基于图画分析的小学生人工智能学习观念横断面调查研究

高晗蕊 张屹 王康 周平红 李佳晶 吕立立

摘要：小学人工智能课程的教与学在全球范围内受到高度关注，探索小学生人工智能学习观念，调查小学生对人工智能学习的理解和态度十分重要。因此，该研究收集了3到6年级共739名小学生关于人工智能学习观念的绘画作品，采用图画分析方法，将学生的绘画作品编码为5个大类40个要素，运用描述性分析、单因素方差分析及独立样本T检验等数据统计分析方法，探究小学生的人工智能学习观念整体结构及差异。研究结果显示：（1）相比低年级小学生，更多的高年级小学生表现出实践、应用等建构式学习观念；
（2）小学生对于人工智能课程学习普遍持有积极情绪；
（3）男生在人工智能课程中的编程行为高于女生，但积极学习情绪女生高于男生。该研究结果呈现了重要的学生视角，为推动小学人工智能教育建设与发展提供了参考。

关键词：小学生；
人工智能学习观念；
图画分析

中图分类号：G434 文献标识码：A

本文系2023年国家自然科学基金面上項目“面向计算思维的中小学人工智能教育框架理论与实践研究”（项目编号：72274076）、2021年湖北省教育科学规划一般课题“虚实融合环境下智能教育创新课程设计与应用研究”（课题编号：2021JB197）研究成果。

一、引言

2022年2月联合国教科文组织发布《中小学阶段的人工智能课程—对政府认可人工智能课程的调研》，重点考察了全球范围内多个国家的中小学人工智能课程的内容及学习结果，包括开课环境、工具、开课形式、教师教学等多个方面[1]。国内，为推动中小学人工智能课程的持续性发展，于勇[2]、张志新[3]、沈晨[4]等人运用调查法针对小学人工智能课程建设中存在的问题及解决策略开展广泛研讨。王东丽[5]、钟柏昌[6]等人采用内容分析法对市面现存教材和课程开发标准的内容、理念等展开广泛研究，推动中小学人工智能课程内容的进一步完善。柏宏权等人对中小学人工智能课程教师胜任力展开广泛调查[7]。可见现有研究面向课程建设、教师、教材等方面研究较为充分，但是缺少对学生视角的研究。学生的学习观念作为学生对自己的学习经历和学习方式的看法，包含着学生对学科知识、学习经验所持有的直觉认识。学生的学习观念通常通过作用于学生的学习行为对学生学习结果施加影响[8]，与学习过程中学习动机、自我效能、学习质量等学习相关变量存在密切联系[9][10]。探索小学生的人工智能学习观念，呈现学生视角，对于推进小学人工智能课程建设与发展具有十分重要的意义。绘画作为一种载体，是儿童表达自我的有效途径，也是成人走进儿童内心世界的桥梁。问卷通常使用的是研究者自己的语言，向被研究者询问研究者自己认为重要的问题，而图画和访谈可以直接获取受访者的真实认知和感受，用受访者的语言表达观点和看法。因此，本研究意图通过图画分析探索小学生的人工智能学习观念，为小学人工智能教育的现状分析提供学生视角，推动小学人工智能教育的良性发展。

