高中二年级信息科技《“智”启新程-人工智能时代的计算思维养成》教学设计

高中二年级信息科技《“智”启新程——人工智能时代的计算思维养成》教学设计

（一）指导思想与理论依据本教学设计以《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》为宏观指引，以教育部等五部门印发的《“人工智能+教育”行动计划》（教科信〔2026〕1号）为核心政策依据，坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善的根本原则-20。根据《行动计划》的总体要求，到2030年要构建起纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系-20。在基础教育阶段，确保开齐开足开好人工智能相关课程，推动人工智能教育全面纳入地方课程体系，坚持科技教育与人文教育相结合，提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维，提高认知思考和解决复杂问题的能力-20。同时，2025年修订的《义务教育信息科技课程标准》和《中国智慧教育白皮书》为课程提供了学科专业基础，强调课程已从“技术工具教学”升级为“国家战略育人载体”，突出科技自立自强价值导向--48。2025年12月，国家教育大数据中心和国家智慧教育公共服务平台智能中台正式上线，标志着我国数字教育基础服务能力迈向智能化的新阶段-。本设计体现项目式学习、跨学科融合、真实情境问题解决等当前课程改革的先进理念，落实信息科技学科四大核心素养——信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任的培养要求-17。此外，教学设计充分考虑人工智能赋能教育的前沿趋势，引导学生以批判性、建设性的视角认识人工智能技术，为成为胜任智能时代的高素质人才奠定基础-20。（二）教学内容分析本课是高中二年级信息科技学科春季学期的“开学第一课”，属于课程导入与宏观引领型内容。高中二年级学生已具备一定的基础信息技术操作能力和编程思维基础，但对于人工智能的基本原理、核心概念及其对社会和个人发展的深远影响，尚缺乏系统、深入的认识。本课将围绕“人工智能时代的计算思维养成”这一主题，从宏观政策、技术原理、社会影响、个人素养四个维度展开，构建起从国家战略到个人发展、从技术认知到思维培养的完整教学链条。【重要】本课核心内容要点如下：一是国家人工智能教育战略解读，包括《“人工智能+教育”行动计划》的核心内容、基础教育阶段人工智能课程普及要求、智慧教育新形态的基本内涵等-20-48。二是人工智能的基本概念与技术体系，包括人工智能的定义与发展历程、人工智能三大核心要素（算法、算力、数据）、人工智能的主要技术方向（机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）、生成式人工智能的基本原理（大语言模型、多模态模型）等。三是计算思维的核心概念与培养路径，包括分解、模式识别、抽象、算法设计四个核心环节的具体含义与操作方法、计算思维在各学科中的迁移应用、从计算思维到智能思维的能力进阶路径等-17。四是人工智能时代的数字素养要求，包括信息意识的内涵与价值、信息社会责任的基本要求（伦理规范、隐私保护、算法偏见、数字鸿沟等）、人工智能应用中的安全与伦理问题、与人工智能协作共生的能力要求等。五是与人工智能协作共生的学习方法，包括如何利用人工智能工具辅助学习、如何有效提问与交互、如何避免过度依赖与思维惰化等-21。六是新学期信息科技课程学习规划与学习方法指导，包括本学期课程目标与内容概览、学习资源推荐（国家智慧教育平台等）、自主学习与合作探究的方法等-28。（三）学情分析教学对象为高中二年级学生，年龄在16至17岁之间，处于认知发展的形式运算阶段，具备较强的抽象思维能力和逻辑推理能力。学生对人工智能这一话题普遍具有浓厚兴趣，在日常生活中或多或少接触过智能语音助手、智能推荐系统、AI绘画工具、大语言模型聊天机器人等人工智能应用，但对其背后的技术原理、发展脉络、社会影响缺乏深入理解。