教育部发布两项指南 助推中小学人工智能教育

来源： 人民日报

2025年5月12日，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》。此次发布两项指南是科学规范推进人工智能全学段教育，进一步落实培养具有人工智能素养的创新人才的重要举措。

《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》旨在构建一套科学完备的人工智能通识教育体系，该体系以素养培育为核心，通过螺旋式课程设计实现从认知启蒙到创新实践的素养发展：小学阶段注重兴趣培养与基础认知，初中阶段强化技术原理与基础应用，高中阶段注重系统思维与创新实践。通过“课程重构、资源融通、评价创新、师资赋能”的联动机制，推动人工智能教育从局部试点转向全域覆盖。

《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》紧密围绕生成式人工智能在中小学教育中的应用场景，明确各学段使用规范，确保技术安全、合理、有效地辅助教学、促进学生个性化学习、推动教育管理智能化，同时严守数据安全、伦理道德底线。（记者 丁雅诵）

指南全文

· 《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》

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。推进中小学人工智能通识教育，是顺应时代发展需求、落实立德树人根本任务的重要举措，是深化教育改革、促进学生全面发展的有力抓手，是加快教育现代化、建设教育强国和科技强国的战略路径。为推动中小学人工智能通识教育的普及与发展，提升学生人工智能素养，强化教育对科技和人才的支撑作用，现制定本指南。

一、指导思想

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大、二十届三中全会精神和中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》战略部署，全面落实教育部办公厅《关于加强中小学人工智能教育的通知》要求，顺应人工智能技术迅猛发展的新趋势，以提升学生核心素养为导向，注重培育创新思维与实践能力，推动人工智能通识教育与中小学教育教学深度融合，构建中小学人工智能教育新生态，服务支撑新质生产力发展的拔尖创新人才培养，为教育现代化和教育强国建设提供坚实支撑。

二、基本原则

（一）坚持立德树人，发展素养。全面落实立德树人根本任务，遵循学生成长规律和教育教学规律，培养学生适应人工智能技术发展的正确价值观、必备品格和关键能力。

（二）坚持主动引领，公平普惠。面向教育强国建设，引领中小学教育改革方向，优化资源配置与供给，确保全体学生享有公平优质的人工智能教育机会。

（三）坚持多方参与，融合创新。构建政府统筹、学校主导、家庭协同、产业联动的协同机制，通过技术融合与创新实践，构建中小学人工智能教育新生态。

（四）坚持面向未来，安全可控。顺应教育数字化和人工智能技术发展趋势，构建覆盖数据安全、伦理审查、技术风险防控的全链条保障机制。

三、培养目标

构建分层递进、螺旋上升的中小学人工智能通识教育体系，培养学生适应智能社会的核心素养。通过知识、技能、思维与价值观的有机融合，形成四位一体的人工智能素养，培育科技创新思维、批判性思维、人机协作能力、人工智能素养及社会责任意识。

（一）小学阶段

认知方面侧重体验与兴趣培养。感知技术价值，了解语音识别、图像分类等基础人工智能技术，通过与智能设备交互体验建立技术认知雏形。

技能方面强调基础应用能力。掌握简单人工智能工具的基础操作，通过可视化编程工具完成简单指令设计，初步实践数据采集与标注方法。

思维方面重视培养基础思维。启蒙逻辑思维，通过任务拆解训练计算思维基础，对比人工智能与人类行为差异培养基础质疑意识。

价值观方面主要培养文化感知与安全习惯。树立安全观念，体验AI文化创作活动感知技术双面性，建立隐私保护与数字身份的基本认知。

（二）初中阶段

认知方面侧重理解技术逻辑。掌握机器学习基本流程与监督学习概念，认知数据特征与算法选择的关系。

技能方面强调实际问题解决。通过项目式学习等方式完成简单数据整理和分析等任务，通过智能体搭建开发完成场景化应用实践。

思维方面重视发展工程思维。形成“需求分析—技术适配—效果评估”的技术决策链和工程思维，培养系统分析与辩证思考的批判意识。

价值观方面主要深化伦理认知。理解人工智能技术自主创新的战略意义，在生成式人工智能技术应用中辨析虚假信息风险。

（三）高中阶段

认知方面强化技术战略。理解生成式人工智能技术特征与社会影响，理解人工智能在智慧城市、国防安全等国家战略中的实践应用与重要影响。

技能方面强调创新应用。构建简易人工智能算法模型并优化性能，基于智能体工具开发跨学科融合的综合性人工智能解决方案。

思维方面强化系统思维。建立“技术原理—系统架构—社会影响”的立体思维模型，在创新项目实践中培养跨学科系统思维。

价值观方面强调践行社会责任。立足国家科技战略视角审视人工智能技术主权，在复杂伦理情境中平衡技术创新与社会风险。

四、主要任务

为推动中小学人工智能通识教育扎实开展，围绕课堂教学、组织实施、教学评价及教研支持方面提出实施建议，为学校将人工智能通识教育融入教学实践，提升学生人工智能素养培育成效提供借鉴。