二、文献综述

（一）小学人工智能课程

2017年，国务院在《新一代人工智能发展规划》中提出在中小学设置人工智能相关课程，正式拉开了小学人工智能课程建设与实践的帷幕，其中以北京、广州、深圳、武汉等一线或新一线城市为突出代表。2018年人大附中围绕智能机器人、计算机视觉、无人驾驶等主题建设“人工智能+STEAM”课程体系[11]。2019年9月，厦门市教育局鼓励全市小学开展人工智能课程建设，鼓励在科学、信息技术和综合实践活动等课程加入人工智能模块。2020年武汉市教育局发布中小学人工智能教学试点工作的通知，并提出以信息技术课堂为主阵地，探索可复制、可推广的人工智能课程建设经验。编程、机器人、人工智能知识与技术等是小学人工智能课程的主要内容，机器人编程是小学人工智能课程的核心活动形式。在张志新等人对新一线城市103所学校的103位小学人工智能课程教师关于人工智能课程内容的调查中显示，“编程”占据首要位置，83.78%的教师认为编程是其所开展的人工智能课程的主要内容[12]。日本小学人工智能课程体系也是以编程为核心，要求小学生了解计算机和编程，同时注重小学生人工智能课程学习过程中正向学习情绪的培养[13]。2022年2月联合国教科文组织发布《中小学阶段的人工智能课程—对政府认可人工智能课程的调研》报告中，对51个教科文组织会员国代表进行了人工智能课程实践情况调查，结果显示，课程内容主要有算法与编程、数据素养等人工智能基础、人工智能伦理以及理解和应用人工智能技术、编程、数学、科学等开发人工智能应用程序[14]。伴随着人工智能教育在小学的落地发芽，学校、教师以及学生等多个群体对于人工智能教与学都有一些思考，尤其是学生作为小学人工智能教育的主体之一，在日常学习中也表现出了一些想法和观念。但是，现有研究针对学校、教师等视角的调查形成了一定的影响力，对于学生视角的呈现，目前仍处于空白。

（二）学习观念

学生的学习观念是建立在学习经验上对学习本质的理解，体现在学生对学习过程中的学习环境与材料、学习活动与行为和学习情绪与态度等多方面的直觉性认识。Anita认为学生的学习观念包含着学生对学习本质、学习过程和学习者本身情况的理解[15]。Vermunt认为，学习观念是学生对学习及其相关现象的系统性认识和理解，包括学生对学习知识与主题、学习目标、学习活动和任务等多方面的认识[16]。Liang认为学生的学习观念反映了学生学习过程中的经历和方式，与学生的学习方法和策略高度相关[17]。S lj 采用现象学的方法，通过对90名大学生访谈，将学习观念分为知识增加、记忆和重复、实践知识的获取与应用、意义的抽象和以理解现实为目的的解释过程五种类型[18]，为后续学生学习观念的研究提供了基础，之后Marton、Van Rossum and Taylor等人的研究中又增加了“学生的成长与变化”这一类型。同时，研究者开始关注特定学科中学生的学习观念，并进一步丰富了学生学习观念的种类。Virtanen在对学生的学习观念进行研究的过程中发现学生的学习观念表现出较高的学科依赖性[19]。在科学学科中，Tsai等人通过对120名台湾高中生对科学学习的理解的访谈资料分析得到，学生眼中的科学学习主要有记忆、考试、计算、练习、知识增加、知识应用、理解知识和新的视角看待科学七个主要概念[20]。Yokoyama等人调查发现学生面对毕业论文的学习观念，有自主观念、职责观念、心智成长观念和努力观念四种类型[21]。Henna等人对24名生物科学专业的大学生访谈，运用现象学方法分析得到，学生学习观念包括知识再现、知识应用、新知旧知结合、评估、新的视角等类型[22]。在进一步的研究中，Chiou提出多种类型的学习观念总体可以划分为量化学习观念和质性学习观念两大类别[23]，又称为重现式学习观念和建构式学习观念。其中，拥有重现式学习观念的学生将学习视为外部碎片化信息的被动积累，包括记忆、测试、重现等类型[24]，强调知识的重复与再现；
拥用建构式学习观念的学生将学习视为将外部信息积极转化为有意义、可理解和适用的知识，包括应用、理解和以新的方式看待问题等类型。拥有建构式学习观念的学生倾向于建构式学习和以学生为中心的学习[25]，强调知识的转化与建构[26]。

（三）基于图画分析的学习观念研究

图画分析在教育领域常用于探究学生对某科课程或某项事物的观念。班格尔认为，图画是儿童的档案，儿童的绘画等同于“即兴的图片”，儿童的绘画内容就是围绕着他们当时的活动展开的，儿童的绘画与其所经历的事物不可分割[27]。并且，三到六年级的小学生大多处于具体运算阶段，此阶段儿童的自我意识增强，喜欢以写实主义的方式来描绘他们所感知的事物[28]。2004年Haney等人通过总结十余年教学研究经验及社会领域、心理学领域中学生绘画的应用，提出学生绘画可作为教学研究中记录、评测的一种数据收集方式，并论证了其可靠性和有效性[29]。Hsieh通过对1067名学生关于学习的绘画作品进行分析，从学习人物、学习地点、学习活动、学习材料和学习情绪五個范畴刻画学生的学习观念[30]。Hsieh同样收集906名中小学生关于科学学习的绘画作品，运用图画分析开展小学生科学学习观念的横断面调查研究[31]。Heng-Yi Yeh等人也采用图画分析探索了学生的技术支持学习观念[32]。