部分学生可能存在“人工智能万能论”或“人工智能威胁论”等片面认知。经过高中一年级的信息科技课程学习，学生已掌握Python编程语言的基本语法、常见算法和数据结构的初步知识，具备开展探究性学习的技术基础。然而，由于信息科技课程在不同学校、不同班级之间的开课情况和教学质量存在差异，学生的实际基础参差不齐，因此教学过程中需要兼顾基础薄弱学生和学有余力学生的差异化需求。此外，学生普遍面临较重的学业压力，需要引导其合理平衡信息科技课程与其他学科的学习时间，同时认识到信息素养对未来学业发展和职业选择的重要意义。（四）教学目标【核心素养】一、信息意识目标：学生能够关注人工智能技术发展的最新动态，形成对人工智能技术积极而审慎的态度，认识到人工智能技术在信息社会中的核心地位和广泛应用价值，自觉运用信息科技解决学习和生活中的实际问题。二、计算思维目标：学生能够理解计算思维的基本内涵与核心要素，掌握分解、模式识别、抽象、算法设计等计算思维方法，初步形成运用计算思维分析和解决跨学科问题的能力，了解从计算思维到智能思维的进阶路径。三、数字化学习与创新目标：学生能够合理运用人工智能工具辅助学习，掌握与人工智能系统有效交互的基本方法，初步具备利用人工智能开展数字化学习与创新的能力，形成自主探究与合作学习的意识。四、信息社会责任目标：学生能够理解人工智能应用中的伦理规范与法律法规要求，认识到算法偏见、隐私泄露、数字鸿沟等问题的存在与危害，形成负责任地使用人工智能技术的价值观和行为准则，培育科技报国的家国情怀和使命担当-17。（五）教学重难点【重要】教学重点：一是人工智能的基本概念与技术体系，包括人工智能的定义、发展历程、核心技术方向和典型应用场景，使学生对人工智能建立全面而准确的认识。二是计算思维的核心概念与培养路径，包括分解、模式识别、抽象、算法设计四个核心环节的内涵与操作方法，使学生初步掌握计算思维的基本方法。三是人工智能时代数字素养的核心要求，包括信息意识、信息伦理、安全规范等，使学生形成负责任地使用人工智能技术的价值观。四是与人工智能协作共生的基本方法，使学生学会如何有效利用人工智能工具辅助学习。【难点】教学难点：一是计算思维的抽象概念转化为可操作、可迁移的思维方法，需要借助大量具体案例和生活实例，帮助学生将抽象的思维方法内化为自觉的思维习惯。二是生成式人工智能的基本原理，涉及大语言模型、神经网络、注意力机制等较为复杂的技术概念，需要以通俗易懂的方式呈现，避免超出学生的认知范围。三是人工智能伦理问题的辩证思考，需要引导学生从多角度审视算法偏见、隐私保护、人机关系等复杂议题，形成全面、理性的认识，而不是简单的赞成或反对。（六）教学策略与资源本课采用多元化的教学策略，实现教学效益最大化。情境教学策略方面，通过呈现人工智能在日常生活中的广泛应用案例和前沿发展动态，创设真实的学习情境，激发学生的学习兴趣和探究欲望。问题驱动策略方面，以一系列层层递进的问题引导学生深入思考人工智能的本质、影响和未来发展，如“人工智能会取代人类吗”“我们应当如何与人工智能相处”等。项目式学习策略方面，设计“人工智能应用场景调查与分析”微型研究项目，引导学生在课后开展合作探究，将课堂所学知识应用于实践-17。合作学习策略方面，组织小组讨论、头脑风暴、角色扮演等互动活动，促进学生之间的思想碰撞和协作交流。对比教学策略方面，通过对比人类智能与人工智能的异同、计算思维与其他思维方式的差异，帮助学生建立清晰的认知框架。信息技术深度融合策略方面，充分利用国家智慧教育公共服务平台、人工智能交互工具等数字化资源，丰富教学手段，拓展学习空间-28。教学资源包括：国家智慧教育公共服务平台上的优质课程资源和人工智能教育专题资源；经教师筛选和整理的典型人工智能应用案例视频和科普文章；人工智能交互工具（如大语言模型聊天机器人）用于课堂演示和学生体验；多媒体课件，包含清晰的图示、流程图和动画演示，辅助学生理解抽象概念；学习任务单，引导学生开展课堂活动和课后探究。（七）教学过程设计情境导入：智启新程话未来（约8分钟）

