人工智能正以前所未有的速度重塑社會，中小學人工智能通識教育也從“可選項”變為“必答題”。2024年年底，教育部辦公廳印發《關于加強中小學人工智能教育的通知》，明確要求加強中小學人工智能教育。一時間，各地學校紛紛開設課程、搭建實驗室，探索熱情高漲。然而，在熱火朝天的實踐背后，一線教育者普遍面臨深層困惑：這門課究竟要培養什么樣的人？內容應如何取舍？課時、資源、師資等現實瓶頸如何突破？素養導向的評價又該如何落地？

針對這些問題，華南師范大學鐘柏昌教授與成都市教育科學研究院教研員張兆迪博士展開了深度對話。本次對話圍繞五個核心議題逐層展開，意在澄清理念迷思，探尋從理念到課堂的可行路徑。期待這場對話能為一線教師提供一份理性而有溫度的參考。

鐘柏昌

華南師范大學教授，博士生導師，國家社科基金重點項目“人工智能教育學研究”主持人，長期致力于信息科技與人工智能教育、跨學科與STEM教育等的研究。

張兆迪

成都市教育科學研究院信息科技教研員，工學博士，全國教育科學規劃教育部青年項目“數智時代中小學人工智能課程體系的國際比較與本土建構研究”主持人。

“素養”與“工具”之問：

人工智能通識教育的目標定位與價值平衡

張兆迪：鐘教授，您好！很高興能與您深入探討中小學人工智能（AI）通識課程建設這一議題。現在很多學校都把這類課的目標定成“培養能適應數智時代的小公民”，不過實際教學中常常出現兩個問題：一是光教學生怎么用技術，忽略了倫理方面的引導；二是只盯著操作練，不怎么培養計算思維。您覺得，應該怎么設計課程目標，才能避免將AI通識課上成單純的“工具使用課”呢？

鐘柏昌：目標定位是人工智能教育能否行穩致遠的重中之重的問題。當前，中小學人工智能通識教育在實踐中出現的“重操作輕思維”“重技術輕倫理”現象，本質上是課程目標設計在工具理性與價值理性、技能習得與素養培育之間失衡的體現。要解決這一問題，關鍵在于構建一個能夠超越單純工具訓練、旨在培育完整人工智能素養的科學的課程目標體系。

我在《新一代人工智能教育的五條邏輯主線》一文中提出的“基于‘五條邏輯主線’的框架來設計課程目標”，為破解這一困境提供了一種可能路徑。科學的課程目標，應引導學生對人工智能技術從表層的使用深入到里層的理解與創造，最終將其內化為深層的思維與價值觀，形成符合道德標準的思維模式。這與五條循序漸進的邏輯主線——工具智能化、問題模型化、模型優化、思維可視化、道德情感內化相對應。這五條主線共同構成了一個多層次的螺旋上升的素養培養體系，確保技術操作有思維支撐、技術應用受倫理規約。

張兆迪：許多課堂把大量時間花在讓學生記住操作步驟上，思維培養卻懸在空中。您認為課程目標應該怎樣設計，才能讓那些抽象的思維過程變得具體、可教、可落實？

鐘柏昌：要破解“重操作輕思維”的局限，除了上述總的要求，還應特別強調思維在系統構建中的“可見性”。科學的課程目標應致力于將抽象的思維過程，可視化于一個完整的、有意義的實踐過程中。為此，課程的核心實踐目標應設定為引導學生設計、開發、測試與優化一個“智能交互系統”。這個系統不是單向的技術制品，而是體現“人機共智”理念的智慧系統。在這一總目標下，不同的思維培養目標如工程設計思維、計算思維、系統思維得以具體落實。

張兆迪：在真實課堂里，學生一旦鉆進模型調試、功能實現，往往就無暇顧及倫理反思。在課程目標層面，您認為有沒有必要設置一些倫理節點，讓倫理考量不只是一個美好愿景，而真正成為學生思維習慣的一部分？

鐘柏昌：要破解“重技術輕倫理”的問題，就必須將價值塑造內化于技術實踐之中。科學的課程目標設計，必須將倫理考量深度嵌入技術學習與應用的全流程。“道德情感內化”作為一條獨立的邏輯主線，其目標應具有高度的實踐整合性：一是在人技關系層面，課程目標應包含引導學生掌握與AI工具的文明互動規范，理解其能力局限，并反思人類在智能時代的主體定位；二是在社會影響層面，課程目標應引導學生探究AI可能加劇的社會公平、隱私安全、法律風險等問題，并明確技術開發與應用的基本法律與公平規范。這些目標并非附加環節，而應成為學生在進行“問題模型化”“模型優化”和“系統構建”時必須同步思考的約束條件。

