全球视野下中小学AI教育的实践探索
钱松岭.中小学人工智能课程发展的国际视野[J].中小学信息技术教育,2026(5):5-8.
文章从国际中小学人工智能课程实践的教育政策、课程价值定位、课程内容设置、课程实施保障等维度展开分析，归纳出其课程发展呈现出“素养导向、伦理先行、逐层深入、跨学科整合”的共性特征；在实施层面则遵循“小学阶段融合感知、初中阶段模块化渗透、高中阶段选修深化”的递进路径。同时，各国也普遍面临师资断层、数字鸿沟扩大、评价体系滞后等现实困境。
《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》与《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》的出台，标志着我国人工智能教育进入全面覆盖、系统推进的新阶段，我国中小学人工智能教育正处于从“政策启动”迈向“系统落地”的关键期。但在实践层面存在着“课程重叠”“伦理空转”“技术至上”等问题，同时还面临着基础设施不足、师资短缺、教育资源不平衡等诸多挑战。放眼全球，无论是国际竞争，还是未来社会发展、人才培养，中小学人工智能教育必将是各国战略发展的机遇，也是我们建设教育强国乃至社会主义现代化强国的有力支撑。
中小学人工智能教育已成为国际竞争“软实力战场”的核心，通过塑造下一代的技术认知、价值观与创新能力，助力国家保持国际权力格局中的优势地位。其定位凸显三重政治逻辑：第一，数字人才储备竞赛。如韩国“AI三强”战略、美国“AI-ready workforce”，将K-12教育视为培养数字劳动力的“人才培养路径起点”；第二，技术主权争夺。印度“Make AI in India”、欧盟“数字主权”强调通过基础教育培育本土AI生态，减少技术依赖；第三，意识形态输出，澳大利亚将伦理规范、包容性理念制度化，欧盟以“欧洲价值观”试图塑造全球AI治理的“西方范本”。
中小学人工智能教育是技术社会中个体主体性、伦理自觉与创新人格的完整培育。
第一，培育伦理责任与数字公民素养。欧盟强调AI素养要形成“负责任地塑造和使用AI的价值观”，韩国、印度等各国均在课程中强化技术伦理与社会责任。学生需遵循负责任的使用原则，为参与未来社会规则制定奠基。
第二，发展学生批判性思维与自主判断力。强调学生应从“被动使用者”转变为“主动理解者与审慎创造者”（美国）。学生学习识别算法偏见、数据滥用与自动化歧视（加拿大），形成“质疑而非盲从”的思维习惯，避免技术依赖，确保在信息洪流中保持独立思考。
第三，培养创造力与复杂问题解决能力。印度小学阶段游戏化编程、高中的顶点项目，均指向AI作为解决真实问题的赋能手段。从澳大利亚“培养技术能力的思考者”到英国“赋能创造性表达”，AI教育鼓励学生利用工具探索新视角，在跨学科项目中协作创新。
第四，奠定适应未来社会的终身学习基础。芬兰、英国等强调帮助学生理解AI的本质与局限，培养“适应力”与“好奇心”（欧盟）。这种素养超越具体技能，使学生具备持续更新知识、灵活应对技术变革的心理与认知基础。
国际中小学人工智能课程内容也因国情不同而有所不同，这也折射出技术主权、教育公平、伦理规范等方面国家战略优先级差异。
尽管各国中小学人工智能课程内容有不同侧重，但也展现出高度趋同的核心框架与基本共识。
一是素养本位。中小学人工智能课程的共同目标是培养“AI素养”，而非编程技能，强调批判性思维、伦理判断与数字公民责任。如美国“知情公民”、欧盟“负责任塑造AI”、加拿大“批判性AI素养”等。
二是伦理优先。在学习过程中无不嵌入伦理、偏见、隐私、社会影响议题。如日本“AI理解、伦理优先、强化人类优势”的原则。伦理教育内容从小学阶段的规范性伦理到初中阶段的思辨性伦理，再到高中建构性伦理逐步深化。澳大利亚在K-2年级通过数据隐私和个人信息价值的启蒙讨论，培养学生的基本隐私保护意识；日本则在编程思维的培养中强调规则意识和顺序执行的责任感，包括不随意泄露个人信息、尊重他人数据和遵守网络礼仪。初中阶段开始转向思辨性伦理，学生被引导分析AI技术的社会影响与伦理困境。美国则通过分析训练数据集的代表性偏差让学生理解数据质量对AI决策的影响；高中则进入建构性伦理的阶段，学生不仅要识别伦理问题，还要参与伦理设计和社会政策的讨论。日本在“信息I”课程中，系统讨论AI的社会风险和人类中心原则。
三是分层递进。普遍建立覆盖全学段的K-12课程体系：小学启蒙（感知与体验）→初中深化（原理与应用）→高中专长（系统设计与伦理思辨），如韩国的“基础-进阶-拓展”，印度的“认知-应用-创新”的课程逻辑框架。
四是融合创新。普遍打破学科壁垒，将AI与数学、科学、艺术、人文社会等领域深度融合，通过项目式学习和真实情境问题解决，培养学生综合运用知识解决复杂问题的创新能力。整合线上线下、校内校外资源，形成融合式课程生态。
国际中小学人工智能课程实施形态呈现高度趋同的学段分化逻辑，联邦制国家多依赖专业组织与非政府框架，如美国计算机教师协会（CSTA），加拿大Actua等专业组织开发课程框架，由地方参考采用；集权制国家多自上而下，将AI课程内容与国家课程协同设计。
1.小学阶段：融合感知，不独立设科
