素養導向的小學人工智能“教什么”

摘要：智能時代對中小學教育提出新的挑戰，人工智能進課堂、進教材已成為各國教育的重要課題。《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》將人工智能作為邏輯主線之一組織課程內容，但是由于小學階段未獨立設置人工智能內容模塊，一線教學仍然面臨“教什么”的困頓。已有研究雖進行了積極探索，但仍存在目標不明、體系不清、育人效果不理想等問題。為了進一步明確小學階段人工智能教學內容脈絡，該研究基于扎根理論，以3份政策文本和32份半結構化訪談資料為研究對象，經開放式編碼、主軸編碼、選擇性編碼三級編碼，構建了包括人工智能系統體驗、人工智能計算方式、人工智能系統設計與開發、人工智能倫理與安全以及人工智能思維五個維度的小學人工智能教學內容理論模型。該研究可為新課程背景下小學人工智能教學的開展提供參考與借鑒。

關鍵詞：人工智能；素養教學；扎根理論；信息科技課程

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

一、引言

2022年4月21日，具有里程碑意義的《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱《新課標》）發布。義務教育信息科技課程取得獨立課程地位，并圍繞數據、算法、網絡、信息處理、信息安全、人工智能六條邏輯主線組織課程內容。但是，有一線教師在研讀《新課標》后發現，“人工智能”一詞在小學階段課程內容標準中出現的次數屈指可數。小學人工智能不需要教了嗎？顯然不是。早在2017年，《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃》就指出在中小學階段開設人工智能課程。中央電化教育館和中國教育學會中小學信息技術教育專業委員會迅速做出響應，分別于2021年11月和2021年10月發布了《中小學人工智能技術與工程素養框架》（以下簡稱《框架》）與《中小學人工智能課程開發標準》（以下簡稱《標準》），為探索中的中小學人工智能課程與教學提供了重要參照。2021年1月，教育部明確表示，我國已根據需要將人工智能教育內容納入中小學信息科技課程中。這意味著，人工智能教學已成為國家獨立課程——信息科技課程的重要內容，需要遵循《新課標》的理念、思想與內容規約。從《新課標》來看，小學階段雖未設置獨立的人工智能模塊，但是把人工智能作為一條隱線融入各模塊教學中。目前小學人工智能教學內容尚處于各行其是狀態，素養培育效果并不理想，急需以《新課標》為綱確立新內容體系。因此，研究采用扎根理論，以《新課標》為主，以《框架》和《標準》為輔進行分析，同時結合對信息科技課程領域專家的半結構化訪談，力圖進一步厘清素養導向的小學人工智能教學內容脈絡。

二、研究現狀與問題分析

自人工智能進入中小學教育以來，關于小學人工智能“教什么”的探討便不絕于耳。學者們從多視角對內容結構進行了研究。例如，謝忠新立足認知發展視角，按照“認識-感悟-嘗試”三個層次規劃小學人工智能內容，并強調小學階段重“看”“聽”“動”“說”“想”[1]。張志新基于教材分析和專家訪談，將人工智能劃分為基礎知識、典型應用、編程操作與倫理知識四個內容模塊，指出小學階段重在感悟和嘗試[2]。盧宇等人從目前中小學人工智能教學內容存在兩級分化現象入手，指出當前小學人工智能教學內容或紛繁復雜、難窺堂奧，或淺嘗輒止、停于表層，均不利于學生對人工智能概念和思想的認知。為此，他們嘗試從人工智能學科本質出發，構建了包括感知、推理、決策、學習、交互與道德六個維度的內容體系[3]。不難看出，學者們對小學人工智能教學側重體驗與感知持認同態度，但對小學人工智能教學內容的研究莫衷一是，尚未達成統一認識。

