引言

随着人工智能技术与教育数字化改革的不断融合，基础教育的人才培养模式发生了深刻变化。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确要求在中小学阶段设置人工智能相关课程并推广编程教育。随后，教育部出台《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》等文件，进一步明确了人工智能教育的课程内容与育人价值，将其纳入中小学基础普及教育范畴，推动我国中小学人工智能教育走向规范化发展。人工智能教育属于多学科融合的素养教育，区别于传统课堂讲授与普通科普教学。中小学开设人工智能课程，核心目标是面向全体学生普及基础常识、培养创新实践能力、树立正确的科技观念，帮助学生适应智能时代的发展需求，而非培养专业技术人才。与高校专业化的深度教学不同，中小学人工智能教育更注重基础启蒙与综合实践，贴合学生的认知发展规律，兼顾知识学习、能力提升与价值塑造。这也是当前开展中小学人工智能教学的基本立足点。

一、中小学人工智能教育教学发展现状

近年来，在国家政策引导与教育数字化改革的双重驱动下，我国中小学人工智能教育进入了较快发展阶段。各地教育行政部门、教研机构与学校积极推动人工智能课程落地实施，在课程开设、教学形式、资源建设、家校社协同等方面开展了大量实践探索，初步形成了以普及为导向、以素养为核心的发展格局。

（一）课程覆盖面不断扩大，教学活动渐趋常态

从全国范围来看，越来越多中小学将人工智能教育纳入日常教学体系。课程实施形式较为灵活，既有依托信息科技必修课进行的系统教学，也有通过校本选修课、社团活动、综合实践周等方式开展的补充性教学。在东部部分经济发达的城市，人工智能课程已实现较高覆盖，部分学校从小学低年级起便设置启蒙性的人工智能体验活动。中西部地区则更多采用在信息技术课程中渗透人工智能模块的方式，还有一些学校借助在线教学平台或远程双师课堂，缓解本地师资与硬件条件不足的问题。总体而言，人工智能课程正从零散的讲座、兴趣小组逐步向常态化教学过渡，教学活动开始形成相对固定的节奏与规范。

（二）教学形式逐步丰富，实践探究活动有所增加

在课堂教学层面，越来越多的教师开始突破传统的讲授式教学，引入项目式学习、任务驱动、情境探究等多元模式。例如，部分学校围绕“智能垃圾分类”“人脸识别门禁”“语音控制台灯”等贴近生活的主题，组织学生以小组形式开展项目实践。学生需要在理解基本原理的基础上，完成方案设计、程序调试、模型训练及成果展示等一系列任务。这类活动不仅提升了学生的学习兴趣，也帮助他们在动手过程中初步建立起算法思维与工程意识。此外，不少学校结合科技节、人工智能活动周、创客马拉松等主题活动，设置AI绘画、智能小车竞速、语音交互设计等体验与竞赛项目，为学生提供展示与交流的平台，进一步丰富了人工智能教育的实施形式。

（三）资源配套逐步完善，实践条件有所改善

在教材与课程资源方面，多个版本的教材已设置人工智能专题内容，部分出版社还配套开发了教师用书、学生活动手册、微课视频及在线实验平台。实践工具方面，一批国产人工智能教育平台陆续进入校园，提供面向中小学的可视化编程环境、模型训练工具及智能硬件套件。学生可以通过拖拽模块、调整参数、搭建简易模型等方式，初步体验人工智能技术的实现过程。部分条件较好的学校还建设了人工智能专用实验室或创客空间，配备智能机器人、无人机、图像识别设备等硬件，能够支撑学生开展较为完整的项目实践。

（四）家校社协同育人氛围初步形成，社会资源逐步介入

随着人工智能技术在社会生活中的广泛应用，家长对学生人工智能素养的关注度与支持意愿明显增强。部分学校通过组织家长开放日、亲子AI体验活动，邀请家长参与学生项目的观摩与评价，增进了家庭对学校人工智能教育的理解与配合。与此同时，科技馆、青少年宫、高校实验室、科技企业等社会力量也开始向中小学开放资源，提供科普讲座、参观体验、项目指导等支持。一些地区还建立了校外人工智能实践基地，学生可在课后或假期前往参与短期实训与探究活动。社会资源的逐步介入，在一定程度上弥补了学校实践条件的不足，初步形成了学校、家庭、社会协同推进人工智能教育的良好局面。

