数智时代中小学生人工智能素养的框架构建与培养路径

数智时代中小学生人工智能素养的框架构建与培养路径摘要：生成式人工智能的迅速迭代为教育变革带来重大机遇与挑战，将人工智能素养培养纳入基础教育体系已成为数智时代人才培养的战略任务。基于生成式人工智能的系统性技术范式、拓展性实践工具和创新性赋能平台等本质属性，可以构建“智能认知—融合应用—智能创新”的三维理论框架。研究认为，通过小学低年级段“感知体验导向的启蒙教育”、小学高年级段和初中阶段“理解应用导向的深化培养”、高中阶段“创新实践导向的综合发展”三个递进阶段的培养路径，可形成从“会用”到“善用”再到“创用”的系统化培养体系。通过构建分层指标体系、推进学科深度融通、建立动态更新与多元协同机制等路径，可形成科学完备的人工智能素养标准体系，引领数智时代基础教育创新发展。关键词：人工智能素养；数字素养；生成式人工智能；人机协同

随着生成式人工智能（下文简称生成式AI）技术的迅猛发展，人工智能教育已成为全球教育变革的重要议题。我国将“人工智能＋”行动纳入国家战略规划，高度重视中小学人工智能教育，将提升学生数字素养作为中国式教育现代化的重要任务①。2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》强调要促进人工智能助力教育变革，制定完善师生数字素养标准。然而，生成式AI的自主创作、拟人对话和知识整合等特性，对传统数字素养框架的适用性和完备性提出了重大挑战。基于此，本研究着力探究人工智能素养的本质特征及其与数字素养的内在关联，构建以智能认知、融合应用和智能创新为核心要素的中小学人工智能素养框架，并提出基于学生认知发展特征的分阶段递进培养路径。一、从信息素养到人工智能素养：全球实践与概念建构（一）人工智能素养的概念演进面对生成式AI的广泛应用，培养适应数智时代的创新人才成为各国教育界的关键课题。如何系统构建人工智能素养培养体系，成为解决这一时代挑战的核心所在。联合国教科文组织（UNESCO）在2024年发布《学生人工智能能力框架》，首次系统界定了人工智能素养的内涵，彰显了全球教育领域对人工智能素养培养的战略关注。在此背景下，我国教育部办公厅发布《关于加强中小学人工智能教育的通知》，将人工智能素养纳入学生综合素养评价体系，凸显了人工智能素养在教育数字化转型中的核心地位。从基础教育发展的历史脉络来看，中小学生的科技素养内涵一直随着信息技术的迭代更新而持续演进。20世纪90年代，伴随互联网技术的普及，培养学生的信息素养成为教育变革的关键任务，其强调着重培养学生对信息的检索、评估、整合和创造性使用等核心能力[1]。进入21世纪以来，数字技术的跨越式发展推动教育系统的数字化转型，数字素养成为学生的必备素养，涵盖了数字工具应用、数据分析、计算思维等内容[2]。然而，生成式AI引发了新一轮教育变革，传统的数字素养培养模式已难以适应数智时代对拔尖创新人才的培养需求，人工智能素养作为数字素养的迭代进阶应运而生[3]。根据UNESCO的定义，人工智能素养是指学生理解和有效、负责任地使用人工智能所需的知识、技能和价值观，涉及对人工智能技术的基本理解、对人工智能伦理的批判性理解以及在实际应用中安全和负责任地使用人工智能的能力[4]。这一定义反映了科技素养概念的演进趋势——从数字素养强调的工具性技能掌握，发展为人工智能素养所倡导的认知、技能与价值判断的综合性培养[5]。（二）全球视野下人工智能素养的框架创新从全球视野来看，将人工智能素养框架作为数字素养标准的突破口已在国际实践中形成共识。欧盟委员会联合研究中心于2022年更新的《公民数字素养框架》将人工智能系统的理解、评估和负责任使用等要素纳入核心框架，使得人工智能素养成为公民数字素养的重要组成部分。UNESCO发布的《学生人工智能能力框架》进一步将人工智能素养提升至数智时代公民素养的战略高度，构建了首个全球性参考框架。基于以上行动，国际主流组织在推进数字素养发展时，将人工智能素养作为核心突破方向，通过框架迭代和标准创新逐步构建起系统化的培养体系。