中小学人工智能课程教学逻辑结构的研究与讨论

自国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，全国各地中小学通过各种活动推动人工智能教育的发展，探索人工智能教育的有效途径及方法，并取得了一定成效。然而，当前中小学人工智能教育仍缺乏规范的课程内容与科学有效的教学路径。

在此背景下，教育部提出在中小学普及人工智能通识教育的要求，为中小学人工智能教育明确了发展目标，使中小学人工智能教育有了既定方向与课程教学准绳。因此，需按照人工智能学科原理及特点，系统规划和部署中小学人工智能课程教学，把握人才培养方向并建立先进课程教学理念。

本文提出从“知识原理、技术手段、应用迁移”三个梯度，以及“表示、推理、搜索、建模、算法、编码、项目、工程、创新”九个层次开展人工智能课程教学，帮助学生初步掌握人工智能学科基本知识原理及技术手段，促使其人工智能核心素养的快速形成，为我国人工智能事业及人才培养奠定坚实基础。

2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》分析了人工智能发展的战略态势，指出人工智能发展进入新阶段、人工智能成为国际竞争新焦点、人工智能成为经济发展新引擎、人工智能带来社会建设新机遇、人工智能发展不确定性带来新挑战，并据此展开战略性部署，从理论、技术、应用、人才、经济等方面全面推进人工智能不断向前发展。

2025年，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》，要求“以素养培育为核心构建科学完备的人工智能通识教育体系”，要求“小学阶段注重兴趣培养与基础认知，初中阶段强化技术原理与基础应用，高中阶段聚焦系统思维与创新实践，形成分学段、递进式的教育目标”。这一指南的出台标志着全国中小学将迎来新一轮人工智能教育教学的高潮，但同时也面临教师专业提升、教材课程资源研发、教学方法路径设计、实验设备设施适配等多重挑战。其中，课程教学内容与理念方法尤为关键，直接决定人工智能教育质量及创新人才培养成效。

中小学人工智能课程教学误区

近年来，中小学高度重视人工智能教育，通过组织竞赛、开展活动、实施项目等多种形式积极探索教育方法与实践路径，并取得了一定成效。然而，当前中小学人工智能教育仍然存在如下教学误区：

①混淆人工智能课程教学与信息科技课程，过度依赖程序设计，忽略了学科技术手段的学习。人工智能的算法与计算机程序的算法是不一样的。程序代码虽然是人工智能应用的重要支撑，但不能把人工智能课程等同于计算机程序设计。

②混淆人工智能课程教学与科普推广活动，过度依赖产品作品，忽略了学科知识原理学习。科学普及是通过各种渠道以通俗易懂的方式，让大众接受科学知识，推广科学技术的应用。这是一种认识性活动，不是知识学习活动，不要求掌握学科知识原理及技术手段，有别于学科教学的系统性知识与技能学习。

③混淆人工智能课程教学与劳动技术活动，过度依赖硬件工具，忽略了学科思维习惯培养。劳动技术教育以必修课形式开设，旨在培养学生的劳动观点、技术技能及良好习惯。而人工智能教育并非仅通过硬件设备培养学生动手能力，其核心在于引导学生运用人工智能知识技术解决实际问题，进而培养其处理问题的人工智能逻辑思维，包括观察问题、发现问题、提出问题、研究问题、处理问题及解决问题的思维习惯，并最终通过数学建模与程序代码实现应用。

④混淆人工智能课程教学与综合实践活动，过度依赖应用场景，忽略了学科知识应用迁移。综合实践活动作为必修课程，旨在引导学生从生活中发现问题，通过研究性与实践性学习，强化知识和技能的综合运用。人工智能课程教学需要学生从基础知识开始学习，若忽视基础知识原理的学习，直接采用积木式实践应用，将导致学生仅知其应用而不知其原理，进而造成人工智能基础不扎实、逻辑思维不清晰、学科知识链条不完整等问题。长此以往，人工智能课程教学将浮于表面，难以实现人才培养目标。

中小学人工智能课程教学逻辑结构

人工智能（Artificial Intelligence）是用机器模拟人类智慧与行为的工程科学。认知心理学是人工智能的重要理论支撑，数学是人工智能的主要方法，计算机是人工智能的关键技术，因此，中小学人工智能课程教学逻辑结构可从“知识原理、技术手段、应用迁移”三阶梯，以及“表示、推理、搜索、建模、算法、编码、项目、工程、创新”九层次开展（如下图），引导学生学习人工智能学科基础知识，逐步形成人工智能核心素养。

1.知识原理

知识原理是中小学人工智能课程教学的第一梯度。“表示、推理、搜索”是人工智能学科基础知识，体现人工智能学科解决问题的基本理论与逻辑。掌握扎实的基础知识是深入学习与应用人工智能技术的前提，在此基础上，学生可逐步养成人工智能安全意识与规范行为。