在一線教學領域，各地也進行了積極探索，但這種“教學內容分化”現象仍時有發生，甚或成為“家常便飯”。究其原因，一是未能站在學科本質與學生認知聯結的視角去厘清教學內容，導致內容“包羅萬象”，不明所以。當前教學內容維度的劃分多源自國際鏡鑒或感性經驗，一方面國際經驗并不完全適用于我國人工智能教學實際，另一方面小學人工智能教學經驗多流于硬件拼搭、編寫程序，看似轟轟烈烈、百花齊放，實則難窺人工智能本質，學生思維與素養發展更無從談起。二是專門針對小學人工智能的教學內容體系缺失。現有內容框架或是僅在上位層面規約“體驗”“感悟”“探索”等認知行為動詞，“自主可控”“原始創新”等內容新樣態無從體現，或是根據經驗界定人工智能教學內容范疇，如“圖形化編程基礎知識和基本操作”“機器人的應用結構和主要實例”[4]等，或是將教學方向簡化為人工智能技術產品的體驗，對體驗的目的語焉不詳。這些碎片化知識、技能及活動是否適切小學生認知發展，具體要達到什么水平，需要形成何種學科觀念等問題難以澄明。

《新課標》的發布，為小學人工智能教學內容的重構提供了上位指引，有助于打破當前小學人工智能教學內容“各自為戰”“一盤散沙”等局面。由于小學階段尚未設置獨立的“人工智能”模塊，因此需要以《新課標》為綱，深挖內隱于《新課標》中的人工智能教學內容，厘清人工智能教學內容脈絡，為素養導向的小學人工智能教學提供參考與借鑒。

三、研究設計

（一）研究對象分析

目前，面向全國范圍指導小學人工智能教學的政策文本共有3份：《新課標》《框架》與《標準》。其中，《新課標》是義務教育信息科技課程的國家標準，是國家對基礎教育信息科技課程（包含人工智能教育）的基本規范和質量要求，具有權威性與強制性。在《新課標》中，人工智能作為六條主線之一，貫穿義務教育全學段人工智能教育內容模塊設計，并按照學生認知特征和學科知識邏輯螺旋上升，即遵循“應用系統體驗—機器計算與人工計算的異同—倫理與安全挑戰”的邏輯。綜觀義務教育全學段內容模塊，人工智能僅在九年級顯性呈現，在其他學段均內隱于各內容模塊中。

相對于《新課標》，《框架》與《標準》分別是中央電教館和中國教育學會制訂的面向人工智能教育的專門文本，其內容更具針對性，更為詳實與具體。但是，二者也存在發布時間早于《新課標》，其內容邊界與《新課標》不完全一致的問題。因此，以《新課標》為主、以《框架》與《標準》為輔，同時結合專家訪談進行扎根分析，既有利于深刻理解國家課程對人工智能內容的規約，明確小學人工智能教學內容的邊界，又有利于在此基礎上把握小學人工智能教育的全貌，破解小學人工智能“教什么”的困惑。

（二）研究方法與工具

1.研究方法

研究主要采用扎根理論分析方法，對3份政策文本和32份半結構化訪談數據進行開放、主軸與選擇三級編碼，致力形成小學人工智能教學內容理論模型。扎根理論的優點在于從原始資料中產生實質理論，進而建構一個統一的、概念密集的形式理論[5]。之所以采用扎根理論而未采用內容分析法，一是因為小學人工智能教學內容內隱于《新課標》各內容模塊中，用內容分析法得出的量化數據不具有統計學意義，二是因為對《框架》和《標準》兩個文本的內容分析盡管具有統計學意義，但其分析結果可能與《新課標》要求不完全一致。此外，為了進一步加深對《新課標》的理解，深挖其中的人工智能教學內容，研究還對部分課標組專家、信息科技課程與教學研究領域專家、教研員與一線教學名師進行了半結構化訪談，將訪談文本也作為扎根分析的重要內容。

2.研究工具

研究使用NVivo11.plus軟件進行三級編碼分析。該軟件具有強大的編碼、詞頻分析功能，能幫助用戶高效處理質性數據，為研究人員提供便利，保證質性分析的嚴謹性與可行性。

