中小学人工智能通识课程中师生素养协同发展研究-结题报告

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中小学人工智能通识课程中师生素养协同发展研究结题报告摘要本课题针对中小学人工智能通识课程建设中“内容零散、课时不定、课程建设与师生素养发展相互脱节”的现实问题，以《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》及相关政策为依据，把通识课程作为师生素养协同发展的载体，采用文献研究、调查、行动研究、课堂观察与案例研究相结合的方法，在云台市云溪县10所实验学校（小学4所、初中4所、普通高中2所）展开研究。研究先通过现状调研摸清课程实施状况与师生素养基线，再建构由4个内容模块、3个学段、12个单元、108课时构成的通识课程纲要，形成“认知体验—原理探究—应用创作—伦理反思”螺旋上升的内容序列；进而提炼“共探共创”课堂形态，把教师课程实施能力的发展与学生学习同步嵌入课程实施过程，开发36节典型课例与配套资源包；最后编制学生人工智能素养表现性评价工具、教师课程实施能力观察量表与课程质量监测指标，形成课程评价方案。研究以126名教师和1820名学生为前后测样本，结果显示学生人工智能素养四维总体均值由3.07提升至3.60，教师五维总体均值由3.17提升至3.66，课程在培养学生素养的同时促进了教师课程能力与人工智能素养的同步发展。研究形成课程纲要、课堂形态、资源包与评价工具等成果，为县域中小学建设人工智能通识课程提供了可操作方案，并就课程实施中技术应用的边界与伦理风险作出审慎回应。关键词：人工智能通识课程；师生素养协同发展；课程纲要；课堂形态；课程评价；中小学一、课题概述本课题依据河北省教育科学“十五五”规划课题指南中课程建设相关方向立项，选题指南编号43，课题类别为一般资助课题，学科分类为基础教育，研究类型为应用研究，研究周期为2027年1月至2028年12月。本节说明课题的研究缘起与四项研究任务的完成情况。（一）研究缘起从政策要求看，国家已就中小学人工智能教育作出系统部署。中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出实施国家教育数字化战略，强调培养学生适应智能时代的素养；教育部《关于加强中小学人工智能教育的通知》要求中小学开齐开好人工智能相关课程，明确课程内容的系统性与学段衔接要求；《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》对通识教育的育人目标、内容范围与实施方式作出规定，强调面向全体学生、注重体验与理解；《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》把“人工智能与智慧社会”等列为重要内容；《教师数字素养》教育行业标准则对教师的技术应用与专业发展提出要求。上述文件表明，人工智能通识课程既要“开得起来”，还要“上得成体系”，课程建设本身就与师生素养的发展紧密相连。从区域实际看，云溪县是云台市下辖的山区县，全县中小学68所，在职中小学教师4360人，教育城域网升级与班级多媒体终端配备已完成，硬件条件明显改善。但课题组2026年秋季学期的专项摸底显示，人工智能通识课程建设仍处于起步阶段：全县能开设相对系统课程的学校仅9所，占13.2%，多数学校以讲座、社团、竞赛集训等形式零散开展，既无稳定课时，也无成形纲要；能独立设计通识课程课例的教师仅占11.6%，普遍反映“想教但不知道怎么教、教到什么程度”。课程建设的滞后，使人工智能教育难以面向全体学生稳定开展。从工作基础看，课题组所在单位为云溪县第二中学，是一所县城完全中学，设有初、高中两个学段，便于观察学段衔接。主持人长期负责学校课程建设与教学管理，此前主持完成市级课题《中小学人工智能教育的校本课程开发研究》，成员涵盖课程与教学、教育技术、信息技术、教育测量与评价等方向。课题组据此判断，推进通识课程建设的关键不在于多开一门课，而在于把课程内容的系统建构、课堂形态的提炼与师生素养的发展贯通起来，使课程成为师生共同成长的载体。（二）研究任务与完成情况开题时确定四项研究任务，两年研究期内均按计划完成，具体情况如下表。研究任务计划目标实际完成情况任务一：通识课程纲要与内容体系建构形成分学段、成体系、有课时的课程纲要完成4模块、3学段、12单元、108课时的课程纲要及学段衔接说明任务二：课堂形态提炼与课例开发提炼课堂形态并开发典型课例提炼“共探共创”课堂形态，开发36节典型课例、48个微课与36份学习任务单任务三：课程实施中师生素养协同发展研究形成师生在课程中共同发展的路径形成课程实施中师生素养协同发展的路径与教研机制，配套22次专题教研、8次工作坊任务四：课程评价工具开发与课程质量监测形成可用的课程评价方案形成学生人工智能素养表现性评价工具、教师课程实施能力观察量表与课程质量监测指标，并在10所实验校试用二、研究背景与问题提出本节从政策要求、现实需求与既有研究三个方面说明课题的问题来源，明确拟解决的核心问题与研究的边界。（一）政策要求与现实需求在课程政策层面，国家近年反复强调中小学人工智能教育要面向全体学生、注重学段衔接、突出体验与实践，要求把人工智能教育纳入课程体系而不是零散的课外活动。