引言

這兩年，人工智能進入校園的速度明顯加快。很多學(xué)生已經(jīng)會用AI寫文字、生成圖片、整理資料，課堂上也開始出現(xiàn)各類AI體驗活動。

但值得注意的是，AI科技教育如果只停留在“會不會使用某個工具”，很容易變成一次新鮮體驗。學(xué)生看到了AI的結(jié)果，卻未必理解它為什么能完成任務(wù)；學(xué)會了操作界面，卻未必形成科學(xué)思維、工程意識和問題解決能力。

教育部等七部門印發(fā)的《關(guān)于加強中小學(xué)科技教育的意見》（下文簡稱《意見》）提出，要圍繞人工智能等科技前沿與新興領(lǐng)域開發(fā)課程資源，推動項目式、探究式、跨學(xué)科學(xué)習(xí)。也就是說，AI進入中小學(xué)，不應(yīng)只是教學(xué)生使用工具，而是要幫助他們理解智能技術(shù)如何參與現(xiàn)實世界。

AI教育的第一層，是“理解”

聯(lián)合國教科文組織在生成式AI教育與研究指南中強調(diào)，教育系統(tǒng)需要以“以人為本”的方式規(guī)劃和使用AI。這個判斷很重要。AI工具越容易使用，學(xué)校越需要避免把AI教育簡單等同于工具教學(xué)。

對學(xué)生來說，會使用AI生成一段文字、做一張圖片，只是最表層的能力。真正值得進入課程體系的，是AI背后的基本邏輯：數(shù)據(jù)從哪里來，機器如何識別信息，算法如何做出判斷，系統(tǒng)如何根據(jù)反饋不斷調(diào)整。

中小學(xué)階段并不需要把學(xué)生提前培養(yǎng)成算法工程師，但至少要讓他們建立基本的問題意識。比如：AI為什么會出錯？機器識別和人的判斷有什么不同？無人車為什么能沿著路線行駛？無人機為什么能按照路徑執(zhí)行任務(wù)？多個智能設(shè)備之間如何實現(xiàn)協(xié)同？

這些問題比“怎么使用某個AI工具”更接近科技教育的核心。工具會更新，平臺會迭代，但理解智能系統(tǒng)的能力，才更具有長期價值。

AI思維需要放進真實任務(wù)中培養(yǎng)

OECD在“AI與未來技能”相關(guān)研究中提出，隨著AI應(yīng)用范圍擴大，理解AI能力及其對教育和工作的影響，正在成為政策討論的重要基礎(chǔ)。換句話說，AI教育不是單獨增加一門工具課，而是要回應(yīng)未來社會對能力結(jié)構(gòu)的變化。

這也與國家科技教育政策的方向一致。《意見》強調(diào)，科技教育要基于真實情境問題解決，采用項目學(xué)習(xí)、問題探究、任務(wù)驅(qū)動等方式，引導(dǎo)學(xué)生綜合運用多學(xué)科知識和技能解決問題。

因此，AI科技教育更適合從真實任務(wù)切入，而不是從抽象概念開始。

例如，一個“校園智慧配送”任務(wù)，背后涉及路線規(guī)劃、傳感器反饋、避障判斷和任務(wù)效率；一個“低空巡檢”任務(wù)，背后涉及飛行控制、定位通信、圖像采集和安全邊界；一個“多設(shè)備協(xié)同”任務(wù)，則會進一步涉及規(guī)則設(shè)計、分工協(xié)作和系統(tǒng)調(diào)度。

學(xué)生在這類任務(wù)中學(xué)到的，不只是AI這個概念，而是一個智能系統(tǒng)如何感知、判斷、執(zhí)行、反饋和優(yōu)化。這樣的學(xué)習(xí)過程，才能把AI從“屏幕上的工具”轉(zhuǎn)化為“解決真實問題的方法”。

AI科技教育應(yīng)形成三個遞進層次

從學(xué)校落地角度看，AI科技教育可以分為三個層次。

工具

認知

原理

理解

場景

應(yīng)用

第一層是工具認知。學(xué)生可以了解AI工具的基本功能、適用邊界和使用規(guī)范，知道它能做什么、不能做什么，也知道不能完全依賴機器結(jié)果。

第二層是原理理解。學(xué)生要逐步理解數(shù)據(jù)、算法、傳感器、控制系統(tǒng)、反饋機制等基礎(chǔ)概念。這個階段不一定強調(diào)復(fù)雜代碼，而是通過可觀察、可調(diào)試的任務(wù)，讓學(xué)生理解“智能”是如何發(fā)生的。

第三層是場景應(yīng)用。學(xué)生需要把AI放到真實問題中使用，比如智慧交通、低空巡檢、智能制造、生態(tài)監(jiān)測、應(yīng)急救援等。這個階段更強調(diào)跨學(xué)科、工程實踐和協(xié)作能力。

世界經(jīng)濟論壇《Future of Jobs Report 2025》也提到，AI與大數(shù)據(jù)、技術(shù)素養(yǎng)、分析思維、創(chuàng)造性思維等能力的重要性正在提升。對學(xué)校來說，這意味著AI科技教育不能只追求課堂上的“好玩”，更要服務(wù)于學(xué)生長期能力的形成。

從屏幕走向?qū)嶓w，才更容易被理解

AI教育如果只在屏幕上完成，學(xué)生容易把AI理解成一個“會回答問題的軟件”；如果只做硬件操作，又容易變成設(shè)備體驗。比較有效的方式，是把數(shù)字平臺、編程工具和實體設(shè)備結(jié)合起來。

通過高巨創(chuàng)新的仿真平臺，學(xué)生可以先設(shè)計任務(wù)；通過無人機、無人車、機械臂、矩陣燈等智能硬件，學(xué)生可以看到程序執(zhí)行后的真實結(jié)果。這樣，抽象的路徑規(guī)劃、識別判斷、控制反饋，就會變成學(xué)生看得見、能操作、可復(fù)盤的學(xué)習(xí)過程。

在部分低空科技教育實踐中，也可以看到類似路徑：以智能硬件為載體，以數(shù)字平臺為支撐，把圖像識別、路徑規(guī)劃、多機協(xié)同等內(nèi)容轉(zhuǎn)化為學(xué)生可以參與的項目任務(wù)。這里的重點并不是展示設(shè)備，而是讓學(xué)生在操作、失敗、修正和協(xié)作中理解技術(shù)原理。

結(jié)語

AI科技教育的價值，不是讓學(xué)生更早掌握某個工具，而是幫助他們理解智能技術(shù)如何作用于現(xiàn)實世界。

真正有效的AI教育，應(yīng)當(dāng)讓學(xué)生從工具體驗走向原理理解，從單點操作走向真實任務(wù)，從個人使用走向協(xié)同解決問題。只有這樣，AI進校園才不只是一次技術(shù)展示，而能真正成為科技教育和未來人才培養(yǎng)的重要內(nèi)容。

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