張兆迪：您談到的思維培養和倫理內化，最終都需要評價來牽引。但目前許多評價還停留在作品打分或紙筆測驗上，很難反映學生真實的素養成長。從課程目標的角度看，該如何重構評價體系，讓思維、情感這些維度也能被看見、被衡量？

鐘柏昌：要解決“重操作輕思維”“重技術輕倫理”的問題，離不開評價目標的重構，評價目標要從技能考核轉向素養綜合評估。我們團隊之前曾從知識（含基本技能）、思維與情感三個維度構建了評價框架。具體而言，在知識維度，評價重點在于學生是否具備理解、體驗、設計與優化人工智能系統的基礎知識，如掌握人工智能基本概念、發展歷程、技術原理（如數據、算法、算力），并能體驗其應用與局限；能進行需求分析、方案設計，合理選擇軟硬件與算法，理解其對系統性能的影響；能夠制訂測試與評估方案，持續改進系統性能。在思維維度，評價聚焦于學生利用人工智能解決復雜真實問題的思維表現，包括計算思維、設計思維、工程思維和系統思維。在情感維度，評價主要關注學生在人機關系、社會影響與合作中的情感態度與價值取向，包括人工智能與人的關系問題、人工智能與社會的關系問題，以及基于人工智能開展的交流與合作問題。

總之，基于“教-學-評”一體化的目標設計，或可確保人工智能素養的培養在課程實施中真正落地，有效破解“重操作輕思維”“重技術輕倫理”的問題。

從內容篩選到核心聚焦：

人工智能通識教育課程內容的科學界定

張兆迪：我觀察到，現在的中小學人工智能通識課在教什么內容上常常遇到一個兩難問題：要是講太多復雜的技術原理，學生根本聽不懂，可如果只介紹各種人工智能應用場景，又太淺了，達不到培養核心素養的目的。您覺得，該怎么把握好內容的廣度和深度？

鐘柏昌：課程內容建設是構建人工智能教育體系的另一項關鍵任務。中小學人工智能通識教育作為智能時代公民素養培育的基礎工程，其課程內容的選擇與組織正面臨一個根本性的挑戰：如何在技術原理的深度挖掘與應用場景的廣度展示之間取得平衡，使其既能適配學生循序漸進的認知發展規律，又能切實承載起計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任等核心素養的培育使命。這一挑戰的實質，是要求教師超越簡單的“知識傳輸”模式，構建一個以學習者認知發展軌跡為縱軸、以人工智能素養的多維結構為橫軸的立體化課程內容體系。

張兆迪：如果不僅僅是教操作，也不只是講原理，那這門課的本質究竟是什么？厘清這個問題，是不是篩選內容的第一步？

鐘柏昌：人工智能通識教育的基礎定位不是培養未來算法工程師的預科班，其核心目標在于“啟蒙”與“賦能”。所謂“啟蒙”，是幫助學生理解智能技術的基本思想、社會影響及其倫理邊界，破除對技術的“黑箱”迷信或無端恐懼；所謂“賦能”，是使學生獲得運用智能思維分析與解決問題的初步能力，以及在此過程中養成的批判性思維、創造性能力與道德責任感。

因此，課程內容的廣度不應等同于對五花八門應用軟件的淺嘗輒止，深度也不應等同于對數學公式和代碼細節的過早深究。課程內容的廣度應指向對人工智能這一“社會—科學—技術”復合體的多維度透視，包括其歷史脈絡、技術思想、典型應用、社會影響與倫理規約；深度則應體現為對“人工智能何以可能以及何以不能”這一核心問題的、符合學生認知水平的、層層遞進的思維建構過程。總體而言，兼顧廣度與深度的課程內容設計，統一于從“學習使用人工智能工具”轉向“通過人工智能學習如何思考”的范式轉換之中。

張兆迪：本質厘清了，接下來就是如何落地的問題。不同年齡段的學生認知水平差異很大，如果內容太難，學生就像在“聽天書”，如果太簡單，又成了“看熱鬧”。教師該怎么根據學生的認知發展規律，把內容排成一個有階梯、能攀爬的序列？

鐘柏昌：學生認知發展規律是界定內容深度的不可逾越的邊界。根據皮亞杰的認知發展理論及比格斯的思維水平分類，學生對抽象概念和復雜系統的理解需要經歷從具體運算到形式運算、從前結構到抽象拓展的漫長過程。因此，課程內容的深度和廣度必須與之匹配，設計分層遞進、螺旋上升的認知階梯。

