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中小学AI通识学习评价：四维量表与实例

一、引言：迈向智能时代的教育评价革新

人工智能正深刻重塑社会生产与生活方式，教育亦不例外。在“教育数字化”战略

推动下，人工智能（AI）通识教育逐步进入中小学课堂，成为培养学生数字素养、

计算思维与创新能力的重要载体。然而，传统的纸笔测试难以全面反映学生在AI

学习中的综合表现。为此，亟需构建一套科学、系统、可操作的评价体系。本文提

出“知识理解、思维能力、实践应用、价值态度”四维量表，并结合教学实例，探

索中小学AI通识学习的多维评价路径。

二、评价框架：四维量表的构建逻辑

本评价体系立足核心素养导向，融合认知发展、能力培养与价值引领，构建“四维

一体”的综合评价模型：

1.维度一：知识理解（Know-What）

聚焦学生对AI基本概念、技术原理与典型应用的掌握程度。

评价重点：能否准确描述AI、机器学习、数据训练、算法决策等核心术

语；是否理解AI“非意识”“依赖数据”“可训练”等本质特征。

2.维度二：思维能力（Think-How）

侧重计算思维、逻辑推理、问题分解与批判性思维的体现。

评价重点：能否将现实问题转化为AI可解任务；是否具备算法设计、流

程建模、偏差识别与优化能力。

3.维度三：实践应用（Do-It）

强调动手能力与项目式学习成果。

评价重点：能否使用图形化编程工具（如Mind+、ScratchAI模块）、AI

平台（如TeachableMachine）完成模型训练与应用开发；项目完整性、

创新性与实用性。

4.维度四：价值态度（Care-Why）

关注技术伦理、社会责任与学习品质。

评价重点：是否意识到AI的隐私、偏见、就业影响等社会问题；是否秉

持“技术向善”理念；在团队合作中是否积极沟通、尊重他人。

三、四维量表评价标准（等级划分：1-5分制）

维度5分（优秀）3分（合格）1分（待提升）

知识理解能系统阐述AI核心能说出基本术语，概念混淆，无法准

概念，举例说明技理解常见AI应用，确描述AI基本原

术原理，并进行跨但解释较表面。理。

学科迁移。

思维能力能独立建模，设计在引导下分解问缺乏逻辑思维，无

合理算法流程，识题，能模仿完成简法形成解决问题的

别数据偏见并提出单算法设计。清晰路径。

优化策略。

实践应用能自主设计并实现在帮助下完成基础无法独立操作工

具有创新性和实用项目，功能基本实具，项目未完成或

价值的AI项目，代现。功能失效。

码/流程清晰可运

行。

价值态度主动探讨AI伦理问认识到AI的双面对AI影响无意识，

题，倡导负责任使性，能配合完成小缺乏责任感，合作

用技术，团队协作组任务。被动。

积极，有领导力。

四、教学评价实例

案例名称：初中“AI守护校园安全”项目式学习

项目背景：学生以小组为单位，设计一个基于图像识别的“校园行为监测”AI

应用，用于识别是否佩戴校徽、是否在走