智创融合·素养共生：高中信息技术“人工智能+”教学创新实践与反思

智创融合·素养共生：高中信息技术“人工智能+”教学创新实践与反思

2026年，在全球化迈入新阶段、国际格局加速演变的宏大叙事背景下，与智能时代相适应的教育改革已成为全球共同的焦点。当我们立足于当下的时间窗口，审视我国的教育环境，可以发现基础教育正经历着一场从“数字化赋能”向“人工智能深度融合”的历史性跨越。教育部于2026年4月联合印发的《“人工智能+教育”行动计划》明确提出到2030年形成人工智能与教育深度融合的格局，推动教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革--10。这份计划的出台，不仅是技术迭代在教育领域的自然延伸，更是对国家教育数字化战略行动2.0格局的深度布局。与此同时，《关于加快推进教育数字化的意见》进一步强调要深化人工智能助推教师队伍建设行动，全面提升师生数字素养与人工智能应用水平-43。在这一背景下，高中信息技术学科作为培养学生数字素养与计算思维的主阵地，面临着前所未有的发展机遇与改革挑战。作为高中信息技术学科的教师，我们究竟应当如何回应这一时代命题？教师们在日常教学中往往陷入两难的境地。一方面，政策文件的接连出台极大鼓舞了改革的士气；另一方面，深入课堂实践，教师们常常感到迷茫。不少一线老师在面对层出不穷的“人工智能”“大数据”“教育大模型”等术语时，虽然认同其重要性，却因为缺乏相关的技术培训和应用层面的真实案例，导致在教学改革中停滞不前。这使得当前的教育信息化探索呈现出“上层推动热烈、中层观望谨慎、底层执行困难”的复杂状态。尤其在高中阶段，由于高考压力的制约，部分教师仍然对引入AI工具持相对保守的态度。即便如此，作为一线教育者，我们仍需快速调整、积极求变。只有当老师们真正从技术的辅助中看到教学的质变时，人工智能才不再是一纸空文，而是能够落地生根的深化工具。在探讨如何落实人工智能与学科教学融合之前，我们有必要重新审视教育信息化的演进路径。国家教育数字化战略行动经历了从资源数字化、应用数字化到智能化的不同发展阶段，从2024年启动人工智能赋能教育的行动，到2025年上线国家智慧教育平台2.0智能版，再到2026年部署会上的全面推动，“人工智能+教育”逐步从概念走向全面落地-5。高中信息技术学科在这一进程中具有特殊的地位与使命。它不仅要教授学生信息科技的基本知识与技能，更要承担起培养学生应对智能时代挑战的综合素养的任务。《“人工智能+教育”行动计划》中也特别强调，基础教育阶段要确保开齐开足开好人工智能课程，着力激发学生好奇心，培养创新思维，提高解决复杂问题的能力-5。这就要求我们在课程设计上突破传统的信息科技教学范式，将人工智能教育真正融入日常教学的各个环节。一、教育信息化2.0向“人工智能+”的跨越：理念重构与路径选择教育信息化的发展历程本质上是一个由表及里、由浅入深的过程。传统的教育信息化更多停留在工具层面的“替代”思维，即用信息化手段替代板书、用多媒体取代挂图、用网络资源丰富教材。然而，当人工智能进入教育领域之后，这种“替代”被深刻地转向了“重塑”。人工智能不再是教学的简单装饰，而是深入参与了教学的每一个环节。面向高中信息技术课程，我们必须意识到信息技术这门学科的内容本身就处于飞速迭代的状态。正如教育部教材局规划处处长李明所感慨的那样，2022年义务教育信息科技课程标准出台时已将人工智能内容纳入其中，但随后ChatGPT和国内DeepSeek等大模型的相继问世，让人感受到课程内容似乎又要更新了-10。这种变化速度对高中信息技术教师的专业能力提出了前所未有的挑战。那么什么是“人工智能+教育”的真正内涵？它不是简单地在信息技术课堂上增加几个AI知识点的讲述，也不是要求学生机械地记忆机器学习的步骤流程，而是要用AI的思想方式和能力体系去全面重构信息技术课程的学习形态。