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“人工智能与智慧社会”模块
模块综合教学
本期内容
1
课标理解
●整体认识智慧社会,综合应用人工智能技能
——“人工智能与智慧社会”模块综合教学
2
教学课例+同步教学资源
●“人工智能与智慧社会”模块内容综合应用
——以《词语魔法屋——AI如何“读懂”人类语言》为例
●生成式人工智能赋能的“人工智能与智慧社会”模块教学
1
课标理解
整体认识智慧社会,
综合应用人工智能技能
——“人工智能与智慧社会”
模块综合教学
本文从“人工智能与智慧社会”模块教学出发,围绕培育“人—智共生”信息素养的核心目标,从人工智能认知辨析、协同创新实践、伦理安全培育、终身学习意识养成四维度,结合场景化、项目式等多元教学策略,阐述如何引导学生正确认知人工智能的价值边界、掌握人工智能工具的应用能力、树立伦理自觉,为适应智慧社会发展奠定素养基础的操作策略,为信息科技教师、教育工作者提供参考。
《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》(以下简称“新课标”)将“人工智能与智慧社会”列为九年级的核心学习模块,这一设置既契合人工智能技术的迅猛发展态势,也回应了青少年对智能科技的天然好奇与未来社会的素养需求。九年级学生的思维处于从具象思维向抽象思维过渡的关键阶段,他们对人工智能的认知多停留在“影视想象”和“日常应用体验”层面,其中既充满期待也不乏认知误区。本模块的综合教学不能局限于零散的知识灌输,而应聚焦“人—智共生”的核心逻辑,通过整体建构人工智能与智慧社会的关联、锚定综合应用下的人类核心素养、设计针对性的教学策略,帮助学生系统认识人工智能技术的本质、把握智慧社会形态特征,最终培育适应“人—智协同”时代的关键素养。
整体认识
——人工智能与智慧社会的关联
1.人工智能:智慧社会的核心技术引擎
智慧社会的核心特征是数据驱动、智能协同、普惠共享,而人工智能则是支撑这一形态的“技术底座”。从技术构成看,大数据、算法、算力是人工智能的三大核心基础,三者相互依存共同推动技术落地:大数据是人工智能的“燃料”——没有海量、多元的训练数据,算法便无从学习与迭代;算法是人工智能的“大脑”——以机器学习、深度学习为代表的算法模型,实现了从数据到智能决策的转化;算力是人工智能的“肌肉”——GPU、TPU等高性能计算硬件为复杂算法的运行提供支撑。
在教学中,教师可通过“人工智能图像识别小实验”帮助学生具象理解三大技术基础:借助人工智能工具,让学生分别用10张、100张、1000张不同场景下的“猫”“狗”图片训练模型,对比识别准确率的差异,体会大数据的价值;切换不同的分类算法,观察模型识别速度与精度的变化,感知算法的核心作用;在低配与高配计算机上同步训练模型,让学生直观感受算力对人工智能迭代效率的影响。
2.智慧社会:人工智能的价值落地场域
人工智能的技术价值,只有在智慧社会的具体场景中才能转化为社会价值。当前,人工智能已深度嵌入生产生活的各个领域,成为重构社会运行模式的关键力量:在智慧城市领域,人工智能交通调度系统通过实时分析车流数据优化信号灯时长,让城市通勤效率提升30%以上;在智慧医疗领域,人工智能辅助诊断系统能识别医学影像中的微小病灶,诊断准确率媲美资深放射科医生;在智慧教育领域,人工智能学习平台可根据学生的知识掌握情况推送个性化的学习内容,实现“千人千面”的精准教学。
3.双向赋能:人与技术协同的社会新形态
人工智能与智慧社会并非单向驱动关系,而是双向赋能的共生体:一方面,人工智能技术的迭代不断拓展智慧社会的边界——从“局部智能”到“全局协同”,从“单一应用”到“系统集成”,人工智能正在推动社会治理、公共服务、产业发展向智能化、高效化转型;另一方面,智慧社会的需求反向促进人工智能技术的伦理化、人性化发展——当人工智能推荐算法出现信息茧房问题时,社会对算法透明度的要求推动了可解释人工智能技术的研发;当人工智能在就业领域引发替代焦虑时,社会对“人—智协同”模式的探索催生了人工智能辅助创新的新范式。
