《关于深化中小学人工智能教育的指导意见》由教育部办公厅于2024年11月28日发布，旨在通过系统化、常态化的课程体系和教学评价，推动中小学人工智能教育的深入发展，培养新时代创新型青少年人才。该指导意见明确了六大核心任务与策略措施，包括构建系统化课程体系、实施常态化教学与评价、开发普适化教学资源、建设泛在化教学环境、推动规模化教师供给和组织多样化交流活动。

一、内容解读

（一）主要内容与目标

1.课程体系与教学评价：指导意见强调要构建系统化的课程体系，实施常态化的教学与评价。根据不同年级段，小学低年级段侧重感知和体验人工智能技术，小学高年级段和初中阶段侧重理解和应用人工智能技术，高中阶段则侧重项目创作和前沿应用。

2.普适化教学资源与泛在化教学环境：开发适合中小学生的教育资源，建设泛在化的教学环境，以支持学生随时随地进行学习。

3.教师供给与培训：推动规模化教师供给，并加强教师培训，确保教师具备教授人工智能课程的能力。

4.城乡统筹与资源均衡：支持农村和边远地区学校，实现课程互联互通，共同提升人工智能教育质量。

5.评价体系与激励机制：将中小学人工智能教育开展情况纳入督政督学指标体系，并探索将人工智能素养纳入学生综合素养评价体系。

（二）核心要求与保障策略

1.立德树人与以人为本：指导意见强调立德树人、以人为本，注重激发学生的兴趣和探索精神。

2.统筹规划与逐步实施：通过整体规划与逐步实施，确保人工智能教育的有序推进。

3.多方协同与资源整合：吸纳政府相关部门、高校、科研院所及高科技企业的参与，形成协同实施机制。

4.经费保障与政策支持：确保经费充足，支持课程资源开发、教师培训和硬件设施建设。

（三）实施路径与挑战

1.实施路径：指导意见提出了明确的实施路径，包括顶层设计、课程设置、教材开发、教学形态创新等。

2.面临的挑战：当前中小学人工智能教育仍面临课程标准不统一、师资力量不足、资源配置不均等问题。

二、总结

《关于深化中小学人工智能教育的指导意见》通过系统化的课程设计、常态化的教学评价、多元化的教学资源和环境建设，旨在全面提升中小学人工智能教育的质量和效果。同时，该指导意见还强调了政策支持、经费保障和多方协同的重要性，以确保人工智能教育的顺利推进和可持续发展。通过这些措施，中小学人工智能教育有望为社会培养出更多具有创新能力和实践能力的青少年人才。

三、具体实施措施

根据《关于深化中小学人工智能教育的指导意见》的具体实施措施，主要包括以下几个方面

(一)构建系统化课程体系：

根据不同学段的特点，制定相应的课程内容。小学低年级段侧重感知体验，高年级段和初中侧重理解应用，高中侧重项目创作和前沿应用。

将人工智能教育纳入课后服务项目和研学实践，推动产学研用结合，研发学习类课程和教学案例。

(二)实施常态化教学与评价：

统筹相关课程和课后服务，防止重复交叉。

注重培养解决实际问题的能力，推进任务式、项目式、问题式学习。

探索将AI素养纳入学生综合素养评价体系。

(三)开发普适化教学资源：

开发广泛适用的教学资源库，建设泛在化教学环境。

设立教育基地，均衡配置实验室资源，升级数字化教学环境。

(四)推动规模化教师供给：

加强AI教育师资队伍建设，通过招聘、引进、转岗等方式充实队伍。

鼓励高校开设AI教育相关专业，培养未来教师队伍。

将AI教育教师培训纳入计划，提高教师专业化水平。

(五)组织多样化交流活动：

鼓励学校通过多种形式活动丰富AI体验与实践。

组织课程拓展和交流活动，为学生提供展示平台。

在“中学生英才计划”中加强AI相关领域青少年人才培养。

(六)保障措施：

强化组织领导，确保经费充足。

促进城乡教育均衡发展，加大对农村和边远地区学校的支持力度。

加强评价体系的引领作用，确保教学质量。

四、如何解决中小学人工智能教育中师资力量不足的问题？

解决中小学人工智能教育中师资力量不足的问题，可以从以下几个方面入手：

(一)加强师资培训体系建设：

构建多层次培训体系：通过国家培训项目和多层次的教师培训计划，开展形式多样的人工智能师资培训活动。例如，美国开发了基于人工智能的自适应学习系统，日本开展基于编程和机器人的教师教学培训，新加坡启动了“AI新加坡”项目等。

