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（一）人工智能在數(shù)據(jù)處理和自動執(zhí)行方面突破人腦極限

隨著人工智能技術(shù)的迭代發(fā)展，其能力邊界已從初期的“能存會算”逐步拓展至“能聽會說”、“能看會認(rèn)”甚至“能思考會理解”。當(dāng)前，人工智能已表現(xiàn)出復(fù)雜推理、創(chuàng)意生成甚至初步的情感智能的多元化能力。人類大腦的記憶、信息檢索、模式識別以及基于簡單關(guān)聯(lián)的涌現(xiàn)等方面的關(guān)鍵功能，正在被人工智能系統(tǒng)逐步模擬和增強(qiáng)，甚至在特定場景下實(shí)現(xiàn)功能替代。人工智能正以空前的速度與人類大腦形成協(xié)同效應(yīng)，成為驅(qū)動人類文明進(jìn)步的新力量。

1. 人工智能遠(yuǎn)超人腦記憶極限

傳統(tǒng)認(rèn)知中，記憶功能主要依賴于人腦的生物系統(tǒng)。人工智能時(shí)代正深刻地改變著記憶的依賴方式，個體逐漸傾向于采用“外部記憶存儲”來滿足記憶需求。人工智能憑借其近乎無限的存儲容量和高速精確的數(shù)據(jù)處理能力，已經(jīng)成為人類知識記憶的重要輔助系統(tǒng)，它能夠?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲、檢索、管理以及篩選，從而顯著減輕個體的記憶負(fù)擔(dān)。這項(xiàng)技術(shù)不僅突破了人腦在存儲容量和信息處理速度上的生理限制，更提升了信息的可獲取性和準(zhǔn)確性，使得知識獲取的過程更加高效和便捷。

2. 人工智能可以高效處理海量數(shù)據(jù)

在處理海量信息時(shí)，人類認(rèn)知能力的局限性日益顯現(xiàn)。人工智能系統(tǒng)具備遠(yuǎn)超人類的處理速度和分析能力，能夠高效并大量地處理包括文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。同時(shí)，人工智能在處理信息時(shí)兼具高效性和智能化的特征，能夠自動化地完成繁瑣的數(shù)據(jù)清洗、整合與分析等任務(wù)，并有效避免人為因素造成的錯誤和偏差，從而確保信息的可靠性。人工智能還具備自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，能夠不斷優(yōu)化自身性能以應(yīng)對新的環(huán)境和任務(wù)?？梢哉f，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于我們生活和工作的各個領(lǐng)域，成為提升信息處理效率、降低錯誤率并推動創(chuàng)新發(fā)展的重要支撐。

3. 人工智能可高效自動化處理復(fù)雜任務(wù)

與人類不同，人工智能不受疲勞或情緒等因素的影響，能夠確保任務(wù)執(zhí)行的穩(wěn)定性和可靠性。研究表明，盡管只有不到 5% 的職業(yè)可以完全依賴技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動化，但大約 60% 的職業(yè)中至少有30%的工作內(nèi)容可以實(shí)現(xiàn)自動化。人工智能系統(tǒng)通過預(yù)先編程或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠識別、理解并響應(yīng)復(fù)雜指令，從而在無需人工直接干預(yù)的情況下高效且準(zhǔn)確地完成一系列預(yù)設(shè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)眾多重復(fù)性工作的自動化，這預(yù)示著未來勞動力市場將發(fā)生深刻變革。人工智能驅(qū)動的自動化不僅局限于簡單的重復(fù)性勞動，如生產(chǎn)線上的裝配作業(yè)、數(shù)據(jù)錄入等，還擴(kuò)展至需要高度精準(zhǔn)計(jì)算與復(fù)雜決策支持的領(lǐng)域，如金融交易、醫(yī)療診斷、智能交通管理等，通過大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型，人工智能還可不斷優(yōu)化策略，推動生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)前所未有的迅猛提升。比如，2019年的人工智能大語言模型（Large Language Models，LLMs）還顯得“語無倫次”，2023年的生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型4（Generative Pre-trained Transformer 4，GPT-4）已能準(zhǔn)確回答博士級的科學(xué)問題，而2025年初的人工智能，如生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型4的升級版（Generative Pre-trained Transformer 4 Omni，GPT-4o）、 深度求索（DeepSeek）等更能在復(fù)雜編程測試中超越絕大多數(shù)專業(yè)程序員。尤其是在生物醫(yī)藥等領(lǐng)域，一個基礎(chǔ)性的人工智能系統(tǒng)的研究效率，便可超過數(shù)十萬人類研究者。

（二）幼兒大腦在情感理解和創(chuàng)造性思維上獨(dú)具優(yōu)勢

人工智能在模仿人腦方面存在局限性，尤其在情感、好奇心、創(chuàng)造力和自主學(xué)習(xí)能力等方面目前尚無法與人腦相提并論，而這些正是幼兒大腦應(yīng)該而且能夠充分開發(fā)的重要領(lǐng)域。

1. 幼兒大腦神經(jīng)的可塑性較強(qiáng)

從神經(jīng)解剖學(xué)角度來看，4歲幼兒前額葉皮層就已經(jīng)開始發(fā)揮功能，并且在學(xué)前階段經(jīng)歷了顯著且持續(xù)的成熟過程，包括突觸和神經(jīng)元密度的減少、樹突的生長以及白質(zhì)體積的增加，從而形成了適合復(fù)雜認(rèn)知處理的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。幼兒時(shí)期的大腦神經(jīng)元以每秒700個的驚人速度建立新的神經(jīng)突觸，這些神經(jīng)突觸連接形成了神經(jīng)可塑性的基礎(chǔ)，深刻影響著幼兒的身心健康、適應(yīng)變化的能力及心理彈性等方面的發(fā)展。有研究發(fā)現(xiàn)，到3歲時(shí)，幼兒大腦已形成約1 000萬億個連接，其活躍程度可達(dá)到成人的兩倍；腦重約達(dá)1 100克，相當(dāng)于成人腦重的87%。7歲時(shí)，兒童的腦重已基本接近成人水平，神經(jīng)可塑性則降低到生命早期水平的50%左右。在生命早期的快速增殖期之后，神經(jīng)元的連接會依據(jù)“用進(jìn)廢退”原則進(jìn)行修剪，只有經(jīng)過反復(fù)外界刺激的突觸才會形成永久性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而塑造幼兒獨(dú)特的學(xué)習(xí)模式，這種調(diào)節(jié)機(jī)制是數(shù)百萬年進(jìn)化的結(jié)果。幼兒大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所展現(xiàn)的高度動態(tài)重塑性是目前人工智能系統(tǒng)難以企及的。同時(shí)，與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，生物神經(jīng)系統(tǒng)能夠以極低的能量消耗完成極其復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)。大腦的節(jié)能神經(jīng)編碼是通過各種生物物理機(jī)制實(shí)現(xiàn)的，包括離子通道動力學(xué)、突觸神經(jīng)遞質(zhì)釋放和最佳神經(jīng)編碼策略，這些因素有助于神經(jīng)元連接的經(jīng)濟(jì)布線，從而在處理神經(jīng)信號時(shí)能夠有效地利用能量。

