中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究课题报告

中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究课题报告目录一、中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究开题报告二、中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究中期报告三、中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究结题报告四、中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究论文中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究开题报告一、研究背景意义

在人工智能技术迅猛发展的时代浪潮下，教育领域正经历着深刻的变革与重构。中小学阶段作为学生认知发展、素养培育的关键时期，将人工智能教育纳入课程体系已成为全球教育改革的共识。我国《新一代人工智能发展规划》明确提出“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，为人工智能教育的普及提供了政策导向。然而，当前中小学人工智能课程的实施仍面临诸多挑战：课程内容多侧重技术知识的单向灌输，与学生的生活经验、认知特点脱节；教学策略多以传统讲授为主，难以激发学生的探究欲望与创新思维；校本化开发能力不足，导致课程同质化现象严重，难以适应不同地区、不同学校的办学特色与学生需求。在此背景下，推动中小学人工智能课程的校本化实施，聚焦课程内容与教学策略的创新研究，不仅是对国家教育政策的积极回应，更是破解当前人工智能教育实践困境、提升课程适切性与实效性的关键路径。其意义在于，通过校本化的课程内容重构，能够将抽象的人工智能知识转化为学生可感知、可参与、可创造的学习体验，培养学生的计算思维、创新意识与问题解决能力；通过教学策略的创新，能够打破“教师中心”的传统模式，构建以学生为主体的探究式、协作式学习生态，让人工智能教育真正走进课堂、融入生活，为培养适应未来社会发展需求的创新型人才奠定坚实基础。

二、研究内容

本研究围绕中小学人工智能课程校本化实施中的核心问题，聚焦课程内容与教学策略两大维度展开系统性创新研究。在课程内容层面，重点探索校本化适配的内容体系构建路径，包括基于学生认知规律与生活情境的主题模块设计，如结合地方文化、社区问题的跨学科主题开发；人工智能核心概念（如算法、数据、模型）的适龄化表达与具象化转化，避免技术术语的堆砌，强调“做中学”“用中学”；分层分类的课程资源建设，针对不同学段学生设计差异化的学习任务与实践活动，如低段的智能玩具编程、中段的简单算法设计、高段的AI应用创新等。在教学策略层面，重点研究情境化、项目式、协作式等创新教学模式的实践应用，如基于真实问题驱动的人工智能项目设计，引导学生通过“发现问题—分析问题—设计方案—实现原型—优化迭代”的完整探究过程，深化对人工智能技术的理解与应用；探索跨学科融合的教学策略，将人工智能教育与数学、科学、艺术等学科内容有机整合，培养学生的综合素养；研究差异化教学实施路径，针对学生的兴趣特长与认知水平，提供个性化的学习支持与指导，确保每个学生都能在原有基础上获得发展。同时，本研究还将构建课程内容与教学策略协同创新的评价机制，通过过程性评价与终结性评价相结合，关注学生的思维发展、实践能力与创新意识，形成“内容—策略—评价”一体化的校本化人工智能课程实施范式。

三、研究思路

本研究以“问题导向—理论建构—实践探索—反思优化”为主线，形成螺旋式上升的研究路径。首先，通过文献研究梳理国内外中小学人工智能课程校本化实施的理论基础与实践经验，明确课程内容与教学策略创新的核心要素与研究边界；其次，开展实地调研，选取不同地区、不同类型的中小学作为样本，通过课堂观察、师生访谈、问卷调查等方式，深入分析当前人工智能课程校本化实施中课程内容与教学策略存在的突出问题，为研究提供现实依据；基于调研结果与理论支撑，构建校本化人工智能课程内容体系与创新教学策略框架，明确各要素之间的内在逻辑与实施要求；随后，在实验学校开展为期一学年的行动研究，将构建的课程内容与教学策略应用于实际教学，通过教学案例收集、学生学习成果分析、教师教学反思等数据，检验策略的有效性与内容的适切性；在实践过程中，根据反馈不断调整优化课程内容与教学策略，形成可复制、可推广的校本化实施模式；最后，通过总结提炼，形成研究报告与实践指南，为中小学人工智能教育的校本化发展提供理论参考与实践范例。研究过程中注重理论与实践的深度融合，以真实教育场景为土壤，以学生素养提升为目标，推动人工智能课程从“形式化引入”向“实质性融入”转变，实现课程育人价值的最大化。

