信息社会责任培养③ | 信息科技教学中信息社会责任培养路径探索

人工智能时代如何培养青少年信息社会责任？

《义务教育信息科技课程标准（2022年版2025年修订）》指出要不断增强学生信息社会责任感。信息社会责任作为数字素养的核心维度，在人工智能深度嵌入社会生活的背景下显得尤为重要。

本专题通过典型案例，呈现南京市鼓楼区在培养青少年信息社会责任过程中如何主动、科学、有效地利用人工智能技术，赋能青少年信息社会责任培养，以期能够为一线教育工作者提供参考。

信息科技教学中信息社会责任培养路径探索

刘凯晨

江苏省南京市琅琊路小学

当下，信息科技学科正经历从“技术传授”到“素养培育”的深刻转型，而人工智能赋能与“新型优质小班制”的双重教学改革，为实现“人机共智”下的高质量因材施教提供了关键场域。在此背景下，信息社会责任教育必须系统回应诚信与原创、公平与偏见、隐私与数据安全、依赖与自主四大人工智能核心伦理挑战。因此，本文通过透明化的诚信协作、探究式的公平意识、渐进式的隐私保护、引导性的自主发展四条教学路径，引导学生在掌握技术的同时，内化“科技向善”的价值理念，以新型优质小班制助推信息社会责任教育，培养既能驾驭智能技术，又能秉持人文温度的合格的数字社会公民。

新型优质小班制与信息社会责任的育人交汇

当下，社会正迈向“人机共智”的新时代。以DeepSeek为代表的生成式人工智能，正将教育从传统的“师-生”二元结构，重塑为“师-生-机”三元协同的新范式。学生不再只是技术的使用者，还是与智能体对话、共创的伙伴。这一深刻的变革，呼唤信息社会责任内涵的全面升维，它不再仅限于网络文明与安全，更要求个体在人机协作中，形成对技术行为社会影响的伦理判断与担当。培养这样的未来公民，成为教育的关键使命。

然而，伦理教育需要土壤，需要能支持深度思辨、个性化关注与高频互动的课堂环境。当今社会面对学龄人口下降及育人体系升级提出的育人模式变革——“新型优质小班制”，为此提供了理想的场域。这项改革的核心是以“幸福每一个”为理念，推动系统性育人范式革新，致力于实现“高质量因材施教”。其“新型”在于融合新资源、新技术与新流程，“优质”则锚定促进“人的现代化”，旨在构建高互动、高参与的以学习者为中心的课堂新生态。

“新型优质小班制”教学改革为人机共智时代的伦理教育提供了关键支撑：首先，小班带来的高互动性，确保了每个学生都能在关于“AI原创性”或“算法公平”的议题上发声与思辨，让伦理从说教变为可探讨的公共议题。其次，其倡导的项目式学习常态，为责任教育提供了真实“体验场”。学生能在解决真实技术项目的过程中，直面并化解伦理困境。最后，改革明确鼓励“技术精准赋能”，这使得课堂中的人工智能（AI）从可能的“替代品”转向需要被审视、驾驭与善用的“协作伙伴”。

在此背景下，看《义务教育信息科技课程标准（2022年版2025年修订）》（以下简称“新课标”）对“信息社会责任”核心素养的要求，其意义更为凸显，课堂必须更加关注学科育人价值。因此，在“新型优质小班制”营造的精细化教育空间中，探索如何将信息社会责任教育深度融入信息科技教学，便成为一项兼具时代紧迫性与实践必要性的课题。

人机共智中的四大AI伦理焦点及其理论溯源

在“新型优质小班制”营造的高互动、强关注、重体验的课堂新生态中，人机共智范式的深度推进将一系列AI伦理问题从社会宏观层面拉近至课堂微观现场。为将信息社会责任教育系统化、可操作化地融入信息科技教学，本文基于新课标的核心素养框架，聚焦四大AI伦理焦点：诚信与原创、公平与偏见、隐私与数据安全、依赖与自主。每一个焦点都不是凭空而论，而是深植于新课标的具体要求，并指向学生在人机协作时代必须建立的伦理认知与责任担当。

1.诚信与原创——人机共创中的知识产权与学术诚实

这一焦点直接回应信息科技学科核心素养中的“信息社会责任”的明确要求：“在信息交流与合作中，尊重他人的知识产权，遵守信息法律法规与伦理准则。”当生成式人工智能能够以极低成本生产文本、代码、图像时，课堂中“创作”的边界便变得模糊，其理论根源在于对学习本质与知识产权的双重捍卫。从教与学的角度看，教育的目标是思维的训练与素养的培养，学习则是为了自我成长而非结果的简单获取，直接使用AI生成内容并宣称为己出，本质上是一种“认知欺诈”，它剥夺了学生通过自主思考、试错、建构以形成关键能力的过程，同时也缺乏对他人知识产权和原始创新的基本尊重。因此，教学必须引导学生理解人机共智中的“智”，其核心在于人类主导的创造性思维与价值判断，AI应是激发灵感、拓展思路的“协作者”，而非替代思考的“代笔者”。

