同步·2025年第2期『如何支持孩子们在人工智能蓬发时代的童年生活？』

教给孩子们种植花卉的第一步：选择适合他们年龄的种子。 #生活技巧# #园艺技巧# #园艺教学#

编译：奕阳教育研究院 金梦瑶

“同步”栏目精选全球学前教育主流学术期刊文章，对学前教育多个领域前沿研究进行编译，探索跟进全球学前教育思想与行业发展动态，为幼教工作者打开一扇开阔专业视野的窗口，及时了解世界幼教前沿理论实践。

本期引言

在当今这个我们所见所闻所学常常被算法所影响的世界里，孩子们每天都在与AI打交道：他们根据推荐算法决定观看的动画片；向“豆包”、“小度”、“Deepseek”寻求数学作业的解答；使用导航软件寻找前往朋友家的最佳路径。这些看似日常的行为背后，都有复杂的AI技术在悄然运行。人工智能正在重塑我们的社会结构，而今天的儿童将生活在一个AI无处不在的未来社会中。

因此，从小培养儿童的AI素养至关重要。AI素养指的是个体理解人工智能基本原理、掌握其应用方式，并能够批判性地分析其影响的一种综合能力。它不仅包括技术层面的知识，更涉及对AI伦理、使用边界以及社会影响的认知。帮助他们正确理解AI的工作方式，意识到其能力与局限，不仅能增强他们理性使用AI的能力，也能激发他们未来在AI领域的创新潜力，更能让他们以负责任的态度面对AI带来的伦理与社会挑战。

本期“同步”栏目精选4篇近5年内发表的，获得高被引量，经过同行审议的已发表研究，同步关于“儿童与人工智能互动生活与学习的”国际研究发展动态。

和人工智能对话时，儿童知道他们在和“谁”说话吗？

作者：

Ying Xu 美国 哈佛大学 人工智能学习与教育 副教授

Mark Warschauer 美国 加利福尼亚大学 教育学 教授

来源：《Journal of mathematics education》第4卷 第1期

关键词：AI素养，机器智能，儿童 - 智能体互动

（一）研究背景

研究表明，儿童在学前阶段便开始尝试区分生物与非生物，并逐步构建对生命物体的初步认知。然而，随着人工智能技术的迅猛发展，具备一定“智慧”和交互能力的人工智能设备日益融入儿童的生活。这些设备虽然能够进行语言交流，却缺乏具体的物理形态，也不具备传统意义上的生命特征，使得儿童在认知生命物体时的判断标准变得更加复杂且模糊。

儿童与人工智能设备的互动并不仅限于功能性的使用，还可能涉及情感连接、依赖关系，甚至延伸至某种程度的“伙伴关系（partnership）”建构。尽管部分人工智能设备无法像人类一样拥有情感体验或进行真实的情感表达，但它们通过语言交互的方式，依然能够在一定程度上影响儿童的情感认知，使其对这些设备产生类似社交关系的联结。过去，大量研究关注人工智能设备对儿童行为发展的影响，或探讨儿童如何通过与这些设备互动促进学习，而关于儿童如何感知、理解这些设备的认知与情感属性的研究仍较为有限。因此，探究儿童如何看待人工智能语音助手的认知能力、情感特质，以及它们在儿童社会生活中的角色，不仅能够深化学术界对儿童认知发展的理解，也能为未来设计更符合儿童需求的智能设备提供科学依据。

为此，Xu与Warschauer的研究聚焦于儿童如何理解和感知人工智能的存在，特别是他们如何将人工智能语音助手“Google Home”归类为“生命物体”或“非生命物体”，以及他们是否会赋予这些设备类似于人类的认知、情感和行为特征。

本研究采用定性研究方法，以直接观察与互动为核心，收集儿童与Google Home互动的真实数据。研究对象包括28名3至6岁的儿童，他们分别经历了三轮互动实验：个人对话、叙事游戏及非结构化对话。随后，研究者通过半结构化访谈与绘画任务，深入探究儿童对语音助手的认知模式与情感归属。访谈围绕儿童如何归类语音助手展开，探讨其是否将Google Home视为物品、生命物体，或某种特殊的存在，同时也涉及对语音助手认知、心理及行为属性的理解。例如，“你认为Google聪明吗？”“Google会像朋友一样喜欢别人吗？”等问题旨在挖掘儿童对人工智能设备的认知框架。绘画任务则要求儿童描绘他们想象中的语音助手内部结构，以进一步揭示儿童的心理世界与视觉思维模式。

