中小學人工智能教育課程設計思路與實施策略的區域探索

中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674-2117（2025）19—0008-04

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正深刻改變人類生產生活方式，我國已經將其上升為國家發展戰略。人工智能發展靠科技，科技發展靠人才，人才涌現靠教育。筆者所在省委、省政府高度重視人工智能教育，要求2025年秋季學期在中小學全面開設人工智能教育課程，為構建具有安徽特色的中小學人工智能教育體系奠定基礎。

中小學人工智能教育課程設計思路

1.立足核心概念，構建學科體系

（1）錨定人工智能核心大概念

聚焦學科本質，凝練核心大概念。圍繞“人工智能”這一基準概念，系統推演出人工智能基礎、人工智能技術、人工智能原理、人工智能倫理與社會四大核心大概念，明確各概念的內涵界定與外延范圍，將其作為學科體系構建的基礎框架，并進一步拆解為適合中小學教學場景的具體可實施內容，確保課程內容兼具科學性與實操性。

明晰模塊內容，構建課程知識體系。人工智能基礎模塊涵蓋人工智能的定義、特征、發展歷程及其與社會各領域的融合應用，著重幫助學生建立對人工智能的整體認知。人工智能技術模塊聚焦關鍵技術的工作過程與實踐路徑，系統介紹感知技術、認知技術、生成技術和具身智能技術等前沿技術，通過典型應用場景解析技術實現方式。人工智能原理模塊深入揭示技術背后的內在機理，重點講解數據、算法、算力等核心要素，系統闡釋機器學習、推理、搜索、預測等基本原理。人工智能倫理與社會模塊圍繞人工智能帶來的倫理挑戰、社會責任和法律法規展開，通過真實案例探討隱私保護、算法公平、技術安全等議題，實現技術教育與價值觀教育的有機融合。

（2）構建多層次體系結構

為確保核心大概念有效落地需將其分解為更為具體的子概念，再根據中小學生的認知基礎和認知規律，將子概念繼續拆分為可教可學知識。通過搭建“大概念一子概念一知識點”層級結構，形成清晰的內容傳導路徑，整個層級結構最終服務于學生素養的達成，避免課程內容碎片化。

人工智能課程建設初期面臨“無課標、無教師、無教材、無資源、無裝備”的困境，因此小學、初中、高中三個學段均需從零起步構建獨立的課程體系，開展頂層設計，確保課程基本方向與覆蓋范圍的一致性，同時兼顧各學段的認知差異，形成“各學段獨立成體系、整體貫通相銜接”的課程格局。

在核心大概念下，分解出若干子概念。構成單元教學的核心主題。例如，在“人工智能技術”模塊中，分解出“圖像識別”“語音識別”“自然語言處理”“機器人技術”等子概念。這些子概念是組織單元內容的核心，如小學四年級下冊可圍繞“圖像識別與機器人技術”子概念設計單元教學內容。

子概念進一步細化為具體、可操作的知識點與技能點，并明確體現在每一課的教學目標中，確保每節課的學習目標清晰可達成。例如，在“圖像識別”子概念下，知識點可設定為“人臉識別的工作原理（數據采集、模型比對）”；在“數據處理子概念下，知識點包括“數據標注的方法”“訓練簡單模型”等內容。

（3）強化跨學段貫通機制

核心大概念的呈現應遵循學生認知發展規律，在不同學段以不同的深度和廣度反復出現，實現從感知體驗到理性理解、從基礎實踐到創新應用的螺旋上升。三個學段的內容在同一大概念統領下，遵循“由表及里、由淺入深、由體驗到創新的邏輯，形成連貫且遞進的學習路徑，避免學段間內容重復或斷層。

小學階段以初步感知為核心，聚焦人工智能基礎與應用場景。例如，三年級課程圍繞“生活”與“學習”兩大場景，通過接觸智能音箱門禁、學習助手等具體設備，讓學生直觀感受人工智能的存在與便利，初步了解其應用場景和外部功能，激發探究興趣。

初中階段以理解實踐為核心，聚焦技術原理與基本實踐方法。學生在體驗的基礎上探究技術背后的工作流程和基本原理，如機器學習的基本流程、圖像識別的步驟等，并通過項目式學習，進行數據整理、模型訓練、智能體搭建等簡單實踐，從“用什么”向“怎么用”和“為什么用”過渡。

高中階段以系統整合為核心，聚焦技術體系與社會倫理內涵。學生需系統理解數據、算法、算力等核心要素的內在聯系，綜合運用多種技術解決復雜問題，如區別機器學習與深度學習、優化算法參數、部署簡易系統等。同時，更加強調對技術社會影響、倫理爭議和戰略意義的深度思考與辯證分析，完成從技術理解到價值判斷的升華。

2.聚焦時代新人，確立培養目標

由于國家層面沒有明確人工智能教育的核心素養要求，因此筆者所在研究團隊構建了“認知一思維一技能—價值觀”四位一體的目標框架，每個學段目標層級不同，構成螺旋上升體系。

