从“凭感觉”到“有标尺”：

读《幼儿游戏卷入水平观察与评价》有感

在幼儿园，观察孩子是日常工作，但我们常会困惑：孩子对着积木琢磨是专注还是发呆？不同老师对同一孩子的状态判断不一，凭感觉提建议也常适得其反。 直到读了安妮・伍兹等人所著、郭良菁和赵燕翻译的《幼儿游戏卷入水平观察与评价》，书中的《鲁汶卷入量表 —— 幼儿版》为我拨开了迷雾。它将幼儿游戏卷入水平划分为极低、低、适中、高、极高五个等级，每个等级都有明确的行为对照标准，彻底改变了我 “凭经验、靠感觉” 的观察方式。

最让我受触动的是，拿着这把 “尺子” 再去看孩子，我才发现观察原来可以这么客观，我不再说 “我觉得他不专注”，而是依据具体行为判断，比如 “15 分钟换 4 个游戏区，每个区域停留不超 3 分钟”，就是典型的低卷入表现，实现了从 “我觉得” 到 “我看到” 的转变。 这种转变太重要了，它让我放下了自己的主观判断，像个 “侦探” 一样，只记录孩子真实的行为，再对照标准去匹配，真正做到了从 “我觉得” 到 “我看到” 的改变。

将评级体系用于实践，我从单纯的观察者，变成了读懂孩子行为的 “解码者”。班里的辰辰曾在建构区半途而废，我原以为他没耐心，用量表对照后发现，他的卷入水平在低和适中之间。我据此分析原因：积木无卡口易倒塌、游戏时间不足、和朋友闹别扭等，随后针对性调整 —— 选带卡口的积木、帮他定小目标。最终小宇顺利完成搭建，卷入水平升至高等级，我的支持也从 “瞎使劲” 变成了 “精准发力”。 孩子能感受到，我自己也觉得特别有成就感。

科学观察还改善了我与孩子的互动模式，从 “我教你” 转为 “我帮你”。书里说，大人别总想着主导孩子的游戏，支持才是关键。现在我学会了 “看情况介入”：如果孩子正处于 “高卷入” 状态，比如低着头认真拼拼图，或者和小伙伴一起商量着玩角色扮演，我就远远看着，不说话、不打扰 —— 这种专注的状态多宝贵啊，可不能因为我的一句话就打断了。要是遇到卷入水平低的孩子，比如坐在角落不怎么参与游戏，我也不硬拉着他玩，而是蹲下来跟他一起看别人玩，或者问一句 “你觉得他们搭的这个公园少点什么呀？”，用提问勾起他的兴趣。 在这样的观察与支持下，孩子们的游戏更有深度：积木区出现分工合作，娃娃家演绎出复杂情节。

这本书不仅给了我观察工具，更指明了专业成长方向。 教育不是填鸭，而是点燃火焰，科学观察就是找到这团火焰的指南针，让我们恰到好处地添柴，助力孩子成长。

《AI 赋能校本教研：角色功能、现实困境与实践进路》读后感

这些年看着人工智能一点点走进教育圈，我们做幼教的也常常琢磨：校本教研是咱们成长的根，要是跟 AI 搭上边，咋能既借上技术的力，又不丢了对孩子的那份热乎劲儿，还能守住自己的专业底气？这篇文章正好给了我答案，读的时候总忍不住点头，也多了不少琢磨。

一、AI 在幼儿园校本教研里能做啥？从 “搭把手的” 到 “说真话的”

文章围绕 AI 的三重角色 ——“教学助手”“学术向导”“循证证人” 展开，把 AI 在校本教研里的功能讲得特别透彻，落到幼儿园的日常里，其实特别实在。

当 “搭把手的” 教学助手：咱们幼儿园老师天天围着孩子转，还得写方案、记观察、准备材料，忙得脚不沾地。要是 AI 能帮上忙，可就省大事了。比如快到六一了，它能先拟个活动方案初稿，不用咱们从头熬夜想；平时记录孩子的表现，它能把那些常见的情况，像 “爱主动帮同伴”“搭积木能坚持半小时” 这类关键词归归类；就连准备区域游戏材料，它都能列个清单，提醒咱们 “小班拼图选 4-6 片的，大班可以加难度”。甚至有时候跟家长沟通犯怵，比如遇到担心孩子不适应集体生活的家长，它还能模拟几句沟通的话，帮咱们打个底。这样咱们就能少干点重复活儿，多留点心思蹲下来陪孩子玩，仔细观察他们眼里的光。