（二） 发现整合

基于对儿童与 Google Home 互动的观察以及他们的绘画作品，Xu与Warschauer注意到了儿童在人工智能设备认知与分类方面的多层次思考，并提出了一系列富有启发性的发现。

1.儿童对人工智能设备的分类方式具有多样性

研究发现，儿童对于人工智能设备的分类并非简单地划分为“生命物体”或“非生命物体”，而是根据设备的特征进行更为灵活的归类。数据显示，约 57% 的儿童将人工智能视为“工具”或“设备”，18% 的儿童认为其是“人类”或“女孩”，而 25% 的儿童则将人工智能归为介于物品与生命物体之间的一种新类别。这一结果表明，儿童的认知并未固守于传统的二元对立框架，而是展现出更具层次性和适应性的思维方式。

将Google Home视为人工制品的儿童绘画作品

左图：

“这些是电线”

“红线连接着其他的粉线，这样它们（电线/连接线/人工智能设备）可以工作。”

右图：

“麦克风“

“电线“

“细的黑线（电流）”

将Google Home视为“有生命的”对象的儿童绘画作品

左图：

“它里面有眼睛，鼻子和嘴。眼睛藏在里面“

右图：

“Google是一个女孩，但是她没有胳膊”

将Google Home 视为人工制品与“有生命”特征结合，或既不属于人工制品也不完全属于“有生命体”的绘画作品

左图：

“电线将不同的结构连接到一起，这样他们不会散架“

“这是讲话筒”

“一个人生活在里面”

“它需要食物”

右图：

“Google是一个彩虹的声音，可以说出不同颜色的话“

“快乐的声音“

“米奇的声音“

“Google的声音“

2. 儿童认为人工智能具备认知和语言能力，但对其情感与感知能力的理解较为局限

研究显示，大多数儿童认可人工智能设备的认知与语言能力：93%的儿童认为Google Home很聪明，86%认为它能够记住对话内容。然而，在情感与感知能力方面，儿童的认知则相对有限，仅有少数儿童认为人工智能具备情感或视觉能力。这一发现表明，儿童对人工智能设备的理解仍处于发展阶段，他们在认知属性上给予较高认可，但在赋予情感或感知特征方面仍存有一定局限，尚未形成完整的理解框架。

3. 儿童的归因方式多样，展现出灵活而丰富的认知思维

在赋予人工智能设备认知、心理及行为特征时，儿童通常基于观察、类比、机械功能推理或幻想思维。例如，部分儿童通过Google Home能够“重复话语，重复动作”等行为推测其具备记忆能力，而另一些儿童则认为其对话功能源于“魔法”。这种多元化的归因方式反映了儿童思维的灵活性，即便面对有限的信息，他们仍能以多样化的方式进行推理和建构认知。

4. 年龄差异影响儿童对人工智能的分类与认知

研究还发现，儿童的年龄对其人工智能认知方式具有重要影响。年长的儿童（6岁）更倾向于将人工智能设备视为纯粹的技术性物品，而较年幼的儿童（3至5岁）则更可能将其认知为兼具生命特征与物品属性的复合体。这一趋势表明，随着年龄的增长，儿童的认知模式逐渐趋向理性化，他们对人工智能设备的技术功能与属性理解愈发清晰，认知框架也更加稳固。

（三）实践拓展

本研究的发现为人工智能在幼儿教育环境中的应用以及未来适合儿童的人工智能设备研发提供了建议，以更好地促进儿童的学习与认知发展。

1.未来人工智能在幼儿教育环境中的应用建议

01

作为辅助工具，提升学习效果

人工智能可以作为有效的学习辅助工具，通过个性化反馈帮助儿童巩固学习内容。借助重复互动与即时回应，它能够促进儿童语言能力的发展，并加深对知识的理解与记忆，从而增强学习效果。

02

增强情感与社交互动

03

引导儿童理解人工智能的工作原理

儿童往往通过观察人工智能的行为推测其认知与能力。因此，教育者可以利用这一现象，有意识地引导儿童认识人工智能的工作原理。例如，通过简单的示范和互动，帮助儿童理解人工智能的运作依赖于预设程序与算法逻辑，从而培养他们对科技的兴趣，并激发探索精神。

