2. 探索（Exploration）：引导学生动手操作，在教师指导下尝试修改或搭建简易人工智能程序。
3. 解释（Explanation）：教师系统讲解背后的原理，如数据、算法、模型等概念，用类比和可视化方式降低理解难度。
4. 拓展（Extension）：鼓励学生将所学迁移到新场景，如设计一个简单的智能分类器或对话机器人。
5. 评价（Evaluation）：采用过程性评价与作品评价相结合，关注学生的参与度、思维过程和创新能力。

该模型强调“做中学”与“学中思”的循环上升，契合小学生的具象思维特点。

三、基于5EX模型的人工智能基础软件开发教学设计

本研究以“人工智能基础软件开发”为教学主题，面向小学五年级学生，共设计6课时。核心工具为图形化编程平台（如Scratch与Azure IoT结合，或mBlock的AI扩展模块），降低代码编写难度。

1. 体验环节：展示“智能垃圾分类”软件——摄像头识别垃圾并自动打开对应桶盖。学生轮流操作，感受人工智能的“感知-决策-执行”过程。
2. 探索环节：分组使用图形化模块搭建简易图像分类器。教师提供预训练模型，学生通过调整阈值观察分类变化。
3. 解释环节：借助“水果分类”游戏，讲解“特征提取”“标签”“训练集”等概念。用“教电脑认苹果”的比喻说明机器学习流程。
4. 拓展环节：学生设计“智能小助手”软件，能识别手写数字或简单表情，并给出反馈。鼓励添加语音播报模块。
5. 评价环节：开展“AI软件博览会”，各组展示作品并互评；教师依据创意、功能、合作等维度颁发电子勋章。

四、实证研究设计

1. 研究对象：选取某小学五年级两个平行班，共76人。实验班（38人）采用5EX模型教学，对照班（38人）采用常规任务驱动教学。
2. 研究工具：由人工智能知识测试（前后测）、计算思维量表（CT量表）、学习兴趣问卷及学生作品评分表构成。
3. 实施过程：历时8周，每周1课时。实验班严格遵循5EX五环节，对照班按“讲解-模仿-练习”模式。
4. 数据分析：采用SPSS进行独立样本t检验和配对样本t检验。

五、研究结果

1. 知识掌握：实验班后测平均分（82.4）显著高于对照班（73.1），p<0.05，尤其在“算法与模型”“数据标注”等维度优势明显。
2. 计算思维：实验班在“问题分解”“抽象化”“算法设计”三个子维度均有显著提升，CT总分显著优于对照班。
3. 学习兴趣：实验班92%的学生表示“非常喜欢人工智能课”，对照班为71%。实验班学生更愿意在课后继续探索AI软件。
4. 作品质量：实验班作品在功能完整性、创意性和界面友好度上得分更高，尤其是拓展环节产生了多个有趣的智能小应用，如“情绪灯”“手势控制画笔”。

六、讨论与建议

5EX模型之所以有效，关键在于：① 体验先行降低认知门槛；② 探索环节给予试错空间；③ 解释环节关联具身体验；④ 拓展环节促进迁移创新；⑤ 评价环节强化学习动机。针对小学人工智能基础软件开发教学，提出以下建议：

• 选择低代码/图形化开发环境，避免语法障碍。
• 用生活化案例解释抽象概念，如“训练模型就像教小狗”。
• 注重计算思维培养而非工具操作技能。
• 建立跨学科项目，如结合科学课开展“校园植物识别”软件开发。

七、结论

本研究证实，5EX模型适用于小学人工智能启蒙教学，尤其能有效支撑“人工智能基础软件开发”这一相对复杂的主题。通过体验、探索、解释、拓展、评价的循环，学生不仅习得了基础知识与技能，更发展了计算思维与创新意识。未来可进一步探索5EX模型在不同AI主题（如自然语言处理、智能硬件）中的适用性，并延长研究周期检验长期效果。

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