引入外部资源：打破学校界限，引入外部资源，建立跨区域的教研共同体，提供针对性的支持与培训，确保AI教育资源在更多学校落地。

(二)优化教师培训内容和模式：

开发实操性强的培训资源：建设翔实、普惠、具备实操性特征的师资培训资源，以满足中小学人工智能教育的需求。

构建“AI-3S”教学模式：将AI课程教学空间（Space）、AI课程教学形式（Style）、AI课程教学策略（Strategy）三者进行有机融合，构建中小学人工智能师资培训“AI-3S”教学模式，并在实践中应用。

(三)提升在职教师的专业素养：

职后培训：重点关注在职教师的培训，拓展人工智能空间，开发人工智能课程资源，构建可行的中小学人工智能师资培训教学模式，开展针对在职中小学人工智能教师的职后培训。

引入高校和企业资源：聘请高校和知名企业的人工智能人才作为中小学兼职教师，邀请人工智能专家、高新企业骨干进入中小学校园组建人工智能课程或项目研发团队。

(四)加强师范类高校的人工智能学科建设：

培养专业化人才：师范类高校应加快人工智能学科建设，培养适合中小学人工智能教育的专业化人才。在中小学教师职前培养和教育培训中增设人工智能相关内容，鼓励信息技术教师与数学、科学、物理等学科教师共同建设人工智能课程。

(五)推动政策支持和多方合作：

政府政策牵引：推动规模化教师供给，将人工智能教育教师培训纳入计划，提高教师专业化水平。

多方合作机制：积极探索政府政策牵引、高校学术引领、学校实践落地、企业技术支持“四位一体”的组织支持机制。

五、中小学人工智能教育的课程标准是如何制定的？

中小学人工智能教育的课程标准制定过程涉及多个方面，包括政策引导、课程内容设计、实施建议等。以下是详细的制定过程：

(一)政策引导：

国家层面高度重视中小学人工智能教育，将其纳入人工智能整体发展战略中一体部署推进。2017年，国务院颁布《新一代人工智能发展规划》，明确提出在中小学阶段设置人工智能相关课程。

2018年，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，要求完善课程方案和课程标准，使中小学人工智能和编程课程内容能充分适应信息时代、智能时代的发展需要。

2022年，教育部印发《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》，将包含编程的信息科技课程从原有的综合实践活动课程中独立出来。

(二)课程标准的制定：

华东师范大学与上海人工智能实验室联合编写了《中小学人工智能课程标准》，旨在构建科学开放的课程体系，为中小学人工智能教育提供参考。

该课程标准涵盖课程性质、基本理念、核心素养、课程目标、结构、内容与要求、评价标准及实施建议等六个方面。

课程标准明确了中小学人工智能课程的性质与理念，精炼了中小学人工智能课程的五大内容结构，制定了详细的课程内容、具体要求与评价标准，并给出了课程实施的具体建议。

(三)课程内容设计：

课程内容设计依据包括促进学生核心素养、参考现有课程标准和最新研究成果、考虑学生认知特征和知识体系、以项目式学习为主要内容。

课程主题包括人工智能概念与历史、方法与实现、伦理与社会，旨在全面培养学生的智能素养。

课程结构涵盖人工智能概念与历史、应用与技术、感知与数据、方法与实现、伦理与社会五个主题，以项目式学习为主要形式，促进知识习得与实践能力的提升。

(四)实施建议：

课程标准强调教育性、选择性和连贯性，旨在培养适应智能社会发展的未来公民，支撑学生人工智能核心素养的发展，满足学生对人工智能的学习兴趣，推动智能时代的学习创新。

教育部在全国遴选确定了184个中小学人工智能教育基地，引导学校加强人工智能教育探索。

各级各类学校在办学过程中，也创新性地开发了很多地方课程和校本课程，综合比较这些课程，可以得出结论：中小学人工智能教育按照感知人工智能、理解人工智能和探究人工智能的梯度进行设计，以编程教育为核心，集中在算法、编程和机器人开发三部分。