2.未来人工智能适应幼儿教育的研发建议

01

避免过度拟人化设计

儿童在与人工智能互动时，倾向于赋予其人格化特征。过度拟人化的设计可能导致儿童产生不切实际的情感依赖，甚至模糊人与机器的界限。在人工智能设备的研发中，应保持其作为工具的本质，同时适度引入情感功能，以确保儿童的理性认知稳定发展，避免形成过度依赖或误解。

02

根据儿童年龄特点设计互动策略

儿童在不同年龄阶段对人工智能的认知存在显著差异。年长儿童更倾向于将人工智能视为工具，而年幼儿童则容易将其拟人化。因此，人工智能设备的互动策略应针对不同年龄段进行差异化设计。例如，对于年幼儿童，可以增强互动中的情感表达，使其更具亲和力与趣味性；而对于年长儿童，则应侧重于知识传授和认知能力的培养，以促进他们的逻辑思维与科技素养的发展。

文章索引

Xu, Y., & Warschauer, M. (2020, April). What are you talking to?: Understanding children's perceptions of conversational agents. InProceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-13).

经过编程训练之后，儿童对人工智能的认知会发生什么变化？

作者：

Stefania Druga 美国 华盛顿大学 信息学院 创造性人工智能文化博士

Amy J. Ko 美国 华盛顿大学 信息学院 教授

来源：《Journal of mathematics education》第4卷 第1期

关键词：AI素养，机器智能，儿童 - 智能体互动

（一） 研究背景

随着人工智能设备逐步具备语音交流、情感反应及行为表现等类人特征，儿童容易将其视为具有自主意识和情感的存在。已有研究表明，儿童倾向于将与AI设备的互动合作视为友好且可信赖的关系，这一倾向被称为“拟人化”（Anthropomorphism）。然而，过度的“拟人化”可能导致部分儿童高估人工智能的能力，误以为AI具备真正的情感交流或道德判断能力——实际上，我们知道，AI并不能真的做到这些。这种对AI设备能力的误解可能引发依赖，甚至忽视AI技术背后更深层次的社会议题。因此，在人工智能技术日益渗透儿童成长环境的当下，理解儿童如何认知并定义自己与AI设备的互动，显得尤为重要。

为填补这一空白，Druga与Ko设计了本项研究，旨在探讨如何在AI编程实践中支持儿童理解AI的工作原理及局限性，培养儿童对AI的理性认知，引导他们形成独立思考与自主判断能力。研究围绕以下两大核心问题展开：

1.在训练与编写AI程序的过程中，儿童如何理解AI？

2.儿童对AI的认知在构建AI程序前后发生了怎样的变化？

本研究采用定性研究方法，邀请52名7至12岁的儿童参与实验，研究持续四周，并分别在四种不同环境中进行，包括：双语公立学校课后项目、社区中心、私立学校课后项目及私立STEM教育中心。

数据收集围绕儿童与AI设备的互动展开，主要分为三个阶段：

第一阶段：初步认知评估

儿童首先与三种人工智能设备（Jibo机器人、Anki Cozmo机器人、Amazon Alexa）进行互动。研究者通过“感知游戏”评估儿童对AI的初始认知，例如“人工智能体比我聪明吗？”“人工智能体能记住我吗？”等问题，以记录儿童对AI的直观印象。

第二阶段：AI 编程与训练

儿童使用研究者要求的平台进行编程，学习如何训练AI进行图像和文本分类，并对自己训练的AI模型进行测试。研究者在此过程中观察儿童提出的问题、假设及调整方案，并记录他们在AI训练过程中的认知变化。

第三阶段：认知反思与后测

研究者再次通过“感知游戏”评估儿童对AI的认知变化，并结合前后对比数据、录像资料及访谈记录，深入探讨儿童在AI训练后的思维转变，特别关注他们对AI行为的理解与反思。

研究采用主题分析法进行数据分析。研究者对访谈录音与视频记录中的非语言互动及儿童的身体语言进行标注，并结合混合编码方法，提炼访谈内容中的核心主题，归纳儿童在AI认知上的不同变化类型，并进一步对这些变化进行分类分析，以揭示儿童在AI认知发展过程中的关键转折点。