（一）课堂教学

1. 完善常态课程体系。将人工智能教育纳入校本课程实施方案，构建与信息科技、科学、综合实践等课程有机衔接的课程体系。灵活采用独立设课、跨学科融合、实践活动等方式，形成阶梯化、连贯性的教学安排。

2. 设计分层教学内容。根据学生年龄特点和认知水平，设计差异化的教学内容与实践任务，小学阶段侧重智能技术体验与兴趣培养，初中阶段强化技术原理认知与基础应用，高中阶段注重系统思维与创新实践。结合不同学段特点，分层次开发教学项目与实践任务。

3. 探索创新教学方法。综合运用讲授式、探究式、项目式、体验式教学方法，通过案例分析、互动实践等环节提升学生参与度和学习效果。适当利用人工智能技术优化课堂互动，增强教学的趣味性与实效性，引导学生在日常学习与生活中潜移默化地感知技术应用、理解技术原理、掌握基础技能、形成伦理认知。

（二）组织实施

1. 构建实践活动体系。将人工智能教育与校园文化活动相结合，定期开展科技节、技术挑战、创新项目展评等活动。结合研学实践、课后服务等渠道，组织学生参与技术体验、社会调研等实践活动，强化知行合一。

2. 加强资源统筹建设。依托国家中小学智慧教育平台资源，统筹校内外实验室、实践基地等场所建设。通过校企合作、校际共享等方式完善教学设备配置，建立教学资源动态更新机制，保障基础性实践教学需求。

3. 健全协同育人机制。建立学校主导、家庭参与、社会支持的协同机制。通过家长课堂、校企合作项目、社区服务等形式，拓展学生学习空间。组建由学科教师、技术人员、行业专家构成的教学指导团队。

（三）教学评价

1. 构建多元评价体系。围绕“知识—技能—思维—价值观”四个维度，制定校本评价指标体系。采用作品展示、项目答辩、实践操作等表现性评价方式，注重过程性评价与结果性评价相结合。

2. 完善评价实施机制。依托数字技术记录学习过程数据，形成学生人工智能素养成长档案。建立教师、学生、家长共同参与的多元评价机制，探索人工智能技术在教学评价中的合理应用。

3. 强化评价结果运用。鼓励探索将人工智能素养纳入学生综合素质评价，将评价结果用于改进教学实践，建立优秀成果展示交流机制。通过建立创新激励机制，促进学生实践成果在校园场景中的转化应用。

（四）教研支持

1. 加强师资队伍建设。将人工智能教学能力纳入教师培训体系，分层开展通识培训、专项研修。建立跨学科教研共同体，通过集体备课、课例研讨等方式提升教师课程实施能力。

2. 深化教研活动。组建校级人工智能教学研究团队，开展课程开发、教学策略等专题研究。鼓励教师参与教学成果培育，促进优质教学资源的校本化改造与应用。

3. 建设校本资源。鼓励教师基于国家平台优质资源，结合校情学情开发人工智能教学课件、实践项目及数字教学资源。支持学校与编写出版信息科技教材的单位合作，同步建设配套数字资源，确保教学内容普适实用。

五、保障体系

（一）教育行政部门统筹推进保障

1. 强化规划引领。结合区域特色制定差异化的推进方案，坚持统筹谋划，加强顶层设计和部门协同，建立多部门联动工作机制，为实施人工智能通识教育提供必要的政策支持和资源保障。

2. 建设基础设施。加大对人工智能教育基础设施建设的投入力度，分批设立中小学人工智能教育基地，均衡配置中小学人工智能实验室资源，升级优化现有的数字化教学环境和设施设备。推动高校、科研院所和高科技企业的人工智能实验室、展厅等场馆向中小学校开放。

3. 充实师资队伍。将人工智能教育教师培养纳入教师培训计划，通过系统化培训提高教师专业化水平。鼓励有条件的地区和学校充实人工智能教育教师队伍，积极引进高校、科研院所、高科技企业中符合条件的专业人才担任人工智能教育兼职教师，推动规模化教师供给。