六、如何确保城乡教育资源的均衡分配？

在推动中小学人工智能教育过程中，确保城乡教育资源的均衡分配需要从多个方面入手，具体措施包括以下几个方面：

(一)加大资金投入和基础设施建设：

资金支持：政府和社会应加大对农村和边远地区学校的支持力度，确保这些学校具备基本的网络和教学设备，帮助学生直达AI教育资源的通道。

基础设施建设：确保乡村学校的网络和教学设备覆盖，建立多元化的资金支持机制，鼓励各类机构参与乡村教育设施的建设。

(二)提升师资力量：

教师培训：对在职教师进行AI知识和教学技能的培训，提高教师的专业素养，使他们能够更好地开展AI教育。

城市骨干教师支援：定期派遣城市骨干教师到乡村交流，提高教师教学资源的输出，同时组织教师培训和交流活动。

补充专业教师队伍：鼓励高校相关专业的毕业生到中小学任教，确保AI教育能够高质量、高效地开展。

(三)量身定制教学模式：

结合地方特色：在乡村的实际应用中，考虑到不同学校的规模、条件以及学生的需求，开发适合乡村的教学体系。例如，结合当地的特色文化和生产场景，推动AI教育的本土化，拉近学生与科技的距离。

灵活调整教学内容：在乡村教学中，不同程度的理论和实践结合应灵活调整，并鼓励创意化的教学方法，增强学生的学习兴趣。

(四)利用网络平台实现资源共享：

网络课程共享：通过网络平台实现城乡学校人工智能教育相关课程的互联互通，让农村学生也能享受到和城市学生相似的教育资源。

优质教育资源共建共享：推动优质教育资源共建共享，缩小城乡人工智能教育差距。

(五)转变观念，凝聚社会合力：

家长和社会支持：强化对家长的宣传引导，帮助他们更新教育观念，地方政府应在政策上给予支持，建立人工智能实验室和科普活动，营造社会共同关注的良好氛围。

结对帮扶活动：城乡学校开展结对帮扶活动，共享教学经验，共同提升人工智能教育质量。

(六)政策倾斜和资金扶持：

政策支持：各地教育行政部门要通过政策倾斜和资金扶持，推动人工智能教师流动，利用网络平台实现城乡学校人工智能教育相关课程的互联互通。

建立中小学人工智能教育基地：建设中小学人工智能教育基地，终实现教育资源的优化配置，确保每个学生都能在良好的学习环境中接受教育。

七、面对中小学人工智能教育的挑战，有哪些成功案例

面对中小学人工智能教育的挑战，以下是一些成功案例和最佳实践，可以为其他学校提供借鉴：

1.浙江的全面推广：浙江省在2023年将人工智能纳入中小学基础性课程和必修课程，中小学科学、数学等学科都将大篇幅融入人工智能教学内容。杭州市余杭区教育局在2020年初启动了人工智能教育项目，涉及96所中小学和2所基地，当年覆盖全区3万余名学生。温州市也于2021年3月印发了《温州市中小学推进人工智能教育实施方案》，计划到2025年实现人工智能教育全覆盖。

2.深圳和广州的探索： 深圳有61所中小学参与“中小学人工智能教育项目”实验，而广州计划在全市学校开展AI课程实验，预计到2022年实现AI教育全覆盖。这些城市通过动手实践课程，让学生通过亲身体验感知AI知识，强调学生动手实践，建立基础认知体系。

3.江苏省某小学与高校合作： 江苏省某小学与高校合作，让学生直接接触人工智能研究。这种合作模式不仅提供了丰富的实践机会，还为学生提供了与专家面对面交流的机会，极大地激发了学生的学习兴趣和创新能力。

4.深圳中学南山创新学校： 学校整合企业和其他社会资源，组建了三环形科创教练队伍：内环由学校信息技术、科学、综合实践等学科专业教师组成；中环吸收部分创新意识强、教学水平高的其他学科教师加入，开展项目式学习；外环引进校外科创企业专业技术人员及部分有科技特长的家长义工，逐步建立起一支跨学科、爱创新的人工智能教练团队。为提升教师开展人工智能教育的专业能力，学校组建由各学科教师参加的“AI+项目化学习研究小组”，共同开展人工智能教育教学实践研究，深入剖析人工智能在学科教学、个性化学习以及教育评价等方面的具体应用场景，并结合国内外成功案例进行详细解读，让教师明晰如何将人工智能技术有效融入教育教学各环节。同时，为不同阶段教师制定分层目标：对于部分老教师，培训目标是掌握人工智能教育的基本概念、常见教学工具的使用；对于年轻教师，目标则是能够将人工智能技术深度融入课程设计、教学实施与评价等环节，探索数字赋能学习模式。

