為貫徹落實國家教育數字化戰略行動，持續深入推進信陽市國家中小學智慧教育平臺應用推廣工作，宣傳并分享在平臺應用過程中涌現的創新思路與典型做法，信陽市現代技術教育服務中心將對2025年國家中小學智慧教育平臺應用優秀案例征集活動中評選出的優秀案例進行展播，歡迎大家收看。

【摘要】

新課標明確將人工智能教育納入高中信息技術課程體系，聚焦學生創新思維、數字素養等核心素養培養。針對本地高中人工智能教學中師資專業能力不足、優質資源分散、教學模式固化等痛點，本案例依托國家中小學智慧教育平臺（以下簡稱“國家平臺”）的課程教學、教師研修、作業活動等核心功能，整合多版塊優質資源，構建了“資源整合 - 研修賦能 - 實踐探究 - 多元評價” 的閉環教學模式。通過為期一學年的實踐，教師人工智能教學能力顯著提升，學生核心素養得到有效發展，形成了可復制、可推廣的高中人工智能教育應用范式，為新課標背景下依托國家平臺破解教育教學難點提供了實踐參考。

【關鍵詞】

國家中小學智慧教育平臺；高中人工智能教育；核心素養；教師專業發展；教學創新

引言

（一）實施背景

新課標要求落實核心素養培養：《普通高中信息技術課程標準（2017 年版 2020 年修訂）》將 “人工智能初步” 列為必修模塊，強調通過 AI 知識學習與實踐應用，培養學生的計算思維、創新意識和數字社會責任，這對高中人工智能教育的實施提出了明確要求。

然而，作為前沿交叉學科，本地高中人工智能教育面臨瓶頸：調研發現，本地多數高中存在三大痛點。一是師資薄弱，多數信息技術教師出身計算機科學，對機器學習、深度學習等AI核心知識體系掌握不深，存在“不敢教、不會教”的普遍焦慮；二是資源匱乏，校內 AI 教學資源零散，缺乏體系化、高質量的教學素材；三是模式單一，教學多以理論講授為主，缺乏實踐探究環節，然而AI知識抽象性強，若停留于理論灌輸，難以達成培養學生計算思維與創新能力的課程目標，亟需與現實生活關聯的應用場景和實驗環境。

國家平臺提供優質資源與功能支撐：國家平臺匯聚了人工智能教育相關的課程教學、教師研修、實踐案例等多版塊優質資源，涵蓋視頻課程、課件教案、虛擬仿真實驗等多種形式，同時具備教師備課、作業活動、答疑輔導等功能，為破解本地高中人工智能教育難題提供了有力支撐。

（二）要解決的主要問題

1、破解師資瓶頸：平臺提供的“教師研修”專欄與“名師課堂”等資源，系統性提升教師人工智能知識儲備與教學實施能力。

2、填補資源真空：平臺內“人工智能教育”專題資源，由專家團隊打造，確保了教學內容的科學性與前沿性，為學校提供了“零成本”的高質量資源庫。

3、創新教學模式：依托國家平臺虛擬仿真、代碼編程環境、項目式學習案例等資源，創新AI教學模式，強化實踐探究，落實核心素養培養目標。

目標與思路

（一）整體目標

教師發展目標： 打造一支具備系統AI知識、能熟練運用國家平臺資源開展教學的骨干教師隊伍，使90%以上參與教師能獨立設計并實施AI主題教學活動。 學生發展目標：培養學生的計算思維、創新意識和數字素養，使學生掌握人工智能基礎概念與應用方法，能運用AI工具解決簡單實際問題。

