学校学生成式素养培养办法

学校学生成式素养培养办法第一章总则随着人工智能技术的飞速发展，特别是生成式人工智能（AIGC）的广泛应用，社会对人才的素养需求发生了深刻变革。传统的知识获取与记忆型能力已不足以应对未来挑战，取而代之的是对人与智能机器协作、创新思维生成以及复杂问题解决能力的迫切需求。为全面贯彻立德树人根本任务，适应智能时代教育变革趋势，培养具备高阶思维、创新意识与人机协作能力的未来人才，特制定本办法。本办法旨在构建一套系统化、科学化、可落地的学生生成式素养培养体系，将生成式素养融入教育教学全过程，提升学生在智能环境下的学习力、创造力和责任感。生成式素养不仅指学生使用人工智能工具的技能，更涵盖了理解智能工具运作原理、批判性评估生成内容、伦理道德判断以及利用技术进行知识创造的综合能力。其核心在于从“技术应用”向“智慧融合”转变，从“被动接受”向“主动生成”转变。本办法的制定遵循以生为本、素养导向、融合创新、伦理先行的原则，确保培养方向与国家教育战略保持高度一致，同时兼顾不同学段学生的认知发展规律。本办法适用于全校各年级、各学科的教学活动与管理实践。学校应将生成式素养培养纳入整体发展规划，作为课程建设、教学改革、师资培训和学生评价的重要内容。通过全校师生的共同努力，形成具有鲜明时代特征和学校特色的生成式素养培养模式，为学生终身发展奠定坚实基础。第二章核心素养框架与目标生成式素养是一个多维度的能力集合，需要对其进行清晰的界定与层级划分，以便在教学实践中精准发力。依据学生认知发展规律与智能时代人才需求，将生成式素养划分为四个核心维度：智能认知、理解与交互；批判思维、评估与甄别；创新应用、协同与创造；数字伦理、责任与安全。这四个维度相互关联、层层递进，共同构成了生成式素养的目标体系。在智能认知维度，学生应了解生成式人工智能的基本概念、发展历程及工作原理，理解其基于大数据和深度学习的生成机制。学生需要掌握自然语言处理、计算机视觉等基础技术逻辑，能够区分生成式AI与判别式AI的功能差异。同时，学生应具备熟练的人机交互技能，能够运用自然语言与智能助手进行有效沟通，掌握提示词工程的基础方法，通过精准的指令引导AI生成符合预期的高质量内容。这一维度是基础，旨在消除学生对黑箱技术的陌生感，建立科学的认知观。在批判思维维度，重点培养学生对AI生成内容的真实性、准确性、客观性和价值性的判断能力。学生需要认识到生成式AI可能存在的“幻觉”现象、数据偏见以及逻辑漏洞，不盲目迷信技术输出。在面对海量信息时，学生应具备独立思考能力，能够运用多源验证、逻辑推理等手段对AI生成的内容进行事实核查和逻辑修正。此外，学生还需评估AI工具的适用边界，明确在何种情境下使用AI能提升效率，在何种情境下人脑思维更具优势，从而保持人的主体性地位。在创新应用维度，强调学生利用生成式AI作为认知脚手架进行知识建构和创造性解决问题的能力。学生应能够将AI工具融入学科学习、项目研究和艺术创作中，实现人机协同创新。例如，利用AI辅助进行头脑风暴、优化写作方案、生成代码片段、设计科学实验方案或创作数字艺术作品。这一维度要求学生从单纯的技术使用者转变为技术的创新应用者，通过人机协作突破传统思维局限，拓展认知的广度与深度，产出具有创新价值的成果。在数字伦理维度，着重培养学生的技术道德意识、法律规范意识和社会责任感。学生需深刻理解数据隐私保护的重要性，学会在合法合规的前提下使用AI工具，尊重知识产权，不利用AI进行抄袭、作弊或侵犯他人权益的行为。同时，学生应关注算法偏见对社会公平的影响，树立科技向善的价值观，在技术应用中坚持人文关怀，确保技术发展服务于人类福祉。