2. 幼兒大腦具有情感識別能力

幼兒在出生后的最初幾個月內(nèi)便展現(xiàn)出基本的社會認(rèn)知能力，如偏好注視人臉以及對社交互動表現(xiàn)出敏感性。6個月大的幼兒已經(jīng)能夠理解語言在社交互動中的作用，這種早期的語言認(rèn)知為后續(xù)的語言學(xué)習(xí)和社交發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。盡管人工智能在情感識別和自然語言處理方面取得了一定的進(jìn)展，但在真正理解人類情感和社會互動的復(fù)雜性方面與人腦相比存在差距，尤其在模擬真實(shí)的社交互動和建立長期社交關(guān)系方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)。人工智能所表現(xiàn)出的“情感”是基于算法的模擬，它通過分析語音、面部表情甚至文本中的情感詞匯來“回應(yīng)”情感，這是一種知其然而不知其所以然的方式。這種回應(yīng)是建立在預(yù)設(shè)的邏輯和數(shù)據(jù)庫之上的，并非源于對情感的真實(shí)理解和由此產(chǎn)生的反饋。相比之下，人類的情感和社交能力基于復(fù)雜生物心理過程，不僅包含認(rèn)知理解，還包括情感共鳴和共情能力，并且深受社會文化背景的影響。雖然人工智能可以通過編程來模擬某些社會行為，但由于缺乏真實(shí)的社會文化經(jīng)驗(yàn)，其對人類社交行為的理解和預(yù)測能力先天不足，甚至十分有限。

3. 幼兒大腦具有自主學(xué)習(xí)能力

幼兒大腦能夠在沒有明確外部指令的情況下主動探索周圍世界，并從有限的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中提取高價(jià)值信息，系統(tǒng)地構(gòu)建對世界的認(rèn)知模型，這種自主學(xué)習(xí)能力和泛化能力是人類大腦應(yīng)對海量信息和復(fù)雜環(huán)境的關(guān)鍵所在。而人工智能的學(xué)習(xí)模式主要依賴于對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要投入大量的人力和時(shí)間來標(biāo)注數(shù)據(jù)，即使獲得了充足的數(shù)據(jù)，在面對復(fù)雜多變的環(huán)境特別是全新的環(huán)境時(shí)，其泛化能力也顯現(xiàn)出局限性。強(qiáng)化學(xué)習(xí)依賴于預(yù)設(shè)的獎勵機(jī)制來引導(dǎo)學(xué)習(xí)，而難以處理那些沒有明確獎勵或懲罰信號的問題，這限制了其在現(xiàn)實(shí)世界中的廣泛應(yīng)用。人類大腦的學(xué)習(xí)過程更接近于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。它能夠在缺乏明確指導(dǎo)的情況下，通過自主探索和發(fā)現(xiàn)環(huán)境中的規(guī)律來構(gòu)建知識體系，如幼兒僅憑觀察父母的面部表情和肢體語言就能理解情緒表達(dá)，這種在少量數(shù)據(jù)條件下進(jìn)行高效學(xué)習(xí)的能力是當(dāng)前人工智能系統(tǒng)難以企及的。

4. 幼兒大腦具有推理創(chuàng)造能力

人類大腦進(jìn)行的是概念推理，人工智能側(cè)重于概率推理。人類幼年時(shí)期的大腦就展現(xiàn)出基本的因果推理能力，這構(gòu)成了科學(xué)思維形成的重要基礎(chǔ)。嬰幼兒能夠感知條件概率的模式，理解自身及他人行為，并且在一定程度上能自發(fā)地、無需強(qiáng)化地整合條件概率和干預(yù)信息。3～4歲的幼兒已能運(yùn)用反事實(shí)思維進(jìn)行簡單的因果推理，這有助于他們理解復(fù)雜社會情境并作出道德判斷。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)算法在模式識別和預(yù)測方面取得了顯著成效，但在理解真正的因果關(guān)系和進(jìn)行抽象推理方面仍面臨巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前，人工智能系統(tǒng)主要依賴于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，仿佛是看著后視鏡開車，在抽象思維和常識推理方面存在顯著缺陷。這種局限性影響了人工智能在復(fù)雜決策和科學(xué)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域的應(yīng)用，更無法基于因果推理來提出新的科學(xué)假說，因此，其創(chuàng)新的廣度和深度是有限的。

二、 幼兒大腦開發(fā)對人工智能發(fā)展的啟示

（一）研究幼兒大腦開益人工智能實(shí)現(xiàn)新突破

人工智能的局限性并非僅僅是技術(shù)瓶頸所致，更深層次的原因在于，我們對人類大腦特別是幼兒大腦發(fā)育機(jī)制的認(rèn)知尚顯不足，破解幼兒大腦的奧秘將有望推動人工智能實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的突破。

1. 突破能力范圍的局限

現(xiàn)有人工智能系統(tǒng)普遍不具備通用智能屬性，其根本制約因素不僅在于算法或算力不足，更源于對認(rèn)知神經(jīng)的基礎(chǔ)理論研究不夠深入。幼兒大腦在發(fā)育過程中，通過整合海量信息和經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，逐漸形成復(fù)雜的認(rèn)知能力，以應(yīng)對各種未知情況。當(dāng)前的人工智能主要依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其泛化能力和適應(yīng)性大大遜色于人類，難以應(yīng)對超出訓(xùn)練范圍的新任務(wù)和環(huán)境，對幼兒如何高效學(xué)習(xí)、泛化及遷移知識的理解不足會限制人工智能能力的提升。例如，前額葉皮層中樹突的動態(tài)修剪過程，構(gòu)建了人類特有的符號—感知聯(lián)結(jié)系統(tǒng)，若破解該神經(jīng)編碼原理，將推動人工智能系統(tǒng)突破監(jiān)督學(xué)習(xí)的范式束縛，實(shí)現(xiàn)真正意義上的元學(xué)習(xí)躍遷。此外，通用人工智能的實(shí)現(xiàn)路徑不應(yīng)僅局限于功能層面的行為模擬，更需建立在對意識生成的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)以及道德決策的哲學(xué)價(jià)值體系的雙重解構(gòu)之上。這就要求交叉學(xué)科研究必須整合神經(jīng)倫理學(xué)與機(jī)器意識理論，以構(gòu)建符合人類價(jià)值觀對其要求的智能演化框架。

2. 突破思維模式的局限

人工智能系統(tǒng)當(dāng)前的“思維”方式與人類存在根本性差異。盡管它們在模式識別和海量數(shù)據(jù)處理方面展現(xiàn)出卓越能力，但在邏輯推理、因果關(guān)系推斷、創(chuàng)造性思維以及情感理解等方面仍存在明顯局限，這種局限主要源于我們對于幼兒大腦發(fā)育和抽象思維形成過程的理解仍然有限。發(fā)育神經(jīng)生物學(xué)研究表明，幼兒通過多模態(tài)信息整合和具身認(rèn)知機(jī)制，在主動探索與社會互動中實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)積累，最終形成層級化認(rèn)知架構(gòu)，這一過程涉及復(fù)雜的感知覺整合、概念形成以及基于經(jīng)驗(yàn)的推理能力發(fā)展。相比之下，當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)主要依賴于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和模式匹配，缺乏幼兒所展現(xiàn)的這種基于經(jīng)驗(yàn)理解和動態(tài)調(diào)整的認(rèn)知機(jī)制。若能在計(jì)算神經(jīng)科學(xué)層面闡明幼兒大腦認(rèn)知發(fā)展過程中的生物智能涌現(xiàn)機(jī)制，或許可為突破深度學(xué)習(xí)框架的模態(tài)壁壘提供理論支撐，為開發(fā)更具持續(xù)學(xué)習(xí)能力的類腦計(jì)算模型提供指導(dǎo)。