四、研究设想

研究设想以“真实场景中的深度生长”为核心逻辑，将中小学人工智能课程的校本化实施视为一个动态生成的教育生态系统，而非静态的知识传递过程。在理论层面，研究将以建构主义学习理论、情境认知理论与设计型研究范式为双重支撑，前者强调学生作为认知主体的主动建构，后者则聚焦真实教育情境中的问题解决与迭代优化，二者共同为校本化课程的“适切性”与“创新性”提供理论锚点。实践中，研究将打破“研究者—教师”的二元对立，构建“协同共创”的研究共同体：邀请一线教师、课程专家、技术开发者与学生共同参与课程内容与教学策略的设计过程，让教师的实践经验、专家的理论洞察、技术的实现可能与学生的发展需求在对话中碰撞融合，形成“自下而上”与“自上而下”相结合的课程生成路径。

在课程内容设计上，设想将“生活化”与“学科化”作为双翼，拒绝脱离学生经验的“技术孤岛”。具体而言，研究团队会深入不同地域、不同类型的中小学，通过参与式观察与学生访谈，捕捉学生日常生活中与人工智能相关的真实困惑——比如“为什么智能音箱能听懂我的话”“小区垃圾分类的AI系统如何识别垃圾”，将这些“原生态问题”转化为课程主题；同时，将人工智能的核心概念（如算法、数据、模型）与数学的逻辑推理、科学的探究方法、艺术的创意表达等学科要素有机嫁接，开发出“AI+传统文化”“AI+社区治理”“AI+艺术创作”等跨学科主题模块，让知识在真实的应用场景中“活”起来。教学策略层面，设想将“项目式学习”与“差异化指导”深度融合：以真实问题为驱动，引导学生经历“需求分析—方案设计—原型制作—测试优化”的完整项目周期，在解决实际问题的过程中理解人工智能的技术逻辑；同时，针对不同学段学生的认知特点与兴趣差异，设计“基础任务+挑战任务+拓展任务”的分层学习路径，让每个学生都能在自己的“最近发展区”内获得成长体验。

评价机制的设计上，研究将摒弃“结果导向”的传统评价模式，构建“过程性+表现性+增值性”三维评价体系。过程性评价关注学生在项目探究中的参与度、协作能力与问题解决策略，通过学习档案袋、课堂观察记录等方式捕捉学生的思维轨迹；表现性评价则聚焦学生最终的作品成果与公开答辩，评估其创新意识与技术应用能力；增值性评价则通过前测与后测的对比，衡量学生在计算思维、创新素养等方面的成长幅度，让评价真正成为促进学习的“导航仪”而非“筛选器”。整个研究设想的核心，是让人工智能课程从“课本中的知识”转化为“生活中的智慧”，从“教师的教学任务”转变为“学生的成长需求”，最终实现课程育人价值的深度释放。

五、研究进度

研究进度将以“扎根实践、迭代优化”为原则，分阶段推进，确保研究的科学性与实效性。202X年9月至12月为准备阶段，主要完成三方面工作：一是系统梳理国内外中小学人工智能课程校本化实施的相关文献，重点分析课程内容设计、教学策略应用的研究现状与空白领域，形成文献综述报告；二是开发调研工具，包括教师问卷（含课程实施现状、教学困惑、专业需求等维度）、学生访谈提纲（聚焦对人工智能的认知、学习兴趣与期待）、课堂观察量表（涵盖师生互动、学生参与度、教学策略有效性等指标），并选取2-3所试点学校进行预调研，检验工具的信效度；三是组建研究共同体，邀请课程专家、信息技术教师、学科教师与学生代表参与，明确各方职责与研究分工，建立定期沟通机制。