在兩位研究人員分別對3份政策文本進行分析時，約定重點分析《新課標》中的小學必修課程內容，以及《框架》和《標準》中符合《新課標》規定的小學三到六年級內容。兩個輔助文本與《新課標》相應維度的對應關系如表1所示。當兩位研究人員的編碼結果有不一致時，二者共同商討并根據達成意見再次編碼。

（三）信效度分析

1.信度分析

信度是指使用相同方法測量同一物體時結果保持一致的程度。本研究采用兩位研究者“背靠背”編碼方式，即兩位研究者根據事先的編碼約定獨立編碼。結果顯示，兩位研究者編碼結果為高度一致（kappa值=0.64），有個別不一致之處經二人共同商討后再次編碼，最終編碼結果趨向一致。

2.效度分析

效度是指使用測量工具或手段所測量到的結果反映想要考察內容的程度。本研究主要通過以下兩方面工作保證研究的效度。一是根據目的性抽樣原則，抽取“能為本研究提供最大信息量的人或物”[6]。分析對象由政策文本和訪談資料組成。政策文本為《新課標》《框架》和《標準》，均為當前面向全國范圍指導小學人工智能教育的政策性文本。訪談對象由課標組專家、教研員和一線教學名師組成，他們均對信息科技新課程和人工智能教育有獨到的認識，且通過分層抽樣盡可能多地收集原始資料。二是采用參與者檢驗法，在形成編碼結果后將研究的初步結果反饋給部分訪談對象，有25位受訪者參與并表示同意。

四、研究過程

（一）開放式編碼：教學內容要點提取

開放式編碼是將原始資料打散，賦予其相應的概念，然后對概念進行比較、整合形成范疇的過程。經開放式編碼，研究共抽象出83個初始概念，對其進一步范疇化，聚攏為13個范疇，分別為場景感知與體驗、智能控制系統體驗、數據處理、算法與編程、設計與開發、過程與控制、人機交互、人工智能概念與實現、數字社會倫理規范、自主可控與數字安全、人工智能的影響、數字化學習與勝任力以及創意計算思維，具體如表2所示。

（二）主軸編碼：教學內容歸納提煉

主軸編碼是在開放式編碼的基礎上，通過對范疇不斷比較分析、歸納提煉形成主范疇的過程。例如，“數據處理”“算法與編程”“設計與開發”可以歸納到更高級別的“人工智能系統設計與開發”這一主范疇，“場景感知與體驗”“智能控制系統體驗”可以歸納為“人工智能系統體驗”。據此，將開放式編碼所得的13個范疇最終提煉為5個主范疇，即人工智能系統體驗、人工智能計算方式、人工智能系統設計與開發、人工智能倫理與安全以及人工智能思維，范疇與主范疇之間的所屬關系及其編碼參考點數如表3所示。

（三）選擇性編碼：教學內容模型形成

選擇性編碼是建立理論模型的最后一步，需要系統分析主范疇并從中挖掘出核心范疇。核心范疇應處于中心地位，具有統領性，其他子范疇均圍繞其展開。因為人工智能教學的核心是培養學生形成人工智能思維[7]，讓學生學會以人工智能的思維方式看待并解決問題，形成與智能時代相適應的能力，故將“人工智能思維”確立為核心范疇，其他概念范疇均指向該范疇。至此，形成了包含人工智能系統體驗、人工智能計算方式、人工智能系統設計與開發、人工智能倫理與安全、人工智能思維五個內容維度的小學人工智能教學內容理論模型（如圖1所示）。

