我国中小学人工智能课程研究热点与前沿趋势

　　摘　要：人工智能教育的推广需要建立专业化且普及的课程体系，以确保学生能够全面掌握人工智能知识并提高应用能力。我国中小学人工智能教育的有效实施和创新发展，需要相关工作者更加深入地挖掘研究热点和趋势，积极探索人工智能教育的前沿应用。因此，运用文献计量分析法，以CNKI数据库为数据来源，利用CiteSpace软件对我国中小学人工智能课程的相关文献进行了可视化分析。研究内容包括发文量、高被引文献、作者、机构及关键词等，同时对关键词进行聚类和突变分析，并绘制可视化图谱。经过深入探讨，发现当前我国中小学人工智能课程研究的热点主要集中在课程内容、课程建设、教学实践等方面。在此基础上提出未来我国中小学人工智能课程的研究趋势：一是顶层设计，丰富完善人工智能课程理论;二是立足实际，普及优化人工智能课程建设;三是深度融合，积极开展人工智能课程教学;四是创新引领，开发实践人工智能课程应用。

　　关键词：中小学；人工智能教育；人工智能课程；课程内容；教学实践

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2024)10-0044-10

　　作者简介：吴新宁，湖南科技大学教育学院讲师，博士(湖南湘潭 411201);杨雅茹，湖南科技大学教育学院硕士研究生(湖南湘潭 411201);周险峰，湖南科技大学教育学院教授，湖南科技大学教师评建中心主任，博士(湖南湘潭 411201)

　　基金项目：全国教育科学“十四五”规划2023年度教育部重点课题“基于跨学科素养培育的小学STEAM课程设计与应用研究”(编号：DHA230423)

　　一、引言

　　随着“人工智能+教育”的新型教育形态逐渐成为热潮，人工智能课程作为智能技术推动教育变革的重要产物之一，在全球范围内都备受关注。近年来，我国政府高度重视人工智能教育的推广与发展。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出将完善人工智能教学课程，逐步在中小学中设立相应科目^[1];2022年，教育部印发的《义务教育信息技术课程标准(2022年版)》将人工智能纳入中小学信息技术教育课程体系中，强调中小学应该加强人工智能课程的研究和探索，以适应未来的发展趋势^[2]。然而，中小学人工智能课程的开展还面临着一系列问题和挑战，如课程内容多样性、师资力量匮乏、教学资源不足等。因此，研究我国中小学人工智能课程的热点和趋势，对于深入推进人工智能教育，提高教学和人才培养质量具有十分重要的意义和价值。

　　基于此，本文采用文献计量学研究方法，通过CiteSpace(版本为“6.1.R6”)软件对人工智能课程的相关文献进行可视化分析，并对相关研究进行归纳整理，以期呈现我国中小学目前在人工智能课程方面的研究热点、研究领域变化趋势，为未来理论与实践方面的研究提供参考和借鉴。

　　二、研究设计

　　(一)数据来源与统计

　　本文以中国知网全文期刊数据库为数据来源，选择学术期刊数据库，采用高级检索的方式，以“人工智能课程”“中小学”为主题词进行高级检索，截至2023年12月31日，共检索出352篇文献，删除其中重复及与主题偏差较大的文献，最终获得有效文献281篇。

　　(二)分析工具与方法

　　本文采用文献计量分析法，借助CiteSpace可视化分析工具，对我国中小学人工智能课程相关文献的发文量、高被引文献、作者、机构、关键词等内容进行可视化分析，探寻中小学人工智能课程研究的当前热点与未来趋势。具体流程如下：①收集数据。在中国知网上对我国中小学人工智能课程的已有文献记录进行检索和收集，将文献以Refworks格式导出;②使用CiteSpace软件，参数设置时间为2003年至2023年，时间切片设置为3，Top N=50%，剪切方式选择“Pruning sliced networks”“Pathfinder”;③分别对作者、机构、关键词等绘制可视化图谱，并对关键词聚类和突变进行分析。