3. 突破能耗效率的局限

人工智能系統(tǒng)的計(jì)算能耗已成為制約其發(fā)展和應(yīng)用的關(guān)鍵因素。訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需的大規(guī)模計(jì)算資源和能源消耗，不僅帶來巨大的經(jīng)濟(jì)成本和研究壁壘，更對環(huán)境可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成挑戰(zhàn)。人腦能夠以極低的能量消耗執(zhí)行復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，深入研究人腦神經(jīng)機(jī)制，特別是神經(jīng)編碼的稀疏性、突觸權(quán)重的動態(tài)調(diào)節(jié)以及腦區(qū)間的并行處理機(jī)制，為突破現(xiàn)有計(jì)算范式提供了重要啟示。例如，人腦神經(jīng)元僅在必要時(shí)才激活的稀疏編碼機(jī)制，與當(dāng)前深度學(xué)習(xí)模型中全連接網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)計(jì)算形成鮮明對比；突觸可塑性機(jī)制展現(xiàn)的動態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)能力，遠(yuǎn)優(yōu)于靜態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化；腦區(qū)間的分布式并行處理方式，為設(shè)計(jì)更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提供了新思路。這些受到生物啟發(fā)的研究方向有望為設(shè)計(jì)更節(jié)能高效的深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)形態(tài)硬件架構(gòu)提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)指導(dǎo)，從而緩解其高能耗帶來的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境壓力，推動人工智能技術(shù)向著更可持續(xù)、更加深入、更易應(yīng)用的方向發(fā)展。

4. 突破應(yīng)用領(lǐng)域的局限

與幼兒大腦在面對環(huán)境動態(tài)變化時(shí)展現(xiàn)出的高度適應(yīng)性和靈活性相比，當(dāng)前人工智能系統(tǒng)在處理分布外數(shù)據(jù)和異常值時(shí)表現(xiàn)出明顯的脆弱性，這反映了我們對人類認(rèn)知魯棒性機(jī)制的理解不足。更深入的神經(jīng)科學(xué)研究，例如采用多模態(tài)神經(jīng)影像技術(shù)與計(jì)算神經(jīng)建模相結(jié)合的研究范式，對于解析生物智能系統(tǒng)的魯棒性維持機(jī)制至關(guān)重要。除了這些技術(shù)瓶頸，人工智能技術(shù)的應(yīng)用邊界拓展還面臨非技術(shù)性因素的約束，如在倫理道德方面需解決算法可解釋性與責(zé)任歸屬判定難題，在社會接受度層面需應(yīng)對技術(shù)異化風(fēng)險(xiǎn)與公眾認(rèn)知鴻溝，在數(shù)據(jù)治理方面需構(gòu)建兼顧隱私保護(hù)與知識共享的新型計(jì)算架構(gòu)。因此，突破人工智能的應(yīng)用局限，需要多學(xué)科交叉研究，融合神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、社會學(xué)和倫理學(xué)等領(lǐng)域的知識，通過解析生物神經(jīng)系統(tǒng)在能效比、故障容限與持續(xù)學(xué)習(xí)等方面的優(yōu)勢特性，建立具有神經(jīng)形態(tài)計(jì)算特征的仿生學(xué)習(xí)模型，推動人工智能技術(shù)朝著更安全、可靠和負(fù)責(zé)任的方向發(fā)展。 

（二）人工智能發(fā)展可以借鑒幼兒大腦教育開發(fā)

人工智能的發(fā)展需要回歸認(rèn)知的本質(zhì)，從人類學(xué)習(xí)的自然規(guī)律中汲取智慧。幼兒教育作為支持人類大腦認(rèn)知能力發(fā)展的關(guān)鍵要素，其獨(dú)特的教育方式和路徑可以啟發(fā)人工智能朝著更接近人類認(rèn)知機(jī)制的方向發(fā)展。

1. 幼兒多感官教育啟發(fā)人工智能構(gòu)建多模態(tài)感知機(jī)制

在學(xué)前教育實(shí)踐中，幼兒借助視覺、聽覺、觸覺等多種感官通道的同步輸入與有機(jī)整合，全方位構(gòu)建起對世界的認(rèn)知體系。一個典型的現(xiàn)代大型語言模型總數(shù)據(jù)量約為60TB，人類個體讀完這些數(shù)據(jù)需要幾十萬年，但4歲的孩子在4年間通過視覺就能處理110TB的數(shù)據(jù)。在物理世界中，通過視覺、觸覺和聽覺獲取的感官信息，遠(yuǎn)超人類有史以來產(chǎn)生的所有文本信息。因此，僅僅通過文本訓(xùn)練，人工智能無法達(dá)到人類水平。如果希望智能系統(tǒng)達(dá)到人類水平的智能，必須讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)幼兒的學(xué)習(xí)方式，通過觀察世界來學(xué)習(xí)世界如何運(yùn)作。反觀當(dāng)前人工智能的多模態(tài)融合，存在著不少難題。多模態(tài)融合技術(shù)的核心目標(biāo)，是將圖像、文本、音視頻等不同類型的數(shù)據(jù)整合起來，以此增強(qiáng)模型對信息的理解與生成能力。然而，在實(shí)際操作中，不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在特征維度和表示方式上存在極大差異。例如，圖像數(shù)據(jù)以高維像素值的形式呈現(xiàn)，文本數(shù)據(jù)則基于離散詞向量表示，數(shù)據(jù)數(shù)量和尺度不一、時(shí)間和格式上難以同步等都加大了數(shù)據(jù)融合的難度。多感官協(xié)同教育模式啟發(fā)人工智能在進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合時(shí)，要重視不同模態(tài)數(shù)據(jù)在時(shí)間和語義上的同步性與互補(bǔ)性，借助深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，搭建更為完善的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合框架，實(shí)現(xiàn)信息的協(xié)同處理與表征學(xué)習(xí)，提升人工智能系統(tǒng)的環(huán)境理解能力，顯著提高其在復(fù)雜場景中的決策準(zhǔn)確率。