（四）理論飽和度檢驗

編碼工作完成后，研究者對預留的8份訪談文本進行理論飽和度檢驗。最終結果顯示，新一輪編碼均可納入上述范疇體系中，如訪談對象H老師提到“鑒于人工智能已融入生活中的方方面面，在信息科技課程理念的指引下，建議小學階段人工智能的課程教學，應注重于生活中人工智能的應用體驗，通過初步體驗生活中常見的人工智能設備，了解人工智能淺顯的基本原理”，該文本片段可按三級編碼方式形成“認識、體驗人工智能/人工智能設備—場景感知與體驗—人工智能系統體驗”“人工智能的基本原理—人工智能概念與實現—人工智能計算方式”兩條編碼路徑。該過程并無新的概念或范疇出現，因而可認為理論達到飽和，形成的教學內容理論模型較為完整科學。

五、模型闡釋

小學人工智能教學內容理論模型遵循小學生“基本感知體驗—淺層原理認知—簡單實踐創新”的螺旋式發展規律，人工智能倫理與安全貫穿其中，促進人工智能思維的形成與發展。

（一）內容維度一：人工智能系統體驗

“體驗”作為一種有意義的情感生成活動，被認為是素養形成與發展的核心環節[8]。小學生處于具體運算階段，他們雖能將感知動作內化，卻無法脫離熟悉的具體事物獲得概念，進行抽象邏輯思維，因而“系統體驗”成為人工智能教學的邏輯起點，具體內容包括場景感知與體驗和智能控制系統體驗兩個部分（如表4所示）。

場景感知與體驗主要指對人工智能的直觀感知與交互，目的是使學生形成并保持對人工智能的興趣和積極的情感體驗。通過實際觀察并體驗日常生活中常見的智能應用場景或AI開源平臺，使學生建立對人工智能的基本認知，知道什么是人工智能，人工智能有什么特點和優勢，對學習生活和社會發展帶來哪些影響等。結合《新課標》中各學段的內容要求和素養表現，小學各學段場景感知與體驗的目的不同，第二學段旨在讓學生通過體驗和認識典型的人工智能應用場景，感受在線社會對學習和生活的影響，感知身邊無所不在的數據；第三學段旨在讓學生通過認識和使用典型的智能產品，從中感受、理解人工智能背后算法的應用，建立“萬物皆系統”的觀念。

智能控制系統體驗則是從貼近學生實際生活的智能化系統案例入手[9]，如學校的人臉識別系統、手機語音助手等，讓學生在與智能產品交互的過程中，體驗不同智能控制系統之間的功能差異與智能控制相對傳統控制的優勢（如智能感應臺燈和普通臺燈）。整體而言，人工智能系統體驗的目的是讓學生在體驗中感受人工智能為人類生活帶來的變革性影響，初步理解系統的思想，建立用人工智能解決問題的意識。

（二）內容維度二：人工智能計算方式

“系統體驗”重在讓學生“知其然”，“計算方式”則引導學生“知其所以然”，是在感知與體驗基礎上的進階與深化。具體來說，人工智能計算方式要求學生初步了解人工智能背后的基本原理，包括人工智能概念與實現、人機交互以及過程與控制三部分內容（如表5所示）。

人工智能概念與實現主要圍繞人工智能的基本概念、發展歷程以及實現方式展開。首先，引導學生理解什么是“智能”，能將其與“非智能”區分開來，并通過與人類智能的對比，認識人工智能的基本特征及其對人類思維方式、行為能力的模擬，如智能產品能像人類一樣會聽、會說、會看，能運用人工智能助力學習與生活。其次，通過介紹人工智能的歷史和里程碑事件，在其中滲透原理性知識，使學生感受海量數據、算法和算力對“智能”的影響，理解人工智能推動人類社會向智能化方向發展。再次，引導學生知道人工智能有多種不同的實現方式，比如利用圖形化編程、python編程、開源硬件等均可實現人工智能[10]，以便能根據實際需要選用合理的方式開展實踐，形成問題解決的最優意識。

