北京市中小学人工智能教育地方课程纲要（试行）（2025年版）

各区教委，燕山教委，北京经济技术开发区社会事业局，各直属中小学：

为推动本市中小学人工智能教育高质量实施，根据《教育部办公厅关于加强中小学人工智能教育的通知》（教基厅函{2024}32号）·《北京市推近中小学人工智能教育工作方案（2025-2027年）》（京教办{2025}2号）等文件要求，结合实际，市教委制定了《北京市中小学人工智能教育地方课程纲要（试行）（2025年版）》。现印发给你们，请认真抓好贯彻落实。

北京市教育委员会

2025年7月26号

（此件公开发布）

⼈⼯智能作为新⼀轮科技⾰命与产业变⾰的核⼼驱动⼒，其发展⽔平已成为衡量国家竞争⼒的重要标志。在基础教育阶段普及⼈⼯智能教育，是突破核⼼技术瓶颈、实现科技⾃⽴⾃强的基础性⼯程，更是建设教育强国、科技强国、⼈才强国的前瞻性布局。北京作为全国政治中

⼼、⽂化中⼼、国际交往中⼼、科技创新中⼼，肩负着为国家培育未来科技领军⼈才、引领智能时代发展的使命。根据《教育部办公厅关于加强中⼩学⼈⼯智能教育的通知》（教基厅函

〔2024〕32号）、《北京市推进中⼩学⼈⼯智能教育⼯作⽅案（2025—2027年）》（京教办

〔2025〕2号）等⽂件要求，推动⼈⼯智能教育⾼质量实施，特制定本纲要。各区各校在执⾏过程中，可结合实际、因地制宜实施和完善。

⼀、课程定位

（⼀）⾯向⼈⼈的普及性课程

课程以全⾯提升学⽣⼈⼯智能素养为⽬标，⾯向全体学⽣提供⼈⼈必学、⼈⼈可学、⼈⼈愿学的基础性内容。课程覆盖⾯⼴，引导不同学习基础和能⼒⽔平的学⽣都能参与其中，获得适切的⼈⼯智能素养。

（⼆）⾯向整体的常态化课程

课程实施依托教师⼈⼯智能素养的整体提升，强调家校社的整体协同，注重教学过程的持续性和系统性，通过常态化学习活动和⻓期项⽬，引导学⽣形成对⼈⼯智能的系统认识和持续学习热情，确保⼈⼯智能教育的可持续性。

（三）⾯向实践的开放性课程

课程注重创设真实的问题情境，构建开放、互动、协作的学习环境，通过项⽬式学习和问题导向的学习任务，让学⽣在解决实际问题的过程中深化对⼈⼯智能技术的理解，提升运⽤⼈⼯智能技术解决问题的能⼒，培养社会责任感。

⼆、课程理念

（⼀）坚持正确的育⼈导向

课程始终⽴⾜⽴德树⼈根本任务，着眼学⽣全⾯发展和终⾝成⻓。课程设计坚持价值引领，注重培养学⽣正确的⼈⼯智能价值观和伦理意识，提升学⽣在⼈机协同环境中的主动性和创造⼒，引导学⽣批判性地审视和理解⼈⼯智能，主动驾驭并创新应⽤技术，⽀持学⽣发展成为⼈⼯智能时代负责任和有创造⼒的未来公⺠。

（⼆）突出学⽤结合的实践取向

课程强调“学⽤结合、双向赋能”的实践取向，⿎励将⼈⼯智能在学校教育中应⽤的典型场景和技术⼯具转化为教学场景和教学资源，使学⽣在真实、可感、可触、可体验的应⽤环境中学习⼈⼯智能知识与技能，实现“⼈⼯智能教育融合应⽤，⼈⼯智能应⽤赋能教育”的相互促进和双重提升。

（三）遵循学⽣发展的认知规律

课程遵循学⽣发展规律，⼩学阶段以体验式课程为主，注重启蒙学⽣⼈⼯智能思维与兴趣培养；初中阶段以认知类课程为主，注重引导学⽣利⽤⼈⼯智能赋能⾃⾝学习和⽣活，认识⼈⼯智能的基本技术原理与基础应⽤；⾼中阶段以综合性和实践性课程为主，注重强化学⽣的⼈⼯智能应⽤能⼒、系统思维和创新精神。兼顾学⽣个体特点，满⾜个性化发展需求。