二、中小学人工智能教育教学存在的核心问题及成因分析

（一）教学模式固化僵化，实践教学实效性不足

在新课标改革不断深化的背景下，人工智能内容已被正式纳入中小学信息技术课程体系。但从当前通用的信息技术教材来看，人工智能板块的教学资源仍存在明显不足。教材中人工智能相关内容占比较低，大多仅简单介绍基础概念与内涵，未对核心技术展开系统深入的讲解。以教科版高中信息科技必修一教材为例，人工智能作为独立章节，整章仅有两个小节的教学内容，篇幅远少于前期编程相关知识。总体而言，现阶段初高中教材中的人工智能内容偏重理论讲解，配套的实践习题与课堂活动案例较为欠缺，难以构建理论与实践相结合的教学体系，无法满足学生深度学习与开展实践探究的需求。

当前中小学人工智能课堂的教学模式相对传统，难以适配课程育人的发展需求。课堂教学仍以灌输式、应试化授课方式为主，教师单向讲授知识，学生被动接受概念、原理与应用等理论内容，缺少独立思考、主动探究和动手实操的过程。这种教学模式不仅导致课堂氛围沉闷、学生参与积极性不足，也难以激发学生的探究兴趣与创新思维，大幅降低了人工智能课程的教学实效。

实践教学落实不到位，是现阶段人工智能教育的另一突出问题。人工智能本身实践性极强，实操探究与项目实践是培养学生学科核心素养的关键途径。但在实际教学过程中，实践教学往往流于形式。部分学校虽开设了人工智能实践课程，但实践内容形式单一、创新性不足，多为按照预设流程进行的机械操作。学生只需照搬步骤完成任务，无需自主思考、设计与探索，难以真正锻炼问题解决能力与创新思维，达不到实践育人的效果。

人工智能跨学科融合教学也未能有效落地。新课标明确提出，人工智能教育要推进多学科融合，依托“人工智能+多学科”模式实现综合育人。但目前多数教师的教学仍局限于信息技术单一学科，未能将人工智能知识与数学算法、科学探究、美术设计、劳动实践等内容有机结合。课堂缺少真实的跨学科应用场景，难以实现知识迁移与综合探究的教学目标。这使得学生只能碎片化记忆理论知识、完成机械化的实操任务，无法灵活运用人工智能技术解决生活中的综合性问题，严重影响了学生人工智能核心素养的培育成效。

（二）专业师资队伍薄弱，教学综合能力参差不齐

人工智能属于交叉型新兴学科，涵盖计算机科学、数学逻辑、工程技术等多个领域，对教师的专业知识、实操能力与教学设计能力均有较高要求。但目前全国中小学专职人工智能教师数量极度匮乏，难以满足常态化教学需求，绝大多数学校的人工智能教学由信息技术教师或科学教师兼任。兼任教师普遍存在专业知识储备不足、实操能力薄弱、教学经验欠缺等问题。多数兼任教师仅掌握基础的计算机操作与信息化教学技能，对人工智能核心算法、建模原理、智能系统运行逻辑等缺乏系统学习，面对抽象的教学内容与复杂的实践项目，难以开展精细化教学与针对性指导。

从师资培养的整体体系来看，当前面向中小学人工智能教师的专项培训机制尚不完善，培育效果有限。一方面，中小学教师日常教学任务繁重，很难抽出时间参与长期的脱产专项培训。同时培训覆盖范围有限，仅有少数教师能够获得专业培训机会，大部分教师难以得到系统的能力提升。另一方面，现有培训内容设计不够合理，内容宽泛且缺乏深度。培训形式以集中理论讲解、政策解读、前沿知识科普为主，同质化严重，未能结合一线课堂的实际教学痛点。培训中缺少课堂教学设计、实践项目指导、课堂实操打磨等实用性内容，无法真正帮助教师补齐教学短板、提升课堂执教能力。此外，人工智能学科的区域教研体系尚未完善，未能形成常态化的教学研讨与经验交流机制，教师之间难以实现资源互通与共同提升。