2. 幼兒主動建構(gòu)知識啟發(fā)人工智能提升模型泛化能力

建構(gòu)主義理論指出，幼兒在學(xué)習(xí)過程中并非被動接受信息，而是通過提問、實(shí)驗(yàn)和觀察主動選擇感興趣的內(nèi)容進(jìn)行深入探索。對人工智能而言，這種主動學(xué)習(xí)機(jī)制為提升模型的泛化能力提供了新思路。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練通常高度依賴于大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)，這種方式不僅成本高昂，還可能導(dǎo)致模型過度依賴特定數(shù)據(jù)集，從而降低其泛化能力。借鑒幼兒的主動學(xué)習(xí)機(jī)制，人工智能可以通過主動學(xué)習(xí)算法選擇最有價(jià)值的樣本進(jìn)行訓(xùn)練。例如，在圖像分類任務(wù)中，模型可以通過不確定性采樣策略，選擇分類邊界模糊或預(yù)測置信度低的樣本進(jìn)行標(biāo)注和訓(xùn)練，從而在減少標(biāo)注成本的同時(shí)提升模型的泛化能力。此外，可以將好奇心驅(qū)動的探索機(jī)制編碼到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，賦能人工智能探索未知領(lǐng)域的能力。以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為例，在其中引入內(nèi)在獎勵機(jī)制，鼓勵智能體嘗試新的策略或環(huán)境，可以促使智能體跳出既定經(jīng)驗(yàn)框架，主動探索環(huán)境中的潛在規(guī)律，并積累多樣化的經(jīng)驗(yàn)。

3. 幼兒認(rèn)知發(fā)展規(guī)律啟發(fā)人工智能進(jìn)行逐層漸進(jìn)學(xué)習(xí)

幼兒的認(rèn)知發(fā)展遵循從具體到抽象的規(guī)律，這一過程為人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制提供了啟示。幼兒通過感官直接感知世界，積累具體經(jīng)驗(yàn)，如通過觸摸、觀察和操作物體等來理解其屬性。隨著認(rèn)知能力的提升，幼兒逐漸發(fā)展出抽象思維和邏輯推理能力，能夠脫離具體事物進(jìn)行概念化思考，如理解數(shù)字、符號和因果關(guān)系。這種從具體到抽象的漸進(jìn)式學(xué)習(xí)不僅體現(xiàn)了人類認(rèn)知的層次性，也揭示了知識構(gòu)建的逐步性和系統(tǒng)性。對人工智能而言，幼兒的這一認(rèn)知發(fā)展規(guī)律，為其學(xué)習(xí)過程的設(shè)計(jì)提供了重要的參考范式。例如，深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過從低級特征（如邊緣和紋理）到高級特征（如物體和場景的組成）逐層提取圖像信息，正是模擬了幼兒大腦從具體到抽象的認(rèn)知過程。在知識獲取和擴(kuò)展方面，人工智能同樣可以借鑒幼兒認(rèn)知發(fā)展的規(guī)律，通過增量學(xué)習(xí)或遷移學(xué)習(xí)等方式，不斷豐富和更新知識庫，從而避免一次性處理海量數(shù)據(jù)帶來的低效性和復(fù)雜性。

三、幼兒大腦的教育開發(fā)奠定智能時(shí)代人機(jī)協(xié)同的基礎(chǔ)

（一）明確智能時(shí)代幼兒大腦的教育開發(fā)目標(biāo)

人工智能的迭代發(fā)展重新劃分了人類大腦與人造工具的能力邊界，幼兒大腦開發(fā)目標(biāo)應(yīng)隨之調(diào)整，教育開發(fā)是主要方式。教育應(yīng)重在提升當(dāng)前生成式人工智能所不具備的高階思維能力和復(fù)雜技能的組合應(yīng)用能力，培養(yǎng)學(xué)生和“強(qiáng)人工智能”協(xié)作完成任務(wù)的能力，增強(qiáng)未來國家建設(shè)者面對顛覆式技術(shù)進(jìn)步的集體韌性。

1. 尊重個體的發(fā)展規(guī)律，培養(yǎng)大腦優(yōu)勢領(lǐng)域

面對生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型對傳統(tǒng)教育的“降維打擊”，教育迫切需要超越知識學(xué)習(xí)，聚焦發(fā)展素質(zhì)教育，通過重構(gòu)知識體系培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的高階思維能力和綜合創(chuàng)新能力。不可否認(rèn)，這些能力在任何時(shí)代都應(yīng)該受到重視，但在人工智能時(shí)代其價(jià)值和意義更加凸顯，成為人類在技術(shù)革命挑戰(zhàn)中保持競爭力、獨(dú)特性以及適應(yīng)未來社會變化的關(guān)鍵因素。

第一，奠基高階思維能力。

智能時(shí)代具有發(fā)展個體高階思維能力的必要性。一方面，目前來看，人工智能缺乏高階思維能力。未來社會淡化了對個體記憶知識的要求，高階思維能力對于知識的有效解釋和運(yùn)用愈發(fā)關(guān)鍵。人工智能無法對復(fù)雜問題進(jìn)行深度分析、思考和批判；而人類可以運(yùn)用高階思維解決復(fù)雜的、機(jī)器無法處理的難題，特別是可以運(yùn)用批判性思維理性地審視和評估人工智能給出的信息與解決方案，從而有效規(guī)避技術(shù)被誤用的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，人腦的高階思維能力能夠推動人工智能發(fā)展。例如，創(chuàng)造性思維可廣泛應(yīng)用于人工智能的模型設(shè)計(jì)、測試、評估以及改進(jìn)等環(huán)節(jié)，助力人類探尋使用人工智能系統(tǒng)的全新途徑，甚至為人工智能開拓全新的領(lǐng)域與應(yīng)用；批判性思維在人工智能模型驗(yàn)證、錯誤檢測、偏差緩解等方面也具有重要作用，能夠幫助人類精準(zhǔn)評估人工智能系統(tǒng)的可信度與可靠性，并可能對人工智能系統(tǒng)的權(quán)威性與問責(zé)性發(fā)起挑戰(zhàn)。

學(xué)前階段對幼兒高階思維能力發(fā)展具有重要的奠基作用。從大腦發(fā)育的角度來看，幼兒時(shí)期是大腦突觸密度增長的峰值期，其中前額葉皮層突觸網(wǎng)絡(luò)的快速優(yōu)化為計(jì)劃、工作記憶、抑制控制等執(zhí)行功能奠定了生物學(xué)基礎(chǔ)，而這些功能正是構(gòu)成高階思維能力的核心神經(jīng)機(jī)制。從認(rèn)知發(fā)展的角度來看，根據(jù)皮亞杰（Piaget，J.）的認(rèn)知發(fā)展理論，2～7歲幼兒處于前運(yùn)算階段，其思維模式正從直覺思維逐漸轉(zhuǎn)向初級邏輯思維。這一階段，豐富的感知體驗(yàn)對高階思維的發(fā)展至關(guān)重要，因此，學(xué)前階段應(yīng)該以游戲情境為主要載體，自然融入邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等思維活動，而非片面追求超越幼兒認(rèn)知水平的高階思維速成。例如，在角色扮演游戲中，幼兒會基于生活經(jīng)驗(yàn)自主設(shè)計(jì)角色行為和互動規(guī)則，這一過程涉及假設(shè)演繹、情景模擬等思維操作，實(shí)際上呈現(xiàn)了邏輯推理和創(chuàng)造性思維的初級形態(tài)，這種循序漸進(jìn)、以體驗(yàn)為基礎(chǔ)的教育方式，更符合幼兒思維發(fā)展的自然規(guī)律，能為其未來高階思維能力的形成奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第二，培養(yǎng)社會與情感能力。