　　三、研究结果和数据分析

　　(一)总体趋势分析

　　我国中小学人工智能课程相关文献的总体发文量趋势如图1所示。从总体趋势来看，“中小学人工智能课程”相关研究的论文发表数量呈波动上升趋势。具体而言，我国关于中小学人工智能课程研究的文献研究进展大致经历了三个阶段。第一阶段为2003年至2013年。第一篇关于我国中小学人工智能课程研究的文献为张剑平2003年发表的《关于人工智能教育的思考》，较早提出人工智能课程融入中小学信息技术课程体系的思想，这一阶段的发文数量极少且变动很小。第二个阶段为2014年至2016年。其中2014年、2016年发文量趋于0，尽管人工智能课程的整合理念早在几年前就被提及，但在此阶段并未取得显著进步。第三阶段为2017年至2023年。2017年以后，关于人工智能教育的研究性文献开始逐渐增多，2022年发文量最高，为59篇。通过分析得知，这与我国有关人工智能课程相关政策的发展息息相关。《新一代人工智能发展规划》等一系列政策和指导方针的发布，表明我国对中小学人工智能课程的重视程度逐渐加大^[1]。至此，中小学人工智能课程越来越受到我国研究者的广泛关注，并且按照当前人工智能课程发展趋势，2024年该领域研究文献发文量将持续增长。

图1   文献发文量趋势

　　(二)高被引文献分析

　　对检索文献的被引用次数进行统计分析得出高被引文献(见表1)，有助于理解文献之间的引用关系，并发现文献之间的关联性和演化趋势。其中，《人工智能视域下的信息素养内涵转型及AI教育目标定位——兼论基础教育阶段AI课程与教学实施路径》一文被引次数最高，达到230次;《关于人工智能教育的思考》一文下载次数达到10105次，被引次数为139次。其他文献也都在一定程度上对人工智能课程研究的热点与未来发展趋势进行了探索。

表1   中小学人工智能课程研究高被引文献

　　(三)研究作者分析

　　为了解我国中小学人工智能课程研究的主要人员，设置CiteSpace中Node Types为Author，时间为2003—2023，时间切片为1年，运行CiteSpace，得到研究作者共现网络图谱，如图2所示。图中共有239个节点和116条连线，网络连线零散，密度(Density)仅为0.0041，说明作者之间合作较少。同时也可以发现，当前有关“中小学人工智能课程”主题的研究，形成了少量有代表性的研究者群体;单个作者的发文量不多，但仍有一些具有代表性的专家在此领域有所建树;发文量较多的学者为钟柏昌、张剑平，均为3篇，共发表文献6篇，占总发文量的比重为2.27%。

图2   发文作者网络共现图谱

　　(四)研究机构分析

　　为了解我国中小学人工智能课程研究的主要力量，设置CiteSpace的节点类型为机构(Instituion)，运行软件后可以识别出该领域中具有较高研究产出和影响力的机构，以及它们之间的合作关系和网络结构，整理归纳后，如表2所示。目前文献中关于“中小学人工智能课程”主题的研究已经形成部分具有影响力的研究机构。其中，以华南师范大学教育信息技术学院、南京师范大学教育科学学院、贵州师范大学教育学院、华中师范大学人工智能教育学部、广州市教育研究院最为突出(见表2)，但这些重要机构之间并没有形成紧密的协作关系，需要扩展合作网络，促进知识共享和学术交流。

表2　我国中小学人工智能课程主要研究机构

　　四、中小学人工智能课程研究热点分析

　　(一)热度关键词统计

　　高热度关键词是在文献中出现频次较高且具有重要性的关键词^[3]。这些关键词在文献中的出现频率往往反映了该领域的研究重点、热点问题或关键概念。通过分析这些高热度关键词，可以初步了解当前中小学人工智能课程研究热点的动态变化。对281篇文献的关键词进行统计分析可知(见表3)：出现频次最高的关键词是“人工智能”，共出现165次，中心度为1.27;其次为“人工智能课程”，出现49次，中心度为0.43;再次为“人工智能教育”，出现42次，中心度为0.37。高热度关键词代表我国中小学人工智能课程相关研究领域的热门主题。

表3　我国中小学人工智能课程高频关键词热度排名（部分）

　　(二)关键词聚类及研究关注点分析

　　关键词聚类是将文献中的关键词按照相关性或共现性进行分组，有助于理解中小学人工智能课程相关研究热点分布的关联性和结构。绘制图谱之前，对CiteSpace软件进行如下设置：Years Per Slice=1, Node Types=Keyword, Top N=50，绘制出2003年到2023年的关键词可视化图谱(见图3)。通过聚类分析，相似的关键词被归类到同一个群组中，这样可以揭示我国中小学人工智能课程不同群组之间的关联关系。当前形成了#0人工智能课程、#1知识体系、#2人工智能教育、#3人工智能技术、#4计算思维、#5项目式学习、#6教学模式、#7实践教学、#8教学改革、#9知识建构、#10课程建设、#11课程开发、#12人工智能伦理共12个聚类群，这些聚类被归纳到一起形成一个完整的概念框架，并反映在由时间轴划分的网络地图上。对关键词聚类图进行分析可知，我国中小学人工智能课程研究热点主要分为课程内容的多样、人工智能课程的建设以及教学方法的改革三个部分。

