中小学人工智能教育的时代价值、实践逻辑与现实挑战

当今世界，以人工智能为代表的数字技术加速创新，新一轮科技革命和产业变革进入数智化新阶段。发展数字技术、数字经济，建设数智化人才队伍，以新质生产力推动高质量发展，成为我国国民经济和社会发展的重要战略方向。为激发教育发展活力，中共中央、国务院2025年初印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》强调“构建教育科技人才一体统筹推进机制”。4月25日，习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时要求，推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培养高素质人才。可以说，在数智化发展时代和教育强国建设背景下，普及中小学人工智能教育势在必行。

一、与时俱进：普及人工智能教育是数智化发展的时代要求

普及中小学人工智能教育具有深远的历史意义和重要的时代价值，主要体现在以下几个方面。

一是技术发展趋势的推动。一方面，以深度学习和生成式人工智能为代表的新技术正从实验室走向广泛应用，深刻改变着人们的学习、生活和工作方式；另一方面，人工智能已成为社会发展不可或缺的生产要素，公民需要具备理解和应用人工智能的能力，学会与人工智能合作共处。因此，提升人工智能素养成为当代公民的基本需求，而学校教育是培养这一素养的主阵地。人工智能素养不仅包括知识与技能，还涉及思维方法、情感态度和价值观的综合运用。培养具备人工智能素养的时代公民是应对技术发展挑战的必然要求。

二是国家发展战略的需要。从外部发展来看，人工智能是国际竞争与科技创新的新焦点，而人工智能教育是培养学生科技创新能力和国际竞争力的重要环节，已被许多国家纳入基础教育体系。例如，2017年我国国务院发布的《新一代人工智能发展规划》、2018年英国发布的《人工智能在英国：准备、意愿和能力》报告、2023年美国发布的《国家人工智能研究和发展战略计划》等，均强调从基础教育阶段普及人工智能教育。从内部需要来看，人工智能教育不仅是推动教育、科技、人才“三位一体”协同发展的重要抓手，也是实现教育强国目标的关键举措之一。教育部发布《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》《关于加强中小学人工智能教育的通知》等政策，是应对国际竞争压力和顺应国内发展战略的重要举措之一。

三是回应数智时代的人才培养需求。人工智能技术的快速迭代需要不断突破算法、模型等方面的瓶颈，同时要应对伦理、数据安全等风险。数智时代的复杂问题要求人们具备创新思维、风险预测和问题解决能力，在此背景下，加强人工智能专业人才培养势在必行。中小学人工智能教育的普及不仅可以为培养专业人才奠定知识与能力基础，还可以引导更多有志青年未来从事人工智能专业的学习与研究。

四是体现了对产业发展的反哺作用。中小学人工智能教育的普及为国产人工智能软硬件（如算法训练平台和基础算力）提供了应用场景和广大市场，有助于促进技术和产业的良性发展。

总之，普及中小学人工智能教育不仅是顺应技术发展趋势、提升公民素养的必然要求，也是推进国家发展战略、产业发展和数智时代人才培养的重要举措。通过政策引导和国际经验借鉴，我国正在积极探索中小学人工智能教育的实施路径，为培养面向未来的创新型人才奠定基础。

二、守正创新：新一代人工智能教育的实践逻辑与应然样态

我国中小学人工智能教育正处于从试点探索到普及推广的发展阶段。先行试点地区通常基于当地的资源条件设计人工智能课程体系。这导致各地在课程目标、设计思路、教材内容、评价方式等方面存在差异，甚至有可能偏离国家要求和育人目标。基于此，中小学人工智能课程需要遵循课程设计的普遍规律和要求，注重目标、内容与评价的一致性，厘清人工智能课程相较于其他学科课程的独特属性，进一步规范课程的目标定位、课程类型、内容体系、教学方法及评价方式。

（一）目标定位：从“知识本位”转向“素养本位”

