读《燃荻》89 期有感
当人工智能的浪潮席卷教育领域，身为幼儿园教师的我，在翻开《燃荻》89 期《人工智能与校本研修》特刊时，内心满是好奇与思索。这本刊物中一篇篇兼具理论深度与实践温度的文章，不仅为我打开了智能时代幼教工作的全新视野，更让我对 AI 赋能幼儿教育、助力教师成长有了清晰的认知。
生成式人工智能对校本教研的变革，是本期刊物的核心议题，也让我对幼教领域的教研工作有了新的思考。以往幼儿园的校本教研，多依赖教师的教学经验和集体研讨，常常面临 “经验有余、数据不足” 的困境。比如在观察幼儿行为时，我们往往只能记录碎片化的现象，难以挖掘背后的发展规律；在设计活动方案时，也容易陷入 “闭门造车” 的局限。而文中提到的生成式人工智能，能够通过多模态数据捕捉和分析，为教研提供精准的学情洞察，这恰恰能弥补幼教教研的短板。像杭州市春蕾中学通过 AI 为教师绘制专业能力成长画像的实践，让我联想到，我们也可以借助 AI 对幼儿的游戏行为、语言发展、社交互动等数据进行整合分析，从而更科学地制定个性化教育方案，让教研真正从 “经验驱动” 转向 “数据赋能”。
AI 赋能教师专业发展的诸多案例，更是让我看到了自身成长的新路径。作为幼儿教师，我们既需要扎实的保育教育知识，也需要灵活的沟通能力和课堂应变能力。刊物中提到的 “分层递进培训体系”，为我指明了提升智能素养的方向。以往面对智能技术，我总有些畏难情绪，而文章中强调的 “做中学” 模式，让我明白可以从日常教研任务入手，先尝试用 AI 辅助设计课程故事、生成环创方案，再逐步学习借助 AI 分析幼儿发展数据。特别是基于人工智能场景培养青年教师沟通能力的实践，让我深受启发，我们可以利用 AI 模拟家园沟通、幼儿行为引导等场景，反复打磨沟通技巧，用技术为自身专业能力 “充电”。
以卷入为尺，探游戏育人之径 —— 读《幼儿游戏卷入水平观察与评价》有感
作为一名在一线幼儿教师，我始终坚信游戏是幼儿成长的核心载体，但如何精准读懂幼儿的游戏行为、给予科学支持，却曾是我工作中的一大困惑。直到研读《幼儿游戏卷入水平观察与评价》一书，我仿佛拿到了一把解锁幼儿游戏世界的 “金钥匙”，不仅厘清了对幼儿游戏观察的认知误区，更找到了以卷入水平为导向的教育支持路径。
这本书最打动我的，是其对 “鲁汶卷入量表” 的系统化解读与实践指引。以往我观察幼儿游戏，多停留在 “孩子是否在玩、有没有打闹” 的表层判断，常常将 “看起来很忙” 等同于 “深度参与”，却忽略了幼儿在游戏中的专注度、主动性与思维投入。书中对卷入水平的五级划分，从 “极低” 的呆望走神到 “极高” 的全情沉浸，每一级都配有具体的行为表现与观察要点，让模糊的游戏状态有了可量化、可解读的标准。比如书中提到 “低卷入水平的幼儿会注意力涣散、行动无明确目标”，这让我想起班级建构区里曾长期游离的幼儿小诺，以前我总以为他是 “不爱动手”，对照量表才明白，他是因缺乏建构经验而无法建立游戏目标，才陷入了 “摆弄积木却无实质产出” 的低卷入状态。
书中关于 “卷入水平背后的发展需求” 的分析，更是帮我打通了 “观察行为” 与 “读懂需求” 的壁垒。书里强调，幼儿的游戏卷入水平不是孤立的行为表现，而是其经验储备、社交能力、探索意愿等多方面发展状态的综合体现。这一点在我实践中得到了充分印证。我曾参照书中方法，追踪观察班级 “甜品屋” 角色游戏：初期幼儿只是简单模仿 “卖蛋糕” 的动作，卷入水平多停留在 “适中” 层级，既无创意互动，也无分工协作。结合书中的分析，我意识到问题根源在于幼儿对甜品屋的运营流程认知不足，且缺乏角色分工的经验。于是我组织了 “参观甜品店” 的实践活动，还在游戏前引导幼儿用贴纸表征角色分工。调整后，幼儿的游戏卷入度明显提升，有人主动设计 “新品甜品”，有人制定 “价目表”，甚至出现了 “外卖配送” 的创意环节，不少幼儿的卷入水平跃升至 “高” 乃至 “极高” 层级。
此外，书中提供的 “分层支持策略” 让我告别了以往 “一刀切” 的教育干预。书里提出，针对不同卷入水平的幼儿，要采取差异化的支持方式：对低卷入幼儿，需从经验铺垫和兴趣激发入手；对高卷入幼儿，则要提供更具挑战性的材料和任务，保护其探索热情。这一理念让我在指导幼儿游戏时不再盲目介入。比如对光影区里只会重复拼搭的幼儿，我没有直接教他新技巧，而是投放了不同材质的透光材料，引导他观察光影变化；对合作搭建中产生冲突的幼儿，我没有立刻评判对错，而是借助书中的 “问题引导法”，让他们自主协商解决矛盾。
《幼儿游戏卷入水平观察与评价》不仅是一本观察指南，更是一份育人启示。它让我明白，幼儿教师的职责不是 “主导” 游戏，而是以科学的观察工具为尺，读懂幼儿的游戏状态，以精准的支持为桥，助力幼儿在深度卷入的游戏中收获专注力、创造力与社交能力的全面成长。未来，我会继续将书中理念融入实践，让游戏真正成为幼儿成长的沃土。
陆瑶