一些国家法律禁止13岁以下儿童使用生成式人工智能，而另一些国家尽管没有明确法律法规禁止儿童使用生成式人工智能，但也都通过框架引导学校、教师和学生安全、负责任地使用生成式人工智能工具，而非简单禁止。因此，小学阶段不独立开设AI课程，AI教育仅限于感知层面，如识别AI设备、分类、计数和简单的数据可视化，旨在通过感知和启蒙活动让学生初步接触人工智能的基础概念。
2.初中阶段：在课程融合基础上增加模块化渗透
进入初中阶段，一些国家持续保持课程融合的方式，如澳大利亚国家课程明确将AI列为“关联性主题”，并将其融入数学、科学和数字技术等学科。而另一些国家在现有课程中设置模块化单元，使用可视化工具帮助学生入门。重点不在于学生“使用AI完成任务”，而在于“理解AI如何工作”，以帮助学生建立对AI的基本认知。如韩国在初中设有“AI项目课”，通过与现有软件教学的衔接，引导学生探究AI在智慧农业、社区服务等领域的应用；印度的8年级学生将接受12小时的“AI启发模块”课程，涵盖数据、计算机视觉和自然语言处理等基本概念，为高中学习做好准备。
3.高中阶段：选修深化，双轨分流
高中阶段的课程实施分化明显，呈现出以下三种主要模式。一是必修基础，选修专业（日本模式）。日本高中必修课程“信息I”每周安排2~3课时，内容涵盖AI基础、数据伦理、信息安全等，确保所有学生掌握AI的基础素养。此外，部分学生可以选择“信息II”作为选修课程，进一步深入学习机器学习、数据分析等内容，以为大学先修做准备。二是课程内必修，独立选修（美、澳模式）。美国超过30个州将AI素养纳入计算机科学（CS）课程，AI教育通常以“整合模块”的形式出现在计算机科学课程中，部分州提供独立的AI选修课程，内容包括统计推断、机器学习算法等。澳大利亚则没有全国统一的AI课程，而是由各州自主设置相关课程，例如，新南威尔士州在《软件工程教学大纲》中将AI作为专业选修课程，而在《计算技术生活技能》课程中则侧重于满足特殊教育需求的学生。三是技能认证选修（印度模式）。印度中央中等教育委员会（CBSE）为9~10年级学生设立了AI技能选修课，并为11~12年级提供进阶选修课程，学生完成相关课程后可获得IBM、英特尔等企业认证，课程内容与产业需求紧密对接，强调技能的实用性和就业导向。无论是哪种模式，高中阶段的AI课程普遍采用普及与拔尖并行的双轨结构，即通过必修课程或计算机科学整合模块保障所有学生的基础AI素养，同时通过独立选修课程满足学生个性化的发展需求，能够根据学生的兴趣和职业规划提供多样化的学习路径。
1.师资培养
（1）职前培养。英国将AI教育能力纳入教师教育项目认证（Initial Teacher Training，ITT），要求所有师范生掌握Python编程和AI教学法，确保未来教师具备教授AI的基础能力；澳大利亚也推动AI内容进入职前必修课程，但目前这一模式尚未在所有师范院校完全普及，正处于推广阶段。
（2）职后培训。一是普及培训。澳大利亚通过“AI日”（Day of AI）活动提供全国免费的在线工作坊，为广大教师提供免费的资源和培训，确保即便是AI教育的初学者也能迅速掌握基础内容。二是精准培训。韩国通过培养“AI教育引领教师”（AI Lead Teachers），这些教师不仅自己掌握AI教学的核心知识，还负责在本地区开展教师培训与教学研究，起到“传帮带”的作用。三是能力认证。美国的计算机科学教师协会（CSTA）推出了AI教学微认证（Micro-credentials）项目，为教师提供了标准化的能力认证，这种认证机制为教师提供了灵活的培训路径，同时也为教育主管部门和学校提供了教师能力的标准化评价体系。
（3）社会补充。社会补充是人工智能师资培养体系中最具创新性的模式，主要通过社会资源和非正式渠道弥补正式教师教育的不足。如加拿大的Actua项目依托41所大学网络，培养大学生志愿者作为“青年榜样”，在原住民和偏远社区开展课外AI工作坊，弥补正式师资的不足。
2.资源供给
在资源供给方面，各国普遍依靠公私合作的协同模式来推动实施，确保技术和资金的多元供给，从而推动AI教育的普及和深入。例如，印度政府主导的多企业协同模式，加拿大联邦资金（CanCode计划）撬动社会资源，形成“政府资助+非营利组织执行+企业技术支持”的三方协同，美国联邦政府通过国家科学基金杠杆撬动高校与研究机构参与K-12 AI教育资源开发，形成转化链条，英国的“高校-企业-政府”三方协同。总之，政府主导，企业嵌入，高校支撑，非政府组织补位是关键要素。
3.共性瓶颈
（1）师资能力断层。日本的教师中有66%因工作量大而无法参加持续培训；美国只有46%的高中教师自信能够教授AI；澳大利亚的新任教师在AI素养方面存在明显的基础薄弱问题。
（2）数字鸿沟加剧。韩国2024年发布的白皮书显示，乡村学校AI数字教材的更新频率仅为城市学校的1/4。加拿大的偏远社区则依赖大学生志愿者项目来弥补资源差距。数字鸿沟在AI教育中的加剧，影响到整体AI教育的公平性和普及性。
（3）评价改革滞后。各国普遍面临“禁止还是放任”的困境，尤其是在如何应对生成式人工智能在学生作业中的应用时，存在较大的分歧。澳大利亚尝试通过“过程反思报告”评估学生的学习过程，而美国则探索通过跨学科项目的评估方式来应对AI工具带来的影响。然而，在大规模的标准化评价与个性化素养评估之间仍存在较大的张力，传统的评估体系难以适应快速变化的教育需求，迫切需要改革。