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人工智能。
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：这次的《日常修订版》，一个显著的变化，就是人工智能成为六条逻辑主线之一，并且，也能在修订版的文本中看到大量的人工智能元素，我想这也反映了技术的发展和时代的要求。
唐晓岚：是的，这次高中课标的日常修订，人工智能成为一个非常醒目的主题。2025年4月，教育部等九部门发布《关于加快推进教育数字化的意见》，要求“将人工智能技术融入教育教学全要素全过程”。无论从时代背景还是政策要求上，在高中课标中加强人工智能的元素都是必然的。
相对义务教育阶段，高中阶段的人工智能教学将在小学、初中的学习基础上，加入更新、更前沿的一些学习内容，如智能体、大模型，以及一些智能系统的搭建。并且更加侧重于实践探究能力的培养，也就是通过项目式学习的方式，借助智能体等生成式人工智能技术开展创新的项目设计，去解决现实生活中真实、复杂的问题。
当然，我们知道，每一轮课标修订后都会有一个过渡期，在落实中也会照顾到不同地区的差异性，如果义务教育阶段没有打下较好的基础，那么高中阶段也会适当补足一些相关知识。
魏宁：《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》提出：“中小学人工智能通识教育是指面向全体中小学生，通过系统化的课程、活动和实践，普及人工智能的基本概念、技术原理、应用场景、伦理安全和社会影响的基础性教育。”它涵盖了从小学到高中各个学段。从去年开始，全国各地也都纷纷开展了中小学人工智能通识教育，那么，人工智能通识教育与信息科技课程中的人工智能模块是怎样的关系，尤其是在高中阶段？
唐晓岚：我觉得可以把广义上的人工智能教育分成两部分，一部分倾向于人工智能的技术原理，强调其专业性的一面，另一部分倾向于人工智能的应用，更强调普及性。
“专业性”的人工智能教育侧重于对技术原理、项目实践的理解与探究，它所肩负的一个重要使命，是为国家培养未来人工智能领域的专业人才奠定基础，为拔尖创新人才能脱颖而出创造良好的条件，以提升国家的科技竞争力。目前来看，这部分内容还是需要信息科技课程及教师来承担。
在上一次课标修订的时候，生成式人工智能的突破性发展还没有到来，而在这次高中课标的日常修订中，增加了人工智能的相关内容和表述。例如，在“数据与计算”模块中，增加了“理解数据、算法、算力对人工智能发展的重要作用”；在“信息系统与社会”模块中，增加了“体验人工智能对人机交互带来的影响，了解生成式人工智能为信息系统带来的创新应用”；在“人工智能初步”模块中，增加了“通过实例，比较生成式人工智能善于解决和不善于解决的问题，了解人工智能大模型应用中数据、模型训练和参数调整的意义”等表述。
“普及性”的人工智能教育，也就是人工智能的应用，原则上可以融入所有的学科，也是所有教师都应该关注的。就像文件中所说的，人工智能技术要“融入教育教学全要素全过程”，在语文、数学、英语、音乐、美术、体育等学科中，都可以让学生去体验人工智能的不同应用，感受人工智能在不同领域的价值。
学校在进行人工智能教育的时候，既需要将人工智能教育与信息科技课程中的人工智能逻辑主线的内容相关联，进行很好的融合，而不是另起炉灶，也需要从学校层面，对信息科技课程中的人工智能部分与普及性的人工智能教育进行合理的关联、设计、安排，让学生的学习更高效。
魏宁：在这次《日常修订版》的“人工智能初步”模块中，增加了“了解人工智能大模型应用中数据、模型训练和参数调整的意义”。您如何看待高中阶段人工智能的相关教学内容？对于模型训练需要做到何种程度？
唐晓岚：我觉得首先应该明确人工智能教育的总体目标，中小学人工智能教育的总体目标是培养学生的人工智能素养，人工智能素养是在数字素养与技能基础上的拓展和延伸，主要包括数据意识、协同计算思维、数智化学习与创新、智慧社会责任。具体来说，数据意识要求学生从对信息的敏感性上升到对人工智能科学技术的敏感性，对平台、工具、资源的敏感性，对人工智能生成内容的价值和可靠性的判断力。协同计算思维要求从抽象化、形式化、模块化和自动化的“计算思维”，上升到对人机协同的动态优化与批判性验证。数智化学习与创新要求从单一的数字化工具使用能力转向以人机协同实现知识重构与跨界突破，不仅关注对数字资源的整合，还注重人机协同，推动知识创新迈向更高层次。而智慧社会责任则强调在研发和使用人工智能时扬善除恶、兴利除弊的原则，关注对人工智能伦理的前瞻性挑战，从“遵守既有规则”扩展到“参与规则构建”。
从人工智能素养这个总的培养目标来看，如果学生所学内容能够提升他的人工智能素养，那么就是有价值的。对于具体内容，并不存在“一刀切”的教学内容，学生也未必一定要从头来搭建一个模型、从头来写算法，这可能对于大部分高中生很有挑战性。让学生在训练模型的过程中通过调整参数来体验，同样可以达到课标的要求，也是可以实现人工智能素养的培养目标的。
总的来说，高中信息科技课程中人工智能模块的教学还是要针对学生的具体情况，选择恰当的教学内容和方式，这样才有助于培养学生的人工智能素养。
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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