研究中Druga和Ko采用了“意义建构理论”（Sense-Making Theory）作为理论框架，来探讨儿童AI素养发展。这一理论指的是人们在面对不熟悉或复杂的情境时，通过加工和理解现有信息，形成新的知识和理解的过程。这不仅是个体的认知活动，还往往涉及社会互动，与他人交流、分享经验，共同构建对事物的理解。这一方法在近期有关儿童计算机教育的研究中受到了广泛关注应用。

图示：儿童在编程训练人工智能程序的过程中，其对人工智能体的认知也随之逐步演变。最初，他们在与人工智能体互动时，可能会提出诸如“人工智能体比我聪明吗？”或“它能记住我吗？”等问题。随着编程与训练的深入，儿童通过测试程序运行结果、分析反馈数据，并在此基础上提出假设、不断调整自己的理解。经过这一动态探索过程，他们的认知逐渐发生转变——从最初将人工智能视为神秘的“智慧体”，到逐步认识到人工智能的本质：它并非天生具备智能，而是依赖人类的“教导”来学习并执行任务。

（二） 发现整合

本研究通过深入探讨儿童在编程与训练人工智能程序过程中认知发展的动态变化，揭示了几项关键的新兴发现。这些发现不仅为未来AI素养教育提供了坚实的理论依据，也为实践教学设计提供了指导方向：

1. 儿童在编程过程中自发运用科学方法

在编程和训练人工智能体的过程中，儿童并非被动接受技术信息，而是主动践行科学探究的基本原则，遵循“假设—测试—调整”的认知路径。

研究者观察到，许多儿童在编写程序时，是依据人工智能体的行为特点形成初步假设，随后设计实验进行验证，并在结果反馈的基础上调整假设或优化算法。

2. 儿童对人工智能体的认知从盲目信任转向理性审视

最初，儿童往往对人工智能体抱有高度信任，认为其能力近乎无限。然而，随着编程训练的深入，许多儿童开始对人工智能体的能力产生质疑，并逐步理解其本质——人工智能并非真正具备自主思考的智能体，而是依赖数据和算法运行的系统。他们认识到，人工智能体的行为并非源于自我意识，而是由训练数据、算法规则及人为设定的参数所驱动。这一认知转变标志着儿童开始以更为理性的视角看待人工智能，从单纯的技术崇拜转向批判性思考。

3. 参与编程显著提升儿童对AI的深层理解

4. 编程活动促使儿童理解AI技术的局限性

5. 社会性互动与同伴协作在认知转变中的关键作用

儿童在AI学习过程中并非单独完成认知建构，而是通过同伴互动和社会交流深化理解。在编程训练人工智能体的过程中，儿童之间频繁讨论数据优化、模型调整策略及错误原因分析等问题。社会互动不仅强化了儿童对人工智能概念的理解，还培养了他们的团队协作能力和技术沟通能力，为未来更复杂的AI素养教育打下基础。

（三）实践拓展

1.早期介入AI编程和机器学习教育

儿童在3至6岁阶段是认知发展的关键期，具备较强的学习能力和接受新知识的灵活性。将AI素养教育作为学龄前教育的一部分逐步引入，让孩子们从小就接触到人工智能体的基本概念，如工作原理、数据与决策的关系等。通过简单易懂的AI编程工具和互动式学习活动，孩子们可以在轻松愉快的环境中理解AI技术，并激发他们对技术的兴趣。

2.通过编程活动培养批判性思维

研究发现，编程实践活动能够帮助儿童从盲目信任智能体转变为理性分析智能体的能力。儿童逐渐认识到智能体并非无所不能，而是受到编程和数据的限制。幼儿教育应当利用这一发现，通过让儿童亲自体验技术的构建过程来发展他们的批判性思维。帮助孩子们对智能设备的能力和局限性持有理性态度，促进他们形成问题意识和分析问题的能力。

3.设计互动式编程活动以提升技术理解

设计互动式编程活动，可以让儿童在“玩”和“创造”的过程中，反思技术的工作原理和局限性。例如，设计让孩子们通过搭建简单的机器人模型或使用可视化编程工具，尝试“调试”机器人，解决其无法完成任务的问题，从而帮助他们理解技术的实现原理和局限性。这些活动不仅能提升他们对技术的理解，还能培养他们在面对技术问题时的分析和解决能力。

文章索引

Druga, S., & Ko, A. J. (2021, June). How do children’s perceptions of machine intelligence change when training and coding smart programs?. InProceedings of the 20th annual ACM interaction design and children conference (pp. 49-61).