智能時(shí)代具有培養(yǎng)個體社會與情感能力的必要性。一方面，人工智能缺乏社會與情感能力。人類獨(dú)特的情感理解、道德判斷和人際互動等核心能力依然無法被機(jī)器所替代，這種獨(dú)特性不僅是人類與生俱來的特質(zhì)，更是人類在社會中賴以生存和發(fā)展的重要基石。社會與情感能力在人工智能迅猛發(fā)展的時(shí)代已然成為我們不可或缺的競爭力。另一方面，社會與情感能力能夠推動人工智能發(fā)展。例如，人類的溝通能力可以應(yīng)用于人工智能開發(fā)過程的各個階段，包括數(shù)據(jù)注釋、模型解釋、反饋收集、用戶指令和結(jié)果呈現(xiàn)等，促進(jìn)人類與人工智能進(jìn)行有效交互和相互影響。協(xié)作能力也可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)集成、模型集成、團(tuán)隊(duì)組建、任務(wù)分配和結(jié)果評估等，幫助人類與人工智能系統(tǒng)協(xié)調(diào)他們的行動、角色或職責(zé)，以此提高人工智能系統(tǒng)的生產(chǎn)力和創(chuàng)新力。

學(xué)前階段具有培養(yǎng)幼兒社會與情感能力的可行性。幼兒大腦邊緣系統(tǒng)的杏仁核區(qū)域發(fā)育迅猛，該區(qū)域在情緒識別與情感反應(yīng)中承擔(dān)關(guān)鍵功能，能夠高效處理恐懼、快樂等情緒信號，其快速發(fā)育提升了大腦對情感相關(guān)刺激的敏感度，為社會與情感能力的培養(yǎng)奠定了堅(jiān)實(shí)的生理基礎(chǔ)。從心理發(fā)展層面來看，幼兒時(shí)期是自我意識逐步構(gòu)建的關(guān)鍵期。幼兒在 2 歲左右就開始出現(xiàn)自我認(rèn)知的萌芽，能通過照鏡子等方式區(qū)分自己與他人。隨著年齡增長，他們對周圍人的情緒、態(tài)度關(guān)注度不斷提高，會依據(jù)觀察同伴行為來調(diào)整自身行動。例如，在合作搭建積木的活動中，幼兒能通過觀察同伴的搭建方式，理解各自角色的任務(wù)，從而調(diào)整自己的動作。這表明幼兒已經(jīng)開始嘗試?yán)斫馑说囊鈭D和觀點(diǎn)，具備了接受社會與情感能力培養(yǎng)的心理基礎(chǔ)。相關(guān)研究表明，社會與情感能力強(qiáng)的幼兒能夠結(jié)交更多朋友，與父母和老師的關(guān)系也更融洽，并在未來能獲得更多的學(xué)業(yè)和社交上的成功。學(xué)前階段應(yīng)提供溫暖的親子關(guān)系、良好的情感交流、積極的同伴互動等，促進(jìn)幼兒社會與情感能力的發(fā)展。

第三，激發(fā)積極學(xué)習(xí)品質(zhì)。

智能時(shí)代具有激發(fā)個體學(xué)習(xí)品質(zhì)的必要性。一方面，人工智能時(shí)代“怎么學(xué)”比“學(xué)什么”更加重要。學(xué)習(xí)品質(zhì)包括興趣、態(tài)度、意志、情緒等個性心理品質(zhì)，這些非認(rèn)知能力與學(xué)業(yè)成就之間存在顯著的相關(guān)性，其具有強(qiáng)大的內(nèi)在激勵效應(yīng)，對于引導(dǎo)幼兒形成成長型思維模式并成為終身學(xué)習(xí)者至關(guān)重要。在信息爆炸的時(shí)代，知識的獲取變得非常便捷，個體更需要具備主動探索和學(xué)習(xí)的能力。幼兒的好奇心和求知欲等學(xué)習(xí)品質(zhì)能夠驅(qū)動人類積極主動地探索周圍的世界，而不是被動地接受知識。這種自主學(xué)習(xí)的動力將伴隨他們一生，幫助他們不斷地適應(yīng)新知識、新技術(shù)的更新?lián)Q代。另一方面，學(xué)習(xí)品質(zhì)在人機(jī)互動中起到關(guān)鍵作用。積極主動的學(xué)習(xí)能夠促進(jìn)人類更好地理解和應(yīng)用人工智能技術(shù)；同時(shí)，快速變化的技術(shù)和應(yīng)用場景要求個體能夠通過持續(xù)學(xué)習(xí)來保持競爭力，只有具備堅(jiān)持學(xué)習(xí)、反思性學(xué)習(xí)等方面的品質(zhì)，個體才能真正實(shí)現(xiàn)與人工智能的有效協(xié)作。

學(xué)前階段具有激發(fā)幼兒大腦學(xué)習(xí)品質(zhì)的可行性。前額葉皮質(zhì)負(fù)責(zé)專注力、計(jì)劃能力與自我調(diào)節(jié)等重要功能，其神經(jīng)元之間的連接在幼兒期大量形成，為培養(yǎng)良好學(xué)習(xí)品質(zhì)提供了生理基礎(chǔ)。我國于2012年發(fā)布的《3～6歲兒童學(xué)習(xí)與發(fā)展指南》明確指出，“忽視學(xué)習(xí)品質(zhì)培養(yǎng)，單純追求知識技能學(xué)習(xí)的做法是短視而有害的”；此外，文件還在幼兒五大領(lǐng)域?qū)W習(xí)與發(fā)展的目標(biāo)與策略中融入對學(xué)習(xí)品質(zhì)培養(yǎng)的具體要求。學(xué)前階段對于幼兒積極學(xué)習(xí)品質(zhì)的培養(yǎng)非常重要。研究表明，教師對幼兒的情感支持有助于促進(jìn)其積極學(xué)習(xí)品質(zhì)的發(fā)展，并緩解其他危險(xiǎn)因素對其學(xué)習(xí)品質(zhì)的消極影響。教師創(chuàng)設(shè)環(huán)境的方式以及與幼兒互動的方式也會影響其在學(xué)習(xí)中的投入程度。如果教師更加提倡小組研討，讓每個幼兒都清晰地闡明自己的觀點(diǎn)，他們則會更加投入。此外，幼兒還會模仿教師身上表現(xiàn)出來的學(xué)習(xí)品質(zhì)，因此，教師要注重在教育教學(xué)活動中以及一日生活中的榜樣示范作用。

2. 順應(yīng)社會變革需求，培養(yǎng)人機(jī)協(xié)同能力

今天的生成式人工智能，我們能看到它的先天不足，但同時(shí)也看到了它超過一切人造物所具有的自我發(fā)展和擴(kuò)展的能力；如果今天我們無法從倫理、道德、技術(shù)等各個方面去針對這種能力進(jìn)行有效的準(zhǔn)備，未來它的威脅會極大。面對大腦功能的轉(zhuǎn)變和人機(jī)協(xié)同的必然趨勢，幼兒大腦的教育開發(fā)應(yīng)注重培養(yǎng)人機(jī)協(xié)作能力，使幼兒未來在人工智能的輔助下有效地篩選、分析和評價(jià)信息，從而具備提出新問題、設(shè)計(jì)新方案并創(chuàng)造新知識的能力，確保人類在與人工智能的互動中仍然保持思考與決策的主動權(quán)。