这一维度是生成式素养的底线和保障，确保技术始终在伦理和法律的轨道上运行。以下为生成式素养各学段培养目标细分表：学段智能认知与交互目标批判思维与评估目标创新应用与协同目标数字伦理与责任目标小学低年级感知AI的存在，知道AI能听、能看、能说；体验简单的语音或图像交互工具。知道AI说的话可能不是真的，需要问老师或家长；培养初步的辨别意识。在老师指导下，利用AI辅助绘画、讲故事，体验创作的乐趣。懂得不能长时间对着屏幕，保护个人信息；不欺负AI伙伴。小学高年级了解AI是学习助手；学习使用简单的提示词与AI对话，获取学习资料。能发现AI回答中明显的错误或不合理之处；学会对比不同来源的信息。利用AI辅助查找资料、翻译单词、修改作文初稿，辅助完成项目作业。知道抄袭是不对的，AI生成的作品不能直接当自己的；尊重他人隐私。初中阶段理解AI学习数据的基本原理；掌握结构化的提示词编写技巧，提高交互效率。能多角度验证AI生成信息的准确性；识别AI输出中可能存在的偏见。跨学科利用AI进行数据分析、代码编写入门、创意写作、辅助科学探究。了解AI使用的法律法规，尊重版权；不利用AI生成虚假信息或不良内容。高中阶段深入理解生成式模型的局限性与潜力；掌握复杂的提示词策略及参数调整。深度评估AI生成内容的逻辑性、价值导向；建立人机协作的批判性思维框架。熟练运用AI进行复杂问题解决、学术研究辅助、高阶艺术创作、工程设计。主动探讨AI伦理困境，如算法歧视、就业影响等；树立负责任的技术使用观。第三章课程体系建设课程是落实生成式素养培养的主阵地。学校应打破学科壁垒，构建“生成式素养”通识课程与学科融合课程相结合的课程体系。课程内容应随着技术发展动态更新，确保前沿性与适切性。课程实施应注重理论与实践的结合，强调做中学、用中学，通过项目式学习（PBL）和任务驱动的方式，让学生在真实情境中提升素养。首先，开设独立的《生成式人工智能与未来社会》通识必修或选修课程。该课程面向全体学生，系统讲授AI基础知识、发展史、主流工具使用方法、提示词工程逻辑、AI伦理法规等内容。课程设计应采用模块化结构，分为基础篇、应用篇和伦理篇。基础篇侧重原理解析，应用篇侧重场景实操，伦理篇侧重价值引导。通过该课程，帮助学生建立对生成式AI的科学认知，掌握基础操作技能，筑牢伦理防线。其次，大力推进生成式素养与学科教学的深度融合。各学科教师应结合本学科特点，挖掘AI工具在学科教学中的应用点，将生成式素养培养融入学科教学目标。例如，在语文教学中，利用AI辅助进行文学评论、多风格写作训练，探讨AI创作的文学性；在数学与科学学科中，利用AI进行建模辅助、数据分析、实验假设验证，培养科学探究能力；在艺术学科中，利用AI进行绘画、音乐创作，探索人机共创的艺术表现形式；在外语教学中，利用AI进行沉浸式对话练习、语法纠错和文化背景解析。学科融合不应是简单的“AI+做题”，而是利用AI重构学习流程，提升学科思维品质。此外，开发跨学科主题研学课程。围绕现实世界中的复杂问题，如“智慧城市设计”、“环境变化预测”、“历史数据挖掘”等主题，组织学生利用生成式AI作为研究工具，开展跨学科探究。在此过程中，学生需要综合运用多学科知识，通过AI进行信息搜集、方案生成、模拟仿真和成果展示。这类课程旨在培养学生综合运用知识解决复杂问题的能力，以及人机协同进行高阶思维的能力。课程实施过程中，应充分利用数字化教学平台，建设丰富的生成式素养教学资源库。资源库包括教学案例、微视频、工具指南、伦理讨论素材等，为学生提供自主学习的支持。同时，鼓励学生参与课程资源的建设，如分享优秀的提示词案例、展示人机协同作品，形成共建共享的学习生态。