4. 推进试点示范。统筹开展人工智能通识教育试点工作，鼓励有条件的地区率先探索人工智能通识教育创新实践模式，建立试点学校创新实践共同体，切实推动人工智能通识教育高质量发展。

5. 统筹城乡发展。加大对农村和边远地区学校人工智能通识教育的支持力度，推动优质教师资源流动，利用国家平台实现城乡学校人工智能教育课程互联互通。鼓励城乡学校开展结对帮扶活动，共享教学经验，促进人工智能教育均衡发展。

6. 健全评价监测。建立健全学生人工智能素养动态监测与评价体系，科学评估人工智能教育成效， 推动人工智能通识教育的专业化、规范化发展。

7. 加强安全管理。制定人工智能教育数据安全管理规范，明确数据收集、存储、传输和使用的安全标准，建立隐私保护机制，规范人工智能教学工具与产品应用准入，确保数据安全合规使用和师生权益保护。

（二）家庭协同拓展育人场景

1. 营造健康氛围。鼓励家长在家庭环境中培养学生人工智能伦理意识和责任感，共同营造健康、安全、理性的人工智能应用氛围，引导学生形成正确的技术价值观，促进人工智能技术在青少年成长过程中的科学应用。

2. 应用社会资源。鼓励家长充分利用高校、科研院所和高科技企业的人工智能实验室、展厅等开放场馆，以及图书馆、科技馆等公共资源，拓展学生开展人工智能实践的场景，丰富学生学习体验。

3. 创新育人模式。鼓励家长引导学生积极参与研学实践和交流活动，促进人工智能与学生个人生活、校园生活和社会生活的有机融合，形成课堂学习、家庭延伸、社会实践相互衔接的立体化育人模式。

4. 强化家校联动。建立家庭与学校共同参与的协同育人机制。鼓励家长了解各学段人工智能教育的学习重点，把握学生学习进展与个性化需求，积极配合学校教育工作，共同引导学生参与人工智能教育实践活动。

（三）社会企业深化产教资源融合

1. 健全融合机制。完善产教合作育人体系，鼓励企业与学校联合开发人工智能通识教育课程，共同设计体验式学习项目，将产业前沿技术与教育资源有机整合。

2. 共享优质资源。积极履行社会责任，向公众开放公益性人工智能通识教育资源，为师生提供免费、普惠的学习资源，推动人工智能通识教育的公平普及。

3. 优化产品服务。鼓励人工智能领军企业与教育科技公司，依托先进技术与教育经验，依据中小学生认知特点和人工智能课程要求，研发适配性强、科学性高的教学工具与课程产品，加快构建高质量、专业化的人工智能教育产品与服务。

4. 开放实践基地。鼓励高校、科研院所及企业依托其先进的人工智能实验室、展厅、实践基地等资源，按照有序开放、互利共享的原则，为中小学提供沉浸式、易实操的人工智能实践活动，切实提升中小学生人工智能素养，激发其创新意识和创造潜能。

·中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）

生成式人工智能是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。将生成式人工智能合理融入中小学教育，是抢抓新一轮科技革命机遇、响应国家科技自立自强战略的重要实践，是激发学生创造潜能、提升教育品质的关键路径，是锻造面向未来的创新能力、推动教育与科技融合发展的核心支撑。为推动生成式人工智能在中小学教育中的安全规范使用，加速构建以人工智能为引领的创新教育生态，助力国家创新体系整体效能提升，现制定本指南。

一、指导思想

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届三中全会精神，全面落实党中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》和教育部办公厅《关于加强中小学人工智能教育的通知》等文件要求，牢牢把握立德树人根本任务，顺应智能时代发展趋势，以生成式人工智能的多模态创作与智能生成能力为创新驱动，以提升学生核心素养与伦理责任为引领，注重激发创造潜能与规范应用并重，推动生成式人工智能与中小学教育教学深度融合，构建安全高效、公平普惠的人工智能教育新生态，为新时代拔尖创新人才培养与国家竞争力提升提供有力支撑，为推进教育现代化和建设教育强国奠定坚实基础。

二、应用原则

坚持育人导向，强化素养本位。坚持育人为本、技术为用，引导学生在生成式人工智能技术使用过程中形成适应智能时代发展的价值观、必备品格和关键能力。

坚持教育公平，尊重学生差异。针对不同学段学生认知水平，明确生成式人工智能工具的使用边界。确保技术工具平等地惠及不同地区和个体，无障碍地服务有身体或认知障碍的特殊需求群体。

