中小學人工智能課程教學邏輯結構的研究與討論

自國務院發布《新一代人工智能發展規劃》以來，全國各地中小學通過各種活動推動人工智能教育的發展，探索人工智能教育的有效途徑及方法，并取得了一定成效。然而，當前中小學人工智能教育仍缺乏規范的課程內容與科學有效的教學路徑。

在此背景下，教育部提出在中小學普及人工智能通識教育的要求，為中小學人工智能教育明確了發展目標，使中小學人工智能教育有了既定方向與課程教學準繩。因此，需按照人工智能學科原理及特點，系統規劃和部署中小學人工智能課程教學，把握人才培養方向并建立先進課程教學理念。

本文提出從“知識原理、技術手段、應用遷移”三個梯度，以及“表示、推理、搜索、建模、算法、編碼、項目、工程、創新”九個層次開展人工智能課程教學，幫助學生初步掌握人工智能學科基本知識原理及技術手段，促使其人工智能核心素養的快速形成，為我國人工智能事業及人才培養奠定堅實基礎。

2017年，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》分析了人工智能發展的戰略態勢，指出人工智能發展進入新階段、人工智能成為國際競爭新焦點、人工智能成為經濟發展新引擎、人工智能帶來社會建設新機遇、人工智能發展不確定性帶來新挑戰，并據此展開戰略性部署，從理論、技術、應用、人才、經濟等方面全面推進人工智能不斷向前發展。

2025年，教育部基礎教育教學指導委員會發布《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》，要求“以素養培育為核心構建科學完備的人工智能通識教育體系”，要求“小學階段注重興趣培養與基礎認知，初中階段強化技術原理與基礎應用，高中階段聚焦系統思維與創新實踐，形成分學段、遞進式的教育目標”。這一指南的出臺標志著全國中小學將迎來新一輪人工智能教育教學的高潮，但同時也面臨教師專業提升、教材課程資源研發、教學方法路徑設計、實驗設備設施適配等多重挑戰。其中，課程教學內容與理念方法尤為關鍵，直接決定人工智能教育質量及創新人才培養成效。

中小學人工智能課程教學誤區

近年來，中小學高度重視人工智能教育，通過組織競賽、開展活動、實施項目等多種形式積極探索教育方法與實踐路徑，并取得了一定成效。然而，當前中小學人工智能教育仍然存在如下教學誤區：

①混淆人工智能課程教學與信息科技課程，過度依賴程序設計，忽略了學科技術手段的學習。人工智能的算法與計算機程序的算法是不一樣的。程序代碼雖然是人工智能應用的重要支撐，但不能把人工智能課程等同于計算機程序設計。

②混淆人工智能課程教學與科普推廣活動，過度依賴產品作品，忽略了學科知識原理學習。科學普及是通過各種渠道以通俗易懂的方式，讓大眾接受科學知識，推廣科學技術的應用。這是一種認識性活動，不是知識學習活動，不要求掌握學科知識原理及技術手段，有別于學科教學的系統性知識與技能學習。

③混淆人工智能課程教學與勞動技術活動，過度依賴硬件工具，忽略了學科思維習慣培養。勞動技術教育以必修課形式開設，旨在培養學生的勞動觀點、技術技能及良好習慣。而人工智能教育并非僅通過硬件設備培養學生動手能力，其核心在于引導學生運用人工智能知識技術解決實際問題，進而培養其處理問題的人工智能邏輯思維，包括觀察問題、發現問題、提出問題、研究問題、處理問題及解決問題的思維習慣，并最終通過數學建模與程序代碼實現應用。

④混淆人工智能課程教學與綜合實踐活動，過度依賴應用場景，忽略了學科知識應用遷移。綜合實踐活動作為必修課程，旨在引導學生從生活中發現問題，通過研究性與實踐性學習，強化知識和技能的綜合運用。人工智能課程教學需要學生從基礎知識開始學習，若忽視基礎知識原理的學習，直接采用積木式實踐應用，將導致學生僅知其應用而不知其原理，進而造成人工智能基礎不扎實、邏輯思維不清晰、學科知識鏈條不完整等問題。長此以往，人工智能課程教學將浮于表面，難以實現人才培養目標。

中小學人工智能課程教學邏輯結構

人工智能（Artificial Intelligence）是用機器模擬人類智慧與行為的工程科學。認知心理學是人工智能的重要理論支撐，數學是人工智能的主要方法，計算機是人工智能的關鍵技術，因此，中小學人工智能課程教學邏輯結構可從“知識原理、技術手段、應用遷移”三階梯，以及“表示、推理、搜索、建模、算法、編碼、項目、工程、創新”九層次開展（如下圖），引導學生學習人工智能學科基礎知識，逐步形成人工智能核心素養。

1.知識原理

知識原理是中小學人工智能課程教學的第一梯度。“表示、推理、搜索”是人工智能學科基礎知識，體現人工智能學科解決問題的基本理論與邏輯。掌握扎實的基礎知識是深入學習與應用人工智能技術的前提，在此基礎上，學生可逐步養成人工智能安全意識與規范行為。

