一、选题背景与意义

（一）时代发展的需求

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其已经渗透到社会的各个领域，深刻改变着人们的生产生活方式。在教育领域，AI 也逐渐成为推动教育变革的重要力量。中学阶段是学生知识储备和思维能力发展的关键时期，对学生进行 AI 启蒙教育，培养他们的计算思维，有助于他们更好地适应未来社会的发展需求，为其终身学习和职业发展奠定坚实的基础。

（二）信息技术课程改革的需要

信息技术课程是中学教育的重要组成部分，其目标是培养学生的信息素养和创新能力。然而，传统的信息技术课程主要侧重于计算机操作技能的传授，对学生的思维能力培养相对不足。在 AI 时代，信息技术课程需要进行改革，将 AI 启蒙与计算思维培养纳入课程体系，以提高课程的时代性和实用性。

（三）学生全面发展的要求

计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。通过在中学信息技术课程中开展 AI 启蒙教育，培养学生的计算思维，可以帮助学生提高逻辑思维能力、创新能力和解决问题的能力，促进学生的全面发展。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

1. 构建AI启蒙教育体系：本研究致力于开发适合中学信息技术课程的AI启蒙教育内容体系，涵盖AI基础概念、核心原理、典型应用和伦理思考四个维度。通过系统化的教学设计，帮助学生建立完整的AI知识框架，理解AI技术的基本工作原理，培养对AI发展的正确认知和判断能力。

2. 创新计算思维培养模式：探索基于AI启蒙的计算思维培养新模式，将抽象的计算思维要素（如问题分解、模式识别、抽象化、算法设计等）融入具体的AI应用场景中。通过项目实践和问题解决，培养学生的系统性思维、批判性思维和创造性思维，提升其解决复杂问题的能力。

3. 评估教育成效的多维影响：建立全面的评估机制，考察AI启蒙教育对学生认知发展、学习态度和综合素质的影响。重点关注学生在技术理解能力、创新实践能力、伦理判断能力等方面的提升，为AI教育的深入开展提供实证依据。

（二）研究内容

1. AI启蒙课程内容开发：基于中学信息技术课程标准和学生认知发展规律，构建阶梯式的AI教学内容体系。初级内容包括AI发展简史、基础概念（如机器学习、神经网络）和典型应用场景；中级内容涉及简单算法原理（如决策树、图像识别）和编程实践；高级内容包含AI伦理探讨和社会影响分析。教学内容设计注重生活化、趣味性和启发性。

2. 创新教学方法研究：开发多元化的AI教学方法库：采用情境模拟法，让学生在虚拟场景中体验AI应用；运用案例分析法，通过真实案例理解AI技术原理；设计项目式学习，完成从问题定义到解决方案的全过程；引入游戏化元素，提升学习趣味性。特别关注差异化教学策略，满足不同学生的学习需求。

3. 计算思维培养模式构建：设计"问题-方案-实现-优化"的四阶段培养模式：在问题提出阶段，培养问题意识和分解能力；在方案设计阶段，训练抽象化和模式识别能力；在算法实现阶段，锻炼编程思维和系统思维；在结果验证阶段，发展批判性思维和迭代优化能力。每个阶段都配备相应的AI应用案例和实践项目。

4. 教育效果评估体系研究：建立三维评估框架：认知维度评估学生对AI概念的理解程度；能力维度考察计算思维各要素的发展水平；素养维度关注AI伦理意识和社会责任感。开发多样化的评估工具，包括概念测试、项目作品评价、情境判断测试等，实现过程性评价与总结性评价相结合。

5. 教师专业发展支持研究：分析教师在AI教学中的能力需求，设计分层培训体系。基础培训侧重AI知识普及和工具使用；进阶培训关注教学设计和活动组织；高阶培训培养研究能力和创新意识。通过工作坊、示范课、在线社区等形式，构建持续发展的专业支持网络。

6. 教学资源开发与应用：建设面向中学的AI教学资源库，包括教学案例集、实验项目包、微课视频库等。开发适合中学使用的轻量化AI工具平台，降低技术门槛。特别关注资源的开放性和适应性，支持不同学校根据自身条件开展差异化教学。

三、研究方法

（一）文献研究法

通过查阅国内外相关文献，了解中学信息技术 AI 启蒙与计算思维培养的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。

