创新开课方式，推动中小学人工智能教育落地

在智能时代，培养中小学生成为“智能公民”，既是社会发展的必然趋势， 也是教育改革之需。根据教育部的规划，到2030年前，在中小学基本普及人工智能教育。然而，当前人工智能教育进入中小学课堂面临的最大难题是师资问题。人工智能作为基础教育的新兴领域，大部分中小学教师对其相关知识与技能的储备尚显薄弱。此外，相关课程缺乏统一标准、课时安排有限、学校配套设备短缺等因素都给中小学开设人工智能课程带来了挑战。在此情形下，中小学究竟该如何开好人工智能课呢？这便需要学校转变教育观念，结合自身的资源和条件系统性地规划课程，设计有效的教学实施路径，创新开课方式，从而让中小学人工智能教育走深走实。

首先，学校要认识到当前中小学人工智能教育是一种通识教育。在小学和初中阶段，教育的重点是让学生感知和体验、理解和应用人工智能，而在高中阶段则更侧重项目创作和前沿应用。中小学人工智能教育的目的不在于系统性地传授人工智能专业的学科理论知识，而在于培养学生的综合素养。其次，学校要加强人工智能教育相关师资队伍的建设，突破当前人工智能教师短缺的瓶颈。与常规信息科技（技术）教师相比，人工智能教师不仅需要拥有更深厚的学科知识储备和操作技能，还需要具备创新性思维和跨学科整合能力。学校应鼓励信息科技（技术）、数学、科学等学科教师，通过继续教育、组成教研共同体等途径提升自身的人工智能教学能力。同时，学校还可以聘请高校和企业的人工智能专家担任兼职教师，充实学校人工智能师资力量。最后，学校要积极探索新型教学模式，应用优质资源，推动教学流程重构、教学方法创新、项目化教学实践，并借助定期教学示范与教研活动推动教学模式持续迭代优化。

国内一些率先开展人工智能教育试点的地区已经取得了显著成效。例如，广州市于2018年开始探索中小学人工智能通识教育，并编写出版了地方教材。2019年，广州市立项创建全国智慧教育示范区，将人工智能教育列为重点工程。2023年，推动1～8年级人工智能教育普及入选广州市民生实事项目。经过这些年的实践，广州市已形成 “1+8”（一个平台+八大体系）推进模式，通过搭建广州市人工智能教学平台，从政策、资源、装备、师资、教研培、活动竞赛及协同推进等多方面进行统筹规划，系统开展人工智能教育。目前，全市已有超过1500所学校开设了人工智能课，覆盖学生超过百万，获得师生普遍认同与喜爱，积累了宝贵的课程开设经验。

充分用好数字教育资源开课。人工智能师资相对薄弱的学校，可以采取线上名师与本地教师协同合作的方式共同授课。线上名师通过直播或录播的形式进行知识讲授，而本地教师则负责组织学生开展学习活动。线上和线下教师应明确各自的角色和责任分工，线上名师主要负责提供高质量的教学内容和资源，线下教师则需将这些资源与学生的实际情况相结合，进行有针对性的个性化教学。学校教师应根据具体的教学内容，灵活运用不同的教学策略：在以概念性、原理性知识讲授为主的课程中，以线上授课资源为核心，辅以线下教师的辅导；在以探究型、协作型学习任务为主的课程中，则以线下教师的教学为主导、以线上资源为补充。例如：广州市为教师提供了配套教材的“托底资源”，包括每节课的示范教学视频、授课课件、学生实践手册、学生实操视频、学习参考视频等系列资源，教师可以充分应用这些资源，组织学生开展多样化的学习活动。广州市为小学一、二年级的学生特别提供了人工智能系列教学动画，教师在课堂上可以通过组织学生观看动画、展开讨论等方式进行课程教学。