在小學階段（具體運算階段），學生的思維依賴于具體事物和直觀體驗，此階段的內容深度應錨定在“感知與體驗”層次。課程應避免任何形式的抽象原理講解，而是要通過如智能語音助手對話、圖像識別游戲、編程機器人互動、內容生成、氛圍編程（Vibe coding）實踐等活動，讓學生在與具象化智能系統的交互中，直觀感受“什么是人工智能”和“人工智能能做什么”。核心目標是建立親切感、激發好奇心，并形成諸如“機器可以通過例子學習”“智能系統可能會出錯”等前概念。與深度相匹配，在內容廣度上可廣泛接觸生活中觸手可及的AI應用場景，但探究深度僅限于現象描述與趣味互動。

進入初中階段（形式運算初期），學生開始能夠進行假設——演繹推理，處理命題邏輯，此階段的內容深度可推進至“理解與關聯”層次。課程可以引入數據、算法、算力等核心概念，但必須通過高度情境化的項目來實現。例如，通過讓學生親手為圖像分類模型標注數據、訓練并測試，來理解“監督學習”的基本流程和“數據質量決定模型效果”的樸素原理。此處的深度，不在于掌握反向傳播算法的數學推導，而在于理解“從數據中學習”這一范式的工作流程與關聯邏輯。與之相匹配，在廣度上可以從感知智能延伸到更具交互性和有效性的提示詞工程及智能體的體驗，并開始探討技術應用的雙面性。

至高中階段（形式運算階段），學生具備處理復雜抽象概念和進行系統性思考的能力，在內容深度上可以邁向“建模與批判”層次。學生可以在教師引導和工具支持下，嘗試構建更復雜的模型（如基于決策樹的簡單預測模型），或深度剖析某一算法（如推薦算法）的社會影響。深度體現在兩個方面：一是對技術原理的簡化建模能力，即能用流程圖、偽代碼或可視化工具表達一個算法的大致思想；二是對技術與社會互動的系統性批判思考能力，能夠從倫理、法律、社會等多個維度，分析一項人工智能技術的潛在風險與治理框架。此時適配的廣度，應拓展至對人工智能前沿方向（如強化學習、多智能體）的技術思想乃至哲學淵源的窺探，及其在國家發展戰略中的角色認知。

張兆迪：深度的問題通過認知階梯來解決，但廣度的問題同樣棘手。人工智能已經滲透到社會生活的方方面面，課程內容似乎什么都可以關聯。教師該如何在有限的課時里，讓課程內容既不失技術內核，又能拓展到跨學科應用和社會議題，真正承載起核心素養的多維要求？

鐘柏昌：內容的廣度，絕非應用場景的簡單羅列，而應依據核心素養的培養目標進行有目的、有結構的拓展。人工智能素養本身是一個跨學科的復合概念，這要求課程內容必須打破信息科技學科的藩籬，走向整合，實現超越。從橫向切分的角度，要特別關注三個維度素養的培養。

首先，計算思維的培養是深度與廣度交匯的關鍵錨點。不過需要強調的是，這里的計算思維應該包容了人工智能的計算思維2.0。因此，課程內容的組織，可以圍繞“分解與模塊化、抽象與建模、數據與標注、訓練與模擬、部署與推理、優化與迭代、復用與遷移”這一思維鏈條展開。從為掃地機器人規劃高效清掃路徑（小學），到為校園垃圾分類設計一個圖像識別方案（初中），再到嘗試為本地社區設計一個基于交通數據的擁堵預測模型（高中），任務的復雜性在增加，但貫穿始終的是計算思維的反復錘煉。在這里，深度體現為思維訓練的逐步嚴謹化，廣度則體現為問題場景從個人生活到社區、社會議題的拓展。

其次，數字化學習與創新素養要求課程內容必須包含充分的、有意義的創造實踐。廣度體現為支持學生利用人工智能作為創造工具，進行跨媒介的藝術創作（如AI繪畫、作曲）、智能故事敘述或解決實際跨學科問題（如用環境傳感器數據預測教室空氣質量）。深度則體現為創造過程中對工具的理解與駕馭程度（簡單的超參數調節→模型微調的初步嘗試→模型壓縮）。