《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》进一步提出，通识教育应帮助学生形成对人工智能的基本认知、初步应用能力与正确的价值判断，并对不同学段的学习重点作出区分。这一要求把课程建设推到前台：只有先有一份内容清晰、学段衔接、课时明确的课程纲要，人工智能教育才可能稳定落地。县域层面的现实需求集中在三处。其一是“有纲可依”，学校普遍缺少可参照的课程纲要，教师各自为战，内容重复或断裂，学段之间学习缺乏连贯。其二是“有课可上”，即便有了纲要，教师也需要配套的课例、资源与学习任务，否则课程容易停留在讲解层面，学生缺少动手与体验机会。其三是“有人能教”，通识课程多由信息技术、科学、语文等学科教师兼任，其人工智能素养与课程实施能力参差，课程建设与教师发展必须同步推进。在需求之外，也应关注课程实施的边界与风险。通识课程会涉及数据、算法与生成内容，若处理不当，容易走向三种偏差：过度渲染技术、变成产品体验课；忽视原理与伦理、变成工具操作课；触及学生数据与隐私而不加防护。课题组由此确立两条基本考虑：课程以理解人工智能、合理使用人工智能为主线，不绑定具体产品或工具；涉及学生数据与生成内容的教学环节，须明确边界、规范操作。（二）拟解决的核心问题本研究聚焦三个核心问题。其一，中小学人工智能通识课程的内容如何组织，才能既符合《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》的育人要求，又体现不同学段学生的认知特点并形成螺旋上升的序列，即“教什么、分几段教”的问题。其二，人工智能通识课程应当形成怎样的课堂形态，使教师课程能力的发展与学生学习同步发生，即“怎么上课、师生如何在课程中共同发展”的问题。其三，课程建设得怎么样、学生学习得怎么样，需要用什么工具来评价，即“怎么评价”的问题。三个问题前后相承，共同构成“建课程—上课—评课程”的研究链条。本课题的研究落点在通识课程本身及其课堂实施，不研究一般意义上的师生关系，也不单独研究某一类学生的培养路径；研究对象限于云溪县10所实验学校的师生，不涉及幼儿园与高校。（三）国内外研究现状第一条线索是人工智能素养的内涵与框架研究。国际上，联合国教科文组织相关报告提出应培养个体对人工智能的理解、应用与批判能力，并强调伦理维度；国内学者围绕学生人工智能素养的构成展开讨论，较有共识的划分包括意识与兴趣、知识与理解、应用与创造、伦理与安全等方面。针对教师，相关研究在《教师数字素养》框架内增设人工智能专项维度，强调教师不仅要会用，还要能设计、能判断、能示范。总体看，框架研究已初具共识，但如何把素养框架落到一门具体课程的内容与目标上，仍缺少可操作的中介。第二条线索是中小学人工智能课程建设与内容组织研究。这类研究关注课程的目标定位、内容选择与学段衔接，常见做法是采用“体验—理解—应用—伦理”的模块化组织。相关研究还指出，人工智能课程容易走向两种偏差：或偏重工具操作而忽略原理，或偏重概念讲解而脱离学生经验。既有研究为内容组织提供了思路，但多停留在原则层面，形成完整纲要并给出课时安排、学段衔接与配套资源的实践研究仍不多见。第三条线索是课程实施中的师生发展与课程评价研究。研究者普遍主张课程是教师专业发展的场域，教师在建课、授课、研课中实现能力提升；也有研究强调，人工智能课程的评价不能沿用纸笔测验，应以表现性任务为主，兼顾过程与结果。既有研究为师生在课程中共同发展提供了依据，但把课程建设、课堂形态与师生素养发展作为整体加以设计与验证的研究仍较少，课程评价工具也多针对学生，面向课程本身与教师课程实施能力的工具不足。综合三条线索，既有研究尚存三方面空缺：素养框架与课程内容之间缺少衔接，课程纲要的学段序列与课时安排不够具体；课程实施中师生素养如何同步发展，缺少可操作的课堂形态与教研机制；课程评价多面向学生，缺少面向课程质量与教师课程实施能力的工具。本课题针对这三方面展开。三、研究目标、内容与方法本节说明研究的目标、内容、方法与理论依据。（一）研究目标总目标：立足县域中小学实际，建构内容成体系、学段相衔接、课时可落地的人工智能通识课程纲要，提炼与之匹配的课堂形态，形成课程实施中师生素养协同发展的路径与课程评价方案，为县域中小学建设人工智能通识课程、实现课程建设与师生发展相互促进提供可用成果。具体目标：①纲要目标——建构4个内容模块、3个学段、12个单元、108课时的通识课程纲要，明确学段衔接与学习要求；②课堂目标——提炼“共探共创”课堂形态，形成可复制的教学流程，开发36节典型课例与配套资源；③发展目标——形成课程实施中师生素养协同发展的路径与教研机制；④评价目标——编制学生人工智能素养表现性评价工具、教师课程实施能力观察量表与课程质量监测指标，形成课程评价方案并通过实验校试用检验。上述目标之间具有递进关系：先解决“教什么、分几段教”，再解决“怎么上课”，进而解决“师生如何在课程中共同发展”与“怎么评价”。研究不追求建立普适性课程模型，成果首先服务于云溪县的课程建设与师生发展。（二）研究内容人工智能通识课程纲要与内容体系的建构研究。