中國《中小學人工智能教育裝備標準》解讀與資源配置指南

一、標準核心定位與政策背景 《中小學人工智能教育裝備標準》（以下簡稱《裝備標準》）是落實《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》與國家教育數字化戰略的核心配套文件，由教育部聯合工信部、科技部共同制定，旨在構建“技術賦能、育人为本、均衡發展”的人工智能教育裝備體系。其核心定位體現三大特徵： 育人導向優先：裝備配置緊扣“核心素養培育”目標，避免技術堆砌，強調裝備對批判性思維、創新能力與倫理意識的支撐作用； 分級分類實施：根據義務教育（小學、初中）與高中階段的教學目標差異，制定梯度化裝備要求，同時兼顧城鄉學校、普通學校與特色學校的資源差異； 協同生態構建：突出“政府引導、校企協作、校際共享”機制，推動裝備資源與課程、教師、評價體系的深度融合，形成人工智能教育閉環。 該標準與《教師生成式人工智能應用指引》《中小學人工智能課程標準》構成“三維支撐體系”，已在全國31個省（自治區、直轄市）啟動試點，計劃2026年前實現義務教育階段全覆蓋。

二、《裝備標準》核心內容解讀 （一）裝備分類框架：四維一體的裝備體系 《裝備標準》打破傳統“硬體為主”的分類模式，構建“硬體設備+軟件平台+數據資源+安全保障”的四維裝備體系，確保技術應用的系統性與安全性： 裝備維度 核心構成 教育功能定位 硬體設備 基礎交互設備（智能終端、語音識別設備）、數據采集設備（傳感器、攝像頭）、實踐創新設備（機器人套件、AI實驗箱）、展示體驗設備（VR/AR設備、互動投影） 提供直觀體驗與實踐操作載體，支持多場景教學實施 軟件平台 教學支持平台（AI教案設計工具、課堂互動系統）、實踐開發平台（圖形化編程軟件、機器學習實驗平台）、資源整合平台（AI教育資源庫、跨學科項目庫） 優化教學流程，降低技術應用門檻，支持個性化與協作學習 數據資源 基礎教學數據集（圖像、語音、文本類標註數據）、跨學科應用數據（科學實驗數據、人文素養數據）、安全訓練數據（符合學生隱私保護的模擬數據） 為AI原理教學與項目實踐提供數據支撐，強化數據素養培育 安全保障 數據安全設備（防火牆、數據加密模塊）、倫理規範工具（AI行為監測系統、隱私保護插件）、應急處置設備（設備故障報警系統） 恪守技術倫理，防範數據泄露與不當使用風險，引導技術向善 （二）核心裝備配置原則 適配性原則：裝備功能與學段教學目標、學生認知水平匹配，例如小學階段強化“體驗型裝備”，高中階段突出“創新型裝備”；整合性原則：優先選擇支持跨學科應用的裝備，避免單一學科專用設備浪費，例如AI實驗箱需兼容科學、數學、信息技術等多學科教學需求；開放性原則：裝備應支持軟件升級與資源擴充，兼容主流教育平台與第三方工具，避免閉環生態帶來的應用局限；均衡性原則：建立城鄉學校裝備資源對接機制，通過“雲裝備共享”“流動實驗室”等模式，縮小城鄉數字教育鴻溝。 （三）分學段裝備配置核心要求 學段 核心裝備配置清單（必配） 選配裝備 配置重點 小學（1-6年級） 智能終端（師生1:5配備）、語音識別設備、基礎圖形化編程軟件、AI教育資源庫（動畫/游戲類）、數據安全基礎套件 VR/AR體驗設備、簡易機器人套件 直觀體驗為主，降低操作難度，激發學習興趣 初中（7-9年級） 多傳感器套件、AI實驗箱（每班1套）、機器學習入門平台、跨學科數據集、課堂互動系統 3D打印設備、協作式機器人、學情分析平台 原理探究為主，支持簡單項目開發，強化跨學科應用 高中（10-12年級） 高級AI實驗平臺、開源機器學習框架、專業傳感器陣列、項目開發套件、倫理規範分析工具 工業級AI原型開發設備、學術科研數據接口 創新實踐為主，支持復雜項目設計，對接產業與科研需求

