從試水到普及：2025，AI 通識課真正走進課堂的一年 | 多鯨新春特輯

站在 2026 年年初回看，AI 進入中國中小學的速度遠超大多數人的預期。

變化的起點其實并不在學校。回到 2025 年年初，從寒假期間，DeepSeek 被不少學生直接用在寫作文、做作業上。一部分老師是在批改作業時，才真正直觀感受到 AI 已經介入學習過程：答案更完整、步驟更規整，但也更相似。對學校來說，這并不是一個是否歡迎新技術的問題，而是一個現實問題——學生已經在用，課堂卻還沒有準備好。

真正的變化出現在 2025 年秋季學期。隨著新學期開學，北京、上海、杭州、昆明等地陸續明確人工智能通識課程的課時要求和實施路徑，AI 第一次以「課程」的形式，系統性地進入中小學課表。與此前的試點不同，這一輪推進不再局限于少數學校，而是覆蓋到更大范圍的學生群體，也對教師、課程資源和教學方式提出了更具體的要求。

回看這一年，AI 進校的路徑逐漸清晰：從學生先行使用，到學校被動應對，再到地方層面開始用課程和制度進行回應，2025 年，成為 AI 教育從零散探索走向規模化推進的關鍵節點。

在 2025 年之前，人工智能并不是一個標準意義上的「校內議題」。它更多以課外工具的形式存在，被學生零散使用，也被學校選擇性忽略。但這一狀態，在今年被打破了。

變化的起點，并不來自政策，而是來自作業本身。年初，隨著 DeepSeek 等大模型工具的普及，學生使用 AI 輔助寫作、解題的情況迅速增多。對一線教師而言，最直觀的感受并不是「技術進步」，而是作業質量和呈現方式發生了變化：答案更完整，但個性變弱；邏輯更順，但思考路徑趨同。

這類現象并非個案，而是在多地學校反復出現。一些老師開始意識到，問題不在于學生是否「作弊」，而在于課堂并未教會學生如何使用 AI。學生是在沒有規則、沒有引導的情況下，率先接觸并使用了新工具。

學校的第一反應，往往是防守性的。有的學校通過作業要求限制 AI 使用，有的在考試中加強監考，還有的通過班會提醒「合理使用工具」。這些做法在短期內能起到約束作用，但并未真正解決問題——學生依然會在課后使用 AI，只是更隱蔽，也更缺乏判斷標準。

更現實的困境在于，教師本身并沒有被系統性地納入 AI 使用的學習過程。多數情況下，老師既不是 AI 的設計者，也不是培訓對象，只能在教學實踐中被動應對。這種「學生先用、教師后知」的錯位，使得 AI 很難在課堂上被轉化為教學資源。

當作業已經被改變，課堂卻仍停留在原有框架中，教育系統必須給出回應。否則，AI 只會繼續以非教學的方式影響學習過程，而不是成為被引導、被規范的教育內容。

這一階段的共識逐漸形成：與其堵，不如教；與其回避，不如納入課堂。AI 進入通識教育，并不是為了追趕技術熱點，而是為了解決一個已經發生在校園里的現實問題。

如果說年初的 AI 使用還停留在學生和家長的自發探索，那么到了年中，變化開始來自教育系統內部。

2025 年上半年，教育部層面的動作明顯加快。國家中小學智慧教育平臺持續擴容，人工智能相關資源被系統性納入平臺內容體系；多地在教育數字化、教育公平等文件中，開始頻繁提及「人工智能素養」「智能技術支持教學」等關鍵詞。AI 不再只是信息技術課里的補充內容，而被放進了更大的教育治理框架中。

這種變化并不是突然發生的。一個直接背景是，學生已經在課堂之外大量接觸并使用 AI，而學校缺乏統一口徑和規范路徑。是否能用、怎么用、用到什么程度，各校標準不一，教師個人經驗差異極大。繼續放任下去，結果只會是：會用的學生越用越熟，不會用的學生被進一步拉開差距。

正是在這樣的現實壓力下，政策開始明確「兜底責任」。一方面，國家層面強調通過公共平臺提供免費的課程、工具和案例，避免 AI 教育被少數學校、少數家庭壟斷；另一方面，也在文件中反復強調安全、倫理和規范使用，試圖為學校提供一個可以依循的邊界。

與此同時，地方層面的動作也逐漸增多。北京、上海、江蘇、山東等地在年中陸續釋放信號，把人工智能納入基礎教育高質量發展的整體方案中，有的先從課程框架入手，有的從教師培訓和實驗室建設切入。這些文件并未立刻要求「全面鋪開」，但一個共同點很明確：AI 不再被視為短期試點項目，而是被納入中長期教育規劃。

這一階段，AI 還沒有真正走進大多數學校的課程表，但方向已經發生變化。學校不再只是被動應對學生「偷偷用 AI」，而是開始等待一個更明確的制度出口。政策的角色，也從觀望與倡導，轉向為下一步全面落地搭建基礎。

真正的制度化擴散，集中出現在 2025 年秋季學期。此前已有城市率先試水，但這一學期開始，AI 通識課程以更大范圍、更多地區的形態進入中小學課表。

9 月開學，北京率先以「全市統籌」的方式推進落地。1400 余所學校同步啟動人工智能通識課程，覆蓋小學到高中，每學年至少 8 課時。課程可以獨立開設，也可以與信息技術、科學、通用技術等學科融合推進，目標分學段設定：小學以體驗為主，初中強調理解，高中進入實踐和跨學科應用。同一時間，北京同步上線了配套平臺和資源系統，為學校提供統一工具，避免各自摸索。