这种双向赋能的核心是以人为本:人工智能的发展始终要服务于人类的福祉,而智慧社会的构建也必须以人的价值为核心。在教学中,教师可引导学生讨论“未来智慧社区的理想形态”,让他们思考:人工智能如何更好地服务老年人的居家养老?如何保护居民的个人数据隐私?如何避免人工智能技术加剧社会不平等?通过这类议题讨论,学生能深刻认识到智慧社会不是“技术主导的社会”,而是“人—智共生的社会”。
综合应用
——智慧社会的人类应有的素养
1.人工智能认知:从识别到理解的系统认知
“人—智共生”的信息素养是学生适应智慧社会的核心素养,学生对人工智能的认知包括三个层次:一是识别与区分能力,即能准确判断哪些应用是人工智能,哪些是普通自动化技术;二是术语与原理认知,即能列举机器学习、深度学习、自然语言处理等核心术语,理解人工智能的基本实现逻辑;三是技术局限性认知,即能认识到当前人工智能仍处于“弱人工智能”阶段,存在数据依赖、算法偏见、创造力不足等局限。
2.协同创新:以人类创造力锚定技术边界
在智慧社会中,人类与人工智能的关系不是替代,而是协同、共生。人工智能擅长处理海量数据、执行重复性任务、优化既定流程,但人类的情感、创造力、批判性思维是人工智能无法替代的核心优势。“人—智共生”的信息素养,就是让学生掌握“人主导、智辅助”的工作模式,学会借助人工智能工具拓展自身能力边界。
3.伦理安全:守住智慧社会的价值底线
人工智能在推动社会进步的同时,也带来了一系列伦理与安全挑战,如算法偏见可能加剧社会不平等、数据泄露可能侵犯个人隐私、自主决策人工智能的责任界定模糊等。此外,自主可控技术的缺失可能导致国家在关键领域被“卡脖子”,威胁社会发展的安全性与独立性。
伦理安全意识的培育,需要从认知到实践进行全面渗透:在认知层面,教师可通过案例分析让学生了解人工智能伦理的核心议题,引导学生讨论“如何规范人工智能生成内容的使用?”;在实践层面,组织学生参与“人工智能伦理公约”的制订,让他们结合自身认知提出人工智能发展应遵循的原则。同时,要向学生强调自主可控技术的重要性,让他们意识到,只有掌握人工智能核心算法与硬件技术,才能避免在国际竞争中处于被动地位,保障智慧社会的稳定发展。
4.终身学习:适配技术迭代的成长姿态
人工智能技术的迭代速度远超以往任何技术,据统计,当前人工智能领域的核心知识每3~5年就会更新一次。在这样的时代背景下,终身学习不再是可选选项,而是必备能力。智慧社会中的人类,必须具备快速学习新技能、适应新环境的能力,才能在“人—智共生”的格局中保持竞争力。
教学策略
——“人—智共生”信息素养的提升
1.场景化锚定:在真实情境中建构关联认知
场景化教学是落实“整体认识”目标的核心策略,其关键是将抽象的人工智能知识融入真实的社会情境中,让学生在解决实际问题的过程中建构知识体系。教师可围绕“智慧城市”“智慧校园”“智慧养老”等学生熟悉的场景,设计系列教学任务。
例如,以“智慧校园的人工智能解决方案”为核心场景,设计递进式任务链:任务1,调研校园中存在的问题(如食堂排队时间长、图书查找效率低、课堂注意力难以监测);任务2,针对一个具体问题设计人工智能解决方案(如“人工智能智能打餐系统”,通过人脸识别快速识别学生餐品偏好,提前备餐减少排队时间);任务3,分析方案依赖的人工智能技术基础(人脸识别技术、数据存储与分析算法、边缘计算算力);任务4,评估方案的伦理与安全风险(如学生人脸数据的保护、算法是否会区别对待不同学生)。通过这个场景化的任务链,学生能将人工智能概念、实现方式、伦理安全等分散的知识整合为一个有机整体,实现“整体认识”的教学目标。
2.项目式驱动:在实践探究中落实综合应用
