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AI通识教材如何“螺旋上升”覆盖K-12

随着人工智能技术的迅猛发展，AI教育正逐步从高等教育向基础教育延伸。将人

工智能纳入K-12课程体系，已成为全球教育改革的重要趋势。然而，面对不同年

龄段学生认知能力、知识基础和学习兴趣的差异，如何科学设计AI通识教材，实

现“螺旋上升”式覆盖，是当前教育工作者面临的关键课题。“螺旋上升”课程理

念由美国教育心理学家杰罗姆·布鲁纳提出，强调核心概念在不同学习阶段反复出

现，每次出现都比前一次更具深度和广度。将这一理念应用于AI通识教材的开

发，有助于构建系统化、连贯性、可持续的人工智能教育路径。

一、螺旋上升的内涵与AI教育的适配性

“螺旋上升”并非简单重复，而是基于学生认知发展规律，对同一核心概念进行多

层次、多维度的递进式学习。AI通识教育涉及算法、数据、模型、伦理、应用等

多个维度，这些内容具有高度的抽象性和综合性，正适合通过螺旋式结构逐步展

开。

例如，“机器学习”这一概念，在小学阶段可表现为“让机器从例子中学习识别图

案”，在初中阶段可引入“训练数据与模型判断”的关系，高中阶段则可深入探讨

监督学习、神经网络等技术原理。这种层层递进的设计，既避免了低龄段学生的认

知超载，又为高年级学生提供了深化理解的空间。

二、K-12阶段AI通识教材的螺旋结构设计

1.小学阶段（1-6年级）：感知与体验为主，播种AI兴趣

目标：建立对AI的感性认知，理解AI在生活中的应用，激发探索兴趣。

内容设计：以故事化、游戏化方式呈现AI场景，如语音助手、人脸识

别、智能玩具等。

螺旋起点：引入“智能机器能做什么”“机器如何学习”等启蒙性问题，

不涉及技术细节。

示例活动：用图形化编程让机器人完成简单任务，体验“指令—反馈”过

程。

2.初中阶段（7-9年级）：理解基本原理，建立概念框架

目标：掌握AI基本概念，理解数据、算法、模型之间的关系，培养计算

思维。

内容设计：逐步引入数据分类、模式识别、简单算法（如决策树）等知

识。

螺旋上升：在小学“机器学习”感知基础上，解释“训练—测试—预测”

的流程。

示例活动：使用简易平台训练图像分类模型，分析数据质量对结果的影

响。

3.高中阶段（10-12年级）：深化技术理解，关注伦理与社会影响

目标：掌握AI核心技术逻辑，具备批判性思维，理解AI的社会、伦理与

法律问题。

内容设计：涵盖神经网络、深度学习、自然语言处理等进阶内容，同时引

入AI偏见、隐私保护、自动化对就业的影响等议题。

螺旋深化：在初中“模型训练”基础上，探讨模型可解释性、算法公平性

等复杂问题。

示例活动：开展AI项目式学习，如设计一个解决社区问题的AI方案，并

进行伦理评估。

三、实现螺旋上升的关键策略

1.核心概念的纵向贯通

教材应围绕“数据驱动”“模型训练”“人机协同”“AI伦理”等核心概念

构建知识主线，确保各学段内容前后衔接、层层递进。

2.跨学科融合与真实情境嵌入

将AI与数学、科学、社会、艺术等学科结合，通过真实问题驱动学习。例

如，用AI分析气候变化数据，既学习技术，也理解环境科学。

3.技术工具的梯度适配

采用适合各学段的技术平台：小学使用图形化编程工具（如Scratch+AI扩

展），初中引入轻量级机器学习平台（如TeachableMachine），高中则可接

触Python、TensorFlow等专业工具。

4.评价体系的动态反馈

建立过程性评价机制，关注学生在不同阶段对AI理解的深化程度，而非单一

结果导向。通过项目展示、反思日志、小组辩论等形式，评估其思维发展。

5.教师专业发展的同步支持

提供分层次的教师培训，帮助教师理解螺旋课程的设计逻辑，掌握各阶段教学

策略与技术工具。

四、挑战与展望

尽管螺旋上升模式具有理论优势，但在实践中仍面临挑战：教材开发需跨学科团队

协作，区域教育资源不均可能影响实施效果，AI技术快速迭代也对课程内容的稳

定性提出考验。未来，应加强教育研究与技术界的协同，