采用跨学科整合式开课优化课时。人工智能课程的课时分配不足，也是开课面临的挑战之一。国内多个已开展人工智能普及教育的区域，普遍规定小学初中每周开设1课时的人工智能课程。通过实施跨学科整合式教学，一方面可以增加学生接触人工智能的时间，另一方面可以提升学生应用人工智能进行学习的能力。例如，“水肥与虫害防治一体化智能菜园管家”项目巧妙结合了人工智能与生物学科知识，旨在开发一套智能设备以实现自动化菜园管理，根据蔬菜生长情况和天气条件进行智能灌溉、施肥和除虫。参与此项目的学生需要掌握图像识别的基本原理，并理解人工智能在数据采集、整理、模型训练、推理验证和应用等关键环节的流程。在此过程中，学生还需学习相关的生物学科知识，以增强项目实施的科学性和有效性。又如，在英语写作课上，教师通过引导学生使用生成式人工智能工具辅助修订作文，并分析人工智能文本生成与人类写作的差异，以加深学生对人工智能的理解。这种AI+跨学科整合的教学模式，不仅实现了人工智能教育的课程目标，而且融入了学科教学内容，实现了教学内容和课时分配的双重优化。

探索“理解为先”的大单元教学设计。当前我国中小学的人工智能教学往往是组织学生体验简单的人工智能操作或编程任务，这种教学方式使得课程内容呈现碎片化，缺乏知识间的有机整合，不利于学生构建完整、深入的人工智能概念认知框架，难以培养学生对人工智能大概念的理解。考虑到人工智能领域知识体系的复杂性，对于中小学生来说，要全面掌握和理解这些知识无疑是一项艰巨的任务。理解为先的教学设计（Understanding by Design）为解决这一困境提供了有效路径，它强调以清晰明确的学习目标为起点，以促进学生开展有意义的学习为宗旨，倡导评价设计要优先于课程设计和教学活动规划。这是一种适配于大单元和课程设计的教学模式，更容易实现对大概念的深入探究与发展，便于探究基本问题及实际应用，使教学更具目标性和连贯性。例如：广州市七年级上册人工智能教材涵盖“云计算与人工智能”“智能医疗”“智能画家”“电子警察”等内容，涉及图像识别、深度学习、监督学习等概念，共16周课，每周1节。执教教师以“智能时代的中药馆”为主题，重新梳理整册教材的核心概念，从可测量的学习目标出发，反推教学路径，设计评估标准与方法，进而逆向推导出教学内容、方法及活动序列，完善任务群与问题链，确保每一步教学活动都紧密围绕培养学生的核心能力和素养展开，推动教学内容的精简与优化，引导学生主动探索及批判性思考，从而在根本上打破僵化的教学模式，为中小学人工智能教学注入了新的活力与可能。

借助虚拟仿真软件改善实验教学。人工智能课程的强实践性特点，决定了其教学和实施需要完善的实践环境和配套设备。然而，对于大多数中小学来说，短期内配备齐全的人工智能教学设备并不现实。为解决这一问题，广州市统一为所有中小学免费提供人工智能3D虚拟仿真教学公共服务平台，该平台能够模拟真实的人工智能应用场景，让学生通过操作虚拟场景中的工具，体验人工智能的基本应用，进而开展交互式、沉浸式的学习。这种虚拟仿真教学平台的应用，减少了对实体设备的依赖，降低了人工智能课程的开设成本，提高了区域普及人工智能教育的可能性与可行性，扩大了学生的受益面，在一线实践中获得了广泛认可，为大规模普及人工智能教育提供了实践范本。学校即使在资源有限的情况下，也能为学生提供更加丰富和高效的人工智能教育。

依托平台深化“教—学—评”一致性。数字化教学平台在人工智能教育推进过程中彰显出了独特价值，其能够突破教学的时空限制，提供丰富的学习任务和资源，拓展师生、生生交互的学习空间，并增加合作学习的途径，从而更有力地推动教学双边活动的深度参与和高效开展。此外，数字化教学平台中存储的过程性数据可以帮助教师开展伴随式、全过程的教学评价。借助这一优势，教师得以在课前精准洞悉学生的学习起点，课中实时掌握学生的学习动态，课后全面评估学习目标的达成情况。通过将教学数据应用于学情分析、教学设计和教学评价的各个环节，数字化教学平台能够支持精准教学、多样化学习和全过程、多维度、细粒度评价，促进完整的“教—学—评”一体化模式形成。例如，广州市人工智能教育普及项目依托数字化课程教学平台，实现了对全市所有中小学校开课情况的监测，为教师的备授课、学生的作业完成以及课后学习提供了全过程的数据记录与诊断分析。这不仅实现了人工智能课程教学过程的可视化、数字化和智能化，还提高了教学管理的效率和教学质量。