中小学人工智能通识教育课程教材建设：现实审视与推进路径

为全面摸清当前中小学人工智能通识教育课程教材建设成效与问题，2026年5～6月，中国教育科学研究院课题组面向东、中、西部省份的城乡不同地区及不同学段学校进行调研，调研对象包括教材编写人员、教育行政部门管理人员、教研员和一线教师，采用座谈、访谈、问卷调查等方式，收集有效问卷3653份。调研内容涵盖课程开设现状、教材使用与评价、教学实施、师资与资源配置及课程评价等多个维度，旨在为后续优化课程设计、完善教材体系提供数据支撑和实践参考。

从调研结果来看，我国中小学人工智能通识教育课程教材建设已进入政策落地与实践探索并行推进的关键阶段，呈现出政策高位推动、地方先行先试、学校特色探索的鲜明特征。但从发展质量看，中小学人工智能通识教育在课时保障、学段贯通、教材准入、师资结构、评价导向、资源配置等方面仍面临多重挑战，亟须以系统化思维协同推进。本研究基于此次问卷调查与典型省市实地调研结果，围绕课程统筹、教材管理、教学评价、师资队伍、资源保障五个维度展开分析，力求提出可操作的政策及实践路径。

一、优化课程统筹设计，夯实课程落地制度保障

2024年以来，国家与地方密集出台政策，推动中小学人工智能通识教育落地。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》《“人工智能+教育”行动计划》构成完整的政策体系。在地方层面，北京、上海、广东等地率先制定地方课程纲要。各地根据学段特点形成差异化课程实施模式：小学实施“国家课程融合+人工智能通识内容拓展”双轨模式，三年级开始融入信息科技课程，五、六年级拓展人工智能通识内容；初中通过特色实验班或课后选修每学年开设6~8节专项课；高中以校本选修课为主，每周开设1节。

实践中，中小学人工智能通识教育课程仍面临课时缺位、学段衔接断裂双重挑战。目前，国家与省级层面尚未单列人工智能通识教育专属课时，人工智能通识教育课程主要依附信息科技常规教学、课后延时服务及学生社团开展，课时碎片化特征明显。调研中，46.04%的教师反映学段间存在断层或脱节，如小学3-6年级课程标准没有明确要求的编程启蒙内容，初中直接切入编程实操教学，导致学习难度陡增。针对上述问题，各地要加强课程统筹设计，为课程落地实施提供制度保障。

一是压实法定课时保障。教育部在修订义务教育课程方案和课程标准时，应增设“人工智能通识教育”课程类别，明确小学、初中、高中各学段的法定课时下限。参考北京市每学年不少于8课时的做法，结合广东东莞“小学1-4年级每学年不少于6课时、小学5-6年级和初中不少于10课时、高中不少于每两周1课时”的实践，教育部应制定全国统一的法定课时标准，从制度源头保障课程稳定开设，消除中高考应试导向对课程实施的挤占效应。

二是构建全学段贯通课程链条。教育部应制定全国统一的学段贯通课程标准，确保人工智能通识教育课程从小学至高中目标逐层递进、内容螺旋上升、能力阶梯发展、评价相互衔接。具体而言：小学阶段重点培养“感知体验”，通过四大模块中前两个模块帮助学生建立对人工智能的基本认识；初中阶段重点培养“理解应用”，增加项目化学习比重，引导学生初步掌握AI工具使用和基础编程；高中阶段重点培养“创新担当”，通过课题研究、项目设计等方式深化学生对AI技术原理的理解，强化伦理责任和社会担当意识。

二、规范教材编审管理，健全立体化教材体系

调研发现，当前中小学人工智能通识教育教材来源多元化趋势明显：面向全国发行的教材占38%，省市地方教材占19%，学校自编教材占2%，无固定教材、参考多种资料的占41%。四川省《信息科技》教材增设人工智能通识教学单元，是地方教材升级的代表性探索。各地学校结合区域产业特色和本校办学理念开发了丰富多样的校本课程资源，一线教师开发的教学资源呈现多样化、丰富化特点。国家中小学智慧教育平台近半年已上线19款AI应用，整体资源供给日趋丰富。

但中小学人工智能通识教育教材在准入规范、内容更新、学段适配等方面问题突出。按照《中小学教材管理办法》，凡是进入校园供学生使用的图书、读本、教材等必须经过审核，但目前大多数所谓“人工智能教材”并未经过相关教材审定委员会的审查。市面流通教材已达40余种，大量非审定、非标教辅资源无序流通，存在科学性错误、伦理失范、价值观偏差等隐患。个别教材实行软硬件深度捆绑，授课必须依托专属硬件设备和教学平台方可完整开展，教师需严格按照教材章节配套的教学资源组织教学，教学自主性受限。部分教材内容陈旧，未能涵盖大模型、智能体等前沿内容，且与信息科技教材内容重复交叉，浪费有效教学时间。因此，当下我国亟须规范中小学人工智能通识教育教材编审管理，逐步建立立体化的教材体系。