如何让家庭成为父母和儿童共同发展AI素养的“第三空间”？

作者：

Stefania Druga 美国 华盛顿大学 信息学院 创造性人工智能文化博士

Fee Christoph 美国 密歇根大学

Amy J. Ko 美国 华盛顿大学 信息学院 教授

来源：《Journal of mathematics education》第4卷 第1期

关键词：AI素养，家庭，父母和儿童

（一） 研究背景

儿童在学习AI的过程中可以通过幼儿园、工作坊、在线课程及与同龄人互动等途径获取相关知识，这些都是良好的学习资源。然而，从语音助手、智能家居设备到教育工具，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，成为许多家庭日常生活的重要组成部分。父母在引导儿童认识AI的过程中所扮演的角色却常常被忽视。家庭不仅是儿童成长的温床，更是支持他们学习的“第三空间”。父母在家庭教育中的重要性不言而喻，他们是孩子学习的第一引导者和支持者，也是孩子接触世界和理解技术的第一扇窗。

目前，对于如何有效支持父母在帮助孩子理解AI以及共同学习AI技术方面的研究相对匮乏。研究者希望填补这一空白，探索如何在家庭环境中促进父母与孩子共同培养AI素养，从而进一步推动家庭在孩子AI学习中的积极参与。

尽管许多父母具备丰富的生活经验和教育知识，但对AI技术的理解和操作往往有所欠缺。家长们普遍对孩子使用AI设备可能面临的隐私、安全等问题感到担忧，因此，如何设计既能支持父母又能帮助父母与孩子共同学习AI的活动，成为了一个亟待解决的教育难题。

本研究提出了两个核心问题：

1.如何让孩子和父母共同学习AI？

2.如何设计学习支持资源，以帮助家庭提升AI素养？

（二） 发现整合

通过对长达五周的学习活动中父母与孩子互动和表现数据的分析，Druga等人发现了以下几个关键点：

1. 父母在AI学习中扮演了多重角色

父母在AI学习活动中的角色远远超出了传统的“教师”身份，他们更多地充当了合作伙伴、导师、学生甚至创新者的多重身份。许多父母与孩子共同尝试创建和设计人工智能助手，讨论人工智能的潜力及其可能带来的社会影响。这种角色的多样化不仅加深了父母对AI的理解，也促使他们在家庭教育中成为积极的学习者和探索者。

2. 父母和孩子在AI学习中的平等合作关系

与传统的家长主导型教育模式不同，父母和孩子在AI学习过程中形成了更加平等的合作关系。甚至在某些情况下，孩子反而成了父母的“导师”，尤其是在一些技术使用和理解方面，孩子通过操作平台向父母展示如何训练AI，提出新的技术思路。

3. 父母和孩子在使用AI技术时融入了对家庭生活中AI应用的反思

家庭成员不仅学到了如何操作技术，还学会了如何将AI技术应用到家庭生活中。比如，在设计AI助手的活动中，家庭成员讨论了如何让人工智能助手更好地服务于家庭需求，探讨了人工智能助手在家务管理、日常生活等方面的潜力。这种对AI技术的日常化思考让孩子意识到AI在人类生活中的多重应用可能性。

在共同的学习过程中，家庭成员还深入理解了AI背后的社会文化含义。例如，在使用语音助手时，家庭成员会讨论AI的局限性及如何改善这些技术的问题。这种讨论促使父母和孩子逐渐形成批判性思维，认识到AI不仅仅是一个工具，它可能带有社会偏见、伦理问题等。更重要的是，在设计自己的人工智能助手时，家庭成员还探讨了隐私保护、数据安全等重要议题，这些讨论进一步提高了他们对AI潜在风险的意识。

4. 家庭背景对AI学习的影响

不同家庭的技术素养、文化背景和语言差异会影响他们参与AI学习活动的程度及学习成果。例如，来自不同语言背景的家庭在使用语音助手时，可能会遇到不同的理解与操作挑战。某些家庭对隐私问题尤为关注，而另一些家庭则更注重AI技术的功能性和便利性。这些差异反映了家庭教育和技术素养在AI学习中的关键作用。

