一、人工智能基础素养与工具应用能力

1. 理解AI基本原理：掌握人工智能的基本概念、技术体系（如机器学习、深度学习）及其应用场景，形成对AI技术的系统性认知。

  • 示例：能解释数据、算法、算力在AI中的作用，理解生成式AI的工作原理。

    • 2. 使用AI工具解决问题：具备利用AI工具（如编程语言、数据分析软件）进行信息检索、内容生成和项目实践的能力。

  • 案例：中学生设计智能红绿灯系统解决老人过马路难题，体现AI工具的应用创新。

    • 二、高阶思维能力

    1. 批判性思维：能够辨别AI生成内容的可靠性，警惕算法偏差和数据隐私风险，避免盲从技术输出。

  • 重要性：AI可能生成错误或偏见信息，需独立验证并判断信息的合理性。

    • 2. 创新与跨学科思维：结合科学、人文、艺术等领域的知识，提出原创性解决方案。例如，通过AI技术融合传统文化或社会关怀。

    面对人工智能，高考生需掌握哪些核心素养

  • 案例：小学生开发“吃药提醒”小程序，将科技与孝道结合。

    • 三、人机协作与实践能力

    1. 人机协同能力：在“师—机—生”三元结构中，学会与AI工具互补协作，如利用AI辅助学习、优化实验设计。

  • 趋势：未来科研和工作中，人机团队协作将成为常态。

    • 2. 项目式实践能力：通过任务驱动型学习，完成从问题抽象、模型构建到结果反馈的完整流程。例如，参与AI编程竞赛或社会问题创新项目。

    四、意识与社会责任感

    1. 数据安全与隐私保护：理解AI技术对个人隐私的潜在威胁，遵守数据使用规范。

    2. 科技向善的价值观：关注AI的社会影响，如避免技术滥用导致的歧视或就业冲击，倡导普惠智能发展。

  • 政策导向：教育部要求中小学AI教育需融入讨论，培养“以人为本”的技术观。

    • 五、终身学习与适应性

    1. 自主学习能力：适应技术快速迭代，通过在线课程、实践项目持续更新知识储备。

    2. 情感智能与社交能力：在AI替代重复性工作的背景下，强化沟通、共情和团队合作等不可被技术替代的“软技能”。

    教育变革的呼应

  • 考试评价转型：部分代表建议高考增加30%开卷考试，考查AI工具的创新应用能力。
  • 课程体系升级：中小学到大学逐步构建AI通识课程，强调“知识+能力+价值”的综合培养。

    • 人工智能时代的高考素养，不仅要求技术工具的使用能力，更需在思维深度、自觉和社会责任上形成综合优势。教育体系正通过课程改革、考试评价创新（如开卷与闭卷结合）和跨学科实践，引导考生从“知识积累者”转向“问题解决者”和“价值创造者”。