以下根据笔记整理
中小学人工智能教育与教学实践整合
一、如何上好中小学人工智能通识教育课（吕争）
（一）把握课程定位，明确教学方向
1. 素养导向的课程目标
- 人工智能素养：价值观、思维、知识、技术。
- 核心素养：科技创新思维、批判性思维、人机协作能力、人工智能素养、社会责任意识。
- 科技 – 人才：构建中小学人工智能教育新生态，服务支撑新质生产力发展的技术创新人才培养。
2. 注重培育创新思维与实践能力（目标矩阵）
| 学段 | 知识侧重 | 技能侧重 | 思维侧重 | 价值观侧重 |
|---|---|---|---|---|
| 小学 | 体验与兴趣培养 | 基础应用能力 | 基础思维 | 文化感知与安全习惯 |
| 初中 | 理解技术逻辑 | 实际问题解决 | 工程思维 | 伦理认知 |
| 高中 | 强化技术战略 | 创新应用 | 系统思维 | 践行社会责任 |
3. 人工智能通识教育与教育教学深度融合
遵循 “课程体系构建 — 教学方法创新 — 实践活动开展” 路径，将 AI 理念与工具融入各学科教学。
4. 公平性和普惠性
确保全体学生享有公平优质的人工智能教育机会，实现 “人人必学、人人可学、人人愿学”。
（二）开发课程资源，支撑教学实施
1. 实施路径：做好规划→国家课程→平台课程→开发课程→课程实施
- 做好规划：理解指南、区域规划、学校规划、教师计划。
- 国家课程：高中信息技术（人工智能模块）、义务教育信息科技《人工智能》部分（已有课程）。
- 平台课程：国家中小学智慧教育平台（课程资源含教学设计、PPT、任务单、AI 课程平台 + 模拟环境）。
- 开发课程：人工智能专题（信息科技）、跨学科融合课程（独立开发）。
- 课程实施：有教学内容和资源、有课上、能上好课。
2. 地方指南与学校规划示例
以《北京大兴区中小学人工智能教育实施方案》《北京市中小学人工智能教育地方课程纲要（2025）》为例，学校构建 “基础 + 拓展 + 创新” 三位一体课程，形成覆盖全学段的人工智能教育体系。
（三）优化教学方法，提升课堂实效
1. 用数字化工具丰富教学形式
引入 AI 课件生成工具、智能答题系统、虚拟实验平台等，如用 “AI 实验模拟器” 开展危险化学实验模拟。
2. 突出思维培养
思维是人工智能素养的组成部分（以问题解决为导向），需培养学生从基础思维→工程思维→系统思维→批判性思维→创造性思维的进阶能力，构建突出思维发展的课堂组织形式。
3. 采用项目式学习
遵循 “项目背景情境→问题引领→制定解决方案→项目实施→展示交流→反馈评估→真实情境” 流程，例如开展 “校园 AI 导览系统设计” 项目。
4. 多元方式评估学生核心素养
- 评价内容：涵盖知识、技能、思维、价值观等维度，体现丰富性和多样性。
- 评价关注学生成长：采用过程性评价与终结性评价结合的方式。
- 采用多元评价：教师评价、学生自评、互评、AI 工具辅助评价相结合。
- 评价结果运用：用于优化教学策略、调整课程设计。
- 评价工具的使用：利用 AI 评卷系统、素养评估平台等提升效率与精准度。
（四）构建人工智能教育新生态
1. 分层课程体系：从认知到创造的能力进阶
五阶段递进式课程：认知奠基期→历史与理论溯源期→技术核心与策略期→伦理与法理期→应用实践期。
2. 学校人工智能教育开设思路
采用 “一体、两翼、三支撑” 实施框架：
- 一体：构建贯通小、初、高的一体化人工智能教育体系（AI 通识教育、AI 赋能学科）。
- 两翼：推进人工智能知识学习与人工智能制度保障（师资队伍、资源平台），赋能学科教学两大方向。
- 三支撑：制度建设、师资队伍、资源平台作为支撑。
3. 课程类型
- AI 通识教育课程。
- AI 赋能学科融合课程。
4. 课程内容来源
- 国家智慧教育平台。
- 成熟的分有人工智能课程资源。
- 自主研发。
- 企业平台。