（四）注重与课程体系的深度融合

课程设计⽴⾜于基础教育课程改⾰的核⼼理念，在与现有课程体系深度融合的过程中，注⼊⼈⼯智能教育的新活⼒，培养学⽣的核⼼素养和关键能⼒。结合⼈⼯智能时代对⼈才培养的新要求，对育⼈⽬标、内容选择、教学组织和评价⽅式等进⾏系统创新，探索适应智能时代的新型育⼈模式。

三、课程⽬标

⼈⼯智能课程旨在通过多层次、递进式的培养体系，系统培育学⽣的⼈⼯智能素养，包括⼈⼯智能意识与思维能⼒、⼈⼯智能应⽤与创新能⼒、⼈⼯智能伦理与社会责任三个⽅⾯。帮助学⽣从“基本了解⼈⼯智能”到“合理使⽤⼈⼯智能”再到“创新应⽤⼈⼯智能”，在⼈⼯智能项⽬实践中锻炼创新思维和问题解决能⼒，成为具备技术素养、⼈⽂关怀和创新能⼒的数字公⺠，形成适应智能社会发展的核⼼竞争⼒，为国家⼈⼯智能战略⼈才培养和科技创新提供基础⽀撑。

（⼀）⼈⼯智能素养

1.⼈⼯智能意识与思维能⼒

具备对⼈⼯智能的敏感性，能够识别常⻅的⼈⼯智能应⽤场景，能意识到⼈⼯智能技术对⼈类社会的深远影响。了解⼈⼯智能基本概念、原理，理解数据、算法与算⼒的协同作⽤机制。知道借助⼈⼯智能技术可以解决⼀些传统技术⼿段难以解决的问题，可以提升学习和⼯作效

率。认识⼈⼯智能技术的特点、利弊和能⼒边界。具备对⼈⼯智能的兴趣，有主动探究和应⽤⼈⼯智能的意愿，能够运⽤⼈⼯智能领域的思想⽅法，从数据和算法⻆度系统构建问题解决⽅案，为未来的创新实践奠定思维基础。

2.⼈⼯智能应⽤与创新能⼒

能够利⽤⼈⼯智能⼯具辅助创作与问题解决，在⼈机协同环境中⾼效学习与⼯作。能认识到⼈⼯智能与现代科技的发展⽇新⽉异、永⽆⽌境，具备对⼈⼯智能相关技术的兴趣、探究新技术的热情、追求技术⾰新的愿望。能够运⽤所学的⼈⼯智能知识和技术，积极探索、创造性地应⽤⼈⼯智能技术解决现实问题；对现有应⽤系统提出有价值的改进思路和解决问题建议；⼤胆想象，形成具有创新特点和科学依据的⽅案和作品。

3.⼈⼯智能伦理与社会责任

认识到在数据安全、隐私保护、伦理规范和⾏为⾃律等⽅⾯应尽的社会责任，在学习、应⽤和探索⼈⼯智能技术时遵守相关的法律法规和社会规范。学会批判性使⽤⽣成式⼈⼯智能，警惕“AI幻觉”“算法偏⻅”“认知外包”等问题，防范可能的潜在风险。理解技术对个⼈、社会和环境的多重影响，形成以⼈为本的技术观、⼈机协同的发展观和科技向善的价值观。理解⼈⼯智能核⼼技术⾃主可控对国家安全与发展的战略意义，树⽴科技⾃⽴⾃强的意识。

（⼆）学段⽬标

1.⼩学阶段

通过体验式课程，初步理解⼈⼯智能的基本概念与特点，感知⼈⼯智能技术对学习和⽣活的深远影响。在启蒙阶段激发学⽣对⼈⼯智能技术的好奇⼼与探索热情，尝试在⼈机协同中使⽤简单的⼈⼯智能⼯具完成创意表达和问题解决。在启蒙阶段树⽴正确的⼈⼯智能伦理观念，建⽴隐私保护与数字⾝份的基本认知，培养合理使⽤⼈⼯智能技术的意识，为后续学习奠定基

础。

2.初中阶段

以认知类课程为主，完善学⽣对⼈⼯智能技术的系统认知，培养进阶的实践能⼒与伦理意

识。通过实践体验⼈⼯智能模型训练过程，形成对数据采集、模型训练及智能系统开发的初步理解。具备基础的⼈机交互能⼒，能够使⽤⽣成式⼯具完成内容创作，并辨识技术应⽤的边界