（三）实践拓展

回到本研究最初关注的核心问题——儿童与家庭如何共同学习人工智能——Druga团队强调，家庭作为“第三空间”，不仅是孩子学习与成长的重要环境，也是一块极具潜力的AI素养培养场域。基于对五周家庭学习实践的深入分析，研究提出了以下几点具有启发性的实践拓展建议：

1. 通过家庭共同参与，开辟全新的AI学习方式

将家庭成员一同纳入人工智能学习的实践过程，不仅为儿童创造了丰富的学习支持环境，也激发了父母参与科技教育的积极性。亲子共同参与的互动模式打破了传统以儿童为中心的教育框架，为AI学习注入了情感支持与协作动力。

2. 帮助家庭认识AI的创新性与潜在风险

研究指出，在介绍人工智能技术时，不能仅聚焦于功能操作，更应引导家庭理解AI所带来的社会、文化与伦理影响。通过对技术创新与风险并重的讨论，父母与孩子可以更理性地评估AI的应用价值，形成将技术与生活需求相结合的思考框架，为未来的技术选择和应用奠定负责任的判断基础。

3. 通过AI训练活动，构建更加准确的技术认知

亲自参与AI模型训练，让家庭成员能够以直观、实践的方式理解人工智能的运作逻辑。这不仅帮助儿童掌握“数据—学习—输出”的基本原理，也让家长看见技术“智能”背后的人为建构过程，从而减少对AI能力的误解，建立更为客观、理性的技术观。

4. 提供概念与技术支持，完善对AI行为的理解与预期

AI学习活动的有效推进，离不开系统的技术支持和理论引导。研究建议，为家庭提供适宜的概念解释（如算法、模型、偏差等）与技术操作帮助，有助于他们在实践中建立起更科学的认知框架，避免误用或过度依赖。特别是在儿童教育中，合理的知识支持能帮助孩子更有信心地探索复杂技术。

5. 培养批判性思维和社会责任感，促使技术应用更加“人本主义”

AI学习不仅是技术技能的培养，更是价值观塑造的重要契机。父母与孩子在共同学习中，有机会探讨AI系统可能存在的偏见、隐私风险与伦理挑战。这些对话能促进孩子在日常生活中对技术的反思能力，引导他们从小建立起责任意识和批判精神。

文章索引

Stefania Druga, Fee Christoph, and Amy J. Ko. 2022. Family as a Third Space for AI Literacies: How do children and parents learn about AI together?. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’22), April 29-May 5, 2022, New Orleans, LA, USA. ACM, New York, NY, USA, 17 pages.

人工智能活动对幼儿学习感知“机器人“概念的影响

作者：

Randi Williams 美国 麻省理工Media 实验室 人类与机器人的互动以及在个人机器人小组中的入学前教育方向 博士

Hae Won Park 美国 麻省理工 Media 实验室 老龄化社交机器人同伴计划 学术带头人；佐治亚理工大学机器人与智能机器研究所 博士

Cynthia Breazeal 美国 麻省理工Media 实验室领导人 媒体艺术与科学 教授

来源：《2019 CHI conference on human factors in computing systems》会刊 第 1-11页

关键词：K-12教育，儿童教育，人工智能

（一） 研究背景

仅仅让儿童使用AI产品并不足以帮助他们真正理解AI。相反，必须设计适合儿童认知特点的专门AI教育工具，以确保他们在认知发展初期能够形成科学、合理的AI观念。

为此，Wiliams等人设计了这项研究，计划探讨幼儿在接受AI教育后，对机器人智能水平和社会属性的认知变化，以及他们在互动过程中如何重新定义AI的智能特征。Wiliams等人研究中使用了自主开发的面向学龄前的编程 (PopBots) 平台 ，帮助儿童在编程活动和他们自己的经验之间建立联系。

本研究采用实验性干预研究方法，心理理论（Theory of Mind）作为理论框架，设计了多种人工智能学习活动，以探讨AI教育对幼儿认知的影响。

心理理论（Theory of Mind）是指个体理解他人具有独立的思想、信念、欲望和情感，并能基于这些内在状态来预测或解释他人行为的能力。这是一种重要的社会认知能力，通常在人类幼儿3至5岁之间逐渐发展成熟。具备心理理论的人能够意识到他人可能拥有与自己不同的观点和知识，这是良好人际交往和社会适应的基础。

