2025年10月，教育部正式印发《普通高中信息科技课程标准日常修订版（2017年版2025年修订）》，这也是普通高中信息科技课程标准时隔五年后又一次修订。
为帮助一线教师深入理解课程标准修订以及就信息科技课程教学中一些话题进行交流，特邀首都师范大学信息工程学院唐晓岚副教授与北京市东城区教育科学研究院研修员魏宁展开深度对话。点击查看完整版对话：
本文聚焦信息科技课程中的计算与编程。
唐晓岚
博士，首都师范大学信息工程学院副教授，人工智能（师范）专业负责人，教育部义务教育信息科技课程教学指南编写组核心成员，国家教材重点研究基地（中小学信息科技教材研究）兼职研究员，中国教育学会中小学信息技术教育专委会理事，中国计算机学会教育专委会执行委员，“国培计划”教育部中小学骨干教师远程培训项目课程专家，哈佛大学访问学者。关注中小学信息科技和人工智能教育，主持国家和北京市自然科学基金等项目。
北京市东城区教育科学研究院研修员，《中国信息技术教育》杂志特约撰稿人/专栏作者。
魏宁：计算思维是信息科技课程的核心素养之一，一直被广大中小学教师所关注，特别是近年来，人工智能相关内容进入信息科技课程，也引发了关于计算思维的若干讨论。您如何看待计算思维这一概念的演进与发展？
唐晓岚：计算思维是信息科技课程的核心素养之一，在课程实践中有着重要的地位。传统意义上的计算思维，是指个体运用计算机科学领域的思想方法，在问题解决过程中涉及的抽象、分解、建模、算法设计等思维活动，也就是我们通常所说的“像计算机科学家一样思考”。
我们可以把这个问题解决过程看作人与机器协同完成任务。在传统模式下，人与机器的分工是：拥有计算思维的人通过算法设计，制订技术路线，机器负责执行。在这种模式下，人处于主导地位，机器更多的是被动执行。
当人工智能出现后，因为人工智能本身可以进行推理、提供相应的建议，所以它在解决问题的分工中就可以发挥更大的作用，此时更强调协同计算思维这一全新的理念，未来的问题求解可能演变为“人类定义价值导向—机器协同解决问题—人类验证结论或成果”的新模式。
人所做的更重要的工作是定义问题，明确价值导向，与机器协同解决问题。而智能机器可以给出解决方案，甚至直接写出程序。在人与智能机器协同解决问题的过程中，很可能机器所做的工作更多，但一定是由人来做判断、决策，这样一种新的范式，我们把它称为协同计算思维。
总的来说，计算思维是一个不断发展中的概念，但其本质始终没有改变，它依然是以问题解决为目标的。只不过原来完全由人主导，机器被动执行，而在人工智能时代，智能体或者大模型已经不完全处于被动的角色了，在问题解决的过程中，它可以做更多的事情，主动承担一些任务。既使如此，它也依然需要由人来做最终的决策，所以我们更多地要思考如何与智能体相互支持、协同解决问题。其实，在未来的人工智能时代，不管是在学习中还是在生活中，不论是学生还是教师，都要实现从计算思维向协同计算思维的转变，掌握协同计算思维的理念，推动人与计算机、人与人工智能协同解决问题。
魏宁：在这次的《日常修订版》“数据与计算”模块中，删除了一些掌握程序设计语言的内容，您认为在人工智能时代，编程教学会发生怎样的变化？
唐晓岚：这是一个很值得探讨的问题。基础教育的一个重要任务是培养未来社会需要的人才，我们知道，随着人工智能的加速发展，大模型已经可以很好地完成基础程序开发任务，在这种情况下，不少公司已经压缩了初级程序员的岗位。在我身边也有一些竞聘程序员工作的朋友，他们对此都有切身体会。那么，社会需求肯定会反过来影响到教育的走势。在基础教育阶段，特别是在信息科技课程中，未来编程教学会受到怎样的影响，是一个不可回避的问题。
随着人工智能编程能力的提升，越来越多的人可以借助人工智能工具编出适合自身需求的程序，未来编程的应用将越来越广。要想更好地驾驭人工智能工具，基础编程能力依然是必不可少的。同时，在基础教育阶段，学会编程并不只是为了解决问题，它还是学生验证自身计算思维能力的一种很好的途径。
当然，人工智能时代应该怎样学编程，我这里提供一种思路。对于编程的一些基础知识，如程序的基本结构，像顺序结构、分支结构、循环结构及其应用，还是要掌握的。学生要具有自己写代码、独立完成基础程序的能力，不要用大模型来替代。当学生具备了基本的编程能力以后，教师可以带领学生做大一些的实践项目，这时候引入大模型来辅助编程，引导学生和大模型交互，去完成特定的任务。在这个过程中，让学生和不同的大模型协同工作，“货比三家”，学会分析不同大模型的特点、优劣，探索如何与大模型协同编程，最终高效地解决问题。
在编程教学中，教师还可以针对教学难点和痛点，灵活运用大模型来辅助教学。例如，在Python编程教学中，信息科技教师经常遇到的一个难题，就是学生在编程的过程中会出现各式各样的错误，而在现实课堂中，教师很难“分身”去解决不同学生的错误。而大模型不但有编程能力，还有代码改错能力，学生在编程后，可以调用大模型寻找程序中的错误，提出修改方案，最终把代码“跑通”。
在其他一些场景中，像编程的学习，也可以鼓励学生主动与大模型对话，提高自身的编程水平。但需要注意的是，大模型有时候会出现“幻觉”，需要学生具备辨识能力，这也是对学生批判性思维的一种培养。
文章刊登于《中国信息技术教育》
2026年第8期
引用请注明参考文献：
唐晓岚，魏宁.信息科技课程面面观——从课标日常修订说起[J].中国信息技术教育，2026（08）：4-12.
《普通高中信息科技课程标准日常修订版（2017年版2025年修订）》解读
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