与风险。通过典型场景探究和综合实践应⽤，为适应智能化社会发展奠定知识、能⼒与价值观基础。

3.⾼中阶段

以综合性和实践性课程为主，全⾯培养⼈⼯智能素养与技术运⽤和创新能⼒。熟悉数据处理与标注、机器学习算法原理及深度学习⼊⻔知识，具备⼀定开发智能系统的实践能⼒。使⽤⽣成式⼈⼯智能辅助完成综合学习任务。通过跨学科项⽬实践，提⾼综合运⽤⼈⼯智能技术解决实际问题的创新能⼒。在复杂伦理情境中深⼊思考技术创新、社会责任、伦理安全等⽅⾯的关系。为适应未来智能社会发展奠定坚实基础。

四、课程内容

课程关注知识学习与能⼒培养，强调应⽤与创新并重，包括“⼈⼯智能基本概念、⼈⼯智能应⽤与技术、⼈⼯智能实现⽅法、⼈⼯智能伦理与社会”四⼤模块。

（⼀）⼩学阶段

（⼆）初中阶段

（三）⾼中阶段 

五、学段要求

（⼀）第⼀学段（1-2年级） 

【教学提⽰】

第⼀学段是学⽣初次系统接触⼈⼯智能的关键阶段，鉴于该阶段学⽣以形象直观思维为主的认知特征，教学需创设具体、⽣动、游戏化的教学情境，让学⽣在沉浸式体验中激发兴趣，从⽣活场景⾥感知⼈⼯智能。

（1）以⽣活场景为切⼊点，打造沉浸式体验：教学中优先选择学⽣熟悉的⽣活、家庭、校园场景，以熟悉场景引出智能⾳箱、扫地机器⼈、电视语⾳助⼿等常见设备，学⽣分享使⽤⼈⼯智

能设备的体验，感知⼈⼯智能并归纳⼈⼯智能与⼈类的相似之处，在熟悉的场景中开启对⼈⼯智能的初步认知。

（2）强化游戏化与动⼿实践，激发学习兴趣：教学针对学段特点将抽象概念转化为具体课堂活动，学⽣使⽤⼈⼯智能⼯具和活动探究材料进⾏体验，再类⽐⼈类与机器实现的过程，了解⼈⼯智能相关技术的基本概念和特点，在探索中加深对⼈⼯智能应⽤的理解，激发对⼈⼯智能的探索热情。

（3）提供丰富多样的⽣活应⽤，感知⼈⼯智能的价值：教学选取丰富的⼈⼯智能⽣活应⽤，学⽣体验感知⼈⼯智能在情感交互、智能决策、创造设计等⽅⾯提供的帮助，激发学⽣对⼈⼯智能的价值感知，拓展对⼈⼯智能功能的认知边界。

（⼆）第⼆学段（3-4年级） 

【教学提⽰】

第⼆学段是学⽣从感性认识迈向初步理解的关键阶段，此时期教学需将体验与探索融合，可通过虚拟实验或模块化的⼈⼯智能技能⼯具，在项⽬情境中探究，引导学⽣逐步建⽴对⼈⼯智能核⼼概念、⼯作⽅式及社会意义的感知。

（1）创设具⾝化学习情境，激活⼈⼯智能认知兴趣：将抽象的⼈⼯智能概念转化为具象化、⽣活化的情境，在情境中创设学习任务，加深对⼈⼯智能在⽣活中⼴泛应⽤的认知，激发其探索⼈⼯智能的兴趣。

（2）分层设计实验任务，促进⼈⼯智能知识内化：在实验课中设计阶梯式任务，完整经历“技术感知—原理探究—实验验证”探究流程，通过任务难度的逐步提升，帮助学⽣在现有能⼒基础上实现新的认知突破，将⼈⼯智能知识有效内化。

（3）强化协作式项⽬学习，深化⼈⼯智能社会认知：以项⽬制学习为载体，完善⼩组协作机制，探讨⼈⼯智能在知识获取与传播⽅⾯的优势与局限，感受⼈⼯智能对知识处理的强⼤能⼒，在协作过程中发展多元视角，认识到⼈⼯智能对社会发展的重要意义，培养社会责任感。

（三）第三学段（5-6年级） 

【教学提⽰】

第三学段是学⽣从知识理解向实践应⽤进阶的重要阶段，教学需强化⼈⼯智能原理的剖析与操作技能的系统构建。通过项⽬驱动、跨学科融合的教学⽅式，结合视频引导、实验探究、创意实践与思辨讨论，提升学⽣的系统性思维与创造性能⼒。

