人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为大国竞争的战略制高点。2025年1月，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》指出，要正确处理培养人才和满足社会需要的关系，全面服务中国式现代化建设，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。在这一背景下，培养学生人工智能素养是深化教育数字化转型、推进人工智能全学段教育的必然要求，更是夯实教育强国根基、赋能国家科技创新的战略之举，对培养面向未来发展需求的新质人才具有深远意义。

　　培养学生人工智能素养具有重要战略意义

　　服务国家战略，抢占全球人工智能人才竞争制高点。近年来，党中央高度重视人工智能发展，通过完善顶层设计和强化工作部署，推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性跃升。当前，人工智能已成为全球竞争的关键领域，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。培养具备人工智能素养的学生，能为我国在人工智能基础理论研究、关键核心技术突破与应用创新等方面注入源源不断的动力，助力我国构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统，打破技术封锁，实现科技自立自强，为中华民族伟大复兴筑牢科技根基。

　　满足社会需要，推动社会各行各业智能化发展。人工智能正深刻改变人类的生产生活方式。从智能制造到智慧城市，从智能医疗到智能教育，从智能家居到智能交通，社会对具备人工智能素养的人才需求日益迫切。培养具备人工智能素养的学生，能使他们更好地适应未来智能化的工作环境，高效解决人工智能应用过程中出现的各种问题，推动各行业数字化转型、智能化升级，提升社会生产效率与生活质量，促进社会的高效运转与持续发展。

　　促进学生发展，塑造面向未来的核心竞争力。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，要“塑造立德树人新格局，培养担当民族复兴大任的时代新人”。培养学生人工智能素养是促进学生全面发展、培养创新型人才的重要途径，也是实现教育现代化、建设教育强国的必然要求。培养具备人工智能素养的学生，能使他们具备更强的创新实践能力、问题解决能力和人机协同能力，更好地适应未来社会的变化和挑战，实现全面发展与终身成长，成长为在智能时代具有较强适应力、胜任力和创造力的复合型人才。

　　人工智能素养是数字素养与技能的延伸和拓展

　　教育部制定的《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》中明确定义了信息技术学科核心素养，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个维度。为了与数字时代发展相适应，《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》进一步提出了数字素养与技能，但是延续了上述核心素养的四个维度。近年来，随着人工智能尤其是生成式人工智能的快速发展和广泛应用，人工智能渗透社会方方面面的趋势不可逆转，成为社会生活密不可分的一部分。在此背景下，为培育适应智能社会发展的新一代人才，对青少年数字素养与技能的培养亟待升级为对人工智能素养的培养。人工智能素养是智慧社会青少年的核心素养，是下一代与人工智能共生共长、人机协同、相互赋能的必备素质。

　　人工智能是计算机科学的一个关键分支，是信息科技的重要延伸。与之相应，人工智能素养应是数字素养与技能的深化、延伸和拓展，涵盖了人与人工智能交互、协同时所展现出的意识、思维、学习创新以及社会责任担当。具体而言，人工智能素养包括数字意识、协同计算思维、数智化学习与创新、智慧社会责任四个维度。

　　一是数字意识。生成式人工智能的蓬勃发展为社会带来数量惊人的生成数据，涵盖文字、图片、音频、视频等多种形式。数字素养与技能定义的信息意识主要指相对有限且非自动化生成的信息，然而在智能时代，这一概念需要延伸扩展以覆盖由人工智能生成的数据。与信息意识相比，数字意识从对信息的敏感性进阶到对人工智能技术的敏锐感知；从对信息真伪和价值的辨别力上升到对人工智能生成内容的价值与可靠性的判断力。数字意识既强调对人工智能优势和局限性的理性认知，又关注人工智能应用的适用性和效果评估，促使学生依法合规使用人工智能技术，充分发挥其优势并规避潜在风险。基于上述分析，人工智能素养的数字意识概念内涵是指，个体对人工智能等数字技术的敏感度，对人工智能优势和局限性的科学认识，对人工智能生成内容的价值和可靠性的判断力，以及利用人工智能开展协同创新的意愿。具备数字意识的学生，对人工智能本质具有一定的理性认知，了解人工智能的优势和潜在风险，辨析人工智能的能力边界和局限性，主动将人工智能融入学习与生活；具有利用智能工具收集、分析和解读数据的意识；对人工智能等数字技术感到好奇，具有寻找恰当的人工智能工具解决问题的意愿，善于利用人工智能开展协同创新；根据问题解决需要，主动评估人工智能在不同场景中的适用性及潜在风险，能敏锐辨别人工智能生成内容的价值和可靠性；具有自觉保护个人及他人隐私安全的意识，养成依法合规使用人工智能的习惯。