综上所述，小学生的人工智能学习观念反映了小学生在人工智能学习中的学习经历、学习过程以及学习情绪的直觉性认知，是能够反应当下人工智能课程实际情况的重要学生视角，了解小学生的人工智能学习观念对于推进小学人工智能课程建设具有重要意义。但是现有研究对小学生人工智能学习观念的关注度不够，缺少针对学生人工智能学习观念的调查研究。图画分析为探测小学生的人工智能学习观念提供了科学有效的方法。因此，本研究拟采用图画分析进行小学生人工智能学习观念的横断面调查研究，研究问题具体包括：（1）不同年级小学生人工智能学习观念的差异？（2）小学生图画中关于人工智能学习的性别差异？

三、研究设计

（一）研究对象

A市地处中部地区，中小学人工智能教育始于2020年，截至目前，有近百所中小学面向三年级及以上的学生开展人工智能教学实验，并同步建设人工智能实验室，属于国内最早开设人工智能课程的城市之一。并且就目前而言，A市经济水平及小学人工智能课程建设水平，在已建设人工智能课程的城市中，属于中等水平。基于上述情况，本研究选择A市作为调研区域，采用分层抽样的方式，分别从人工智能课程建设年限长、中、短的学校中选取典型学校，在学期末对选中的学校进行随机自然班抽样，即调研期间内每个年级随机选一个正在上课的班级。共有18个自然班，739名学生参与调研，无效图画18份，有效图画721份。其中，三年级214人（29.68%），四年级187人（25.94%），五年级161人（22.33%），六年级159人（22.05%），男女学生人数持平，男生377人（52.29%），女生343人（47.57%）。

（二）数据收集

学生绘画作品作为一种科学、可靠、直观的反应学生观念态度的一种表达方式，具有非同寻常的力量来记录学生数据和反映教学生态。因此，本研究采用学生图画作用研究资料收集的主要手段。参与者被要求在A4纸上画出他们的人工智能学习观念。为了帮助学生理解，在开始前，研究者花费5分钟的时间向学生说明本次研究的目的是了解小学生对人工智能学习的理解和态度，并设计了两个提示：“什么是人工智能课程学习？你在上人工智能课程的时候是什么样的？”。要求学生花费30分钟的时间完成绘画，可以是一幅图，也可以是多部分组合成的一张图。除此之外，为了避免学生作品被错误解读，学生被要求用三五句话描述绘画内容，以帮助研究者准确分析绘画内容。

（三）图画分析编码表

本研究旨在运用图画分析探索小学生的人工智能学习观念。因此，本研究采用紧急分析编码方法在Wen-Min Hsieh & Chin-Chung Tsai开发的中小学生学习观念图画分析编码表的基础上进行小学生人工智能学习观念图画分析编码表的改编。首先从721份学生图画中随机抽取200份，采取开放的态度对学生的图画进行审查，反复查阅、比对学生的图画并翻阅调研笔记，理解学生图画中的图形，对学生图画中表征小学生人工智能学习观念的要素进行逐一标记和记录，比如：创课空间、人工智能实验室等学习环境；
编程、操控机器人等学习活动；
电脑、机器人等学习材料，形成《小学生人工智能学习观念图画分析编码表-初版》。然后邀请相关研究领域的专家、相关学科教研员以及一线教师，由研究者与相关人员面对面探讨，针对《小学生人工智能学习观念图画分析编码表-初版》进行研讨与决策，形成《小学生人工智能学习观念图画分析编码表-中版》。最后再选取100副图画，基于《小学生人工智能学习观念图画分析编码表-中版》进行图画分析，记录新突现的小学生人工智能学习观念要素，直到编码表饱和，形成《小学生人工智能学习观念图画分析编码表-终版》，即《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》。