图3　关键词聚类图谱

　　1.对课程内容的研究

　　在已有文献中，大部分学者从质化的角度对我国中小学人工智能课程内容进行研究。但由于课程内容具有一定的复杂性与多样性，目前还没有特别完善的理论和实践研究作为支持。因此，对我国中小学人工智能课程内容进行深入探讨显得尤其关键。

　　当前，我国中小学人工智能课程的研究热点主要集中在课程内容的设计与编写上。研究者关注的问题主要包括：如何把人工智能这个抽象的概念讲得浅显易懂;如何设计实用的人工智能课程教学案例;如何将人工智能的思想融入各个学科中。现有课程内容较为基础，缺乏更具针对性和实用性的课程模块，也缺乏深度探讨人工智能相关技术和应用场景的课程^[4]。对中小学人工智能课程内容的研究，旨在探讨如何科学合理、有针对性地设计和实施中小学人工智能教育课程，使其能够满足不同阶段和层次学生的学习需要和拓展性，构建层次化、递进式的人工智能课程体系，从基础的编程逻辑、算法启蒙，到高级的人工智能项目实践，形成完整的学习链条。例如，在小学阶段可以开设基础编程、机器人等相关课程，培养学生的逻辑思维和动手能力;在初中阶段可以设置计算机科学基础课程、人工智能原理课程等，增强学生的计算机知识和算法思维;在高中阶段可以设置深度学习、自然语言处理等高级课程，培养学生的专业技能和科研能力。随着人工智能伦理和法律法规的重要性凸显，我国中小学课程内容中也增添了关于人工智能伦理道德、隐私保护、数据安全等方面的教育，培养学生在使用和开发人工智能技术时具备良好的道德判断和社会责任感^[5]。可见，中小学人工智能课程内容应该紧跟人工智能技术的发展趋势，结合实际应用场景和学生需求，不断完善和更新，未来的人工智能课程内容将呈现出多样化和个性化的特点。

　　2.对课程建设的研究

　　中小学阶段人工智能课程建设已成为当前教育领域的研究焦点之一。目前，中小学人工智能课程建设正处于快速发展阶段，核心文献不断增长，很多教育部门已开始积极行动，加强有关人工智能课程建设的研究和探讨。

　　从课程建设的相关研究来看，我国自2017年开始，全面开展人工智能人才培养计划，为中小学生开设了多门人工智能课程，如“人工智能+Python”“机器学习在生物信息学中的应用”等。此外，也开设了许多针对中小学生的人工智能竞赛和活动，如“少年智造”“机器人奥林匹克”等，使得学生能够更好地接触和学习人工智能知识，可以为中小学人工智能课程的设计和实施提供很好的支持。目前，我国人工智能课程的开设主要聚焦于北京、上海、深圳等城市，一些高校(如清华大学、同济大学、华南理工大学等)陆续开设人工智能相关的学科。同时，一些科技公司也介入中小学人工智能教育领域，推出相应的课程和教育方案，开发适合不同年龄段学生的标准化人工智能基础课程，从小学阶段开始逐步引入编程思维、算法基础、数据分析等基础知识。构建螺旋上升的人工智能课程体系，从启蒙到深化，涵盖机器人技术、图形化编程、Python等编程语言的学习，以及人工智能伦理与道德教育^[6]。然而，我国中小学人工智能课程建设仍存在教师缺乏相关的计算机科学知识和技能、课程内容不具备针对性和实用性、中小学人工智能课程数量较少和联通性不足等问题。因此，相关研究需要紧跟人工智能发展的最新脉搏，创造适合中国教育实际的人工智能课程建设模式，不断完善课程体系和教材，开发出更加适合学生学习的课程内容和教学方法，这样才能够更好地满足社会对人工智能领域专业人才的需求^[7]。

　　3.对教学实践的研究

　　以人工智能教学为切入点，进而对人工智能课堂教育研究加以探讨，是推进创新人才培养的最重要一步^[8]。我国中小学人工智能课程的总体研究起步相对较晚，开展人工智能课程教学实践的经验尚且不足，需要根据学生的认知水平和实际需求进行个性化、针对性的教学设计和实施。

