AI教育 | 中小学人工智能教育实践中的“去工具化”思维培养
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中小学人工智能教育实践中的
“去工具化”思维培养
FUTURE TECHNOLOGY
本文作者：
郭威彤，西北师范大学教育技术学院 副教授
场景再现
Science Technology
某一所小学的李老师正在上人工智能启蒙课。教室里没有想象中的电脑屏幕林立，也没有学生埋头敲代码的场景。讲台上摆着几个造型可爱的编程机器人，孩子们围坐成一圈，正热烈讨论，“如果要让机器人帮奶奶拿药，它需要先识别药盒，再避开茶几，最后提醒奶奶吃药，我们该怎么设计它的‘思考步骤’？”一个扎羊角辫的小女孩拿起白板笔，在流程图上画了个大大的问号，“要是药盒上有灰尘，摄像头看不清怎么办？”另一个男孩立刻接话，“我们可以给机器人加个‘擦一擦’的动作，就像我帮我爷爷擦眼镜那样！”
这堂课没有教授复杂的编程语言，也没有强调算法逻辑，而是让学生们思考：“如果我是机器人，我会怎么理解这个世界？”这正是中小学人工智能教育中“去工具化”思维的生动体现，我们教给孩子的，不是如何操作工具，而是如何像设计师一样思考，像科学家一样解决问题，像人文主义者一样理解技术与人性的关系。
一、
“去工具化”思维：人工智能教育的核心命题
当前中小学人工智能教育常陷入两种误区，要么把AI拆解成编程、算法、数据结构的“技术拼图”，让学生死记硬背概念；要么将AI窄化为智能音箱、人脸识别等具体应用，把课堂变成科技产品体验馆。这两种倾向都背离了教育的本质，我们培养的不是“工具操作员”，而是“未来问题的解决者”。
所谓“去工具化”思维，是指在人工智能教育中，不过分聚焦于具体技术工具的使用，而是引导学生理解技术背后的思维方式、伦理价值和社会影响，培养他们像工程师一样系统思考、像科学家一样验证假设、像哲学家一样审视技术的多维能力。这种思维培养至少包含三个层次。
（一）第一层：
从“工具使用”到“问题建模”
技术永远在迭代，今天教的编程语言明天可能过时，但“如何将真实问题转化为可解决的技术问题”这一核心能力永远不会失效。就像教孩子用积木搭房子，重要的不是记住某种积木的拼法，而是理解“稳固的结构需要三角形支撑”“空间布局要考虑功能分区”的底层逻辑。
（二）第二层：
从“技术逻辑”到“人文视角”
人工智能不仅是数学公式和代码，更是人类价值观的投射。当学生讨论“自动驾驶汽车该优先保护乘客还是行人”时，他们实际上在学习如何在技术设计中平衡效率与伦理；当他们思考“智能推荐算法会不会让人变懒”时，他们开始理解技术对人类行为的影响。
（三）第三层：
从“被动接受”到“主动创造”
真正的“去工具化”不是拒绝使用工具，而是超越工具的限制。就像画家不会因为掌握了画笔就满足于临摹，而是要用画笔表达独特的情感与思想。同样，人工智能教育的目标也不是让学生复制现有的AI应用，而是鼓励他们用AI解决课本里没有标准答案的新问题。
二、
课堂里的“去工具化”实践：
三个真实案例
（一）案例一：“AI帮奶奶拿药”
——从功能实现到共情设计
某小学五年级的AI启蒙课上，教师没有直接教学生如何编程控制机器人行走，而是提出了一个生活化的问题，“如果家里的老人腿脚不便，怎样设计一个能帮他们取药的智能助手？”学生们分成小组，有人负责采访爷爷奶奶的需求（“药盒上的字太小看不清”“药箱放在高处够不着”），有人画设计草图（“要在机器人手上装软胶夹子，避免捏碎药片”），还有人提出“给机器人装个语音提醒功能，告诉奶奶吃药时间”。
当讨论到“如何让机器人识别药盒”时，一个学生突然问，“如果药盒上有水珠或者灰尘，摄像头会不会看不清？”这个问题立刻引发了小组的热烈讨论。他们最终决定在机器人手上加一个小刷子，“就像我们擦眼镜一样，先轻轻扫一下药盒再拍照”。整节课没有涉及任何代码教学，但学生们深刻理解了“技术设计必须考虑真实场景中的不确定性”这一工程思维。
（二）案例二：“校园垃圾分类AI系统”——从数据训练到价值判断
初中信息科技课上，教师让学生分组开发一套校园垃圾分类识别系统。大多数小组的第一反应是：“收集大量垃圾图片，用深度学习算法训练模型。”但有一个小组却提出了不同思路，“我们能不能先教同学们正确分类？如果大家都能准确分类，可能就不需要AI了。”于是他们设计了一套“AI+人工辅助”的方案，先用简单图像识别技术判断垃圾大类（可回收/不可回收），再通过班级积分系统鼓励学生互相监督纠正错误分类。
