中小學人工智能通識教育的理論認知與實踐路徑

【中圖分類號】G434【文獻標志碼】B【論文編號】1671-7384（2025）09-054-04

培養中小學生的人工智能素養已成為培養今后人工智能社會合格公民與合格建設者的重要議題。人工智能通識教育不單純是一門技術性學科的教學，而是貫穿學生整體學習內容、結合學生實際生活場景，引導學生以人工智能的能力綜合解決學習、生活問題，最終提升到思維、素養層面的高度。所以，人工智能通識教育的實施要從課程認識、概念內涵、難度界定、實施路徑及能力培養五個維度，擺脫傳統單一知識型學科教學的認識，從人工智能通識教育的理論基礎與實踐策略深入思考，才能探索出有效的思路與方法。

如何認識人工智能通識課

《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》的發布，為基礎教育階段人工智能教育的推進提供了系統性框架。中小學人工智能通識教育是面向全體中小學生，通過系統化的課程、活動和實踐，普及人工智能基本概念、技術原理、應用場景、倫理安全及社會影響的基礎性教育。作為順應人工智能時代發展需求、落實立德樹人根本任務的重要舉措，它既是深化教育改革、促進學生全面發展的有力抓手，更是加快教育現代化、建設教育強國和科技強國的戰略路徑。

從發展現狀來看，人工智能教育在推進過程中面臨諸多現實問題。2017年《人工智能教育（基礎教育）發展報告》中，針對8萬余名學生的調查數據顯示， 92.66% 的學校以各種形式開設過與人工智能直接相關的課程，但課程內容存在顯著誤區：部分學校單純將編程課、創客活動、機器人教學等同于人工智能課程，忽視了人工智能核心原理與思維培養。人工智能教材選用也存在偏差，一些課程內容難度失衡：一方面課程內容為大學課程內容下放，明顯超出中小學生認知水平；另一方面課程則以傳統編程、創客、機器人課程內容混淆人工智能課程，缺乏核心人工智能技術支撐，難以真正實現人工智能教育目標。

人工智能通識教育課程設置的定位模糊同樣困擾著實踐推進。有觀點認為“不能在信息科技課程標準外另起爐灶”，這一爭議直指人工智能通識教育與現有課程體系的關系問題。事實上，人工智能通識教育應與信息科技課程并行、結合、補充，通過圍繞信息科技學科主線、采用項目學習方式解決學生身邊問題、融合跨學科主題內容、突出人工智能的核心特征等方式融入現有教學體系，而非脫離基礎另設獨立課程。

如何理解“通識”概念內涵

對中小學生而言，信息科技課程標準中明確納入人工智能內容且列為必修，這意味著人工智能素養已成為未來社會生存的必備技能與思維方式。此時再提及“人工智能通識教育”，就要重新思考“人工智能通識”的培養目標。推進人工智能通識教育，并非要將每位學生培養成計算機工程師，而是要讓他們具備運用人工智能改善學習與生活的協同應用能力，這是對人工智能通識教育本質的根本認知。

“通識”概念的核心在于“普及性”與“基礎性”，它并非針對專業人才的深度培養，而是面向全體學習者的基本素養培育。在不同教育階段，“通識”的內涵雖有差異，但本質上都指向以專業領域支持綜合素養的必備能力構建。在教師繼續教育中，“通識課”是教師完善知識結構、提升綜合素養的重要途徑，旨在彌補專業課覆蓋范圍的局限，從通識領域完善教師教學工作的整體提升；在大學教育中，“人工智能通識課”作為本科生專業課之外的必學內容，側重培養學生對人工智能服務整體學業認知與應用意識，而非深入的人工智能技術研發能力。

對中小學人工智能通識教育而言，“通識”具有更明確的定位。它是信息科技課程標準中的必修內容，意味著所有中小學生都需掌握相關基礎知識與技能這種“通識”并非淺嘗輒止的知識普及，而是包含“意識-思維-應用-倫理”的完整素養體系。根據《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》編制過程中的討論認知，通識教育需界定難度邊界，確保內容包含人工智能核心知識但不過度深化；課時安排上采用“應用課時”模式，依托信息科技課、綜合實踐課、跨學科主題學習等課時，不額外搶占教學時間；實施方式則強調項自學習與體驗過程，讓學生在實踐中感知人工智能的價值。

理解中小學人工智能“通識”的內涵，可從陳景潤與華羅庚的教育方式對比中獲得啟示。陳景潤教授專注于專業知識傳授，致力于培養專業數學家；而華羅庚則擅長將高深數學知識以淺顯語言講解給小學生，讓普通學生對高深知識產生認知。人工智能通識教育正如華羅庚的教育理念，其目標不是培養人工智能工程師，而是讓每位學生都能理解人工智能的基本原理，掌握運用人工智能工具解決實際問題的能力，形成適應智能時代的思維方式。