北京大学博雅讲席教授闵维方对此有着极为深刻的洞察：人工智能正在把基础教育从统一讲授、统一练习、统一测评，推向智能引导、个性化支持、即时反馈和人机协作的新模式，这种变革是系统性、结构性、战略性的-10。信息技术教师应当率先行动起来，把课堂变成学生接触和理解AI的核心场所，将学生从被动的信息受众培养为人机协同的信息创造者。在具体的教学路径选择上，高中信息技术学科需要把握好普及与提高、知识与能力、技术与伦理的三重关系。行动计划中提出要“坚持科技教育与人文教育相结合，注重学生的启智、心灵的培养，引导学生科学认识、合理利用智能技术，提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维”-1。这就要求我们在教学中不能只关注AI的技术原理和操作方法，更要关注学生如何理解AI的能力边界与局限性，如何在使用AI时保持批判性思维。清华大学国家哲学社会科学一级教授李永智提出的“超越人工智能的思维能力”理念尤为关键。他强调，鼓励学生在有安全保障、有整体设计的前提下接触人工智能，但必须解决人工智能涌现的错误和依赖人工智能导致的思维惰化这两个根本问题-10。从更宏观的视角来看，教育信息化的跨越式发展还面临着基础支撑环境的构建问题。有学者指出，当前人工智能赋能教育变革还面临着智教资源集约共享水平不足、智教应用生态协同效能不足、智算资源赋能互济能力不足等挑战-9。这就好比我们要开展一场涉及全国的数字化转型战斗，但各个地区的装备水平参差不齐。然而，国家的宏观战略正在不断弥合这一鸿沟。各级教育部门和学校需要在区域层面统筹规划，构建起集约高效、开放协同的智能教育生态。推动人工智能从“赋能”走向“超越”，将是我们接下来必须长期坚守、持续深化的核心教学任务。二、高中信息技术学科教学的现实困境与突破方向在探讨人工智能深度介入高中信息技术教学的理想图景之后，我们也必须直面当前学科教学的实际困境。高中信息技术课程长期以来面临多重发展难题。首先是课程定位摇摆不定。在一些地区和学校，信息技术学科仍然被当作“副科”对待，课时受到压缩，考核方式也相对滞后，难以真实反映学生的学科核心素养水平。其次是教学内容与日新月异的技术发展之间存在明显脱节。教材的编写需要周期，而技术的发展却是跳跃式的。当学生在家中使用着最新的智能设备和AI应用时，课堂上讲授的可能还是几年前的经典案例，学生的好奇心和求知欲难以被充分激发。再次是教师队伍专业能力的结构性差距。人工智能时代的到来要求信息技术教师不仅懂程序设计，还要懂机器学习的基本原理、自然语言处理的应用方式以及AI伦理的深层思辨，这对许多教师而言是需要重新学习的巨大挑战。从区域发展来看，这种困境在不同类型学校中的表现也有所差异。以合肥市为例，合肥市庐阳区、肥西县等地在智慧课堂建设方面已经迈出了坚实的步伐。庐阳区于2026年4月成功举办的人工智能赋能教学暨智慧课堂应用推进培训会，以“AI+历史”深度融合为核心进行了展示课探索，展示了AI数字人还原历史场景、AI动态地图可视化呈现、智慧平板互动实时推送任务等多项智能技术的集成应用-27。这些探索为高中信息技术学科的教学创新提供了宝贵的参考，也说明了当技术与学科深度融合时，学生的学习体验可以发生质的飞跃。肥西县更是制定了《2026年深化智慧课堂应用工作方案》，明确“场景应用+分层培训”双轮驱动的推进路径，全面提升教师智能教学素养与实战能力-30。尽管如此，要将这些局部的探索推广为普遍的教学实践，仍然需要教师在课堂教学的微观层面进行大量的创造性工作。高中信息技术学科的教学突破，不能仅仅依靠设备更新和平台建设，更需要在教学设计、课堂实施和评价反馈等方面进行系统性的改革。这就要求教师从“技术使用者”的角色转变为“技术设计者”和“学习引导者”，在深入理解学生认知水平和学习需求的基础上，创造性地将人工智能工具融入教学全流程。三、基于“人工智能+”的创新教学设计：以高中信息技术学科为例当我们将目光聚焦到具体的课堂教学设计时，首先需要明确的是，任何教学创新都必须以课程标准为根本遵循。