信息学拔尖创新人才贯通培养 | 模式的构建与实践研究

拔尖创新人才培养是长期且持续的系统工程，覆盖小学、初中、高中全学段。当前，国内外信息学教育与拔尖创新人才培育已形成多维度研究框架，但在实践中仍存在学段割裂、课程衔接不畅、苗子挖掘困难、评价体系单一、资源协同不足等突出问题。

面向教育强国建设新征程，广东省教育科研规划重大课题“小初高信息学拔尖创新人才一体化贯通培养体系研究”聚焦学段衔接、课程重构、资源协同、评价创新等核心任务，立足实践，攻坚克难，形成可复制、可推广的理论成果与实践范式。

本专题集中展示课题阶段性研究进展与中山市中山纪念中学的实践经验，聚焦一体化培养路径、智能技术应用、资源整合机制、评价体系创新等内容，为全国信息学拔尖创新人才培养贡献中山智慧、提供广东方案，助力我国在全球数字科技竞争中赢得主动、赢得优势、赢得未来。

滑动查看更多图片

信息学拔尖创新人才贯通培养

熊超

01

朱君辉

02

熊超

小初高信息学拔尖创新人才贯通培养模式的构建与实践研究

03

陈智敏

生成式人工智能在信息学竞赛场景中的应用分析

04

黄细光

“教-学-评”一体化导向下信息学竞赛培养资源的构建与实施

——以中山纪念中学为例

05

易锡添

小初高信息学拔尖创新人才贯通培养的评价模型：构成要素、核心框架与实践路径

小初高信息学拔尖创新人才

贯通培养模式的构建与实践研究

拔尖创新人才培养是国家战略需求，其早期人才系统培育关乎国家竞争优势。当前的信息学教育普遍面临培养学段割裂、课程衔接不畅、资源协同不足、评价体系单一四大结构性难题。

因此，本研究基于作者多年小初高信息学拔尖创新人才贯通培养的实践积淀，以“阶梯化发展观、跨学科融合观、实践化学习观”为核心理念，以“启蒙—筑基—发展—脱颖”四阶动态衔接为引擎，以“基础—入门—提高—NOI”阶梯式课程为载体，以“高校—联盟—教练—朋辈”学习共同体及在线测评平台为支撑，以“过程性、增值性、总结性评价”为导航，构建了小初高信息学拔尖创新人才贯通培养模式。

实践表明，该培养模式在促进学生卓越成长、赋能教师发展、优化区域生态等方面具有显著优势，为打破学段壁垒、实现拔尖创新人才贯通培养提供了有效的参考范式。

引言

国家与科技竞争的本质是人才竞争，核心在于拔尖创新人才的培养水平。党的二十大报告明确指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑，必须深入实施科教兴国战略，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才。当前，信息学拔尖创新人才培养存在系统性矛盾，制约人才成长的连续性与科学性。因此，本研究针对培养学段割裂、课程衔接不畅、苗子挖掘困难、评价体系单一等难题，提出“打破学段壁垒贯通培养”核心命题，通过重构教学内容、制订教学策略、协同资源平台、优化评价体系，构建了小初高信息学拔尖创新人才贯通培养模式。

信息学拔尖创新人才贯通培养的

三大核心理念

1.阶梯化发展观：从“选拔”走向“滋养”

传统模式如“筛子”，筛选极少数“尖子”。本研究倡导搭建“阶梯”，尊重每位学生认知节奏与发展潜能，设计“启蒙—筑基—发展—脱颖”四阶段成长路径，每阶段设适配目标与任务，学生可循序渐进或加速进阶。通过动态评估与分流机制，早期发现并“滋养”潜力种子，从根本上破解“苗子挖掘困难”与“中途流失”问题。

2.跨学科融合观：从“孤岛”走向“生态”

