明确人工智能素养目标 推动中小学人工智能教育
作者：熊璋 朱莎
人工智能技术的迅猛发展正以前所未有的速度重塑社会生活的方方面面，从智能导航到自动驾驶、从自主式学习到个性化教育、从智能情绪检测到沉浸式娱乐，人工智能的触角已深入人类生活、学习、创新的每个角落，发展方兴未艾。人工智能和其他科学技术一样，也带来一系列难以预知的风险挑战，数据隐私、算法偏见、深度伪造等伦理规范问题是不可忽视的潜在威胁。中小学人工智能教育目标是立德树人的一部分、是科学教育的一部分、是素质教育的一部分，是培养能够驾驭人工智能的新一代。
人工智能素养是智慧社会的必备素养
随着人工智能的高速发展及其应用的快速普及，人类社会进入了智慧社会。在智慧社会中，人工智能素养毫无疑问是必备素养，尤其是青少年的素养体系中，人工智能素养不可或缺。
在推动中小学人工智能教育中，定义人工智能素养目标是基础且关键的一环。
1.明确教育的方向：人工智能素养目标为中小学人工智能教育明确方向。通过明确学生在价值观、品格、能力和知识上应达到的具体目标，教育工作者、教师和家长明确教育的目的和预期目标，避免随意性、盲目性和空洞化，确保人工智能教育沿着立德树人的目标有序推进。
2.指导教学的规划：清晰的素养目标有助于规划制定出科学合理的人工智能教育课程体系。根据目标，可以确定课程的内容框架、难度梯度以及各阶段的教学重点。例如，针对小学低年级学生，设定以培养兴趣为主的目标，课程内容侧重于人工智能在生活中的应用案例体验；对于小学高年级和初中学生，侧重于一定的原理理解和实践；对于高中学生，侧重项目式学习和实践、跨学科学习，关注探索和创新。这样的课程内容既符合学生的认知发展规律，又能逐步提升学生的人工智能素养。
3.促进教学的创新：不同的素养目标需要不同的教学模式来实现。如果目标是培养学生的创新思维和实践能力，那么在教学中就需要采用项目式学习、探究式学习等方法，让学生通过实际项目的设计与实施，锻炼解决问题的能力和创新能力。
4.优化教学的评价：人工智能素养目标为教学评价提供了明确的依据。通过对学生在知识掌握、技能运用和态度养成等方面的表现进行评价，能够及时了解学生的学习进展和存在的问题，从而调整教学策略，实现教学质量的持续改进。同时，基于素养目标的评价结果也可以为学生的学业发展提供有针对性的反馈，帮助学生明确自己的优势和不足，促进其自主学习和自我提升。
5.引导条件的建设：明确人工智能素养目标能够合理引导教学条件的建设和教育资源的配置。根据目标的要求，可以确定所需的硬件设备、软件资源、师资培训以及教材编写等方面的投入。提升教师的人工智能素养，才能确保教学活动的顺利开展。
从“数字素养与技能”到“人工智能素养”
2022年4月，教育部印发《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》，明确提出信息科技课程的数字素养与技能，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任，从这四个维度共同促进学生数字素养与技能的提升。人工智能科学技术是计算机科学技术、信息科学技术的重要分支和发展进步最快的一个方向，或者说是对社会各领域影响巨大的延伸和拓展，数字素养与技能也应该有相应的延伸和拓展。
人工智能素养应该在意识、思维、学习与创新以及社会责任四个维度既包含数字素养与技能的内涵，又体现出人工智能跃迁之下素养发展的新特征。人工智能素养在意识、思维、学习与创新以及社会责任四个维度上的可以表述为数据意识、计算思维、数智化学习与创新和智慧社会责任。
1.意识层面的深化主要表现在对人工科学、特别是人工的数据、比如人工智能生成的各类数据、包括文字、图片、音频、视频、动画的敏感性、对生成式人工智能幻觉的意识准备。数字素养强调对信息价值的敏感性和判断力，例如识别网络虚假信息或合理筛选学习资源；而人工智能素养进一步要求对人工智能本质的理性认知，既要理解其运行逻辑（如生成式AI基于概率模型生成内容），也要警惕技术局限性（如虚构信息或算法偏见）。学习者需主动评估AI在不同场景中的适用性。例如，学生需理解生成式人工智能的“概率化生成”特性，既主动利用其高效创作的优势，又警惕其可能虚构事实的局限。这种认知促使学习者从“被动接受技术结果”转向“主动评估技术边界”，例如在使用AI辅助写作时，同步核查关键论据的准确性，而非全盘接受机器输出。
