近年来，我国政府充分认识到中小学人工智能教育的重要性，进行了一系列相关政策部署，明确将人工智能相关概念、方法及实践要求纳入一至十二年级全学段的信息科技（信息技术）课程标准，基本构建了与国际接轨的中小学人工智能教育政策、课程与数字资源体系，推动人工智能教育朝着规模化普及、常态化实施、高质量发展的目标迈进。当前，因区域经济发展、办学条件和数字化思维的差异，我国中小学人工智能教育仍处于多元实践探索阶段。

首先，从国家层面组织了人工智能教育的区域与学校试点，并“兜底”开发了人工智能数字教育资源。教育部遴选了百余所具有较好课程、师资、环境等基础条件的学校作为中小学人工智能教育基地，积极挖掘宣传各基地的先进做法，选取典型经验、课例、资源在国家中小学智慧教育平台上线；教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）研发了中小学人工智能课程及配套教材、资源和支持服务系统，并遴选应用试点区（含试点校）、相关培训基地与优秀案例。

其次，各区域也根据本地情况制定了实施方案，涉及实验环境、教学平台和课程体系等多元化探索。例如，青岛市高度重视实验室环境建设，致力实现人工智能课程与实验室“双普及”，已建成近千间中小学人工智能实验室；广州市构建中小学人工智能教学平台，提供虚拟仿真实验、课例资源、教研活动等支持；杭州市余杭区启动中小学人工智能教育进校园项目，实现了区域内中小学阶段人工智能课程全覆盖；深圳市发布《深圳市义务教育人工智能课程纲要》，将人工智能课程纳入义务教育阶段地方课程进行统筹实施。

人工智能教育发展需要经历一定的实践周期，而在人工智能技术快速迭代的背景下，各地各校人工智能教育的准备度和实践各异。总体上，我国尚未形成区域间均衡和跨学段衔接的人工智能教育支撑体系。从区域层面看，我国幅员广阔，不同地区现实条件不同，地域差异和城乡差异较大，人工智能教育尚未实现规模化普及。从学校层面看，人工智能教育实践也受到环境、课程、师资、认知等多重因素的限制，难以满足常态化实施与高质量发展的双重需求。

一是学校教学实验环境滞后于技术发展。其一，缺乏符合教学需求的实验条件。很多乡村、欠发达地区的中小学仍缺乏开设信息科技课程所需的基本的实验室、设备与教学平台，教学环境条件难以支持教学需求，不利于实践能力培养。而一些有特殊需要的中小学，缺乏面向模型训练与推理的算力及算力服务，难以满足人工智能教学的高阶需求。其二，缺乏适合学生使用的数据集和算法集。相关数据集、算法等网络资源繁杂零散，时效性和难度差异大，教师往往需进行多次调整才能使其符合学生需求。其三，传统课时安排不适应人工智能项目式学习的需要。人工智能教育的学科交叉性和特殊性使得其完成一个活动案例通常需要多个课时，但学校对其课时安排的重视程度不够会限制项目式、探究式、体验式学习的有效开展。

二是人工智能融入跨学科学习的途径有待完善。其一，教师普遍缺乏跨学科学习活动组织经验。长期以来的分科体系使教师的教学活动囿于单一学科之内，缺乏进行知识跨学科关联交互的经验，很多所谓的跨学科学习活动实际上难以有效促进学科知识的整合与迁移。其二，缺乏人工智能活动设计的研究与实践。人工智能课程不仅要涵盖算法原理、编程实践等基本内容，还要关联伦理道德、社会责任、真实生活情境问题解决等要素。当前的课程活动设计多数局限于传统的讲授与模拟操作，未充分观照信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等核心素养。

三是学校的人工智能教育师资准备不足。其一，缺乏具备人工智能背景的师资。当前中小学的人工智能课程教学任务主要由信息科技及相关课程教师承担，而其专业背景和培养经历并非完全适配于人工智能教育，且常面临繁多琐碎的事务性工作，使其难以专注于人工智能教育的探索。其二，缺乏有效的教师人工智能素养培育机制。由于缺乏具有时效性和针对性的人工智能学习与教研培训，教师的人工智能教育知识体系构建和技能提升往往滞后于技术的迭代发展，不利于跨学科学习活动的开发和实施。

