设计AI响应式学前教育课程：支持学前儿童发展学习轨迹的概念框架（同行评审报告）

一项在印度尼西亚望加锡TK Harapan Bangsa幼儿园开展的阐释性现象学研究，基于6名学前教师、2名课程专家和1名AI工具开发者协作者的访谈、18次非参与式观察及AI支持的计划文档分析，提出AI响应式课程设计（ARCD）框架。研究发现三个相互关联的构念：预测性发展追踪（AI支持识别发展准备度与潜在关切）、AI响应式课程调适（教师主动质询并情境化修改算法建议）、深度学习作为教学支架（AI放大而非替代专业判断）。研究采用Giorgi现象学方法，经三角验证、反思性备忘录、审计轨迹、成员核查与同行汇报保障可信度。该框架说明AI可辅助课程决策而不取代教师判断，为园长和教师在文化多元情境中引入AI工具提供执行参照。