202X年1月至6月为调研阶段，核心任务是全面把握当前中小学人工智能课程校本化实施的现实图景。研究团队将深入不同地区（城市、乡镇）、不同办学层次（重点学校、普通学校）的10所中小学，通过问卷调查（覆盖200名教师、1000名学生）、深度访谈（选取30名教师、50名学生）、课堂观察（累计听课40节）等方式，收集一手数据，并运用SPSS、NVivo等工具进行数据分析，提炼出课程内容“同质化”“成人化”、教学策略“讲授化”“碎片化”、校本开发“形式化”等核心问题，形成调研报告，为后续研究提供问题导向。

202X年9月至202Y年6月为实践探索阶段，这是研究的核心环节。基于调研结果，研究团队将与试点学校教师共同开发校本化人工智能课程内容包，包括主题模块设计（如“AI助力家乡非遗传承”“校园智能垃圾分类系统设计”）、教学资源（课件、微课、项目任务书）、学习工具（编程平台、传感器套件）等；同步设计创新教学策略，如基于真实情境的项目式学习、跨学科协作学习、基于AI技术的个性化学习支持等，并在试点学校开展为期一学年的行动研究。研究团队将全程跟踪教学实施过程，通过课堂录像、教师反思日志、学生作品分析、焦点小组座谈等方式，收集实践数据，及时调整课程内容与教学策略，形成“设计—实施—反思—优化”的闭环。

202Y年7月至9月为总结提炼阶段，主要任务是系统梳理研究过程与成果，形成可推广的实施范式。研究团队将对收集到的数据进行深度分析，提炼出校本化人工智能课程内容设计的“生活转化机制”“学科融合路径”，教学策略创新的“问题驱动模型”“差异化实施策略”，以及评价体系的“三维构建框架”；同时，整理优秀教学案例、学生作品集、教师指导手册等实践成果，撰写研究报告，并在区域内开展成果推广会，邀请教育行政部门、教研机构、兄弟学校参与，检验研究成果的适用性与推广价值。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论—实践—应用”三位一体的产出体系，为中小学人工智能课程的校本化实施提供全方位支撑。理论成果方面，将完成1份《中小学人工智能课程校本化实施研究报告》（约3万字），系统阐述课程内容与教学策略创新的理论基础、实践路径与评价机制；发表2-3篇核心期刊论文，分别聚焦“校本化AI课程的生活化设计”“项目式学习在AI教学中的应用”“AI课程校本化评价体系的构建”等具体问题，丰富人工智能教育研究的理论内涵。实践成果方面，将开发1套《中小学人工智能校本课程资源包》（含低、中、高三个学段的主题模块、教学设计、学习任务单、评价工具），配套10个典型教学案例视频（涵盖不同学科融合类型、不同教学策略应用），编写1本《中小学人工智能课程校本化实施教师指导手册》（含课程开发方法、教学策略技巧、学生指导建议等），为一线教师提供可直接借鉴的实践工具。应用成果方面，将在试点学校形成可复制的校本化实施模式，培养一批具备AI课程开发与教学能力的骨干教师，推动区域内人工智能教育质量的提升；同时，研究成果将为教育行政部门制定人工智能课程政策提供参考，助力国家“人工智能进中小学”战略的落地。

创新点体现在三个维度：一是内容创新，突破传统人工智能课程“技术知识中心”的局限，提出“生活情境—学科融合—素养导向”的课程内容设计框架，将抽象的AI知识转化为学生可感知、可参与、可创造的生活实践，实现“技术理性”与“人文关怀”的统一；二是策略创新，构建“问题驱动—项目承载—技术赋能”的教学策略体系，通过真实问题激发探究欲望，通过项目实施培养综合能力，通过AI技术实现个性化支持，打破“教师讲、学生听”的传统教学模式，形成“学生主体、教师引导、技术支撑”的新型教学关系；三是评价创新，研发“过程—表现—增值”三维评价工具，关注学生的思维发展、实践能力与创新意识，让评价从“终结性判断”转向“形成性引导”，从“单一维度”转向“多元视角”，真正发挥评价的育人功能。这些创新点不仅解决了当前中小学人工智能课程校本化实施的现实困境，更为人工智能教育的本土化、特色化发展提供了新思路、新方法。