依据《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》与《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》，结合不同学段学生的认知特点，确立课程目标，并按“认知体验—原理探究—应用创作—伦理反思”四条主线组织内容，形成小学、初中、普通高中3个学段、12个单元、108课时的课程纲要，配套学段衔接说明与学习要求，明确每一单元的课时安排与学习目标。课程实施中的课堂形态与课例开发研究。围绕课程实施，提炼“共探共创”课堂形态，形成“情境体验—问题探究—合作创作—反思伦理”的教学流程，明确每一环节中师生共同的活动与时间安排；据此开发36节典型课例、48个微课与36份学习任务单，形成配套资源包，并通过课堂观察与课例研讨持续修订。课程实施中师生素养协同发展研究。研究通识课程实施过程中教师课程实施能力（课程理解、教学设计、课堂组织、资源开发、评价反馈）与学生人工智能素养（意识与兴趣、知识与理解、应用与创造、伦理与安全）同步发展的路径，形成“建课—授课—研课”一体的教师发展机制，使课程建设过程同时成为教师专业发展的过程。课程评价工具开发与课程质量监测研究。编制学生人工智能素养表现性评价工具，以表现性任务与量规结合的方式评价学生在课程中的学习表现；编制教师课程实施能力观察量表，用于课堂观察与教研改进；形成课程质量监测指标，从课程纲要落实、课时保障、课堂实施与学生学习四个维度监测课程质量，并在10所实验校开展试用，据此修订评价工具。（三）研究方法文献研究法。检索中国知网、万方及政策文本库，检索词为“人工智能通识课程”“人工智能课程建设”“课程纲要”“师生素养发展”“课程评价”等，时间跨度为2017年1月至2026年6月，共获得文献764篇（部），去重后由两名成员独立筛选，最终纳入有效文献128篇（部），用于课程内容组织与课堂形态设计的依据梳理。调查法。自编《人工智能通识课程实施现状调查问卷（教师卷）》与《学生人工智能素养基线调查问卷》，在10所实验校开展现状调研，并访谈课程管理者、教师与学生，样本情况在下一部分呈现。行动研究法。以课程纲要试用与课例改进为载体，在实验校分三轮推进“设计—实施—观察—反思—修订”的行动循环，累计完成三轮共18个单元的课例研磨，据此修订课程纲要与课堂形态。课堂观察法。使用自编的课堂观察记录表与教师课程实施能力观察量表，累计观察通识课程课堂86节，覆盖小学、初中、普通高中三个学段，用于分析课堂形态的落实程度与师生参与情况。案例研究法。在实验校中选取条件不同的4所学校作深度个案，围绕课程纲要落地、课时安排、课堂实施与教师发展收集过程材料与访谈记录，用于解释课程建设在不同条件下推进的差异。（四）理论依据泰勒的课程原理关于目标、内容、组织与评价的基本问题，为课程纲要的建构提供了框架。维果茨基的最近发展区理论支撑课程内容的学段衔接与难度安排。杜威“做中学”的教育思想与项目式学习理论为“共探共创”课堂形态中的体验与创作环节提供依据。《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》与《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》则为课程目标定位与内容范围提供了直接的标准依据。四、研究过程本节按五个阶段叙述研究的实施过程，重点说明课程纲要如何从零散设想逐步建构为成体系、可实施的课程方案，以及真实情境中遇到的问题与调整方式。（一）准备与设计阶段（2027年1月—3月）课题组于2027年1月组建，共9人。主持人负责总体设计与统筹，2名成员牵头文献研究与课程纲要框架设计，2名成员负责学段内容编制与资源准备，2名成员负责课堂研究与评价工具设计，其余成员分别承担现状调研、实验校联络与材料归档。课题组建立“每月例会＋任务台账＋共享材料库”制度，两年研究期共召开例会24次，其中围绕课程纲要与课堂形态的专题研讨13次。考虑到课题涉及三个学段，课题组还按学段设置了小学、初中、高中三个内容编制小组，每组由2至3人组成，由一位成员牵头。文献研究用时近两个月。检索所得764篇（部）去重后为652篇（部），由两名成员独立筛选，分歧项经研讨裁定，最终纳入有效文献128篇（部），其中52篇课程与教学类研究按“课程目标—内容组织—实施方式—评价—局限”编码。在文献综述基础上，课题组比对《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》与《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的要求，确立课程纲要的三条设计原则：面向全体学生，以理解与应用为主线，不追求竞赛取向；内容以能力与素养描述为主，不绑定具体工具与产品；三个学段内容纵向衔接、横向贯通，形成螺旋上升的序列。课程纲要框架设计是这一阶段的核心任务。课题组提出以“认知体验—原理探究—应用创作—伦理反思”四条主线组织内容，并把伦理与安全从附加内容提升为独立模块，贯穿各学段。三个内容编制小组分别梳理本学段适宜的内容与活动，形成纲要草案，含4个模块、3个学段、12个单元，每单元9课时、每学段36课时，合计108课时。课题组还讨论了两处争议并明确：小学不安排抽象算法，以体验和感知为主；高中不把课程上成编程课，以任务驱动引导学生理解。