以往，我国中小学人工智能教育的开展主要依托于程序设计课程、机器人课程、人工智能初步课程、创客教育与STEM教育，并聚焦人工智能专业知识与技能的“双基”学习。在新的时代背景下，中小学人工智能教育承载着创新型人才培养的重要使命，要为计算机科学与人工智能等领域专业人才的培养奠定基础。同时，人工智能技术作为前沿科技的典型代表，本身专业性极强，学习门槛较高，有必要降低其难度进而转化为素养教育，重点培养学生利用人工智能解决问题的思维和方法，落实立德树人根本任务。由此，新一代人工智能课程应转变为面向全体学生的基础性课程，以培养学生的人工智能素养为关键目标，鼓励学生综合应用科学、技术、工程、数学等领域知识来解决复杂的实际问题，获得人工智能知识、人工智能情感和人工智能思维的显著提升。

其中，人工智能知识是指学生所需掌握的人工智能基本概念、技术要素和技术应用等相关知识；人工智能情感是指学生形成的对人工智能与人类互动的价值认识、情感倾向或态度；人工智能思维是指在设计、开发、测试与优化智能交互系统过程中，学生所应具备的设计思维、工程思维、计算思维与系统思维。

（二）课程类型：从“学科中心”转向“学科融合”

新一代人工智能具有综合性特质。相较于知识逻辑体系严密、学科间相互孤立的传统学科中心取向的教育，新一代人工智能教育本身就是一种跨学科教育，它强调在多学科场域中运用人工智能的思维和方法解决问题。同时，人工智能课程具有天然的数智化属性，这决定了其教学过程需系统性整合数字化专用工具与训练平台。因此，作为兼具跨学科课程和数智化课程建设的代表，人工智能课程应该成为新时代课程融合创新的重要突破口和实验场，将人工智能课程内容的学习视作学科融合的纽带和桥梁。

为此，课程内容的选择需要与人工智能技术发展保持同步，使其具备一定的前瞻性、灵活性和开放性。小学低年级段侧重感知和体验人工智能技术，使学生初步接触人工智能的产品和应用。因此，教师可通过简单的机器人演示、智能玩具体验等方式，让学生初步感受人工智能的奇妙之处。小学高年级段和初中阶段侧重理解和应用人工智能技术，使学生能够掌握人工智能的基本原理和方法，包括学习人工智能的算法、模型等，并通过实际操作来应用这些技术解决问题。高中阶段则更注重项目创作和前沿应用，以及人工智能底层技术思想的理解，并在此基础上鼓励学生运用人工智能技术进行创新性实践。例如，最近发布的《深圳市义务教育人工智能课程纲要（修订版）》从跨学科视角进一步优化了各学段的课程内容体系，弱化了传感与控制、传统机器学习等内容，增加了更具应用性的深度学习、生成式人工智能等相关内容。这些举措使得课程内容更加符合人工智能技术发展的趋势，更易于跨学科连接，也更具前瞻性和实用性。

在内容的组织上，中小学人工智能课程的设计应遵循关联性和逻辑性原则，在充分考虑中小学生身心发展与认知规律的基础上，实施多学科联动的人工智能课程教学：一方面需要设置具有独立课时的人工智能课程模块，并开展以人工智能课程为主体的跨学科主题学习；另一方面，需要将生成式人工智能等常识性、通识性属性突出的内容提取出来，渗透于其他学科教学之中。例如，开展人工智能与信息科技、数学、物理等学科的融合教学，让学生在学习人工智能的同时也能深化对其他学科知识的理解，有效培养跨学科思维、创新思维和实践能力。必须强调的是，课程内容的选择与课程开设的形式是两件完全不同的事情，强调人工智能课程内容的跨学科融合取向，并非要求人工智能教育只能融合于其他学科课程中进行，如果这样做，只会导致人工智能教育的名存实亡。