（二）调查研究法

通过问卷调查、访谈等方式，了解中学信息技术教师和学生对 AI 启蒙与计算思维培养的认知和需求，为课题研究提供实践依据。

（三）实验研究法

选取部分中学作为实验对象，开展 AI 启蒙与计算思维培养的教学实验，对比实验前后学生的学习兴趣、学习成绩和综合素质的变化，验证研究假设。

（四）行动研究法

在教学实践中，不断探索和改进 AI 启蒙与计算思维培养的教学内容和方法，及时总结经验教训，提高教学质量。

四、研究步骤

（一）准备阶段（第1-2个月）

1. 组建课题研究团队，明确分工。

2. 查阅相关文献，了解研究现状和发展趋势。

3. 设计调查问卷和访谈提纲，开展调查研究。

（二）实施阶段（第3-12个月）

1. 根据调查结果，确定中学信息技术 AI 启蒙教学内容和方法。

2. 构建基于 AI 启蒙的中学计算思维培养模式。

3. 选取部分中学作为实验对象，开展教学实验。

4. 定期对实验数据进行收集和分析，及时调整教学策略。

（三）总结阶段（第13-14个月）

1. 对实验数据进行全面分析，总结研究成果。

2. 撰写研究报告和论文，进行成果推广。

五、预期成果

（一）研究报告

撰写《中学信息技术 AI 启蒙与计算思维培养研究报告》，总结研究过程和研究成果，提出相关建议和对策。

（二）教学案例集

整理和编写中学信息技术 AI 启蒙与计算思维培养的教学案例集，为教师提供教学参考。

六、研究的创新点

（一）教学内容的创新

1. 课程体系的系统化构建：本研究突破了传统信息技术课程以基础操作和编程为主的局限，开创性地构建了"基础认知-原理探究-应用实践-伦理思考"四维一体的AI启蒙课程体系。该体系将AI基础知识与信息技术课程有机融合，既保持学科知识的系统性，又体现AI教育的时代性。课程内容设计注重由浅入深、由表及里，从AI应用体验逐步深入到算法原理理解，符合中学生的认知发展规律。

2. 教学资源的本土化开发：针对中学教学实际需求，开发了一系列本土化的AI教学资源。包括：改编复杂AI概念为中学生可理解的类比案例；设计贴近学生生活的应用场景；开发适合课堂使用的轻量化实验工具。这些资源既降低了AI学习的门槛，又保证了教学内容的科学性和严谨性，为AI启蒙教育在中学的普及提供了重要支持。

（二）教学方法的创新

1. 多元教学策略的整合应用：研究创新性地将项目式学习、案例教学和游戏化教学等方法有机结合，形成"体验-探究-创造"的教学路径。通过情境化的AI应用体验激发学习兴趣，基于真实案例的深度探究促进概念理解，开放式的项目创作培养创新能力。这种多元方法的灵活运用，有效提升了AI教学的吸引力和实效性。

2. 虚实结合的教学环境设计：突破传统教室的时空限制，构建了线上线下融合的学习空间。线下课堂侧重原理探究和小组协作，线上平台支持个性化学习和延伸拓展。特别开发了AI虚拟实验室，让学生在安全环境中体验AI模型的训练和优化过程，实现了抽象原理的可视化、具象化。

（三）培养模式的创新

1. 计算思维培养的新路径：研究开创了"以AI应用为载体，以问题解决为导向"的计算思维培养模式。通过设计系列化的AI主题项目，如智能垃圾分类系统、校园导航机器人等，让学生在真实问题情境中自然运用问题分解、模式识别、算法设计等计算思维方法。这种模式使抽象的计算思维培养变得具体、生动，显著提升了教学效果。

2. 跨学科融合的育人模式：突破学科界限，构建了AI启蒙与多学科交叉融合的育人体系。在数学学科中渗透算法思想，在科学实验中应用机器学习方法，在人文社科领域探讨AI伦理问题。这种跨学科的融合模式，不仅拓展了AI教育的广度，也深化了计算思维培养的深度，促进了学生综合素质的全面发展。

3. 评价方式的革新突破：创新设计了基于学习过程的多元评价体系，重点关注学生在AI项目中的思维过程而不仅是最终成果。通过编程日志、设计思路报告、小组互评等方式，全面评估学生的计算思维发展水平。同时引入AI辅助的评价工具，实现学习行为的自动记录和分析，为个性化指导提供依据。

七、研究的可行性分析

（一）理论基础可行

国内外关于中学信息技术教育和计算思维培养的研究已经取得了一定的成果，为课题研究提供了理论支持。

（二）实践基础可行

部分中学已经开展了 AI 教育和计算思维培养的实践探索，积累了一定的经验，为课题研究提供了实践基础。

（三）人员条件可行

课题研究团队由具有丰富教学经验和科研能力的中学信息技术教师和高校教育专家组成，为课题研究提供了人员保障。

（四）时间和经费保障可行

课题研究计划明确，时间安排合理，同时学校和相关部门将提供一定的经费支持，为课题研究提供了时间和经费保障。