本研究旨在探索小学生人工智能学习观念，因此《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》相比于Wen-Min Hsieh & Chin-Chung Tsai等人开发的《中小学生学习观念图画分析编码表》删除了“学科”这一维度，保留了“学习参与人物”“学习地点”“学习活动”“学习材料”和“学习情绪”五个维度，并在各维度下的具体指标进行了调整，如学习地点中的“实验室”“自然环境”等替换成了“计算机实验室”“人工智能实验室”“创课实验室”等；
学习活动中的“书写”“实操”“评价”等替换成了“体验人工智能产品”“学生编程”“学生操控机器人”等，与之相应的学习材料也做了部分调整，具体情况如下页表1所示，更换的要素均加粗显示。

（四）编码员培训与编码信度分析

《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》由客观性内容与主观性内容交织而成，其中，学习参与人物、学习地点、学习活动和学习材料等客观性内容在操作层面上通常以示例法予以说明，以学习情绪和态度为代表的主观性内容是基于编码者的主观感知和理解，在作为编码表类目时，需要明确的界定[33]。学习参与人物、学习地点、学习材料等是客观存在的，是不以编码者的意志为转移的，学习活动虽然在一定程度上需要编码者的主观判断，但是相关归类也是基于长期以来在实践中形成的、并得到广泛认可的一套标准，因此都属于客观性内容，采用示例法进行说明。学习情绪作为主观性内容，以儿童绘画心理学中对儿童绘画的解读为操作定义。从绘画中线条层面，从图画中的人物形象分析，嘴角向上的有弧度的线条表示高兴、愉悦，反映了学生乐观积极的学习情绪，嘴角向下的有弧度的线条表示难过、伤心、痛苦等，锯齿状、不规则的萧条表示愤怒、狂躁等，反映了学生悲观消极的学习情绪；
从绘画中颜色分析，红色、橙色等暖色调表达高兴、积极的情感，黑色、蓝色等冷色调表达难过、消极的情感[34]。学生图画编码示例如图1所示，学生开展人工智能学习的学习地点是“2.3人工智能实验室”，学习参与人物是“1.2老师和学生”，学习活动包括“3.1教师讲课”“3.7学生编程”，支撑学生开展人工智能学习的学习材料则包括：“4.3图形化编程软件”“4.4机器人”“4.9黑板/希沃白板”“4.11教具”，学生的学习情绪属于“5.1积极”。

编码团队由两名研究者组成，为了保证编码员之间的一致性，在对小学生的图画进行正式编码分析之前，首先，两名编码员采取座谈会的形式针对《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》中的各个要素进行阐释与研讨。其次，抽取30份学生图画，由两位编码员分开编码，以学生图画中局部的人物形象、物品等为分析单元，根据两位编码员的编码结果计算归类一致性系数CA和编码信度系数R[35]。

编码者归类一致性系数CA及编码信度系数R如表2所示，平均归类一致性系数CA=0.93>0.9，平均编码信度系数R=0.96>0.9，因此判定内容分析的信度较高。

（五）数据分析方法

内容分析法是通过对客观、系统的识别信息的具体特征进行推断的研究分析方法，可以用于文本分析、图画分析以及视频影像分析等领域[36]。因此，本研究采用内容分析中的图画分析法，依据《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》对学生图画进行编码与分析。遵循以下原则：（1）学生的图画中通常会描述多个场景，如：使用虚线进行场景分割，因此在学习地点、学习活动、学习材料等维度接受多个小学生人工智能学习观念要素编码；
（2）在同一幅画中相同的人工智能学习观念要素只标注一次。比如，学生的图画中包含了学生互动、学生编程两项教学活动，则两项学习活动均记录，但是每一种学习活动只记录一次。然后，在对学生图画编码统计的基础上，首先对整体情况进行描述与示例。其次，采用单因素方差分析针对不同年级的小学生人工智能学习观念的差异情况进行分析与比较。最后采用独立样本T检验对小学生图画中呈现出的性别差异进行分析与比较。