2.公平与偏见——信息意识中的伦理审视与客观公正

此焦点深刻呼应新课标强调的“信息意识”素养，要求学生能敏锐感知信息并对信息价值有正确客观的判断力。公平性问题正是培养此种意识的重要情境：信息的来源多种多样，而通过AI获取的信息往往会受到历史数据偏见的影响，使得大模型可能将如性别、地域等固化关联误认为客观规律进行学习与复用。例如，基于此类数据训练的学习资源推荐系统，虽以“一对一”的精准形式呈现，却在信息过滤中悄然复刻并强化既有偏见，无形中窄化学生认知视野、加剧“信息茧房”效应。因此，培育学生的“人工智能公平观”，本质上是锻造一种深层次的信息意识——引导他们透过技术中立的表象，洞察数据来源的局限、质疑算法输出的公正性，并思考如何在人机协同中通过主动干预（如优化数据、调整规则或建立审查机制）规避隐性歧视，从而在数字环境中成为兼具批判力与责任感的信息行动者。这不仅是技术素养的延伸，更是社会公正观在智能时代的具体实践。

3.隐私与数据安全——数字生存中的权利边界与自我保护

“隐私与数据安全”是“数据与编码”模块的主要教学内容之一，也是“信息社会责任”在数字公民个体层面的基石。新课标要求学生“认识数据保护的重要性”“养成保护个人隐私的习惯”。在人机共智场景下，其理论内涵得到深化：每一次人机交互都是一次数据交换，学生的对话内容、学习行为，甚至情感倾向都可能被记录、分析并可能用于未经明确同意的用途，这些数据在师生、生生和人机互动更为紧密的小班制教学中的采集维度更广、颗粒度更细，与信息伦理中的“知情同意”原则与数据主权观念精密关联。教学中需引导学生认识个人数据是数字自我的一部分，对数据的控制权即是对数字身份的控制权。主动管理隐私设置、审慎授权数据采集、理解数据流转路径，是学生在人机共智环境中维护自身尊严与权利的基本责任，也是对抗“数字监控”与“算法操纵”的第一道防线。

4.依赖与自主——技术赋能下的认知主体性捍卫

这一焦点触及“数字化学习与创新”素养的根本。新课标鼓励利用数字工具进行创新性学习与问题解决，但其前提是学生保持主体性与创造力。过度依赖AI可能导致“认知外包”和“思维惰化”，即学生将本应由自身承担的分析、综合、决策等高级认知任务完全交由机器，从而削弱深度思考能力、问题解决韧性与原创性想象力，其理论根基是教育哲学中人的主体性发展。技术作为“扩展认知”的工具，其价值在于增强而非替代人类智能，在人机共智中，必须警惕技术理性对人的异化。教学的伦理责任在于，引导学生建立健康的人机关系定位：AI是强大的“认知脚手架”或“思维伙伴”，但探索的动机、价值的判断、创新的火花的产生必须来自作为主体的“人”，以及为自身学习与发展承担最终责任的，也必须是作为主体的“人”自身。这关乎在智能时代，教育能否继续培养出具备独立意志与创造精神的完整的人。

基于新型优质小班制应对四大AI伦理焦点的教学实践

新型优质小班制的本质在于“因材施教”的系统性落地，其核心特征包括高师生比、强互动频率、灵活分组机制、过程性关注能力等，这些为应对复杂的AI伦理挑战提供了理想条件。基于此，笔者所在研究团队提出教学实践的核心理念：以情境化沉浸为起点，以差异化引导为路径，以行为养成为目标，实现信息社会责任认知的精准滴灌。这意味着信息社会责任教育不再停留于统一宣讲，而是融入每一个具体的技术任务与项目活动，教师能够密切观察并及时介入每位学生的伦理决策过程，通过个性化对话、小组协商、分层任务设计等方式，引导学生在真实或拟真的技术应用场景中，体验、辨析并内化应对伦理挑战的价值观与方法论。

1.应对“诚信与原创”：建立透明化、过程化的人机协作诚信培养机制

针对人机共创中知识产权模糊与学术诚信风险，新型优质小班制教学可通过三层机制予以应对。

①透明化协作规范建立。在项目启动阶段，师生可共同制订《课堂人机协作公约》，明确AI工具使用的边界、成果标注的规范以及原创性声明的标准。小班制允许每位学生参与讨论并理解公约制订的理由，提升规范的内化程度。

②过程性贡献追溯与反思。利用小班制便于过程管理的优势，要求学生通过“协作日志”“版本对比图”或“创意溯源表”等工具，持续记录在任务各阶段人类创意与AI辅助的具体贡献。教师通过定期查阅与个别访谈，引导学生反思自身思维历程与AI角色的边界，培养其对“何为原创”的深层理解。