（三）评价体系单一滞后，素养导向评价机制缺失

教学评价是引导教学方向、检验育人效果、优化教学策略的重要抓手。当前中小学人工智能教育的评价体系严重滞后于新课标育人要求，单一化、应试化、片面化的评价模式制约了素养育人目标的落地。在评价内容上，多数学校仍沿用传统学科的应试评价逻辑，评价重点集中在理论知识记忆、基础概念理解、简单设备操作等浅层内容，片面关注知识掌握情况，忽视了对计算思维、信息意识、数字化学习与创新、信息社会责任这些核心素养的评价，无法全面反映学生的综合发展水平。

在评价方式上，终结性评价占据主导地位，过程性评价严重缺失。多数学校以期末纸笔测试或简单实操考核作为唯一评价依据，甚至没有规范的评价体系，仅凭单次考核结果判定学习效果，完全忽略了课堂参与、日常探究、项目实践、阶段性成长等全过程表现。人工智能教育的核心价值在于过程性的思维培育与能力提升，单一的终结性评价无法捕捉学生的成长变化，难以客观评价育人实效。

在评价主体与反馈机制上，当前评价以教师单向评价为主，学生自评互评、家长评价等多元主体缺失，评价结果主观性较强、全面性不足。同时，评价结果仅用于期末成绩评定与教学考核，缺乏针对性的数据分析与反馈应用，无法精准定位学生的学习短板与能力缺陷，也难以发现课堂教学中的问题与不足，无法实现“以评促学、以评促教”的评价目标，评价的育人导向与优化功能被严重弱化。

（四）人工智能工具缺乏，区域资源配置失衡

软硬件设备普及困难，极大限制了人工智能教育的落地实施。人工智能课程十分看重实践操作，但不少学校仍在使用老旧电脑设备，无法支撑各类AI实践教学活动。硬件普及主要面临三方面问题：一是专业设备价格偏高，多数学校经费有限，难以配齐教学设备；二是国产AI教育硬件产业尚不成熟，设备供给多依赖进口；三是行业缺少统一标准，不同厂商设备操作差异大，师生学习成本高，增加了教学开展难度。

教育资源配置不均，造成了人工智能教育发展的城乡、校际差距。城市优质学校经费充足、设施完善，配备专业AI实验室、实训设备和优质师资，能够常态化开展科创实践、项目式学习等活动，学生实践机会充足。而农村及薄弱学校资源匮乏，缺少专业实训设备与实践场地，只能依托普通设备开展浅层理论教学，无法开展实践课程。同时，优质教学设计、实训资源供给不足，难以支撑教师备课与学生深度学习。这种资源差距造成了城乡学生人工智能学习体验与能力发展的明显断层，不利于基础教育的均衡与公平发展。

三、中小学人工智能教育教学高质量发展优化策略

（一）优化课堂教学实施模式，深化跨学科融合实践育人

1.完善人工智能教材体系建设

教材是培养学生人工智能素养的重要载体。优质教材需要具备完整的知识体系，并侧重引导学生自主探究、解决实际问题。教材设计可结合科学探究与工程实践思维，让学生在独立思考与小组合作中学习，积累人工智能知识，提升实践能力，树立正确的伦理观。教材编排应遵循学生认知规律，由浅入深，围绕核心技术与生活应用场景设置学习单元，保障学生系统深度学习。各单元结合生活化、趣味化的真实案例，帮助学生联系生活经验理解知识，在解决问题、设计智能方案的过程中养成良好的认知与伦理意识。同时，教材应注重引导学生自主探究与合作学习，让学生重视思考与实践，逐步养成终身学习的能力。

2.创新传统课堂教学模式

针对课堂模式传统、学生参与度低的问题，学校需转变教学思路，摒弃灌输式授课方式。结合人工智能课程趣味性、实践性强的特点，教师可采用项目式学习、探究式学习等多元方式。课堂上精简纯理论讲授，给学生留出充足的思考、探究与实操空间，引导学生主动发现和解决问题。通过搭建生活化教学情境、设置趣味探究任务，活跃课堂氛围，调动学生学习主动性，激发创新与探究思维，切实提升课堂教学实效。

