專題：中小學人工智能課程“教—學—評” 一體化的三個問題與三條路徑

中小學人工智能課程“教—學—評”一體化的三個問題與三條路徑

文_林小紅　顧榮楨　李惠乾　鐘柏昌*

（華南師范大學教育信息技術學院；*通訊作者）

2017年，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出要在中小學階段開設人工智能相關課程。自此，人工智能課程在全國范圍內逐步推廣，各地結合實際情況探索多樣化的課程實施模式。然而，由于我國各地區在算力基礎設施、師資水平等方面存在發展不均問題[1]，《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》僅在9年級設置了“人工智能與智慧社會”模塊，表明在全學段普及人工智能課程仍面臨一定挑戰。在這一背景下，深圳市作為人工智能教育普及的先行者，積極探索具備國際視野與本地特色的人工智能課程體系。2024年10月，深圳市教育局發布了《深圳市義務教育人工智能課程綱要（修訂版）》（以下簡稱《綱要》），為我國人工智能課程的全學段推進和“教—學—評”一體化實施提供了重要參考。

理論引領回答三個問題：為何、何謂與如何？

為何“教—學—評”一體化？

美國教育學家古德萊德（John I. Goodlad）曾將課程實施分為5個層次：理想的課程、正式的課程、領悟的課程、運作的課程和經驗的課程。正式的課程由教育行政部門制定，包括課程計劃、課程標準和教材，是學校教學的基本依據。但從正式課程大綱發布到教師理解，再到教學實踐，最終到學生體驗的過程中，常因教師理解、教學壓力、學生差異等復雜因素，導致經驗課程偏離正式課程設計。為減少這一“偏差”，強化正式課程對一線教學的指導效能，“教—學—評”一致性原則應運而生，并在《義務教育課程方案（2022年版）》中有具體闡述，不僅明確了“為什么教”“教什么”及“教到什么程度”，更強調“怎么教”的具體指導，以促進教、學與評的連貫一致，確保課程目標的達成。

然而，“教—學—評”一致性與當前一些主流教育觀念之間存在抵牾。新課程改革中“課堂生成”“生命·實踐教育”與“知識建構”等后現代教育理念，倡導以學生為中心，通過學生自主構建知識，發展其主體性，這與強調“教—學—評”一致性的觀點存在沖突。為避免爭議，本文采用“一體化”而非“一致性”的表述，因為前者表達的是一種動態的系統觀念，而后者含有“線性對齊”的意味。進一步說，“教—學—評”一體化并非傳統“以評定教”至“以教定學”的模式，而是通過教學、學習、評價三位一體的動態平衡，實施科學化、系統化的教學，促進學生自主、高效、有生命力地學習，發展其主體性。鑒于人工智能課程的挑戰性，本文將“教—學—評”一體化作為課程實施的核心原則，以強化《綱要》對一線課堂的指導作用。

何謂“教—學—評”一體化？

“教—學—評”一體化以“教”為起點，首先明確教學目標，圍繞學生“學”的全過程組織教學活動，旨在促使學習有效發生，隨后通過“評”優化教學與學習，實現三者有機統一。在這一過程中，教師的“教”是實現評價目標的關鍵觸發條件，教學設計應以學生學習需求為導向，充分考慮學生的認知特點、課程內容和核心素養等要素，靈活運用多樣化的教學策略，實現“以學定教”與“以教引學”的有機統一。學生的“學”是“教—學—評”一體化的核心目標，在學習過程中學生持續接受教師指導與評價反饋，逐步加深對知識的理解并提升技能應用能力，以期望學習與教學效果達到評價目標。而“評價”作為反饋與調節的重要機制，既幫助教師及時發現教學中的不足，優化教學策略，又為學生提供自我反思的機會，引導其認識自身的學習短板，激發學習動機，從而實現“以評促學”與“以評促教”。總體而言，“教”“學”“評”三者在相互作用與動態平衡中，形成互為支撐的“三位一體”循環系統，提升“教”與“學”的效果，強化“評”的反饋功能，發展學生人工智能素養。

如何“教—學—評”一體化？

為推進中小學人工智能課程的有效實施，以下從教、學與評三個方面詳細解析其一體化的實現路徑（見圖1）。中小學人工智能課程作為中心大齒輪，連接“教”“學”“評”三個外圍小齒輪，構成了一個相互支持、相互依存的整體系統。