课程类型课程目标核心内容模块教学方法建议评价方式通识必修课程建立AI认知基础，掌握基本工具，树立伦理意识。1.AI原理简史2.主流工具实操3.提示词工程入门4.数据隐私与安全5.AI伦理与法规讲授法、演示法、工作坊、案例研讨知识测验、操作考核、伦理案例分析报告学科融合课程利用AI优化学科学习，提升学科思维与创新能力。1.学科专属AI工具应用2.AI辅助的探究式学习3.人机协同的学科创作4.学科数据智能分析项目式学习、探究式学习、翻转课堂作品评价、探究报告、学科能力测试跨学科研学课程综合运用AI解决复杂真实问题，培养高阶素养。1.复杂问题定义与分解2.AI辅助的信息整合3.模型构建与方案生成4.社会影响评估任务驱动、小组合作、导师制综合项目报告、成果展示、答辩社团拓展课程满足个性化兴趣，培养AI领域的特长生。1.高级提示词策略2.简单模型微调3.AI应用开发4.前沿技术追踪专家讲座、实战演练、竞赛辅导竞赛成绩、创新作品、技术分享第四章教学模式与实施策略传统的以教师讲授为主的单向灌输模式已无法满足生成式素养的培养需求。学校应积极推动教学模式变革，倡导以学生为中心的交互式、探究式、协作式教学。在教学实施中，教师应从知识的传授者转变为学生学习的引导者、合作者和促进者，构建“师-生-机”三元互动的新型教学关系。实施“双师协同”教学模式。在课堂中引入AI智能助教，与人类教师共同完成教学任务。人类教师负责教学设计、情感激励、价值引导和深度答疑，AI助教负责资料检索、即时反馈、个性化辅导和模拟演练。例如，在写作课上，教师讲解写作技巧和立意，AI助教则根据学生要求提供素材建议、生成大纲或进行语法润色。这种模式能够将教师从重复性劳动中解放出来，专注于更具创造性和人文性的教学工作，同时为学生提供全天候的学习支持。推广基于提示词工程的探究式学习。将“提问”作为学习的核心技能，引导学生通过设计高质量的提示词来驱动AI生成学习资源。教师应设计一系列需要经过深思熟虑才能解决的“劣构”问题，鼓励学生通过与AI的多轮对话，不断修正提示词，深化对问题的理解，最终获得解决方案。在这个过程中，学生不仅学到了知识，更锻炼了逻辑思维、精准表达和迭代优化的能力。例如，在历史课上，让学生通过向AI提问不同历史视角下的同一事件，对比分析AI的回答，从而形成更全面的历史观。构建人机协作的项目式学习（PBL）流程。将AI工具嵌入项目学习的各个环节，包括项目启动、方案设计、实施执行、成果展示和反思评价。在方案设计阶段，利用AI进行头脑风暴，拓展思路；在实施阶段，利用AI辅助解决技术难题或生成中间产物；在评价阶段，利用AI提供多维度的反馈意见。通过这种方式，让学生体验人机协作解决复杂问题的完整流程，掌握如何合理分配任务、如何整合AI生成的碎片化信息、如何对AI产出进行质量把控。教师需重点关注学生在人机协作过程中的决策过程和思维变化，而不仅仅是最终成果。强化情境化教学与实战演练。创设真实或模拟的社会生活、生产实践情境，让学生在情境中应用生成式AI解决实际问题。例如，模拟电商运营场景，让学生利用AI生成营销文案、设计海报、分析用户评论；模拟新闻发布场景，让学生利用AI辅助搜集新闻线索、生成快讯并进行事实核查。情境化教学能够增强学习的代入感和实用性，帮助学生理解技术的社会价值，提升知识迁移能力。学校应与企业、科研机构合作，引入真实的行业案例和数据资源，丰富教学情境。教学模式操作流程教师角色学生角色AI工具作用适用场景双师协同模式1.教师设计教学2.师生共同探究3.AI辅助答疑4.教师总结升华课程设计师、情感导师、价值引领者主动建构者、协作者、反思者智能答疑、资源推送、个性化辅导理论课、大班授课、技能练习提示词探究模式1.