教师播放精心剪辑的视频短片，展示2025年至2026年初人工智能领域的重要进展：2025年12月国家教育大数据中心和智能中台正式上线，标志着我国数字教育基础服务能力迈向智能化新阶段-；2026年4月教育部等五部门联合发布《“人工智能+教育”行动计划》，明确到2030年构建起人工智能全学段教育和全社会通识教育体系-20；DeepSeek等大模型在教育领域的广泛应用，学而思、网易有道等头部教育企业密集接入大模型，推动教育智能化转型-38；生成式人工智能在文本生成、图像创作、代码编写等领域的突破性进展。视频播放结束后，教师提出问题引导思考：“同学们，刚才的视频展示了人工智能领域哪些令人振奋的进展？这些技术正在怎样改变我们的学习和生活？作为新时代的青年，我们应当如何迎接人工智能时代的到来？如何在这一时代背景下提升自我、实现价值？”学生观看视频并思考，随后进行简要交流。教师总结并引出本课主题：2026年是“十四五”收官之后承上启下的关键之年，也是国家教育数字化战略行动深入实施、人工智能赋能教育全面提速的重要年份。本学期我们将围绕“人工智能时代的计算思维养成”这一主题，系统学习信息科技课程的核心内容，培养面向智能时代的必备品格与关键能力。新知建构：人工智能面面观（约30分钟）

（一）国家人工智能教育战略全景解读【基础】教师系统介绍我国人工智能教育的最新政策与战略部署。2026年4月，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出了四大重点任务：一是推动人工智能人才培养与素养提升，基础教育阶段确保开齐开足开好人工智能相关课程，持续完善《中小学人工智能通识教育指南》，推动人工智能教育全面纳入地方课程体系-20；二是培育面向智能时代的高层次人才，高等教育阶段推动人工智能成为高校公共基础课，打造“短实新”的前沿创新课程-20；三是推动职业教育传统专业的升级转型，实施人工智能领域高技能人才集群培养计划-20；四是促进全社会的人工智能通识教育，持续丰富国家平台的数字资源，将人工智能纳入高校学生就业能力提升“双千”计划-20。《行动计划》提出到2030年，人工智能与教育深度融合格局基本形成，教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革-20。同时，国家智慧教育公共服务平台用户总量已突破1.78亿，集纳了13万余条中小学优质资源，形成了涵盖从学前教育到研究生教育全过程的教育资源中心-28。【基础】教师进一步解读这些政策对学生的实际意义：国家将人工智能教育提升到战略高度，意味着每一位同学都将接受系统的人工智能通识教育，这不仅是时代的要求，也是个人发展的重大机遇。人工智能素养将成为未来社会公民必备的基本素质，与国家“科技自立自强”战略和中华民族伟大复兴的宏伟目标紧密相连。（二）人工智能的概念溯源与发展历程【基础】教师系统讲授人工智能的基本概念：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学。其核心目标是让机器能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如学习、推理、感知、理解、创造等。教师梳理人工智能发展的六个重要阶段：萌芽期（1950年代，图灵测试的提出、达特茅斯会议的召开标志着人工智能作为一门独立学科的诞生）；第一个繁荣期（1950年代末至1970年代初，逻辑推理和问题求解取得重要进展）；第一次寒冬期（1970年代，受限于计算能力和知识表示的困难）；第二个繁荣期（1980年代，专家系统的广泛应用）；第二次寒冬期（1980年代末至1990年代初，专家系统维护成本高昂且难以扩展）；蓬勃发展期（21世纪以来，深度学习和大数据的兴起推动人工智能进入新一轮高速发展期）。尤其是2010年代中后期至今，生成式人工智能取得突破性进展，大语言模型（如GPT系列、DeepSeek等）展现出强大的语言理解和生成能力，多模态模型能够同时处理文本、图像、音频等多种信息类型，人工智能正在深刻改变人类社会的生产方式和生活方式-38。