项目式学习(PBL)是培育“综合应用”能力的有效载体,其核心是让学生通过完成一个完整的项目,综合运用所学知识解决真实问题。例如,“人工智能辅助社区垃圾分类”的项目式学习活动,就是利用学生熟悉的场景开展PBL教学的实例。其主要步骤如下。
项目启动:提出驱动问题——“如何利用人工智能技术提升社区垃圾分类的效率与准确率?”,组织学生分组讨论项目的意义与目标。项目探究:学生分组调研社区垃圾分类的现状(如居民分类错误率、清运流程痛点),学习人工智能图像识别的基本原理;体验现有人工智能垃圾分类设备的使用,分析其优势与不足。项目实施:各组设计个性化的人工智能垃圾分类解决方案——有的组设计“人工智能垃圾分类小程序”,通过拍照识别垃圾种类;有的组设计“人工智能垃圾桶升级方案”,增加语音指导与分类数据统计功能。同时,各组需要撰写伦理评估报告,考虑数据隐私、设备成本、老年人使用便捷性等问题。项目展示:各组进行方案汇报,邀请社区工作人员、家长代表参与评价,提出改进建议。项目反思:学生撰写项目反思日志,总结自己在项目中掌握的人工智能知识、协同创新的经验以及对伦理安全的认知。
通过这个项目,学生能综合运用人工智能概念、实现方式、伦理安全等知识,同时提升问题解决、团队协作、沟通表达等综合能力,真正落实“综合应用”的教学要求。
3.思辨性对话:在价值辨析中培育伦理自觉
思辨性对话是培育伦理安全意识、提升智慧社会责任素养的关键途径,其核心是通过开放性议题的讨论,引导学生形成对人工智能伦理的独立判断与价值自觉。教师可设计一系列具有争议性的议题,组织学生进行辩论、研讨。
例如,议题1:“人工智能个性化推荐是‘贴心服务’还是‘信息茧房’?”——让学生从用户体验、社会公平、信息自由等角度进行辨析,最终认识到人工智能推荐需要在个性化与多元化之间寻找平衡,用户也应主动拓展信息获取渠道。议题2:“人工智能是否应该拥有‘人格权’?”——结合人工智能生成内容的版权问题、人工智能陪伴机器人的情感依赖问题,引导学生意识到:人工智能的本质是工具,其发展必须服务于人类的价值需求。议题3:“自主可控的人工智能技术对国家发展有多重要?”——通过分析“芯片卡脖子”“算法垄断”等案例,让学生理解掌握人工智能核心技术是保障国家主权、维护社会稳定的关键。
在思辨过程中,教师要避免给出“标准答案”,而应引导学生多角度思考,鼓励他们提出自己的观点并提供论据支持。通过这类对话,学生能逐渐形成清晰的伦理判断框架,在未来面对人工智能技术时,能自觉遵循伦理规范,做出负责任的选择。
4.跨学科融合:在跨界学习中拓展认知边界
“人工智能与智慧社会”模块具有极强的跨学科属性,其教学需要打破学科壁垒,整合多学科知识与方法。教师在教学时,可与数学、语文、道德与法治等学科教师合作,设计跨学科教学活动。
与数学学科融合:让学生分析人工智能图像识别的准确率数据,计算混淆矩阵、精确率、召回率等指标,用数学方法评估人工智能算法的性能。与语文学科融合:组织学生撰写“我眼中的智慧社会”议论文,要求融入人工智能伦理思考与未来展望,提升学生的逻辑表达与人文素养。与道德与法治学科融合:结合“公平正义”“权利义务”等知识点,讨论人工智能时代的社会公平问题,如算法偏见对弱势群体的影响、数据隐私保护中的权利边界。与艺术学科融合:让学生用人工智能设计工具创作“未来智慧生活”主题画作,然后进行手工修改,融合人工智能的技术优势与人类的艺术创意。
跨学科融合教学不仅能让人工智能知识的呈现更丰富,更能帮助学生建立起“知识—能力—素养”的联动,全面提升适应智慧社会的综合素养。
5.分层化适配:在差异发展中实现整体提升
九年级学生的认知水平、技术基础存在明显差异,因此教学策略需要兼顾分层化与个性化。教师可根据学生的能力层次,设计“基础—提升—创新”三级任务。