以人工智能素养为突破口重构数字素养框架，能够有效突破传统思维定式，驱动数智教育的范式创新。其一，人工智能素养实现了从工具导向到场景融合的转变。传统数字素养框架多将数字技能割裂为信息获取、数据处理、编程创作等独立模块，而人工智能素养则强调“人在回路”的理念，注重在真实场景中灵活调用人工智能工具[6]。其二，人工智能素养实现了从技能训练到认知深化的转变。相较于传统的技术操作学习，人工智能素养更注重培养学生的系统思维，引导学生在复杂场景中建立问题解决模型，提升分析判断和决策推理能力。其三，人工智能素养促进了从固定模式到自适应学习的转型。人工智能技术能够打破时空限制，为学习者提供泛在学习支持，并根据个体特点智能调整学习内容和进度[7]。二、中小学生人工智能素养的框架构建（一）人工智能素养框架的构建依据在教育政策文献与学术研究中，“人工智能素养”与“数字素养”这两个概念常被并置使用，但对二者的边界界定却较为模糊，这为人才培养能力指标设定和教育政策的精准施策带来挑战。通过梳理相关文献发现，学界对这两个概念的关系形成了包含论、独立论和交叉融合论三种不同观点[8][9][10]。包含论主张将人工智能素养纳入数字素养框架，视其为数字时代素养体系的自然延伸。独立论则强调人工智能系统的独特属性，指出其所需的批判性思维、算法意识和伦理判断等能力已超出传统数字素养范畴，主张建立独立的人工智能素养培养体系。交叉融合论则认为，数字素养与人工智能素养虽各自具有独特内涵，但两者存在显著的交叉领域，共同构成了数智时代创新人才的核心素养体系。要深入评估上述三种理论观点的适用性，需要从人工智能技术的本质特征入手。基于生成式AI在社会实践场域中的表现，可以发现其具有系统性技术范式、拓展性实践工具和创新性赋能平台的三重属性。这些特征决定了人工智能素养概念建构的方向，形塑了其在中小学教育中的“智能认知—融合应用—智能创新”的三维结构表征（见表1）。其一，面向人工智能系统本体的智能认知维度，涵盖算法思维、模型原理、系统架构、伦理安全等核心要素，构成了有别于传统数字素养的独特内涵。其二，面向人工智能应用的融合应用维度，强调将人工智能工具与各领域知识深度融合，体现了“人工智能+”的工具赋能效应。其三，面向人机协同的智能创新维度，注重培养学生运用人工智能工具进行创造性表达和解决复杂问题的能力，投射出数智时代人机协同创新的新要求[11]。三维结构表征印证并拓展了交叉融合论的理论内涵：在认知层面保持相对独立性（内涵聚焦），在应用层面实现多领域交互融合（外延融通），在创新层面开辟人机协同新范式（能力提升）。这一基本架构可兼顾核心要素的稳定性、应用边界的开放性和创新能力的发展性，更好地适应技术迭代创新与跨域发展。表1中小学生人工智能素养框架（二）框架维度与核心要素解析在智能认知维度，中小学人工智能素养包含基础理论认知和伦理意识培养这两个二级维度。其一，基础理论认知应适应中小学生的认知水平，通过可视化、游戏化等方式引导学生理解算法思维、模型原理、系统架构等要素，逐步建立对机器学习基本范式、神经网络作用机制等核心技术原理的系统性认识。其二，伦理意识培养需要从学生日常生活场景出发，引导其对数据隐私保护、算法公平性、人机协作边界等关键伦理议题进行与年龄相适应的批判性思考，培养负责任的人工智能认知态度。由此，智能认知维度通过基础理论的适龄化学习和伦理意识的情境化培养，共同构建起中小学生理解和负责任地运用人工智能的认知基础。在融合应用维度，中小学人工智能素养强调技术与教育的深度融合，形成以安全应用能力和智能学习能力为核心的两个二级维度。其一，安全应用维度聚焦于数智环境中的风险防范，培养学生面对人工智能技术的辨别力和自我保护能力，通过对人工智能生成内容（AIGC）的甄别能力、智能化风险的系统防范意识以及基础的数据安全防护能力等要素，引导学生提升对人工智能应用环境的主动安全意识和防护能力[12]。其二，智能学习强调“人工智能+学习”的创新模式，重点培养学生的工具应用能力和学习方法创新，通过智能工具的深度使用能力、个性化学习策略的优化能力以及跨学科的知识迁移能力等要素，支持学生在人机协同环境中形成创新性的学习模式[13]。