（1）以项⽬驱动为核⼼，构建具象化学习场景：从学⽣熟悉的场景发现真实问题，激发探究动机设计⼈⼯智能应⽤项⽬，设计问题的解决⽅案，解构⼈⼯智能的实现⽅法，通过编程模拟实现问题解决，在项⽬实践中将零散知识整合成系统的认知结构，理解⼈⼯智能在多领域的应⽤逻辑。

（2）实验探究与模型建构并重：在实验探究中经历数据采集、标注与清洗实践，对⽐不同质量数据集对模型性能的影响，建⽴数据集与⼈⼯智能模型关系的认知，体验监督学习和⽆监督学习全流程，掌握机器学习从数据准备到模型部署的基本步骤。

（3）跨学科融合中渗透认知迁移，培养辩证思维能⼒：提供丰富的⼯具实践活动，引导学⽣在实践中熟练使⽤⽣成式⼈⼯智能⼯具，掌握输⼊⽂本⽣成⽂本、图像的⽅法，实现从理论认知到实践操作的跨越，同时思考⽣成式⼈⼯智能带来的社会影响，培养辩证看待技术发展的思维能⼒，使学⽣在知识应⽤中形成理性判断，理解⼈⼯智能的社会意义与潜在风险，强化数字公⺠责任意识。

（四）第四学段（7-9年级） 

【教学提⽰】

第四学段的课程在系统性和项⽬要求上处于较⾼⽔平，学⽣需在理解⼈⼯智能核⼼技术的基础上，通过项⽬开发与社会情境探讨，形成综合运⽤能⼒、批判思维与科技伦理素养。

（1）聚焦关键技术剖析，深化原理与应⽤认知：选取图像识别、⾃然语⾔处理等⼈⼯智能关键技术，借助项⽬探究来拆解技术框架，助⼒学⽣掌握原理及应⽤场景。例如，在图像识别类项

⽬中，拆解图像识别流程，引导学⽣分析计算机视觉技术⾥特征提取、⽬标检测的原理，理解其在学习、⽣活、经济、⽂化等场景的应⽤，同时让学⽣尝试搭建模型开展应⽤实践。

（2）结合⽰例学习算法，掌握算法运⽤逻辑：从典型场景提炼算法问题，通过可视化实验与算法模型搭建，帮助学⽣认识算法运⾏的完整流程。以聚类算法相关项⽬为例，引导学⽣梳理算法步骤。通过实验让学⽣完整经历任务解决过程，构建“问题建模→逻辑拆解→程序实现”的认知链条。

（3）推进系统设计优化，提升项⽬实践能⼒：以⼈⼯智能应⽤项⽬为驱动，让学⽣经历需求分析、架构搭建、迭代优化等环节，强化综合实践与创新应⽤能⼒。⽐如在⼈⼯智能应⽤项⽬

中，学⽣历经需求分析、数据收集与处理、模型选型与训练、调试优化直⾄最终部署的全流程，依据需求设计⼈⼯智能辅助⽅案，挑选合适技术与算法，通过不断调试攻克模型准确率低、响应慢等难题，实现项⽬落地，培育学⽣系统规划、技术应⽤和项⽬管理能⼒。

（4）加强伦理思辨讨论，树⽴正确技术价值观：围绕⽣成式⼈⼯智能、⼤数据等技术引发的社会争议，引导学⽣从伦理、法律与社会影响多维度思考，培养技术开发与应⽤中的责任意识。

在⽣成式⼈⼯智能应⽤项⽬中，引导学⽣运⽤⽣成式⼈⼯智能⼯具创作，感受其在创意和决策⽅⾯的作⽤。以⼈⼯智能前沿技术在各领域的应⽤案例为依托，组织学⽣探讨⼈⼯智能开发应⽤中的责任与风险，如数据泄露、算法偏⻅、技术滥⽤等问题。引导学⽣思考如何通过法律制度保障⼈⼯智能安全应⽤，平衡技术发展与个⼈隐私、社会公平的关系，通过案例分析与讨

论，增强学⽣伦理意识和社会责任感，树⽴以⼈为本、规范使⽤⼈⼯智能技术的价值观。

（五）⾼中学段（10-12年级） 

【教学提⽰】

（1）聚焦技术原理，掌握⼈⼯智能技术应⽤⽅法：聚焦⼈⼯智能核⼼技术，引导学⽣理解⼈⼯智能的基础原理、算法逻辑及技术实现路径，在实操中掌握数据处理、模型训练、⼯具应⽤的关键⽅法，建⽴从“技术原理”到“场景应⽤”的对应关系。例如，为了理解监督学习，学⽣利⽤计算机来观察⼤量带标签的⼿写数字图⽚来学习识别模式，通过迭代优化算法，模型⾃动