一是建立国家层面教材准入规范。教育部应研制《中小学人工智能通识教育教材编写要求》《中小学人工智能通识教育教材审定办法》，明确教材编写标准、审定程序、选用规则、使用监管；建立“白名单”制度，对现有40余种市场流通教材进行合规性审查，淘汰内容陈旧、伦理失范的教材，推荐优质教材进入学校选用目录。教材管理应坚持“国家基本要求+地方特色补充”原则，允许地方结合区域特色开发补充教材，构建国家与地方协同的立体化教材体系。

二是建立教材结构创新与内容更新机制。教材编写者应开发“基础内容+扩展模块”双层教材结构，避免软硬件深度绑定对教学自主性的限制。基础内容在普通教室、机房即可开展，扩展模块作为可选内容供有条件学校选用。同时，针对教材内容更新要建立“年度更新+重大事件即时更新”双重修订机制：年度更新重点补充AI技术前沿进展；重大事件即时更新，针对AI领域重大技术突破、政策法规出台等及时修订相关内容。教材编写团队应建立与高校、科研院所、AI企业的常态化合作机制，确保教材内容与前沿技术同步。

三是开发分学段差异化教材。小学版教材应以“绘本+游戏+情境体验”为主，初中版应以“项目+实践+初步编程”为主，高中版应以“研究+创新+系统设计”为主。各学段教材在内容选择、难度梯度、案例选取、呈现方式等方面应充分考虑学生认知发展规律和已有知识基础，确保学生能够循序渐进地发展人工智能素养，化解学段衔接断层与难易梯度混乱的结构性矛盾。

三、推动教学方法与评价方式革新，赋能学生素养培育

各地学校在学科融合方面已形成各具特色的实践探索：中国人民大学附属中学构建AI与各学科“交叉赋能”的教学体系，强调“AI不是独立学科，而是赋能各学科学习的基础工具”；广东省深圳中学与科技企业深度合作，构建“普及+进阶+创新”融合式贯通培养体系；广东省东莞市塘厦中学开发“器与道”跨学科PBL课程，融合历史、数学、人工智能三门学科。各地初步建立素养导向的评价体系，部分地区建立“AI能力成长档案袋”，将伦理思辨、人机协同、跨学科应用等高阶素养纳入评价指标，避免单纯以代码准确率作为评价标准。

但在更多地方和学校，教学方式与评价方式的单一化倾向仍普遍存在：教学方式仍以讲授为主，游戏化、情境化、项目式学习应用不足，难以充分激发学生学习兴趣与课堂参与；评价工具与教学目标尚未实现深度融合，难以支撑教学评一致性，评价过度聚焦代码准确率、作品完成质量等显性技能指标，对AI伦理思辨、数据甄别、人机协同、问题拆解等高阶核心素养考核严重缺位，导致“重技能、轻素养”偏差难以根本扭转，制约教学方式从知识传授向素养培育的有效转型。推动教学方法与评价方式创新势在必行。

一是创新教学方式方法。学校应推广“演示法+探究式学习”组合，开发游戏化学习模块（如AI伦理情景模拟）提升学生参与度，鼓励项目式学习、问题导向学习、情境化学习等教学方法的应用。教学方式应从单一讲授向多元互动转变，从知识传授向素养培育转变，构建“讲授+演示+探究+项目+反思”五位一体多元教学模式，全面提升人工智能通识教育的教学效能与学生学习体验。

二是探索生成式AI辅助教学。在“教师主导、人机协同”原则下，教师应积极探索生成式AI在备课、作业批改、课堂评价、学生画像等高频场景的应用，提升教学效率和学生个性化学习质量。需要强调的是，教师不得将生成式人工智能作为替代性教学主体，不得直接使用人工智能生成内容作为学生最终评价结果，不得上传个人信息、考试试题等敏感数据，确保技术应用始终服务于教育目标。

三是重构素养导向评价体系。各级教育行政部门与学校应建立“过程性评价+终结性评价、知识考查+作品展示、技能测试+价值评估、教师评价+学生互评+AI辅助分析”的多元评价体系。在评价工具上，设计推广“AI能力成长档案袋”，记录学生在学习过程、作品成果、伦理思辨、跨学科应用等方面的成长轨迹。在评价内容上，将AI伦理素养、人机协同能力、批判性思维等高阶核心素养纳入评价指标，确保评价真正服务于学生人工智能核心素养的全面发展。学校应推动教学评一体化改革，构建“目标-任务-证据-量规”四维对应体系，让每一项目标都有任务承载、每一项任务都有证据可评、每一项证据都有量规可测，实现教学与评价的深度协同，确保评价真正服务于素养培育目标。