3.优化创新实践教学内容

为改善实践教学形式化的问题，学校和教师需优化人工智能实践课程设计。改变固定流程、机械复刻的实操模式，结合学生认知水平，多设计开放、创新、可探究的实践项目。鼓励学生自主设计方案、调试优化设备、独立解决实操问题，教师针对性开展指导，尊重学生的个性化创新思路。让学生在完整的项目实践中锻炼动手能力、逻辑思维与问题解决能力，真正发挥实践教学的育人价值。

4.落实跨学科融合教学理念

教师应打破单一学科的教学壁垒，积极落实新课标要求，推进人工智能跨学科融合教学。日常教学中主动对接数学、科学、劳动等学科内容，找准教学融合切入点。通过创设真实的跨学科应用场景、设计综合性学习任务，引导学生学会知识迁移与跨界思考。改变学生碎片化记忆、机械操作的学习现状，帮助学生运用人工智能技术解决生活与学习中的综合问题，全面提升人工智能综合素养与应用能力。

（二）健全全方位师资培育体系，打造专业化教学队伍

1.拓宽师资引进渠道

人工智能教育是典型的交叉学科，内容涵盖计算机、数学、工程等多个领域，对教师的跨学科综合知识提出了较高要求。只有将专业知识与各类通识知识融会贯通，搭建起均衡完善的知识体系，教师才能更好地胜任人工智能课程的教学工作。因此，各地教育部门和学校应结合实际情况，通过专项招聘、公费定向培养、人才引进等多种方式，吸纳人工智能、计算机科学、数字媒体等相关专业的优秀人才，充实专职教学队伍，逐步解决当前专职师资紧缺的问题。

2.实施分层精准培训

针对在职教师或兼任教师在人工智能教学方面的能力短板，可按照分层分类的思路设计个性化培训内容。面向基础薄弱的教师，重点开展人工智能基础知识、软件操作和日常教学设计等内容培训；针对有一定基础的教师，侧重项目式教学方法、跨学科融合、实践教学指导及人工智能伦理教育；对于能力较强的骨干教师，则重点培养科创活动指导、校本课程开发与教学研究能力。在培训形式上，应增加实操练习、优秀案例学习、课堂磨课等实践类内容，邀请一线优秀教师和行业专家进行现场指导，切实提高教师的实际操作能力与课堂教学质量。

3.深化师资培育改革

推进师范生人才培养模式改革，在师范专业课程中融入人工智能等新兴技术相关内容，及时更新师范生的知识结构。将人工智能素养纳入教师资格考核与认定环节，并在国家、省级教学成果评选中增设智能教育相关项目，以此调动教师开展智能教学创新的积极性。

4.搭建协同发展平台

搭建长期运行的教研交流平台，组建区域性人工智能教学教研共同体。依托平台组织区域内教师开展集体备课、公开课展示、教学研讨、优质课评比、典型教学案例分享等常规教研活动，推动教师之间交流教学经验、共享优质资源，实现共同进步。同时，深化校企、校地、校校之间的多方合作，联合科技企业、高等院校和科研机构，引入前沿技术、优质课程与专业师资。通过定期开展专题讲座、教学帮扶、科创培训等活动，帮助教师更新教育理念、拓展专业视野，不断提升综合素养与教学实践能力，逐步建设一支专业扎实、综合能力过硬、可持续发展的人工智能教学队伍。

5.完善素养测评机制

制定教师人工智能素养基本要求，明确不同岗位教师需要掌握的智能教学相关能力，结合岗位特点分层开展培训，确保教师全员参与、全面提升。搭建贴合教学实际的测评体系，设计难度梯度合理的智能化测评工具，鼓励各地学校常态化开展教师素养测评，依据测评结果精准查找不足，针对性补齐能力短板。进一步优化在职教师专项培训模式，改变以往培训内容雷同、偏重理论讲解的问题，建立精准对接教学需求、注重实践操作、长期持续的常态化培训机制。

