人工智能走进校园,孩子究竟该学什么?——中小学AI通识教育的政策基础与育人探索

假如说数年前，中小学人工智能教育还主要活跃于科技社团、机器人赛事、创客空间以及部分特色学校之中，那么当下，它正逐步演变为面向全体学生的基础性课程。

人工智能既能解答疑问、撰写文章、生成图像、编写代码、处理数据，也能充当“智能学伴”“虚拟助教”及教学管理帮手。面对如此深刻的技术变革，学校不得不直面一个核心议题：

当人工智能可以迅速生成答案之际，教育到底应当培育学生哪些能力？

答案显然不能仅仅是“教学生会用几款AI工具”。

工具会持续更新，平台会迅速迭代，当下熟练的操作，过几年或许便会过时。真正具备持久价值的，是助力学生构建理解人工智能、审慎运用人工智能、评判人工智能产出、创造性地驾驭人工智能并对技术后果担责的综合素养。

截至2026年8月，我国中小学人工智能教育已构筑起涵盖国家战略、课程标准、专项通知、通识教育指引、生成式人工智能使用规范及“人工智能+教育”行动方案的政策框架，人工智能教育正从少数学校的探索性课程，迈向全学段、常态化、体系化与普惠化的发展轨道。

这意味着，中小学人工智能教育已不能再止步于“是否开展”的争论，而需进一步回应：

- 人工智能通识教育究竟“通识”哪些内容？

- 小学、初中、高中各自应当学到何种深度？

- 怎样协调人工智能与信息科技、科学、综合实践等课程的联系？

- 教师应当如何运用生成式人工智能？

- 如何避免学生过度依赖AI、照搬AI、盲从AI？

- 如何保障未成年人隐私与学校数据安全？

- 如何缩小城乡之间、校际之间的“智能差距”？

- 如何构建契合中国教育实情的课程、教学、评价与治理体系？

这恰是本文力图系统阐释的问题。

一、从国家战略到课堂日常：我国中小学人工智能教育的政策沿革

把握当下的中小学人工智能教育，首先需厘清其背后的政策演进脉络。

这条脉络并非简单意义上的“增设一门新课”，而是伴随我国创新驱动发展、教育数字化、科学教育、拔尖创新人才培养及教育强国建设持续深化的系统性布局。

1. 2017年：人工智能教育跻身国家战略视野

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能确立为引领新一轮科技革命与产业变革的关键战略性技术，并提出逐步推进全民智能教育，于中小学阶段设立人工智能相关课程，逐步铺开编程教育。

这一时期的人工智能教育，呈现出鲜明的“启蒙”与“人才储备”色彩，实践形态主要涵盖：

- 编程教育；

- 机器人教育；

- 创客教育；

- 信息学活动；

- 人工智能科普；

- 科技创新竞赛。

这一阶段的核心价值，在于使人工智能从高等教育与产业研究领域延伸至基础教育层面，在青少年心中播撒科学兴趣与创新意识的种子。

然而从当下视角审视，人工智能教育不等同于编程教育，也不等同于机器人竞赛。编程是理解与实现人工智能的关键路径之一，却非人工智能通识教育的全部内涵。

2. 2022年：人工智能正式纳入义务教育课程标准

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的颁布，是我国中小学人工智能教育演进的关键里程碑。

课程标准不再单纯将人工智能视作课外拓展内容，而是将其嵌入信息科技课程体系之内。其中，“人工智能与智慧社会”模块涉及：

- 人工智能的基本概念与典型应用；

- 数据、算法与算力等技术基石；

- 搜索、推理、预测与机器学习等实现路径；

- 传统计算方法与人工智能方法的区别；

- 人工智能引发的伦理与安全挑战；

- 智慧社会的发展前景；

- 自主可控技术的重要意义。

课程标准要求学生不仅能辨识身边的人工智能应用，还要理解人工智能与现实社会的关联，掌握其主要术语、技术基础、实现方式、发展方向及安全挑战。

这一转变传递出一个关键信号：

中小学人工智能教育的目标，已从“接触新技术”迈向“构建系统认知”，从“掌握操作”迈向“培育素养”。

人工智能不再仅仅是某种神奇的外部工具，而成为学生理解数字社会、智慧社会与未来生活的重要知识基石。

3. 2023年：人工智能教育融入“大科学教育”格局

2023年，教育部等十八部门联合印发《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》，强调在教育“双减”中落实科学教育加法，优化课程体系、改进教学方法、强化师资队伍、整合校内外资源，推动学校主阵地与社会大课堂有机衔接。