四、强化师资队伍建设，构建“培训-实践-认证”闭环

师资是人工智能通识教育落地的核心人力支撑。各级教研部门主要依托中央电教馆及省市教研体系常态化开展专题培训、跨区域研学与联合教研，以此提高师资专业能力。当前师资结构性短缺问题突出，已成为制约人工智能通识教育高质量发展的关键瓶颈。调研显示，88.12%的学校师资不足（其中43.88%严重不足），乡村学校严重不足比例高达59.64%；54.13%的教师AI教学能力信心不足，集中体现为‌技能焦虑‌与‌应用迷茫‌；信息科技教师日常教学工作量较大，投入人工智能课程备课、磨课、实验指导的时间精力有限；培训供给与需求之间存在明显错位，教师跨学科教学能力、伦理教育能力尤为欠缺，最希望提升“教学设计与课堂实施能力”和“实践操作与项目指导能力”，然而相关培训缺乏，且培训难以有效转化为教师的实际教学能力。

针对人工智能教师专业能力不足的问题，教育行政部门与学校应逐步完善教师培训与能力认证体系，重点加强跨学科教研。

一是完善四级培训体系。教育部及地方教育行政部门应建立国家、省、市（县）、学校四级培训体系，重点扩大国家级和省级培训覆盖面。针对不同学段、不同学科背景教师的培训要具有针对性：对信息科技等理科教师强化跨学科设计能力与项目指导能力；对文科教师开展“AI基础知识+趣味教学法”入门培训，降低教学门槛；对资深教师开展“AI教学信心与能力提升”专项培训，切实提升教师AI教学胜任力。

二是构建分层培养与认证激励闭环。地方教育行政部门应建立“科学家导师-先锋教师-种子教师”分层培养模式，形成专家引领、骨干示范、群体覆盖的师资发展梯队；探索建立AI教学能力认证制度，将认证结果与教师职称评审、绩效奖励、专业发展相挂钩，激发教师专业成长内生动力。地方可以借鉴东莞“微认证”经验，将“能教会用”认证与教师研修学分衔接，将“会用善用”认证与综合素质评价相衔接。

三是加强跨学科教研与团队建设。学校应建立跨学科教研组，定期开展集体备课、联合教研、跨学科课例开发，加强跨学科教师团队建设。学校可以借鉴先进地区“价值引领、问题驱动、技术赋能、人机协同”四维联动经验，推动文理教师协同，提升教师跨学科设计与实施能力，为人工智能通识教育高质量发展提供坚实的师资保障。

五、深化资源保障机制，推动区域均衡发展

资源配置是人工智能通识教育落地的物质基础，直接决定课程开设广度、教学实施深度与学习效果高度，是人工智能通识教育高质量发展的关键抓手。国家中小学智慧教育平台、各地教育云平台为课程实施提供了常态化数字支撑；部分学校配备人工智能教学专用实验室、AI套件、可视化编程平台等基础设备，硬件资源正逐步从城市优质学校向乡村学校延伸。

但是，当前区域、城乡、学校间资源配置不均衡问题突出。调研显示：71.14%的学校设备配备不足（43.14%的学校“难以开展实践教学”，28%的学校“完全没有配备”），乡村学校设备短缺更为严峻，59.14%的乡村学校完全没有配备相关设备；设备采购成本高、维护不及时、设备闲置等问题普遍存在；多数区域尚未建立专业化常态化维护制度，硬件资源“重采购、轻维护”问题突出，影响资源长期利用效能。国家和各地亟须深化中小学人工智能通识教育资源保障机制，推动区域均衡发展。

一是完善国家层面数字资源“大书架”。教育部应整合国家中小学智慧教育平台、各地教育云平台资源，搭建统一的“中小学人工智能通识教育数字资源大书架”，提供共建共享机制，鼓励各地学校、教研机构、企业贡献优质资源，免费向全国中小学开放。在这一过程中，相关部门要加强资源审核与质量评估，确保资源内容的科学性、适切性、安全性，建立资源使用反馈与动态更新机制，让优质数字资源真正惠及每一所学校。

二是推动城乡区域均衡发展。教育部应实施“中小学人工智能教育振兴行动计划”，对中西部和农村地区给予政策、资源、师资倾斜，建立东部地区与中西部地区学校的结对帮扶机制，推动优质课程资源、师资培训资源、典型案例的跨区域共享。各地可推广“移动AI实验箱”等便携式AI教学设备，建立“1名种子教师+N所学校”辐射模式，让农村学校和薄弱学校也能共享人工智能通识教育的优质资源与发展机遇。

三是加强校企合作与产学研协同。各地教育行政部门应建立“中小学+高校+科研院所+AI企业”协同育人机制，联合开展课程开发、师资培训、学生创新项目孵化与典型案例推广工作，为人工智能通识教育高质量发展提供多元支撑，形成政产学研用协同推进的良好生态。

四是强化安全保障机制。各级教育行政部门应建立AI工具准入和内容审核机制，强化数据安全与隐私保护，建立风险预警与应急处置机制，针对算法偏见、数据泄露、伦理冲突、技术故障等风险建立监测、预警、处置、反馈闭环机制。教育行政部门要分学段明确使用边界：小学阶段原则上不得由学生独自使用开放式内容生成功能；初中阶段在教师指导下适度探索；高中阶段结合技术原理开展规范应用，确保人工智能技术应用始终安全可控。

来源｜《中小学管理》2026年第7期

作者｜王鑫（中国教科院课程与教学研究所研究员）