圖1　中小學人工智能課程“教—學—評”一體化要求

如何教：以學生為中心的多元化教學　教學作為推動學生人工智能素養發展的關鍵驅動力，應以立德樹人為根本任務，著眼于提升學生人工智能素養，切實服務于人工智能人才培養的需求。教學設計以學生為中心，圍繞人工智能課程的主要模塊（如《綱要》設計的“人工智能概述”“人工智能技術基礎”“機器學習與深度學習”“人工智能倫理與社會”等），結合學生的認知特點和知識基礎，通過多樣化的教學形式合理安排教學內容，引導學習過程，逐漸實現“以教引學”至“促學達評”。例如，針對實驗類課程內容的學習，可以采用問題驅動或任務導向方式，引導學生進行實驗探究、過程回溯等活動，培養人工智能應用能力與探究精神；針對創造類課程內容的學習，則可用小組合作的方式，引導學生采用項目式學習或逆向工程方法共創人工智能方案或作品，培育創新精神與協作能力；在涉及人工智能社會議題的內容中，則可以借助討論或辯論等形式，幫助學生深入理解人工智能對社會的影響，增強其社會責任感。此外，學校可舉辦人工智能競賽、專題講座或科技節等校園活動，營造濃厚的學習氛圍，激發學生的學習興趣與熱情。

如何學：以素養為導向的主動性學習　學習是素養培育的核心環節，發展人工智能素養是人工智能課程學習的核心目標。為實現這一目標，明確人工智能素養的構成要素至關重要。《綱要》指出，人工智能素養由人工智能知識、人工智能思維與人工智能情感三大要素構成。學生可以通過觀察、體驗與模擬等方式，理解人工智能的實際應用并掌握人工智能知識；通過“做中學、用中學、創中學”等實踐性活動，在解決真實問題的過程中發展人工智能思維；通過分析與討論人工智能倫理與社會議題，逐漸加深對人工智能可持續發展的責任意識，培養人工智能情感；通過解決復雜現實問題，靈活運用跨學科知識，深化人工智能素養發展。此外，在生成式人工智能技術迅速發展的背景下，學生可將其作為輔助學習的工具，與傳統搜索引擎相輔相成，獲得更具個性化的學習支持，助力人工智能素養全面提升。

如何評：以育人為目的的全方位評價　評價作為保障學生素養發展的綜合調節手段，承擔著統整教與學的重要功能。在該模式下，評價不僅限于對學生學習成果的終結性總結，更應發揮“以評促學”與“以評促教”的雙重作用。為實現評價的導向功能，應構建全方位、立體化的評價體系，注重過程性與終結性評價相結合，從知識、情感、思維等多維度進行綜合分析，建立包括教師、學生、家長等多元主體參與的評價體系，采用上機實踐、作品創作等多種評價形式。通過全面了解學生的成長過程，教師可以提供切實可行的改進建議，從而充分發揮評價的育人功能。

實踐創新探索三條路徑：總結性、環節性和實時性

鑒于評價對教與學的診斷與激勵作用，本文根據評價介入教學過程的時間節點與頻率，將“教—學—評”一體化模式分為總結性、環節性與實時性3種實施模式，并通過案例展示如何將理論框架轉化為實踐操作，闡明“教—學—評”一體化的可行路徑。

“教—學—評”一體化的總結性模式

在總結性模式中，教師在每節課或單元結束后進行總結性評價，隨后基于學生不同的認知水平，差異化設計后續作業或教學活動，促進其人工智能素養的發展。該模式以課程整體目標為導向，適用于數字化程度較低的教學環境，便于教師實現“輕量化”的“教—學—評”一體化設計。為進一步解釋此教學模式，本文以團隊前期研究的“中小學人工智能教育五級框架”中“停車場自動抬桿系統優化”[2]為例進行說明（見圖2）。教師在課堂結束后開展總結性評價，依據人工智能創作工具的抽象程度（從低到高依次為編程體驗工具、程序交互工具、算法代碼工具、人工智能框架工具），結合布魯姆認知目標的六層水平（記憶、理解、應用、分析、評價、創造），將人工智能教育劃分為“體驗級”“理解級”“應用級”“綜合級”和“優化級”。以“理解級”學習為例，學生需使用非代碼工具完成數據集標注與模型訓練等基礎性學習任務，熟悉數據預處理流程，并認識到數據質量對模型性能的影響。與此同時，教師可通過Netron工具可視化模型結構，幫助學生更深入理解模型的工作原理。在學習結束后的評價中，若學生已具備使用非代碼工具開展模型訓練的能力并對模型的基本結構有初步認識，下一階段將進入低代碼模型訓練的“應用級”學習。