最后，也是AI通識教育最不可或缺的維度——信息社會責任的培育。在廣度上，應涵蓋隱私保護、算法偏見、自動決策的問責、數字鴻溝、人工智能與就業等廣泛的社會性科學議題（Socio-Scientific Issue）。在深度上，則體現為討論的層次：識別現象（“這個推薦系統讓我信息繭房了”）→分析原因（“偏見可能來自帶有偏見的歷史數據”）→探討治理方案（“我們如何設計更公平的算法”或“需要哪些法律來規制”）。這一維度內容的深度，直接決定了人工智能通識教育是停留在技術崇拜層面，還是能升華為理性的公民素養教育。

科學界定人工智能通識課程內容的廣度與深度，是一項精密的育人設計。它要求我們堅持以學習者的認知發展階段為根本依據，以核心素養的多維結構為價值導向，將技術原理轉化為可體驗、可探究、可思辨的認知階梯與項目情境。唯有如此，才能培養出既不畏懼技術黑箱，也不盲從技術神話，兼具理性精神、創新勇氣與責任擔當的智能時代原住民。

從多維制約到實踐創新：

人工智能通識教育實施困境的破解之道

張兆迪：現在一提到人工智能通識課，很多人就覺得必須配上智能機器人、高端編程設備這些硬件。您覺得這些硬件真的是上好這門課的“必備前提”嗎？如果不是必需的，那有沒有什么創新的替代方案？

鐘柏昌：我認為這種認識是不準確的。新一代人工智能教育，要緊密圍繞數據、算法和算力三個要素展開。在數據方面，主要涉及數據的收集、預處理和管理等。其中，直接采集數據需要涉及常規的音視頻采集設備，這是大部分學校均備有的常規設備，除此之外，無需其他設備的使用。在進行模型訓練時，除數據外，必然涉及算法和算力，如果是傳統機器學習算法或小模型，采用搭載CPU的普通計算機一般就可以滿足模型訓練所需算力，而如果涉及較大規模數據尤其是圖像數據或大模型，就需要GPU、NPU等算力卡的支持。

此外，中小學人工智能教育強調科創教育特色，以及前文提到的“造物”驅動思維外顯的目標設計，常常需要將訓練好的模型部署到智能硬件，這對開展過創客教育或開源硬件項目設計的學校而言不是問題，這些設備通常都比較便宜，即便重新采購也不需要投入太多的經費。

因此，真正可能帶來障礙的是算力設備。隨著國產算力企業的蓬勃發展，算力卡的價格顯著降低，其中部分企業采用的算力切分技術，可以將單張GPU/NPU算力卡精細切分為多個虛擬算力單元。這種創新技術使得單張算力卡能夠同時承載多個模型訓練，在有效提升硬件資源利用率的同時，顯著降低了模型訓練所需算力卡的采購數量，非常適配中小學人工智能教育的需求。

基于上述的考慮，若想在保障課程順利開展的同時不降低學生的學習體驗與課程質量，需堅持以下三個原則：一是堅持能實不虛的原則，即有條件使用真實的模型訓練工具和硬件，就不要使用虛擬仿真工具和平臺。二是堅持軟硬結合的原則。三是堅持應用為先的原則。

張兆迪：現在有些學校為了上人工智能通識課，直接占用了信息科技課的課時。這就讓人擔心，信息科技課的知識體系會不會被打亂、學不完整？您覺得這兩門課該怎么平衡，才能讓各自的育人目標都不受影響、都能很好地實現呢？

鐘柏昌：這一問題，實質上就是如何處理信息科技課程與人工智能課程的關系問題。對于這一問題，相關研究者和實踐者都存在不同的理解。我認為，如果一定要做兩者關系的比較，可以羅列出七種關系組合（從A到F，如圖1）。在《普通高中信息科技課程標準日常修訂版（2017年版2025年修訂）》中，最重要的必修一模塊的主體部分已被人工智能所替代，作為六條邏輯主線之一的人工智能儼然成了信息科技課程的絕對主力。

圖1

從評價標準到素養落地：

人工智能通識教育評價體系的構建邏輯

張兆迪：現在提倡素養導向的評價，既要照顧到小學、初中、高中不同年齡段學生的認知差異，又要與大學或者行業里的標準接軌，形成一個完整的育人閉環。您覺得，應設計一套怎樣的分層分類的評價指標體系，才能既符合各學段的特點，又能實現這種銜接呢？

另外，像計算思維、人工智能倫理這些素養，比較“隱形”，傳統的考試方式很難精準測出來。您覺得怎樣才能設計出既科學又多樣化的評價工具，從而更全面、更客觀地看出學生在這類核心素養上的發展水平呢？