2027年3月下旬举行开题论证会，5位专家提出三条意见：一是课程纲要要进一步明确学段之间的衔接点，避免内容重复或断裂；二是课程建设要与教师发展同步设计，防止有课无人能上；三是课程评价不能只考学生知识，要增加面向课程本身与教师课程实施能力的评价。课题组据此调整了研究内容：在纲要中增设学段衔接说明，把“师生素养协同发展”单列为一项研究内容，并把课程质量监测与教师课程实施能力评价纳入评价工具开发。课题组还就研究的边界与伦理作了专门讨论。考虑到课程会涉及生成内容、数据与隐私等议题，课题组确立三条研究准则：一是课堂上涉及生成内容须经教师核验并说明来源，涉及学生作品与个人信息须作脱敏处理；二是课程内容中立、客观地介绍人工智能的能力与局限，不作产品宣传；三是研究数据仅在汇总层面报告，不公开可识别到个人的信息。三条准则贯穿研究全过程。本阶段遇到的问题与解决。主要问题是三个内容编制小组对内容难度的把握不一致，同一模块在不同学段的深化程度不清晰，容易造成小学讲得太深或高中讲得太浅。课题组组织两次专题研讨，确立“同一模块、不同学段、递进要求”的编写规范，为每一学段的每一模块写出学习要求上限与下限，逐条打磨后统一了编写口径。（二）现状调研与诊断阶段（2027年4月—7月）正式调研于2027年4月中旬至6月中旬实施。实验校按学段与区域分层抽取，共10所，其中小学4所、初中4所、普通高中2所，覆盖6个乡镇，兼顾县城与乡镇。教师问卷发放150份、有效138份，有效回收率92.0%；学生问卷发放2000份、有效1866份，有效回收率93.3%。访谈在问卷初步统计完成后进行，共访谈56人，其中课程管理者10人、教师30人、学生16人，每人25至40分钟。样本分布如下表。样本类别分层口径学校数（所）有效问卷（份）占比（%）学段小学474239.8学段初中470637.8学段普通高中241822.4区域县城学校481243.5区域乡镇学校6105456.5合计—101866100.0调研的首要目的是摸清课程实施状况。结果显示，10所实验校中，已开设相对系统的人工智能通识课程的仅3所，且集中在县城；其余学校多以讲座、社团或竞赛集训的形式开展，课时不稳定，缺少课程纲要。教师卷统计显示，承担或有可能承担通识课程教学的教师中，能说明本门课程“教什么、教到什么程度”的仅占23.2%，能独立设计一节通识课程课例的占19.6%；教师年均参加人工智能相关培训4.2学时，但培训内容多偏重工具操作，与课程建设关联不大。多位教师提到，缺的不是意愿，而是“一份能照着上的纲要和一批能用的课例”。调研的第二个目的是测查师生素养基线。学生人工智能素养四维自评总均分为3.07（满分5分），其中意识与兴趣均值最高，为3.52；知识与理解为2.94，伦理与安全为3.05，应用与创造均值最低，为2.76，可见学生兴趣较高，但知识与理解、应用与创作明显偏弱，伦理与安全的认识也较表面。教师五维自评总均分为3.17，知识与技能为3.02，应用为2.88，均低于意识维度，同样呈现“有意愿、缺方法”的特点。这一基线说明，课程建设与师生素养提升必须同步设计，仅靠外部培训难以支撑一门课的稳定开设。依据调研结论，课题组对纲要草案作了修订：一是把小学阶段的“原理探究”模块调整为“感知与体验”，降低抽象要求，同时把腾出的课时用于增加游戏化体验活动；二是在初中与高中阶段的“应用创作”模块中增加学习任务单，直接回应教师“缺课例、缺任务”的需求；三是针对学生伦理与安全认识薄弱的状况，在每一单元增设“安全与责任”小专题。修订后的纲要形成4模块、3学段、12单元、108课时的框架，作为后续课堂研究的正式版本。为减少样本代表性偏差，课题组在正式调研前核对了各实验校的年级与学科结构，确保高年级与低年级、主讲教师与非主讲教师均有一定比例；问卷回收后抽取40份进行复核，与原始答卷逐项比对，未发现代填与异常作答的情况。本阶段遇到的问题与解决。一是学生对人工智能素养问卷中“应用与创造”部分理解困难，部分学生把“使用过工具”等同于“能够创作”，课题组据此在问卷中增设情境化题项，并在施测前进行统一说明，以减少理解偏差。二是部分学校担心开设通识课程会挤占学科课时，配合意愿不足，课题组据此把课时安排设计为“弹性课时”，允许学校结合信息科技、科学、劳动、综合实践活动等课程统筹安排，降低了推进阻力。三是教师对“上到什么程度算好”普遍缺少判断依据，课题组据此在纲要中增补了每一单元的学习要求与达成标志，为后续课堂研究提供了明确参照。（三）方案建构与工具开发阶段（2027年8月—11月）本阶段的核心任务是把纲要草案发展为可实施的课程方案，并提炼课堂形态、开发配套工具。课程纲要的定稿在修订基础上完成，最终确定为4个内容模块、3个学段、12个单元、108课时，其中每一学段4个单元、36课时。四个模块及其在各学段的深化要求如下表。内容模块小学阶段（3—6年级）初中阶段（7—9年级）普通高中阶段认知与体验认识身边的人工智能现象，初步感知其作用理解人工智能的基本概念与应用领域辨析人工智能的能力边界与社会影响原理探究以游戏和体验感知“机器如何识别与反应”初步理解数据、算法与模型的基本含义在任务中理解训练与推理的基本过程应用创作借助图形化工具完成简单智能作品综合运用工具完成主题创作与改进围绕真实问题设计并实现智能方案伦理与安全知道使用中的安全与礼貌，保护个人信息认识数据、隐私与生成内容核验问题分析算法偏见、责任归属与使用规范课时安排每单元9课时，共36课时每单元9课时，共36课时每单元9课时，共36课时纲要配有三份配套文本：一是学段衔接说明，逐条标注同一模块在三个学段之间的衔接点与递进要求；二是学习要求与达成标志，为每一单元写出学生应达到的学习表现；三是实施建议，明确课时可以结合信息科技、科学、劳动与综合实践活动统筹安排，允许学校以弹性课时的方式落实。