坚持价值引领，确保技术向善。强化人工智能教育的价值观引导，确保生成式人工智能技术使用的方向正确、内容健康、导向积极，营造健康有序、向上向善的人工智能教育生态。

坚持需求驱动，持续稳步推进。结合学校实际，有目的、有计划、有组织地选择、匹配与应用生成式人工智能技术工具，确保其使用从碎片化走向系统化，促进教育场景应用创新。

坚持底线思维，保障安全可控。构建覆盖数据安全、伦理审查、内容监管和风险防控的全链条保障机制，筑牢生成式人工智能技术在教育领域应用的安全底线。

三、典型应用场景

在中小学应用场景中，应以保障个人隐私和数据安全为前提，通过规范化使用充分发挥生成式人工智能的潜能。小学阶段禁止学生独自使用开放式内容生成功能，教师可在课内适当使用辅助教学；初中阶段可适度探索生成内容的逻辑性分析；高中阶段允许结合技术原理开展探究性学习。学生、教师和教育管理者等不同使用主体可根据实际需求，综合考虑技术成熟度、任务复杂度以及本地资源特点，选择最适合的实施模式，有序推进相关应用场景的落地实施。

（一）促进学生成长

围绕不同教育阶段、不同类型的学生学习成长的多样化需求，面向特定场景应用生成式人工智能，提供个性化的支持和指导，促进学生的全面发展和健康成长。

场景1：支持个性化学习。学生可通过生成式人工智能工具自主管理学习进程，实时获取个性化学习方案。如依托智能学伴生成多维诊断报告，精准定位知识掌握、思维模式及认知发展水平，自定学习进度；基于AI深度分析与动态推荐，适配分层学习资源、靶向强化题库及拓展任务；通过即时反馈机制，同步更新知识图谱、错题归因与突破策略，构建系统性认知网络。

场景2：提供互动式探究。学生可利用生成式人工智能技术构建的交互式探究环境，开展互动式学习实践，系统性提升自身逻辑推理、批判性思维与创新思维等。如通过跨学科知识图谱解析气候变化、理解文化传承等关联复杂议题，借助自然语言交互获取智能建议与数据分析框架，在仿真实验场景中动态调整参数，生成可视化模型并发布风险预警；利用虚拟对话伙伴强化语言技能训练；依托虚拟现实（VR）技术实现历史事件与微观过程的三维重构，支持假设验证与系统认知构建；在AI沙盘中推演智能城市设计等创新方案，标定优化节点并迭代改进。

场景3：强化深度阅读体验。学生可依托生成式人工智能构建多维阅读场景，传承文化经典，培养深度阅读能力。如学生可依托AI伴读系统实时分析阅读轨迹，获取个性化建议与交互式导读问题；低龄学生可通过动态绘本生成工具，与融入传统文化、红色文化等元素的虚拟角色对话，推进互动叙事；调用多模态有声书系统，体验经典文本的多方言、情感化语音演绎；基于学术文献解析功能生成可视化知识图谱，结合跨文化背景分析深化认知体系。

场景4：提升心理健康水平。学生可在教师与家长引导监督下使用生成式人工智能进行适度心理调适。如通过与生成式人工智能助手倾诉学习焦虑等情绪困扰，获取情感安抚与积极应对建议；参与AI模拟的演讲场景虚拟互动练习，逐步缓解社交压力；通过每日推送的成长型思维案例，学习情绪管理策略；调用心理健康知识库理解自身心理状态变化规律。

场景5：支持无障碍使用。特殊需求学生可以借助生成式人工智能应用技术突破生理或文化障碍，获得平等学习机会。如通过智能降噪及语境补偿等技术手段，视障学生可实时获取教材的触觉反馈模型与语音精讲，听障学生课堂内容可自动转译为精准手语动画。

（二）辅助教师教学

生成式人工智能可为教师提供教学准备、课堂实施、课后辅导及教学研究的全面支持。依托其精准分析与内容生成能力，教师可优化资源配置，提升教学效能，助力构建人机协同的高效教学体系。

场景1：准备课堂教学。教师可利用生成式人工智能辅助生成教学设计和课件等资源。智能工具根据教学目标、教学内容、教师风格和学生特点等，自动化生成教学设计，为不同层次和能力的学生提供量身定制辅导方案和资料列表，实现大规模个性化教学；按照教师特定需求自动生成互动式教学课件，涵盖文本、图片、音视频等多类型材料。教师可在此基础上进一步优化调整，以确保更加贴合学生的实际情况和学习需求。教师可利用基于生成式人工智能的虚拟教研平台开展教研活动，拓展教学视野，提升教学能力。