第一，浸潤社會價(jià)值觀。

智能時(shí)代更加強(qiáng)調(diào)浸潤個體社會價(jià)值觀的必要性。一方面，人工智能難以真正理解社會價(jià)值觀。同情心、正義感、責(zé)任感等社會價(jià)值觀植根于人類的情感與道德體系中，是文化與歷史長期積淀的結(jié)果，反映了特定社會群體的信仰、習(xí)俗和價(jià)值觀念，構(gòu)成社會認(rèn)同和凝聚力的基石。人工智能由于缺乏真正的情感體驗(yàn)和道德直覺，無法替代人類在社會價(jià)值觀方面的判斷和決策。人工智能的快速發(fā)展帶來諸多倫理挑戰(zhàn)，如隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全及算法偏見等問題，亟須基于深厚社會價(jià)值觀的倫理判斷和道德抉擇。社會價(jià)值觀作為人類精神世界的核心，蘊(yùn)含獨(dú)特的情感體驗(yàn)、文化積淀、主觀性和多樣性，因此，加強(qiáng)對它的培養(yǎng)和傳承尤為重要。另一方面，良好的社會價(jià)值觀能夠引導(dǎo)人工智能在合乎人類道德的范圍內(nèi)發(fā)展。人工智能的廣泛應(yīng)用帶來了深刻的倫理道德難題，這源于其在道德判斷方面的內(nèi)在局限性。因此，人工智能系統(tǒng)應(yīng)受到強(qiáng)大的道德準(zhǔn)則和人類價(jià)值觀規(guī)范，以減少其潛在危害，促進(jìn)公平和正義。人工智能的創(chuàng)造應(yīng)反映社會規(guī)范和價(jià)值觀，在公認(rèn)的道德框架內(nèi)運(yùn)作，并超越單純的功能性，強(qiáng)調(diào)公平、透明度和問責(zé)制。

學(xué)前階段具有浸潤幼兒社會價(jià)值觀的可行性。社會價(jià)值觀教育不僅有助于培養(yǎng)幼兒的同理心和責(zé)任感，還能幫助他們在未來的社會生活中更好地適應(yīng)和發(fā)展。學(xué)前階段是幼兒行為習(xí)慣養(yǎng)成以及價(jià)值觀念形成的關(guān)鍵時(shí)期。海馬體負(fù)責(zé)記憶形成，隨著早期大腦的海馬體與前額葉皮質(zhì)迅速發(fā)育，幼兒能夠更好地存儲與社會價(jià)值觀相關(guān)的信息。前額葉皮質(zhì)關(guān)聯(lián)道德判斷、自我控制等功能，其神經(jīng)元連接的不斷豐富，使幼兒能夠?qū)ι鐣嚓P(guān)行為進(jìn)行初步判斷與調(diào)控。從認(rèn)知發(fā)展規(guī)律看，學(xué)前階段的幼兒開始關(guān)注規(guī)則與秩序，對周圍人的行為有了主觀評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，具備分辨簡單行為對錯的能力；而且，該階段的幼兒對富含社會價(jià)值觀的故事、兒歌等表現(xiàn)出濃厚的興趣，能夠?qū)⒊橄蟮膬r(jià)值觀與相應(yīng)的情境、行為建立起聯(lián)系。通過日常生活中的互動、游戲和故事講述等方式，教育者可以在潛移默化中培養(yǎng)幼兒在主動負(fù)責(zé)、關(guān)愛分享、誠實(shí)守信、遵守規(guī)則、熱愛祖國、保護(hù)環(huán)境、接納文化差異以及維護(hù)世界和平等方面的意識，使這些價(jià)值觀內(nèi)化為他們的行為準(zhǔn)則。

第二，提升數(shù)字素養(yǎng)。

智能時(shí)代更加強(qiáng)調(diào)提升個體數(shù)字素養(yǎng)的必要性。一方面，人工智能的飛速發(fā)展對個體的數(shù)字素養(yǎng)提出了更高要求。人工智能在諸多領(lǐng)域超越人腦的功能，為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，個體需要具備識別可信信息、理解算法原理以及有效獲取和利用數(shù)字資源的能力，從而縮小不同地區(qū)和經(jīng)濟(jì)條件下的教育差距，提升數(shù)據(jù)隱私和安全意識，在享受人工智能便利的同時(shí)更好地保護(hù)自身權(quán)益。另一方面，良好的數(shù)字素養(yǎng)能夠促進(jìn)個體更深入地理解和應(yīng)用人工智能技術(shù)，從而推動創(chuàng)新。例如，只有具備數(shù)據(jù)分析和編程能力的人才能更有效地優(yōu)化人工智能模型和算法性能。此外，提升數(shù)字素養(yǎng)有助于構(gòu)建一個更加包容多元的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，吸引更多的人參與人工智能的研發(fā)與應(yīng)用，從而進(jìn)一步激發(fā)技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用創(chuàng)新。 

學(xué)前階段具有提升幼兒數(shù)字素養(yǎng)的可行性。幼兒對周圍世界充滿好奇，探索欲極為強(qiáng)烈，已能通過觀察、觸摸等方式與人工智能產(chǎn)品互動。當(dāng)幼兒與智能語音助手對話時(shí)，他們不僅能夠理解簡單指令的回應(yīng)并初步建立起對人工智能交互特性的認(rèn)知，還能通過玩機(jī)器人玩具，觀察其行動模式，開始思考人工智能的運(yùn)作邏輯。這些都表明，學(xué)前階段的幼兒已經(jīng)具備接受人工智能素養(yǎng)培育的認(rèn)知基礎(chǔ)。在學(xué)前階段，教育者可以在安全的環(huán)境下引導(dǎo)幼兒使用電子設(shè)備，學(xué)習(xí)基本的數(shù)字概念，如數(shù)碼圖像、簡單編程或者信息檢索，在潛移默化中培養(yǎng)他們“人機(jī)協(xié)作”的思維模式。

（二）智能時(shí)代幼兒大腦的教育開發(fā)路徑

在明確智能時(shí)代幼兒大腦教育開發(fā)的目標(biāo)后，我們需要采取科學(xué)的教育路徑，如創(chuàng)設(shè)適宜的物質(zhì)和精神環(huán)境、鼓勵自主的游戲活動，以及采取有效的教育方式等，全面支持幼兒大腦優(yōu)勢領(lǐng)域和人機(jī)協(xié)同能力的發(fā)展。