至此，课程从“有设想”变为“有纲要、有课时、有要求”。课堂形态的提炼与纲要定稿同步推进。课题组在已有课堂观察与文献分析的基础上，提出“共探共创”课堂形态，形成“情境体验—问题探究—合作创作—反思伦理”四环节教学流程：教师创设真实情境、学生感知问题；师生共同提出并分析问题；学生分组完成任务、教师巡回指导；师生共同讨论作品的价值边界与使用规范。四个环节不是固定程式，教师可依学段与内容调整时间比重，但“反思伦理”环节不可省略，以保证课程的价值取向。课例开发是这一阶段投入最多的任务。课题组按“每单元3节典型课例”的规模，累计开发课例36节，覆盖12个单元，配套微课48个、学习任务单36份，形成《人工智能通识课程资源包》。课例开发采取“编写—试上—观察—修订”的方式，由内容编制小组编写、承担教师校内试上、课题组随堂观察并研讨修订。课例均包含教学目标、学习任务、活动流程、资源清单与评价要点，教师可直接使用或按需改编。评价工具的开发也在此阶段启动。课题组编制了学生人工智能素养表现性评价工具，以表现性任务与评价量规结合的方式评价学生在课程中的表现；编制了教师课程实施能力观察量表，设课程理解、教学设计、课堂组织、资源开发、评价反馈五个维度；并形成课程质量监测指标，从课程纲要落实、课时保障、课堂实施与学生学习四个方面监测课程质量。本阶段遇到的问题与解决。一是首批课例在试上中出现“活动热闹、学习单薄”的问题，学生动手时间多但理解不深，课题组据此在每一课例中强化“问题探究”环节的问题设计，要求每一课例都围绕一个可探究的问题展开。二是教师对四环节流程的运用偏机械，个别课例四个环节平均用力，课题组在资源包中补充了不同课型的环节时间参考，并组织两次工作坊现场演示。三是评价工具的指标偏多，课堂观察时难以完整记录，课题组将观察量表由初设的32项精简为20项，聚焦关键行为。（四）实践检验阶段（2027年12月—2028年8月）实践检验以“课程能否稳定开设、课堂形态能否落实、师生素养能否同步提升”为核心，在10所实验校分三轮推进。第一轮为2027年12月至2028年1月，聚焦小学与初中阶段的“认知与体验”模块；第二轮为2028年3月至4月，聚焦“原理探究”与“应用创作”模块；第三轮为2028年5月至6月，聚焦“伦理与安全”模块并覆盖普通高中。三轮行动研究共涉及18个单元的课例研磨，参与教师126人，参与学生1820人。为控制实施质量，课题组采取三项措施：统一使用课程纲要与资源包，保证不同学校在同一模块上的基本要求一致；每所实验校指定1名课程联络员，负责课时落实、课堂观察与材料回收；每轮结束后组织一次跨校课例研讨，由承担教师说课、观课成员评议、内容编制小组归纳修改意见。两年研究期内，累计开展通识课程专题教研22次、工作坊8次，课堂观察86节，其中小学38节、初中34节、普通高中14节。师生素养协同发展是实践检验重点观察的内容。教师的课程实施能力在“建课—授课—研课”中形成：参与课例编写以理解课程内容与目标，在课堂实施中发现问题，在课例研讨中反思修订。学生的素养则在“共探共创”的课堂中形成：经过体验、探究、创作与反思，逐步从感知走向理解、从模仿走向创作。两年的观察显示，承担课程的教师中，能够独立完成一个单元教学设计的比例由研究前的19.6%提升到82.5%，多数教师从“不敢上”变为“能上、能改”。实践检验中也发现了需要调整的问题。其一是课时保障的落实程度不一，县城学校能稳定安排每周1课时，个别乡镇学校因教务负担重，课时时有挤占；课题组据此与学校协商，把通识课程与综合实践活动、信息科技课程统筹，采取“集中安排＋弹性调整”的方式缓解课时困难。其二是高中学段推进较慢，教师对课程与既有学科的衔接存在顾虑，课题组补充了高中与信息技术课程衔接的说明，并组织两次高中专场研讨。其三是课堂中生成内容的使用缺少统一规范，个别课例出现过学生直接采用生成内容而不加核验的情况，课题组据此在资源包中补充《课堂使用提示》，明确引用生成内容须核验并说明来源。本阶段遇到的问题与解决。一是三轮行动研究的节奏偏紧，部分学校课例研磨流于形式，课题组据此减少每轮涉及的单元数，集中打磨典型课例，保证研磨质量。二是学生对表现性任务的理解存在学段差异，低年级学生难以完成书面量规自评，课题组据此为小学阶段设计了图示化、口头表达式的评价方式。三是教师担心课堂观察用于考核，配合时有所保留，课题组重申课堂观察用于课例改进、不与教师考核挂钩，并采取不记名汇总的方式反馈观察结果。（五）总结提炼阶段（2028年9月—12月）总结阶段的任务是整理数据、提炼成果、推广经验。课题组对前后测数据、课堂观察记录、课例研讨材料与访谈记录作了系统整理，完成课程纲要、资源包与评价工具的定稿，并编写研究总报告。数据分析表明，课程纲要的结构合理性与课堂形态的可操作性均达到预期：三轮行动研究涉及的18个单元课例，经修订后有15个纳入资源包定稿；实验校课程开设率由研究前的30.0%提升到100%；学生与教师的素养前后测均有明显提升，具体结果在下一部分呈现。