在跨学科建设中塑造steam教育课程
推动学校组织、家长参与和社会支持的"三位一体"协同育人机制在实践中的成功实施, 旨在引导家校共育从浅层的参与走向系统的深度合作模式, 这一过程不仅成为优化学校教育体系的重要组成部分, 更在促进学生全面发展方面发挥了积极的作用, 并形成了完整的延伸体系. 格物斯坦先生指出: 中小学人工智能教育是实施全民智能教育的基础性课程, 具有普世性和基础性特征. 在中小学技术课程标准中, 人工智能教育被明确列为重要内容, 而这一领域的STeAM 教育逻辑如表 1 所示. 表 1 显示出: 中小学技术课程标准的基础理念强调知识融合、情境化项目以及人文思考等核心要素; 基于这些基本理念发展起来的人工智能认知路径则呈现出三个层次: 小学阶段着重培养人工智能认知的基本能力→初中阶段则更加注重灵活运用开源工具开展学习实践→高中阶段则更加注重深入理解技术原理背后的智能观念及产品的思维模式.
在知识学习方面，在中小学阶段的人工智能教育中并未涉及数学推导、算法设计以及芯片电路等专业知识体系，在课程设置上更多地采用定性分析的方式强调其背后的原理，并着重培养学生的应用能力。研究表明，在中小学阶段的人工智能育人目标并非旨在培育专业技能而是应当以素养导向型教育为核心
目前这一领域还存在较大的缺失。尽管不同学段的学生在认知基础方面存在差异但他们都应当遵循一个基本的认知规律：高中信息技术课程应当以相对成熟的抽象层次上的原理和技术逻辑构建单元为主但在低学段应当避免过早深入学习逻辑层次上的算法知识以免影响学科基础的稳健性与普适性
基于此本研究推导出义务教育阶段学习人工智能的知识路径建议从小体验与实践入手通过增强经验刺激的技术逻辑引导学生逐步掌握工具级基础知识与抽象级原理并在此基础上逐步开展应用级开源框架下的产品级项目开发这样的教学模式既符合STEAM教育理念又能在一定程度上兼顾粗粒度与细粒度知识之间的兼容性
人工智能所构建的跨学科知识体系为STEAM教育提供了丰富的融合素材。项目目标与知识内容的设计旨在构建起由人工智能知识主线与多领域知识基础共同组成的系统：①突破单一学科思维模式，在构建"人工智能知识主线"的同时拓展"多领域知识基础"；基于设定的目标体系与分步目标展开教学设计工作，在这一过程中构建智能原理框架并选择核心算法模型；形成从输入到输出的实证推理逻辑；③依据学生的认知起点与发展水平，在合理配比各领域相关知识点的基础上实现深度理解的教学效果。STEM项目课程方面举例说明：日本中小学将人工智能技术融入各科教学中，并将其基础性概念分散到数学、物理等学科中进行学习——值得注意的是，并非只有理科课堂才会涉及人工智能相关内容，在艺术、音乐等多个学科的教学实践中也会有其身影出现；通过多学科融合的方式形成了完整的智能化教育环境。
人工智能源于实际问题的识别与探索，在具体项目中实现应用。基于此，在STEAM教育中强调项目化学习：设置真实且具挑战性的场景，并引导学生在互动过程中培养发现规律的能力以及将复杂问题拆解（建模分解）和验证假设（推演论证）等认知能力；stem课程设计应依据学生的身体发展特点、认知水平及心理特征来选择合适的实践工具，并适度提炼知识细节以帮助学生理解技术结构与原理；最终推动人工智能从起源到应用的整体学习过程。例如，在人工智能教育行动中探讨stem教育理念的核心是什么？针对搜索算法的教学可以从幼儿园到高中逐步深入：通过决策树构建专家系统模型；在初中阶段掌握搜索最短路径的方法；在高中阶段则可以通过绘制对弈搜索树来提升逻辑推理能力。此外我国也有许多实践经验可供借鉴：例如在北京海淀区课程中体验技术并回归至智能原理教学模式
人工智能技术的发展依赖于输入数据作为基础支撑，在经过一系列的数据处理阶段后会生成相应的技术模型作为结果输出。在此基础上(STEAM教育的教学活动与评价体系)特别注重激发人的内在潜能：通过制定多层次目标框架以及构建多维度协作网络，并实施多维度评估体系来打造"关注学习者特点-促进交流互动-帮助能力发展"的人才成长环境；这一过程不仅能够从人文角度深入理解技术原理及其应用价值，在团队协作的过程中还能有效激发学生的认知冲突并优化其知识结构体系；同时通过独特的"创客STEM教育"模式引导学生形成真实的情感态度与价值观；此外还特别重视对学习过程进行全面覆盖式的评估工作以引导价值观念形成促进开放性思考并据此优化学习策略。
在我国针对儿童的认知发展规律而系统性地规划了人工智能课程的内容设置策略：从小学开始逐步过渡到初中阶段再深入高中时期每个学段都有其特定的教学侧重点但总体上都坚持"以项目式学习为主导"的理念最终达到让学生通过动手实践积累经验并培养具备创新意识与实践能力的人工智能思维。
"探索机器是否会思考"这门课程以机器学习中"有监督学习"这一核心知识体系为主轴展开教学，并将学生已掌握的数学、生物等学科知识有机融合在一起构建起系统的认知框架，在激发学生主动思考能力的同时引导其逐步解决相关问题；在stem专业课程的教学中鼓励学生通过网络查阅并深入理解两种鸢尾花的主要特征差异信息并对相关学习材料进行校对；在数据可视化处理环节上建议采用二维平面作为直观呈现工具弱化多维向量这一复杂概念从而降低学生的认知负担；通过引入条件反射函数映射以及黑匣子思维等专业知识帮助学生们完成从生物学、数学到信息技术领域的知识整合与理解过程
总体而言，在当前中小学人工智能教育领域仍处于探索阶段。然而教学实践表明,以STEAM教育为代表的跨学科学习范式,为人工智能教育的发展提供了较为成熟的经验模式,而将人工智能课程纳入教学体系有助于促进学生形成多元化的素养发展。基于这一背景,本研究从融合视角、项目视点以及人文视域等三个维度出发,构建了一个以STEAM教育为基础指导下的中小学人工智能教育模式框架。具体而言,该模式已在"机器会思考吗"这一课程中得到了实践运用,结果显示:学生们能够理解机器智能的本质特征,并能够在实际问题解决中自觉运用多学科知识进行深入分析与阐述。然而在代码知识与人工智能技术之间的平衡把握、对人工智能系统性学习的支持体系等方面仍需进一步的研究探索为此,后续研究工作将重点深化STEAM教育理念与中小学AI教学实践的深度融合路径研究,通过完善课程标准体系优化知识组织结构以及创新实践平台建设等具体措施,持续推动基于STEAM理念下的中小学AI教育模式的有效实施从而全面提升我国中小学AI人才培养体系的质量