　　中小学人工智能课程教学实践的研究热点主要集中在教学内容、教学方式、教学资源等方面。在教学内容方面，人工智能课程不再孤立存在，而是与数学、科学、计算机科学、工程设计等多学科深度融合，形成跨学科的课程模块，将人工智能融入数学、物理、生物、社会科学等传统学科教学中，让学生在解决实际问题中体验“人工智能+教育”的应用场景，培养学生在真实情境下综合运用人工智能技术的能力。在教学方式方面，由于人工智能课程需要结合计算机编程、探究性学习等教学策略，因此更适合实践教学，需结合虚拟现实、增强现实等新兴技术，采用混合弹性(HyFlex)、项目式学习(PBL)、个性化教学等方式，倡导“学生—教师—资源”合作共建，构建智能化的教学场景并应用于人工智能课程教学^[9]。在教学资源方面，我国部分中小学已建立人工智能实验室、创客空间等实践场所，提供如无人机、智能硬件、虚拟现实等设备支持，鼓励学生动手实践和探索创新^[10]。同时还需研发适合中小学生的人工智能教材、教辅材料及实验器材，利用虚拟实验室、在线教育资源平台等数字化工具，实现课程资源的多元化和共享化。另外，人工智能作为一门前沿性的课程，对教师的素质要求也较高。教师需要掌握相关理论知识，并熟练地运用人工智能知识和技术开展教学活动^[11]。因此，培养专业化和素质化的师资力量，是实践人工智能课程教学的关键。

　　(三)研究关键词突变分析

　　关键词突变指在某一时间区间内，词频显著增加且变化迅速的关键词^[12]。通过对比不同时间段内关键词的出现情况，可以发现一些关键词在某一时期内突然变得更加热门或被忽视，这可能反映出该领域研究的演变和发展趋势。利用CiteSpace突变检测算法，对2003年至2023年我国中小学人工智能课程相关研究进行深入分析和探讨，根据样本文献的关键词信息，运用该算法识别出关键性的突变词汇，并将这些词汇绘制成关键词突变图谱(见图4)。突现强度排名前10的突增热点词以出现年份先后顺序排列，包括“高中课程”“教学方法”“实践教学”“课程建设”“课程设计”等。其中，突增热点词“教学方法”的突现强度最大(2.84);“教学改革”的突变持续时间最长，持续时间为2009年到2019年。说明在“中小学人工智能课程”相关研究中，“教学”占有很高的地位。

图4　关键词突变图谱

　　五、中小学人工智能课程研究趋势展望

　　(一)顶层设计，丰富完善人工智能课程理论

　　人工智能课程理论建立在人工智能技术基础之上，从课程目标、课程设计、教学内容、教学方法等多个角度进行顶层设计论述，着重强调“实践”与“应用”^[13]。从2016年到2023年，整体发文数量呈上升趋势，研究机构、研究人员的相互交流在频率和规模上都显著发展，并且显示出持续扩大的态势。可见，随着人工智能教育的不断发展，人工智能课程理论研究在未来仍有持续的价值和需求。

　　随着人工智能被提升到国家战略高度，我国正加快中小学人工智能课程的规范化和标准化进程，通过制定详细的课程大纲和教学标准，力求使课程内容更加科学、系统和完善。首先，对中小学人工智能课程的内容结构、模块划分及其与国家课程标准的衔接进行深度探究^[14]。顶层设计需要建立全面、系统、具有前瞻性和指导价值的人工智能课程体系。这个体系应该包括人工智能基础理论、算法与模型、应用案例等多个方面，旨在提供完整的人工智能知识结构，并引导相关教育和科研工作者深入学习和研究。其次，需要在顶层设计基础上，进一步丰富完善人工智能课程理论。从“人工智能+教育”应用的角度出发，探讨各种算法和技术在不同场景下的适用性和局限性;深入研究人工智能教育与其他学科的交叉融合，以及政策、法律等社会环境对人工智能教育的影响;强调人工智能伦理教育的重要性，在课程中融入对人工智能伦理规范、隐私保护、公平正义等方面的讨论等。最后，要通过多种教育和科研手段，提高人工智能课程理论的研究意义和实际应用价值。在人工智能课程中培养学生的关键能力和必备品格，如计算思维、逻辑推理、数据分析能力、创新思维，以及伦理道德和社会责任感^[15]。