（三）内容体系：从单一逻辑主线走向多元逻辑主线

人工智能课程的内容体系是关涉人工智能课程能否行稳致远的关键。目前，该领域存在理论研究不足与实践探索系统性欠缺的双重困境。尽管《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》将人工智能列为信息科技课程的六大逻辑主线之一，但其“应用系统体验—机器计算与人工计算的异同—伦理与安全挑战”的逻辑线索相对于当前人工智能教育需求而言已偏单薄。2024年底教育部发布的《关于加强中小学人工智能教育的通知》明确将“构建系统化课程体系”列为首要任务。这意味着，人工智能课程亟须构建自己特有的逻辑主线框架，才能支撑系统化课程体系的建设任务。在构建逻辑主线时，我们认为相较于技术流派的学理划分，基于技术样态和应用场景的实践路径更具可行性。借用具身哲学的观点，由表及里地使用某种技术，实质反映的是人与技术关系的不断深入，乃至融为一体。

因此，笔者认为，从表层的人工智能技术应用（用现成的人工智能工具解决问题），到里层的人工智能模型应用和模型优化（用人工智能技术设计人工智能工具），再到深层的人工智能思维方法和情感道德的塑造与内化，构成了人类主体与人工智能具身关系的基本发展路径。从这些路径中可以提炼出工具智能化、问题模型化、模型优化、思维可视化、道德情感内化五大逻辑主线。工具智能化强调使用智能工具解决问题，激发学生兴趣，涉及的关键词包括：生成式人工智能、多模态、大模型、智能体、轻应用等。问题模型化强调培养学生将实际问题转化为具体模型的能力，涉及的关键词包括：问题建模、数据集准备、模型训练（超参数）、模型推理等。模型优化强调引导学生深入理解算法、数据与算力的关系，涉及的关键词包括：泛化、压缩、量化、剪枝、算力等。思维可视化强调将人工智能思维的培养融入智能交互系统的开发过程，涉及的关键词包括：工程思维、设计思维、计算思维、系统思维等。道德情感内化强调人工智能技术应用中的伦理道德教育，涉及的关键词包括：文明礼仪、行为规范、信息安全、社会公平等。

五条逻辑主线不仅体现了前文提及的由表及里的人技关系，相互之间还有不同的逻辑关系。如图1所示，道德情感内化需要渗透在工具智能化、问题模型化和模型优化的过程中，这三者同时也是实现思维可视化的载体。其中，工具智能化重在理解智能工具背后的设计思想和思维，问题模型化和模型优化则强调学生在利用模型解决问题的过程中对工程思维、设计思维、计算思维、系统思维的具体应用。

                            图1 人工智能课程的五条逻辑主线

（四）教学方法：从“教师中心”转向“学生中心”

传统学科教学往往以教师讲授为主，新一代人工智能课程则强调具身学习的情境创设，注重学生在智能情境下的亲身体悟和实践探究。作为实践性课程，中小学人工智能课程不能照搬高等教育的教育教学方法，应注重应用性与趣味性，将知识与生活情境结合起来，帮助学生在具身化体验式学习中实现“做学创合一”和“学用一体”，实现第一课堂与第二课堂的有效结合。

一方面，充分发挥第一课堂的“主阵地”作用，推进落实以课程为落脚点的人工智能教育教学。项目式学习是目前最常用的教学方法，任务驱动式教学、情境化教学、基于问题的教学、基于案例的教学、逆向工程教学法等也常被提及，还有4I教学模式、5I教学模式、TRIP教学模式和“灯笼”模型、配对与竞合学习模式以及4C教学模式等。这些教学模式与方法强调以学生为中心，注重引导学生在观察、体验、模拟与创作的过程中，逐步理解原理、掌握方法、发展思维，既落实了《义务教育课程方案（2022年版）》的要求，也体现了中小学人工智能课程教学的应然样态。同时，鼓励教师积极将人工智能的最新成果，如生成式人工智能工具、智能教学平台等融入课堂教学，为学生创设自主、合作、探究的人工智能学习情境，实现对学生人工智能素养的体系化塑造。

另一方面，鼓励学校打破“两个课堂”壁垒，促进育人资源整合、实践要素融合。学校可通过设立人工智能科技节、举办校园人工智能作品展、开展人工智能辩论等多种形式的活动，将人工智能与学生的个人生活、校园生活、社会生活有机结合起来，丰富人工智能体验与实践，提升学生的应用与创造能力，营造浓厚的人工智能教育氛围。学校还可组织形式多样的课程拓展和交流活动，为学生提供展示的平台，并从中发现和培养人工智能优秀人才。