人機交互的本質在于讓學生學會與人工智能打交道，體驗物理世界與數字世界的深度融合，并能有效開展人機協同學習或工作[11]。在教學中，通過創設人機交互的環境，讓學生在與語音識別、圖像識別等人機交互技術的探索性互動中，了解不同交互方式的區別及其局限性（比如智能語音助手有時會答非所問），初步了解人機交互背后的原理，形成對人工智能的理性認識。此過程也應引導學生加強對信息的辨識力，形成理性判斷，避免在人機交互過程中對智能產品或技術產生過度依賴。

過程與控制廣泛存在于日常生活中，是人工智能實現智能操作的基本原理。教學應從日常生活中的真實案例出發，通過觀察并體驗某一智能系統的運作過程，讓學生了解智能系統在本質上可以抽象為“輸入—計算—輸出”三個典型環節，一個大的系統可以分解為幾個小的系統，一個系統也可以劃分出功能相對獨立的多個模塊，初步了解反饋對系統優化的作用。該部分內容對應第三學段“過程與控制”模塊，學生此前雖已體驗過如何將輸入的數據經過計算得到輸出，但尚未形成“系統思想識萬物”觀念。在學習過程與控制后，學生應學會運用系統思想分析人工智能，將系統模塊化，了解系統控制的過程，理解反饋與優化促進系統實現穩態[12]。

（三）內容維度三：人工智能系統設計與開發

人工智能系統設計與開發指學生在理解智能系統的本質、初步具備系統化與模塊化的思想后，從現實需求出發，經需求分析、方案規劃、算法設計以及編程驗證等環節設計小型智能控制系統，創造性地解決實際問題。該維度主要包括數據處理、算法與編程以及設計與開發三部分內容（如表6所示）。

“無數據不智能”，數據是實現人工智能的根基，如何采集解決問題所需要的數據是系統設計與開發的第一步。數據處理主要指能根據實際需求熟練使用數字化工具對數據進行收集、組織、分析或呈現，得到解決問題所需要的“數據集”，將其作為智能控制系統的“輸入端”內容。該部分內容主要體現在第二學段“數據與編碼”模塊中，如借助智能手環對人體健康數據進行采集、組織與分析，可得出人體健康與否的結論。同時，借助智能手環的數據采集、分析與呈現過程，還可以進一步理解智能手環的自動化分析，感受人、機處理數據的異同，引導學生在“系統體驗”的基礎上進一步理解“機器計算與人工計算的異同”[13]。

系統設計與開發離不開算法與編程，算法是人工智能的三大支柱之一，而編程則是實現算法的基本途徑。小學階段的人工智能算法學習應以問題解決為依托，引導學生在分析新的人工智能任務（如智能玩具中的算法策略）時能將其分解為清晰的步驟，并能用自然語言、流程圖等方式描述算法，形成問題解決方案，進而借助圖形化編程等工具執行或驗證算法[14]，提升算法的效率。需要警惕的是，人工智能離不開但并不局限于編程，打破“人工智能=編程學習”的錯誤認知也是不容忽視的重要內容之一。

設計與開發則是針對待解決的真實問題，經歷問題需求分析、解決方案設計、模型組件搭建等過程，小組合作實現小型人工智能系統的簡單設計與制作。正如訪談對象Z老師所言，“人工智能教學不能停留于感知與體驗階段，可以基于創客思維開展AI創新項目研究，引導學生從現實問題出發，通過模擬搭建實際應用場景展開探究式學習，激發學生興趣的同時，完成知識建構與能力提升”。通過“創中學”，不僅能在實踐中加深學生對人工智能概念和原理的理解與認知，切實體會利用數據和算法解決問題的高效性，還可以充分發揮思維的靈活性，極大激發學生的創造潛能[15]，為創新人才的培養奠定基礎。

（四）內容維度四：人工智能思維

為在人機共存的未來社會中獲得競爭優勢，人工智能教育應著眼于培養學生適應智能時代的學習、生存乃至生活能力[16]，形成善用人工智能的思維方式。人工智能思維在教學內容體系中處于核心地位，是人工智能教學的價值旨歸，具體包括創意計算思維和數字化學習與勝任力兩部分內容（如表7所示）。