四、研究结果

（一）整体小学生人工智能学习观念分析

小学生人工智能学习观念是其对人工智能学习经历及学习情绪的直觉性认识，是对进行人工智能学习时的学习参与人与、学习地点、学习活动、学习材料及学习情绪的内在感知的集合，具有内隐形特点。本研究共收集到739副学生关于人工智能学习的图画，其中721副有效图画，18副无效图画（如：无关人工智能学习的动漫、空白等），采用《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》对学生图画进行编码和分析，分析结果如表3所示。在小学生的感知中，人工智能课程学习是以学生为中心的，学生在課堂中处于主导地位。在有人员参与的人工智能学习中，第一名是“学生和老师（23.02%）”，第二名是“学生自己（21.50%）”，“同伴（20.80%）”排名第三，“老师（2.50%）”主导的课堂处于绝对的低值。并且，小学生的人工智能学习主要发生在技术丰富的学习环境中，学生图画中出现最高的学习地点是“计算机实验室（33.70%）”，“人工智能实验室（23.99%）”尾随其后。此外，有关人工智能课程学习活动，学生公认的前三名分别是“学生编程”“教师讲课”和“学生操控机器人”，分别有28.99%、24.55%、18.17%的学生绘画了以上学习活动；
“体验人工智能产品”和“学生互动”紧随其后，分别有14.98%、13.45%的学生图画中出现了以上学习活动。同时，与学习活动相呼应的学习材料，在学生图画中出现百分比较高的分别有“学校教具（54.23%）”“机器人（52.84%）”“台式机电脑（51.73%）”“图形化编程软件（29.82%）”“希沃白板（31.21%）”以及“可移动平板（14.70%）”。

此外，面对人工智能学习小学生普遍呈现积极的学习情绪。整体有将近50%的学生在图画呈现了学习情绪，其中呈现出的“积极情绪（44.66%）”远远高于“消极情绪（3.74%）”，学生图画中“积极情绪”和“消极情绪”示例如图2所示。

（二）不同年级的小学生人工智能学习观念差异

小学生人工智能学习观念在年级层面的差异，在学习参与人物、学习活动、学习地点、学习材料以及学习情绪等维度上均有呈现。在学习参与人物维度，随着年级的增加，“没有人”这一情况在学生图画中出现的百分比逐渐下降，并在呈现显著性差异（F=6.979，Sig.=0.000<0.001）。“学生和老师”这一学习参与人物类型随年级上升而上升，并在呈现显著性差异（F=3.079，Sig.=0.027<0.05）如图3所示。“同伴”类型的学习参与人物，在高年级小学生图画中出现的比例较高，六年级为28.93%，低年级比例较低，如三年级、四年级中学生图画中出现“同伴”的百分比分比为20.56%、19.79%，并且“同伴”出现的百分比在年级之间存在显著性差异（F=3.583，Sig.=0.014<0.05）。“学生自己”类型在各年级均占有一定的比例，从三年级到六年级分别为：19.63%、 25.67%、19.88%和20.75%。

在学习地点维度，学生图画中呈现出来的学习地点主要包括“计算机实验室”和“人工智能实验室”。其中，“计算机实验室”随着年级的增加，在学生图画中的出现的百分比在逐渐降低，三年级（53.74%）、四年级（29.41%）、五年级（23.60%）以及六年级（22.01%），并且这种差异呈现显著性（F=20.541，Sig.=0.000<0.001）。但是“人工智能实验室”随着年级的增加，在学生图画中出现的百分比在小幅度的增加，三年级有24.30%，四年级有20.86%，五年级有25.47%，六年级25.79%。由此可以尝试推断，“计算机实验室”作为传统的信息技术教学场所，对于小学人工智能课程的开展具有重要作用，同时，随着“人工智能实验室”的建立，各年级学生在“人工智能实验室”上人工智能课程的机会大致均等，但高年级会稍微多一些。此外，六年级“创课实验室”在学生图画中出现的比例激增，三年级（0.47%）、四年级（2.14%）、五年级（4.35%），但是六年级高达（19.50%），具体情况如图4所示。

