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数据素养先行：小学统计与AI启蒙整合案例

引言：迈向智能时代的教育觉醒

在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能正以前所未有的速度重塑社会生产与生活

方式。教育作为面向未来的事业，必须主动回应时代召唤。数据素养——即理解、

分析、运用和批判数据的能力，已成为21世纪公民不可或缺的核心素养。小学阶

段是思维启蒙与认知建构的黄金期，将统计学基础与人工智能（AI）初步理念有机

融合，不仅有助于学生建立科学思维，更能为未来社会培养具备数字竞争力的创新

人才。本文以“班级运动习惯与健康生活”项目为例，呈现一堂融合统计思维与

AI启蒙的小学综合实践课，探索“数据素养先行”的可行路径。

一、案例背景与设计思路

随着“双减”政策推进和“健康中国”战略实施，学生体质健康日益受到关注。然

而，许多孩子对自身运动习惯缺乏认知，更不了解数据如何影响健康管理决策。基

于此，我们设计了“动起来，用数据说话！”主题项目，引导学生从自身生活出

发，通过调查、记录、分析班级同学的运动数据，理解统计的意义，并初步感知

AI如何“从数据中学习”。

核心理念：

以“真实问题”为起点，以“数据探究”为主线，以“跨学科整合”为路径，实现

“统计技能”与“AI思维”的双向赋能。

二、教学目标

1.知识与技能

掌握数据收集的基本方法（问卷、记录表）；

学会用条形图、折线图整理和展示数据；

理解“平均数”“最大值”“趋势”等统计概念；

初步了解“训练数据”“模式识别”“预测”等AI关键词。

2.过程与方法

经历“提出问题—收集数据—分析数据—形成结论—提出建议”的完整探

究过程；

在小组合作中提升沟通与协作能力。

3.情感态度与价值观

激发对数据的兴趣，培养实事求是的科学态度；

增强健康意识，理解数据在改善生活中的价值；

建立对技术的正确认知：AI不是“魔法”，而是“学习数据的工具”。

4.AI启蒙目标

理解“机器通过数据学习规律”；

初步体验“简单模型预测”过程。

三、教学对象与课时安排

对象：小学四年级学生（具备基本运算与图表识读能力）

课时：共4课时（每课时40分钟）

第1课时：提出问题与设计调查

第2课时：数据收集与整理

第3课时：数据分析与图表制作

第4课时：AI初体验与成果展示

四、教学实施过程

1.情境导入：从生活出发，提出问题

教师播放一段校园运动会视频，提问：“我们班同学平时运动多吗？运动习惯和健

康有关系吗？”

学生自由发言，提出猜想：“运动多的同学更少生病”“男生比女生运动多”等。

教师引导：“这些想法很有趣，但怎么知道对不对？——我们需要数据来验证。”

2.数据收集：设计调查，记录真实

学生分组设计《班级运动习惯调查表》，内容包括：

每周运动次数

喜欢的运动项目（多选）

每次运动时长

是否参加体育社团

近期生病次数（近一个月）

教师强调数据真实性与隐私保护：“数据要真实，但不公开具体姓名。”

3.数据整理：从原始到可视

学生将匿名数据汇总成班级数据表，使用Excel或手绘图表：

用条形图展示“最受欢迎的运动项目”；

用折线图呈现“每周运动次数分布”；

计算“平均每周运动时长”。

4.数据分析：发现规律，形成结论

引导学生观察图表，提出发现：

“跳绳和篮球最受欢迎”

“超过一半同学每周运动少于3次”

“运动多的同学生病次数较少”（初步建立相关性意识）

5.AI启蒙：让机器“学”数据

教师使用简易AI平台（如GoogleTeachableMachine或本土化图形化工

具）演示：

输入“运动频率”和“生病次数”两组数据，训练一个“健康趋势预测模

型”。

模型训练后，输入新同学的数据，预测其“健康风险等级”（低/中/高）。

学生讨论：“机器为什么能预测？它真的‘懂’健康吗？”

教师总结：“机器不‘懂’，但它能从大量数据中找到规律——就像我们从图

表中发现趋势一样。”

6.成果展示与社会连接

各小组制作《健康生活倡议书》，附数据图表，提交给学校德育处；

在校园展板展示“我们的运动数据故事”；

邀请校医讲座：“数据如何帮助我们更健康”。