教學創新目標：構建依托國家平臺的高中人工智能教育教學模式，形成可復制、可推廣的實踐經驗，為區域內高中AI教育發展提供示范。

（二）研究思路和方法

本研究采用“頂層設計、實踐反思、迭代優化”的行動研究思路。

1、診斷先行：通過前測問卷與訪談，精準把脈師生AI知識起點與教學需求。

2、平臺賦能：將國家平臺作為資源供給中心、教師發展平臺與學生實踐空間，全方位嵌入教學流程。

3、模式創新：構建“教師發展雙路徑”與“學生學習三階模式”的雙線并行模型，確保師與生、教與學的協同共進。

4、數據驅動：利用平臺學習數據分析、課堂觀察、作品評價與師生訪談等多源數據，持續評估成效并優化實踐。

整體的研究與實踐框架如下圖所示，清晰展示了雙線并行的邏輯結構：

數據驅動示意圖

具體措施

本案例于 2024年9月-2025年6月在信陽市光山縣第二高級中學高一、二年級10個班級（共 550 名學生）、5名信息技術教師中開展實踐，具體措施如下：

教師賦能：構建“教研訓用”一體化的專業發展路徑

為解決師資短板，我們依托國家平臺，設計了線上線下結合的教師成長方案。

1. 系統研修（訓）：組建教師團隊，系統梳理國家平臺“人工智能教育”版塊專題資源，篩選出符合高中教學要求的45節視頻課程、30套課件教案、18個虛擬仿真實驗。

人工智能教育”版塊專題資源

虛擬仿真實驗

1. 名師觀摩（學）：定期開展“AI名師課堂觀摩”教研活動，集中觀看學習平臺中名校教師的優質課例，重點分析其教學邏輯、情境創設與活動組織，并進行研討反思。

觀看國家智慧教育平臺人工智能教育《專家講座》

1. 集體備課（研）：以備課組為單位，基于平臺提供的資源，進行資源整合與校本化教學設計。

一周一次的學科組教研

1. 教學實踐（用）：利用國家平臺的資源共享或云存儲功能，搭建校內AI教學資源共享空間，將整合后的資源包按教學進度分類上傳，方便教師隨時調用、補充和更新。教師在課堂中應用共同開發的教學設計，并借助平臺的互動工具或相關應用組織教學活動，同組教師進行觀課、議課，形成“設計-實踐-反思”的閉環。

教學資源共享空間

（二）課程重構：搭建“三維進階”的混合式課程資源體系

以國家平臺資源為“綱”，校本實踐為“目”，構建了“基礎-拓展-探究”三維課程體系。

1. 基礎維度（全員必修）：精用平臺標準課。要求教師依托國家平臺“教師研修”版塊，完成AI基礎理論、教學方法、平臺資源使用等專題學習，每人累計研修時長不少于30小時。將平臺“人工智能初步”模塊的核心視頻與交互式課件，作為學生課前自主學習和課中系統梳理的主干材料，確保知識體系的科學性。

人工智能培訓結業證書

參加各種專題培訓

2、拓展維度（分層選修）：活用平臺專題資源。利用平臺智能搜索功能，精選如“智能語音”、“自動駕駛決策”等前沿應用案例，制作成微專題，供學有余力的學生進行探究，拓寬視野。

3、探究維度（個性發展）：創生校本項目庫。結合平臺知識，設計一系列與生活緊密相關的項目式學習（PBL）主題，如“基于機器學習的花卉分類App設計”“食堂菜品推薦算法優化”等，引導學生小組協作，利用訊飛星火助手的編程功能，結合網絡上開源的代碼模塊等資源進行創造。

（三）教學實施：踐行“線上線下融合”的PBL教學模式

以“圖像識別”單元為例，展示一個完整的教學流程：

1. （課前）線上自主知新：教師通過平臺學習群推送“什么是圖像識別”基礎視頻和預習任務單。學生觀看推送的平臺視頻，并通過簡單的在線標注工具（如框選貓狗圖片）完成前置體驗，教師可通過平臺查看預習反饋。

課前預習

1. （課中）線下協作探究：

AI在醫療影像中的應用

（1）情境導入：展示平臺“AI在醫療影像中的應用”等案例視頻或資料，引發興趣與思考。

（2）項目啟動：發布驅動性問題——“如何為我校植物園創建一個‘AI植物識別官’？”

（3）知識建構：結合預習情況，教師利用平臺課件精講關鍵概念（如特征提取、卷積神經網絡原理），學生通過平臺虛擬仿真工具或演示動畫，直觀感受錯誤的特征信息對于模型訓練的干擾以及對于AI識別結果的影響，從而讓學生了解特征這一概念在人工智能領域的重要性。

（4）動手實踐：小組通過平臺中訊飛星火助手的編程功能生成可視化的AI圖像識別模型，上傳并標注自行拍攝的校園植物圖片，訓練一個簡易的識別模型。

3.（課后）線上拓展創新：各小組在班級群提交本組的“AI植物識別官”作品，并進行同伴互評。教師推薦平臺相關拓展挑戰任務，供有興趣的學生繼續深入。同時，引導學生學習平臺“倫理安全”的相關資料，探討技術濫用的風險，培養其技術責任感。

（四）技術賦能：打造“多維智能”的多元評價體系

1、過程性評價：通過國家平臺“作業活動”功能，布置AI實踐任務（如AI工具應用、方案設計等），教師在線批改并反饋；利用平臺的學習記錄與統計功能，記錄學生資源學習時長、虛擬實驗操作次數、課堂互動參與度等，形成過程性評價報告。

評價報告

2、終結性評價：采用 “理論測試 + 實踐成果展示” 方式，理論測試考查學生AI基礎概念掌握情況，實踐成果展示要求學生以小組為單位，呈現AI項目探究報告或作品，由師生共同評分。

3、多元主體評價：引入學生自評、小組互評，并通過國家平臺的家校交流功能或其它溝通渠道，向家長推送學生AI學習成果與表現，收集家長反饋，形成多元評價閉環。

取得成效

通過一學年的實踐，案例取得了顯著的階段性成效，具體體現在教師發展、學生成長、教學創新三個維度：

（一）教師專業發展：從“焦慮回避”到“自信引領”