高年級的学习活动更具有指向性，学习活动也更具有创造性，知识难度也在增加。五年级和六年级的学生图画中呈现出的学习活动前三名分别是“学生编程”“教师讲课”和“学生操控机器人”，四年级前三名分别是“教师讲课（25.13%）”“学生编程（21.93%）”以及“体验人工智能产品（14.97%）”。三年级前三名分别是“学生编程（27.10%）”“未指明学习活动（19.63%）”和“教师讲课（15.89%）”。其中，年级越高“教师讲课”这一学习活动的百分比越高，并且呈现显著性差异（F=4.929，Sig.=0.002<0.05）。同时，“学生操控机器人”学习活动，六年级（30.19%）明显高于其他年级，存在显著性差异（F=11.411，Sig.=0.000<0.001）。“未指明学习活动”在三年级占有较大的比重，随着年级升高，这一占比在缩小，六年级仅有8.81%的图画中未指明学习活动，同时，这一差异也存在统计学意义上的显著性（F=4.892，Sig.=0.002<0.05）。“做游戏”这一活动随着年级的增加也在断崖式下降，三年级有16.82%，四年级有2.67%，五六年级分别为0.62%和0.63%，具体情况如图5所示。

在学习材料维度，低年级更关注支持编程的电脑或平板等设备，高年级更关注支持应用、创作的机器人、掌控板等设备。“教具”在各年级占据第一名的位置，除去“教具”，三四年级排名第二的都是“台式机电脑”，第三的是“机器人”，五六年级排名第二的是“机器人”，第三的是“台式机电脑”。“图形化编程软件”则在三到六年级的百分比分别为30.84%、24.06%、32.93%和32.08%，在各年级存在较小的差异，差异不呈现显著性（F=1.398，Sig.=0.242>0.05）。“人工智能产品”在四五年级占比较高，分别为13.90%和18.01%，在三年级和六年级占比较低，分别为3.27%和4.40%，且差异存在显著性（F=11.113，Sig.=0.000<0.001），具体情况如图6所示。

在学习情绪维度，三到六年级学生“积极情绪”分别为46.26%、43.32%、44.72%和44.03%，差异较小且不存在统计学意义上的显著性差异（F=0.128，Sig.=0.944>>0.05）。“消极情绪”则在三年级最为明显，百分比为6.07%，具体情况如图7所示。

（三）小学生图画中关于人工智能学习的性别差异

小学生图画中关于人工智能学习的性别差异主要表现在学习活动、学习材料以及学习情绪三个维度。在学习活动维度，男生图画中绘画了“学生编程”活动的百分比高于女生，男生为33.2%，女生为24.5%，并且差异存在显著性（T=2.578，Sig.=0.01<0.05）。但是，在“学生查阅资料”这一活动中，女生显著性高于男生（T=-2.673，Sig.=0.008<0.05）。在学习材料维度，同样“图形化编程软件”这一学习材料出现在男生图画中的百分比显著性高于女生（T=2.029，Sig.=0.042<0.05）。“书”这一材料在男生图画中出现的显著性低于女生（T=-2.749，Sig.=0.006<0.05）。在学习情绪维度，女生的积极情绪要高于男生，女生图画中“积极情绪”出现的百分比为48.69%，男生图画中“积极情绪”出现的百分比为40.84%，并且这种差异存在显著性（T=-2.116，Sig.=0.035<0.05），具体情况如表4所示。

五、结论与讨论

本研究使用图画分析法，对小学生关于人工智能学习的绘画作品进行编码与分析，探究不同年级、性别的小学生人工智能学习观念差异。图画分析结果显示，小学生将人工智能学习概念化为在老师的参与下，学生自己或者与同伴一起在技术丰富的环境下，借助机器人、电脑、图形化编程软件、智能产品等学习材料开展编程学习、机器人编程学习、制作创意机器人等学习活动。随年级增长，小学生的学习活动更具有指向性，也更具有创造性，更多的小学生表现出建构式学习观念。在学习情绪方面，学生普遍对人工智能学习持有积极情绪，且不随年级变化，同时消极情绪随着年级增强逐渐淡化。此外，通常大家认为男生更倾向于人工智能的学习，在本研究也有新的发现，男生在人工智能课程中的编程行为高于女生，但积极学习情绪女生高于男生。