（五）评价方式：从“单一评价”转向“多元评价”

传统的评价方式主要依赖量化的分数，评价内容往往侧重于学生对知识点的记忆和理解。人工智能课程特别强调“做学创合一”，应当采取证据导向的素养评价来评估学生的学习效果，而不是结果导向的知识测试。开展中小学人工智能课程评价，应当依据人工智能素养要求创设真实性学习项目，采用多样化评价方法，结合信息技术手段全方位收集学生的过程性学习数据，实现过程性评价与总结性评价相统一。同时，要体现“教—学—评”一体化，人工智能课程评价需要依据评价结果持续优化教学策略和方法，不断提高教育教学质量。为避免造成“划等级”“唯分数”的局限和误区，教师可通过上机实践、方案设计、作品创作、专题汇报等多种评价途径，注重学生自评、生生互评与教师总评相结合，校内评价与校外评价相结合，综合评价学生的学习表现。此外，为实现评价过程的精细化，鼓励教师积极探索人工智能技术支持下的新型评价方式，以评促学、以评促教。

三、托底扩容：中小学人工智能教育的现实挑战与应对策略

普及中小学人工智能教育已经成为全球共识，世界各国建立了中小学人工智能课程内容框架，建设了多元化、规模化的课程资源体系，积累了较为丰富的人工智能课程教学经验。然而，目前中小学人工智能课程的建设仍处于初级阶段，比较缺乏实用、易用的课程资源，仍存在环境与知识准备度不足等问题。为加强中小学人工智能教育，有效培养新时代创新型人才，各级教育行政部门、学校管理者及教师应提高重视程度，积极探索中小学人工智能教育的新理念、新模式和新方法。

（一）区域统筹课时与经费保障，化解“开课难”窘境

当前，人工智能课程主要以地方课程和校本课程形式实施。各地区在推进人工智能课程实施的过程中，仍面临政策缺乏、主体权责不明、协作机制不完善等制度困境。根据复杂适应系统理论，区域推进中小学人工智能教育需要诸多主体、要素相互适应和共同作用。各地要重视中小学人工智能教育相关制度的建设，通过加强顶层设计、建立协调机制、强化监督评估等措施，保障人工智能课程的实施。

课时是课程实施的基本条件。要实现《关于加强中小学人工智能教育的通知》提出的2030年基本普及人工智能教育的目标，各地就要保证中小学人工智能课程的基本课时，积极创造条件扩大单独开课范围，提高课时比例。当前，先行试点地区中小学人工智能课程的开设主要有两种模式：一是每两周1课时甚至每四周1课时的零散或融合开课（融合在其他相关课程中学习）模式；二是以上海为代表的集中开课模式（即集中在小学四年级、初中七年级独立开课，每周1课时或2课时）。相较而言，零散或融合开课模式容易走向虚化，而集中开课模式有充足的课时保障，短期效应明显。课时不足往往导致课程实施效果大打折扣。为帮助学生完整学习人工智能课程内容，各地要鼓励学校开设人工智能校本课程，充分利用第二课堂时间教授选学内容，实现第一课堂和第二课堂的紧密联动。另外，软硬件基础，尤其是模型训练平台、算力服务器、大模型一体机，已成为保障人工智能课程顺利实施的重要因素。经费短缺导致部分学校人工智能课程基础设施建设滞后，缺少配套硬件和实验场地。从区域层面而言，应加大人工智能教育投入力度并持续提供经费支持；可通过专项经费支持人工智能课程的普及和发展，确保专款专用；各地方和学校还可以通过社会捐赠、企业合作等方式拓宽资金来源渠道，增加对人工智能课程的投入。