信息学是理解数字世界的思维引擎。本研究打破学科界限，将信息学与数学、科学、语言学深度融合。在算法讲解中融入数学归纳思想，在设计项目时要求学生综合运用多学科知识，培养学生运用计算思维解决复杂问题的复合创新能力，构建起连通各学段、连接多学科的知识生态体系。

3.实践化学习观：从“听会”走向“做创”

能力在实践中生成。本研究将学习重构为深度参与的实践过程：在在线测评系统上持续“编写—调试—优化”，在项目小组中进行合作探究，在竞赛中经历策略抉择，在朋辈研讨中接受质疑。评价随之转向关注思维深度、策略灵活性、调试耐力与合作精神，将评价融入学习过程，引导教学从知识传授转向能力培育。

小初高信息学拔尖创新人才

贯通培养模式的构建

基于上述三大核心理念，本研究构建了小初高信息学拔尖创新人才贯通培养模式（如下图）。该模式各个部分相互关联，彼此紧密配合，协同作用于破解信息学教育的四大实践难题。

小初高信息学拔尖创新人才四阶贯通培养模式

1.打破培养割裂，构建了动态衔接的贯通培养模式

启蒙阶段（小学高年级）：重在“兴趣发现”与“思维启蒙”。通过趣味性任务和基础逻辑游戏，广泛激发学生对信息技术的兴趣，并初步观察其逻辑推理、模式识别等思维特质。采用大班体验、小组活动等形式，实现“宽识别”。在具体实践中，主要面向全市各小学推荐的优秀学生，通过考察阅读理解能力和理科思维（主动思维、发散思维、求异思维、逆向思维等），确定参加公益课程的人选。本阶段不追求编程技能的深度，而是通过多样化的体验活动，让学生在参与中建立对信息学的初步认知与好感，为后续培养奠定兴趣基础。

筑基阶段（小学高年级至初中低年级）：重在“习惯养成”与“系统入门”。学生开始系统学习编程基础与简单算法，核心目标是建立严谨的思维习惯、规范的代码风格和基本的调试能力。教学强调“系统导学”，要求学生能够准确分析和表达问题，重视学习兴趣、学习习惯以及思维多样性的培养。通过讲练结合的方式，帮助学生形成良好的编程规范与问题解决习惯，并通过阶段测评及时了解学生掌握情况，为后续学习提供针对性指导。

发展阶段（初中中高年级）：重在“能力强化”与“自主探究”。学生深入核心算法与数据结构的学习，并通过“学—练—讲—评”循环，强化问题分析、算法设计及自主探究能力。引入专题式学习，围绕动态规划、图论等核心模块设置专题，要求学生在完成基础训练后进行专题探究与拓展。鼓励学生参与线上比赛，并在团队中承担角色，通过比赛检验学习成效，通过复盘深化理解，注重创新思维能力和自主学习能力的培养。

脱颖阶段（高中）：重在“创新突破”与“人格塑造”。聚焦高阶算法、复杂问题求解及前沿知识拓展。学习方式以“专题探究”和“项目研究”为主，学生需在教练指导下或独立开展深度钻研，完成从问题分析到代码优化的完整研究过程。同时，通过担任助教、组织分享会、参与赛事等方式，培养领导力、抗压能力与社会责任感。鼓励学生参与学术交流活动，拓宽学术视野，为未来大学阶段的学习研究奠定基础。

各阶段之间设有明确的“里程碑”式能力标准作为衔接点，并基于持续的形成性评价实现学生的动态流转。表现优异者可提前进入下一阶段，暂时困难者也可获得巩固支持，确保了培养路径的弹性与个性化，真正实现了学段壁垒的消融。

2.解决内容断层，重构了融创贯通的课程内容架构

与四阶培养模式精准对接，并严格遵循《全国青少年信息学奥林匹克系列竞赛大纲》的知识体系框架，本研究设计了“基础—入门—提高—NOI”四级课程阶梯。这一设计并非对大纲的简单照搬，而是基于学生认知规律和教学实际，对大纲内容进行了教学化、阶梯化的重构，确保了学习内容连续性、系统性与挑战度的平滑上升。

