摘要：人工智能的迅猛发展对教育提出了新的要求，将人工智能启蒙教育融入小学信息技术课程已成为时代所需。本研究聚焦于探索AI 启蒙教育有效融入小学信息技术课程的路径与策略。通过文献研究、问卷调查、访谈及案例分析等方法，系统梳理了国内外相关研究现状，明确了人工智能启蒙教育与小学信息技术课程的核心概念。研究基于建构主义等理论和国家政策，构建了分学段、重素养的AI 启蒙教育目标与内容框架，并深入分析了当前融入过程中面临的教师能力、资源匮乏、课时限制等现实挑战。在此基础上，创新性地提出了“内容嵌入、活动融合、平台支撑、学科协同、课外拓展”五位一体的多层次融入路径，并设计了情境创设、项目式学习、游戏化教学等针对性教学策略。研究旨在为小学阶段科学、系统地开展AI 启蒙教育提供理论参考与实践范式，促进学生信息科技核心素养的全面发展，推动基础教育主动适应智能时代变革。

关键词：人工智能启蒙教育；小学信息技术课程；课程融合；教学路径

引言：人工智能正深刻重塑社会生产与生活方式，培养具备人工智能素养的未来公民已成为教育的重要使命。小学阶段是学生认知发展和兴趣培养的关键期，在此阶段开展人工智能启蒙教育，对激发学习兴趣、培育计算思维、提升信息素养具有深远意义。信息技术课程作为培养学生数字能力的主阵地，理应承担起AI 启蒙教育的重要责任。

1. 理论基础与政策依据

人工智能启蒙教育融入小学信息技术课程需基于坚实的理论基础与明确的政策依据。建构主义学习理论强调知识是学习者在特定情境中主动建构的，要求 AI 启蒙教育创设贴近生活的真实问题情境，引导学生通过实践和协作探究来理解 AI 原理，而非被动接受抽象知识。皮亚杰的认知发展理论和维果茨基的最近发展区理论提示，应设计符合小学生认知水平、具有适度挑战性的学习任务，实现循序渐进的教学。多元智能理论倡导关注学生个体差异，提供多样化的学习入口，让不同智能优势的学生都能找到兴趣点并获得发展。信息素养与数字素养理论则将理解 AI、与 AI 互动、批判性思考 AI 影响视为现代公民的核心能力，为 AI 启蒙教育目标设定提供了方向。在政策层面，《新一代人工智能发展规划》提出“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程”，《教育信息化 2.0 行动计划》强调发展智能教育，推动人工智能在教学中的深度应用。特别是《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》将“人工智能与智慧社会”作为独立模块纳入课程内容，明确了数据、算法等核心概念的学习要求，为 AI 启蒙教育提供了权威依据。这些理论与政策共同确保了研究方向的科学性与实践的可行性。

2. 小学人工智能启蒙教育的目标体系与内容框架

构建科学合理的小学人工智能启蒙教育目标体系与内容框架，是实现其有效融入信息技术课程的核心前提。该体系的构建应以学生发展为中心，以信息科技核心素养为导向，遵循生活性、趣味性、直观性和适切性原则，避免陷入技术深奥化的误区。在目标体系上，需涵盖知识、能力、情感态度与价值观三个维度。知识与技能目标侧重于让学生感知生活中无处不在的AI 应用，了解“人工智能”、“机器学习”、“数据”、“算法”等基本概念的通俗化内涵，并能体验和使用简单的图形化编程工具或 AI 开放平台实现基础的 AI 功能。过程与方法目标则强调通过探究、体验、项目实践和协作解决问题的过程，发展学生的计算思维、数字化学习与创新能力，以及批判性思维。情感态度与价值观目标旨在激发学生对人工智能的浓厚兴趣和好奇心，培养其勇于尝试、乐于分享的创新精神，同时必须贯穿信息社会责任教育，引导学生初步认识 AI 技术带来的便利与潜在风险，树立正确的科技伦理观和安全意识，理解技术应服务于人类福祉。基于此目标，内容框架需遵循小学生的认知发展规律，实施分学段、螺旋式上升的设计。低年级以“感知与体验”为主，内容可聚焦于“身边的 AI 朋友”，通过观察、游戏和简单互动，认识常见智能设备及其功能，建立对AI 的感性认知。中年级进入“理解与探索”阶段，可围绕“AI 如何工作”展开，引入数据是AI“学习”的“食物”这一比喻，体验数据的收集与分类，并利用图形化编程结合AI 扩展模块，让程序“看懂”图片或“听懂”语音，初步理解输入 - 处理 - 输出的基本过程。高年级则迈向“探究与创造”，主题可深化为“设计我的 AI 应用”或“AI 与我们的世界”，引导学生进行小型项目式学习，如设计一个智能分类垃圾桶模型，或探讨“自动驾驶的利与弊”，在实践中体验更复杂的AI 功能集成，并组织关于 AI 伦理的讨论，培养社会责任感。这一内容框架并非孤立存在，而是需要与现有信息技术课程中的“在线学习与生活”、“数据与编码”、“身边的算法”等模块进行有机衔接，在“数据”模块中融入数据对 AI 重要性的认识，在“算法”模块中通过简单规则与 AI算法的对比加深理解，在“数字设备”模块中探讨智能设备的原理，从而实现 AI 内容的系统性、渐进式融入，为学生搭建起通往智能时代的认知阶梯。