5.重庆实验小学： 重庆实验小学建设了多功能的人工智能教学平台，聚焦学生的动手实践和体验。这种平台不仅提供了丰富的硬件设备，还支持多种AI扩展，如图像识别、文字识别、语音识别等，为学生提供了多样化的学习选择。

6.北京师范大学与腾讯合作： 北京师范大学与腾讯合作开发了一系列贴近学生生活的课程资源，这些资源通过项目式学习、激发兴趣、同伴互动和游戏化元素，设计高质量课程，帮助学生更好地理解和应用人工智能技术。

7.上海长宁区绿苑小学： 上海长宁区绿苑小学推出了畅学AI青少年AIGC种植课程，通过AI技术与农业结合，让学生在实践中学习AI知识。这种跨学科的课程设计不仅提高了学生的动手能力，还培养了他们的创新思维。

8.吉林省实验中学：激活社会资源，培养人工智能创新人才。吉林省实验中学以人工智能引领构建以人为本的创新教育生态，引导学生广泛参与探究实践。一方面，学校打通“科学家+导师”的伙伴合作协同育人路径，特别强调在人工智能这一前沿领域的教育投入，聘请省内高校专业教师作为校外导师，为学生提供深入接触和参与人工智能研究的机会。另一方面，除了与中国科学院、吉林大学、吉林省科技馆等进行多角度合作，发挥高校、科研机构在创新人才早期培育与识别、指导学生科学探究等方面的助推力外，学校还积极与企业和研究机构合作，搭建实践平台，让学生在真实环境中体验人工智能的应用。

9.重庆两江新区礼嘉实验小学：构建“三位一体”的人工智能教育资源体系，学校整合场地资源，建好人工智能教育阵地。以少年人工智能学院为载体，配备玛塔机器人教室、人工智能教室等10大智慧教学场域，打造可视化的人工智能长廊和体验式的人工智能活动区，形成人工智能教育科普阵地。学校整合数字资源，依托国家中小学智慧教育平台科普教育板块、两江新区智慧教育云平台等，引入人工智能特色资源，建设60余节小学人工智能实验教学微课、优课及其配套资源，以及12节“5G+VR”的小学人工智能虚拟实验课程。学校整合课程资源，构建人工智能教育三级课程螺旋体系：低段“人工智能+思维”科创启蒙课程，中段“人工智能+设计”合作探究课程，高段“人工智能+创造”创新实践课程。

八、人工智能教育的行业误区

“没有专门教室，就开辟菜园；没有实验仪器，就观察种子、蚂蚁；没有钱，就做纸飞机。”湖南省怀化市麻阳苗族自治县第一锦江小学校长谭永凤介绍。这两年，这所“薄弱校”因地制宜发展科学教育，被评为首批全国中小学科学教育实验校。不少学校都采用类似方式，让科学教育走上轨道。在《义务教育科学课程标准（2022年版）》中，接地气的导向也很清晰，例如在学习活动建议中，提到的多是白糖、食盐、沙子等材料。

为什么还有一些校长教师感到“吃紧”呢？不难发现，他们的关注点集中在“机器人、编程”等项目上。

“把科学教育窄化为人工智能教育是一个误区，把人工智能教育等同为机器人和编程教育也是误区。”华南师范大学教育人工智能研究院常务副院长胡小勇表示，人工智能教育是科学教育的一个领域，同理，机器人、编程教育也只是人工智能教育中不同类的应用场景，不可以偏概全。

在深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心核心成员、中国人工智能学会中小学工作委员会副主任委员龚超看来，部分学校急于展示教学成果，安排学生完成看似“高大上”的项目，实则学生往往只是机械地按照教程操作，对背后的核心概念知之甚少。“人工智能教育的核心目标，不是让学生成为工具的使用者，而是让他们成为思考者和创造者。”龚超说。