計算思維被視為信息科技課程的學科思維，指的是在問題解決過程中涉及的抽象、分解、建模、算法設計等思維活動，是一種高效解決復雜問題的思維方式[17]。創意計算思維本質上是計算思維，強調面對人工智能問題時能充分發揮創意和想象，在建立問題解決路徑過程中融入創新性元素或采用新方法，形成具有一定系統性、創新性的問題解決方案。根據《新課標》的相關理念，小學人工智能教學應引導學生在問題解決活動中經歷抽象、分解、建模以及算法設計的思維歷程，并通過圖形化編程等工具表達自己的創意，創造性地解決問題。在此過程中，不僅能形成相對穩定的學科思維，同時又可兼顧批判、創新、協作等共通能力和高階思維的發展[18]。

數字化學習與勝任力是智能時代不可或缺的重要能力之一。結合《新課標》理念，數字化學習與勝任力可以理解為以下幾點：一是數字化學習能力，表現為能根據學習需求合理選用數字設備或資源開展學習活動，比如利用在線平臺尋找身邊的人工智能應用場景、對算法進行驗證等。二是數字化創新能力，即能利用在線或面對面方式自主或與他人合作開展人工智能創新實踐活動，比如搭建生活所需的簡易智能機器人。三是跨學科問題解決能力[19]，即靈活運用數據和算法相關知識、以跨學科思維方式解決人工智能場景中的實際問題，更好地適應數字社會。

（五）內容維度五：人工智能倫理與安全

綜觀《新課標》，“道德規范”“科技倫理”“自主可控”“數據安全”“信息安全”等詞高頻出現，在《標準》和《框架》中也頗有著墨。可見，由人工智能等新興技術迅速發展及應用所帶來的倫理與安全問題不容忽視。人工智能倫理與安全分為人工智能的影響、數字社會倫理規范、自主可控與數字安全三部分內容（如表8所示）。

人工智能的影響是指認識人工智能技術對學習生活及社會發展的雙重效應，樹立科學的倫理觀，正視人工智能的兩面性，警惕其背后潛藏的隱私侵犯、信息泄露、倫理道德失范等風險和挑戰。以近日火遍全網的ChatGPT為例，作為一款內容生成式人工智能應用工具，ChatGPT似乎“上知天文，下知地理”，有著傳統智能工具無法比擬的優勢。它能輔助學生編寫代碼、完成家庭作業和測試等，猶如數字導師一般存在，但其官網也明確表明目前ChatGPT存在社會偏見、幻覺等局限性[20]，極易造成學生的認知誤差和偏見，甚至弱化師生之間的關系[21]。因此，教學應引導學生正確認識以ChatGPT為代表的人工智能技術的兩面性，辯證看待人工智能技術的優勢和不足，審視由智能技術應用引發的倫理道德問題，提出可能的防范措施。

數字社會倫理規范是合理運用人工智能等數字技術的重要前提和有力保障，用以規范在數字社會中的人類行為。首先，學生要了解智能時代的在線行為準則和倫理道德規范，認識到數字身份象征個人的信用價值，合理使用數字身份開展網絡交流、信息傳播等活動，如線上交流時不隨意透露個人私密信息、瀏覽和傳播符合社會主義核心價值觀的內容[22]；其次，了解人工智能應用的規則規范，正確負責任地使用人工智能產品，形成應對人工智能潛在風險的意識和能力。再次，在進行人工智能系統設計與開發時，方案規劃、數據收集、算法設計等各環節均應遵守相應的準則或法律法規，比如數據收集應避免侵犯他人的隱私，方案規劃和算法設計尊重他人的創意和知識產權等。