提出核心问题2.设计初始提示词3.多轮对话迭代4.整合分析结果5.形成结论问题设计者、思维教练、批判引导者提问者、分析者、批判者信息生成、观点提供、逻辑模拟课题研究、深度阅读、科学探究人机协作PBL1.确定项目主题2.制定协作计划3.分工（人/机）执行4.整合人机成果5.展示与评价项目顾问、资源协调者、伦理监督者项目经理、创意总监、质量把控者创意生成、素材制作、技术支持综合实践课、STEAM教育、创新大赛情境实战模式1.引入真实情境2.明确角色任务3.工具辅助实战4.应对突发变化5.复盘反思情境构建者、业务指导者、绩效评估者角色扮演者、问题解决者、决策者流程模拟、数据处理、方案优化职业体验、模拟法庭、商业模拟第五章评价体系构建评价是教学的指挥棒。建立科学、多元的生成式素养评价体系，对于引导教学方向、激励学生发展至关重要。评价体系应超越传统的知识记忆和单一技能考核，关注学生的高阶思维、创新实践和伦理态度。坚持过程性评价与终结性评价相结合，定量评价与定性评价相结合，自评、互评与师评相结合。构建多维度的评价指标体系。依据生成式素养的四个核心维度，细化具体的评价指标。在智能认知维度，评价学生对AI原理的理解程度和工具操作的熟练度；在批判思维维度，评价学生对AI生成内容的鉴别能力、质疑精神和验证策略；在创新应用维度，评价学生利用AI解决复杂问题的方案设计能力、人机协作的流畅度和成果的创新性；在数字伦理维度，评价学生在使用AI过程中的合规性、责任感和伦理判断力。每个指标应设立清晰的表现等级标准，使评价具有可操作性。实施以电子档案袋为主的过程性评价。利用数字化学习平台，为每位学生建立生成式素养电子档案袋。档案袋中收录学生在学习过程中的各类证据，如与AI的对话记录（展示提示词演变过程）、修改前后的作品对比、利用AI生成的辅助材料、项目研究报告、反思日志等。通过分析这些过程性数据，全面追踪学生素养发展的轨迹。教师定期查阅档案袋，提供针对性的反馈指导，帮助学生认识自己的优势和不足。电子档案袋能够真实反映学生在人机协作中的思维过程和努力程度，避免了仅凭一张试卷或一个作品定乾坤的片面性。优化终结性评价的设计。在期末考试或结业考核中，减少对死记硬背知识的考查，增加开放性、探究性试题的比例。允许学生在规定条件下合理使用AI工具完成考核任务，重点考查学生提出问题、整合资源、批判性思考和创新表达的能力。例如，考核题目可以是“请利用AI工具辅助分析某社会热点问题的成因，并撰写一份解决方案报告，要求在报告中注明AI生成的内容部分以及你个人的修正和观点”。这种评价方式将“使用AI”本身作为考查内容，引导学生在合法合规的前提下最大化技术的价值。建立素养发展增值评价。关注学生在生成式素养方面的进步幅度，而非仅仅是绝对水平。通过对比学生在不同学习阶段的评价数据，计算其素养发展的增值情况，以此作为评价教学效果和学生发展的重要依据。增值评价能够有效激发学生的学习动力，特别是对于基础较弱的学生，只要其在原有基础上取得显著进步，就应给予充分肯定。同时，定期开展全校性的生成式素养监测，通过问卷调查、情境测试等方式，整体把握学生素养发展水平，为教学改进提供数据支持。评价维度关键评价指标评价方法数据来源工具权重参考智能认知AI概念理解、工具操作熟练度、提示词逻辑构建知识测试、操作观察、任务完成时间在线测验平台、操作日志20%批判思维信息真伪鉴别、逻辑漏洞发现、多源验证能力作品分析、口头答辩、反思报告电子档案袋、评价量表30%创新应用问题解决方案设计、人机协作流程优化、成果创新性项目评审、作品展示、竞赛成绩项目报告、创意作品35%数字伦理隐私保护意识、知识产权尊重、合规使用行为情境判断测试、行为观察、同伴互评使用日志、诚信记录15%第六章伦理规范与风险防控在生成式素养培养中，伦理教育具有压倒性的优先地位。