《通知》对“误区”进行了纠偏：小学低年级段侧重感知和体验人工智能技术，小学高年级段和初中阶段侧重理解和应用人工智能技术，高中阶段侧重项目创作和前沿应用。“什么是感知体验？比如，‘为什么可以人脸识别解锁手机？’‘为什么购物平台会给妈妈推送化妆品，给爸爸推送体育用品？’这些都是人工智能生活应用的场景，无需昂贵设备就能实现。”胡小勇说。

八、如何迈过硬件“门槛”？

当前，一些企业以“硬件+软件”的形式，将人工智能课程打包出售给学校，价格不菲。

福建省三明市尤溪县实验小学副校长蒋际君对此颇有感触。作为全国青少年人工智能活动特色单位，这所山区学校是如何冲破硬件“壁垒”的呢？

经过多年探索，蒋际君自学开源硬件、3D建模软件，自主开模设计人工智能学习套件，把硬件成本降至百元；在免费开源图形化编程平台基础上，二次开发人工智能学习套件的硬件模块图形化编程库，降低购买软件的成本。

蒋际君算了一笔账：学校花费3万多元就装备了120套人工智能套件，足够用于人工智能普及课程的大班教学；在创客类社团中，原本三四千元只能组一支队伍，现在够8支队伍用。

“硬件门槛是发展人工智能教育不可避免的挑战，但这一挑战并非不可逾越。”华中师范大学教授、教育部教育信息化战略研究基地（华中）常务副主任吴砥表示，近年来，各级各类学校基础设施建设已经有了显著改善。

胡小勇认为，学校可以通过开源资源减少对昂贵硬件的依赖，通过集团化办学提高资源的集成化使用效能；倡导企业承担社会责任，将更多社会科技场馆向中小学开放；政府要做好顶层设计和统筹，尤其要为条件薄弱地区的学校提供兜底保障。

吴砥将目光投向数字化。“国家中小学智慧教育平台已开设中小学人工智能教育栏目，各地各校可以研发、上传与免费下载使用人工智能教育教学资源，实现人工智能教育优质资源共建共享。”他还建议，建立以区域为单位的中小学人工智能教育共享平台，鼓励区域内不同中小学轮流使用，降低人工智能教育成本；借助慕课或学校自主研发的线上教学平台，学生可以随时随地学习人工智能知识，降低硬件成本和学习门槛。

九、“低成本”如何办得好人工智能教育？

那么，“低成本”办好人工智能教育的路径在哪儿？

2024年12月，一堂“不插电”的人工智能语音识别课堂在教育部中小学人工智能教育基地展示交流活动中呈现。学生被分为语音发出者组和机器组，以“他借了我一本书”为例句，扮演语音发出者的学生向扮演机器的学生提出挑战。这堂人工智能课没有使用一台电子设备，但学生通过情境演示认识到，词汇、标点、断句等元素可以提高人工智能语音识别准确率，也理解了语音识别背后的策略。

对此，胡小勇表示：“无论技术如何发展，数据和算法的基础性规律是不变的。”华南师范大学教育人工智能研究院开发了《不插电的人工智能课（活动手册）》，依托日常生活场景深入浅出地介绍了智能导航、图像识别等多种人工智能应用，再通过数字支教，将人工智能课堂专递到乡村小规模学校，服务好“乡村的学校、农村的娃”。

办好人工智能教育，更要发挥教育者的智慧。

吴砥认为，应加强教师数字素养，构建“素养测评—定制研训—教学实践”三位一体的教师数字素养培训体系，建立科学激励机制，鼓励教师积极将人工智能技术与教学、育人和管理深度融合。

“应当引导更多学科教师学习人工智能基础知识，让人工智能赋能教育教学。”龚超表示，当前人工智能入门门槛已大大降低，学习资源丰富，教师应积极拥抱教育新模式。他建议，构建大中小学循序渐进的课程体系，评选优秀教材和典型案例，帮助教师更科学地进行教学。同时，他还呼吁更多专家到教师身边进行指导。