（三）人工智能的核心技术要素【重要】【核心素养】教师讲解人工智能的三大核心要素：算法、算力与数据。算法是人工智能的“大脑”，是指解决问题的明确规则和步骤。机器学习是当前最主流的算法方向，其中深度学习通过构建多层神经网络来学习数据的层次化特征表示。算力是人工智能的“肌肉”，是指进行计算和处理数据的能力。高性能计算芯片（如GPU、TPU）的发展为大规模深度学习模型的训练提供了算力支撑。数据是人工智能的“燃料”，是指用于训练和优化模型的信息资源。大规模、高质量的数据集是训练高性能人工智能模型的基础。三大要素相互依存、相互促进，共同推动人工智能技术的快速发展。教师进一步讲解人工智能的主要技术方向：机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer架构）、自然语言处理（包括机器翻译、文本生成、情感分析等）、计算机视觉（包括图像识别、目标检测、图像生成等）、语音识别与合成、推荐系统、机器人技术等。对于生成式人工智能这一热点领域，教师以通俗易懂的方式讲解大语言模型的基本原理：通过对海量文本数据的学习，模型掌握了语言的统计规律和语义结构，能够根据输入的提示词（prompt）生成连贯、合理、富有创造性的文本内容。（四）人工智能的应用场景与影响【重要】教师系统介绍人工智能在各个领域的广泛应用：在医疗健康领域，人工智能辅助疾病诊断、药物研发和个性化治疗方案制定，提升医疗服务效率和质量。在交通运输领域，自动驾驶技术逐步成熟，智能交通系统优化路网运行效率。在金融领域，智能风控、智能投顾、反欺诈系统等应用提升金融服务的智能化水平。在制造业领域，工业机器人和智能质检系统推动智能制造转型升级。在文化艺术领域，人工智能辅助音乐创作、绘画生成、文学写作，拓展了人类创造力表达的边界。在教育教学领域，智能学习系统实现个性化学习路径规划，智能学伴提供全天候学习支持，智慧作业系统实现“一生一作业”-30。教师引导学生思考人工智能带来的双重影响：一方面，人工智能极大提升了生产效率，创造了新的就业机会，改善了人们的生活质量；另一方面，人工智能也可能导致部分传统岗位被替代，引发隐私保护、算法偏见、数字鸿沟等伦理和社会问题。2025年《中国智慧教育白皮书》明确提出，人工智能正全方位改变教育内容、教学模式、教育治理和教育形态，构建面向未来的教育体系-48。国家在推进人工智能赋能教育的过程中，坚持智能向善的原则，有效杜绝人工智能伦理安全问题，强化包容审慎监管，防范算法歧视、惰化思维、过度依赖等问题-21。思维进阶：计算思维炼成记（约25分钟）

【重要】【核心素养】教师系统讲解计算思维的核心概念：计算思维是指运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等一系列思维活动。它不是让人类像计算机一样思考，而是运用计算机科学的思想和方法来分析和解决各类问题。教师逐一讲解计算思维的四个核心环节并辅以丰富实例：分解是指将复杂问题拆解成若干个更小、更易于处理的子问题，这是解决复杂问题的第一步。以“组织一场班级文艺晚会”为例，可以将任务分解为节目策划、场地布置、宣传推广、后勤保障、现场执行等多个子任务。在编程中，将一个大程序分解为若干功能模块，每个模块实现一个相对独立的功能。模式识别是指在分解后的子问题中寻找相同或相似的模式，从而利用已有的解决方案或规律来解决问题。以“计算多个矩形的面积”为例，不同矩形虽然长和宽各不相同，但都遵循“面积=长×宽”的相同计算模式。在数据分析中，识别数据中的重复规律和趋势就是模式识别的典型应用。抽象是指忽略问题的非本质细节，聚焦于核心特征和关键信息，建立问题的抽象模型。以“设计地图导航系统”为例，需要将实际道路网络抽象为图结构（节点表示路口，边表示路段），忽略路面的颜色、路边的建筑等细节信息。数学建模就是抽象思维的重要体现。算法设计是指为解决问题设计一系列明确、可行的步骤，这些步骤经过有限次执行后能够得出问题的解或判定无解。以“早起上学”为例，可以设计算法：设置闹钟→闹钟响起→起床→洗漱→吃早餐→出门→乘坐交通工具→到达学校。