　　二是协同计算思维。以大模型为典型代表的人工智能，其能力正与日俱增，特别是在推理能力方面，正朝着自我学习、自我训练、自我优化与自我完善的方向不断发展。在人机协同解决问题的各类场景中，人工智能所占据的分量越来越重，发挥的作用也愈发显著。数字素养与技能定义的计算思维主要关注问题的抽象化、模型化、程序化以及自动化。然而，随着人工智能的飞速发展，这种思维模式已难以适应人与人工智能的协同场景。与计算思维相比，协同计算思维从几乎完全由人设计的逻辑，上升到人主导人机协同过程的价值定位，即从遵循“人类负责设计、机器被动执行”的传统逻辑，转变为“人类主导问题解决的方向，充分发挥人工智能的能力以解决问题”的全新思维模式。在这一过程中，协同计算思维着重强调逆向思维、验证性思维和工程性思维。这意味着，在问题解决过程中，人类需要探索应用人工智能的创新性解决方案；同时面对人工智能给出的结果和方案，需要进行批判性分析，仔细考量其合理性与可靠性；另外，还要充分考虑实际场景的具体需求，不断对解决方案进行迭代优化，以实现高效的人机协同。基于上述分析，人工智能素养的协同计算思维概念内涵是指，个体运用计算机科学及人工智能领域的思维和方法，在人机协同问题解决过程中涉及的设定任务方向、系统化分析、方案设计与比较、批判性验证、迭代优化等思维活动。具备协同计算思维的学生，能根据问题解决的场景和需求，对问题进行分解，创新性地探索应用人工智能的最优解决方案；能将人类意图转化为机器可理解的提示词，通过交互设计、模型选用、协同创新等策略实施解决方案，并运用逆向思维和验证性思维对人工智能生成内容的合理性、准确性及可解释性进行批判性分析；能根据反馈结果迭代优化解决方案，并将其迁移到其他问题的解决中，实现高效的人机协同。

　　三是数智化学习与创新。生成式人工智能凭借其强大的内容生成能力，持续拓展人类知识创新的边界，重塑智能时代的创新生态。数字素养与技能定义的数字化学习与创新主要聚焦于数字化平台、工具和资源的简单应用，然而，面对人工智能驱动的跨学科融合创新趋势，这种能力已显滞后。与数字化学习与创新相比，数智化学习与创新强调从单一工具应用向深度人机协作的范式跃迁，即不再局限于对数字资源的整合与处理，而是利用智能工具、平台和资源赋能学习，充分发挥人工智能在跨越时空限制、拓展认知边界等方面的独特价值。此外，数智化学习与创新不仅要求学习者具备驾驭数字工具的能力，还注重激发人与智能系统之间的双向赋能，通过人机协同、人机共创实现知识重构与跨界突破。基于上述分析，人工智能素养的数智化学习与创新概念内涵是指，个体主动选用合适的数智平台、工具和资源作为认知和创新工具，积极开展人机协同的探究性学习和创造性问题解决，自主提升利用人工智能实现创新融合的能力。具备数智化学习与创新能力的学生，能适应智能学习环境，有效利用智能技术、工具开展人机协同的自适应学习和探究实践，感悟人工智能跨越时空限制、拓展认知边界的独特价值；具有强烈的好奇心和探求欲，主动探索人工智能在不同领域应用的新模式，尝试利用人工智能进行数据驱动的发现和基于模型的创造；能利用智能体整合多学科知识，探索跨领域学习与创新的新模式，实现跨界融合和知识创新；能认识到技术创新对国家可持续发展的重要性，具备利用人工智能开展学习与创新实践的能力。

