孩子們在科學發現室進行小組討論。資料圖片

　　游戲不僅是幼兒積極主動建構認知、探索世界的主要方式，也是實現社會互動、發展人際關系的重要途徑。科學評價是守護這份探索的關鍵。然而，在教育實踐中，如何科學有效地觀察評價幼兒在游戲中的學習與發展，仍是幼兒園普遍面臨的難題。

　　為了破解這一難題，我國高校科研團隊研發出兩套基于數據驅動的“會觀察評價的游戲”系統（以下簡稱“系統”），輔助教師“讀懂兒童、評價兒童、支持兒童”，致力于破解教師“觀察難、評價難”問題。以小班“小火車”區域游戲為例，我們進行了如下探索。

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　　開展即時性反饋

　　展現幼兒思維風格

　　在幼兒游戲現場，教師通過觀察評價，可以了解幼兒參與游戲的專注度和游戲的適宜性。如果能夠做到在真實自然的游戲中提供即時反饋，就可以更精準地掌握幼兒游戲行為表現、學習過程、合作互動等，進而發現幼兒不同的思維風格特征。

　　例如，幼兒完成一個卡片任務后按動玩具“檢測”按鈕，教師可以借助系統給予幼兒語言、聲音以及燈光反饋：“你做得很正確，小火車要啟動了！”“就差一點點，還需要繼續努力！”不同游戲情境中的反饋能夠激發幼兒參與游戲的積極性，展現幼兒的不同風格。

　　多多（化名）是一名小班幼兒，在一次小火車游戲情境中，他選擇了卡片，并將5個水果放入車廂，系統提示“繼續努力”，但他持續按“檢測”。這時，教師引導幼兒“再數一數”，但多多并未作出調整。而在競爭游戲情境中，多多的表現卻有所不同。面對系統檢測失敗，他的行為會隨即發生變化，不斷嘗試做出調整。他選擇卡片，并拿取了4個蘋果放入車廂，這時系統顯示錯誤；接著他又放入了2個，系統依然顯示錯誤。多多皺著眉頭，盯住小火車看了約5秒，重新數卡片上的水果數量，而后慢慢地將水果一個一個放入車廂，最終系統檢測正確，小火車音樂響起來了。多多興奮地拍手歡呼“小火車開動啦”，并自豪地看向同伴。

　　通過對比觀察，我們清晰地捕捉到多多對游戲活動的興趣、對游戲材料的專注程度、克服困難的積極學習傾向性和學習品質，多多表現出典型的外向型風格特征。這啟示我們，情境化的即時反饋是激發幼兒游戲投入度和展現真實能力的重要窗口，“檢測次數”“數量變化”“調整次數”等數據可以輔助教師識別幼兒在具體情境中展現的行為差異，從而了解其風格特點。

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　　依托過程性數據

　　判斷幼兒發展水平

　　過程性數據能夠作為診斷幼兒發展水平的依托。系統可以通過自動化采集的游戲行為數據，構建起幼兒發展水平模型，為教師提供較為客觀的評價參考。例如，在一次游戲中，多多自主選擇了一張卡片，他要拿取相應數量的水果模型進行匹配。游戲開始，多多說“這是一個蘋果”，隨手拿了一個蘋果模型放入車廂。但系統提示“請再嘗試一次”，因為卡片上有兩個代表數量的點點。此時，系統分析多多的行為數據后提示：“該名幼兒處于具象符號認知階段，尚未理解表象符號的意義，處于符號水平2。”

　　有意思的是，多多對這個小火車游戲有著濃厚的興趣。隨后的多次游戲中，他逐步進行了調整。當他完成一次數量匹配，但未成功的情況下，表現出明顯的“再放一個”“再數一數”的意圖。在這個過程中，他能通過小火車即時反饋逐步對游戲進行調整。此時系統顯示出的信息為：“能夠根據結果進行調整，但調整正確率較低，處于調整水平2。”

　　案例中，系統提供的幼兒發展水平建議并非替代教師判斷，而是提供了較為客觀的“數據畫像”，這些建議增進了我們對多多認知發展（符號理解）和元認知能力（調整策略）的理解，彌補了單純增進觀察和經驗判斷的局限性。這些數據將為多多設計個性化支持方案提供有力支撐。

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　　提供個性化支持

　　定制幼兒成長方案

　　基于系統提供的建議，以及對多多的日常觀察，教師從環境創設、材料提供、游戲內容、師幼互動等方面切入，重新審視設置內容和游戲形式，制定了多多的“成長方案”。

　　一方面，基于多多的符號認知水平，教師設計了一個三層遞進式游戲方案。第一，為幼兒提供去除具象圖像干擾的材料，使用“具象”符號、“表象”符號，幫助幼兒聚焦數量本身，以減少其他符號帶來的干擾；第二，過渡到“具象+數量”符號，幫助幼兒建立具象與表象符號之間的數量關系；第三，逐步深入到較為復雜的不規則符號。幼兒在游戲過程中逐步建構起符號與數量之間的關系。

　　另一方面，基于幼兒現有的調整水平，教師制定了一個二層支持方案。第一，掌握從比較到修正的過程。引導幼兒在調整前先檢查、再行動。第二，選擇更優策略解決問題，如比較、擺形狀，為幼兒提供進階挑戰。通過基于數據驅動的分層任務設計，教師實現了“因人設階”的支持路徑，引導幼兒運用不同的策略進行調整。

　　隨著人工智能技術的持續優化和應用場景的深入拓展，我們欣喜地看到，“數據”正逐步成為教師觀察幼兒、理解幼兒的“第二語言”。基于對幼兒游戲行為數據的科學分析，教師能夠更精準地解讀幼兒的思維過程、更客觀地評價其發展水平、更有效地提供個性化支持，最終形成通過數據驅動幼兒學習與發展的個性化評估與支持路徑。

　　（作者李姍姍系山東航空學院副教授，呂雪系江蘇理工學院講師，胡莉莉系山東省濱州市實驗幼兒園副園長）

《中國教育報》2025年08月31日 第03版