相比北京的集中鋪開，上海的路徑更早啟動、節奏也更為穩定。自 2024 年秋季學期起，上海即在四年級與七年級開設《人工智能基礎》地方課程，每周 1 課時，每個年級總計不少于 30 課時。通過將課程嵌入義務教育關鍵年級、以連續課時保障教學深度，上海選擇了一條「以時間換穩定」的推進方式，為后續更大范圍實施積累經驗。

到 2025 年秋季，這兩種路徑在更多地區匯合。杭州、深圳、天津、西安、溫州等城市也在同一學期推出了各自的課程方案。課時多集中在每學年 8 到 10 節，按「認知—實踐—拓展」的路徑設計。其中，杭州明確提出，新學期起在各學段全面開展 AI 通識課程教育，每學年不少于 10 課時，并同步發布教師人工智能素養框架，把教師培訓放在課程實施之前。而深圳選擇依托市級平臺整合企業資源，天津和西安則在獨立設課與學科融合之間尋找平衡。

變化不僅發生在城市層面，一些省域行動也在秋季同步啟動。云南發布義務教育人工智能課程教學指南，把地方元素寫進課程內容；山東提出從課程、實驗室到師資培訓的整體推進方案；廣西明確提出建設大中小學貫通的 AI 教育體系。這些動作的共同點，是不再停留在「探索階段」，而是開始安排具體年級、具體課時和實施路徑。

從結果看，AI 通識課在這個學期完成了一次明顯躍遷：它不再只是試點學校里的選修內容，也不只是活動周和講座，而是被正式放進了學期計劃和課程表。不同地區推進速度不一，但「是否要上」這個問題，在多數地方已經有了答案。

課表定下來，并不意味著路徑已經統一。恰恰相反，在 2025 年秋季這一輪集中啟動中，各地推進 AI 通識課的方式，開始明顯分化。

最直觀的差別，體現在課程「擺放位置」上。

北京、上海選擇的是「直接入表」。北京允許獨立設課，也允許與信息科技、科學、通用技術融合，但前提只有一個——課時必須兌現；上海則更為明確，把《人工智能基礎》作為地方課程，固定年級、固定頻率，進入常規教學節奏。這類城市的共同點是：先解決有沒有，再討論怎么上好。

另一類城市，把重點放在「怎么上得動」。

昆明和云南一些學校把精力集中在教師側，通過暑期實訓培養「種子教師」、企業進校開設選修課等方式，為秋季學期通識課程落地做準備；一些地市則更多依賴校企合作，把成熟課程和案例引入學校，用外部資源補齊短板。這條路徑的現實考量很清晰——師資和開發能力跟不上，先別把攤子鋪得太大。

還有一部分地區，試圖在通識課中加入明顯的地方表達。

杭州把數字經濟和互聯網產業寫進課程邏輯，云南在課程案例中引入普洱茶、民族服飾等在地元素，成都、西安強調高校與產業協同。這類探索，并不追求統一模板，而是希望學生在學 AI 的同時，能對身邊的產業和社會結構形成基本認知。

不同路徑背后，并不是誰更先進，而是起點條件不同。

平臺能力強的城市，優先用制度托底；師資緊張的地區，先解決「誰來教」；產業資源豐富的地方，則嘗試把通識課和現實世界連起來。真正的共識并不在形式上，而在一個細節上逐漸顯現——幾乎所有地區，都不再把 AI 通識課當作一次性活動來處理。

當人工智能通識課在更多學校落地，一個現實問題開始變得具體：不是所有學校，都具備從零搭建 AI 課堂的能力。

師資不足、課程開發經驗有限、技術更新節奏快，這些短板并不會因為文件下發而自動消失。也正是在這一背景下，產業資源開始以更具體的形態進入校園，承擔起「補位」的角色。

今年，多鯨持續觀察到的一類變化，是平臺型方案開始從「工具提供」轉向「教學支持」。以騰訊教育智能體平臺為代表的方案，并沒有停留在單一功能層面，而是圍繞課程、平臺、工具和服務，形成相對完整的支撐結構。在中小學場景中，AIGC 創作工坊被用于項目式學習，學生圍繞真實任務進行創作，而不是簡單體驗生成結果；在高校和職教領域，大模型實訓、競賽和課程結合，降低了學校自行搭建環境的成本。這類平臺的價值，不在「新」，而在于能否被教師直接納入教學流程。

另一條更具象的路徑，則來自「硬件+課程+賽事」的組合形態。無人機、機器人等硬件，并不是今年才出現，但在 2025 年，它們開始更頻繁地以課程化、制度化的方式進入校園。通過編程控制、任務挑戰和競賽機制，學生能夠在真實操作中理解算法邏輯和系統思維。這種方式在一些學校中，成為 AI 通識課的重要補充路徑，也更容易與綜合實踐活動、科技社團銜接。

在進校層面，多鯨此前報道的源碼熊案例，也呈現出類似特征。從 1.0 階段的派師入校，到 2.0 階段的平臺賦能，再到正在探索的 3.0 聚合平臺模式，其核心變化并不在技術，而在減少校內教師的額外負擔，讓課程能夠持續運行。

需要強調的是，產業的角色始終是補位，而非替代。

真正能決定課程質量的，仍然是學校內部的教學結構和教師能力。但在現實條件下，這些外部資源確實為不少學校提供了啟動 AI 通識課的可行路徑，也讓課程不至于停留在紙面或演示層面。

新春將至，時間翻頁。

2026 年，AI 進校不會從頭開始，而是從已經鋪開的課程、正在運行的課堂繼續往前走。真正重要的，不再是誰最早喊出口號，而是誰能把這些內容穩穩地留在學校里。

這一頁，已經寫完；下一頁，正在展開。

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