自主可控關乎國家安全，對于在國際科技競爭浪潮中贏得主動權至關重要。人工智能技術應用廣泛，影響深遠，其安全問題和自主可控風險正面臨全球性挑戰[23]。為此，信息科技課程理應首當其沖，承載學生自主可控意識與數字安全觀培養的重任，從小學階段開始引導學生認識自主可控的重要性，了解智能系統中可能存在的安全問題，以及自主可控的智能系統對保障國家安全的意義。由于實現自主可控的根本在于原始創新，故教學內容還應激勵學生的探索精神和創新思維，比如在體驗或設計自主可控的人工智能系統時，鼓勵學生聚焦關鍵核心技術的突破進行頭腦風暴，提出創新性構想，為未來自主可控創新人才的培養奠定基礎。

六、結論與討論

研究對包括《新課標》在內的3份權威性政策文本和32份半結構化訪談資料進行扎根分析，構建了小學人工智能教學內容理論模型，包括人工智能系統體驗、人工智能計算方式、人工智能系統設計與開發、人工智能思維以及人工智能倫理與安全五個維度。其中人工智能倫理與安全貫穿始終，最終目的是培養學生的人工智能思維。模型體現了3份政策文本和領域專家的核心觀點與思想，強調以“系統體驗”作為人工智能教學的邏輯起點，學生圍繞系統設計與開發，通過“創中學”建構數據、算法等相關知識，感悟人工智能的基本原理，建立用人工智能解決問題的思想和意識。這與《新課標》中“應用系統體驗—機器計算與人工計算的異同—倫理與安全挑戰”的邏輯一致，也與已有研究指出小學人工智能重感知與體驗，并在其中滲透基本原理與概念的觀點大同小異[24][25]。

不同的是，研究扎根以《新課標》為主的3份政策文本，并結合一線專家對《新課標》的理解建構小學人工智能內容模型，可追根溯源，具有一定的信度和可解釋性。研究以概念的形式抽象出各維度的核心內容，弱化了學生對知識點的碎片化學習，強調自主可控意識、數字安全觀、系統思想等學科觀念的滲透，以及計算思維、數字化學習與勝任力、原始創新等能力的培養，充分反映了《新課標》的最新理念，為信息科技新課程人工智能教學落地提供依據。

厘清“教什么”僅僅是開展人工智能教學的第一步，在實際教學中還存在諸多困難需要克服，比如有教師提到的“信息科技的課時安排”“教學中的實驗環節”“硬件設備的制約”等。目前對于新課程“怎么教”還缺乏系統的實證性研究，這一系列問題仍需進一步深入研究與探索，以促進素養導向的人工智能教育“落地生根”。

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作者簡介：

于穎：教授，博士，博士生導師，研究方向為信息科技教育。

高宇：在讀碩士，研究方向為信息科技教育。

What does Competences-oriented Elementary School Artificial Intelligence Teach

—Qualitative Analysis Based on Grounded Theory

Yu Ying1， Gao Yu2

（1.School of Education， Tianjin University， Tianjin 300350； 2.School of Communication， Qufu Normal University， Rizhao 276826， Shandong）

Abstract： New challenges are put forward for primary and secondary education in the era of intelligence. The introduction of AI into the classroom and teaching materials has become an important topic of education in all countries. 《Information science and technology curriculum standard（2022）》in compulsory education takes AI as one of the main logic lines to organize the curriculum content. However， due to the lack of independent modules in primary school， it still faces the dilemma of what AI should be “taught”. Although existing research has actively explored， there are still problems such as unclear goals， unclear systems， and unsatisfactory educational outcomes. In order to further clarify the teaching context of artificial intelligence in elementary school， the study takes 3 policy texts and 32 semi-structured interview data as the research objects， and through three levels of coding methods including open coding， axial coding and selective coding based on the grounded theory. The theoretical model of elementary school AI teaching content is constructed from five dimensions， including AI system experience， AI computing mode， AI system design and development， AI ethics and security， and AI thinking. The study can provide reference for the development of artificial intelligence teaching in elementary schools under the background of new curriculum.

Keywords： Artificial Intelligence； competences-oriented teaching； grounded theory； information science and technology curriculum

責任編輯：李雅瑄