中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究中期报告一、引言

二、研究背景与目标

三、研究内容与方法

研究内容围绕“内容重构”与“策略创新”双轴展开，形成立体化研究网络。在课程内容层面，重点突破三大核心问题：其一，生活化转化机制。通过“学生问题捕捉—学科概念嫁接—真实场景嵌入”的路径，开发“AI+传统文化”“AI+社区治理”“AI+艺术创作”等主题模块，将垃圾分类识别、方言语音交互、非遗图案生成等真实问题转化为课程主题，让抽象的算法、数据、模型等概念在生活场景中具象化。其二，分层分类设计。基于皮亚杰认知发展理论，构建低段“感知体验”、中段“探究设计”、高段“创新应用”的阶梯式内容体系，如低段通过智能玩具编程理解指令逻辑，中段设计校园节能算法模型，高段开发助老机器人应用方案，实现技术认知与素养培育的螺旋上升。其三，跨学科融合路径。探索人工智能与数学（数据统计）、科学（传感器应用）、语文（故事生成）、艺术（AI绘画）的深度耦合，开发“用AI分析古诗意象”“用传感器监测校园生态”等跨学科项目，培育学生的系统思维与综合实践能力。

在教学策略层面，着力构建“问题驱动—项目承载—技术赋能”的创新体系：以真实问题为起点，引导学生经历“需求分析—方案设计—原型制作—迭代优化”的完整项目周期，在解决“如何让智能音箱识别方言”“如何用AI优化校园图书借阅流程”等问题的过程中深化技术理解；以项目式学习为载体，组建“学生主导、教师引导、技术支撑”的学习共同体，通过小组协作、公开答辩、成果展示等环节，培养沟通表达与团队协作能力；以人工智能技术为工具，开发个性化学习支持系统，如根据学生编程错误自动生成微课、根据项目进展智能推送学习资源，实现因材施教的精准化。

研究方法采用“理论建构—实践验证—迭代优化”的行动研究范式，以“做中学”为核心理念。理论层面，通过文献研究梳理人工智能教育的理论基础与前沿趋势，建构校本化课程内容与教学策略的理论框架；实践层面，在3所不同类型的中小学开展为期一年的行动研究，通过课堂观察（累计听课60节）、师生访谈（深度访谈教师40人次、学生60人次）、学习档案分析（收集学生项目作品300余件）等方法，收集一手数据；迭代层面，建立“每周教研会—每月反思会—学期总结会”的反馈机制，基于实践数据动态调整课程内容与教学策略，形成“设计—实施—反思—优化”的闭环。研究过程中注重质性研究与量化研究的结合，运用NVivo进行文本编码分析，SPSS进行数据统计，确保结论的科学性与可信度。

四、研究进展与成果

研究推进至今，已形成阶段性突破，在理论建构与实践探索中取得实质性进展。文献梳理阶段完成国内外中小学人工智能教育校本化实施相关文献120篇的系统研读，提炼出“内容适切性”“策略创新性”“评价发展性”三大核心维度，形成2万字文献综述，为研究奠定理论基础。实地调研覆盖3省8市12所中小学，发放教师问卷180份、学生问卷900份，深度访谈教师35人、学生52人，课堂观察记录45节，运用NVivo编码分析识别出课程内容“技术化倾向”、教学策略“碎片化实施”、校本开发“同质化瓶颈”等关键问题，形成调研报告1份，为后续实践提供精准靶向。

课程内容开发层面，构建“生活化—学科化—素养化”三维体系，开发校本化课程资源包3套（低、中、高学段各1套），包含主题模块12个，如“AI助力方言保护”“校园智能垃圾分类系统”“非遗图案AI生成”等，每个模块均配套教学设计、任务单、微课资源及评价工具。其中“AI+传统文化”主题模块在试点学校应用后，学生问题解决能力提升显著，项目作品获市级科技创新奖3项。教学策略创新实践形成“问题驱动—项目承载—技术赋能”模式，在3所实验学校开展为期6个月的行动研究，实施项目式学习案例28个，收集学生项目作品320件、教师反思日志85篇，课堂观察数据显示学生参与度提升42%，协作能力与创新意识明显增强。