第一維度：表示。知識表示分為確定性知識表示與不確定性知識表示，具有準確性、有效性、兼容性、拓展性、可讀性等特點。按照中小學生認知基礎，重點教學確定性知識表示方法，挑選簡單且易于理解的謂詞、產生、語義等知識表示方法作為教學內容，培養學生良好的技術習慣與規范。

第二維度：推理。根據心理學理論觀點，推理是由具體事例歸納出一般規律，或者是根據已有知識推導出新結論的思維過程。選取演繹推理與歸納推理作為中小學推理教學內容，可以培養學生良好的邏輯思維習慣，為人工智能技術應用提供強有力支持。

第三維度：搜索。搜索策略與推理密不可分，也是解決復雜問題的核心要素。按照不同理解與方向，搜索可以分為盲目搜索與啟發式搜索。中小學可重點教學狀態空間、與或樹等搜索策略，也可拓展廣度與深度優先搜索，培養學生有效控制推理過程的能力。

2.技術手段

技術手段是中小學人工智能課程教學的第二梯度。“建模、算法、編碼”是人工智能學科的關鍵技術手段。在人工智能知識原理的支撐下，需基于事實展開問題的觀察與分析，進而整合多學科知識設計解決方案，并將解決方案轉化為數學方式或函數進行表達，以確定最優的人工智能技術路線。在此過程中，需同步強化數據安全與隱私保護意識。

第四維度：建模。建模是依據事實運用數學語言及符號，描述其數理邏輯或空間關系的過程。在尋找解決問題方法的過程中，培養學生觀察、發現、提出、研究、處理、解決問題的邏輯思維與習慣，實際上是用數學的方法來表達事實，把多模態事實轉化為結構化問題，實現現實中事實可計算。同時，培養學生數據意識與數據能力，以及特征發現與特征設計技能。

第五維度：算法。算法是承載推理與搜索的重要技術實現手段，是人工智能應用的關鍵技術。培養學生算法構造能力，有助于人工智能技術應用與創新發展。

第六維度：編碼。代碼是人工智能技術應用實現的重要技術手段，按照人工智能理論與方法，培養學生形成分析、設計、開發、測試、優化等人工智能程序設計與代碼開發思維模式，引導學生學習及適應人工智能技術應用規范要求，以及建立代碼開發安全機制，降低應用安全隱患與風險。

3.應用遷移

應用遷移是中小學人工智能課程教學的第三梯度。通過人工智能“項目、工程”的研發，培養學生形成綜合解決問題的人工智能思維模型及能力，實現人工智能知識從近距離遷移向遠距離遷移過渡。用項目承載人工智能技術應用探索，用工程的思想方法研制技術解決方案，培養學生形成人工智能應用系統思維及工程研發思維模式，自覺遵守人工智能倫理道德規范。在項目應用與工程開發的基礎上，應激發學生的好奇心與創新欲望，培養學生問題的觀察、發現、研究、分析、處理與解決等能力。

第七維度：項目。通過真實項目開展實驗、實訓與實踐，強化學科知識原理與技術手段應用。組織開展情境化學習，實現理論與實踐相結合，檢查學生學習的完整性與有效性，提高教學與學習的成效。

第八維度：工程。人工智能是一個綜合學科，其在應用過程中需要運用跨學科知識研究、分析、處理與解決實際問題。因此，應以問題為導向，組織學生結合跨學科主題學習活動開展應用與探索，獲取最優的人工智能解決問題技術方案。

第九維度：創新。鼓勵學生創造性開展應用探究，以項目、課題等形式開展研究與開發，優化與提升人工智能技術應用方案。重點引導學生拓展數學建模、算法構造、工程技術的學習，追蹤新技術、新方法、新應用、新場景。

通過建立“三階九層”中小學人工智能課程教學邏輯結構，可以構造人工智能課程向量空間，開發適合學生不同年齡、不同認知背景要求的課程資源，如下表所示。同時，也可以通過構造知識原理學習觀察函數K（表示、推理、搜索）、技術手段學習觀察函數T（建模、算法、編碼）、應用遷移觀察跟蹤函數A（項目、工程、創新），建立中小學生人工智能學習過程觀察函數F（n）=K（xi,yi,zi）+T（xj,yj,zj）+A（xk,yk,zk），其中n為學生，（x,y,z）分別為知識原理、技術手段、應用遷移這三個學習梯度的三階向量。探索與設計能力導向評價方式，通過跟蹤觀察學生人工智能學科知識原理、技術手段及應用遷移等的變化情況，可以幫助教師及時調整教學策略與方法，進而提升人工智能教育的學科性、專業性與適應性。