基础级（对应启蒙阶段）：主要面向小学五、六年级，以激发兴趣、夯实数理逻辑能力为主。教学内容紧扣大纲“入门级”中难度系数较低的核心知识点，主要包括计算机与程序设计的基本概念、C++程序的基本结构、常量/变量与基本数据类型、顺序与分支结构、基础的输入输出。不涉及复杂语法和算法，重在通过大量简单、有趣的实例，让学生理解程序是如何一步步执行以解决问题的。教学目标是通过本阶段学习，消除对编程的陌生感，让学生对信息学产生初步认知，为入门级做好铺垫。

入门级（对应筑基阶段）：主要面向小学五、六年级及初中低年级，初步理解循环、条件判断等逻辑结构，将抽象的计算思维转化为具象的操作实践。教学内容包括循环结构、数组、字符串处理、函数与递归基础、结构体，帮助学生建立算法设计及编程基本认知，夯实问题抽象、拆解、流程设计、迭代迁移等底层思维能力。教学目标是通过本阶段学习，使学生掌握C++语言的核心语法，具备运用基础数据结构和算法解决典型问题的能力，为后续深入学习奠定坚实基础。

提高级（对应发展阶段）：主要面向初中三个年级，围绕动态规划、贪心算法、回溯算法等核心算法展开，通过大量的算法题训练与代码调试，强化逻辑推理与算法应用能力。教学内容包括复杂树结构（二叉堆、树状数组、线段树、字典树）、图论算法（最小生成树、最短路径、拓扑排序、强连通分量）、动态规划经典模型（树形DP、状态压缩DP等）。教学目标是培养学生面对复杂问题的抽象建模能力与高级算法应用能力，使学生能够熟练运用算法解决中高难度问题，实现从编程基础到复杂问题解决的能力进阶。

NOI级（对应脱颖阶段）：主要面向高中三个年级，聚焦线段树、树链剖分等竞赛级高阶算法，以国际信息学奥赛真题、ACM竞赛经典难题为训练素材，深度剖析算法原理与复杂数据结构应用。教学内容包括高级数据结构（树链剖分、平衡树、可持久化数据结构等）、高级算法（网络流、复杂字符串算法、计算几何基础），以及支撑这些内容的必要数学知识（如初等数论进阶、组合数学、线性代数等）。教学目标聚焦锻造学生的算法创新能力与科研潜质，不仅要求其能解决NOI/IOI级别的难题，更鼓励其深入理解算法原理，进行算法优化，甚至接触简单的算法理论研究，培养其成为具备自主学习和突破能力的拔尖创新人才。

这套课程体系就像一组精心设计的知识齿轮，严格依照大纲搭建并细化，各阶段的学习目标很明确，内容边界划分清晰，学习难度的进阶节奏也安排得合理适中。不管学生在哪个学段加入，都能找到贴合自身认知水平的起点，顺着这条经过实践验证的科学连贯的路径稳步提升，从根本上解决了小初高各学段课程内容可能出现的重复、断层或者无序跳跃的问题。

3.整合分散供给，搭建了聚能协同的资源平台网络

线下平台：“高校—联盟—教练—朋辈”学习共同体。高校层面，携手国内计算机专业实力位居前列的一部分高校，引入前沿学术资源，为学生提供早期科研体验；联盟层面，联合国内信息学竞赛成绩优秀的学校，在学段衔接、资源共享、赛事联动等方面协同；教练层面，打造跨学段梯队，以“高带初、初带小”模式，通过示范课、定期指导培育优质师资；朋辈层面，构建小学至高中跨校跨学段梯队，发挥“传帮带”作用，营造互助共进氛围。