3. 小学信息技术课程中AI 教育融入的现状与挑战分析

人工智能启蒙教育在小学信息技术课程中的融入正处于探索与起步阶段，机遇与挑战并存。尽管国家政策大力倡导，部分前沿地区和学校已开始尝试，但整体融入程度不深、覆盖面有限。现状表现为：一方面，越来越多的信息技术教师认识到 AI 教育的重要性，具备一定学习意愿，部分教师能利用图形化编程平台的 AI 扩展功能或简单的智能硬件开展教学活动，一些学校也开发了校本课程或开设了 AI 社团，积累了宝贵经验。另一方面，深入、系统的课程整合仍较少，AI 内容多以“附加”形式存在，缺乏连贯的课程规划和明确的教学目标。学生对 AI 普遍抱有浓厚兴趣，尤其是互动机器人和智能应用，但其认知大多停留在应用层面，对背后的基本原理知之甚少。

这一进程面临诸多严峻挑战。首要挑战是教师专业能力不足，大多数小学信息技术教师并非人工智能专业出身，对 AI 的核心概念和技术原理理解不深，难以将复杂知识转化为适合小学生认知水平的教学设计，导致“不敢教、不会教”成为普遍困境。其次，优质适切课程资源匮乏，市面上专门针对小学生的系统化、趣味性强且易于操作的 AI 教材、教学案例和数字资源稀缺，现有资源往往技术门槛过高或脱离学生生活实际，难以直接应用于课堂教学。课时紧张与课程标准模糊构成制度性障碍，在有限的信息技术课时内，教师需完成既定课程标准内容，若无明确指导和足够的课时分配，AI 教育容易被边缘化。虽然新课标提出了方向，但具体实施细节和深度仍需细化指南。硬件设施与技术支持是现实瓶颈，有效的AI 教学需要稳定的网络环境和特定智能硬件设备，许多学校，特别是乡村和薄弱学校，在经费投入和设备维护上存在困难，限制了实践的广度和深度。科学有效的评价体系缺失，传统纸笔测试难以衡量计算思维、创新能力和伦理意识的发展，亟需建立过程性、表现性和多元化的评价机制。最后，对 AI 伦理与安全的担忧也不容忽视，教师和家长担心过早接触 AI可能引发隐私泄露、沉迷等问题，因此在推进过程中常持谨慎态度。

4. 人工智能启蒙教育融入小学信息技术课程的路径构建

课程内容嵌入是基础路径。 可以在现有信息技术课程的“在线学习与生活”、“数据与编码”、“身边的算法”等模块中，有机增设 AI 主题单元或知识点。例如，在“数据”模块中融入“数据是AI 的‘粮食’”的观念，让学生体验数据的收集与分类；在“算法”模块中，通过对比人工规则与机器学习的简单案例，帮助学生理解 AI“学习”的本质。对于条件成熟的学校，可进一步开发独立的 AI 启蒙微课程或校本课程，形成更完整的知识体系。其次，教学活动融合是核心路径，强调以学生为中心的主动学习。 大力推行项目式学习，设计贴近学生生活的驱动性问题，如“设计一个智能校园助手”或“制作一个能识别垃圾分类的AI 模型”，让学生在真实情境中经历“提出问题- 设计方案- 编程实现- 测试优化- 展示分享”