由此，融合应用维度通过安全应用的防护意识和智能学习的创新能力培养，共同构建学生在人工智能时代的实践适应力。在智能创新维度，中小学人工智能素养突破传统创新教育模式，构建了协同创新和场景智慧两个相互支撑的二级维度。其一，协同创新着眼于人机协作群的构建，重点发展学生的协同思维和创造力，引导学生提升与人工智能共同探索和创造的实践能力，实现人机协同的创新突破。其二，场景智慧强调问题导向的解决方案设计，重点培养学生的场景洞察力和方案创生力，支持学生在真实情境中开展人机协同的创新实践。由此，智能创新维度通过协同创新的人机互动能力和场景智慧的问题解决能力，共同培养学生在复杂情境中与人工智能协作创新的综合实践素养。三、基于学段特征的人工智能素养培养路径基于UNESCO提出的学生人工智能能力进阶水平（理解、应用、创造）以及我国相关政策要求，可将中小学生人工智能素养的培养规划为感知体验、理解应用和创新实践三个递进阶段[14]。其中，小学低年级段学生以具象思维为主导，适合通过情境化体验建立对人工智能的初步认知。小学高年级段和初中阶段重点关注理解和应用，前者通过具象化案例理解基本原理并初步应用，后者则基于逐步发展的逻辑推理能力，实现人工智能知识与学科内容的深层次融合。高中阶段学生抽象思维和批判性思维逐渐成熟，能够进行复杂问题分析和创造性地解决，因此教学侧重创新实践，引导学生开展项目创作和前沿应用探索[15]。需要强调的是，各学段的培养目标和实施路径应在智能认知、融合应用和智能创新三个维度上形成系统整体，这三个维度在实际教学实践中通过任务式、项目式、问题式学习活动相互渗透、协同发展，共同促进学生人工智能素养的螺旋式上升。（一）小学低年级感知体验导向的启蒙教育小学低年级段人工智能素养的培养应立足于感知体验导向的启蒙教育范式。在智能认知方面，可通过具象化的感知与互动体验建立学生对人工智能的初步理解。其一，基础理论学习需契合该年龄段学生的具象思维特点，通过创设生活情境和设计体验式游戏，将抽象的算法概念转化为可视、可触、可操作的具象表征，促进学生形成对人工智能基本原理的具身认知[16]。其二，伦理意识培养需针对人工智能工具的广泛应用，通过具体案例讲述创作故事，引导学生识别人工智能创作与人类创作的区别，培养标注人工智能作品来源的意识，从而强化对原创价值的尊重。通过具身化的理论学习和伦理教育，帮助学生构建适应智能时代的认知图式。在融合应用方面，应立足于小学生的生活经验，通过具象化的实践体验培养其基础应用能力。其一，安全应用需要结合低年级学生的现实生活情况，通过情境化的体验活动培养安全意识，形成基础的辨识能力和理性认知态度。其二，智能学习应通过生动直观的体验活动引导学生掌握智能工具的基本操作，养成合理使用人工智能学习助手的习惯，促进个性化学习能力的发展。通过基于安全应用和智能学习的具身化实践，帮助学生在日常生活情境中形成适应数智时代的应用能力。在智能创新方面，应立足于学生的好奇天性，通过体验式探索激发创新意识和初步探索能力。其一，协同创新基于学生的自然好奇心，通过趣味性的探究活动引导学生体验简单的人机协作过程。在具象化体验中，学生尝试借助人工智能工具完成简单的创作任务，在教师的引导下感知创作过程的优化方法，培养协同思维意识。其二，场景智慧立足于学生的生活经验，通过情境化的观察引导学生发现和描述身边的简单问题。学生尝试借助人工智能工具构建解决方案，在具身化的实践中培养场景观察和方案构思的初步能力。通过基于协同创新和场景智慧的体验式实践，培养学生面向数智时代的创新精神与探索意识。（二）小学高年级段和初中阶段理解应用导向的深化培养小学高年级段和初中阶段注重从感知体验向理解应用的深化转型。在智能认知维度，基于学生抽象思维能力的逐步发展，通过结构化学习和系统探索构建对人工智能的深度认知。其一，基础理论学习需要引导学生理解人工智能的核心概念，在小学高年级段通过生成式AI的应用体验认识机器学习的基本过程和关键要素，到初中阶段则通过系统化学习深入理解数据训练、模式识别等基础原理，逐步建立对人工智能技术的系统认知。