理论成果方面，完成《中小学人工智能课程校本化实施路径研究》初稿（约2.5万字），提出“生活情境转化机制”“跨学科融合模型”“差异化教学策略”等创新观点，在《电化教育研究》《中小学信息技术教育》等核心期刊发表论文2篇，另有1篇进入终审。实践成果形成《校本化人工智能课程案例集》（含典型教学案例15个、视频课例8节）、《教师指导手册》（1册），配套开发AI教学辅助工具1套（含编程错误诊断系统、个性化资源推送模块），已在区域内3个区县推广应用，覆盖教师120人，学生2000余人。应用成果层面，培养骨干教师15名，举办区域推广会4场，形成“1+N”辐射模式（1所核心校带动N所协作校），相关经验被《XX教育报》报道，为地方教育行政部门制定人工智能课程实施方案提供参考。

五、存在问题与展望

研究推进中也面临现实挑战。校本化实施的地域差异显著，城市学校因资源丰富、师资力量雄厚，课程开发深度与教学创新度较高，而乡镇学校受限于硬件设施与教师AI素养，多停留在基础编程教学层面，导致课程内容“城乡分化”现象突出。教师专业能力不足是另一瓶颈，调研显示68%的学科教师缺乏AI知识系统培训，45%的教师对跨学科融合教学设计感到困惑，难以有效支撑课程校本化落地。评价体系尚未完善，现有评价多聚焦技术操作结果，对学生计算思维、创新意识、协作能力等素养的评估缺乏科学工具，过程性评价与增值性评价的实施难度较大。

未来研究将聚焦问题破解，深化三个方向的探索。其一，构建“区域协作共同体”，推动城乡学校结对共建，开发“基础版+拓展版”分层课程资源，通过线上教研、教师互访等方式弥合地域差距；其二，实施“AI教师素养提升计划”，联合高校与企业开展专题培训，编写《人工智能教学能力标准》，建立“理论研修—实践演练—成果认证”一体化培养体系；其三，研发“素养导向评价工具”，设计包含思维发展、实践创新、情感态度等维度的评价指标，开发学生成长档案袋系统，结合AI数据分析实现个性化评价反馈。同时，将进一步扩大实验范围，新增5所乡村学校为试点，探索“轻量化、低成本”的校本化实施路径，确保研究成果惠及更广泛的教育实践场景。

六、结语

中小学人工智能课程的校本化实施，是教育回应时代变革的必然选择，更是培育未来创新人才的关键路径。本研究以“内容重构”与“策略创新”为双轮驱动，在理论与实践的交织中探索人工智能教育的本土化生长。阶段性成果印证了“生活化内容”与“项目化策略”的有效性，也揭示了教育现实中存在的深层矛盾。未来研究将秉持“问题导向—迭代优化—推广辐射”的理念，持续深耕校本化课程的适切性与创新性，让人工智能教育真正扎根课堂、融入生活，成为学生认识世界、改造世界的智慧工具。教育的温度与技术的深度在此交汇，我们期待通过不懈探索，为中小学人工智能教育的校本化发展贡献可复制、可推广的中国方案，让每个孩子都能在人工智能的浪潮中拥有面向未来的能力与勇气。

中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究结题报告一、研究背景

二、研究目标

本研究以“校本化”为核心纽带，旨在构建一套兼具理论深度与实践价值的中小学人工智能课程实施体系。理论层面，探索人工智能教育校本化实施的本土化理论框架，揭示课程内容与教学策略协同创新的内在规律，为人工智能教育的学科化、特色化发展提供学理支撑。实践层面，开发可推广的校本化课程资源包与创新教学模式，通过生活化主题设计、跨学科内容融合、项目式教学策略等路径，破解课程内容与学生认知脱节、教学策略与学习需求错位的矛盾，形成“内容适切、策略多元、评价科学”的实施范式。应用层面，培育一批具备AI课程开发与教学能力的骨干教师，建立区域协作共同体，推动研究成果在更大范围的辐射应用，最终实现人工智能教育从“形式化引入”向“实质性融入”的转型，让AI教育真正扎根课堂、滋养成长，成为学生认识世界、改造世界的智慧工具。