（一）相比低年级小学生，更多的高年级小学生表现出实践、应用等建构式学习观念

在学生的图画中，学生图画中关于学习活动的描述，三四年级所画的主要活动（“教师讲课”“学生编程”）具有相似的情况，五六年级所画的主要活动（“学生编程”“学生操控机器人”）表现出相似情况，同时，学习活动的丰富程度，五六年级要高于三四年级。“学生编程”“学生操控机器人”“学生互动”等体现学生学习具有协同建构、创造的学习活动类型在五六年级学生图画中出现的百分比远远高于三四年级，支持学生人工智能学习出现百分比最高的材料，也从三四年级的“电脑”转变为了“机器人”，这一说明高年级学生表现出应用、实践等类型的学习观念，即建构式学习观念。但是，这一结果与Hsieh等人发现的高年级学生的科学学习观念倾向于量化学习观念即重现式学习观念相违背。学科定位造成这一差异，科学课程在小学属于需要考试的课程，在试卷上的“知识再现”的成功率是高年级学生以及任课老师所关注的重点问题。而我国小学人工智能课程，始于STEM教育、创课教育等，强调“做中学”（张珊珊），不以在试卷上的“知识再现”作为衡量人工智能学习成效的标准，强调学生的知识应用与建构[37]。这种以学生为中心的课程模式在学生的图画中得到了验证，学生画的学习参与人物始终以学生为中心，在有人参与的人工智能学习中，“学生自己”和“同伴”两种人物类型占据三分之二。此外，钟柏昌等人通过对国内外人工智能教育顶层设计文件的对比分析中发现，学段内容设置模块式和螺旋式并存[38]，在本研究对学生的图画分析中也发现，低年级学生在表现出复制、体验、游戏等复现式学习观念的同时，也存在小部分低年级学生表现出实践、应用等建构式学习观念。此外，国内指导中小学人工智能教育实践的《中小学人工智能技术与素养框架》[39]《中小学人工智能课程开发标准》[40]等文件，在学段内容是的設置上，主张在知识广度和深度上高学段均要高于低学段，这也促使高年级学生拥有了更深更广的人工智能学科知识和实践技能，能够在学习人工智能的过程中探索更加复杂和深入的应用场景，进而在面向人工智能学习时更多学生表现出应用、实践、创造等建构式学习观念。

（二）小学生对于人工智能的学习普遍持有积极情绪

针对学生情绪的图画分析，每个年级有50%—55%的图画可以识别出学生情绪，绝大部分呈现积极情绪（46.26%、43.32%、44.72%和44.03%），小部分呈现消极情绪，占4%左右。因此，从总体而言，小学生面对人工智能课程持有积极情绪。这与人工智能课程的学科特点及开课形式具有重要关系。人工智能是一门充满未知和探索的学科，能够有效的激发小学生的好奇心和求知欲，游戏化学习[41]、跨学科[42]、PBL式教学[43]等开放自由的教学方法，让学生在实践中发现问题、解决问题，探索各种人工智能应用场景，促使学生拥有极强的探究欲望，极大地吸引了小学生的兴趣和注意力，在促进学生高阶思维能力发展的同时有效的保留了学生对于课程的积极情绪[44]。同时，积极的学习情绪对于促进学生学习成效具有显著性影响[45]。

（三）小学生在编程学习活动及人工智能学习情绪方面存在性别差异

理工类学科领域中的性别差异一直是广大研究者重点关注的课题。本研究结果显示，女生在人工智能课程中表现出的积极情绪远高于男生（女生48.7%，男生40.8%），但是女生绘画中出现“学生编程”的百分比显著性低于男生（T=2.578，Sig.=0.01<0.05）。其中，女生在人工智能课程中积极情绪高于男生，在孙立会采用自我报告形式对学生计算思维影响因素的研究中也有类似发现，在基础教育中女生更具有计算思维发展潜力[46]。这一现象可能与女生在情感表达方面具有一定的天赋和优势存在一定的关系[47]。Picard在对学生表现力绘画性别差异的研究中同样发现女生在表现力绘画任务上的得分要高于男生[48]。此外，“学生编程”在各国中小学人工智能课程中均占据重要地位（联合国教科文组织，2022年），以编程和计算思维为主一直是中小学人工智能教育重要的实践路径[49]。在本研究中，女生的绘画中“学生编程”活动出现的百分比低于男生，在王海鹏等人的调查中也同样发现女生在编程学习中处于弱势地位[50]。这一现象可能与社会普遍认知有关。在过去几十年中，编程一直被认为是男性的领域，在小学人工智能、机器人以及编程等竞赛组队中也以男生居多，固有的认为男生比女生更容易在科技类竞赛中取得成功[51]。

