2026年5月，成都市双流区实验小学外国语学校持续深化《伴随式数据支持下的小学生学能评价结果应用研究》课题实践，全面推进“科技育人+数据赋能”理念落地，聚焦信息科技学科与劳动教育学科跨学科融合，以AI诊断课、公开课展示、课堂实践迭代为核心场景，开展全流程伴随式数据采集、智能诊断分析与学能评价精准应用，取得阶段性研究成果。

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本月，信息科技组与劳动教育组强强联合，围绕AI赋能智慧劳动、生成式AI深度应用、人机协同种植实践开展跨学科教研与课堂打磨，重点打造《禾下乘凉梦・AI赋能劳动》等精品融合课例。依托AI课堂诊断系统，对师生行为占比、课堂参与度、提问质量、高阶思维培养、学习行为结构等关键指标进行前后对比分析，精准识别教学优势与待优化点，形成完整课堂诊断报告与改进方案。

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通过压缩教师讲授时长、增加学生探究与实践时间、提升高阶问题占比、优化人机协同教学逻辑，实现学生主体性、课堂活跃度与高阶思维能力显著提升。课题组依托三维伴随式数据采集体系与四阶闭环学能评价路径，持续采集智慧种植、AI编程、创意设计等实践场景中的过程性数据，动态追踪学生信息意识、计算思维、数字化学习与创新、劳动观念、劳动能力等核心素养发展轨迹，进一步完善 “课前锚定—过程赋能—展评验证—迭代应用” 评价闭环。

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本次跨学科合作与数据赋能实践，既强化了信息科技与劳动教育的深度融合，也为小学生学能精准评价、智慧劳动课堂范式构建提供了扎实实证支撑，推动课题研究从课堂实践走向成果提炼与范式推广，为后续课题研究与区域交流奠定坚实基础。