对于高中信息技术学科而言，课程标准中的学科核心素养体系为“人工智能+”融合教学提供了坚实的框架支撑。信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任这四个维度的核心素养，恰好与人工智能教育的目标高度契合。具体而言，信息意识的培养对应着学生对AI技术在社会各领域应用的敏感性；计算思维的发展为学生理解AI的算法逻辑提供了基础；数字化学习与创新则直接指向学生利用AI工具进行创意表达和问题解决的能力；信息社会责任则关注学生使用AI时的伦理底线与社会担当。据此，本人设计了一份以“智谱未来·人机共生”为主题的高中信息技术人工智能应用创新教学设计。该设计围绕真实情境展开，设置了“深度奇点——人类与智能机器的边界”这一贯穿整个单元的核心驱动问题。在教学内容构建上，第一阶段聚焦人工智能的基本概念与发展简史，第二阶段聚焦AI的核心能力与典型应用场景，第三阶段聚焦大语言模型的原理与操作实践，第四阶段聚焦AI伦理与社会影响。这样的设计打破了传统信息技术教学中线性讲授知识点的模式，以问题为导向、以探究为驱动，引导学生在真实任务的完成过程中主动建构知识。在具体的教学实施环节，本设计充分利用了国家智慧教育公共服务平台和区域智慧课堂建设的既有成果。课前，教师通过智慧课堂平台推送预习任务，要求学生搜集身边的人工智能应用案例，并在平台评论区进行分享与互动。这一环节不仅帮助学生建立对AI的直观感知，也为课堂讨论积累了丰富的素材资源。课中，教师围绕“我们是否应该让AI替我们做决策”这一思辨性问题展开大单元教学，利用智慧平板的分组协作功能组织学生进行小组讨论和成果展示。在讲解AI算法原理时，教师引入AI动态可视化工具实时展示机器学习模型的训练过程，将原本抽象的算法逻辑变得直观可见。在指导学生使用大语言模型完成创意写作任务时，教师设置了明确的提示词工程策略，引导学生通过反复优化思考深度来“超越AI”，而不是简单地接受AI的生成结果。课后，利用智能作业系统对学生学习数据进行全过程采集与分析，生成个性化的学情画像，为下一步教学的精准调整提供数据支撑。整个教学过程贯穿着“做中学、用中学、创中学”的理念，学生的主体地位得到充分彰显。值得一提的是，本设计还特别注重跨学科融合素养的培育。课程中涉及的人工智能伦理讨论，有效衔接了思想政治课程中的价值判断内容；AI在艺术创作领域的应用案例，与美术鉴赏课程的审美教育形成了呼应；而AI辅助科学研究的部分内容，则可以与数学、物理等学科中的科学探究方法进行有机连接。这种跨学科的教学设计，既体现了新课标对跨学科主题学习的要求，也反映了当前区域教研中普遍关注的教学改革方向。北京市史家胡同小学在2026年春季学期举办的“新课标背景下跨学科主题学习的实践策略”教研活动，通过25节跨学科展示课，探索了实践育人导向下的教学改革路径，为高中阶段的跨学科融合提供了宝贵的经验借鉴-20。我们的信息技术课堂同样可以搭建起连接多学科的桥梁，让学生在信息科技的实践中综合运用各领域的知识和方法，提升解决复杂问题的综合能力。从更远期来看，项目式学习是落实“人工智能+”教学设计的重要组织形式。夏雪梅博士在其著作中构建的六维度项目化学习设计框架——寻找核心知识、形成驱动型问题、澄清高阶认知策略、确认学习实践、明确学习成果、设计全程评价，为信息技术学科开展项目式学习提供了清晰的操作指南-60。在“人工智能与未来生活”的项目式学习中，学生需要综合运用信息技术课上学到的编程知识、美术课上的设计思维、语文课上的论证表达以及与AI工具的协同能力，共同完成一个解决现实问题的方案。这不仅是技术能力的展示，更是综合素养的集中体现。四、数智赋能下的精准教学与评价变革人工智能赋能教学不仅仅是让课堂变得更“炫酷”，它的深层价值在于带来了精准教学和评价方式上的根本性变革。在传统的教学模式下，教师对学情的把握大多依赖于经验判断和有限的课堂观察，很难做到真正意义上的因材施教。