1、量化成效：5名參與教師均完成國家平臺AI專題研修并獲得結業證書，累計研修時長平均達42小時；1名教師在省級信息技術優質課評比中獲一等獎，1名獲市信息技術融合課一等獎，多人獲市優質課二等獎。

各種優質課獲獎證書

2.定性成效：教師AI知識儲備明顯豐富，能熟練運用國家平臺資源設計并實施教學；教學理念發生轉變，從“知識傳授者”向“素養引導者”轉變，對AI教育的課程設計、實踐指導能力顯著增強。

（二）學生核心素養：從“被動接受”到“主動創構”

1、量化成效：學生AI基礎理論測試平均成績從期初的 62 分提升至期末的85分；550名學生中，320 人能獨立完成平臺虛擬仿真實驗操作，學生對AI學習的興趣滿意度達92%（期初為 65%）。

2、定性成效：學生掌握了人工智能基礎概念與應用方法，能運用 AI 工具（如數據可視化工具、簡單編程軟件）解決實際問題；計算思維、創新意識明顯增強，團隊協作、跨學科探究能力得到有效鍛煉。

（三）教學模式創新：從“點狀探索”到“全域輻射”

1、構建了可復制的教學模式：形成“資源整合-研修賦能-實踐探究-多元評價”的AI教學模式，相關經驗在區域內兄弟學校推廣應用，獲得一致好評。

2、國家平臺應用成效顯著：學校教師國家平臺活躍度從期初的45%提升至期末的95%，平臺資源累計使用次數達2800余次，其中AI相關資源使用占比達60%。

結論及展望

（一）創新做法及特色

1、資源整合創新：系統性整合國家平臺多版塊 AI 相關資源，并進行本土化適配，構建了一個涵蓋“教師發展-課程重構-教學實施”的完整生態系統，解決了教學資源分散問題，形成了 “拿來即用、稍改即優” 的資源包，降低了 AI 教學實施門檻，實現了國家平臺與學校教育的深度耦合。

2、研修模式創新：依托國家平臺構建 “線上自主 + 線下集中 + 同伴互助” 的分層式研修體系，針對性提升教師 AI 教學能力，破解了師資薄弱難題。首創“教師專業發展”與“學生素養提升”雙線并行、相互支撐的實施模式，確保了教學創新的可持續性。

3、教學實施創新：融合國家平臺虛擬仿真、跨學科案例等資源，將平臺資源與PBL教學模式有機融合，將核心素養的培養目標轉化為可觀測、可評價的學生行為與作品，使素養落地有了清晰的路徑。

（二）反思與不足

1、資源深度應用不足：部分教師對國家平臺資源的二次開發能力有待提升，資源應用仍停留在 “直接使用” 層面，個性化適配程度需進一步提高。

2、差異化教學落實不夠：針對不同層次學生的 AI 學習需求，未能充分利用平臺功能設計差異化教學活動，部分學困生參與積極性有待提升。

3、評價體系有待完善：過程性評價中，平臺數據與學生實際素養發展的關聯性分析不足，評價結果對教學優化的指導作用需進一步強化。

（三）未來展望

1、深化資源應用：進一步加強教師國家平臺資源二次開發能力培訓，鼓勵教師結合教學實際，開發更多本土化、個性化的 AI 教學資源。

2、優化教學模式：利用國家平臺“個性化學習”相關功能，設計差異化教學任務，關注學困生與學優生的不同需求，實現精準教學。

3、拓展應用場景：將 AI 教學與課后服務、少先隊活動等場景結合，依托國家平臺課后服務版塊資源，開展 AI 興趣小組、AI 創新社團等活動，豐富 AI 教育實施路徑。

4、擴大示范范圍：通過區域教研、線上分享等方式，進一步推廣案例經驗，帶動更多學校依托國家平臺開展 AI 教育，推動區域教育高質量發展。

5、深化跨學科融合：探索AI與生物、地理、語文等學科的跨學科主題學習，利用平臺資源，設計如“AI古詩詞創作”、“生態數據分析”等綜合性項目。

參考文獻

1.中華人民共和國教育部。普通高中信息技術課程標準（2017 年版 2020 年修訂）[S]. 北京：人民教育出版社，2020.

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3.李藝，鐘柏昌。核心素養導向的信息技術課程與教學 [M]. 北京：高等教育出版社，2021.

4.王晨。人工智能教育在高中階段的實施路徑與實踐探索 [J]. 中國電化教育，202X（3）：123-128.

案例實踐單位： 光山縣第二高級中學

案例主持人： 呂云

案例成員： 姚昕 張琳 陳良瑾 許倩

案例指導：河南曹建國專家指導團隊