（1）關聯國家戰略確定目標體系中小學人工智能教育承載著為國家未來發展戰略奠基的使命，因此目標設定需具備高站位的戰略視角：一方面，通過普及性通識教育，為全體學生奠定人工智能基礎素養；另一方面，通過項目實踐與創新活動，發現并培養人工智能領域的拔尖創新人才，為國家科技發展儲備后備力量。

課程目標旨在通過普及教育，為各行各業與人工智能深度融合儲備未來人才。同時，結合安徽省產業優勢，培養服務于地方經濟發展的潛在人才，體現教育服務經濟社會發展的功能。

目標體系堅持正確的育人導向，將社會主義核心價值觀、倫理責任、家國情懷融入其中。特別引導學生理解科技自主可控的戰略意義，培養其民族自豪感與使命感，立志為發展國家自主創新的人工智能技術貢獻力量。

（2）分學段設定學科目標

小學階段注重啟迪興趣和奠基素養：在認知目標上，要求學生理解人工智能的核心概念與技術原理，掌握機器學習的基本流程與方法；在技能目標上，側重實踐應用能力培養，指導學生使用人工智能工具解決實際問題；在思維目標上，通過工程項目實踐培養系統分析與問題解決能力，形成工程思維雛形；在價值觀目標上，進一步引導學生認識技術的局限性與“雙刃劍”效應，培養批判性思維與社會責任感。

專題

初中階段強調認知深化和能力發展：在認知目標上，要求學生理解人工智能的核心概念和技術原理，掌握機器學習的基本流程和方法；在技能目標上，注重實踐應用，培養學生使用人工智能工具解決實際問題的能力；在思維目標上，通過工程項目實踐，培養學生系統分析和解決問題的能力，形成工程思維的雛形；在價值觀目標上，強化科技倫理與社會責任的踐行，培養學生立足國家戰略的全局觀與使命感。

高中階段注重創新提升與系統思維：在認知目標上，要求學生建立完整的人工智能知識體系，理解技術發展的前沿動態與未來趨勢；在技能目標上，強調創新實踐能力培養，指導學生完成從需求分析到系統部署的全流程實踐；在思維目標上，注重系統思維與創新思維的融合，要求學生具備跨學科知識整合與創造性解決問題的能力；在價值觀目標上，強化科技倫理與社會責任的踐行，培養學生立足國家戰略的全局觀與使命感。

3.依據認知規律，設計課程內容

課程內容是課程目標與教育理念的具體載體，內容選擇與組織需嚴格遵循不同學段學生認知發展的內在規律，兼顧知識學習與能力培養，強調應用與創新并重。各學段課程均涵蓋人工智能基礎、人工智能技術、人工智能原理、人工智能倫理與社會四大模塊，但模塊內容的深度與廣度隨學段升高逐步拓展，形成分層遞進、螺旋上升的內容體系，確保課程內容與學生認知水平適配。

（1）遵循學科認知發展路徑

對新知識的建構普遍遵循“具身體驗一抽象認知一實踐應用—創新拓展”的規律，人工智能通識課程內容設計需充分體現這一邏輯，構建“體驗—認知—實踐—創新”的學科認知發展路徑，確保學生循序漸進掌握知識與技能。

小學階段以體驗感知為主：設計趣味性、互動性強的課程內容，讓學生在“玩中學”“用中學”中感受人工智能的技術魅力，積累豐富的感性經驗，為后續抽象概念學習奠定堅實基礎。

初中階段以認知實踐為主：初中生認知能力逐步向抽象思維過渡，內容設計需側重引導學生探究技術背后的“為什么”與“怎么做”，如通過項目式學習探究圖像識別的工作過程、了解自然語言處理的基本流程、搭建簡易智能安防模型等，實現從認知理解到初步實踐的轉化。

高中階段以創新應用為主：高中生的抽象思維與系統思維能力進一步發展，內容設計需引導學生綜合運用所學知識開展復雜、完整的系統級實踐與創新，如指導學生開發涵蓋需求分析、技術選型、功能實現、測試優化等流程的智能應用方案，提升創新實踐能力。

（2）根據學段設計遞進式內容

小學階段圍繞學生最熟悉的個人生活圈（家、小區、學校）和學習場景來組織。三年級上冊“走近我的智能生活”單元聚焦家庭和社區設備，下冊“解鎖我的AI學伴”單元聚焦學習助手；四年級則開始探究這些設備背后的“能聽會說”（語音技術）和“能看會動”（視覺與機器人技術）的技術類別，實現從“知其然”到“知其所以然”的初步過渡。

初中階段從“應用體驗”轉向“探究原理”，先通過人工智能典型應用奠定感性認識，再接觸技術范疇和基本原理。例如，深入探究語音識別、圖像識別的工作“流程”；了解“機器學習”的基本概念和“監督學習”的流程；知道“搜索”“推理”“預測”等人工智能技術的基本實現方式，實現認知層面的深化。

