57 浅谈AI素养教育课程体系的构建
曾庆霞 济南大学图书馆
在当前数字化转型加速推进的背景下，AI素养教育的重要性、紧迫性日益凸显。面对智能时代教育变革的迫切需求，构建科学的AI素养教育课程体系，不仅是提升教育质量的举措，更是培养复合型、应用型人才的重要途径。构建AI课程体系应以教育理论为基础，规范制定课程目标、内容、教学方法及评价策略，全面培养学生的AI基础认知、技术应用创新能力和伦理法律意识。
一、AI课程体系构建的原则
为保证学生的AI知识能力培养的合理性和有效性，课程内容设计应遵循科学性原则，遵循教育和认知的发展规律。一方面，课程内容应根据学生的学业水平进行差异化分层设计，例如低年级侧重AI基础知识教育，高年级逐步引入算法原理和编程实践等；另一方面，课程设计应有递进性，即从AI技术原理、AI工具操作到综合应用和创新，循序渐进地培养学生的AI技能。
系统性原则旨在培养学生的跨学科知识整合能力。课程内容需涵盖基础知识、技能、伦理法律等知识。其中基础知识包含机器学习、神经网络、算法推荐等核心技术原理；应用技能侧重AI数据处理、模型训练等实际操作能力的培养；伦理与法律涉及AI伦理、算法偏见及法律法规等。
实践性是AI素养教育区别于传统教育的突出特征。倡导采用“做中学”的教学模式，通过项目式学习促进知识转化。教学活动需设计多层次的实践任务，让学生在具体实践中掌握AI技术知识。
二、AI素养教育的课程目标
AI素养教育的目标是立足于人工智能技术的发展与社会变革需求，培养具有技术认知、实践应用、伦理思辨和创新能力的复合型人才。具体而言，课程目标包含四个方面：首先，培养学生掌握人工智能技术的理论知识，包括算法原理、数据处理、机器学习等基础知识，让学生形成对AI的理性认知；其次，要培养学生运用AI技术解决实际问题的能力，能够运用编程工具和开发平台完成基础项目设计与实践操作；再次，要培养学生的创新性思维，通过案例分析与项目实践激发学生在AI技术学习和应用中的创造性潜能；最后，引导学生树立人工智能伦理与法律意识，深入理解技术应用中的社会影响及责任边界，以形成正确的AI技术价值观。
三、课程内容设计
课程内容设计应围绕AI素养教育的核心目标，通过系统化的知识框架与实践途径，设计符合学习规律的、具有逻辑性和实践导向性的课程内容，应包含基础课程、拓展课程与实践课程三个方面。
基础课程主要是培养学生对人工智能的基本认知。其内容包括AI技术的发展脉络、核心算法原理及典型应用场景等基础性知识。课程应梳理人工智能从符号主义到连接主义的技术发展路径，阐明机器学习、神经网络、自然语言处理等关键技术的基本原理。
人工智能不仅仅是计算机科学，它与数学、伦理学、法律、心理学、经济学等诸多学科密切相关。拓展课程应着重培养学生的跨学科思维，突破单一学科视角，通过跨学科知识融合，培养学生的技术迁移能力和创新能力。例如在数学课中加入算法思维训练，在人文课程中引入AI伦理，通过跨学科项目促进知识融合与培养综合能力。课程设计应需关注前沿技术动态，如生成式AI、深度学习、量子计算与AI的结合等领域的最新进展，通过邀请专家开展讲座、组织技术研讨会等方式，保证课程内容具有动态性、前沿性和开放性。
实践课程是连接理论学习与创新能力培养的桥梁。教师可通过实验项目、竞赛活动、校企合作等形式，多渠道搭建多层次的实践平台，让学生在现实的技术应用环境中掌握AI技能。在实践课的教学过程中，还需融入技术伦理和法律知识，涉及数据隐私与安全、知识产权保护、算法偏见与歧视、责任归属和社会影响等非技术性教育议题，要求学生在使用AI工具时遵循法律法规与社会伦理规范，保持批判性思维，避免过度依赖算法结果而忽视法律伦理，帮助学生筑牢防范技术滥用的防线。这种以实践为导向的教学模式，能够将理论知识融合到实际应用中，助力培养具有创新能力和社会责任感的复合型人才。
四、课程实施与评价
课程实施要以学生为中心，充分利用现代技术手段，创新教学策略，推动学生的知识学习与能力培养的深度融合。在教学方法上，可采用案例教学与项目式、协作探究式学习相结合的模式，培养学生的问题解决能力和技术应用意识，同时培养其跨学科思维与团队协作能力。在教学方式层面，可采用线上、线下相结合的方式，线上通过腾讯或钉钉在线会议平台开展讲座培训，为学生提供个性化学习支持。线下可依托高校图书馆，通过精心采购AI相关的图书、报刊资料，开展形式多样的阅读推广活动，让学生在日常阅读中强化AI知识学习；或收集整理AI素养的相关内容，举办展览；或组织AI素养教育竞赛，如举行数据库检索比赛和知识挑战赛等；开设创客空间工坊，为学生提供沉浸式的AI学习环境，学生通过动手实践、协作交流来学习和探索AI知识和技能。
AI课程评价需突破传统的考试局限，采用过程性评价与结果性相结合的方式。为保证评价的科学性，可采用自评、同学互评与教师评价等相结合的方式。过程性评价关注学生的动态学习轨迹，如学习日志、阶段性项目报告、课堂讨论参与度记录等，重点考察学生AI技术认知水平的渐进提升、批判性思维的发展进步及人机协作能力的提升程度。结果性评价需综合性考察，包括项目展示汇报、成果答辩及标准化测试等，以系统评估学生对AI知识体系的掌握程度、技术操作的规范性及创新实践能力。
AI素养教育不仅是技术知识的讲授，更是在科技发展洪流中培养学生创新思维、伦理判断和持续学习能力的系统工程。在实际教学中，学校应建立动态调整机制，根据AI技术发展和教学评价反馈不断优化课程内容设计和调整教学策略，不断深化AI素养教育的内涵与形式，推动教育向更深层次迈进，建立多维度、立体化的课程体系，使得AI素养教育始终与社会发展的需求同步，为培养顺应智能时代发展要求的复合型人才提供有效路径。