AI赋能教育：三维素养评价体系与中小学融合路径

随着生成式人工智能技术的快速发展，教育领域正经历从“知识传授”向“能力培养”再到“思维塑造”的深刻变革。2025年3月，教育部宣布发布《人工智能教育白皮书》，标志着中国教育正式进入AI深度赋能的新阶段。本文基于《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》等政策文件，结合国内外最新研究成果，系统阐述“AI+知识、AI+能力、AI+思维”三维评价体系的内涵与标准，深入探讨中小学人工智能融入教学的具体路径、实施效果及评价机制，为构建适应智能时代的人才培养体系提供理论支持与实践参考。

关键词：人工智能教育；三维素养；评价体系；中小学；通识教育

一、作者简介

陈友芳，华南师范大学教育科学学院教授、博士生导师，教育部考试中心重大委托项目“中国高考评价体系”研制核心成员，教育部高中/义务教育课程标准修订组核心成员，国家统编思想政治教材主编。他深耕基础教育研究二十余年，兼具教育顶层设计的宏观视野与一线教学的实践经验，被誉为“教育评价与核心素养落地的实战派专家”。其研究聚焦于学科课堂教学、考试评价及教材理论，在《课程·教材·教法》《中国考试》等核心期刊发表数十篇高质量成果，始终秉持“怀抱着教育的梦想，贴着中国大地行走”的理念，为中小学“教—学—评”一体化改革提供核心技术支撑。

二、推荐语

作为教育领域“顶层设计+一线实践”双栖专家的倾力之作，本书突破了核心素养“只谈理念、难落地”的困境，提炼出双层多维细目表、学科思维考查等价、情境化试题难度控制、等级评分量表等一系列经实践检验的硬核技术。它不仅打通了“核心素养”与“课堂教学、考试评价”的转化通道，更提供了一套可复制、可迁移的实操方案，是中小学教师、教育研究者及管理者破解素养落地难题、提升教学与评价质量的案头必备指南。

三、图书目录

前辅文

第一章 导论

1. 核心素养的内涵及国际代表性核心素养框架

2. 独具特色的中国核心素养框架

3. 核心素养的基本特征与操作性转化问题

第二章 核心素养测评框架构建

1. 核心素养测评框架构建的理论基础

2. 核心素养测评框架的构建原则和构成要素

第三章 双层多维细目表技术

1. 从双向细目表到双层多维细目表

2. 双层多维细目表技术示例

第四章 学科思维属性考查等价技术

1. 学科知识与学科思维

2. 学科思维考查的操作性转化技术

第五章 必备知识情境化模式下的试题难度控制进阶技术

1. 必备知识情境化

2. 试题难度控制进阶技术

第六章 基于学科任务完成质量的等级评分量表技术

1. 基础教育课程改革需要新的评分技术

2. 基于学科任务完成质量的等级评分方法

第七章 学科本质与课堂教学

1. 学科本质的三重理解与课堂教学的本质偏离问题

2. 体现学科本质的课堂教学基本模式与原则

第八章 基于关键问题解决的课堂教学

1. 基于关键问题解决的课堂教学理论构成

2. 基于关键问题解决的课堂教学代表性学科示例

第九章 “教—学—评”一致性的多维理解

当前，以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型技术正在重塑知识生产与传播方式。据教育部统计，截至2025年，国家智慧教育平台注册用户已突破1.64亿，覆盖220余个国家和地区，成为全球最大的教育资源数字化中心。在此背景下，人工智能素养已从“选修技能”升级为“基础素养”，与读写算能力并列成为现代公民的核心竞争力。

国际上，欧盟与OECD于2025年6月联合发布《赋能AI时代的学习者：中小学AI素养框架》草案，这是首个政府间联合制定的K-12全学段AI素养标准，提出“技术能力-伦理意识-生态责任”三位一体模型。美国已有25个州出台中小学AI教育政策，其中佐治亚州创新性地提出“红绿灯”权限场景分级模型，按使用权限将AI应用场景划分为红灯（完全禁止）、黄灯（限制使用）、绿灯（开放使用）三个等级。