四是对人工智能的课程与教学形态存在认知偏差。其一，从课程内容看，部分中小学人工智能课程内容源自高等教育阶段课程的“简单下放”，未充分考虑学生的认知发展规律，缺乏适龄性设计的课程内容可能削弱学生对人工智能的兴趣。其二，从教学形式看，在教育实践中存在将人工智能教育简单等同于编程教育、机器人教育、创客教育等的现象，且课程实施往往简化为直接套用科技公司开发的相关产品以及参加相应竞赛，这种“变相”应试无益于学生创新能力和批判性思维的培育。

面对智能时代的人才需求，需要重视培养学生的终身学习能力和利用人工智能进行创新的能力，保障师生安全合理地学人工智能与用人工智能。

一是多维度构建高质量人工智能教育师资队伍。其一，优化人工智能教师聘任机制并加强师范生人工智能素养培育。鼓励普通高校人工智能相关专业学生参与教师资格认证；完善师范生人工智能素养培育机制，将人工智能融入师范生培养全过程，除开设必备的人工智能知识和技能课程外，还要注重实践应用和跨学科创新能力的培养。其二，组建跨学科教学团队。学校可以整合多方资源，组建一支涵盖信息科技、科学、数学、语文、艺术等不同学科背景教师组成的团队，共同开展跨学科项目式教学，促进各学科与人工智能教育的深度融合。其三，构建人工智能教育共同体。广泛吸纳校外资源，邀请电教人员、教研员、高校和科研院所的专家学者、企业的专业技术人员等参与，逐步建立起人工智能教育共同体，为学校人工智能教育的普及深化提供多元支持和智力保障。

二是多元化探索人工智能教育教学实践。鼓励各级各类中小学以开好信息科技课程为基本前提，按需探索单独开课、跨学科整合等多元教学形式，举办校园人工智能作品展、科技节、社团实践等活动，稳步推进人工智能教育实践。其一，对于城市、发达地区的学校，可鼓励教师将本土特色文化、科创产业案例融入课程设计，为学生提供到企业、场馆展厅、人工智能实验室参观体验和动手实践的机会。其二，对于乡村、欠发达地区的学校，可使用国家中小学智慧教育平台中的人工智能教育数字资源开展教学，同时借助企业、高校、社会组织等多元力量支持学校人工智能教育设施与课程的建设。

三是多层面构建面向人工智能教育的评价与激励机制。其一，优化对学校人工智能教育质量的评价机制。教育部门可优先将学校信息科技课程的开设和人工智能教育的开展列入学校教育质量评估体系，以及各级基础教育教学成果的评选。其二，探索学生人工智能素养的评价手段。鼓励教育部门与高校合作开展学生人工智能素养科学评测研究，探索将人工智能素养纳入学生综合素质评价体系的方式。其三，加强面向人工智能教育质量提升的教师激励机制建设。教育部门和学校需为教师提供适当的职业发展机会、资源支持和研究资金资助等，强化对教师人工智能教育成果的认可和奖励，充分激发教师开展人工智能教育课程的动力。

四是多角度完善人工智能产品的校园准入机制。其一，优化人工智能应用场景分类和有序进行校园应用探索。在人工智能教育产品分级分类的基础上，将相关产品使用中所关联的时间、地点、人物、资源、功能、学科等场景要素进行链条化分析，并基于场景构建人工智能应用的学校实践指南体系。其二，建立人工智能教育产品的校园准入制度体系。应针对上述应用场景，在审查、监管、问责等方面建立规范体系，包含法律法规、政策措施、制度规定以及管理方式等内容，做好风险防范。其三，持续开展学校人工智能社会实验。中小学需积极参与教育社会实验的相关研究，配合相关研究主体，介入式观测人工智能对“教、学、管、评、测”环节的革新、优化及重塑模式，运用系统化循证手段观察人工智能对学生、教师、家长及学校的综合影响，总结智能时代的教育变革规律，以共同塑造有益学生成长、健康、可持续的未来教育生态。

文章内容来源于《教育家》，作者：黄荣怀（北京师范大学智慧学习研究院院长）

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