鐘柏昌：根據前面的討論，人工智能通識教育要確保課程評價與三個原則相匹配，最合適的評價方式，無疑是指向學生解決真實問題的能力。2026年1月，《教育部關于做好2026年普通高校招生工作的通知》明確提出，“加強項目式、探究式的真實情境問題設計，更好考查學生關鍵能力、學科素養和思維品質”。這是教育部在部署高考招生工作方面首次提出項目式評價要求，盡管作為高考命題能否真正開展項目式評價還有待觀察和研究，但作為一種滲透性評價方式，我認為它與基于三個原則實施的人工智能通識教育的需求是高度契合的。

我指導的一位研究生的畢業論文選題正是人工智能教育中的項目式評價研究，其研究在系統梳理相關研究的基礎上，將項目式評價界定為：一種根植于建構主義學習理論的綜合性、真實性評價范式；通過設計基于真實情境的復雜項目任務，借助透明的評價標準與多元化的證據收集，以持續性的反饋循環踐行“為了學習的評價”（Assessment for Learning，AfL），通過引導學生深度參與自評與互評等元認知活動，有機融合“作為學習的評價”（Assessment as Learning，AaL），并最終對學生的知識建構深度、實踐能力水平與成果產出質量實施“關于學習的評價”（Assessment of Learning，AoL）。

在實踐層面，項目式評價呈現出五個相互關聯、動態協同的核心特征：項目真實性、標準透明化、證據多元性、過程反饋性、學生主體性。這五個特征可歸納為三個層面：“項目真實性”與“標準透明化”構成前提與驅動層，為評價活動奠定基礎；“證據多元性”與“過程反饋性”構成過程與機制層，支撐評價的運行；“學生主體性”作為成果目標層，既是核心目標，也貫穿并作用于各層面。這些特征共同作用，有機整合了教育評價的三大功能，體現了該范式的完整實踐邏輯（如圖2）。

圖2

從能力短板到專業成長：

人工智能通識教育師資隊伍的建設進階

張兆迪：教師是人工智能通識課能不能真正落地的核心支撐，但現在很多一線教師沒有系統學習過人工智能專業知識，對一些核心概念和技術原理的理解還不夠深入。您覺得，有哪些真正管用的辦法，能幫助老師們盡快補上這塊專業短板呢？

另外，有些老師雖然專業知識掌握得不錯，但到了課堂上卻不知道怎么將其轉化成學生聽得懂、學得會的內容。您覺得該怎么提升教師的課程轉化能力，幫他們走好從“專業知識”到“課堂教學”的“最后一公里”？

鐘柏昌：人工智能通識課程能否有效落地，關鍵在于師資隊伍的水平。在此給有志于人工智能教育普及的教師幾個建議：

一是多學習。自學人工智能相關的專業書籍和在線課程，確保專業水平不掉線；閱讀一些高水平教研論文，確保教育理念不落后；積極參加各級教研活動，確保經驗共享有同伴。

二是多模仿。不僅市場上有很多的人工智能教材，而且網絡上也有很多的優秀教學案例，要學會匯聚資源并從中找到優秀資源，結合生成式人工智能構建自己的知識庫和智能體。尤其是要習慣采用逆向工程方法，在解剖和理解他人優秀教學案例的基礎上進行再設計與微創新。

三是多反思。教師的專業發展最重要的途徑來源于內生動力，即反思性實踐。有深度的反思能力是人工智能所不具備的，也是人之為人的根本。作為一線教師，在缺乏團隊的情況下，更需要敢于試錯，通過教學實踐不斷發現問題，分析原因，尋找改進的辦法，明確努力的方向。

中小學人工智能通識教育受關注度高，又處在快速發展之中，如同本世紀初信息技術課程起步一樣，需要教師個體堅定發展目標和意志，開展持續不斷的自我學習和革新。

張兆迪：感謝鐘教授今天全面而深入的分享。中小學人工智能通識課程作為新時代基礎教育的重要組成部分，既承載著培育數智時代公民人工智能素養的使命，也面臨著多重挑戰。唯有堅持“以學生為中心、以素養為導向、以實踐為路徑”的原則，方能在復雜現實中走出一條兼具科學性、適切性與可持續性的教育創新之路。期待未來一線教育者在理論與實踐的雙向奔赴中，共同推動人工智能通識教育真正扎根課堂、惠及每一位學生。

文章刊登于《中國信息技術教育》

2026年第12期

引用請注明參考文獻：

鐘柏昌，張兆迪.中小學人工智能通識課，如何“教得對”？——從理念澄清到課堂實踐的跨越[J].中國信息技術教育，2026（12）：4-10 .

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