2.思维层面的演进体现为从“问题分解”到“人机协同”的范式突破。传统计算思维注重将复杂问题模块化、抽象化并设计标准化流程，例如通过分解功能模块开发智能灌溉系统；而人工智能素养更强调动态的人机协作思维，包括分解任务指令、优化人机交互路径以及批判性验证生成结果。例如通过拆分提示词优化算法模型，将人类意图转化为机器可理解的指令，同时验证生成结果的合理性与可解释性。这种思维模式打破了“人主导设计、机器被动执行”的线性逻辑，转向“人类定义价值导向、机器赋能问题解决”的循环迭代。
3.学习与创新强调从“数字化”到“数智化”，智慧化成为新的特征，这种重构凸显了人工智能和人机协同的学习和创新价值。数字素养培养关注数字化工具使用能力的提升，如合法获取资源、高效制作课件，而人工智能素养则通过生成式工具拓展创新边界，通过人机协作实现知识重构与跨界突破。例如，学生借助AI生成科学实验方案时，需综合运用学科知识、提示词工程与结果批判性分析能力，既提升效率又催生跨学科创新。这种能力要求学习者从“资源整合者”转型为“人机协作的设计者”，在调整关键词、优化输出结果的过程中发展高阶创造力。
4.社会责任维度瞄准智慧社会的特征，明确了人工智能伦理的前瞻性挑战。数字素养倡导的版权意识、网络安全等规范仍是底线要求，例如标注素材来源、防范隐私泄露；而人工智能素养需聚焦技术伦理与可持续发展，要求应对算法歧视、生成内容版权归属等新型挑战。例如，学生使用AI生成绘画参赛时，需追溯训练数据版权、声明AI贡献比例。这种责任意识从“遵守既有规则”扩展到“参与规则构建”，推动技术应用与社会可持续发展的平衡。
人工智能素养是数字素养与技能的继承、延伸、拓展和深化，是顺应人工智能发展的需求、人机关系的重构和道德伦理的强化。教育需从四个层面实现衔接与跃升：在意识上从“信息判断”转向“技术认知”，在思维上从“抽象分解”转向“人机协同”，在能力上从“工具应用”转向“创新潜质”，在责任上从“规范遵守”转向“伦理建构”。这一转型既是应对智能时代复杂挑战的必然选择，也是培养未来社会拔尖创新人才的核心路径。
推动科学的人工智能教育
人工智能教育是科学教育的一部分、是素质教育的一部分，推动中小学人工智能教育的健康发展，我们必须密切关注以下几点：
一是坚持立德树人、育人为本。遵循教育规律和人才成长规律，尊重学生的认知水平，防止把大学人工智能课程内容简单裁剪纳入中小学人工智能教育，构建以人为本、与学生为善的教育新生态。引导学生正确处理人与技术、人与机器、人与数据、人与人工智能的关系，提高解决实际问题的能力，促进思维发展，培养创新精神。
二是坚持统筹谋划。加强顶层设计，统筹信息科技、科学类、综合实践活动、劳动等课程和课后服务，一体化实施。在国家课程标准的信息科技课程中，加大人工智能相关内容的比重，走信息科技课程与人工智能教育协同建设的道路。人工智能教育在小学低年级段侧重感知体验，高年级段和初中侧重理解应用，高中侧重项目创作、前沿应用和跨学科主题，结合人工智能技术的特点，大力推进基于任务式、项目式、问题式学习的教学。淡化学科界限，利用人工智能教育，实现跨学科的交叉和融合，培养学生全面的发展。
三是坚持科技并重。要纠偏“技术本位”倾向，避免将编程、机器人操控等单一技能训练等同于人工智能教育核心，防止教学沦为机械性操作场景，弱化了思维发展与创新精神培养；同时要破除“工具化”误区，杜绝以个别应用工具替代系统性科学认知，防止过度渲染人工智能的超能力，忽视了人的主导地位和对人工智能的驾驭，甚至误导中小学生过分依赖人工智能。引导学生对人工智能原理的深度探究，避免动摇科学兴趣与创新能力的培育根基。
四是创导愉快教育。让学生接受、拥抱人工智能，就得让学生享受人工智能的学习和创新。千万不能走应试教育和卷题的老路，人工智能教育要引导学生广泛参与探究实践，强调学用结合，激发学生的好奇心、求知欲和探求欲，培养学生广泛的兴趣和科学精神，为他们未来成长筑牢科学的基础。
（作者熊璋系北京航空航天大学教授；朱莎系华中师范大学人工智能教育学部副教授）
来源： 光明网