这个案例特别有启发性，它让学生意识到，技术不是解决问题的唯一途径，有时候改变人的行为习惯比开发算法更重要。正如小组汇报时说的，“我们发现，真正需要‘训练’的不是AI，而是我们自己。”
（三）案例三：“AI诗歌创作”——
从算法模仿到人文思考
高中语文与信息技术跨学科融合课上，教师引入了一个AI诗歌生成器。学生们的第一反应是惊叹：“它写的诗比我好！”但接下来的讨论却逐渐深入，“这些诗虽然押韵，但总感觉少了点什么？”“AI能模仿李白的豪放，但它能体会‘举杯邀明月’背后的孤独吗？”教师顺势引导学生对比人类诗歌与AI诗歌的差异，探讨“什么是真正的创造力”“技术能否替代人类的情感表达”。
这堂课的价值不仅在于让学生了解了NLP（自然语言处理）的基本原理，更重要的是培养了他们的批判性思维：既能欣赏技术的精妙，又能保持对人文精神的坚守。
三、
“去工具化”思维培养的实施策略
（一）策略一：
用“真问题”替代“假任务”
很多人工智能教学案例之所以沦为工具演示，是因为设计的问题脱离真实情境。真正有效的学习任务应该源于学生的生活经验和社会观察。比如，“如何用AI帮助小区里的独居老人？”“怎样设计一个减少校园浪费的智能系统？”这类问题没有标准答案，需要学生综合运用技术知识、社会调查能力和伦理思考。
（二）策略二：
让“失败”成为重要课程
在传统编程教学中，教师往往更关注学生能否做出“正确”的作品。但在“去工具化”思维培养中，“失败”恰恰是最宝贵的学习机会。当学生的AI模型识别准确率很低时，教师可以引导他们思考，“是数据收集有问题？还是特征选择不合适？或者是算法本身就不适合这个问题？”这种“调试—反思—改进”的过程，比直接给出正确答案更能培养系统性思维。
（三）策略三：
构建“学科融合”的对话场域
人工智能本身就是交叉学科的产物。语文课可以讨论“AI时代的文学创作”，生物课可以研究“神经网络与大脑结构的异同”，美术课可以探索“算法生成的艺术作品”。打破学科壁垒，才能让学生看到技术的多维影响，避免陷入单一的技术视角
四、
教师角色的重新定义：从“技术传授者”到“思维教练”
在“去工具化”思维培养中，教师的角色发生了根本性转变。他们不再是编程语言的讲解员或软件操作的演示者，而是需要扮演以下三种新角色。
（一）问题情境的设计师
教师要善于从真实世界中提炼出适合学生探究的问题，比如，“如果学校要举办一场AI画展，你会选择哪些作品？为什么？”这类问题既能激发学生的兴趣，又能引导他们思考技术与艺术的关系。
（二）思维过程的引导者
当学生在项目中遇到困难时，教师不要急于提供解决方案，而是通过提问启发他们自己找到答案。例如，“你觉得机器人‘迷路’的可能原因有哪些？”“如果增加一个传感器，能解决这个问题吗？会有什么副作用？”
（三）价值观念的对话者
在讨论AI伦理问题时，教师要营造安全的讨论氛围，鼓励学生表达不同观点。比如，“有人认为AI应该绝对服从人类指令，有人觉得AI需要有自己的‘道德判断’，你怎么看？”这种对话能帮助学生形成技术使用的责任感。
五、结语
当我们谈论“去工具化”思维时，本质上是在追问：在技术狂飙的时代，我们想让孩子成为什么样的人？答案或许就藏在那堂小学编程课的流程图里——在那里，孩子们画的不仅是机器人的行动步骤，更是他们对“如何让世界变得更美好”的稚嫩却真诚的思考。而这，正是教育最珍贵的部分。
峰会引领科技风向
Science Technology
火马碎碎念
Science Technology
在AI的加持下，成为掌握多学科知识的人、掌握多领域技能的人，也就是成为一个有体系的人。
人脑比人工智能的芯片厉害太多。
人脑每天只消耗20瓦的能量，相当于一盏小台灯，却能完成：感知世界、理解语言、识别人脸、控制身体、创造思想、感受情绪、甚至做出复杂决策……
而AI芯片想要完成类似的功能，需要巨大的算力、庞大的能源和冷却系统。 GPT训练一次可能需要兆瓦级别的电力，还达不到人脑的效果。
所以请珍视自己那独一无二的大脑吧！
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