當“人工智能+教育”遇上“守護童年”：幼兒園里AI該站在哪里？

　　來源|多知

　　作者|Amy

　　2026年4月，教育部、科技部等五部門聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》，提出“促進人工智能與教育深度融合”；2026年全國學前教育宣傳月主題定為“共同守護數字時代的童年”，明確提醒防止數字產品代替師幼互動和同伴交往等。

　　一邊是《“人工智能+教育”行動計劃》的加速推進，一邊是“共同守護數字時代的童年”的審慎提醒。兩種聲音同時響起，看似方向相悖，實則殊途同歸，它們共同為學前教育劃定了一條清晰的技術邊界。真正需要回答的，從來不是“要不要用AI”，而是AI技術應該進入哪些環節?不能替代什么?最終服務于誰?

　　兩個政策信號同時釋放，看似方向不同，實則共同指向一個核心命題：在學前教育階段，人工智能究竟該放在什么位置?真正值得追問的是：它有沒有讓教師更懂兒童?有沒有減少教師低價值的重復勞動?有沒有讓教研更有依據?有沒有讓管理更有效率?有沒有把更多時間還給兒童的游戲、互動和真實生活?

　　在嘉興、成都等多所幼兒園的一線實踐中，通過真實的游戲現場、教研后臺和教師口中，我們看到了另一種可能： AI不急著“撲向孩子”，而是先走進教師的工作流，讓技術更多地去服務老師、服務管理、服務協同，從而把更多真實、有溫度、有體驗感的成長空間，還給孩子。

　　一、用AI傾聽“未被聽見的聲音”

　　面對技術與教育的深度融合，一個基本判斷愈發清晰：教育數字化不是為了用技術取代人，而是讓人更好地完成教育。教師要“通科技、善引導、有溫度”，這在學前教育階段尤為關鍵。

　　對幼兒園而言，真正高水平的AI，不應以孩子面前的熱鬧展示為起點，而應首先體現在教師端、管理端、教研端的深度支持中。它們的指向，不是讓孩子更多面對屏幕，而是讓教師擁有更多時間回到孩子身邊。AI讓老師回到兒童生活的每一個細節中：走進游戲現場，參與師幼互動、捕捉情緒變化、給予個別支持……這才是AI在學前教育中更有價值的方向。

　　“以前了解孩子的情緒，主要靠眼睛看、靠經驗猜。教師的身體只有一個，眼睛不能同時看向三十個孩子，耳朵不能同時聽見所有角落的聲音，而真正的心事往往發生在教師不在場的時候。”嘉興市第一幼兒園的金路易老師介紹，自從班級的區角投放了淘小點AI云聽筆，變化悄然發生了。

　　孩子們可以對著AI云聽筆說話，聲音就被錄進去。再把貼紙貼在作品或墻面上，隨時點一點，就能播放剛才錄的內容。教師在手機或電腦后臺可以收聽所有錄音，系統還能把語音自動轉成文字。金路易分享了一個案例：平時活潑開朗的樂樂，對著這支筆說出了委屈：“今天建構區有人搶了我的積木，我很生氣，但不敢告訴老師。”“如果沒有這段錄音，我永遠不會知道，這個平時活潑開朗的孩子，心里竟藏著這樣的委屈。”金路易聽到這段錄音坦言道。

　　實踐的兩個月內，85%的班級幼兒愿意主動走進投放有AI云聽筆的“心情小屋”。他們從“不敢說”，到“愿意說”;從“不會說”到“有處說”。越來越多的孩子學會了用語言描述情緒，而非用哭鬧或退縮表達不安。

　　(淘云科技供圖：幼兒園的孩子們使用淘小點AI云聽筆學會了用語言描述情緒)

　　AI云聽筆的作用還遠非如此，金教師介紹到，傳統“一對一傾聽”需要教師現場記錄或事后憑記憶整理，使用“淘小點”后，語音自動留存，教師的記錄時間成本大大降低，而且錄音可反復收聽，信息準確度提升，減少了因記錄不清導致的重復觀察，觀察群體的覆蓋面也擴大了，教師可同時關注班級更多幼兒的心理狀態。

　　金老師在分享時說道：““淘小點”讓我聽見了平日里“聽不見”的童聲。在數字化時代，我們擁抱技術，但更要堅守初心——技術可以傳遞聲音，但只有教師的愛，能傳遞溫暖。”

　　二、從“憑經驗猜”到“循證支持”

　　AI在幼兒園中的另一個重要位置，就是給教師提供循證支持。過去，教師判斷幼兒發展往往依賴零散觀察和日常經驗：看到孩子哭鬧，覺得“可能不開心”;看到反復嘗試，猜測“大概在練習”。但全班數十個孩子，時間精力有限，很多細節轉瞬即逝，判斷難免停留在“我覺得”“我猜”的模糊地帶，教師往往憑感覺做決定，缺乏客觀依據。