算法设计需要考虑正确性、可读性、效率和健壮性等多个方面。【核心素养】教师进一步讲解计算思维在各学科中的迁移应用。在数学学习中，运用计算思维可以将复杂的几何证明题分解为若干基础定理的应用，识别不同题目中的相似解题模式，将具体问题抽象为代数方程模型，设计严谨的推理步骤。在物理学习中，运用计算思维可以将复杂运动过程分解为若干阶段，识别不同物理情境中的相似规律，建立理想化模型，设计实验方案验证假设。在语文学科中，分析文章结构可以运用分解思维（划分段落层次）、模式识别（发现写作手法的重复运用）和抽象（提炼主题思想）。在历史学科中，分析历史事件的因果关系可以运用分解思维（拆解影响因素）、模式识别（发现历史发展的规律性）和抽象（提炼历史发展的一般规律）。【拓展延伸】教师简要介绍从计算思维到智能思维的进阶路径。计算思维侧重于运用计算机科学的方法解决问题，而智能思维更进一步，强调在人工智能技术日益普及的背景下，人类如何与智能系统协同工作、如何理解和运用人工智能的能力边界、如何对人工智能的输出进行批判性评估。智能思维要求我们不仅要“会算”，还要“会用”“会辨”“会创”。清华大学李路明校长指出，人工智能时代要让学生有深厚的人文素养，培养学生强烈的家国情怀，同时重视用人工智能赋能人才培养-54。复旦大学金力校长也强调，要培养“干细胞式”的人才——能在未知领域快速建立认知框架、跨越学科边界去整合资源、面对失败能持续迭代的人-54。合作探究：AI与我话未来（约20分钟）

教师组织学生进行小组合作探究活动。全班分为若干小组，每组4至5人。教师布置探究任务：各小组围绕“人工智能将如何改变我们未来的学习与生活”这一主题展开讨论，讨论时间10分钟。讨论结束后，各小组推选一名代表进行3分钟以内的成果分享。教师提供讨论引导问题：人工智能在哪些方面可以帮助我们更高效地学习？我们应当如何合理使用人工智能工具，既享受技术便利又避免过度依赖？人工智能的发展可能带来哪些新的职业机会？我们需要具备哪些能力和素养才能适应智能时代的需求？在享受人工智能带来便利的同时，我们需要注意哪些安全和伦理问题？学生在小组内充分交流观点、碰撞思想，教师在各小组间巡视，适时给予指导和启发。小组讨论结束后，各组代表分享讨论成果，教师进行点评和总结。通过这一环节，学生不仅加深了对人工智能的理解，还锻炼了合作交流、表达思辨的能力，更重要的是形成了对人工智能的理性认识和积极态度。总结提升：智创未来新征程（约7分钟）

教师对本课内容进行全面梳理和总结：今天我们从国家人工智能教育战略、人工智能的概念溯源与发展历程、核心技术要素、应用场景与影响、计算思维的培养路径等多个维度，对人工智能时代的计算思维养成进行了系统学习。我们了解到，2026年是人工智能赋能教育全面提速的关键之年，国家已将人工智能教育提升到战略高度-20。我们认识到，计算思维是信息科技学科四大核心素养之一，是应对智能时代挑战的关键能力-17。我们探讨了人工智能带来的机遇与挑战，明确了负责任地使用人工智能技术的价值观和行为准则。教师对本学期信息科技课程进行简要介绍：本学期我们将围绕“人工智能基础与应用”这一大单元主题，系统学习人工智能的基本原理、机器学习的基础算法、深度学习的基本框架、生成式人工智能的应用实践、人工智能伦理与安全等内容。课程将采用项目式学习的方式，同学们将在真实情境中运用所学知识解决实际问题，培养创新精神和实践能力-17。教师以富有感染力的语言激励学生：同学们，人工智能的时代浪潮已经扑面而来，我们既是这场技术变革的见证者，更是参与者和创造者。希望大家以开放的心态拥抱新技术，以批判的思维审视新技术，以创新的精神运用新技术，努力成长为有理想、有本领、有担当的新时代青年，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献智慧和力量！（八）教学评价设计本课采用过程性评价与表现性评价相结合的评价方式，全面衡量学生的学习成效。过程性评价包括课堂参与度评价，观察学生在课堂讨论、小组合作、回答问题等环节的投入程度和表现质量；学习任务单评价，检查学生完成学习任务单的情况，评估其对核心概念的