中小學人工智能課程教學導向建議

中小學開展人工智能課程教學需遵循學生認知規律與年齡特點，構建分學段、遞進式的教學體系。具體而言，應按照“常用知識—通用知識—學科知識”的認知梯度，結合“知識原理—技術手段—應用遷移”的能力進階，系統培養學生的人工智能知識技能與關鍵能力，循序漸進地提升其人工智能核心素養。在此過程中，應摒棄以科學普及、程序設計、作品創作或實踐應用替代系統課程教學的觀念，切實落實人才培養要求，通過“學習初步知識—了解簡單原理—驅動應用遷移”的模式，形成科學有效的中小學人工智能學習路徑。針對不同學段，可采取差異化策略：低年段學生通過生活情境感知人工智能，學習常用知識以辨認人工智能；中年段學生借助社會情境感知人工智能，掌握通用知識以辨別人工智能；高年段學生依托問題情境感悟人工智能，深入學科知識以辨析人工智能。

1.強化基礎知識原理學習

當前，中小學人工智能課程教學普遍存在以技術應用為主導的問題，多從“1”的實踐應用層面切入，而缺乏從“0”的基礎知識起步，導致重應用輕知識原理學習的現象突出，學生往往僅停留在“知其然不知其所以然”的層面。要想改善這一狀況，需從“表示、推理、搜索、建模、算法、編碼、項目、工程、創新”維度系統設計人工智能課程教學內容，并開發配套教學資源以減輕學生學習與認知負荷。同時，應倡導加強人工智能基礎知識與基本原理的學習，開展有梯度、有層次的人工智能普及教育，從而為人工智能技術人才培養提供有力支撐。

2.強化數學核心素養培養

數學學科在人工智能發展中起著舉足輕重的作用，人工智能的優勢在于運算，需要人類通過數學知識科學建模與設計高效算法，把多模態的現實問題轉換為規范化的數學表示，方可實現人工智能應用。因此，中小學需高度重視數學學科“三會”核心素養培養，為人工智能技術發展提供人才儲備。通過組織開展數學建模活動，激發學生學習數學的興趣，形成良好的邏輯思維。低年段學生通過圖示等方式建立問題解決的邏輯思路，高年段學生在圖示基礎上，建立數學計算方式、模型或函數。另外，可引導學生應用畫圖、轉化、列表、枚舉、替換和逆推等手段，建立解決問題的邏輯思維框架。

3.強化跨學科主題學習活動

跨學科主題學習是以學科間關聯題材為探究主體，融合學科知識探索解決問題的方法與策略，促進綜合能力逐步形成的情境認知活動。人工智能是綜合性的工程學科，其應用需要學生融合各學科知識，通過建立數學模型解決復雜問題。因此，應組織學生開展組團式研究探索，逐步培養學生的人工智能系統思維與工程思想。設計表現性任務，發揮表現性評價優勢，培養學生知識應用、科學探究、實踐創新、團隊合作、領導執行、國際視野等素養。

4.強化程序設計及代碼編寫

程序設計作為軟件工程的核心內容，具備系統性、技術性及結構化等特點，能夠有效培養學生觀察問題、提出問題、分析研究、處理解決問題以及問題分解、合并、遍歷等能力。然而，雖然人工智能技術應用依賴計算機程序代碼編寫實現，卻不可將信息科技中的程序設計課程等同于人工智能課程教學內容。在信息科技課程教學中，可通過具體項目研究與開發，選取普及率高、操作便捷的工具平臺，重點培養學生的程序設計邏輯思維、算法設計技巧及規范的代碼編寫能力，使其逐步形成科學有效的軟件系統開發思維，從而為人工智能技術的學習與應用開發奠定堅實基礎。

5.強化常態化安全倫理教育

新一代人工智能需要算力、算法、網絡、電力、數據、存儲等要素支撐。人工智能以其超高速的運算能力，實現超大規模推理，效率高、速度快，但也存在如算法、技術、法律與倫理等風險。因此，常態化開展人工智能安全教育，建立風險防范意識，確保個人隱私安全，形成良好的人工智能道德規范尤其重要。

結束語

在人工智能研究、開發與應用熱潮下，中小學全面開展人工智能普及教育，需要清醒認識人工智能學科知識體系與基礎知識對人才培養及成長的重要性。應避免以競賽項目代替教學活動，以作品制作代替學習活動，以工具使用代替實驗實踐，以科普推廣代替課程教學，要從科普走向科教，從程序設計走向算法設計，從綜合實踐走向跨學科主題學習，從勞技教育走向應用創新。

中小學人工智能課程教學需要有前沿的教育理念、切實可行的教學思路、科學有效的教學方法、專業化的課程知識與可視化的教學資源，只有具備了這樣的條件，才能培養出學科基礎知識原理扎實、技術手段應用靈活、邏輯思維思路創新的人工智能人才。

本文作者：

岑健林

廣東省佛山市教育信息網絡中心

文章刊登于《中國信息技術教育》

2026年第1期

引用請注明參考文獻：

岑健林.中小學人工智能課程教學邏輯結構的研究與討論[J].中國信息技術教育，2026（01）：95-99.

歡迎訂閱

識別上方二維碼訂閱紙質版或電子版雜志