胡小勇表示，教师还应关注人工智能教育的伦理诚信建设，关注技术背后的人文精神。

十、人工智能教育的探索与发展

目前，人工智能教育在中小学的推广仍处于初步探索阶段。为了提升人工智能教育质量，学校应根据实际，进行课程系统性规划和实施路径的优化，确保人工智能教育能够常态化、可持续地开展，可采取以下举措。

一是探索AI+跨学科整合开课，优化教学内容与课时结构。跨学科主题学习是《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》的亮点，要求各门课程用不少于10%的课时设计跨学科主题学习，倡导“素养立意、综合学习、融合创新、具身行动”。这种学习方式能够充分发挥人工智能基础优势，促进学生对人工智能的启蒙、体验，利用人工智能开展实践、创作等具身行动。例如，北京市第二中学利用人工智能探索综合学科拔尖创新人才培养，聚焦学生解决问题的创新能力、将创新想法转变为实际工程作品的物化能力，为学生提供实践导向的教育体验。北京市第十八中学打造了一系列数字人学习伙伴，有历史长廊的“商鞅”、艺术殿堂的“达·芬奇”、文采飞扬的“李白”、探讨物理学奥秘的“爱因斯坦”等。

二是应用优质线上资源，实施“双师”课堂教学，做好国家课程、地方课程、校本课程三级课程建设。鼓励区域与中小学校集合资源优势，按照课标要求加强人工智能相关课程设计、实施。积极谋划建设地方课程，研制中小学人工智能地方课程建设指导性文件，针对不同学段学生的认知能力和区域经济、社会、科技以及教育发展特色，分学段设计课程内容，同步开发教学指南、学生活动手册和其他配套教学资源，全市统筹开设人工智能地方课程。鼓励中小学开展校本课程建设，结合学校发展特色和学生特点，自主建设人工智能实践应用的拓展性、拔尖创新性校本课程；组织开展人工智能领域的跨学科主题学习、项目式学习、实践类学习等个性化学习活动，同时可以将人工智能教育纳入课后服务和研学实践。例如，中国人民大学附属中学建设AI+X跨学科特色课程群，自主研发20多门课程，横向涵盖计算机科学、数学、生物学、认知神经科学、心理学、社会学、哲学等学科。

三是做好人工智能教育数字平台、人工智能实验室建设和学习资源开发。人工智能教育体现综合性、实践性和创新性，需要有基础的人工智能学习体验、实践应用、创新创造的条件和空间。一方面，北京市积极协调人工智能企业共建人工智能教育的教学、学习和实践资源平台，协同区域和学校开展应用场景试点探索。今年4月，北京市教委组织召开教育领域人工智能应用试点校企对接会，全市25所试点学校与8家人工智能企业开展基于教育应用场景的探索。例如，北京市第八十中学建立了智能与人机交互实验室等11间人工智能相关实验室，纵向支持小学以图形化编程为主、初中以物联网人工智能为主、高中以机器学习为主的人工智能系列课程，横向进行跨学科交叉融合，让学生能够更好地进行创意交流和协作实践。另一方面，加强人工智能教育相关教学、学习资源的开发。在建设“北京数字学校”、北京市“空中课堂”过程中，市级教研部门带领全市信息技术学科教研员、优秀教师设计开发系列人工智能模块数字课程，同时鼓励区域和学校自主开发课程资源。例如，东城区组织信息科技骨干教师并集合高校、技术公司等力量，从2019年开始开发人工智能学习资源，基于学生学习特点，兼顾学科教师的知识储备情况，内容安排由浅入深梯度设计，完成了“走近人工智能”“图像识别”“大数据与信息安全”“算法学习及编程实践”“机器学习”等课程模块资源建设。

四是依托数字化教学平台，实现“教—学—评”一体化，创新教学方法。推进应用任务式学习、项目式学习、问题式学习等教学形式。基于任务式学习，学生在完成人工智能相关任务的过程中掌握知识和技能。项目式学习则可以让学生以小组合作的方式完成一个较大的人工智能项目，培养团队协作和问题解决能力。问题式学习引导学生围绕人工智能领域的问题进行探究（如人工智能对未来职业的影响等），指向学生批判性思维和创新能力的提升。