六、研究不足与展望

小学人工智能教育的开展对于培养适应未来社会的人才具有举足轻重的作用，及时了解小学生的人工智能学习观念，对于促进小学人工智能教育的良性发展具有重要作用。本研究通过调查分析小学生关于人工智能学习的绘画作品，了解小学生对人工智能学习的理解和态度，为小学人工智能教育的现状分析呈现了重要的学生视角，为推动小学人工智能教育进一步的建设与推广具有参考意义。小学生对人工智能学习普遍持有积极的态度，高年级小学生更多的表现出建构式学习观念，这与小学人工智能学科特点及教学理念具有重要关系，同时这也表明目前我国小学人工智能教育较为重视学生正向积极情绪的培养，教学内容广度及深度呈现螺旋式上升。但是，小学生对人工智能学习的理解和态度存在性别差异，面对人工智能课程女生相较于男生更积极，但是编程实践类学习活动反而更少，这一现象与女生在表达能力方面的天赋和社会对于男生更适合理工领域的普遍认知有较大关系，因此作为教师和相关研究者应该进一步关注如何提升女生在人工智能实践中的参与度，促进女生在人工智能课程中积极情感向学习行为的有效转化。研究结果补充了学生视角这一空白，但是研究样本量还是不足，研究结果具有一定的局限性。因此，在今后的研究中，作者计划通过进一步丰富样本，优化完善《小学生人工智能学习观念图画分析编码表》，并通过更为丰富、深度的数据分析方法，进一步可视化小学生的人工智能学习观念，并针对学生的学习观念的形成过程及影响因素等问题展开进一步研究。

參考文献：

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作者简介：

高晗蕊：在读博士，研究方向为中小学人工智能教育。

张屹：教授，博士，博士生导师，研究方向为智慧教育、中小学人工智能教育、教育信息化测评与发展战略。

王康：在读博士，研究方向为智慧教育、创客教育。

A Cross-Sectional Survey of Primary School Students Conceptions of Artificial Intelligence Learning Based on Drawing Analysis

Gao Hanrui1， Zhang Yi1， Wang Kang2， Zhou Pinghong1， Li Jiajing1， Lv Lili3

（1.Faculity of Artificial Intelligence Education， Central China Normal University， Wuhan 430079， Hubei；

2.Wuhan Institute of Education Sciences， Wuhan 430070， Hubei；

3.Electronic Education Center of Wuchang District Education Bureau， Wuhan 430061， Hubei）

Abstract：
The teaching and learning of artificial intelligence courses in primary schools has received high attention worldwide. It is important to explore primary school students conceptions of artificial intelligence learning and investigate their understanding and attitudes towards artificial intelligence learning. Therefore， One-hundred and eleven tenth-grade students were asked to express via drawings their conceptions of AI learning. Their drawings were coded into 40 elements in five categories. Using descriptive analysis， One-Way ANOVA， and Independent Sample T-test methods， explore the overall structure and differences of artificial intelligence learning concepts among primary school students. It was found that （1） compared to lower grade elementary school students， more higher-grade elementary school students exhibit constructive learning concepts such as practice and application；

（2） Primary school students generally hold positive emotions towards learning artificial intelligence courses；

（3） Boys have higher programming behavior than girls in artificial intelligence courses， but girls have higher positive learning emotions than boys. The research results provide important perspectives for students and reference for promoting the construction and development of artificial intelligence education in primary schools.

Keywords：
pupil；

students conceptions of Artificial Intelligence learning；

drawing analysis

责任编辑：李雅瑄

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