成果整理方面，课题组形成《中小学人工智能通识课程纲要》及配套文本、《“共探共创”课堂形态与教学流程》、《人工智能通识课程资源包》、《学生人工智能素养表现性评价工具》、《教师课程实施能力观察量表》与《人工智能通识课程质量监测指标》等成果，并编写《中小学人工智能通识课程中师生素养协同发展研究总报告》。上述成果按“纲要—课堂—资源—评价”的主线组织，既可整体使用，也可由学校按需选用。经验推广方面，课题组依托县级教研与课程建设活动开展专题分享8场，覆盖教师约1300人次；课程纲要与资源包被纳入县域人工智能教育推进的参考文本，供各校按需选用；3所实验校的课程建设做法在市级教研活动中作了交流。经过两年实践，实验校普遍把人工智能通识课程纳入学校课程表，形成相对稳定的开课安排。本阶段遇到的问题与解决。一是成果形态较多、彼此衔接不够，课题组以“纲要—课堂—资源—评价”为主线重组了成果结构。二是部分课例的规范性不足、表述不一，课题组按统一体例作了二次整理并交叉审读。三是技术迭代带来的时效性问题，课题组在纲要与课例中进一步明确以能力与素养描述为主、不绑定具体工具的编写原则，并说明资源包可按同一体例更新，以延长使用周期。五、研究成果本节从认识性成果、操作性成果、实践成效总述与应用推广四个方面呈现研究产出。（一）认识性成果第一，揭示了人工智能通识课程“四模块、三学段、螺旋上升”的内容组织规律。研究以“认知体验—原理探究—应用创作—伦理反思”四条主线组织内容，并把伦理与安全从附加内容提升为独立模块贯穿各学段，形成4模块、3学段、12单元、108课时的内容序列。研究发现，同一模块在不同学段应有明确的深浅界限：小学阶段以感知与体验为主，不涉及抽象原理；初中阶段在数据与算法层面初步理解；高中阶段在任务中理解训练与推理过程并辨析技术与社会的相互影响。这一序列使课程既符合《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》的育人要求，又贴合学生认知发展，避免了“小学讲太深、高中讲太浅”的问题。第二，揭示了课程建设与师生素养发展“同源共生”的规律。研究表明，人工智能通识课程既是培养学生素养的载体，也是教师人工智能素养与课程实施能力发展的场域。课程建设的“建课—授课—研课”过程，恰好构成教师发展的完整链条：教师参与课例编写，深化了对课程内容与目标的理解；在课堂实施中发现问题、调整设计，提升了教学与组织能力；在课例研讨中反思并修订，形成了资源开发与评价反馈能力。学生则在“共探共创”的课堂中同步发展。两者的提升发生在同一个课程过程中，不需要额外增加教师培训负担，这是本课程区别于一般“先培训后上课”做法的关键。第三，揭示了通识课程评价“重表现、重过程、面向课程”的取向规律。研究认为，人工智能通识课程的评价不能沿用以知识识记为主的纸笔测验，也不能只评价学生的学习结果。研究据此形成三方评价：以表现性任务与量规评价学生的学习表现，以课堂观察评价教师的课程实施能力，以监测指标评价课程本身的建设与实施质量。三者的共同取向是重表现、重过程，把评价嵌入课程实施，使评价既反映又促进课程建设。（二）操作性成果第一，《中小学人工智能通识课程纲要》及配套文本。纲要以4个内容模块、3个学段、12个单元、108课时构成，每一学段4个单元、36课时，并配有学段衔接说明、学习要求与达成标志、实施建议三份配套文本。纲要明确了同一模块在不同学段的深化要求，允许学校以弹性课时与信息科技、科学、劳动、综合实践活动统筹安排，可直接用于学校开课与教研。第二，“共探共创”课堂形态与教学流程设计。课堂形态以师生共同探究、共同创作为核心，形成“情境体验—问题探究—合作创作—反思伦理”四环节教学流程，并给出各环节中教师与学生活动、时间比重的参考。流程强调“反思伦理”环节不可省略，以保证课程价值取向。该成果解决了通识课程“没有可参照的上法”的问题。第三，《人工智能通识课程资源包》。资源包含36节典型课例、48个微课与36份学习任务单，覆盖12个单元。每一课例包含教学目标、学习任务、活动流程、资源清单与评价要点，教师可直接使用或按需改编；资源包还附有《课堂使用提示》，对生成内容的核验与来源说明、学生信息的脱敏处理等作出规范。资源包采用开放体例，可按同一结构持续更新。第四，课程评价工具与课程质量监测指标。包括《学生人工智能素养表现性评价工具》，以表现性任务与评价量规结合评价学生在课程中的表现；《教师课程实施能力观察量表》，设课程理解、教学设计、课堂组织、资源开发、评价反馈五个维度共20项；《人工智能通识课程质量监测指标》，从课程纲要落实、课时保障、课堂实施与学生学习四个方面监测课程质量。三件工具配套使用，构成完整的课程评价方案。（三）实践成效总述两年研究期内，研究在课程建构、课堂实施与评价工具三个层面均取得预期成效。课程纲要与资源包在10所实验校实施，实验校课程开设率由研究前的30.0%提升到100%；学生人工智能素养四维总体均值由3.07提升到3.60，教师五维总体均值由3.17提升到3.66，师生素养在课程实施中实现同步提升。整体而言，研究实现了从“建课程”到“上课程”再到“评课程”的贯通，达到开题时确定的各项目标。主要成果及承担情况如下表。