人工智能教育与科学教育并非彼此割裂的两套体系。

人工智能天然具备跨学科属性，它贯通着：

- 数学；

- 信息科技；

- 科学；

- 工程；

- 语言；

- 艺术；

- 劳动；

- 道德与法治；

- 社会研究。

因此，具有中国特色的中小学人工智能教育，不应构筑为孤立的“技术孤岛”，而应置于教育、科技、人才一体化发展的宏观格局中加以理解。

同一时期，教育部颁布《教师数字素养》教育行业标准，从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任与专业发展等方面，对教师借助数字技术优化、创新与变革教育教学提出要求。

这表明，人工智能进课堂的前提，并非先行采购设备，而是首要提升教师素养。

4. 2024年：从基地试点迈向系统推进

2024年2月，教育部公布184个中小学人工智能教育基地，要求基地在课程建设、学科融合、教学方式变革、资源共建共享、教师数字素养培育与学生全面发展等方面发挥示范效应。

2024年年底，教育部进一步部署加强中小学人工智能教育，提出：

- 小学低年级侧重感知与体验；

- 小学高年级与初中阶段侧重理解与应用；

- 高中阶段侧重项目创作与前沿应用；

- 统筹信息科技、科学、综合实践活动、劳动等课程；

- 推进任务式、项目式与问题式学习；

- 将人工智能教育纳入课后服务与研学实践；

- 加强城乡统筹；

- 利用国家平台促进优质资源共享。

由此可见，人工智能教育并非要求所有学校立即单独增设一门高难度课程，而是允许学校依据自身条件，采取：

- 独立设课；

- 学科融合；

- 主题活动；

- 项目实践；

- 课后服务；

- 研学实践；

等多种方式稳步推行。

5. 2025年：通识教育与生成式人工智能使用获得系统指引

2025年，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出促进人工智能助力教育变革，加强课程体系改革，制定完善师生数字素养标准，建设教育大模型，同时强化数据安全、算法安全与伦理安全。

同年，教育部基础教育教学指导委员会发布两份具有重要指导价值的文件：

- 《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》；

- 《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》。

前者回应“中小学生应当学什么人工智能”，后者回应“学校、教师、学生与家长应当如何使用生成式人工智能”。

《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》明确，人工智能通识教育是面向全体中小学生，借助系统化课程、活动与实践，普及人工智能基本概念、技术原理、应用场景、伦理安全与社会影响的基础性教育。其培育目标并非单一的技术操作，而是实现知识、技能、思维与价值观四位一体的协同发展。

这一定义尤为关键。

它表明人工智能通识教育不是面向少数科技特长生的专业预科，也不是以竞赛获奖为唯一目标，而是面向全体学生的基本素养教育。

6. 2026年：构建全学段教育与全社会通识教育体系

2025年4月25日，在中共中央政治局第二十次集体学习时，习近平总书记强调推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培育高素质人才。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同模式，推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，同时防范模型黑箱、幻觉与算法歧视等风险。

2026年4月，教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局联合印发《“人工智能+教育”行动计划》。计划提出，到2030年，人智能与教育深度融合格局基本形成，构建纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系。对于中小学，文件强调开齐开足开好人工智能相关课程，推动人工智能教育纳入地方课程体系，开展跨学科教学，并支持农村与边远地区学校利用国家平台开好课程。