　　而AI的價值在于將幼兒在游戲、運動、表達等活動中的過程性數據進行系統留存，形成可追溯、可對比的成長軌跡。這些數據不會直接告訴教師“該怎么做”，但能為專業判斷提供扎實參照，教師可以帶著“證據”去觀察、分析、支持。這不是讓數據替代判斷，而是讓每一次教育決策有據可依，讓支持從“可能對”走向“更確定”。

　　嘉興一幼南湖新區園一名中班的幼兒安安在玩思維互動機時，因頻繁輸掉“好吃的水果”對戰游戲而急哭。教師現場的初步判斷是：安安可能對“10以內的數量關系”不太理解。但同時也意識到，僅憑一次觀察就下結論未免片面，需要更全面、更客觀的證據來支撐教師的判斷。教師沒有著急介入去指導，先是調出了后臺數據：該游戲他玩了12次，闖關通過僅2次，成功率僅30.77%。通過回溯幼兒游戲的視頻，捕捉到他出現“點卡速度過快、手抖緊張”等情況;語音轉寫中，“著急”一詞安安共提到了3次。

　　多維證據幫助教師更精準地發現了問題所在：安安在“7-10以內數量比較”上確有困難，在對抗性游戲中容易緊張、著急，抗挫折能力比較弱。知道了問題出在哪兒，接下來就是循證落地，讓兒童的成長真正被支持。

　　(淘云科技供圖：在嘉興一幼南湖新區園，教師通過思維互動機精準了解孩子在對抗性游戲中的能力表現)

　　同樣，在嘉興市宏興幼兒園，肥胖兒童小R的運動干預同樣依托AI數據。前測報告顯示其下肢力量和平衡能力得分僅55-60分，而上肢握力達90分。教師根據小R的情況，構建“AI賦能+循證干預”的全流程干預體系，對小R開展為期一學期的個性化干預，借助AI體能工具-鬧鬧的實時記錄和反饋功能，動態監測幼兒的運動情況。具體監測方式有以下幾種：利用鬧鬧形成幼兒運動數據檔案;利用即時數據，開展針對性指導;對比自身前后數據，分析能力發展;對比同齡均值數據，分析能力差異；最后完成發展報告，形成動態精準評價。

　　一學期后，小R的BMI(身體質量指數)指數從39.6%降至37.4%，運動耐力大幅提升，性格也變得開朗自信。

　　(淘云科技供圖：孩子們在幼兒園AI體能運動區沉浸式體驗與AI互動的樂趣)

　　在這些案例中，AI給了教師一張更全的“證據地圖”，但走哪條路、怎么支持幼兒，最終還是靠教師自己的專業判斷。循證，從來不是冰冷的數據堆砌，而是帶著溫度，去看見每一個“安安”和“小R”，再用證據幫幼兒和教師走得更穩、更遠。

　　三、AI的邊界：不能替代真實生活與關系

　　在實踐中，一個共識正逐漸達成：在幼兒園，AI應當更多站在教師身后，而不是擠到孩子面前。比如，AI的加入應該促進幼兒親身體驗、真實操作，并在生活中形成經驗，而不是讓幼兒過早沉浸在屏幕和虛擬互動中;AI的加入是促進師幼互動、同伴交往，而不是占據這些位置。成都市第十三幼兒園楓葉分園的應用，看到了另一種實踐的可能。

　　在成都市第十三幼兒園楓葉分園的創意編程區，中一班的小朋們正在開展“探尋成都美食”的項目式活動。小朋友結合淘小鷹實物編程機器人，搭建了一條沉浸式的成都美食街。孩子們不僅親手制作了成都美食小模具，他們還自己動手改造、拼裝機器人，給它們賦予不同角色：有的是送餐機器人，有的是快遞機器人，還有專屬的美食向導機器人，通過編程帶游客打卡各種成都特色美食。

　　中一班的教師介紹到，有了編程機器人的加入，孩子們的交流討論更加頻繁了，在整個過程中，孩子們需要分工合作：搭建美食街區、制作美食模型、改造機器人造型，還要用編程思路規劃路線、編寫指令，讓機器人完成任務。這樣一個項目下來，孩子的動手能力、創造力，還有團隊協作、語言溝通和初步的邏輯思維，都能得到全面的鍛煉和提升。

　　(淘云科技供圖：成都市第十三幼兒園楓葉分園的孩子們通過淘小鷹實物編程機器人搭建出沉浸式的成都美食街)

　　在所有正在實踐AI技術與學前教育融合的幼兒園，都強調了三條不可逾越的邊界：不能替代真實生活，不能替代師幼互動與同伴交往，不能替代教師的專業判斷。

　　“守護數字時代的童年，不是拒絕技術，而是讓技術接受兒童發展規律的約束。”一位園長總結道，“真正好的AI，最終應當讓教育更接近人，而不是讓人更適應技術。”

　　從《“人工智能+教育”行動計劃》到“共同守護數字時代的童年”，兩份文件共同指向一個方向：技術可以提速，但方向必須由教育規律來把舵。在學前教育這個最需要溫度、最依賴關系的場域里，人工智能的落點不是更早、更多地讓孩子面對屏幕，而是把教師從低效勞動中解放出來，讓他們有更多時間蹲下來，看著孩子的眼睛，握住孩子的手。