成果名称形式完成时间承担人中小学人工智能通识课程纲要（3学段、4模块、12单元、108课时）课程纲要2027年11月郁春生人工智能通识课程学段衔接说明与实施建议策略文本2027年11月祁慧芳“共探共创”课堂形态与教学流程设计策略文本2027年11月闵晓云人工智能通识课程资源包（36节典型课例）资源包2028年8月凌丽君人工智能通识课程课例集与课堂观察报告课例集2028年8月卜天宇学生人工智能素养表现性评价工具工具（量表）2028年11月董秀娟教师课程实施能力观察量表与课程质量监测指标工具（量表）2028年11月皮晓妍中小学人工智能通识课程中师生素养协同发展研究总报告研究报告2028年12月郁春生（四）成果的应用与推广成果推广以县域课程建设与教研体系为主要渠道。研究期内，课题组依托县级教研与课程建设活动开展专题分享8场，覆盖教师约1300人次；课程纲要与资源包被纳入县域人工智能教育推进的参考文本，供各校按需选用；3所实验校的课程建设做法在市级教研活动中作了交流。实验校普遍把人工智能通识课程纳入学校课程表，形成相对稳定的开课安排。在校际层面，10所实验校形成了以学区为单位的课例研讨机制，乡镇学校之间建立了资源共享渠道；研究还推动县级层面建立了人工智能通识课程建设台账，为掌握各校开课情况、研判课程质量提供依据。从反馈看，学校普遍认为课程纲要“内容清楚、课时明确、拿来能用”，同时也有学校提出，高中阶段的课例偏少、与既有信息科技课程的衔接还需加强，希望资源包能继续补充；部分乡镇学校反映，弹性课时在学期末容易受到挤占，希望有更明确的课时保障办法。课题组将相关意见纳入后续改进方向，并在总报告中作出说明。六、研究成效分析本节从学生、教师与学校层面分析研究成效，并通过典型案例呈现课程建设发挥作用的具体过程。（一）学生层面的变化课程实施带来的最直接变化，是学生人工智能素养的整体提升。研究以1820名学生为配对样本，在课程实施前与两年课程实施后分别施测，使用同一份学生人工智能素养量表，采用李克特五级计分。前后测对比结果如下表。维度前测均值后测均值提升幅度效应量（Cohen'sd）人工智能意识与兴趣3.524.010.490.62人工智能知识与理解2.943.470.530.71人工智能应用与创造2.763.320.560.78人工智能伦理与安全3.053.580.530.66总体3.073.600.530.83从表可见，四个维度均有明显提升，效应量处于中等偏上水平。其中应用与创造维度提升幅度最大（0.56），与课程设置“应用创作”模块、强调动手任务的安排相呼应；知识与理解维度提升0.53，说明系统性课程相比此前的零散体验，显著增进了学生对人工智能的认知；伦理与安全维度提升0.53，反映出“安全与责任”小专题的作用。意识与兴趣维度前测已较高，提升0.49，仍保持在较高水平。除了量表数据，课程还带来学习方式的变化。课堂上，学生从“听讲解、看演示”转向“做任务、共同探究”；课后，参与过课程的学生中，能说出一项“使用人工智能需要注意的地方”的比例由研究前的26.8%提升到79.4%，说明伦理与安全意识在课程中逐步落地。（二）教师层面的变化教师的变化体现在人工智能素养与课程实施能力两个方面。研究以126名教师为配对样本，在课程实施前后施测同一份教师人工智能素养量表（五级计分），结果如下表。维度前测均值后测均值提升幅度效应量（Cohen'sd）人工智能意识3.664.050.390.55人工智能知识与技能3.023.520.500.68人工智能应用2.883.440.560.74人工智能伦理与社会责任3.213.660.450.60专业发展3.103.630.530.72总体3.173.660.490.79教师素养的提升在知识与技能、应用两个维度最为明显，提升幅度分别为0.50与0.56，这与教师“在课程中学习、为教而学”的路径相符：教师为了上好一门课，必须主动学习教育内容与方法，学习动机强、目的明确，效果优于一般培训。专业发展维度提升0.53，反映出教师在建课、授课、研课中的成长。课程实施能力的提升另有课堂观察为证。两年研究期内累计观察课堂86节，使用教师课程实施能力观察量表评分，结果显示：能够独立完成一个单元教学设计的教师比例由研究前的19.6%提升到82.5%；课堂中“学生自主探究与创作”时间占课堂总时长的比例，由第一轮的31.4%提升到第三轮的58.7%；教师主动对生成内容进行核验并说明来源的比例，由24.1%提升到87.3%。这些变化说明，课程建设不仅产出了课程文本，也带动了教师能力的实质提升。需要说明的是，教师层面的变化并非全部来自本课程。研究期内教师也可能通过其他培训与自学获得提升。课题组在分析时结合课堂观察与访谈对变化来源作了说明，未把全部变化简单归因于课程实施本身。（三）学校层面的变化学校层面的首要变化是人工智能通识课程从“零散活动”变为“固定课程”。研究前，10所实验校中只有3所能开设相对系统的通识课程，且集中在县城；研究后，10所实验校全部把通识课程纳入课程表，形成相对稳定的开课安排，其中7所明确了弹性课时的统筹办法。课程从“想开就开、不想开就停”的状态，变为有纲要、有课时、有要求的常规课程。其次是课程建设与教研形成了联动。