梳理这条政策主线，我们能够清晰地洞察我国中小学人工智能教育正在经历四个根本性转变：

以往的探索形态

当下的发展方向

面向少数兴趣学生

面向全体中小学生

以编程、机器人为主

概念、技术、应用、伦理并重

以活动与竞赛为主

纳入课程、教学与评价

重工具操作

重核心素养与人的发展

二、何为真正的人工智能通识教育？

人工智能进入校园后，最易出现的误区，便是将“人工智能通识教育”误解为“人工智能工具培训”。

今天教学生使用某款对话工具，明天教学生使用某款绘图工具，后天再教一个智能体平台——此类课程虽然热闹，却可能缺乏稳定的知识架构。

真正的人工智能通识教育至少应囊括四个层次。

第一层：认识人工智能

学生要明晰：

- 何为人工智能；

- 人工智能与普通自动化程序有何区别；

- 人工智能、机器学习与深度学习的关联；

- 人工智能为何依托数据、算法与算力；

- 语音识别、图像识别、推荐系统、自动驾驶的运作原理；

- 生成式人工智能为何能够生成文本、图片、音频与视频；

- 人工智能为何会出错。

这一层解决的是“知其然”。

第二层：使用人工智能

学生需学会：

- 依据任务选取合适的AI工具；

- 清晰、准确地阐述问题；

- 对复杂任务进行拆解；

- 比较多次生成结果；

- 辨识明显错误；

- 查阅权威资料予以验证；

- 对AI输出进行修改、重组与再创造；

- 阐明人工智能在作品中的参与方式。

这一层解决的是“能够合理运用”。

但需着重强调：

提示词能力仅是人工智能素养的组成部分，并非人工智能素养的全部。

若学生只会不断调整提示词，却不晓数据从何而来、模型为何出错、结论如何验证，就依旧只是工具使用者，而非具备人工智能素养的学习者。

第三层：创造人工智能应用

学生要循序渐进地学习：

- 提出真实问题；

- 分析用户需求；

- 收集与整理数据；

- 对数据进行标注；

- 选取适当的算法或平台；

- 训练与测试简易模型；

- 分析模型错误；

- 优化解决方案；

- 展示项目成果。

这一层强调“做中学、用中学、创中学”。

学生不一定都要从底层编写繁复算法，但应当经历人工智能项目的基本流程：

第四层：判断与治理人工智能

学生还必须能够思考：

- AI生成的内容是否可靠？

- AI为何会产生“幻觉”？

- 数据是否具备代表性？

- 模型是否对某些群体不公？

- 个人信息是否被过度采集？

- AI作品是否存在著作权问题？

- 自动化决策由谁担责？

- 哪些任务可交由AI，哪些必须由人决定？

- AI是否会削弱人的独立思考与真实交往？

这一层解决的是“技术向何处去、由谁负责”。

因此，完整的人工智能素养可表达为：

人工智能素养=知识理解+应用能力+思维品质+伦理责任

这与《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》提出的“知识—技能—思维—价值观”四位一体培养思路相契合。

熊璋教授指出：人工智能是计算机科学的关键分支，是信息科技的重要延伸。与之相应，人工智能素养应是数字素养与技能的深化、延伸与拓展，涵盖人与人工智能交互、协同时所展现的意识、思维、学习创新以及社会责任担当。具体而言，人工智能素养包含数字意识、协同计算思维、数智化学习与创新、智慧社会责任四个维度。