学习从图⽚特征到数字标签的映射函数，并在训练过程中不断调整参数以降低预测误差，从⽽直观感受AI如何从数据中学习并实现识别功能，建⽴完整的应⽤链条。

（2）强化多维协作，掌握智能时代⼈机协同范式：以“⼈机协作流程”与“⼩组分⼯机制”活动设计，在项⽬中明确⼈⼯智能⼯具与⼈类决策的责任边界，体验团队协作中技术分⼯与跨⻆⾊沟通，理解⼈机协同如何提升任务效率，培养系统思维与协作能⼒。例如，在⾃然语⾔处理类项⽬中，训练⼈⼯智能模型完成⽂本关键词提取与情感分析，通过⼩组合作的⽅式交叉验证信源可信度，并制定基于⼈⼯智能初筛的⼈⼯复核协同规则，理解⼈机协作在效率提升与风险控制中的价值。

（3）锚定真实需求，提升技术创新与系统优化能⼒：以解决真实场景问题为导向，引导学⽣从需求分析出发，设计技术⽅案、选择适配算法并迭代优化，在实践中理解“问题建模—逻辑拆解—程序实现”的⼯程化思维，提升创新应⽤与系统调试能⼒。例如，在计算机视觉项⽬中，

根据⽣活中的场景收集图像数据，搭建合适的卷积神经⽹络，或者在微调现有⼤模型的基础上构建图像处理模型，在此基础上进⼀步掌握模型优化的⽅法，制定系统性技术⽅案适配具体的场景需求。

（4）嵌⼊伦理思辨，建⽴技术应⽤责任意识：结合项⽬中的技术应⽤场景，引导学⽣识别数据安全、算法偏⻅、创意伦理等潜在风险，从伦理、法律、社会影响多维度分析问题，制定技术应⽤的规范与解决⽅案，培养负责任的技术使⽤意识。例如，在具⾝智能项⽬中，通过模拟⼈类进⾏路径规划和物体抓取，体会在⼈形机器⼈上部署的泛化模型和智能体的⼯作边界，认识到具⾝智能存在的隐私泄露、责任划分和情感模糊等潜在风险，理解技术发展需要兼顾创新与社会责任。

六、课程实施建议

（⼀）课时安排

从2025年秋季学期开始，全市中⼩学校开展⼈⼯智能通识教育，每学年不少于8课时，实现中⼩学⽣全⾯普及。落实国家课程⽅案和课程标准要求，开⻬开⾜⼈⼯智能教育相关课程。

学校可将⼈⼯智能课程独⽴设置，也可以与信息科技（信息技术）、通⽤技术、科学、综合实践活动、劳动等课程融合开展，注重⼀体化设计，防⽌重复交叉。

（⼆）教学建议

1.注重与现有课程体系融合

⼈⼯智能课程的实施应当⽴⾜于与学校现有课程体系的有机融合，实现资源整合与教育合⼒。在课程实施过程中，应充分考虑学校的办学特⾊、师资条件、课程结构和校园⽂化等因

素，通过多种路径和⽅式，将⼈⼯智能教育融⼊学校整体育⼈体系。⿎励学校探索将⼈⼯智能元素有机融⼊其他学科教学中，引导学⽣建⽴知识间的联系，形成系统化、⽹络化的认知结

构。

2.⿎励教育教学模式创新

⼈⼯智能教育与课程教学改⾰同步推进，⿎励学校开展情境化、项⽬式、跨学科等多元化教学模式。以基于问题的项⽬式学习为核⼼教学策略，通过真实、系统、连贯的项⽬活动，引导学⽣深度理解⼈⼯智能原理并掌握实践技能。课程设计应精⼼挑选贴近学⽣⽣活、体现⼈⼯智能培养⽬标的案例，将抽象复杂的技术内容转化为具体可感的学习任务。

3.发挥区域资源禀赋优势

充分发挥北京在⼈⼯智能科技创新资源⽅⾯的优势，整合⾼校、科研院所、⾼科技企业等资源要素，拓展⼈⼯智能教育场域，开放⼈⼯智能实验室、体验馆、综合展厅等资源，形成协同育⼈“教联体”。推动中⼩学校⾯向⾏业企业进⼀步开放⼈⼯智能教育应⽤场景，将产业前沿、科研最新成果与教学实践紧密联系，促进形成以需求为导向的技术研发机制，带动⼈⼯智能教育的创新链和产业链。

