高中階段如何加強人工智能教育？| 高中課標修訂解讀⑦

2025年10月，教育部正式印發《普通高中信息科技課程標準日常修訂版（2017年版2025年修訂）》，這也是普通高中信息科技課程標準時隔五年后又一次修訂。

為幫助一線教師深入理解課程標準修訂以及就信息科技課程教學中一些話題進行交流，特邀首都師范大學信息工程學院唐曉嵐副教授與北京市東城區教育科學研究院研修員魏寧展開深度對話。 點擊查看完整版對話：

本文聚焦信息科技課程中的人工智能。

唐曉嵐

博士，首都師范大學信息工程學院副教授，人工智能（師范）專業負責人，教育部義務教育信息科技課程教學指南編寫組核心成員，國家教材重點研究基地（中小學信息科技教材研究）兼職研究員，中國教育學會中小學信息技術教育專委會理事，中國計算機學會教育專委會執行委員，“國培計劃”教育部中小學骨干教師遠程培訓項目課程專家，哈佛大學訪問學者。關注中小學信息科技和人工智能教育，主持國家和北京市自然科學基金等項目。

魏寧

北京市東城區教育科學研究院研修員，《中國信息技術教育》雜志特約撰稿人/專欄作者。

魏寧：這次的《日常修訂版》，一個顯著的變化，就是人工智能成為六條邏輯主線之一，并且，也能在修訂版的文本中看到大量的人工智能元素，我想這也反映了技術的發展和時代的要求。

唐曉嵐：是的，這次高中課標的日常修訂，人工智能成為一個非常醒目的主題。2025年4月，教育部等九部門發布《關于加快推進教育數字化的意見》，要求“將人工智能技術融入教育教學全要素全過程”。無論從時代背景還是政策要求上，在高中課標中加強人工智能的元素都是必然的。

相對義務教育階段，高中階段的人工智能教學將在小學、初中的學習基礎上，加入更新、更前沿的一些學習內容，如智能體、大模型，以及一些智能系統的搭建。并且更加側重于實踐探究能力的培養，也就是通過項目式學習的方式，借助智能體等生成式人工智能技術開展創新的項目設計，去解決現實生活中真實、復雜的問題。

當然，我們知道，每一輪課標修訂后都會有一個過渡期，在落實中也會照顧到不同地區的差異性，如果義務教育階段沒有打下較好的基礎，那么高中階段也會適當補足一些相關知識。

魏寧：《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》提出：“中小學人工智能通識教育是指面向全體中小學生，通過系統化的課程、活動和實踐，普及人工智能的基本概念、技術原理、應用場景、倫理安全和社會影響的基礎性教育�！彼w了從小學到高中各個學段。從去年開始，全國各地也都紛紛開展了中小學人工智能通識教育，那么，人工智能通識教育與信息科技課程中的人工智能模塊是怎樣的關系，尤其是在高中階段？

唐曉嵐：我覺得可以把廣義上的人工智能教育分成兩部分，一部分傾向于人工智能的技術原理，強調其專業性的一面，另一部分傾向于人工智能的應用，更強調普及性。

“專業性”的人工智能教育側重于對技術原理、項目實踐的理解與探究，它所肩負的一個重要使命，是為國家培養未來人工智能領域的專業人才奠定基礎，為拔尖創新人才能脫穎而出創造良好的條件，以提升國家的科技競爭力。目前來看，這部分內容還是需要信息科技課程及教師來承擔。

在上一次課標修訂的時候，生成式人工智能的突破性發展還沒有到來，而在這次高中課標的日常修訂中，增加了人工智能的相關內容和表述。例如，在“數據與計算”模塊中，增加了“理解數據、算法、算力對人工智能發展的重要作用”；在“信息系統與社會”模塊中，增加了“體驗人工智能對人機交互帶來的影響，了解生成式人工智能為信息系統帶來的創新應用”；在“人工智能初步”模塊中，增加了“通過實例，比較生成式人工智能善于解決和不善于解決的問題，了解人工智能大模型應用中數據、模型訓練和參數調整的意義”等表述。

“普及性”的人工智能教育，也就是人工智能的應用，原則上可以融入所有的學科，也是所有教師都應該關注的。就像文件中所說的，人工智能技術要“融入教育教學全要素全過程”，在語文、數學、英語、音樂、美術、體育等學科中，都可以讓學生去體驗人工智能的不同應用，感受人工智能在不同領域的價值。

學校在進行人工智能教育的時候，既需要將人工智能教育與信息科技課程中的人工智能邏輯主線的內容相關聯，進行很好的融合，而不是另起爐灶，也需要從學校層面，對信息科技課程中的人工智能部分與普及性的人工智能教育進行合理的關聯、設計、安排，讓學生的學習更高效。

魏寧：在這次《日常修訂版》的“人工智能初步”模塊中，增加了“了解人工智能大模型應用中數據、模型訓練和參數調整的意義”。您如何看待高中階段人工智能的相關教學內容？對于模型訓練需要做到何種程度？

唐曉嵐：我覺得首先應該明確人工智能教育的總體目標，中小學人工智能教育的總體目標是培養學生的人工智能素養，人工智能素養是在數字素養與技能基礎上的拓展和延伸，主要包括數據意識、協同計算思維、數智化學習與創新、智慧社會責任。具體來說，數據意識要求學生從對信息的敏感性上升到對人工智能科學技術的敏感性，對平臺、工具、資源的敏感性，對人工智能生成內容的價值和可靠性的判斷力。協同計算思維要求從抽象化、形式化、模塊化和自動化的“計算思維”，上升到對人機協同的動態優化與批判性驗證。數智化學習與創新要求從單一的數字化工具使用能力轉向以人機協同實現知識重構與跨界突破，不僅關注對數字資源的整合，還注重人機協同，推動知識創新邁向更高層次。而智慧社會責任則強調在研發和使用人工智能時揚善除惡、興利除弊的原則，關注對人工智能倫理的前瞻性挑戰，從“遵守既有規則”擴展到“參與規則構建”。

從人工智能素養這個總的培養目標來看，如果學生所學內容能夠提升他的人工智能素養，那么就是有價值的。對于具體內容，并不存在“一刀切”的教學內容，學生也未必一定要從頭來搭建一個模型、從頭來寫算法，這可能對于大部分高中生很有挑戰性。讓學生在訓練模型的過程中通過調整參數來體驗，同樣可以達到課標的要求，也是可以實現人工智能素養的培養目標的。

總的來說，高中信息科技課程中人工智能模塊的教學還是要針對學生的具體情況，選擇恰當的教學內容和方式，這樣才有助于培養學生的人工智能素養。

文章刊登于《中國信息技術教育》

2026年第8期

引用請注明參考文獻：

唐曉嵐，魏寧.信息科技課程面面觀——從課標日常修訂說起[J].中國信息技術教育，2026（08）：4-12.

《普通高中信息科技課程標準日常修訂版（2017年版2025年修訂）》解讀

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