第一维度：表示。知识表示分为确定性知识表示与不确定性知识表示，具有准确性、有效性、兼容性、拓展性、可读性等特点。按照中小学生认知基础，重点教学确定性知识表示方法，挑选简单且易于理解的谓词、产生、语义等知识表示方法作为教学内容，培养学生良好的技术习惯与规范。

第二维度：推理。根据心理学理论观点，推理是由具体事例归纳出一般规律，或者是根据已有知识推导出新结论的思维过程。选取演绎推理与归纳推理作为中小学推理教学内容，可以培养学生良好的逻辑思维习惯，为人工智能技术应用提供强有力支持。

第三维度：搜索。搜索策略与推理密不可分，也是解决复杂问题的核心要素。按照不同理解与方向，搜索可以分为盲目搜索与启发式搜索。中小学可重点教学状态空间、与或树等搜索策略，也可拓展广度与深度优先搜索，培养学生有效控制推理过程的能力。

2.技术手段

技术手段是中小学人工智能课程教学的第二梯度。“建模、算法、编码”是人工智能学科的关键技术手段。在人工智能知识原理的支撑下，需基于事实展开问题的观察与分析，进而整合多学科知识设计解决方案，并将解决方案转化为数学方式或函数进行表达，以确定最优的人工智能技术路线。在此过程中，需同步强化数据安全与隐私保护意识。

第四维度：建模。建模是依据事实运用数学语言及符号，描述其数理逻辑或空间关系的过程。在寻找解决问题方法的过程中，培养学生观察、发现、提出、研究、处理、解决问题的逻辑思维与习惯，实际上是用数学的方法来表达事实，把多模态事实转化为结构化问题，实现现实中事实可计算。同时，培养学生数据意识与数据能力，以及特征发现与特征设计技能。

第五维度：算法。算法是承载推理与搜索的重要技术实现手段，是人工智能应用的关键技术。培养学生算法构造能力，有助于人工智能技术应用与创新发展。

第六维度：编码。代码是人工智能技术应用实现的重要技术手段，按照人工智能理论与方法，培养学生形成分析、设计、开发、测试、优化等人工智能程序设计与代码开发思维模式，引导学生学习及适应人工智能技术应用规范要求，以及建立代码开发安全机制，降低应用安全隐患与风险。

3.应用迁移

应用迁移是中小学人工智能课程教学的第三梯度。通过人工智能“项目、工程”的研发，培养学生形成综合解决问题的人工智能思维模型及能力，实现人工智能知识从近距离迁移向远距离迁移过渡。用项目承载人工智能技术应用探索，用工程的思想方法研制技术解决方案，培养学生形成人工智能应用系统思维及工程研发思维模式，自觉遵守人工智能伦理道德规范。在项目应用与工程开发的基础上，应激发学生的好奇心与创新欲望，培养学生问题的观察、发现、研究、分析、处理与解决等能力。

第七维度：项目。通过真实项目开展实验、实训与实践，强化学科知识原理与技术手段应用。组织开展情境化学习，实现理论与实践相结合，检查学生学习的完整性与有效性，提高教学与学习的成效。

第八维度：工程。人工智能是一个综合学科，其在应用过程中需要运用跨学科知识研究、分析、处理与解决实际问题。因此，应以问题为导向，组织学生结合跨学科主题学习活动开展应用与探索，获取最优的人工智能解决问题技术方案。

第九维度：创新。鼓励学生创造性开展应用探究，以项目、课题等形式开展研究与开发，优化与提升人工智能技术应用方案。重点引导学生拓展数学建模、算法构造、工程技术的学习，追踪新技术、新方法、新应用、新场景。

通过建立“三阶九层”中小学人工智能课程教学逻辑结构，可以构造人工智能课程向量空间，开发适合学生不同年龄、不同认知背景要求的课程资源，如下表所示。同时，也可以通过构造知识原理学习观察函数K（表示、推理、搜索）、技术手段学习观察函数T（建模、算法、编码）、应用迁移观察跟踪函数A（项目、工程、创新），建立中小学生人工智能学习过程观察函数F（n）=K（xi,yi,zi）+T（xj,yj,zj）+A（xk,yk,zk），其中n为学生，（x,y,z）分别为知识原理、技术手段、应用迁移这三个学习梯度的三阶向量。探索与设计能力导向评价方式，通过跟踪观察学生人工智能学科知识原理、技术手段及应用迁移等的变化情况，可以帮助教师及时调整教学策略与方法，进而提升人工智能教育的学科性、专业性与适应性。