圖2　“教—學—評”一體化的總結性模式案例

“教—學—評”一體化的環節性模式

在環節性模式中，課堂被劃分為若干教學活動環節，教師在每個環節結束后根據教學目標進行即時評價，并據此調整下一環節的設計。該模式的核心在于以教學環節為單位實現“教—學—評”一體化，同時各環節相互配合與緊密銜接，最終形成一個環環相扣的閉環系統。由于該模式強調課堂中環節性的評價反饋，需要簡潔高效的數據采集與分析系統提供支持，因此更適用于智慧教室教學環境。以江蘇省常州市某高中學校的實踐為例[3]，該校將“教—學—評”一體化引入人工智能課堂，圍繞“課前、課中、課后”3個主要階段，結合“提出問題—分析問題—解決問題”3個課中子環節，形成了以教學環節為單位的“教—學—評”一體化模式（見圖3）。以“辨識動物分類別”單元為例，教師在各環節均設計了有針對性的評價與學習任務，旨在考查學生在不同階段的知識掌握程度，為后續教學環節的設計與調整提供依據。例如，在“分析問題”環節，任務2要求學生完成與“圖像像素、分辨率”相關選擇題。若學生未能有效完成，說明對該概念的理解不足，可能影響任務3的開展。對此，教師可分析學生的錯題情況，定位薄弱知識點，回到任務2開展針對性授課。最后，教師在各環節“教—學—評”一體化過程中不斷優化教學效果，以螺旋式上升的路徑發展學生人工智能素養。

圖3　“教—學—評”一體化的環節性模式案例

“教—學—評”一體化的實時性模式

在實時性模式中，教師借助數字化技術工具，圍繞即時教學任務與學生的個性化需求展開，通過將教學、學習和評價過程深度嵌入課堂，為教學策略和學生學習提供實時指導，旨在每個教學時刻實現“教—學—評”一體化的效果。區別于環節性模式關注階段性評價，此模式更強調評價貫穿整個教學過程，無固定階段劃分。因此，此模式適用于高度數字化的教學環境，依賴即時數據支持，便于教師根據學生反饋快速調整教學策略。以廣東省湛江市某高中“星火智慧種植園管理系統”課程構建的伴隨式評價為例[4]，教師利用學習管理平臺實時監測學生的實驗進度和代碼編寫情況，并結合課堂觀察和即時反饋工具，持續獲取學生學習狀態，并在學生遇到困難時提供個性化指導，如增加示范操作或調整任務難度，使教學過程動態適應學生的學習需求，達成“教—學—評”的動態平衡（見圖4）。

圖4　“教—學—評”一體化的實時性模式案例

結語

隨著生成式人工智能的迅速發展，提升青少年的人工智能素養已成為社會共識，而如何有效開展人工智能教學成為亟待解決的重要課題。在此背景下，“教—學—評”一體化作為重要的教學指導原則，為《綱要》的有效實施和一線教學提供了明確的方向指引。為此，教師應緊扣這一原則，結合具體的教學情境與數字化環境，選擇總結性、環節性或實時性的“教—學—評”一體化模式。這不僅能切實促進學生對人工智能的深度理解與創新應用，發展學生的人工智能素養，同時也為其他學科實現“教—學—評”一體化提供示范借鑒。

參考文獻

[1] 張志新，杜慧，高露，等．發達地區中小學人工智能課程建設現狀、問題與對策——以某“新一線”城市為例探討[J]．中國電化教育，2020，（09）：40-49．

[2] 鐘柏昌，顧榮楨．中小學人工智能教育的五級框架——以“停車場自動抬桿系統的優化”案例為例[J]．中國科技教育，2024，（04）：14-20．

[3] 夏國生．高中人工智能教育：以大單元的方式[J]．教育研究與評論（中學教育教學），2023，（10）：66-69．

[4] 詹宋強，葉均杰．初中人工智能TPBL教學評一體化設計：現實困境與實踐推進[J]．中小學信息技術教育，2024，（08）：43-46．■

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來源 | 《中國科技教育》2024-12，文章編輯：畢晨輝

編輯、排版 | 孟想

一校 | 孟想

復校 | 若惜

終校 | 朱志安