中小学 AI 课程 · K-12 CURRICULUM
让 AI 从
三年级走进课堂
一套对齐 2022 新课标、覆盖九年义务教育阶段的完整 AI 课程体系——3-9 年级 · 208 课时 · 四阶螺旋进阶 · 六大主题。由珂主持设计, 从「像计算机科学家一样思考」出发, 让孩子在做中学、用中学、创中学。
为什么设计这套课 / RATIONALE
从「软件操作」到「计算思维」的教育范式转型
2022 年新课标把「信息技术」正式更名「信息科技」, 三至八年级独立设课, 课时占比 1%-3%。 这一词之变, 反映的是从「技术导向」向「科学导向」的跨越—— 课程本质从教 Word/PPT 操作, 转向培养数字素养与计算思维。
新课标确立数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能六条主线, 贯穿整个义务教育阶段。本方案以此为骨, 落到每个年级的具体课时、载体与项目上。
信息意识
对数据的敏感与判断——理解数据是 AI 的燃料
计算思维
抽象、分解、建模、算法设计的一般思维方式
数字化学习与创新
从技术消费者走向技术创造者
信息社会责任
隐私、版权、算法偏见——数字公民的伦理底线
四大核心素养 · 2022 新课标
三大设计原则 / DESIGN PRINCIPLES
比例、进阶、工具——三件必须钉死的事
黄金比例
GOLDEN RATIO10 / 70 / 20 · 20 / 60 / 20
小学阶段 10% 技术原理 + 70% 场景应用 + 20% 数字素养; 初中阶段 20% 技术理解 + 60% 应用实践 + 20% 思维素养。技术不重, 应用做透, 素养渗透——把课时用在真的能长出计算思维的地方。
四阶螺旋进阶
SPIRAL PROGRESSION感性体验(G3) → 交互逻辑(G4) → 算法感知(G5) → 系统创新(G6)。初中六学期以「用 → 懂 → 造」为主轴, 从 AI 使用者走向初步创造者。每一阶都对上皮亚杰认知阶段, 不越级、不脱节。
国产工具优先
LOCAL-FIRST STACK主线走飞桨 EasyDL / 科大讯飞 / 华为 MindSpore / 慧编程等国产平台, 贴合课堂语言环境与合规要求; 同时以 Scratch / Teachable Machine / TensorFlow 作国际参照。技术向善的价值观从工具选择开始培育。
小学篇 · 3-6 年级 · 112 课时 / 8 学期
从不插电到 AIGC——四年一个闭环
以皮亚杰认知阶段为锚, 三年级从「像计算机科学家一样思考」的无屏活动切入, 到六年级已经能带着 AIGC 做完整的社会议题项目。每学期 14 课时, 10% 技术 · 70% 应用 · 20% 素养。
三年级 · 感性体验与逻辑启蒙
- 认知阶段
- 具体运算阶段
- 关键载体
- 无屏编程 Unplugged · 实物编程机器人 · MatataLab / Tale-Bot
编码物理世界
不插电 CS + 实物编程: 用肢体与卡片理解「算法」「循环」「二进制」, 让机器人在网格地图上走出几何图形。
数据侦探与数字初体验
从物理走向数字: 数据采集与整理、图表制作、图形化编程入门(编程猫 Nemo / Scratch Jr)。
四年级 · 交互逻辑与模块构建
- 认知阶段
- 过渡阶段
- 关键载体
- Scratch / 慧编程 · 多媒体互动作品 · 基本传感器
交互式多媒体作品
掌握顺序 / 循环 / 分支三大结构, 用图形化编程做小游戏、动画与互动故事。
AI 扩展模块初体验
接触慧编程 / Scratch 的 AI 扩展块——摄像头识别、语音合成, 感受「编程可以让 AI 动起来」。
五年级 · 算法感知与智能控制
- 认知阶段
- 形式运算初期
- 关键载体
- 机器学习平台 · Micro:bit + 传感器 · 开源硬件
训练你的第一个 AI 模型
用 Teachable Machine / 飞桨 EasyDL 训练图像 / 声音分类模型, 理解「数据 → 训练 → 使用」的机器学习闭环。
智能硬件与物联网
Micro:bit + 传感器搭建智能小系统(智能灯、智能垃圾桶), 软硬结合。
六年级 · 系统创新与未来伦理
- 认知阶段
- 形式运算成熟期
- 关键载体
- 生成式 AI(AIGC) · 综合性 PBL 项目 · 社会议题研究
AIGC 创作
用文生图 / 文生视频工具创作数字作品, 讨论版权归属与真伪判断。
AI 综合项目与社会责任
小组 PBL: 智慧校园 / 无障碍助手 / 环境监测选题, 完整走一遍从需求到部署的过程。
初中篇 · 7-9 年级 · 96 课时 / 6 学期
从 AI 使用者到初步创造者
六个学期的主题呼应 K-12 人工智能课程「与生活、表征与推理、机器学习、社会责任」的经典主线。 每学期 16 课时, 20% 技术 · 60% 应用 · 20% 素养。国产工具为主, 每学期一个可落地的项目。
AI 初体验 · 人工智能与生活
目标 · 认识 AI 概念与发展史, 建立对 AI 能力边界的正确认识, 激发探索兴趣。
项目 · AI 垃圾分类小助手——分组采集图片, 用飞桨 EasyDL / Teachable Machine 训练模型, 在 Scratch 里做成互动程序。
智能感知与人机交互
目标 · 理解机器视觉与语音识别的基本原理, 制作交互式 AI 小作品。
项目 · 语音控制智能家居——讯飞语音 API + Scratch 编程, 进阶用 Micro:bit 控制真实灯与蜂鸣器。
知识表示与智能推理
目标 · 理解知识图谱、规则推理与搜索算法的基本思想。
项目 · 校园百科智能问答——构建小型知识库, 结合大模型做检索增强(RAG)雏形。
机器学习基础
目标 · 掌握「数据 → 特征 → 训练 → 评估」的机器学习基本流程, 理解过拟合与数据偏见。
项目 · 图像识别模型训练与部署——数据集构建、训练调参、评估指标、部署到 Web 或硬件。
神经网络与深度学习原理
目标 · 认识神经元、层与训练的基本原理, 通俗理解深度学习「为什么能行」。
项目 · 手写数字识别——从可视化神经网络到自己训练一个小型 CNN, 理解卷积与池化。
AI 综合应用与社会责任
目标 · 综合运用前五学期能力完成创新项目, 深度思考 AI 伦理与人机关系。
项目 · 综合创新项目(选题制)——教育 / 医疗 / 环保 / 无障碍方向, 完整产出可演示的 AI 作品并做社会影响评估。
交付形态 / DELIVERY
从体系方案到走上讲台
完整体系方案
3-9 年级教学目标、进阶路线、比例设计与依据的完整方案文档, 对齐 2022 新课标。
分学段可授课件
小学各年级、初中各学期的 PPT 课件与教师讲义, 可直接进课堂或做校本改编。
教师培训 / 备课支持
面向学校信息科技教师的师训, 从新课标解读到 AI 工具实操, 帮助教师站上讲台。
校本课程共建 / 内训
根据学校资源、地方特色与学生水平定制校本课程, 或为教育机构做体系化内训。
- 本站只展示体系骨架, 完整方案文档、分年级课件、教师讲义走邮件对接
- 支持按学校规模、地方特色、师资水平做校本化改编
- 配套教师师训, 帮不熟 AI 的信息科技老师稳稳站上讲台
想为学校 / 教育机构定制一套 AI 课程?
体系方案、分学段课件、教师培训均可对接。聊聊你的场景与需求。