　　四是智慧社会责任。人工智能技术的迅猛发展在推动社会进步的同时，也衍生出算法歧视、生成内容版权归属等新挑战。数字素养与技能定义的信息社会责任倡导版权保护、网络空间安全等规范，这仍是智能时代必须坚守的行为底线。然而，面对人工智能带来的复杂伦理问题与法律困境，智能时代社会责任的内涵与边界亟待拓展。与信息社会责任相比，智慧社会责任从划定伦理道德底线上升到对人工智能技术发展带来的前瞻性伦理挑战的关注，从“遵守既有规则”的被动模式，进阶为“参与规则构建”的主动模式，鼓励个体在推动建立公平、透明、可问责的人工智能伦理体系方面发挥积极作用。此外，智慧社会责任强调推动技术创新与社会可持续发展的平衡，关注人工智能技术与人类社会的和谐共生。基于上述分析，人工智能素养的智慧社会责任概念内涵是指，个体在遵守科技伦理规范和相关法律法规的基础上，有效保护个人隐私与交互数据安全、主动预见并规避伦理风险，自觉参与发展中的人工智能伦理体系构建。具备智慧社会责任的学生，能理解人工智能给人们学习、生活和工作带来的影响，具有保护个人隐私及数据安全的能力；在设计、开发、使用人工智能应用时，能判断算法的合理性和公正性，主动预见并有效应对数据偏见、机器幻觉、算法歧视等人工智能伦理风险挑战；自觉遵守科技伦理规范和相关法律法规，负责任地使用人工智能，尊重他人知识产权和创意成果；认识科技创新与社会可持续发展的关系，明确人工智能的决策边界，合理使用人工智能促进社会健康发展，形成“科技向善”的价值追求；理解自主可控技术对国家安全的战略意义，具有“科技自立自强”的理想信念。

　　培养学生人工智能素养的实践路径

　　为培养学生人工智能素养，各级教育管理部门要坚持统筹谋划，加强顶层设计，推动人工智能全学段教育落地。

　　构建覆盖全学段的人工智能课程体系，建强人工智能素养培育主阵地。一是开齐开足开好信息科技课程。充分利用信息科技国家课程，落实中小学人工智能教育要求。在小学低年级段侧重感知和体验人工智能技术，在小学高年级段和初中阶段侧重理解和应用人工智能技术，在高中阶段侧重项目创作、前沿应用和跨学科主题的探索。二是推动职业教育和高等教育人工智能课程建设。在职业教育阶段瞄准人工智能相关的新职业需求，依据人工智能行业的细分领域，为未来一线工程师和技术人员设计课程和实验体系；在高等教育阶段设置面向一般专业学生的人工智能通识课程，使学生具备基本的人工智能知识与技能，同时面向人工智能专业、计算机专业和软件工程专业的学生，开设人工智能专业课程，培养创新型和研究型人工智能人才。三是开发高质量的人工智能教育资源。根据人工智能教育纲要、课程体系、教学指南等相关文件，依托国家智慧教育公共服务平台，共建共享智能教材、虚拟实验室等形态丰富的人工智能教学资源。

　　探索人工智能跨学科融合培育模式，强化人工智能素养协同培育。一是研发跨学科融合的人工智能教育资源。结合地方优势和学校特色，深度开发融合跨学段、跨学科课程内容的人工智能素养校本课程，支撑学生人工智能素养全方位一体化培育。二是将人工智能培育目标融入各学科常态化课程教学。引导学生利用人工智能平台、工具和资源开展人机协同的自主、合作和探究学习，培养学生利用人工智能技术解决数学、科学等学科问题的高阶思维能力。三是探索人工智能跨学科培育的有效路径。依托生成式人工智能等新兴技术，探索以人工智能素养发展为导向的“师-机-生”交互的新型教学模式，持续开展人工智能技术支持的跨学科实践活动，在人机协同实践中促进学生人工智能素养提升。

　　构建人工智能赋能的评价体系，赋能学生人工智能素养精准培育。一是开展个性化评价和过程性评价。遵循“教-学-评”一体化理念，设计实施人工智能素养导向的学习与探究实践活动，利用人工智能技术收集学生在学习与探究实践全过程中的数据，分析学生的学习行为，实现学生学习动机、学习态度、学习效果、人工智能素养等精准评价，形成“以评促教”“以评促学”的良性循环。二是关注多元化评价。利用人工智能技术对学生人工智能课程学习效果、其他科目学业水平以及现实生活中解决实际问题能力等进行综合评价，构建多维度、立体化的评价体系。三是建立长周期学生人工智能素养跟踪评价和反馈机制。将人工智能素养评价融入学生综合素质评价体系，通过持续性、常态化的数据采集和分析，生成学生成长画像，规划学生人工智能素养发展路径，赋能学生全面而有个性的成长。

　　作者：熊璋系北京航空航天大学教授；朱莎系华中师范大学人工智能教育学部副教授。

　　来源：《中国网信》2025年第5期