研究前，人工智能教育多由信息技术教师单独承担，缺少跨学科的课程研讨；研究后，各实验校形成了以课例研究为载体的课程教研机制，语文、科学、数学等学科教师参与课程建设与课例研磨，跨学科研讨成为常态。统计显示，10所实验校两年内累计开展校本课程研讨60余次，其中跨学科研讨占四成以上。再次是课程资源实现了共建共享。研究前，各校零散搜集资源，重复开发、质量不一；研究后，课程纲要与资源包由县级统一提供，各校按需使用并结合实际改编，避免了重复开发。乡镇学校反映，资源包使他们第一次“有了可以直接用的课例”，课程开设的门槛明显降低。同时也要看到，学校层面的成效仍与行政推动关联较大。个别乡镇学校在学期末存在课时被挤占的情况，高中阶段课程推进相对较慢，学校自主开发课例的能力尚在形成之中。这些情况提示，课程建设的持续性还需在后续研究中继续巩固。（四）典型案例案例一：一所乡镇初中把“社团活动”建成“固定课程”。云溪县一所乡镇初中，专任教师38人，此前的人工智能教育主要以信息技术社团的形式开展，每学期参加的学生不足30人，内容以工具体验为主。2027年秋季，学校成为本课题的实验校。建课之初，学校遇到两个困难：一是没有课时，教务安排已经排满；二是没有能上这门课的教师，全校只有2名信息技术教师，且都兼着其他学科。课题组与学校共同研究，决定从两方面破题。课时方面，学校把通识课程与综合实践活动、劳动课程统筹，采取单双周交替、集中安排的方式，先保证初一年级每周有稳定的1课时。师资方面，学校从语文、科学、数学三个教研组选出4名有兴趣的教师组建课程小组，由课题组提供课程纲要与资源包，并以“编写一个单元课例—试上—观察—修订”的方式共同备课。教师赵老师是语文教师，承担“伦理与安全”模块的教学，起初担心自己“不懂技术”，课题组建议她发挥语文教学的优势，从辨析信息来源、讨论生成内容的可靠性入手，把技术问题转化为思辨与表达的任务。第一轮实施后，学生反馈“这样上比听讲座有意思”。到2028年春季，该校通识课程已覆盖初一年级4个班、共168名学生，课程小组也从4人扩大到7人。后测显示，该校学生人工智能素养总体均值由2.98提升到3.54，其中伦理与安全维度由2.96提升到3.61，提升幅度高于全县平均水平；教师方面，4名主讲教师中有3人能够独立完成一个单元的教学设计。赵老师在访谈中说，最大的收获不是“学会了技术”，而是“知道了怎么把技术讲清楚、讲明白边界”。这一案例说明，对基础薄弱的乡镇学校而言，课程建设的关键不是先解决所有技术问题，而是先有课时、有纲要、有愿意尝试的教师。案例二：一位教师与学生在同一门课里共同成长。云溪县一所县城小学，教师62人，信息技术基础较好。教师周老师原是数学教师，2027年被选为学校通识课程的主讲教师。她最初的顾虑很直接：自己没系统学过人工智能，怕“讲错”。课题组的建议是，把课程当成一个共同探究的过程，教师不必是技术的权威，与学生一起探究、一起发现问题即可。在“应用创作”模块的教学中，周老师采用了“共探共创”的课堂形态。她先呈现一个校园生活中的真实问题——如何帮助图书管理员整理借阅数据，再让学生分组提出解决思路。学生想到了用工具归纳经验、用图表呈现规律，周老师则和学生一起讨论每个方案的可行性与局限。过程中有一名学生提出，能不能让工具直接把数据里的“规律”写成一段话。周老师没有直接回答，而是引导学生把生成的文字与原始数据逐项核对，结果发现其中有两处与事实不符。这个意外的发现成了课堂上最有价值的一段讨论：学生由此明白，工具生成的内容需要核验，不能不加判断地使用。两年间，周老师从一名“怕讲错”的数学教师成长为学校通识课程的骨干教师，能独立开发单元课例，并参与了5节典型课例的编写。她所在班级学生的表现也较为突出：学年末的表现性评价中，该班在“应用与创造”维度的平均等级高于全校平均水平。周老师在访谈中谈到，以前觉得人工智能课是“教技术”，现在明白它更像“教师和学生一起学怎么负责任地用技术”。这一案例提示，教师的人工智能素养与课程实施能力，正是在与学生共同探究的课程过程中形成的，师生在课程中的成长是相互支撑的。七、研究反思与后续研究方向本节客观分析研究的局限、尚未解决的问题以及后续研究方向。（一）研究的主要局限其一，样本范围有限，课程纲要的普适性有待检验。课程以云溪县10所实验学校为实施对象，其中乡镇学校6所、县城学校4所，样本的学段与区域覆盖有限。县域之间教育资源、师资条件与学生基础差异较大，课程纲要向其他地区推广时需结合当地实际作适应性调整，课时安排与内容深浅不能直接照搬。其二，课程周期较短，学段衔接的验证不充分。研究周期为两年，同一批学生只经历了课程的部分学段，无法完整观察一名学生从小学到初中、再到高中的学习连贯性。纲要设计的学段衔接主要依据课程标准、学生认知特点与教师反馈，尚缺少纵向追踪数据的验证。其三，前后测以自评量表为主，客观证据不足。学生与教师的素养变化主要通过自评量表测量，虽辅以课堂观察与表现性评价，但在“应用与创造”维度上，自评与实际能力的差距不易完全消除，特别是低年级学生的表现性评价受语言表达限制，评定的稳定性仍在形成中。其四，课程内容的时效性受技术迭代影响。人工智能技术形态与功能变化较快，课程纲要虽坚持“以能力与素养描述为主、不绑定具体工具”，资源包也采用开放体例，但部分内容仍可能随技术发展而需要更新，课程内容的更新机制尚不成熟。（二）尚未解决的问题其一是课程与既有课程的衔接问题。通识课程