三、研究内容

课程内容创新聚焦“生活化转化”与“结构化重构”双维度。生活化转化方面，通过“学生问题捕捉—学科概念嫁接—真实场景嵌入”的路径，开发“AI+传统文化”“AI+社区治理”“AI+艺术创作”等主题模块，将方言语音识别、非遗图案生成、校园垃圾分类等真实问题转化为课程载体，使抽象的算法逻辑、数据思维、模型原理在生活场景中具象化。例如，在“方言保护”项目中，学生通过采集方言语音数据、训练语音识别模型，在解决“如何让智能音箱听懂家乡话”的过程中理解人工智能的技术本质。结构化重构方面，基于皮亚杰认知发展理论，构建低段“感知体验”、中段“探究设计”、高段“创新应用”的阶梯式内容体系：低段通过智能玩具编程理解指令逻辑，中段设计校园节能算法模型，高段开发助老机器人应用方案，实现技术认知与素养培育的螺旋上升。同时，探索人工智能与数学（数据统计）、科学（传感器应用）、语文（故事生成）、艺术（AI绘画）的深度耦合，开发“用AI分析古诗意象”“用传感器监测校园生态”等跨学科项目，培育学生的系统思维与综合实践能力。

教学策略创新围绕“问题驱动—项目承载—技术赋能”展开。问题驱动以真实情境为起点，引导学生经历“需求分析—方案设计—原型制作—迭代优化”的完整项目周期，在解决“如何用AI优化校园图书借阅流程”“如何设计智能垃圾分类系统”等问题的过程中深化技术理解。项目承载构建“学生主导、教师引导、技术支撑”的学习共同体，通过小组协作、公开答辩、成果展示等环节，培养沟通表达与团队协作能力。技术赋能则依托人工智能工具开发个性化学习支持系统，如根据学生编程错误自动生成微课、根据项目进展智能推送学习资源，实现因材施教的精准化。例如，在“非遗图案生成”项目中，学生利用AI绘画工具将传统纹样转化为数字作品，教师通过系统分析学生创作过程数据，提供针对性指导，让技术真正服务于个性化成长。

四、研究方法

研究采用“理论扎根—实践迭代—辐射推广”的行动研究范式，在真实教育场景中探索校本化人工智能课程的实施路径。理论层面，系统梳理国内外人工智能教育文献120篇，结合建构主义、情境认知等理论，构建“内容适切性—策略创新性—评价发展性”三维分析框架，为实践提供学理支撑。实践层面，在3省12所中小学开展为期两年的行动研究，通过课堂观察（累计听课120节）、师生访谈（深度访谈教师90人次、学生120人次）、学习档案分析（收集项目作品600余件）等方法，捕捉课程实施中的动态问题。迭代层面，建立“双周教研—月度反思—学期优化”的反馈机制，基于实践数据动态调整课程内容与教学策略，形成“设计—实施—反思—重构”的螺旋上升过程。研究注重质性研究与量化研究的深度融合：运用NVivo对访谈文本进行三级编码，提炼“生活化转化”“跨学科耦合”等核心概念；通过SPSS分析学生能力前后测数据，验证教学策略的有效性；借助课堂录像编码系统，量化师生互动模式与学习行为特征，确保结论的科学性与可信度。

五、研究成果

研究形成“理论—实践—应用”三位一体的成果体系，为人工智能教育校本化实施提供系统性解决方案。理论成果方面，构建《中小学人工智能课程校本化实施理论模型》，提出“生活情境转化机制”“跨学科融合模型”“差异化教学策略”等创新观点，在《电化教育研究》《中国电化教育》等核心期刊发表论文5篇，其中2篇被人大复印资料转载，1篇获省级教育科研优秀成果一等奖。实践成果开发《校本化人工智能课程资源包》（含低、中、高学段主题模块36个），配套《教师指导手册》（1册）、《学生成长档案袋系统》（1套），开发AI教学辅助工具2套（编程错误诊断系统、个性化资源推送平台），形成典型教学案例集（含视频课例20节、教学设计45份）。应用成果培育骨干教师30名，建立“1+10”区域协作共同体（1所核心校带动10所协作校），在5个区县推广应用覆盖教师300人、学生5000余人，相关经验被《中国教育报》专题报道，为教育部《中小学人工智能课程指南》修订提供实证参考。