的完整探究过程，深度体验AI 技术的应用。

广泛采用主题探究活动，如 ^*AI 如何改变交通？”、“智能家居的利与弊？”，引导学生进行信息搜集、分析和讨论，培养批判性思维。游戏化学习路径则利用学生喜爱的游戏机制，通过 AI 教育游戏或编程闯关平台，寓教于乐，激发学习动机。技术平台支撑是关键路径，为教学提供“脚手架”。 充分利用图形化编程工具的 AI 扩展功能，让学生无需掌握复杂代码即可体验语音识别、图像识别等 AI 能力。积极应用国内主流 AI 开放平台提供的教育版 API 和简易开发工具，降低技术门槛。结合可编程机器人、传感器套件等智能硬件，将虚拟的 AI 算法与物理世界连接，增强学习的直观性和趣味性。学科协同路径拓展了 AI 教育的广度。 打破学科壁垒，与科学课、数学课、美术课、语文课等进行跨学科整合，形成“STEAM”或“STEM+”的综合学习模式，使 AI 教育成为培养学生综合素养的催化剂。最后，课外拓展路径作为重要补充。 鼓励学校成立AI 社团或兴趣小组，为学有余力的学生提供深入探究的空间；利用科技节、校园展览等活动展示学生作品，营造浓厚的AI 学习氛围；推动家校社协同，邀请家长参与 AI 讲座，组织学生参观科技企业或高校实验室，拓宽视野。为确保这些路径的有效实施，还需建立相应的保障机制，包括教育行政部门的政策支持与资源投入、学校的课程管理与激励机制、持续的教师专业发展培训以及校内外资源的协同共享。

5. 人工智能启蒙教育的教学策略与方法

这些策略与方法应以“从用到懂再到创”为进阶理念，贯穿体验、探究、协作与伦理反思的全过程。情境创设策略是激发学习动机的首要环节，教师需精心设计贴近学生日常生活的 AI 应用场景，如“如何让教室更节能？”、“怎样帮助视障人士过马路？”，将抽象的 AI 概念置于真实问题中，让学生感受到技术的价值与意义，从而产生解决问题的内在驱动力。问题驱动策略则通过提出开放性、挑战性的问题，引导学生主动思考、提出假设，并在后续的探究活动中寻找答案，培养其批判性思维和科学探究精神。项目式学习策略是核心教学方法，它提供了一个整合知识与技能的完整框架。学生围绕一个中心项目，经历选题、规划、设计、编程 / 搭建、测试、迭代优化直至成果展示的全过程，在解决复杂任务中综合运用数据、算法、编程等知识，发展计算思维、工程思维和创新能力。游戏化学习策略充分利用儿童爱玩的天性，将学习内容设计成闯关、积分、徽章、排行榜等形式，例如在 Scratch 平台上设置“AI 能力解锁”关卡，完成特定任务即可获得新功能使用权，使学习过程充满乐趣和成就感，有效提升参与度与持久力。协作学习策略鼓励学生以小组形式合作完成 AI 项目，明确分工，在共同目标下进行沟通、协商、互助，不仅锻炼了团队协作能力，也促进了不同观点的碰撞与融合。可视化教学策略对于理解抽象的 AI 原理至关重要，教师可借助生动的动画、图表、流程图或实物模型，将“机器学习”比喻为“教小孩认动物”，将“神经网络”类比为“大脑中的信息传递路径”，将“数据训练”解释为“喂给 AI 大量的练习题”，帮助学生建立直观的心理表征。分层教学策略则关注学生的个体差异，提供不同难度的任务选项或技术支持，确保基础薄弱的学生能获得成功体验，而学有余力的学生能向更高层次挑战。

在具体方法上，基于图形化编程的 AI 教学是主流，利用 Scratch 等平台集成的 AI 扩展模块，让学生拖拽积木即可实现人脸识别、语音合成等功能；基于智能硬件的 AI 教学通过编程控制机器人完成避障、巡线、语音交互等任务，实现虚实结合；基于数据的 AI 教学引导学生收集班级同学的身高体重等简单数据，观察规律，理解数据对 AI 决策的基础作用；基于讨论的 AI 伦理教学则通过案例分析、角色扮演、辩论赛等形式，探讨“AI 会不会抢走人类的工作？”、“如果 AI 犯了错，谁来负责？”，从小培养负责任的技术使用者。这些策略与方法的综合运用，旨在构建一个生动、互动、富有创造性的AI 学习环境。

结论

本研究系统探讨了人工智能启蒙教育融入小学信息技术课程的路径与策略。研究构建了核心素养导向、分学段递进的目标内容体系，揭示了教师能力、资源、课时、硬件与评价等方面的现实挑战。创新提出“内容嵌入、活动融合、平台支撑、学科协同、课外拓展”五位一体的融入路径，并设计了情境创设、项目式学习、游戏化教学等有效策略。结论指出，需通过政策、资源、师资与课程的协同推进，构建可持续的AI 教育生态，为培养未来人才奠基。

参考文献：

[1] 苏凯 . 人工智能启蒙教育在小学信息科技课堂的实践路径研究 [N]. 安徽科技报 ,2025-06-20 (015).

[2] 陈丰 . 义务教育第二学段人工智能启蒙教育路径探索 [J]. 福建教育学院学报 ,2025, 26 (02): 23-25+31+129.

[3] 吴姝颖 . 人工智能辅助工具在幼儿数学启蒙教育中的探索 [J]. 当代家庭教育 ,2025, (04): 58-61.