5. 国家智慧教育平台三板块
- 人工智能教育板块。
- AI 学习板块。
- 人工智能教学公共服务开放应用专区。
二、教学案例与实践模式
（一）运用国家智慧教育平台打造人机协同课堂（以《有趣的平衡》为例）
1. 需求分析
- 学生主体性缺位。
- AI 技术应用浮于工具化。
- 问题解决能力培养薄弱。
2. 课堂模式
- 学生（S）：探究主体。
- 人工智能（A）：协作者。
- 教师（T）：组织者。
3. 教学资源
学科工具、习题库、九章智能答疑、智能出题助手。
4. “S—A—T 生态教学模式” 实施流程
- 预：统筹设计→提出问题→前测欠佳（AI 分析学情，推送针对性资源）。
- 探：感知→猜想→验证（学生主导，AI 提供数据与工具支持）。
- 延：拓展应用→引领升华→个性赋能（AI 推送分层任务，教师开展个性化辅导）。
（二）AI 赋能习作点评：构建 “师 — 生 —AI” 三维共写互评新模式
1. 聚焦真痛点，构建新路径
- 小学语文习作指导课流程：写前指导→课堂练笔→点评提升（关键）→修改成文。
- 三维共写互评模式：
- 师：专业点拨。
- 生：感性共鸣。
- AI：理性诊断。
2. 过程与方法
- 工具准备：豆包（智能体）、作文智能学伴（小程序）+ 学生学习初稿。
- 共写启动三层次：
- 第一层次：学生作品双师评（教师 + AI），从 “得言”“得意” 维度促修改。
- 第二层次：AI 作品学生评，提炼对话式点评框架。
- 第三层次：教师下水思辨评，引导学生取舍修改。
- 多元互评的实施路径：
- 对 AI 的建议有取有舍，保持独立思考。
- 关注创作初衷，避免陷入 “唯 AI 论”。
3. 成效与经验：“师 — 生 —AI” 三维共写互评课堂实框架
| 维度 | 教学流程 | 角色分工 | 能力支点 |
|---|---|---|---|
| 具体内容 | 框架共写→三维互评→思辨修改 | 学生：作者（表达内心）、读者（理解共鸣）；AI：样本库（提供范例）、分析仪（诊断作品）、思辨靶（激发思考）；教师：组织者（推进流程）、引导者（引发智慧） | 对 AI 的建议进行思辨性取舍 |
| 目标指向 | 怎么组织课堂 | 谁该做什么 | 要培养什么 |
（三）AI 赋能科学实验与数学教学（以初中数学《一次函数的图象与性质》、小学科学《形形色色的植物》为例）
1. AI 赋能科学实验教学（《形形色色的植物》）
- AI 赋能教师备课：利用 AI 辅助备课，建构高效数智课堂。
- AI 赋能情景教学：创设沉浸式植物观察场景。
- AI 赋能科学观察：通过图像识别、数据统计工具辅助学生分析植物特征。
2. AI 赋能数学教学（《一次函数的图象与性质》）
- 课前：AI 诊断与个性化预设
- 教师：AI 赋能备课（智能诊断、协同教学设计、资源智能整合）。
- 学生：个性化预习→接受个性化路径→开展初步探究→生成预习反馈。
- 课中：AI 协同与探究建构
- 创设情境，导入新课；合作探究，绘制图象；动态演示，归纳性质（各部分通过视频演示推进）。
- 课后：AI 个性化与精准辅导
- 教师端：依据作业报告识别共性疑难与个体薄弱点，实施集中讲解或个别干预。
- 学生端：通过 “小智小慧” 获取个性化错题解析与巩固建议，教师引导自主纠偏。
- 拓展延伸：“数字科技馆” 资源拓展。
- 各阶段实施模型阶段实施模型课前AI 学情诊断→AI 辅助备课→个性化预习课中数据导入定标→人机协同探究→归纳演示验证→拓展思维提升课后AI 定制作业→数据驱动辅导
三、校本教研与教师发展
（一）做好校本教研，提高教学水平
教学评比：积极参加各级 AI 教学评比活动，以赛促教。
专业学习：专家讲授 AI 理论 + 自学国家平台 AI 视频资源。
教学实践：在课堂中积极尝试 AI 工具应用，提高实际实施能力。
交流分享：通过教案、课件和教学方法的共享，促进校际、校内资源互通。