教育部发2025版AI教育指南 全学段覆盖引关注

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教育部发2025版AI教育指南 全学段覆盖引关注：

6月4日，教育部基础教育教学指导委员会正式发布《中小学人工智能通识教育指南(2025年版)》（以下简称《指南》），明确将人工智能（AI）教育纳入从小学到高中的全学段课程体系。这一政策标志着我国中小学AI教育从“试点探索”迈入“系统推进”新阶段，引发教育界、科技界及家长群体广泛关注。

为何此时出台全学段指南？政策背景有深意

近年来，AI技术加速渗透社会各领域，但中小学AI教育长期面临“内容碎片化”“学段衔接弱”“资源不均衡”等问题。据2024年《中国中小学AI教育发展报告》显示，全国仅38%的小学开设AI相关课程，且超半数课程以“兴趣社团”形式存在；初中阶段虽有62%的学校涉及编程教学，但与AI核心概念结合不足；高中阶段因缺乏统一标准，部分学校将AI教育简化为“竞赛培训”，偏离通识教育本质。

教育部基础教育教学指导委员会相关负责人在政策解读会上指出：“AI已成为数字时代的核心素养，此次《指南》的出台，旨在构建‘从兴趣启蒙到能力培养’的连续性学习路径，让每个孩子都能公平接触AI知识，避免教育资源差距导致的‘数字鸿沟’进一步扩大。”

全学段如何设计？不同阶段各有侧重

《指南》首次明确“小学-初中-高中”三学段的差异化教学目标与内容框架，具体要求如下：

小学阶段（1-6年级）：兴趣启蒙，玩中学
重点培养对AI的“感知与兴趣”，通过生活场景（如智能语音助手、扫地机器人）引入“什么是AI”“AI能做什么”等基础问题；教学形式以游戏化、项目式为主，例如用编程积木完成“智能垃圾分类小助手”简易模型，或通过绘本、动画理解AI在医疗、交通中的应用案例。
关键要求：不涉及复杂算法，避免学科化考核，重点保护学习兴趣。

初中阶段（7-9年级）：概念奠基，知其然
从“现象认知”转向“原理理解”，系统学习AI基础概念（如机器学习、数据、算法）、伦理规范（如隐私保护、AI偏见）及简单技术应用（如图像识别模型训练）。教材将配套“AI实验工具箱”，包含可操作的传感器、微型计算机等硬件，支持学生通过“数据收集-模型训练-结果验证”流程，直观感受AI的工作逻辑。
关键要求：每学期至少完成2个跨学科AI实践项目（如结合生物课的“植物生长智能监测系统”）。

高中阶段（10-12年级）：能力提升，用所知
聚焦“AI思维与创新应用”，要求学生掌握AI工具的基础使用（如低代码开发平台、开源算法库），并能针对社会问题提出AI解决方案。例如，结合地理课设计“城市内涝预警模型”，或基于历史数据开发“文化遗产保护智能推荐系统”。部分条件成熟的学校可引入高校或科技企业资源，开展“校企协同项目”。
关键要求：高中毕业前需完成1项完整的AI应用方案设计，作为综合素养评价的重要依据。

资源配套+师资培训：确保政策落地

为避免“有指南无落实”，《指南》同步明确三大保障措施：
• 教材与资源库建设：2025年9月前推出全国统一的AI通识教育教材（含教师用书、学生实践手册），并上线国家中小学智慧教育平台“AI教育专区”，提供300+节优质课例、200+个可下载的教学工具包；
• 教师能力提升：2025年内完成全国中小学AI教育骨干教师轮训（每校至少1名），2026年起将AI教学能力纳入教师职称评审指标；
• 经费与设施支持：要求各地教育部门将AI教育设备采购（如智能实验箱、虚拟仿真平台）纳入年度预算，2027年底前实现“每校至少1间AI专用教室或共享实验室”。

家长学生怎么看？期待与担忧并存

记者随机采访鞍山立山、北京海淀等地区的家长与学生发现，多数家长对政策表示支持。立山区某小学五年级学生家长王女士说：“孩子总玩智能设备，现在能系统学AI原理，总比瞎玩强。但担心学校师资跟不上，别最后变成‘老师念PPT，学生干瞪眼’。”
初中生李同学则对“AI实验工具箱”充满期待：“之前学编程只能在电脑上敲代码，现在能动手组装传感器，应该更有意思！”
教育专家提醒，家长需避免“抢跑焦虑”，AI教育的核心是培养逻辑思维与创新能力，而非过早学习复杂算法。“就像学骑自行车，先得敢上车、会平衡，再考虑怎么骑得快。”北京师范大学教育技术学院教授张敏表示。

AI教育或将改写人才培养模式

随着《指南》落地，我国中小学AI教育将进入“标准化、体系化”发展阶段。业内人士预测，未来3-5年可能出现三大变化：一是AI教育与STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）教育深度融合，推动跨学科教学常态化；二是科技企业与学校的合作将更紧密，华为、腾讯等企业的AI教育实验室或加速向中小学开放；三是AI素养可能纳入中考、高考评价体系，成为学生综合能力的重要指标。

从“兴趣课”到“必修课”，从“零散学”到“系统教”，《指南》的发布不仅是一次课程改革，更预示着数字时代人才培养的底层逻辑正在重构——当每个孩子都能站在AI的“认知起跑线”上，未来的创新火种或许就藏在他们今天的课堂里。

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