而现在，通过智慧课堂平台对教与学全过程数据的采集与分析，教师可以获取每一位学生在知识掌握、能力发展和思维习惯等方面的多维画像，从而实现精准诊断、精准反馈和精准干预。例如，在高中信息技术的编程教学单元中，智慧作业系统能够自动批阅学生的编程作业，对代码错误的类型进行分类统计，并生成每个学生的错题本。教师根据系统反馈的数据，可以清楚地知道全班有多少学生在循环结构上出现了共性错误，有多少个学生在函数的参数传递上理解不到位，从而在课堂上进行有针对性的讲解和练习。这种方式极大地提升了教学的针对性和有效性。从测评方式的角度来看，人工智能的介入正在推动从终结性评价向过程性评价、从单一维度评价向多元维度评价的转型。行动计划中提出要建设教育智能大脑，聚焦政务服务、考试评价、就业服务、校园安全、资源分配等维度支撑科学决策-5。在高中信息技术学科的教学评价中，我们已经开始尝试将学生在项目式学习中的表现、智慧平台日志记录的学习行为数据、学生作品的创新程度评价以及同伴互评的结果等因素纳入综合考评体系。这种多维度的评价方式不仅更加全面客观，也更好地体现了新课标对过程性评价和发展性评价的重视。不过，在拥抱数据驱动的精准教学时，我们也需要保持必要的审慎态度。技术对教学的介入不是越多越好、评价的数据条目也不是越细越佳。评价的核心是促进学生的全面发展，而不是为数据而数据。对于教师而言，如何在海量的数据中提取真正有价值的教学线索，如何在发现学情问题后进行赋有温情的个性化指导，是数据时代对教师专业能力提出的更高挑战。教师不仅要会“看数据”，更要懂得在数据背后发现学生的发展脉络和成长需求。对于学生而言，强调评价的全面性和综合性，更应当关注通过评价激发学生的学习动机和自我成长意识，而不是让学生陷入对评价指标和数据的被动迎合。在智慧课堂的推进过程中，庐阳区的经验可以给予我们启发。通过区域教研室的通报反馈和优秀教师的经验分享，形成了“场景应用+分层培训”的双轮驱动模式-30。学科名师们围绕智慧教育平台融合应用、AI赋能学科教学、生成式人工智能教学应用等专题进行分享，探索了从案例申报到课堂变革的设计逻辑与实现路径-27。数据与分析只有在行动中才可以焕发生命力，制度的保障与持续的教研跟进也同样是精准教学与评价变革落地生根的两扇翅膀。五、教师数字素养的深层构建与专业成长路径在教育信息化的宏大叙事中，有一个角色始终处于中心位置，那就是教师。无论技术如何迭代、平台如何更新，教师永远是教育变革的核心力量与终极执行者。因此，在探讨“人工智能+”如何赋能教学创新的同时，教师自身的数字素养提升是需要优先解决的先决性问题。教育部办公厅于2025年印发的《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，明确了未来教师数字素养提升的系统路径，重点部署了六大行动，包括教师数字素养提升行动、数字赋能教育教学改革行动、教师发展模式数字转型行动、教师发展数字资源供给行动、教师发展数字治理行动和数字教育教师国际合作行动-38。这些行动不是高高在上的概念倡导，而是具体可执行的工作方案，为不同地区和学校开展教师数字素养培训提供了清晰的行动框架。从教师数字素养的具体构成来看，通知提出了完整的能力标准体系。结合教师发展的时代要求制定教师智能素养标准、中小学书记校长数字能力标准、高校教师数字能力框架等，建立分类分级能力体系-36。就高中信息技术学科的教师而言，这种数字素养的深层构建涉及多个层面的能力要素。在认知层面，教师需要理解人工智能与其他信息技术的基本原理和最新进展，具备对教育技术发展态势的宏观把握能力；在技能层面，教师需要熟练掌握智慧课堂平台的各项功能、人工智能应用工具的操作方法以及教学数据的采集与分析技术；在应用层面，教师需要能够将这些技能创造性地应用于教学设计和课堂实施中，解决真实的教学问题；在反思层面，教师需要具备对技术使用效果进行持续反思与优化的能力，形成在实践中成长的专业发展路径。为了回应上述层层递进的能力需求，各级教育主管部门必须在制度建设上持续发力。