中小学人工智能课程教学导向建议

中小学开展人工智能课程教学需遵循学生认知规律与年龄特点，构建分学段、递进式的教学体系。具体而言，应按照“常用知识—通用知识—学科知识”的认知梯度，结合“知识原理—技术手段—应用迁移”的能力进阶，系统培养学生的人工智能知识技能与关键能力，循序渐进地提升其人工智能核心素养。在此过程中，应摒弃以科学普及、程序设计、作品创作或实践应用替代系统课程教学的观念，切实落实人才培养要求，通过“学习初步知识—了解简单原理—驱动应用迁移”的模式，形成科学有效的中小学人工智能学习路径。针对不同学段，可采取差异化策略：低年段学生通过生活情境感知人工智能，学习常用知识以辨认人工智能；中年段学生借助社会情境感知人工智能，掌握通用知识以辨别人工智能；高年段学生依托问题情境感悟人工智能，深入学科知识以辨析人工智能。

1.强化基础知识原理学习

当前，中小学人工智能课程教学普遍存在以技术应用为主导的问题，多从“1”的实践应用层面切入，而缺乏从“0”的基础知识起步，导致重应用轻知识原理学习的现象突出，学生往往仅停留在“知其然不知其所以然”的层面。要想改善这一状况，需从“表示、推理、搜索、建模、算法、编码、项目、工程、创新”维度系统设计人工智能课程教学内容，并开发配套教学资源以减轻学生学习与认知负荷。同时，应倡导加强人工智能基础知识与基本原理的学习，开展有梯度、有层次的人工智能普及教育，从而为人工智能技术人才培养提供有力支撑。

2.强化数学核心素养培养

数学学科在人工智能发展中起着举足轻重的作用，人工智能的优势在于运算，需要人类通过数学知识科学建模与设计高效算法，把多模态的现实问题转换为规范化的数学表示，方可实现人工智能应用。因此，中小学需高度重视数学学科“三会”核心素养培养，为人工智能技术发展提供人才储备。通过组织开展数学建模活动，激发学生学习数学的兴趣，形成良好的逻辑思维。低年段学生通过图示等方式建立问题解决的逻辑思路，高年段学生在图示基础上，建立数学计算方式、模型或函数。另外，可引导学生应用画图、转化、列表、枚举、替换和逆推等手段，建立解决问题的逻辑思维框架。

3.强化跨学科主题学习活动

跨学科主题学习是以学科间关联题材为探究主体，融合学科知识探索解决问题的方法与策略，促进综合能力逐步形成的情境认知活动。人工智能是综合性的工程学科，其应用需要学生融合各学科知识，通过建立数学模型解决复杂问题。因此，应组织学生开展组团式研究探索，逐步培养学生的人工智能系统思维与工程思想。设计表现性任务，发挥表现性评价优势，培养学生知识应用、科学探究、实践创新、团队合作、领导执行、国际视野等素养。

4.强化程序设计及代码编写

程序设计作为软件工程的核心内容，具备系统性、技术性及结构化等特点，能够有效培养学生观察问题、提出问题、分析研究、处理解决问题以及问题分解、合并、遍历等能力。然而，虽然人工智能技术应用依赖计算机程序代码编写实现，却不可将信息科技中的程序设计课程等同于人工智能课程教学内容。在信息科技课程教学中，可通过具体项目研究与开发，选取普及率高、操作便捷的工具平台，重点培养学生的程序设计逻辑思维、算法设计技巧及规范的代码编写能力，使其逐步形成科学有效的软件系统开发思维，从而为人工智能技术的学习与应用开发奠定坚实基础。

5.强化常态化安全伦理教育

新一代人工智能需要算力、算法、网络、电力、数据、存储等要素支撑。人工智能以其超高速的运算能力，实现超大规模推理，效率高、速度快，但也存在如算法、技术、法律与伦理等风险。因此，常态化开展人工智能安全教育，建立风险防范意识，确保个人隐私安全，形成良好的人工智能道德规范尤其重要。

结束语

在人工智能研究、开发与应用热潮下，中小学全面开展人工智能普及教育，需要清醒认识人工智能学科知识体系与基础知识对人才培养及成长的重要性。应避免以竞赛项目代替教学活动，以作品制作代替学习活动，以工具使用代替实验实践，以科普推广代替课程教学，要从科普走向科教，从程序设计走向算法设计，从综合实践走向跨学科主题学习，从劳技教育走向应用创新。

中小学人工智能课程教学需要有前沿的教育理念、切实可行的教学思路、科学有效的教学方法、专业化的课程知识与可视化的教学资源，只有具备了这样的条件，才能培养出学科基础知识原理扎实、技术手段应用灵活、逻辑思维思路创新的人工智能人才。

本文作者：

岑健林

广东省佛山市教育信息网络中心

文章刊登于《中国信息技术教育》

2026年第1期

引用请注明参考文献：

岑健林.中小学人工智能课程教学逻辑结构的研究与讨论[J].中国信息技术教育，2026（01）：95-99.

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