当 “指方向的” 学术向导：做幼教越久越觉得，这行要学的东西太多了，脑科学、心理学、社会学都得懂点。有时候碰到难题，比如 “孩子总在深度游戏时半途而废，咋引导？”“有孩子爱发脾气，除了安抚还能咋做？” 自己琢磨半天也没个头绪。这时候 AI 就像个懂行的朋友，能快速找些国内外的好办法、真实案例给咱们看。记得之前想研究 “如何通过绘本帮孩子管理情绪”，AI 一下子给了好几个不同年龄段的绘本推荐，还附了其他幼儿园的实践视频，一下子就打开思路了，比自己瞎翻书快多了。

当 “说真话的” 循证证人：这点最让我心动！咱们幼儿园讲究 “先观察，再教育”，可平时记完观察记录，要分析孩子的行为模式、发展情况，又费时间又容易带主观想法。要是 AI 能帮着看孩子活动的视频、画的画、搭的积木，还有平时说的话，给出客观的数据，比如 “这个孩子在建构区每周平均专注 120 分钟，比上月多 30 分钟”“他和同伴合作游戏的次数占比从 30% 升到 50%”，那咱们教研就不是光靠 “我觉得”“我经验里” 说话了，而是有实打实的证据，制定的策略也能更准地帮到孩子。

二、真用起来难不难？技术热背后的冷琢磨

文章没有回避问题，反而把技术适配、教师负担、主体性丧失这些现实困境剖析得特别深刻，咱们在幼儿园实际用的时候，感受更真切，有时候还更复杂。

AI 懂不懂幼儿园的 “行话”？（技术适配难题） 现在很多 AI 模型，对咱们学前教育的门道摸得还不透。孩子的学习不是坐在教室里上课，是在吃饭、游戏、聊天里悄悄发生的，评价孩子也不能靠统一的标准。比如孩子搭积木，他搭得歪歪扭扭却坚持不放弃，这背后是空间想象力和抗挫折能力；娃娃家里，孩子抢着当 “妈妈”，其实是在学怎么跟人相处。这些细腻的东西，AI 能看懂吗？它要是连孩子的涂鸦画的是 “妈妈送我上幼儿园” 还是随便瞎画都分不清，连角色扮演里的小对话藏着啥社交小心思都读不懂，给出的建议可能就不着边际，甚至帮倒忙。毕竟现在专门针对幼儿园的好数据、好案例太少了，AI 想 “懂” 孩子，还差点火候，这就是文章说的 “技术适配” 问题，在咱们幼教领域特别突出。

三、该咋做？走 “人和 AI 一起干” 的智慧教研路

搞点 “接地气” 的培训（提升教师能力）：针对文章说的教师能力问题，给老师培训可别光教 “怎么点按钮”。得教咱们怎么跟 AI “好好说话”，比如问 “怎么设计小班秋天主题的户外游戏，能锻炼孩子的平衡能力”，而不是笼统地问 “秋天游戏怎么设计”，这样 AI 给的答案才有用；还得教咱们怎么判断 AI 说的对不对，比如 AI 推荐的绘本，咱们得想想 “适合我们班孩子的兴趣吗？”；更得教咱们怎么保护孩子的信息，比如孩子的照片、视频，不能随便上传，得守好规矩。除此还得带咱们实际操作，针对咱们遇到的问题答疑，这比听理论课强多了 —— 这样的培训才是真能帮咱们解决问题的。

守住 “以孩子为中心” 的教研魂：文章说要建 “人机协同文化”，我觉得核心就是不管 AI 多厉害，咱们都得记住，教研的核心是孩子、是实践、是咱们自己的成长。AI 只是个工具，不能替咱们爱孩子、懂孩子。比如教研时，咱们先聊 “最近班里孩子总抢玩具，咋解决？”，然后用 AI 找些相关案例和方法，再一起结合班里的情况琢磨，最后拿出适合自己班的办法，这才是 “人机一起干” 的教研。

以后我想多学学 AI 的用法，试着用它帮自己做观察分析、找教学灵感，但更会守住做幼教的初心 —— 用心去懂每一个孩子，用爱去陪伴他们成长。也希望和同事们一起，在 AI 的帮助下，把教研做得更实，让咱们的幼儿园永远充满孩子的笑声，也让咱们自己在这个过程中，成为更优秀的幼教人。