在教师培养环节，修订教师专业标准和师范生教师职业能力标准，将数字素养、智能素养作为核心能力进行强化培养，切实提升职前教师的数字化教学胜任力。在教师培训环节，依托“国培计划”开展数字素养专项培训，通过国家智慧教育公共服务平台开设人工智能和数字素养专题模块，实现教师校长人工智能专项培训的全覆盖-36。在实践创新环节，推动各地因地制宜开展特色品牌研修活动，鼓励教师立足真实场景开展数字化实践创新-36。在持续评估环节，应构建教师数字素养画像和区域发展指数，开展动态跟踪评估并定期发布测评报告，形成闭环管理与持续优化的长效机制-36。六、从区域实践看“人工智能+教育”的落地路径宏观政策的宏观部署和理论构思最终必须经过区域实践的检验与淬炼才能走向成熟。从全国各地的实践经验来看，“人工智能+教育”的系统推进需要教育部门、学校管理者、一线教师以及技术提供方的多方协同与共同发力。对于高中信息技术学科而言，这种区域实践的多样性实际上提供了多种可供参考的改革样本。在安徽省的层面，“人工智能+教育”的推进工作已经取得了实质性的进展。2026年4月，安徽省高中人工智能赋能课堂教学活动在合肥一中成功举办，全省各市高中教研员和骨干教师代表共100余人齐聚一堂，共同探讨人工智能赋能课堂教学的创新路径-。合肥市作为安徽省的教育高地，更是在智慧教育和信息化建设方面进行了密集而深入的部署。合肥市庐阳区2026年人工智能赋能教学暨智慧课堂应用推进培训会的顺利举行是一个标志性事件-27。该培训会全面展示了AI工具在课前备课、课中教学、课后作业等全流程各环节的深度应用场景。来自南门小学的周伟峰老师分享了国家智慧教育平台与畅言课堂融合应用的“课前预习、课中双师、课后分层”教学模式探索；四十五中的李超思老师聚焦英语学科教学痛点，分享了E听说在听力生成、智能批改、作文润色、口语伴学等场景中的实战应用，并特别强调了AI内容审查与数据安全等规范底线的重要性-27。四十五中橡树湾校区陈雅璐老师则以生成式AI创新教学为主题，展示了打造历史教学智能体的具体路径，推动了生成式AI在教学实践中的常态化落地-27。这些源于一线优秀教师的生动实践案例为我们提供了可复制、可推广的“AI+教学”融合范式，值得广泛借鉴和学习借鉴。其中，信息技术教师在教研和课堂设计中的“连接器”作用尤为关键，他们为其他学科教师的智能工具使用提供着不可或缺的技术与策略支撑。合肥市肥西县2026年深化智慧课堂应用工作方案的发布，也在制度建设层面提供了可参考的区域样本-30。方案中明确提出的县校两级联动工作格局、“场景应用+分层培训”双轮驱动推进策略、每周例会通报数据、每月调度部署任务等具体工作机制，有助于从根本上解决智慧设备长期闲置、应用不均衡、实效不高等实际痛点-30。在组织保障层面，各校须成立由校领导担任首席信息官、配备专职智慧课堂管理员的专项工作组-30。在应用推进层面，拓展AI教师助手应用范围，支持教师开展学情分析、教学设计优化、课件生成、学科素材创编等工作，为教师教学减负增效提供了有力的技术支持-30。在教师培训和后备力量建设方面，合肥师范学院的教师信息技术培训也为区域的教育信息化注入了持续的动力。教务处邀请专家作《从案例申报到课堂变革：教师人工智能应用的设计逻辑与实践路径》专题辅导报告，指导人工智能应用优秀案例的申报与推广-。合肥基础教育研究院还协助开展长丰县人工智能赋能课堂教学研训活动，将高校的学术研究力量与一线的教学实践需求对接起来-。种种迹象表明，“人工智能+教育”在合肥市的深入实施正在走向常态化、精准化和系统的制度化保障。这种从“点状探索”走向“系统构建”的实践演进路径，对高中信息技术学科教学的持续深化具有重在突出的示范意义。七、未来展望：从技术赋能走向生态重构展望2027年至2030年乃至今后更长的时间，人工智能与教育的深度融合将经历从“赋能”到“超越”、从“工具”到“伙伴”、从“局部应用”到“生态重构”的迭代跃升。到20