商报讯（记者 夏莹）如何重新设计一个兼具生态与智能的雨水花园？最近，卖鱼桥小学文润校区举办的光谱教育文化展示周活动中，一堂三年级学生参与的STEM课正聚焦解决这一问题，受到来自杭州临平和福建泉州小学教师们的关注。
“要开发一个合适的STEM项目，这对很多学校来说是很难的，但在卖鱼桥小学，项目无处不在，因为学校的自然环境以及和孩子们息息相关的生活场景就可以伴随探究问题的产生，而这就是项目最好的缘起。”拱墅区教育研究院STEM教研员卢夏萍点评道。
在她看来，这样的STEM课堂是一种指向真实问题解决的学习，能够为学生带来更好的学习体验，让他们在实践中收获成长。
缘起：让校园雨水花园兼具生态与智能
卖鱼桥小学文润校区开办不到一年，作为一所海绵学校，校内的地砖、绿化等在建设之初都有其考量。
去年冬季，学生们发现校园里原本生机勃勃的雨水花园逐渐枯萎，在执行校长陶江明的提议下，这一校内真实发生的场景，成为项目探究的起点——面对雨水资源利用和生态景观可持续的双重挑战，如何重新设计一个兼具生态与智能的雨水花园？
通过一个学期的探究，老师带着学生打破学科边界，从植被规划、结构设计、智能排水出发，构建初步模型。在当天展示的课堂上，学生面临的任务是进一步完善已构建的雨水花园模型。
讨论：灵活的组织带来学生任务的差异
现场，班里的学生被分成若干个小组，比如桃源小组、绿林小组、海绵宝宝小组……每个小组成员有植被规划师、结构设计师、AI排水师等不同身份，他们在小组里讨论完问题后，要进入学习环节。
场上相应的开辟出一块学习区域，提供了pad、任务单、科学实验器材等学习工具，将同一身份角色的学生重组成为“专家组”，他们在“专家组”里学习新知识，从而提出新的解决方案。
有一位负责制作排水系统的学生发现，当他关闭排水系统的开关时，水仍然在往外流，经过结构设计师小组的学习后，他意识到是因为排水系统里存在液面高度差，产生了虹吸现象。
还有一位女生，正发愁在雨水花园种植什么植物。她通过豆包提问：什么花耐旱和耐涝可长期？AI给他提供了八宝景天和鸢尾等选项。“AI提供的答案也需要再经过讨论的。”她说。
记者发现，场上两个区域的设计给学生提供了二次学习的机会。学生在“专家组”学到的知识，要回到自己小组分享给组员们。
卢夏萍老师评价道，这样的组织很灵活，对应了学生任务的差异，也带来组织方式的变革——拼图法，它是一种有效的合作学习策略。
“AI赋能课堂也是全新的模式，不再停留于简单百度一个概念，我们看到了很好的尝试。”卢老师说。
启发：多方案选择，多维度决策
作为一个处于中期诊断阶段的STEM项目，课程执教老师和参与老师也上台分享心得，激发了老师们的多方讨论，为STEM项目执行带来更多经验参考。
执教者钱王婧认为，该课程还可以从两方面有待改进。
一是材料选择上尚有局限性，比如在制作水池和管道铺设时，并未让学生自发选择材料，导致学生在后期制作时出现很大雷同。第二是应关注整体结构的关联性，比如上层植物景观和下层管道铺设比较割裂，后期迭代时可以将上下部分相互结合的方向进行。
负责项目编程部分的陈毅老师称，由于雨水花园的主题探究是真实问题场景下的一个还原，因此不仅老师感兴趣，学生也很有参与感。
“在智能化大模型的背景下，知识壁垒更容易被打破，通过AI可以解决部分问题，但同时要培养学生的语言表达能力，让学生能够清楚地描述问题。”
举个例子，在制作装置初期，由于缺乏经验，学生不知从何处入手，老师们就建议学生尝试运用AI工具提问：我要实现这个功能，该采买什么装备，怎么设计？借此通过人机协同完成设计，培养学生的自主和探究能力。
“STEM教育一般离不开这五步：问题情境锚定、多维度数据支持、根本原因分析、系统性学习、系统性的改进方案。” 卢夏萍老师提醒道，现在的STEM教育有一个很大的特点——多方案选择，这和传统的实验不同，也就是说学生解决问题的方案不止一个，既然有多方案选择，就必然有多维度决策，而决策的前后一定会有优先级，这是更多从事STEM教育的老师需要关注的。