深度洞察 | 2025—2026中国中小学人工智能通识教育发展与趋势报告

深度洞察 | 2025—2026中国中小学人工智能通识教育发展与趋势报告🌟导语伴随新一轮科技革命与产业变革的深入推进，以大模型为代表的生成式人工智能（Generative AI）技术已从前沿科学探索演变为重塑社会生产生活方式、驱动核心生产力跨越的基础性力量。在这一宏观历史语境下，基础教育作为国家战略人才培养的基石与先导，正经历着由“传统数字化”向“全链条数智化”的深刻转型。调研最近一年（2025年初至2026年初）中国中小学人工智能通识教育的开展情况可以发现，该领域在顶层政策、课程标准、规范应用、教学范式等多个维度，实现了系统性的跨越与突破。今天，我们将为您深度解构当前中国中小学AI通识课的开展全貌！

🏛️ 一、顶层设计：政策架构的长效演进与战略深化回顾2025年至2026年初的政策轨迹，人工智能通识教育已彻底告别碎片化的“兴趣班”模式，正式上升为国家整体教育高质量发展的核心战略支柱。👇核心政策驱动时间线：📍国家教育数字化战略行动2.0

发布时间：2025年初
核心部署：将“智能化”确立为重要战略方向，启动体系化政策出台。
宏观影响：奠定全国数智化转型的资金与行政支持基础。

📍通识教育指南及使用规范矩阵发布

发布时间：2025年中
核心部署：密集印发涵盖中小学、职业院校及教师的生成式与通识AI应用规范。
宏观影响：划定了伦理红线与学段难度差异，提供落地标准。

📍全国范围大基模试点推广

发布时间：2025年全年
核心部署：在东部7省、中西部20地市、18所高校及509所中小学基地校开展先行先试。
宏观影响：形成东西部互鉴、城乡统筹的区域特色实践范式。

📍人工智能纳入课标与考试评价

发布时间：2026年2月
核心部署：全国基础教育重点工作部署会明确推动AI进入考评体系。
宏观影响：彻底改变学校资源倾斜度，确立AI的核心学科地位。

📍出台系统部署AI教育政策文件

发布时间：预计2026年内
核心部署：构建面向未来的教育体系，实现小初高大本研全学段AI教育无缝衔接。

🗺️ 二、空间布局：区域试点战略与教育公平在落地层面，国家采取了**“试点先行、全面辐射、统筹城乡”**的空间布局战略。目前，全国已设立509所中小学人工智能教育基地校。名单涵盖了北京、上海等教育高地，也深入至中西部及民族地区（如内蒙古、辽宁等）。这种兼顾“卓越示范”与“公平普惠”的选拔机制，旨在探索不同地域下的人工智能本土化路径。为了防范“数字鸿沟”，国家智慧教育公共服务平台已汇聚超1000门人工智能精品课程。政策明确要求加大对农村和边远地区的支持，鼓励城乡结对帮扶，打造一张覆盖全体学龄人口的普惠认知网络。

📚 三、课程架构：深度解构与学段认知进阶中小学AI课程已摒弃了单纯强调编程语法的“工具人”培训模式，转向以提升核心素养、培育计算思维和伦理意识为导向的通识教育。以《北京市中小学人工智能教育地方课程纲要（试行）》为例，知识树被提炼为四大核心模块：🏷️模块一：人工智能基本概念

知识技能：AI定义、发展历程、图灵测试及国际现状等。
素养侧重：建立宏观视野与认知框架，消除技术神秘感。

🏷️模块二：人工智能应用与技术

知识技能：计算机视觉、智能语音、自然语言处理及生成式AI体验。
素养侧重：聚焦现实映射，培养识别生活中AI影子及解决问题的意愿。

🏷️模块三：人工智能实现方法

知识技能：机器学习/深度学习核心技术，数据/算法/算力三大支柱及模型训练过程。
素养侧重：揭开技术“黑盒”，掌握底层逻辑与计算思维。

🏷️模块四：人工智能伦理与社会

知识技能：隐私保护、算法偏见、法律风险及国家安全。
素养侧重：塑造数字公民责任与批判性思维。

📈在纵向学段上，实现了螺旋式进阶：

小学阶段（启蒙与体验期）：不涉及复杂算法，以感官体验和游戏化互动为主轴。
初中阶段（认知与原理探索）：引导理解运行原理，体验微型模型训练全生命周期。
高中阶段（综合与实践性应用）：要求掌握主流算法原理、代码编写，并在复杂情境中展开伦理思辨。

🤖 四、 AIGC时代的规范治理：使用边界在哪里？面对ChatGPT等生成式AI的冲击，2025年出台的《中小学生成式人工智能使用指南》确立了核心逻辑：将AI定义为“思维脚手架”，而非“智力替代品”。指南对不同学段划定了不可逾越的红线：🎓小学阶段

使用边界：严格受控。禁止学生独自使用开放式的生成功能，仅限教师在课堂内辅助引入。
风控逻辑：信息过载隔离与心智保护。

🎓初中阶段

使用边界：适度探索与验证。学生必须对AI生成的内容进行事实核查与批判分析。
风控逻辑：培育早期数字质疑精神与批判性思维。

🎓高中阶段

使用边界：深度应用与探究。鼓励结合大模型底层原理开展跨学科项目研发。
风控逻辑：强调人机协同的高阶合作与创新能力锻造。

同时，指南详尽描绘了AI正向赋能的三大场景：一是作为“智能学伴”提供个性化学习与心理预警；二是作为“虚拟助教”解放教师精力；三是作为管理大脑提升校务科学决策水平。

💡 五、教学范式转型：上海的数智化先锋实践单向讲授式教学正在让位于项目式学习（PBL）。上海市提供了极具借鉴意义的样本。上海率先建立了小初高一体化的课程生态，并推出了赋能全链路教学的**“三个助手”数字化系统平台**（备课助手、教学助手与作业辅导助手）。系统内汇聚了近6万个高质量数字教学资源，实现了“数据驱动”的精准教学。此外，跨学科融合与“第二课堂”被全面激活，AI教育与校园科技节、创客挑战赛深度捆绑，为创意转化提供了肥沃土壤。

🎯 六、评价机制重构：“指挥棒”的变迁传统的纸笔测试已无法衡量AI素养。新型评价机制提倡建立“知识—技能—思维—价值观”四维指标矩阵。