线上平台：教学评一体化在线评测系统（OJ）。自主研发“纪中OJ”系统，集“学、练、评、管”于一体。教的维度，实现精准助教，通过数据分析辅助教师精准教学；学的维度，通过实时反馈、个性化训练助力高效学习；评的维度，依托数据实现即时评价，为教学调控提供依据。系统自动记录每次代码提交、调试历程等过程性数据，为过程性评价提供可靠依据。

4.突破单一维度，完善了全程立体的教学评价体系

评价是拔尖创新人才培养的指挥棒，对完善人才培养目标、内容、阶段、资源等产生重要影响。促进拔尖创新人才培养评价的有机融合，可以结合显性评价与隐性评价，通过树立以人为本的评价理念，完善评价指标，用好过程性评价、增值性评价和总结性评价等多维评价方式。

过程性评价：关注学习轨迹。利用OJ记录、算法设计日志、课堂研讨表现等，对投入度、思维严谨性、调试毅力、合作沟通等进行评估。评价贯穿学习全过程，及时反馈学习状态。

增值性评价：关注成长进步。追踪学生OJ能力曲线变化、模拟赛排名趋势、知识模块掌握度提升，客观衡量“进步幅度”，让不同起点学生获得成就感。教练团队定期分析增值数据，为每位学生制订个性化发展建议。

总结性评价：科学衡量综合成果。以竞赛成绩为客观证明，同时关注奖项背后的思维深度与能力跃迁。对于高水平学生，将其专题研究报告、算法创新方案等纳入综合评价。

基于多维评价数据，教练团队定期进行学情分析，通过一对一或小组座谈反馈学生优势、不足与发展轨迹，为学生自我认知与教练策略调整提供依据。

小初高信息学拔尖创新人才

贯通培养模式的实践成效

1.从能力培育到拔尖输出，人才成长链持续完善

依托四阶贯通模式，学生核心素养实现阶梯式提升。学生在各等级竞赛中均取得优异成绩，同时多人进入国内一流院校学习，在进入社会后，逐渐成长为各企业核心技术骨干。

2.从教研深耕到育人赋能，成果转化链扎实有效

笔者所在团队主持了多项省市级课题，在各级期刊上发表多篇论文，并在相关领域期刊中以专题形式推广成果。同时，团队成员参与了全国普通高中信息技术教科书的编写，充分展示了相关成果。

3.从单点突破到生态共建，区域信息学品牌全面打响

笔者所在团队牵头构建区域协同生态，组建“老中青”教练团队，研发58个本土化课程包，带动84所学校建立信息学社团。连续12年承办市级赛事，形成“校校有团队、年年有赛事”的普及格局。

4.从经验输出到模式推广，社会辐射影响力持续扩大

团队教师多次受邀开展“信息学拔尖创新人才培养”专题讲座，持续发挥全国引领作用。

结语

有效贯通信息学拔尖创新人才的培养模式，实现小初高的衔接，以全面优化拔尖创新人才早期培养生态，对于培养具有创新能力的杰出人才至关重要。

本研究构建了小初高信息学拔尖创新人才贯通培养模式，以“四阶动态衔接”为引擎、“阶梯式课程”为载体、“学习共同体与OJ平台”为支撑、“三维动态评价”为导航，形成了系统性的“四位一体”解决方案，有效打破学段壁垒，实现拔尖创新人才的早期发现、科学培育与连贯成长，为信息学拔尖创新人才早期培养提供了一个经过深度实践检验的有效参考范式，其核心理念与关键组件具备较强的可迁移性，可为我国基础学科拔尖创新人才培养提供有益参考。

本文作者：

熊超 广东省中山市中山纪念中学

文章刊登于《中国信息技术教育》

2026年第14期

引用请注明参考文献：

熊超.小初高信息学拔尖创新人才贯通培养模式的构建与实践研究[J].中国信息技术教育,2026(14):9-12.

陆续推送 敬请期待 ……

欢迎订阅

识别上方二维码订阅纸质版或电子版杂志