我国中小学人工智能教育经历了从“模块化”到“体系化”的演进过程。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能教育纳入国家战略；2022年，《义务教育信息科技课程标准》发布，人工智能成为六条逻辑主线之一；2024年11月，教育部办公厅发布《关于加强中小学人工智能教育的通知》，明确“到2030年前在中小学基本普及人工智能教育”的目标。

2025年是中国人工智能教育的政策密集出台年。3月5日，教育部部长怀进鹏在两会“部长通道”宣布将于年内发布《人工智能教育白皮书》，系统规划AI技术如何重塑基础教育、职业教育和高等教育全链条。5月12日，教育部基础教育教学指导委员会正式发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，为全球教育领域应对技术变革贡献中国方案。

北京市率先响应，印发《北京市推进中小学人工智能教育工作方案（2025—2027年）》，明确从2025年秋季学期开始，全市中小学校开展人工智能通识教育，每学年不少于8课时。广东省、浙江省、天津市等地也相继出台实施方案，形成“国家统筹、地方落实、校本实施”的三级推进格局。

基于布鲁姆教育目标分类学、加涅学习结果分类理论以及UNESCO《学生人工智能能力框架》，结合我国《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”四维目标，本文构建“AI+知识、AI+能力、AI+思维”三维评价体系，三者呈螺旋递进关系：

AI+知识是基础层，关注学生对人工智能基本概念、原理、技术路径的系统掌握；AI+能力是应用层，强调学生运用AI工具解决实际问题、完成复杂任务的操作技能与创新实践；AI+思维是高阶层，培养学生适应智能时代的计算思维、批判性思维、创造性思维及伦理判断能力。

在人工智能时代，“知识”的内涵发生根本性变化。传统教育强调知识的记忆与复现，而AI+知识更关注知识的获取方式、验证逻辑与更新机制。

1. 知识维度的构成要素

根据钟柏昌教授团队发表在《Computers & Education》（中科院1区Top期刊）的研究成果，中学生人工智能素养的知识维度包括：人工智能基础概念（机器学习、深度学习、神经网络等）、技术原理（数据、算法、算力的关系）、应用场景（计算机视觉、自然语言处理、语音识别等）以及社会影响因素。

《中小学人工智能教育课程方案与实施建议》将知识内容划分为三个层次：小学阶段侧重“AI小助手”体验，学习语音识别、图像分类等基础技术；初中阶段依托信息科技课程，开展智能气象站、校园能耗优化等跨学科项目；高中阶段引入开源框架，指导学生开发简易AI应用。

2. 知识评价的创新路径

传统的纸笔测试难以评估学生对AI知识的深层理解。新的评价方式包括：

概念图绘制：评估学生对AI概念间关系的结构化理解

技术原理解释：要求学生用通俗语言解释“AI是如何工作的”

错误诊断：呈现AI系统的错误案例，让学生分析原因

知识迁移：将AI原理迁移到新情境中的应用能力

能力维度是连接知识与思维的桥梁，强调“做中学”与“用中学”。教育部《人工智能教育白皮书》明确指出，要破解教育“不可能三角”（个性化、高质量、大规模），通过AI技术实现三者的有机融合。

1. 能力维度的层次结构

根据《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，AI能力分为三个层级：

2. 能力评价的表现性任务

能力评价应采用“真实情境+复杂任务”的表现性评价方式：

项目作品评价：评估学生在智能系统设计中的完整表现

问题解决过程：记录学生面对AI技术故障时的调试过程

人机协作效能：测量学生与AI协同完成任务的质量与效率

工具迁移能力：将已掌握的AI技能应用到新工具上的速度

思维维度是AI素养的核心与灵魂，决定学生能否在智能时代保持主体性与创造性。欧盟与OECD联合框架将思维素养定义为“理解和批判性评估AI系统的能力”。

1. 思维维度的核心构成

基于国内外研究，AI+思维包含四个关键要素：

计算思维：分解问题、模式识别、抽象化、算法设计的能力。北京师范大学研究团队指出，计算思维是AI素养的基础性思维方式，应贯穿中小学各学段。

批判性思维：质疑AI输出结果的准确性、识别算法偏见、评估数据