（三）评价建议

1.学段差异化

⼩学阶段，重点考查学⽣对⼈⼯智能技术的基本认知和基础操作技能掌握情况；初中阶段，重点考查学⽣对⼈⼯智能基本概念和原理的理解程度、运⽤⼈⼯智能⼯具解决真实问题的能

⼒；⾼中阶段，重点考查学⽣的系统性⼈⼯智能知识掌握⽔平、完成复杂⼈⼯智能项⽬的综合实践能⼒。建⽴学段衔接机制，将⼈⼯智能课程评价结果纳⼊学⽣综合素质评价体系，形成贯穿中⼩学阶段的完整评价链条。

2.⽅法多元化

采⽤过程性评价与总结性评价、定量评价与定性评价相结合的多元化评价模式。通过知识测试、项⽬汇报、作品展⽰、主题辩论等多种形式，深度考查学⽣的⼈⼯智能应⽤能⼒、实践能⼒和创新思维。引⼊⼈⼯智能测评⼯具，充分利⽤电⼦学习档案、智能学习分析⼯具等技术⼿段，实时记录学⽣学习轨迹、阶段性成果和能⼒发展变化，形成可视化的动态发展记录，为促进学⽣的持续发展提供依据和指导。

3.主体协同化

建⽴内外联合、多⽅参与的协同化评价机制。校内评价以学科教师的评价为核⼼，引导学⽣开展阶段性学习反思和成⻓记录，推⾏同伴互评、⼩组互评。校外评价邀请⾼等院校⼈⼯智能领域专家、科技企业技术⼯程师等多元评价主体担任评委，参与对学⽣的创新项⽬成果、实践作品的评估，提升评价的专业性和权威性，激发学⽣深度探索和创新实践的内在动⼒。

七、课程组织保障

（⼀）强化系统⽀撑与协同联动

构建以教育部⻔为主导、多元主体协同参与的⼈⼯智能教育治理结构，形成“上下联动、内外协同”的⼯作机制，在课程体系建设、教师专业发展、平台与环境建设等⽅⾯给予系统化⽀撑。⿎励依托国家、市级智慧教育平台体系备课授课，⽀持优质课程资源回流共享、迭代更

新。推动中⼩学与⾼校、科研院所、教科研机构、⾼科技企业紧密合作，创新“教-学-研-产”合作机制，推动优质⼈⼯智能资源与中⼩学教育深度融合。

（⼆）强化协同创新和均衡发展

深⼊开展“⼈⼯智能+教育”⾏动，建⽴具有区域特⾊的⼈⼯智能教育实验区和⽰范区，形成可持续、可复制、可推⼴的创新发展模式，推动⼈⼯智能教育从点状突破⾛向区域整体提

升。统筹规划区域间、校际间、群体间的均衡布局，⽀持为残障学⽣开发⽆障碍AI教具，实现⼈⼯智能教育课程建设、师资建设与⼈才培养的科学规划、分步推进、协同发展，最终实现全市范围内的⼈⼯智能教育质量提升。

（三）强化过程监测与跟踪指导

组建北京市中⼩学⼈⼯智能教育⼯作专家委员会，指导学校的课程体系建设、教育模式创新和教学资源开发。将各区教育⾏政部⻔和中⼩学校的⼈⼯智能教育实施情况纳⼊教育质量督导评估体系，制定科学合理的成果评估标准和监测机制，通过常态化的教学视导、周期性的质量评估与过程性的数据分析，指导学校扎实开展⼈⼯智能教育。

（四）强化师资建设与专业发展

实施分层分类的教师培养培训计划，集成优质培训资源和专业⽀持⼒量，开展系统化、专业化的师资培训。构建基于教师学习共同体的专业发展⽣态，通过同伴互助、集体备课、案例研讨和⾏动研究，推动教师在实践中成⻓。探索⼈⼯智能教育教师专业能⼒评价与激励机制，对于有突出贡献的教师，在教学成果评选、职称评审、绩效保障等⽅⾯加⼤倾斜⽀持⼒度。

（五）强化价值引导与风险预警

坚持审慎包容、依法依规，培养学⽣的数据安全意识、隐私保护意识，引导学⽣正确处理⼈与技术、社会的关系。建⽴⼈⼯智能教育应⽤的风险评估与预警机制，加强对⼈⼯智能技术可能带来的规则冲突、社会风险、伦理挑战等⽅⾯的风险研判，确保⼈⼯智能教育在合规、可

控、安全的轨道上持续健康发展。

附录：各年级主题项⽬⽰例