实验性干预研究方法是一种通过有计划地引入特定干预措施，并比较干预前后或干预组与对照组之间差异，从而评估该干预效果的研究方法。它通常采用随机分组和严格控制变量的方式，以确保结果的科学性和因果关系的推断。例如，在教育领域中，如果研究者想了解游戏化教学是否能提高幼儿的语言能力，他们可能会将部分幼儿随机分到“游戏教学组”，而另一些则继续接受传统教学，再对比两组在一段时间后的语言发展水平，从而评估干预效果。

研究对象包括80名4-6岁学前儿童，涵盖不同性别、语言背景和社会经济层次。在家长同意的前提下邀请儿童参与实验，并按年龄（Pre-K vs. Kindergarten）和AI素养表现（高低组）分组。

数据收集包括①AI学习评估、②心智理论测试、③机器人认知调查和④课堂观察四种通道。

①Wiliams等人的AI学习评估设计的三种活动的形式如下：

②对儿童的心智理论技能发展水平，Wiliams等人使用了这样的活动设计来判断儿童的发展阶段：

游戏示例：男孩正在找他的手套。他相信它们在他的壁橱里，然而，它们实际上在他的背包里。斯科特会先去哪里找他的手套呢？

③机器人感知问卷的设计是为帮助研究人员理解他们对机器人的感知和认知水平，尤其是他们如何看待机器人是否具有智能、自主性和社交功能。具体内容如下：

游戏示例：两个屏幕上的角色提供了关于机器人的不同 (通常相反) 的意见。孩子决定他们更同意哪个角色，或者 他们的观点是否介于两者之间。

④课堂观察和视频记录用于分析儿童在互动过程中如何推理AI的智能机制。

（二） 发现整合

1. 幼儿具备理解AI概念的能力，并展现出良好的学习潜力

以往研究普遍认为，人工智能的学习内容主要适用于年长儿童，而学前阶段的儿童由于认知发展尚处初期，可能难以理解AI所蕴含的复杂逻辑。然而，本研究的结果挑战了这一传统假设，表明4至6岁的学前儿童在适当的教学支持下，完全有能力理解AI的核心概念，并在短时间内掌握其基本运行机制。

（1）儿童在AI学习评估中展现出优异表现

在完成PopBots AI教学活动后，儿童在AI知识测试中的平均得分为66.8%，中位数达到70%，显示出他们在理解AI基本概念方面具备良好能力。

在不同AI概念的掌握上，存在一定差异：

知识系统（Knowledge-Based Systems, KBS）：掌握程度最高，平均得分71.8%。

监督式机器学习（Supervised Machine Learning, SML）：表现良好，平均得分71.5%。

生成式人工智能（Generative AI, GAI）：相对最具挑战，平均得分为51.5%。

这些结果表明，尽管不同类型的AI概念难度不一，但即使是学前儿童也能对其建立初步理解，尤其是在互动性强、以情境为导向的教学模式下更为显著。

（2）年龄对AI学习效果的影响

年长儿童（5-6岁）在AI评估测试中表现略优于年幼儿童（4-5岁），中位数分别为70.0%与63.3%。

尽管存在一定差距，年幼儿童同样展现出较强的学习能力，能够掌握AI的基础知识。这一发现表明，即使是年仅4岁的儿童，在精心设计的教学引导下，也能有效建构对AI系统的初步认知。

2. AI学习显著改变了儿童对机器人智能的认知

在接受AI教学活动之后，儿童对机器人智能属性的理解发生了显著转变。Williams等人结合不同年龄段儿童的表现，总结了AI学习前后儿童认知的变化趋势：

（1）年幼儿童（Pre-K）更倾向于认为机器人比自己聪明

在参与AI学习活动前，大多数Pre-K儿童对机器人是否比自己聪明持不确定态度。

学习后，超过一半的Pre-K儿童认为机器人比自己更聪明，但他们仍普遍将机器人归类为“玩具”。

这种倾向可能源于年幼儿童更依赖直觉和表面特征进行认知判断。对于他们而言，能够互动、回应、执行任务的机器人被自然归入“聪明”的范畴，但由于缺乏深入的逻辑推理能力，他们仍将机器人视为玩具的一种延伸。