（三）构建多元素养评价体系，落实以评促教育人导向

1.丰富评价方式，融合过程与终结性考核

在具体评价实施中，应严格落实新课标多元化评价理念，做到过程性评价与终结性评价并重、基础知识考核与实践应用考查结合、学生自评与多方互评互补。评价需要重点突出过程性考核，弱化单一的期末终结性评价。学校可为学生建立人工智能学习成长档案，全程记录课堂参与、自主探究、小组协作、项目实践、创意设计、作业完成情况及阶段性学习成果，将日常学习表现、实操成果和探究报告全部纳入评价范围。同时结合期末综合考核，采用“过程性评价60%+终结性评价40%”的综合计分方式评定学生成绩，改变单次考试定结果的片面评价方式。此外，搭配个性化定性评价，针对学生的思维特点、创新亮点和学习短板进行针对性点评，弥补量化考核的局限性，更全面地展现学生的综合发展情况。

2.拓宽评价主体，完善评价反馈机制

在评价主体方面，构建多方协同的多元评价机制，融合教师评价、学生自评互评与家长评价。其中，教师主要负责专业点评和整体学习情况把控；学生通过自我评价完成学习复盘与自我认知，借助小组互评相互点评、共同进步；家长侧重反馈学生课外人工智能知识学习与实践应用情况。多方联动有助于保障评价结果的客观性与全面性。同时，建立完善的评价反馈与优化机制，依托评价数据精准梳理教学短板与学生学习问题，针对性调整教学设计、开展个性化辅导，真正实现以评促学、以评促教，助力学生人工智能核心素养稳步提升。

（四）统筹资源均衡配置，缩小区域教育发展差距

1.完善软硬件设施建设，降低教学落地门槛

针对当前中小学人工智能软硬件设备不足、难以支撑实践教学的问题，各地应逐步完善校园智能教学基础条件。教育部门可适当加大数字化教学经费投入，优先为农村和薄弱学校更新老旧设备，配齐人工智能课程所需的基础实训器材，保障日常实践教学正常开展。同时，通过区域统一采购方式购置教学设备，降低采购成本，缓解学校经费压力。相关行业应加快国产AI教学设备的研发与升级，完善本土设备产业链，减少对进口设备的依赖。同时统一各类教学设备的操作规范与配套教学资源，降低师生的学习适应难度，为人工智能常态化实践教学打好硬件基础。

2.统筹优质教育资源，缩小城乡校际差距

面对城乡、校际人工智能教育资源差距较大的现状，可通过搭建跨校、跨区域的交流合作机制，平衡不同学校的教学资源。人工智能课程非常注重实践积累，仅靠课堂理论学习难以提升学生的实操能力。对此，可创新学习形式，推行类似“反向支教”的交流模式，组织硬件薄弱学校与资源优质学校结成帮扶搭子。利用寒暑假等空闲时段，组织资源薄弱学校的学生前往设施齐全、课程体系完善的优质学校交流学习。学生可以充分利用优质学校的AI实验室、实训设备和科创资源，亲身参与各类实践项目与探究活动，弥补本校实践条件不足的短板。这种校际互通的学习方式，能够让农村和普通学校的学生获得同等的实践锻炼机会，有效缩小城乡学生的学习差距，推动人工智能教育朝着更加均衡、公平的方向发展。

四、结语

人工智能教育是智能时代基础教育改革的重要内容，对培养学生数字素养、创新能力与科技伦理意识、储备科创人才具有重要意义，是推进教育数字化转型与科技强国建设的基础性工程。当前，中小学人工智能教育已实现初步普及，正处于提质升级的关键阶段，但仍存在课程体系零散、教学模式固化、师资薄弱、评价滞后、资源分配不均等问题，制约了教育质量的提升。对此，需要教育部门、学校与教师多方协同发力，通过完善配套政策、优化课程教学、更新育人理念、补齐资源短板，系统性破解现阶段的发展困境，推动人工智能教育朝着标准化、均衡化、高质量的方向发展。未来，中小学人工智能教育应坚守立德树人根本任务，持续优化育人模式，聚焦学生核心素养培育，助力学生全面发展，为基础教育数字化改革和国家科技创新发展夯实人才基础。

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