從本質上看，中小學人工智能通識教育的“通識性”體現在三個維度：一是受眾的全面性，面向全體學生而非少數特長生；二是內容的基礎性，聚焦核心概念與思維方法而非復雜技術；三是應用的實踐性，強調生活場景中的協同應用而非孤立的技術訓練。這種通識性決定了人工智能通識教育必須擺脫“技術崇拜”誤區，回歸“育人本質”，將人工智能思維培養融入日常教學，成為學生綜合素養的有機組成部分。

如何界定人工智能通識課的能力難度

人工智能通識課的能力難度界定需遵循學生認知發展規律，結合不同學段特點分層設計。2025年3月《北京市推進中小學人工智能教育工作方案（2025一2027年）》與2024年11月教育部《關于加強中小學人工智能教育的通知》均對各學段難度提出明確要求，形成了層次分明的能力發展梯度（表1）。

表1北京與教育部人工智能教育文件內容對比

從表1可見，兩個文件雖表述略有差異，但核心邏輯高度一致：小學階段以“體驗感知”為核心，初中階段聚焦“理解應用”，高中階段強調“綜合創新”。這種分段設計避免了以往人工智能教學中“難度一刀切”的問題，既防止小學階段內容過深，打擊學生學習興趣，又避免高中階段停留在表面難以培養創新能力。

人工智能通識教育的難度層次可細化為六級進階體系：第一級，看到如何用人工智能解決問題 一通過生活場景的觀察與傾聽，建立對人工智能的初步認知；第二級，體驗人工智能解決問題的過程 一借助工具實操解決身邊問題，感受人工智能的應用價值；第三級，通俗易懂地了解人工智能原理一一通過科普化講解理解技術本質；第四級，用成熟的人工智能工具解決問題一掌握簡單工具軟件的操作應用；第五級，學習人工智能進一步的技術一一接觸核心知識與基礎算法；第六級，更深層的應用一一實現創新的深入應用與問題解決。這種階梯式難度設計，確保不同學段學生都能獲得適切的學習挑戰。

從素養構成來看，人工智能素養與信息科技學科核心素養存在對應又互補的關系。具體表現如表2。

表2人工智能素養與信息科技學科核心素養對比

這種素養對應關系，為人工智能通識教育的難度界定提供了理論依據，確保課程內容既獨立成體系又與現有學科素養培養相銜接。在實際教學中，難度把控需避免兩個極端：一是將大學專業內容簡單下放，導致“拔苗助長”；二是僅停留在技術操作層面，忽視思維培養。以北京市數字教育中心人工智能通識課的小學“用AI保護野生動物一圖像識別和監督學習”教學為例，其教學目標設定為“通過分析圖像識別老虎失敗的原因，體會數據訓練對圖像識別的重要性，了解圖像識別的工作流程”“通過探究圖像識別老虎的過程，進一步理解監督學習的含義和過程”，重點在于讓學生理解“掌握運用AI進行圖像識別的方法”，難點是“了解圖像識別的工作流程”，這種科學普及方式的學習與學生活動設計，既符合小學生認知水平，又觸及人工智能核心原理，體現了難度界定的科學性。

人工智能通識課的實施方式有哪些

人工智能通識課的實施需構建多元化路徑，結合學生生活經驗、學科知識與技術應用，形成“生活體驗-核心學習-學科融合”的三維實施體系。這種實施方式既符合《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》提出的項目學習、體驗過程理念，又能有效銜接現有課程體系，實現人工智能教育的常態化推進。

1.生活體驗

生活問題體驗是實施的基礎環節，旨在通過真實場景讓學生感知人工智能的應用價值。諸如課堂上學生可以開展如下幾類活動：（1）自然認知體驗，如利用圖像識別工具識別花草植物，感受人工智能類似人的認知與理解能力；（2）校園場景體驗，借助校園人臉識別系統，體會人工智能在身份識別中的高效率；（3）語言交互體驗，通過語音識別工具的文字轉換功能，理解基于文字的內容處理過程；（4）智能推理體驗，使用大語言模型完成問答任務，觀察人工智能類似人的推理過程；（5）綜合應用體驗，了解無人駕駛技術中的視覺感知、聽覺處理、決策判斷等綜合能力。這些體驗活動取材于學生日常，能有效降低技術認知門檻，建立人工智能與生活的關聯。

2.核心學習

人工智能核心內容學習是實施的關鍵環節，需采用“黑箱認知 + 內涵理解”的雙軌模式。一方面，通過“黑箱”方式讓學生使用人工智能工具，感受輸入與輸出的對應關系，如小學“我畫人工智能猜”活動中，學生通過涂鴉與人工智能識別結果的比對，理解圖像識別的基本功能；另一方面，結合《北京市中小學人工智能教育地方課程綱要（試行）（2025年版）》，適度揭示技術內涵，如初中“大語言模型是怎樣‘煉’成的一機器學習”教學中，通過“連詞成句”“符號規律猜測”等活動，幫助學生感知無監督學習、監督學習的核心過程。核心內容學習需把握“工具調用”與“核心算法”的平衡，小學階段以工具應用為主，初高中逐步增加算法原理的科普性講解。