1. 提供刺激感官的物質(zhì)環(huán)境

知識的獲取始于對周圍世界的物體和現(xiàn)象的感知，記憶、思考、想象等其他形式的認(rèn)知都以感知圖像為基礎(chǔ)。與主要依賴數(shù)據(jù)的人工智能不同，幼兒通過視覺、聽覺、觸覺、嗅覺和味覺等多種感官來初步認(rèn)識和探索周圍環(huán)境，不同感官通道的信息在大腦皮層得到加工、聯(lián)系和整合，最終形成對外界環(huán)境的綜合感知。不僅感官的發(fā)展會影響幼兒的社會與情感能力，而且豐富的感官刺激還能夠增強(qiáng)幼兒相應(yīng)感覺皮層的活動強(qiáng)度和功能連接，影響著大腦神經(jīng)元回路的成熟，促進(jìn)大腦皮層皺襞的發(fā)育，進(jìn)而增加皮層的表面積。這不僅有利于大腦功能的進(jìn)一步分化和整合，還能提升幼兒對環(huán)境的適應(yīng)能力，激活大腦的獎賞系統(tǒng)，產(chǎn)生愉悅感，增強(qiáng)學(xué)習(xí)動機(jī)。鑒于感官體驗(yàn)對幼兒大腦開發(fā)的多重益處，學(xué)前階段應(yīng)努力營造與幼兒身心發(fā)展相匹配的感官物質(zhì)環(huán)境，為幼兒大腦的成長開辟通路，促進(jìn)其全面發(fā)展。如在視覺環(huán)境方面，色彩鮮明、形狀多樣的圖畫、拼圖和繪本能吸引幼兒的注意力，激發(fā)他們對形狀和色彩的探索欲望，從而促進(jìn)其大腦視覺皮層的發(fā)育，提升他們的觀察力和審美素養(yǎng)。在聽覺環(huán)境方面，舒緩的音樂、自然的音效以及情感豐富的故事朗誦等能夠提升幼兒大腦聽覺中樞的敏銳度，激活語音識別和語義理解等語言感知模塊，為未來的語言密集型活動提供支持。在觸覺環(huán)境方面，通過質(zhì)地各異的材料，如柔軟毛絨、粗糙砂紙、光滑積木等，可以有效激活幼兒的觸覺感受器，促進(jìn)其手部精細(xì)動作的發(fā)展和大腦神經(jīng)回路的構(gòu)建。此外，創(chuàng)設(shè)如植物角等沉浸式場景，能夠讓幼兒在積累生活常識的同時(shí)，通過觸覺、味覺、嗅覺等多種感官的聯(lián)動，深度激活大腦邊緣系統(tǒng)相關(guān)的神經(jīng)核團(tuán)，從而促進(jìn)其情緒智力的發(fā)展，助力他們在未來的人際交往和情緒調(diào)控等社會情感領(lǐng)域展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)能力。

2. 營造尊重接納的精神氛圍

積極的情感體驗(yàn)是驅(qū)動幼兒大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化的關(guān)鍵因素，不僅能夠加速神經(jīng)元的連接，而且能夠極大提升幼兒的學(xué)習(xí)效率與認(rèn)知靈活性。研究表明，幼兒期良好的母子關(guān)系會對大腦，特別是對負(fù)責(zé)記憶和情緒調(diào)節(jié)的海馬體的發(fā)育具有積極影響。海馬體發(fā)育水平的提高可能會對幼兒的認(rèn)知、情緒等方面產(chǎn)生有利作用?？梢姡€(wěn)固的情感關(guān)系與積極的互動環(huán)境能夠有效激活大腦中與記憶和學(xué)習(xí)功能緊密相關(guān)的區(qū)域，從而優(yōu)化大腦的信息處理和學(xué)習(xí)能力。一個充滿支持的情感環(huán)境對于保護(hù)幼兒的自尊心和心理健康至關(guān)重要，它為幼兒探索世界與應(yīng)對挑戰(zhàn)提供了一個安全的港灣。這種環(huán)境也為幼兒的社交學(xué)習(xí)提供了有力支持，使他們更加擅長處理人際關(guān)系，為未來的社會互動奠定基礎(chǔ)。人工智能時(shí)代，人文素養(yǎng)的重要性日益凸顯，通過良好的情緒情感氛圍，使個體成為具有人文關(guān)懷和社會責(zé)任感的公民。因此，在學(xué)前階段，教育者應(yīng)保持積極樂觀的情緒狀態(tài)，通過溫暖的語言、親密的肢體接觸、專注的傾聽以及正面的情緒反饋等，建立安全且充滿信任的良好關(guān)系。同時(shí)，要創(chuàng)造輕松愉悅的學(xué)習(xí)環(huán)境，利用色彩鮮艷的裝飾、輕松活潑的音樂、豐富多樣的游戲等，激發(fā)幼兒的積極情緒。此外，教育者還應(yīng)引導(dǎo)幼兒正確認(rèn)識和表達(dá)自己的情緒，并學(xué)習(xí)有效的情緒管理技巧。例如，可以通過繪畫、講故事等方式幫助幼兒宣泄負(fù)面情緒；鼓勵幼兒互相幫助，培養(yǎng)他們的同理心和合作精神，構(gòu)建和諧融洽的同伴關(guān)系。

3. 開展自主自由的游戲活動

隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，填鴨式教學(xué)已經(jīng)難以滿足未來社會對多元化和創(chuàng)新型人才的需求。游戲活動作為一種更符合幼兒天性以及能激發(fā)其內(nèi)在動力的教學(xué)方法，是培養(yǎng)他們未來所需能力的重要途徑。研究表明，游戲有助于幼兒前額葉皮層、背側(cè)和腹側(cè)紋狀體以及杏仁核等大腦區(qū)域發(fā)育。通過激活大腦的獎勵回路、促進(jìn)社交互動和技能，游戲還能增強(qiáng)幼兒的大腦結(jié)構(gòu)和功能，促進(jìn)其執(zhí)行功能和親社會行為的發(fā)展。比如，建構(gòu)游戲因?yàn)橐笥變哼\(yùn)用空間感知、邏輯推理和創(chuàng)造性思維來構(gòu)建作品，從而能夠促進(jìn)幼兒的思維能力和分析綜合能力的發(fā)展，引發(fā)幼兒的興趣和探究欲，并為其早期深度學(xué)習(xí)的發(fā)生提供可能。運(yùn)動游戲可以促進(jìn)幼兒的認(rèn)知發(fā)展，使他們建立良好的自我概念和自信，從而促進(jìn)他們的智力發(fā)展，培養(yǎng)他們的韌性和積極向上的精神。合作游戲?yàn)橛變禾峁┝伺c同伴互動的機(jī)會，使他們在游戲中學(xué)習(xí)情緒調(diào)節(jié)、交往技能，并內(nèi)化社會規(guī)則和道德判斷，有助于幼兒形成健康的自我認(rèn)知，促進(jìn)其社會適應(yīng)能力的提升。學(xué)前階段應(yīng)深刻認(rèn)識到游戲在幼兒大腦開發(fā)中的重要作用，保證幼兒充分的游戲時(shí)間和空間，提供多樣化的游戲材料和工具，為幼兒創(chuàng)造一個開放、安全且富有吸引力的游戲環(huán)境。在游戲過程中，教育者應(yīng)充分尊重幼兒的選擇權(quán)和決策權(quán)，避免過度干預(yù)和指揮，以觀察者和支持者的角色關(guān)注幼兒的游戲過程和情緒變化，及時(shí)給予情感支持和鼓勵，并在必要時(shí)提供適當(dāng)?shù)膸椭椭笇?dǎo)。游戲結(jié)束后，教育者可以引導(dǎo)幼兒通過語言、圖畫、肢體動作等方式對游戲經(jīng)歷進(jìn)行表達(dá)表征，支持幼兒對游戲中的信息進(jìn)行抽象概括、提取情節(jié)、分析原因并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，從而促進(jìn)幼兒抽象思維能力的發(fā)展。