三、分学段设计：小学、初中、高中各自应当学什么？

中小学人工智能课程不能简单地将大学课程压缩后下放，也不能让所有年龄段的学生学习相同内容。

课程设计必须遵循学生认知发展规律，形成分层递进、螺旋上升的体系。

1. 小学阶段：重在感知、体验、兴趣与安全习惯

小学阶段不宜一开始就讲解繁复算法，更不应将抽象数学公式作为主要教学内容。

小学低年级可以学习：

- 观察生活中的人工智能；

- 体验语音识别与图像识别；

- 比较人与机器在感知、记忆、判断方面的差异；

- 认识智能音箱、导航、翻译、推荐等应用；

- 了解AI并非“真正知晓一切”；

- 养成不随意输入姓名、照片、住址等信息的习惯。

小学高年级可以逐步接触：

- 可视化编程；

- 简单的数据采集；

- 数据分类与标注；

- 基础图像识别；

- 简单智能应用设计；

- AI生成内容的真假判断；

- 数字身份与隐私保护；

- AI作品中的署名与版权意识。

这一阶段的关键词为：

看得见、摸得着、愿意问、敢质疑、守规则。

《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》提出，小学阶段认知上侧重体验与兴趣，技能上侧重基础应用，思维上进行逻辑与计算思维启蒙，价值观上建立安全习惯、隐私保护与数字身份意识。

2. 初中阶段：重在原理理解、基础应用与工程思维

初中阶段可从“体验人工智能”迈向“理解人工智能”。

学生应逐步掌握：

- 数据、特征与标签；

- 训练数据与测试数据；

- 监督学习的基本概念；

- 分类、回归与聚类的区别；

- 机器学习的基本流程；

- 模型准确率与错误类型；

- 生成式人工智能的基本特点；

- AI幻觉、虚假信息与算法偏见；

- 简单智能体或场景化应用搭建。

例如，学生可以完成以下项目：

- 校园垃圾图像分类；

- 垃圾邮件识别；

- 学习时间与成绩的相关性分析；

- 校园植物智能识别；

- 图书馆智能问答助手；

- 校园用电数据分析；

- 学生阅读兴趣聚类；

- 基于本地知识库的校园导览智能体。

初中阶段尤要形成一条基本的工程决策链：

《指南》提出，初中阶段应助力学生理解机器学习基本流程以及数据特征与算法选择的关联，通过项目式学习完成数据整理、分析与场景化应用，并形成“需求分析—技术适配—效果评估”的工程思维。

3. 高中阶段：重在系统思维、模型构建与创新实践

高中阶段可进一步进入人工智能系统层面的学习。

核心内容可包括：

- 机器学习的基本数学思想；

- 分类、回归与聚类模型；

- 神经网络的基本结构；

- 生成式人工智能的基本机制；

- 模型训练、验证与评价；

- 数据集质量；

- 算法偏见；

- 模型可解释性；

- 智能体设计；

- 跨学科综合项目；

- 人工智能与国家战略、产业发展与社会治理。

高中生应当逐渐理解：

一个AI系统的价值，并非由算法复杂程度决定，而是由问题价值、数据质量、模型效果、用户需求、社会影响与伦理安全共同决定。

适合高中阶段的项目可包括：

- 基于校园数据的节能方案；

- 地方文化数字传播智能体；

- 农作物病虫害图像识别；

- 社区养老信息助手；

- 非遗图案识别与生成；

- 水质数据分析与风险预测；

- 公交客流预测；

- 面向特殊群体的无障碍学习工具。

《指南》强调，高中阶段要理解生成式人工智能及其社会影响，能够构建与优化简易模型，开发跨学科人工智能解决方案，并从技术原理、系统架构与社会影响三个层面形成系统思维。

四、人工智能课程应当囊括哪些核心内容？

结合我国课程标准、政策要求与学生发展规律，中小学人工智能通识教育可构建六个相互关联的内容模块。

模块一：人工智能认知

涵盖：

- 人工智能的基本概念；

- 人工智能发展简史；

- 人工智能、机器学习与深度学习的关联；

- 生活中的AI应用；

- 智慧社会；

- 人与机器的差异；

- 人机协作。

模块二：数据素养

涵盖：

- 何为数据；

- 结构化、半结构化与非结构化数据；

- 数据采集；

- 数据清洗；

- 数据标注；

- 特征与标签；

- 数据可视化；

- 数据质量；

- 数据偏见；

- 数据隐私。

人工智能课程必须讲授数据，原因在于：

AI并非从真空中汲取智慧，而是从数据中习得人类世界留下的痕迹。

数据不完整，模型可能失真；数据有偏见，模型可能放大偏见；数据