3.學科融合

學科融合解決問題是實施的深化環節，強調將人工智能思維與能力融入各學科教學，特別是結合2022年版義務教育課程標準中“跨學科主題學習”的要求。具體實施場景包括：（1）情境帶入式融合，如創設“與古人對話”場景，利用人工智能技術實現歷史人物語言模擬，融合歷史與信息科技；（2）識別判斷式融合，將人工智能應用于作業批改、作文評價、英語發音糾正等教學環節，提升學科評價效率；（3）思維引領式融合，在教師引導下，讓學生與大模型對話探討學科問題，培養批判性思維；（4）在線協作式融合，通過人工智能支持的在線問題解決平臺，實現跨時空的協作學習；（5）物聯網整合式融合，結合物聯網設備開展數據采集與分析，如環境監測項目中的人工智能數據處理。這種融合方式不是將人工智能作為獨立知識點，而是作為學科問題解決的工具與思維方法。

人工智能能力的進階培養貫穿實施全過程，體現為“解釋-分析-創新應用”的能力發展鏈條。（1）“解釋”層面要求學生能運用人工智能知識解釋生活現象，如說明“人工智能為什么有時認不出老虎”；（2）“分析”層面強調理性剖析人工智能應用的原理與局限，如分析“大語言模型預訓練為何不用監督學習”；（3）“創新應用”層面則分為淺層應用（用已有工具解決問題）、深層應用（用編程與算法解決問題）和創新突破（發現新問題并提出新思路）三個層次。

課程體系設計需體現內容進階邏輯，從“人工智能小故事”入手，以趣味場景吸引學生關注；接著學習“生活中的人工智能應用”，通過科普化內容引發思考；進而接觸“人工智能核心知識”，理解基本原理與常用算法；再到“人工智能創新應用”，從生活中發現問題并嘗試解決；最終實現“做一個人工智能產品”，系統化完成人工智能解決問題的全過程。這種設計確保學生從觀察生活到創新應用的循序漸進，避免知識碎片化。

在課堂教學中應用人工智能，引導學生人工智能能力發展

課堂教學中的人工智能應用是培養學生人工智能能力的主陣地，需通過系統化的教學創新、教師賦能與資源保障，構建“課堂實踐-教師引領-環境支撐”的能力培養生態。這種生態化路徑能確保人工智能教育從理念到實踐的落地，避免“紙上談兵”式的知識傳授。

人工智能賦能課堂是能力培養的核心場景，需通過多樣化的教學活動展示人工智能的應用價值：學生人工智能能力是智能時代的必備素養，缺乏教師引導的人工智能使用可能導致學生過度依賴智能技術找答案、抄作業，凸顯了教師引導課堂人工智能應用的必要性。

教師培訓是課堂人工智能應用的關鍵支撐，需構建分層分類的培訓體系，培訓內容注重實用性，如指導教師運用人工智能生成教學資源、設計智能助教系統、培養學生自主學習方法等，自標是讓各學科教師都“有能力用人工智能教學”。這種培訓不是單純的技術操作講解，而是結合學科特點的應用策略指導，確保培訓內容與教學需求精準對接。

移動終端保障是課堂人工智能應用的物質基礎需推動學校完善硬件設施。通過政策引導引發教育管理者思考：移動終端不僅是信息獲取工具，更是人工智能能力培養的載體，其應用可延伸信息科技課的教學內容。在實際教學中，移動終端支持的人工智能應用包括：利用攝像頭進行圖像識別實踐，通過語音助手開展語言交互訓練，借助APP完成數據采集與分析等。所以需要將移動終端配置列入人工智能發展規劃，通過政策推動確保硬件資源到位，為課堂人工智能應用提供設備支撐。

結束語

人工智能通識教育的開展不是單一學科知識教學問題，要明確“人工智能通識教育成果方向不是競賽，而是普及”。要注重在課堂學習、課后實踐等日常場景中呈現學生人工智能能力，要追蹤學生的人工智能能力成長軌跡，提供展現學生人工智能素養的平臺，加強學生人工智能素養的評價，才能讓“通識教育”落到實處。其具體措施包括：建立學生人工智能素養成長檔案，記錄從“生活問題解釋”到“創新應用”的進階過程；開展多樣化成果展示活動，如人工智能應用設計方案分享、跨學科項目成果匯報等；將人工智能能力納入學生綜合素質評價，關注學生在人工智能倫理認知、工具應用、問題解決等方面的表現。

人工智能通識教育是普及教育，不是精英教育。從理論和實踐方面不斷反思才能深刻理解“通識教育”的內容，才能理解培養今后人工智能社會合格公民與合格建設者的教育需求與價值。

作者單位：北京市豐臺區教育學院

編輯：蘇金柱