（二）强化多学科教师队伍建设，解决“上课难”问题

教师是课程建设的主要力量。当前，我国中小学人工智能教育师资相对薄弱，师资的数量和质量仍存在“缺口”，普遍缺少人工智能学科教育背景的专职教师。由于教师的人工智能课程教学能力相对薄弱，部分学校甚至难以正常开设人工智能课程。作为一个多学科交叉领域，人工智能教育与其他学科深度融合是必然趋势，这就需要不同学科背景的教师共同参与课程建设。因此，中小学校应加快建立以专职为主、兼职为辅的人工智能师资队伍，可通过遴选和培训，建立专职人工智能教师队伍，并选拔一批高水平、复合型人工智能领航教师。与此同时，中小学校还可以鼓励信息科技教师与数学、科学、物理等学科教师共同建设人工智能课程；鼓励各高校尤其是师范类高校加快建设人工智能教育专业，构建发展中小学人工智能教育职前、职后教师实践共同体，优化中小学人工智能师资培养机制；支持职业院校与人工智能领军企业联合开办人工智能学院等，培养面向中小学人工智能教育的专业人才。

此外，针对中小学人工智能课程教研氛围不够浓厚、教师培训缺乏针对性等问题，应当设立人工智能教育研究项目，加强组织人工智能专题教研、区域教研、网络教研等，积极探索人工智能与义务教育的深度融合方式，切实提高教师实施人工智能教育的水平。各地区要加强人工智能教育实验校、示范校建设，定期举办公开课、教学展示和经验交流活动，促进人工智能教育的整体提升。

（三）协同推进资源与环境建设，突破“上好难”瓶颈

新一代人工智能强调深度学习，中小学人工智能教育需要引导学生通过模型训练理解人工智能的内在本质。因此，人工智能课程教学对算力具有依赖性，强调软硬件资源相结合。随着中小学人工智能教育的普及推广，与人工智能相关的课程、教材、工具和平台等资源在不断增加。然而，由于不同地区和学校在教学理念与方法上存在差异，中小学人工智能课程存在教学资源庞杂等现实问题，不利于人工智能课程的教学创新。正因为此，教育部办公厅印发的《关于加强中小学人工智能教育的通知》明确要求在国家中小学智慧教育平台开设“中小学人工智能教育”栏目，广泛汇聚优质教育资源，鼓励各地各校研发人工智能教育教学资源，实现优质资源共建共享。

人工智能课程教学资源主要包含教师教学材料、学生学习材料、实践课程软硬件环境等。在教学资源开发方面，建议各地区根据实际情况，围绕不同学段的内容与学业要求和教学提示，建设层层递进、螺旋上升的教学资源。例如，第一学段（一至二年级）的教学资源以交互游戏和微视频为主；第二学段（三至四年级）的教学资源逐步引入非代码编程工具和集成了人工智能模型的智能传感器；第三学段（五至六年级）的教学资源聚焦真实案例，逐步引入低代码训练平台和低成本开源硬件；第四学段（七至八年级）的教学需要根据条件建设具备算力支持的人工智能实验室。建议学校依据学生规模及教学需求，配备数量合理的计算机和智能实验设备，提供能够满足各模块实际教学需要的软件和网络设施，并根据实际情况建设人工智能智慧教育平台。在空间资源开发方面，建议将实验室划分为用于教师演示与学生展示的教学区、便于学生开展协作学习的学习区、用于开展人工智能项目的工作坊区以及专门的设备存放区等，保障人工智能实践课程的顺利开展。

四、总结

人工智能教育的兴起为我国基础教育改革带来了全新的机遇和挑战，当前中小学人工智能教育仍处于探索阶段，其课程建设与发展是长期性、系统性的时代课题。未来，需持续推进政府、中小学校、高科技企业、高校和教科研机构等多元主体的深度合作，充分发挥中小学人工智能教育基地的示范引领作用，以点带面、形成合力，通过“先进”带动“后进”，实现均衡发展，协同推动我国中小学人工智能教育公平且高质量地发展。

（作者钟柏昌系华南师范大学教育信息技术学院教授、博士生导师；李绮华系华南师范大学教育信息技术学院研究生；吴良辉系广东省深圳市教育科学研究院教研员）

文章来源 | 《中小学数字化教学》