③差异化能力建设：针对不同认知水平的学生，设计差异化的诚信能力培养目标。例如，对基础学生侧重“识别与标注”技能；对进阶学生则可要求其进行“协作模式评价”或“跨学科知识产权案例研讨”，培养其成为诚信规范的维护者与诠释者。

2.应对“公平与偏见”：开展多层次、探究式的信息公平意识培育

面对算法可能固化与放大社会偏见的风险，小班制课堂可构建从感知到行动的完整学习链条。

①个体感知与经验唤醒。通过让学生分析自身信息流（如社交媒体推送、搜索记录），在小班内进行可视化对比与讨论，直观感受“信息茧房”与潜在偏见的存在，激发探究动机。

②小组协作与偏见探查。将学生分为异质小组，为不同小组提供略有差异的数据集或简化算法模型以模拟现实世界中的数据偏差，让其协作完成一个分类或推荐任务。通过对比各小组结果的差异，引导学生主动发现数据或算法中的不公平痕迹，并追溯其根源。

③分层挑战与公平设计。根据学生的技术理解程度，设置不同复杂度的“公平性干预”任务。例如，技术基础组可探讨如何通过增加数据多样性来改善结果；技术进阶组则可尝试调整算法参数或设计简单的公平性约束条件。最终全班共同拟定一份“公平技术设计倡议”，将伦理意识转化为设计准则。

3.应对“隐私与数据安全”：实施从个体到集体的渐进式责任实践

为应对数据采集泛化与隐私侵蚀的挑战，小班制支持一种从个体到集体的责任拓展训练。

①个人防护技能的场景化训练。在开展在线学习时，同步嵌入隐私设置管理、数据最小化原则、加密传输等技能点。通过角色扮演（如“数据保护官”）、模拟授权决策等小班互动活动，强化学生的风险感知与防护能力。

②项目式数据治理实践。在小组项目中，要求学生共同规划项目的数据管理方案，包括数据收集的伦理审查（是否必要、是否可信）、存储的安全措施、使用与分享的边界。小班制便于教师深入每个小组进行指导，确保方案的可执行性与伦理性。

③公共议题探讨与倡议行动。引导学有余力的学生关注校园乃至社会的数据治理公共议题，如人脸识别进校园、教育数据共享等，组织小型辩论会或政策模拟工作坊。鼓励学生基于研究，形成保护隐私与数据安全的倡议书或行动方案，培养其作为数字公民的公共参与意识与责任感。

4.应对“依赖与自主”：构建以元认知发展为核心的人机协作路径

为防止技术依赖导致认知惰化与主体性丧失，新型优质小班制教学应聚焦于学生元认知能力的培养。

①“计划—监控—评估”循环的个性化辅导。在利用AI工具完成任务过程，引导学生通过结构化反思模板进行自我监控，如：“我计划用AI解决什么问题？我打算保留哪些思考给自己？”“当前AI的输出是否合理？我如何验证？”“我的最终决策依据是什么？AI建议占多大权重？”小班制教学可针对学生的反思记录，提供一对一或小组反馈，帮助其逐步建立对自身认知过程的调控意识。

②认知脚手架的分层设计。为不同自主学习能力的学生提供差异化的支持。对依赖较强的学生，提供详细的、分步骤的AI使用指南与批判性质疑提示清单；对自主性较强的学生，则提供开放式挑战任务，要求其对比、评估多个AI工具的优劣，并独立整合信息形成最终方案，明确AI的“工具”属性。

③人机角色反思与关系重构讨论。定期组织全班讨论，主题涉及“何时该依赖AI，何时该坚持自主判断”“优秀的人机协作伙伴应具备哪些特质”等。学生通过分享各自在项目中的成功与失败经验，共同构建以人为本的健康的批判性人机协作机制。

结语

在新型优质小班制背景下，信息科技学科通过信息社会责任培养回应四大AI伦理挑战，逐步构建起一条技术理性与人文精神深度交融的教学实践路径。这不仅是对传统技能传授的超越，更是数字时代素养培育的本质回归。实践证明，在精细化的教学场域中，伦理认知的深度与行为养成的广度呈现出与个性化学习相匹配的持续增长趋势，这种融合实践不仅印证了“科技向善”的育人理念，也为未来教育迭代提供了一条清晰路径。

本文作者：

刘凯晨

江苏省南京市琅琊路小学

文章刊登于《中国信息技术教育》2026年第06期

引用请注明参考文献：

刘凯晨.信息科技教学中信息社会责任培养路径探索[J].中国信息技术教育，2026（06）：9-12.

人工智能时代青少年信息社会责任培养的路径探究

吴青华

陈小芳

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