（2）年长儿童（Kindergarten）更倾向于理性评价机器人智能

学习AI之后，Kindergarten儿童更常将机器人描述为“像人但不如人聪明”，而非单纯的玩具。

他们展现出更高层次的AI认知成熟度，开始认识到机器人的智能受限于编程与数据的输入。这种认知变化很可能得益于AI教学活动中对“训练—学习—反馈”机制的直观呈现，使儿童能够清晰地观察到AI系统的工作逻辑，并据此对其智能水平作出更理性的评估。

（三）实践拓展

1.研究表明，幼儿在适当的教学引导下具备理解人工智能基本概念的能力，这为在学前阶段开展AI素养教育提供了可行性基础

可以考虑从以下几方面着手：

将AI教育系统性融入学前课程，在儿童思维发展的关键时期培养其初步的计算思维与技术素养，使其具备理解、使用乃至创造AI技术的基本能力，为未来学习奠定良好基础。

开发符合幼儿认知发展特点的AI教学内容，采用图形化编程、互动游戏、智能机器人搭建、情境模拟等方式，增强教学的趣味性与参与感，帮助幼儿通过动手实践、亲身体验理解AI的运作逻辑。

紧密结合儿童日常生活场景开展教学，以他们熟悉的智能玩具、语音助手等为切入点，引导其观察和思考AI的行为，逐步建立科学、合理的AI观念，避免因缺乏理解而出现的过度拟人化或对AI能力的误解。

2. 设计更适合儿童认知发展的AI互动产品

研究发现，儿童对AI的理解存在明显的发展阶段性。因此，面向儿童的AI产品设计需充分考虑其认知特点与发展需求，具体建议包括：

增强AI系统的可解释性，使儿童能够理解AI的决策逻辑。例如，在智能语音助手中加入“解释性反馈”机制，如：“我猜你喜欢听童话故事，所以推荐了这本书”，帮助儿童建立因果推理的意识。

鼓励儿童在互动中“训练”AI，强化他们对AI学习机制的理解。例如，在个性化推荐系统中，赋予儿童调整偏好设置的权利，并让他们观察推荐结果的变化，从而认识到AI是依赖数据不断优化的过程。

根据年龄特点设计差异化互动模式：对4-5岁年龄段儿童，可增加情感表达元素，如通过夸张表情和语调增强机器人的亲和力；对5-6岁儿童，则可引入更具挑战性的任务，如预测AI行为、解释原因，支持其逻辑思维的发展。

3.促进AI教育与儿童心理认知能力发展的融合

这项研究的另一个重要发现是，AI教育不仅有助于提升儿童的计算思维水平，更可能对其心理理论（Theory of Mind）发展产生积极影响，拓宽了社会性认知教育的新路径。据此，建议：

通过AI教育训练儿童的“认知换位”能力，帮助他们理解“不同的个体可能拥有不同的知识状态”，包括AI系统。这种理解有助于儿童建立更全面的智能观和社会认知能力。

在教学中引导儿童探讨AI的智能边界，鼓励他们提出诸如“机器人能像人类一样有感觉吗？”“AI会不会犯错误？”等问题。这类思维训练不仅有助于儿童理性认识AI的局限，也加深了他们对人类认知特点的理解。

运用AI互动活动强化因果推理能力，例如，通过简单编程操作引导机器人作出不同反应，让儿童理解“输入—过程—输出”之间的因果关系，发展其初步的逻辑结构认知。

设计基于AI的角色扮演游戏，如让儿童扮演“AI工程师”帮助“迷路的机器人”做出决策，借此引导他们思考AI如何在复杂信息中进行判断，进而理解智能行为背后的信息处理过程。

安排与不同“智能水平”的AI系统互动体验，例如对比一个只能回应固定指令的机器人与一个具备适应性和学习能力的AI系统，促使儿童在体验中思考“智能”的多样性与发展性。

文章索引

Williams, R., Park, H. W., & Breazeal, C. (2019, May). A is for artificial intelligence: the impact of artificial intelligence activities on young children's perceptions of robots. InProceedings of the 2019 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-11).

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网址：同步·2025年第2期『如何支持孩子们在人工智能蓬发时代的童年生活？』 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1007695

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