随着AI技术的渗透，数据泄露、算法偏见、学术不端等风险日益凸显。学校必须建立健全伦理规范体系和风险防控机制，确保生成式素养培养在安全、健康、合规的轨道上运行。制定《学生生成式AI使用伦理公约》。公约应明确规定学生使用AI工具的正面清单和负面清单。正面清单包括：利用AI辅助学习、激发灵感、润色语言、翻译资料等；负面清单包括：直接复制AI生成内容作为作业提交、利用AI作弊、生成虚假信息攻击他人、侵犯他人版权、利用AI从事违法活动等。公约需通过主题班会、宣传海报、校园网等多种渠道向全体学生发布，并组织学生签署承诺书，强化规则意识。加强数据隐私与信息安全保护。学校应选用经过安全认证的AI教育平台和工具，严格审查供应商的数据隐私政策。教育学生增强个人信息保护意识，不随意在公共AI平台输入个人隐私、家庭住址、银行卡号等敏感信息。在教学活动中，教师应提醒学生注意数据脱敏处理，避免因数据泄露造成安全风险。同时，建立数据使用审计机制，定期检查AI工具的使用日志，及时发现并处置异常数据访问行为。防范学术不端与思维惰化。针对学生过度依赖AI可能导致的学习能力退化风险，学校应明确界定作业和考试中AI使用的边界。对于需要独立思考和原创表达的作业，禁止使用AI生成核心内容；对于允许使用AI的作业，要求学生必须标注AI生成部分的占比和具体内容，并附上个人对AI生成内容的修改和思考记录。教师应通过课堂提问、即兴写作等方式，随机检查学生对作业内容的真实掌握程度，杜绝“AI代写”现象。同时，引导学生认识到AI是辅助工具而非替代者，鼓励学生保持独立思考的习惯，防止思维惰化。开展常态化的伦理教育活动。将AI伦理教育融入德育课程和日常教学活动中。定期举办AI伦理辩论赛、案例分析会，围绕“AI是否会取代人类”、“算法歧视的危害”、“深度伪造的伦理挑战”等议题展开讨论。通过剖析真实的AI伦理事件，引导学生换位思考，体察技术背后的价值观冲突。邀请法律专家、伦理学者进校园，开设专题讲座，提升学生的伦理认知水平和道德判断能力。风险类型潜在危害防控措施责任主体学术不端丧失学习能力、诚信缺失、评价失真明确作业AI使用规则、签署诚信承诺书、推行过程性评价教务处、德育处、任课教师隐私泄露个人信息被盗用、网络诈骗、财产损失选用合规平台、开展隐私教育、脱敏处理敏感数据信息中心、班主任算法偏见形成错误价值观、加剧社会歧视开展算法批判教育、多源信息对比、强化人文价值观引导课程教学中心、思政教师思维惰化依赖心理强、独立思考能力退化限制使用场景、强调人脑主导、设置高阶思维任务任课教师、心理辅导中心不良内容接触暴力、色情等有害信息，心理受创开启内容过滤功能、加强网络监控、建立举报机制信息中心、家长委员会第七章师资队伍建设与保障机制教师是生成式素养培养的关键实施者。没有具备高生成式素养的教师，就无法培养出具备高生成式素养的学生。因此，必须将师资队伍建设摆在突出位置，全面提升教师的AI素养和教学创新能力。同时，学校需要在组织、经费、技术等方面提供强有力的保障，确保培养办法的落地实施。实施全员教师生成式素养提升计划。制定分层分类的培训方案，针对不同学科、不同年龄段的教师开展精准培训。对于青年教师，重点培训AI工具的高级应用和教学融合创新；对于资深教师，重点培训AI基础知识和教学理念更新。培训内容应涵盖AI教育政策解读、主流工具实操、提示词设计策略、AI伦理风险防范、人机协同教学设计等。采取“请进来”与“走出去”相结合的方式，邀请AI专家入校指导，组织教师前往先进学校观摩学习。建立教师AI素