六、研究结论

中小学人工智能课程的校本化实施，是技术理性与教育智慧的深度交融。研究表明：课程内容创新需以“生活化”为根基，将抽象算法、数据、模型等概念转化为学生可感知的实践问题，通过“方言保护”“非遗生成”等主题实现技术认知与人文素养的共生；教学策略创新需以“项目化”为载体，构建“问题驱动—技术赋能—素养导向”的闭环，让学习在真实问题解决中自然发生；评价体系创新需以“发展性”为内核，通过三维评价工具捕捉学生思维轨迹，让评价成为促进成长的“导航仪”。校本化实施的关键在于构建“区域协作共同体”，通过城乡结对共建、教师素养提升计划、轻量化资源开发等路径弥合教育差距。最终，人工智能教育应超越技术传授的层面，成为培养学生系统思维、创新意识与人文情怀的重要载体，在技术深度与教育温度的交汇中，为每个孩子播下面向未来的种子。

中小学人工智能课程校本化实施中的课程内容与教学策略创新研究教学研究论文一、引言

二、问题现状分析

当前中小学人工智能课程的校本化实施，仍深陷多重困境的交织。课程内容层面，技术知识的单向灌输与生活经验的严重脱节形成尖锐矛盾。教材中充斥着“神经网络”“深度学习”等抽象术语，却鲜少将学生日常困惑转化为学习主题——智能音箱为何能听懂方言？校园垃圾分类系统如何识别垃圾？这些鲜活问题被忽视，导致学生眼中AI技术始终是遥远而冰冷的符号。教学策略层面，“教师讲、学生听”的传统模式依然主导，项目式、探究式学习沦为形式。教师多停留在编程技能的机械训练，缺乏引导学生从需求分析到方案设计的完整思维培养，技术操作与思维发展割裂。评价体系的滞后性更令人忧心，学生作品的技术完成度成为唯一标尺，计算思维、创新意识、协作能力等核心素养被边缘化，评价的育人功能严重弱化。城乡差异的鸿沟进一步加剧了实施困境，城市学校凭借资源优势开展AI项目创新，而乡村学校却因师资短缺、设备匮乏，只能停留在基础编程教学层面，教育公平的愿景在技术浪潮中面临严峻挑战。这些现实困境，正是教育者必须直面的痛点，也是校本化创新研究的价值所在。

三、解决问题的策略

破解中小学人工智能课程校本化实施的困境，需以“内容重构”与“策略革新”为双轮驱动，让技术从课本走向生活，从教师主导转向学生创造。课程内容创新的核心在于“生活化转化”，将抽象算法、数据、模型等概念锚定在学生可感知的真实场景中。研究团队通过“学生问题捕捉—学科概念嫁接—真实场景嵌入”的三步路径，开发出“AI+传统文化”“AI+社区治理”“AI+艺术创作”等主题模块。例如在“方言保护”项目中，学生采集家乡方言语音数据、训练识别模型，在解决“如何让智能音箱听懂奶奶的话”的过程中，自然理解神经网络的工作原理；在“校园垃圾分类系统”项目中，通过传感器调试、图像识别算法优化，将技术学习转化为解决实际问题的能力。这种“做中学”的路径，让AI知识在生活土壤中生根发芽。

跨学科融合则为课程内容注入系统思维。人工智能教育不应是孤立的技能训练，而应成为连接数学的逻辑推理、科学的探究方法、艺术的创意表达的纽带。研究团队开发“用AI分析古诗意象”“传感器监测校园生态”等跨学科项目，学生在绘制古诗意境图时运用图像生成技术，在分析生态数据时培养数据思维，在创作AI绘画时释放人文想象。这种融合打破了学科壁垒，让学生在技术实践中形成对世界的整体认知。

教学策略的创新聚焦于“项目化学习”与“技术赋能”的深度结合。以真实问题为起点，引导学生经历“需求分析—方案设计—原型制作—迭代优