其二，伦理意识培养需要基于学生日益丰富的人工智能使用经验，引导其在实践中分辨AIGC的特征和局限，培养其规范使用人工智能工具的意识和负责任的数字创作习惯。通过从体验到理解的递进式学习，帮助学生逐步构建科学完整的人工智能认知体系，实现从感知体验向深度理解的转变。在融合应用方面，应推动学生从基础应用向系统化应用发展。其一，安全应用需要培养学生对人工智能应用环境的系统认知。小学高年级段通过内容真实性验证、数据安全防护等实践活动掌握基本的识别方法；初中阶段则引导学生理解算法推荐机制和数据隐私的深层关联，发展其面对复杂数字环境的综合防护策略。其二，智能学习需要基于学科特点开展深度应用，在小学高年级段培养学生掌握基于人工智能的个性化学习策略和基础工具应用能力，到初中阶段则注重发展知识迁移能力和跨学科思维，形成创新性的人机协同学习模式。通过从基础应用到系统化应用的递进式实践，帮助学生逐步发展出安全应用与智能学习的融合应用能力。在智能创新方面，应着重培养基于理解的创新应用能力。其一，协同创新注重培养人机协作的深度思维。小学高年级段引导学生理解生成式AI的交互特点和能力边界；初中阶段则深化规划创作流程的能力，逐步形成人机协同的创新思维模式。其二，场景智慧注重培养学生解决实际问题的能力。小学高年级段引导学生运用基础系统思维分析生活场景中的问题；初中阶段则强化结构化分析方法，培养学生准确描述问题特征和需求的能力。学生能够根据场景特点设计基于生成式AI的创新方案，通过实践迭代持续完善解决方案的实用价值，形成理解导向的创新应用能力。通过协同创新与场景智慧的双维度培养，帮助学生逐步提升基于深度理解的人工智能创新应用能力，实现从简单操作到创造性解决实际问题的能力跨越。（三）高中阶段创新实践导向的综合发展高中阶段人工智能素养的培养应以创新实践为导向，推动学生认知、应用和创新能力的综合发展。在智能认知方面，基于学生较为成熟的抽象思维和科学思维能力，通过研究性学习路径构建对人工智能的创新性理解。其一，基础理论认知需要引导学生探索人工智能的核心原理与前沿发展，通过可视化工具和项目实践深入理解机器学习基本范式、神经网络结构等关键概念，在创新实践中掌握人工智能应用开发的系统方法。其二，伦理意识培养需要培养学生对人工智能社会影响的批判性思维，分析人工智能在教育、文化、社会等领域的深远影响，形成具有前瞻性的技术伦理观念。通过研究性学习路径，引导学生将理论认知与伦理思考融合，形成对人工智能的创新性理解与负责任的态度。在融合应用方面，应着力培养学生对人工智能应用的系统化认知和创新性学习策略，重点发展安全评估能力和智能化学习方法。其一，安全应用需要培养学生对人工智能应用的创新性思维和系统化认知，通过深入研究AIGC的可信度评估方法、系统分析算法偏见形成机制、创新性探索数据隐私保护策略等方式，引导学生建立创新性的安全评估框架。其二，智能学习需要面向创新实践的深度需求，通过设计人工智能辅助的研究性学习方案、开展跨学科创新探究等实践活动，培养学生掌握创新性的人工智能增强学习方法，发展高阶的元认知能力和创造性思维模式。通过安全评估能力与智能学习方法的培养，帮助学生提升批判性与创造性并重的人工智能融合应用能力。在智能创新方面，应重点发展学生的人机协同创新能力和场景化问题解决能力，培养其系统化的创新思维和实践创造力。其一，协同创新维度强调培养学生的系统性思维和创新方法，引导学生深入把握生成式AI的技术原理和发展前沿，构建完整的人机协作模式。其二，场景智慧维度注重培养学生的创新实践能力，强调运用系统化的跨学科思维分析复杂问题场景，掌握科学的建模方法和创新设计策略。通过人机协同创新与场景化问题解决的系统培养，促进学生发展面向真实挑战的智能创新能力和解决复杂问题的思维方式。由上可知，中小学人工智能素养培养形成了三个维度的能力发展体系：智能认知维度呈现出“情境化感知体验→系统性原理理解→创新性思维发展”的认知进阶；融合应用维度体现了“基础工具应用→学科融合实践→创新应用探索”的能力递进；智能创新维度确立了“探索意识培养→问题解决体验→创新思维养成”的发展序列。在实际教学实施中，这三个维度应通过情境化、项目化和研