4. 支持具體形象的語言學(xué)習(xí)

語言文字不僅是表達(dá)工具，更是一種認(rèn)知方式和思維載體，是輔助幼兒早期智力發(fā)展的“腳手架”。每一種語言都蘊(yùn)含著獨(dú)特的世界觀，在學(xué)前階段，幼兒學(xué)習(xí)和使用語言的過程實(shí)質(zhì)上是他們思維發(fā)展、認(rèn)識世界的過程。因此，語言會塑造思維模式，提供獨(dú)特的認(rèn)知“工具箱”，但也可能在一定程度上成為思維和邏輯推理方面的束縛。學(xué)前幼兒思維發(fā)展處于從直觀行動思維向具體形象思維過渡的階段，他們的知識建立在直接經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，需要通過實(shí)物的操作或頭腦中的表象來解決問題，到了學(xué)前晚期其思維才開始出現(xiàn)一些簡單的符號表征。在學(xué)前階段，豐富且適宜的刺激經(jīng)驗(yàn)有助于促進(jìn)腦神經(jīng)元突觸的生長和連接，從而為思維的發(fā)展提供良好的物質(zhì)基礎(chǔ)。當(dāng)幼兒進(jìn)行具體形象的思維活動時(shí)，大腦會形成大量與這些活動相關(guān)的神經(jīng)元突觸連接，這些連接是構(gòu)建高階思維的基礎(chǔ)，如果過早地讓幼兒進(jìn)行超越其思維發(fā)展階段的抽象化認(rèn)知活動，如單純依靠機(jī)械記憶來學(xué)習(xí)識字和拼音等，可能會導(dǎo)致其大腦神經(jīng)元突觸連接更多地集中在低階的機(jī)械記憶方面，忽視了與高階思維相關(guān)的連接發(fā)展。為此，教育者應(yīng)設(shè)計(jì)符合幼兒思維方式和認(rèn)知規(guī)律的語言文字學(xué)習(xí)活動，引導(dǎo)幼兒關(guān)注日常生活、游戲、圖書中的文字、符號，從他們熟悉的、感興趣的內(nèi)容入手，通過看、讀、猜、玩、找等方式激發(fā)其對文字與符號的興趣，從而幫助他們體會文字和符號的意義。此外，還要支持幼兒用圖畫、符號、文字等方式為生活設(shè)施制作標(biāo)識，記錄和總結(jié)活動的過程、想法，使他們在愉悅的學(xué)習(xí)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)語言和思維能力的同步發(fā)展。

5. 開展人機(jī)協(xié)同的教學(xué)方式

幼兒的學(xué)習(xí)主要依賴于直接的親身體驗(yàn)、積極的情感互動和豐富的社會交往，這些因素共同塑造著他們大腦的思維模式和情感基礎(chǔ)。世界經(jīng)濟(jì)論壇2024年發(fā)布報(bào)告《塑造學(xué)習(xí)的未來：人工智能在教育4.0中的角色》（Shaping the Future of Learning：The Role of AI in Education 4.0）強(qiáng)調(diào)，雖然人工智能技術(shù)在呈現(xiàn)差異化學(xué)習(xí)內(nèi)容和承擔(dān)教學(xué)管理任務(wù)方面具有顯著優(yōu)勢，但其在促進(jìn)學(xué)習(xí)這一復(fù)雜過程中，作用僅限于增強(qiáng)而非取代教師的作用，促進(jìn)幼兒學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于教師與幼兒之間的情感連接、互動式引導(dǎo)和學(xué)習(xí)環(huán)境的構(gòu)建，而這些是目前人工智能技術(shù)難以完全替代的。人機(jī)協(xié)同的能力不僅體現(xiàn)在智能化產(chǎn)品的運(yùn)用上，更要求教育者結(jié)合不同的教育環(huán)境，以學(xué)生為中心對不同工具進(jìn)行選擇、運(yùn)用和優(yōu)化，并在人機(jī)交互中實(shí)現(xiàn)專業(yè)能力與機(jī)器能力的雙重提升。我們需要探索如何將人工智能與學(xué)前教育有效整合，在保留人腦發(fā)展中不可或缺的情感交流和社會互動的同時(shí)，充分發(fā)揮人工智能在提升教育效率、個性化和科學(xué)性方面的優(yōu)勢。例如，在學(xué)前階段，教育者可以借助多媒體、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)手段，創(chuàng)建沉浸式、互動式的學(xué)習(xí)情境，激發(fā)幼兒的好奇心和學(xué)習(xí)動機(jī)。通過提供個性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和豐富的互動工具，滿足幼兒多樣化的學(xué)習(xí)需求，促進(jìn)其認(rèn)知、情感和社會性發(fā)展。人工智能技術(shù)還可以精準(zhǔn)捕捉幼兒大腦活動的細(xì)微信號，為教師提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析支持，幫助教師更深入地了解每一個幼兒的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度以及獨(dú)特的學(xué)習(xí)風(fēng)格，及時(shí)發(fā)現(xiàn)幼兒的情緒變化并加以引導(dǎo)，制定更為精準(zhǔn)和高效的教學(xué)策略，從而提升教育效果，實(shí)現(xiàn)因材施教，讓早期階段的大腦優(yōu)勢得到充分發(fā)揮。此外，學(xué)前階段的幼兒是數(shù)字時(shí)代的原住民和未來社會的主人翁，增強(qiáng)數(shù)字素養(yǎng)不僅是幼兒個體適應(yīng)未來社會、實(shí)現(xiàn)個人發(fā)展的需要，更是推動人工智能產(chǎn)業(yè)不斷向前發(fā)展的重要驅(qū)動力。學(xué)前教育階段應(yīng)積極將媒體素養(yǎng)、計(jì)算思維和編程技能等數(shù)字素養(yǎng)的培養(yǎng)融入日常保教活動，通過提供交互式白板、觸摸屏平板電腦、數(shù)碼相機(jī)和可編程機(jī)器人等工具，引導(dǎo)幼兒進(jìn)行計(jì)劃與提問、信息收集與理解、作品制作與展示以及同伴間的交流與自我反思，培養(yǎng)其數(shù)字時(shí)代必備的技能。當(dāng)然，我們也必須認(rèn)識到，數(shù)字技術(shù)只是一種輔助學(xué)習(xí)的工具，它不應(yīng)替代現(xiàn)實(shí)生活中的身體活動、戶外體驗(yàn)和社會互動等，過度依賴技術(shù)可能會阻礙幼兒在情感交流、人際交往和社會適應(yīng)能力方面的發(fā)展。在引入人工智能技術(shù)時(shí)，教育者必須謹(jǐn)慎規(guī)劃，制定科學(xué)合理的應(yīng)用方案，確保技術(shù)的安全性和有效性，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)在高質(zhì)量學(xué)前教育建設(shè)中的有效賦能。

來源 |《教育研究》2025年第4期

作者 | 李永智，中國教育科學(xué)研究院研究員；孫薔薔，中國教育科學(xué)研究院副研究員