35 浏览3.4.1 文献分析、问卷调查、课堂观察与访谈
3.4.2 项目作品与学习过程数据的证据采集
3.4.3 准实验与设计型研究的融合路径
3.5 工具开发与质量控制
3.5.1 人工智能素养与STEAM关键能力量表的编制与修订
3.5.2 课堂整合度量表与项目性学习评分量表的开发
3.5.3 信度、效度与专家效度检验
3.6 数据分析方法与伦理
3.6.1 描述统计、差异检验、结构方程模型与层级线性模型
3.6.2 质性编码策略与三角互证
3.6.3 研究伦理、数据保护与AI伦理审查
第四章 小学AI×STEAM融合的现状与问题诊断
4.1 课程层面现状：目标表述、内容组织与课程地图
4.2 课堂层面现状：学习任务、活动设计与技术整合
4.3 评价层面现状：过程性证据、表现性评价与反馈应用
4.4 典型案例剖析：成功经验与失败教训
4.5 主要问题归纳：目标异化、内容割裂、方法单一、评价滞后、师资不均
第五章 融合框架构建与课程实施
5.1 AI×STEAM“三维五环”整合框架的提出与内涵阐释
5.2 学段进阶与课程地图：低—中—高年级的能力螺旋
5.3 单元设计模板与任务谱系：从微项目到综合项目
5.4 第一轮设计型研究：方案原型、实施过程与证据采集
5.5 迭代改进：基于证据的优化与二次实施
5.6 代表性单元样例
5.6.1 “数据与环境监测”（信息科技×科学）
5.6.2 “智能机器人与结构力学”（信息科技×科学×数学）
5.6.3 “可视化叙事与AI图像生成的美学讨论”（信息科技×美术×语文）
5.6.4 “AI伦理与社会议题探究”（信息科技×道德与法治）
第六章 融合实施的成效评估与作用机制
6.1 学习结果：计算思维、科学探究、工程设计与协作沟通的提升
6.2 学习过程：任务参与度、探究深度与认知负荷的变化
6.3 统计分析与证据解释：实验—对照比较与效应量
6.4 作用机制：教师TPACK与自我效能的中介作用
6.5 学校支持与课程治理的调节作用
6.6 子群体差异：不同学段、学科组合与学生背景
第七章 影响因素分析与改进策略
7.1 宏观层面：
7.1.1 课程标准与学业质量评价的协同更新
7.1.2 公共资源平台与场景库建设
7.1.3 AI伦理规范与数据安全合规指引
7.2 中观层面：
7.2.1 校长领导与校本课程治理机制
7.2.2 教研协同与跨学科备课共同体
7.2.3 场景化资源与学习空间的新基建
7.3 微观层面：
7.3.1 教师专业发展路径与实践共同体
7.3.2 任务设计、反馈机制与表现性评价工具
7.3.3 课堂管理、差异化支持与包容性设计
7.4 支持工具包与实施清单
7.4.1 课程地图与单元模板
7.4.2 评价量表、观察表与证据档案袋
7.4.3 推广与本地化适配指南
第八章 结论与展望
8.1 主要结论与理论贡献
8.2 实践价值与推广前景
8.3 研究局限与未来研究方向（跨区域验证、长期追踪、生成式AI应用）
参考文献
附录
附录1：人工智能素养与STEAM关键能力量表（小学生版）
附录2：课堂整合度观察量表与评分规范
附录3：访谈提纲与质性编码手册
附录4：样例单元教案、任务单与评价量规