高中階段覆蓋從感知、認知到生成的完整技術鏈條，要求學生實踐“模型訓練—優化—部署\"全流程。深入探討人工智能的社會影響、倫理爭議、法律法規以及國家戰略，內容更具深度、系統性與思辨性，助力學生達成更高層次的核心素養，為后續專業學習或職業發展奠定基礎。

中小學人工智能教育課程實施策略

結合當前安徽省中小學人工智能教育現狀，筆者認為課程實施需優先解決資源環境建設與教學模式創新兩大核心問題。

1.建設“立體化、多層次”資源環境新生態

（1）分層開發課程資源

根據各學段教學目標與學生認知特征，分層開發適配的課程資源：小學階段，以“趣味啟蒙”為主，開發“AI故事課”“簡易工具實操課”等，配套“紙質 + 動畫”教材。初中階段，以“應用實踐”為主，設計“AI+學科”融合課例，提供可直接復用的課件模板。高中階段，以“創新探究”為主，開發“AI課題研究包”，包含文獻資料、開源代碼片段、研究方法指南等內容。

此外，鼓勵學校結合地方特色開發校本資源，區域收集優質校本課程、學生優秀項目案例、教師教學課件等資源，建立“區域資源共享庫”，實現區域內資源共建共享。

（2）配齊易用性工具資源

集中開發各種工具性資源，降低師生應用門檻。實施分級工具包配置策略：基礎工具包適配小學與農村學校，包含圖形化編程軟件、簡易傳感器、人工智能教具等基礎設備；進階工具包適配初中與城鎮學校，在基礎工具包基礎上增加開源硬件、AI實驗箱、云端編程平臺賬號等資源；創新工具包適配高中與優質學校，接人大模型API接口，開放高校實驗室遠程訪問權限，滿足高階創新實踐需求。

（3）建設安全可控數據集

中小學人工智能教育數據集建設需兼顧通用性、針對性與安全性，避免數據使用風險：開發全學段通用的基礎數據集，提供公開無版權風險的圖像類、文本類、聲音類數據資源，標注清晰的使用說明；開發分學段定制的場景化數據集，貼合各學段教學需求。

指導學生開展合規數據采集，培養學生的數據安全意識；加強數據安全管理，所有數據集需經“去標識化處理”，并由學校信息中心統一管理。

2.推行“項目化、實踐化”教學實施新模式

（1）以學生為主體的項目式學習模式

圍繞學生實際的項目情境設置。例如，小學以“幫助山區小徽認識智能設備”為線索，引導學生調查家庭、小區的AI應用；初中“智能物流包裝選擇”情境，結合快遞打包生活經驗，讓學生設計物品分類方案；高中“運動健康AI助手”情境，聚焦學生籃球訓練、坐姿矯正等需求，增強項目代人感與實用性。

學生充分參與的項目規劃設計。例如，小學階段分組完成“社區智能設備地圖繪制”，學生自主分工調查、記錄、展示；初中在“智能分辨物品”項目中，學生自主確定分類維度、設計數據采集方案；高中在“坐姿矯正系統”項目中，小組討論確定數據采集頻率、模型測試標準，全程參與項目的規劃與實施。

聚焦動手實踐的項目實施過程。實踐環節強調“做中學”：小學生操作智能音箱設置鬧鐘、與AI對話互動；初中生在AI實驗平臺上傳物品圖像、訓練物品識別模型；高中生用程序提取人體姿態關鍵點、編寫提醒程序，通過項目實踐深化技術理解。

（2）基于學科實踐的教學組織與實施

學科實踐是連接學科知識與現實應用的橋梁，在人工智能教學實施中，常見的實踐有以下三類：

創意設計類實踐。以“產出具體作品”為核心，融合藝術創作、工程設計等學科思維。例如，在“非遺紋樣AI創作”項目中，學生先學習語文課本中“徽州木雕紋樣”的文化內涵，再用AI繪畫工具生成紋樣變體，最終制作成文創書簽，實現“文化傳承 + 技術創作”的融合。

問題探究類實踐。以“解決現實問題”為核心，融合科學探究、數據分析等學科方法。例如，在“小區垃圾分類優化”項目中，學生先依據生物學科“生態污染危害”知識提出如何提高垃圾分類準確率的問題，再用AI圖像識別工具采集垃圾圖像、訓練分類模型，最后結合數據分析提出投放點優化建議。

技術實驗類實踐。以“驗證學科原理、優化實驗流程”為核心，融合多學科的實驗邏輯。例如，在“AI糾正籃球動作”項目中，學生先體驗投籃訓練APP，感受AI應用的效果，再針對背后的人工智能技術原理提出假設，并通過編程實踐提取投籃動作關鍵點、角度數據，實現姿勢判斷，在驗證猜想中掌握機器學習基本原理。e