基础任务:面向全体学生,要求完成“人工智能应用识别清单”,列举10个身边的人工智能应用并分类,理解人工智能的基本概念。提升任务:面向有一定基础的学生,要求分组制作“人工智能实现方式科普海报”,用图文结合的方式解释机器学习、深度学习的基本原理。创新任务:面向学有余力的学生,要求设计“未来智慧校园人工智能应用方案”,其中包括技术实现路径、伦理安全评估、可行性分析,并进行模拟演示。
同时,教师可利用人工智能学习平台实现个性化教学,如通过平台的学情分析功能,为不同学生推送针对性的学习资源,如为对人工智能概念模糊的学生推送科普视频、为对技术感兴趣的学生推送编程入门课程、为对伦理问题关注的学生推送案例分析资料。通过分层适配,让每个学生都能在原有基础上获得提升,真正实现“整体发展”。
总之,“人工智能与智慧社会”模块的综合教学,不是简单的知识传授,而是一场关于“未来社会形态”与“人类角色定位”的认知启蒙。其核心目标是培育学生“人—智共生”的信息素养,让他们既认识到人工智能的技术魅力也理解智慧社会的价值底线,既具备使用人工智能工具的能力也拥有驾驭人工智能技术的自觉。在教学中,教师要以“整体认识”为基础,以“综合应用”为核心,以“素养提升”为目标,通过场景化、项目式、思辨性、跨学科、分层化的教学策略,帮助学生建立起对人工智能与智慧社会的系统认知,为他们适应未来“人—智协同”的社会形态奠定坚实基础。正如新课标强调的信息科技教育要“培养学生适应数字时代的正确价值观、必备品格和关键能力”,而“人工智能与智慧社会”模块,正是落实这一目标的关键载体。
本文作者:
李维明
四川省教育科学研究院
文章刊登于《中国信息技术教育》
2026年第8期
引用请注明参考文献:
李维明.整体认识智慧社会,综合应用人工智能技能——“人工智能与智慧社会”模块综合教学[J].中国信息技术教育,2026(08):13-16.
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教学课例+同步教学资源
“人工智能与智慧社会”
模块内容综合应用
——以《词语魔法屋
——AI如何“读懂”人类语言》为例
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作者:
陈大琼 四川省西昌市第七中学
资源:
(1)教学论文:人工智能与智慧社会”模块内容综合应用——以《词语魔法屋——AI如何“读懂”人类语言》为例点击阅读
(2)教学设计及课件:词语魔法屋——AI如何“读懂”人类语音点击下载
课例介绍:本课例面向九年级学生,基于“人工智能与智慧社会”第二单元第5课内容设计,聚焦自然语言处理的核心概念——分词。以“词语魔法屋”为情境,通过“人类分词 vs 机器分词”的对比活动、相邻字符频次统计的模拟实验、以及离线分词工具的动手实践,引导学生层层揭开AI处理文本的底层逻辑。
提示:在线兑换完杂志后自动解锁本期目录、原貌预览、教学资源(可下载使用)。
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生成式人工智能赋能的
“人工智能与智慧社会”模块教学
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作者:
邓平 四川省绵阳中学英才学校
资源:
(1)教学论文:生成式人工智能赋能的“人工智能与智慧社会”模块教学点击阅读
(2)教学设计及课件:AI助力文化传播——24节气推介会点击下载
课例介绍:以春分、雨水两个节气作为核心推介24节气对象,融合 AI 智能生成,以及图像、声音、视频多模态生成知识,完成两课时沉浸式、体验式的学习。引导学生在游戏中体验 AI 生成基本逻辑,项目制下完成春分、雨水节气的文化推介作品包,思辨中理清 AI 文化创作中的伦理界限,“乐学、实践、思辨”的逐级提升。
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