场景2：赋能课堂互动。教师可利用生成式人工智能工具开展互动性教学，打造沉浸式教学体验，开展实时学情监测分析，以提升课堂教学效果。如利用互动式虚拟助教形象，通过多样化的语言风格和交互方式，引导学生积极参与课堂互动。结合增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术，打造虚实融合的学习场景，重构交互式课程，给学生带来多角度、情境式、游戏化的学习体验，促进学生深度学习。

场景3：精准课后辅导。教师可利用生成式人工智能辅助课后作业生成与批改以及学情分析。系统根据学情自动生成分层作业，进行写作检查、抄袭检查及作业批改，生成诊断反馈报告，协助教师了解学生学习情况，并提供个性化指导意见。生成式人工智能可以对课堂进行教学分析、能力评估、效果监测，提供适配的分析报告，并推荐精准优化的课后辅导方案。

场景4：协同教学评价。生成式人工智能支持教师在教学评价与协作环节中引入多智能体协同机制。通过模拟教师、学生等不同角色，智能体可参与小组讨论、作品评价等教学活动，为教师提供多维度评估支持。例如，在项目作品评价中，智能体可基于预置的评价标准，从内容逻辑性、技术实现、协作贡献等角度生成分析建议，辅助教师完成高效、客观的教学评价，同时促进教学反思与策略优化。

场景5：促进因材施教。在课堂教学中，教师可依托生成式人工智能构建教学智能体，实现个性化教学与智能辅导。通过多模态感知与检索增强生成技术，智能体能够根据学生的学习进度、认知水平和兴趣偏好，动态生成适配的教学内容与练习题目。例如，在项目式学习场景中，智能体可作为“助教”或“学伴”，协助教师设计分层任务、提供实时反馈，并针对学生个体差异生成定制化的学习资源，从而提升教学精准度与学生学习效果。

（三）支撑教育管理

教育行政部门、学校和教师可利用生成式人工智能管理文本生成和智能分析数据，优化日常办公、教育监管与评价决策，提升管理的精准性与科学性。

场景1：校务智能化。基于生成式人工智能技术优化学校行政部门的日常管理与协同办公流程，在严格遵守数据隐私保护的前提下，辅助事务处理与资源整合。通过生成式人工智能快速起草会议纪要、工作报告、活动方案等文本内容，支持多语言翻译及格式标准化，减轻人力负担。结合学校特色与学生需求，推荐文化节、研学活动等主题方案，并提供流程设计与资源分配建议，增强活动多样性。利用AI实时监测校务流程中的潜在风险，并生成合规性检查报告，确保管理规范性。

场景2：教育资源均衡化。以生成式人工智能推动教育公平，重点关注资源匮乏地区与特殊需求群体，同时防范技术依赖导致的数字鸿沟。为偏远地区学校自动生成适配本地课程大纲的教案、习题及多媒体素材，支持多语言与无障碍格式。利用基于生成式人工智能的数字人教师，为师资紧缺地区提供个性化答疑与学习进度跟踪，并标记需人工介入的复杂问题，避免过度依赖技术。确保生成内容体现地域文化多样性，避免训练数据偏见导致少数群体观点被边缘化。

场景3：创新教育评价。将生成式人工智能作为评价体系设计的辅助工具，强化人工审核与批判性判断，杜绝直接使用AI输出作为评价结论。针对学生能力评价，重点关注AI无法替代的创造力与批判性等高阶思维维度，并对原有的评价方案进行修订。利用生成式人工智能分析学生行为与学习数据，生成心理危机预警报告，辅助教师制定干预策略，同时避免算法偏见对弱势群体的误判。生成课堂观察反馈与专业成长建议，定制教师个性化成长方案。

场景4：智能驱动科学决策。结合生成式人工智能的模拟推演能力与人类经验，构建“人机协同”决策机制，提升管理科学性。模拟不同政策下教育资源的分配效果，生成多维度分析报告，支持管理者平衡效率与公平。测试校园管理措施对学生发展与教师工作负荷的潜在影响，提示风险并生成优化建议。针对校园安全事件，生成多情境应对预案与沟通话术，强化快速响应能力。

场景5：建立智能数据库。利用生成式人工智能挖掘学校积累的档案信息，推动档案的智能分类和动态管理。如将纸质文件数字化，通过光学字符识别（OCR）技术将纸质文档转换为可编辑的电子文本，再利用生成式人工智能进行文本分析和信息提取；从档案中提取关键信息，如学生成绩、课程设置、教师评价等，生成结构化数据，为教育管理提供决策支持；分析历史档案中的教学资料和研究成果，提取有价值的教学方法和研究思路，辅助教师改进教学实践和开展教育研究。