五是推进人工智能教师培训和教师人工智能专题培训。发挥市、区、校三级培训联动机制，采取市级全员通识培训、区级种子教师培训和校本实践实训相结合的方式，突出应用导向、问题导向和目标导向，提升教师主动应用人工智能技术优化教育教学的意识和能力。今年4月，北京市启动“人工智能赋能教育教学能力提升”基础教育干部教师全员专项实训。海淀区作为试点先行探索，面向各中小学骨干教师开展“学科智能教学进阶培训”，面向43个教育集团教师培训负责人开展“领导力进阶培训”。通过培训学习，教师不仅深刻理解并认同了“学好人工智能”“用好人工智能”对于学生成长与教师发展的意义，更了解了人工智能与课堂教学融合、促进教师专业发展的理论与方法，能够自觉开展智能教学实践与反思，以创新教育教学生态。

十一、企业应该提供什么样的人工智能教育相关产品

（一）课程教学平台类产品

1.人工智能课程学习平台：

提供系统的人工智能课程体系，涵盖从基础知识（如机器学习的基本概念、算法原理）到进阶内容（如深度学习模型的构建与应用）的完整教学。课程内容可以通过多种形式呈现，包括动画视频用于讲解抽象概念，如神经网络的工作原理；文字教程详细阐述理论知识；还有实际案例和项目展示，帮助学生理解如何将人工智能应用于实际场景。

具备智能学习路径规划功能，根据学生的学习进度、知识掌握程度以及测试成绩，为每个学生量身定制学习计划。例如，对于在图像识别基础概念部分掌握较好的学生，系统会加快推进其在更复杂的图像分类项目中的学习进度。

2.编程教学与实践平台：

支持多种编程语言，如 Python、Java 等，这些语言在人工智能领域应用广泛。平台提供代码编辑环境，具有智能代码补全、语法错误检查和提示功能。例如，当学生编写一段用于数据预处理的 Python 代码时，系统能够自动补全常用的函数名，并在语法错误出现时及时提示修改建议。

提供丰富的人工智能编程实践项目，如简单的手写数字识别、情感分析等。学生可以在平台上获取项目所需的数据、参考代码示例，并在实践过程中逐步掌握如何运用编程实现人工智能算法。

（二）实验设备与工具类产品

1.人工智能实验套件：

包含硬件和软件两部分。硬件方面，有传感器（如摄像头、麦克风、距离传感器等）、微控制器（如树莓派）等组件，用于数据采集。例如，在一个基于人工智能的环境监测项目中，学生可以使用温度传感器和湿度传感器采集环境数据。软件方面，配备易于操作的实验软件，支持学生将采集的数据进行预处理，并应用简单的机器学习模型进行分析，如线性回归模型用于预测温度变化趋势。

实验套件提供详细的实验手册，包括实验目的、步骤、预期结果以及拓展实验建议。这些手册可以引导学生完成从基础实验（如简单的数据分类实验）到复杂实验（如构建一个小型的智能语音控制系统）的探索。

2.虚拟实验室软件：

利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术创建虚拟的实验环境，让学生可以在虚拟空间中进行人工智能实验，不受时间和空间的限制。例如，在虚拟实验室中，学生可以模拟复杂的自动驾驶场景，通过调整神经网络的参数来观察车辆的行驶行为。

软件提供实时的实验指导和反馈，当学生在实验过程中出现操作失误或结果异常时，系统能够及时指出问题所在，并提供解决方案。同时，虚拟实验室还可以记录学生的实验过程和结果，方便教师进行评估。

（三）资源与内容管理类产品

1.人工智能教育资源库

整合大量的人工智能教育资源，包括学术论文、行业报告、教学课件、视频教程、开源代码库等。这些资源按照不同的主题（如机器学习算法、自然语言处理应用）和难度级别进行分类，方便教师和学生检索和使用。

资源库具备智能推荐功能，根据教师的教学计划和学生的学习轨迹，推荐相关的资源。例如，当教师准备讲授自然语言生成的课程时，系统会推荐最新的研究论文和生动的教学视频。

2.教材与教案智能生成工具：

帮助教师根据学校的教学大纲和学生的特点，快速生成个性化的教材和教案。教师可以输入教学目标、知识点、教学方法等信息，工具通过人工智能算法，结合丰富的教育资源，生成结构合理、内容丰富的教材章节和详细的教案。

该工具还能根据教学过程中的实际情况和反馈，对教材和教案进行动态调整和优化，确保教学内容的时效性和有效性。