三、分學段裝備應用與資源配置建議 （一）小學階段：裝備體驗為核心，構建趣味化學習環境 裝備應用重點：通過淺層互動幫助學生建立AI基本認知，避免技術原理灌輸；資源配置建議：硬體配置：優先選用操作簡單的語音助手、圖像識別設備（如基於AI的繪畫識別工具），每個班級配備1-2套移動體驗套件，支持課堂輪流操作；軟件資源：引進《AIforKids》等互動式教育平台，整合動畫、游戲類教學資源，例如用AI繪圖工具開展美術課創作；實踐項目：基於智能設備開展“AI植物辨識”“情緒表情識別”等簡單體驗活動，配套安全數據集（如校園常見植物圖像庫）；保障措施：裝備需具備兒童安全認證，數據采集嚴格遵循學生隱私保護規範，避免過度收集個人信息。 （二）初中階段：裝備探究為核心，強化原理理解與跨學科應用 裝備應用重點：利用裝備開展AI原理探究，支持跨學科項目式學習；資源配置建議：硬體配置：每個實驗室配備10-15套AI實驗箱（含傳感器、單片機等模塊），支持學生分組開展數據采集與模型訓練實踐；軟件資源：引進ScratchAI擴展包、TensorFlowLite等入門級開發工具，對接科學、數學課程標準，開發“氣象數據分析”“物體運動軌跡預測”等跨學科項目資源；數據資源：建設校園特色數據集（如校園環境監測數據、學生體育鍛煉數據），引導學生基於真實數據開展探究；應用示例：結合生物課程，利用圖像識別設備與傳感器套件，設計“校園昆蟲分類AI模型”，完整經歷“數據采集-標註-訓練-測試”流程。 （三）高中階段：裝備創新為核心，培養項目開發與倫理實踐能力 裝備應用重點：支持復雜AI項目開發，強化技術創新與倫理思辨；資源配置建議：硬體配置：建設專業AI實驗室，配備高性能計算終端、多模態傳感器陣列、機器人開發平臺，支持開源硬件與軟件的靈活組合；軟件資源：引進PyTorch、TensorFlow等專業開發框架，對接高校與企業開放平台（如華為雲AI開發平臺、百度飛槳教育版），提供學術級數據接口；項目資源：開發校園場景創新項目（如智能圖書館管理系統、校園安全監測AI模型），配套工業級標準數據集與倫理分析工具；倫理裝備：引進AI算法偏見檢測工具、數據隱私保護套件，支持開展“算法公平性分析”“數據安全防護”等實踐活動；協作支持：與高校、科技企業共建AI教育基地，開放企業實驗室資源，組織學生參與AI創客挑戰賽，對接真實產業需求。

四、裝備建設保障體系與實施建議 （一）經費與資源保障 多渠道籌資：建立“政府撥款+企業捐贈+校園自籌”的經費機制，重點傾斜農村與薄弱學校，中央與地方財政設立人工智能教育裝備專項資金；資源共享機制：建設區域性AI教育裝備共享平臺，通過“雲實驗室”“流動裝備車”等模式，實現跨學校、跨區域裝備資源互補，例如農村學校可預約城區學校的高級實驗設備開展遠程實驗；校企協作共建：聯合科大訊飛、華為等科技企業開發適配中小學的教育專用裝備，優化價格與售后服務，例如定制化AI實驗箱需包含3年免費升級與教師培訓服務。 （二）教師專業發展支持 分層培訓體系：針對小學教師開展“裝備操作與趣味教學”培訓，初中教師強化“原理探究與跨學科應用”培訓，高中教師側重“項目開發與倫理指導”培訓；實踐研修平台：建設區域性AI教育教研基地，定期組織教師開展裝備應用工作坊、優質課例展示等活動，編寫《AI裝備教學應用手冊》；資源共建共享：鼓勵教師基於裝備開發校本課程與教學案例，上傳至國家智慧教育平台，形成“裝備應用-案例積累-資源共享”的良性循環。 （三）安全與倫理規範 數據安全管理：裝備需具備數據加密與訪問控制功能，學生實踐數據優先存儲在本地服務器，嚴禁未經授權上傳至互聯網；倫理教育融入：配備AI倫理教學工具，引導學生分析裝備應用中的倫理問題，例如用算法偏見檢測工具分析不同群體的識別準確率差異；設備安全規範：制定裝備操作安全守則，定期開展設備檢修與維護，確保電氣安全、機械安全等符合校園安全標準。

五、總結與展望 《中小學人工智能教育裝備標準》的核心價值在於：以裝備建設為抓手，推動人工智能教育從“概念體驗”走向“系統實踐”，實現“技術賦能”與“育人为本”的有機統一。與美國CSTA標準相比，我國《裝備標準》更強調政策引導下的均衡發展與跨學科整合，突出裝備與本土教育場景的适配性。 未來，學校在裝備建設中需避免“重硬體、輕應用”“重技術、輕育人”的誤區，應以學生核心素養培育為出發點，根據自身辦學特色與教學需求，科學規劃裝備配置方案，讓AI裝備真正成為推動教育教學變革、培養創新型人才的有力支撐。