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中小学AI通识学习评价：四维量表与实例

一、前言：构建面向未来的评价体

在人工智能深刻改变生产、生活与学习方式的今天，中小学开展AI通识教育已成

为提升学生数字素养、培养未来创新人才的重要举措。然而，AI教育的特殊性决

定了其评价不能简单沿用传统学科模式。知识记忆之外，更需关注思维发展、实践

能力与价值认知。为此，本文提出“知识理解、思维能力、实践应用、价值态

度”四维评价量表，结合真实教学案例，构建科学、全面、可操作的中小学AI通

识学习评价体系，助力实现“以评促学、以评促教、以评育人”的教育目标。

二、四维评价模型的内涵与结构

1.维度一：知识理解——建立科学认知基础

核心目标：帮助学生掌握AI基本概念、技术原理与典型应用，形成系统

性认知。

评价要点：

是否理解“人工智能”“机器学习”“数据驱动”“算法决策”等核

心术语；

能否区分AI与人类智能的异同；

是否了解常见AI技术（如图像识别、语音识别、推荐系统）的工作机

制；

能否结合生活实例说明AI的应用场景与局限。

2.维度二：思维能力——发展计算思维与批判性思维

核心目标：培养学生的问题分解、逻辑建模、算法设计与系统优化能力。

评价要点：

能否将现实问题转化为AI可解任务（如“如何让机器人识别垃圾种

类”）；

是否具备数据思维（如识别数据偏差、理解训练集重要性）；

能否设计合理的算法流程或流程图；

是否具备批判性思维，能质疑AI结果的合理性与潜在偏见。

3.维度三：实践应用——强化动手能力与创新意识

核心目标：通过项目式学习，提升学生使用AI工具解决实际问题的能

力。

评价要点：

能否使用图形化编程平台（如Scratch、Mind+）或AI训练工具（如

TeachableMachine、KittenAI）完成模型训练；

项目是否完整（包含问题定义、数据准备、模型训练、测试优化、成

果展示）；

是否体现创新性与实用性；

能否调试与改进模型性能。

4.维度四：价值态度——培育数字公民责任感

核心目标：引导学生正确认识AI的社会影响，树立技术向善、伦理优先

的价值观。

评价要点：

是否意识到AI可能带来的隐私、公平、就业等社会问题；

能否在项目中体现“以人为本”“技术服务于人”的理念；

是否具备团队协作精神，尊重他人观点；

是否表现出持续探索AI的兴趣与责任感。

三、四维评价量表（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原能说出基本术语，概念模糊，无法准

理，举例说明技术理解常见应用，解确描述AI基本工作

机制，具备跨学科释较表面。方式。

迁移能力。

思维能力能独立建模，设计在引导下分解问缺乏逻辑，无法形

合理算法，识别数题，模仿完成简单成清晰解决路径。

据偏见并提出优化任务。

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

创新性项目，功能任务，功能基本实具，项目未完成。

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