　　(二)立足实际，普及优化人工智能课程建设

　　中小学人工智能课程建设已经成为目前研究的重点之一。本文通过对人工智能课程相关文献的关键词共现分析和图谱绘制，发现人工智能课程的建设研究虽然起步较晚，但成果较为丰硕，目前正处于稳步发展阶段，为未来的深入研究奠定坚实基础。

　　最初，中小学人工智能课程只涵盖基础的编程、机器学习、数据分析等。随着人工智能技术的不断发展，一些新技术和新方法已经被引入课程中，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成式人工智能(GPT系列模型)等^[16]。为了促进人工智能课程建设的普及和优化，必须立足实际，采取一系列有效的措施：首先，推进中小学人工智能课程普及。目前，许多学校已经开始将人工智能课程纳入教学计划，但由于师资力量薄弱等原因，在普及化进程中，需着重注意教师培训和课程资料的共享，以便能够更好地推广人工智能课程。其次，优化中小学人工智能课程建设。在课程建设过程中，需持续关注人工智能领域的最新进展如深度学习、自然语言处理、机器视觉、无人驾驶、智能机器人等。最后，探索中小学人工智能课程的学习方式。在课程建设过程中，需设计不同的学习方式，包括项目式学习、混合式学习、跨学科学习，以便更好地适应不同学生的需求，让学生亲身参与人工智能项目实践，深入了解人工智能的应用场景和解决方案^[17]。

　　(三)深度融合，积极开展人工智能课程教学

　　“教学方法”成为2008年出现的研究热点，并在后续衍生出诸多热点关键词;“实践教学”成为最受学界关注的教育产业;“教学范式”“教学模式”等高频关键词的出现，说明以人工智能课程教学为核心的多学科深度融合创新是未来课程发展的显著趋势。

　　我国中小学人工智能课程教学可以从三个方面开展。首先，从基础知识角度出发，课程应该在概念定义、原理传授等方面进行教学。课程亦需包括更多实践案例，以培养学生的技能和能力，使学生能够运用人工智能技术来解决现实世界的问题。其次，将人工智能课程融入现有的科学技术教育中。现阶段，基础教育的科学技术教育内容侧重于数学、物理和化学等方面。人工智能课程在中小学阶段逐渐被重视，它强调跨学科的整合，尤其是与数学、物理、计算机科学、工程设计等领域的整合，从而构建出STEM教育模式，丰富教学内容^[18]。最后，学校还应该注重培养学生的创造性思维和信息素养，以鼓励创新。培养创造力首先要解除束缚学生的课程限制，因此，需改变中小学教育模式的传统体系，将其转变为公开自由的学习环境，为学生自主探究提供充足的畅想空间^[19]。这样不仅可以激发学生的学习兴趣和创新意识，同时也能够更好地扩大人工智能学科所涉及的领域。而对于中小学人工智能课程教学的持续推广和发展，应该进行跨学科的合作和建设。另外，鼓励企业、高校、研究机构与中小学密切合作，从而能够更好地将教学内容与现实技术数据结合起来，共同研发课程资源，共建实践基地，助力人工智能教育生态的健康发展^[20]。

　　(四)创新引领，开发实践人工智能课程应用

　　本文通过关键词突现知识图谱对我国中小学人工智能课程的研究趋势进行分析，发现“实践教学”“应用”等突变词是人工智能课程发展的重要举措及路径。随着人工智能技术的发展，我国中小学人工智能课程逐渐从基础知识的学习向应用方向转变^[21]。人工智能教育必须与实践结合，通过创新引领，开发实践性的人工智能课程。

　　目前，中小学人工智能课程实践应用的研究趋势主要包括以下几个方面：首先，建立科学、全面的人工智能课程体系。人工智能课程的实践应用需要建立完善、科学的课程体系，包括理论、实验、应用等方面，从而提高学生的综合素质和实际应用能力。其次，强化教学模式的创新。在中小学人工智能课程实践应用中，传统教育方式已经无法满足学生的真实需求。因此，教师需要不断创新教学模式，加强互动式教学、探究式学习等方法的运用，让学生在实践中提升自我学习的能力^[22]。再次，引导学生实践应用人工智能技术。人工智能技术广泛应用于社会各个领域，在中小学人工智能课程实践应用中，要引导学生在实践中接触和理解相关技术，鼓励和支持学生参加各类人工智能竞赛和创新活动。最后，关注课程实践应用的评估。在中小学人工智能课程实践应用中，教师需要关注课程的评估。评估不仅包括考核学生的知识点掌握情况，还要根据教学目标和实际需求对学生的实践应用能力进行评估。利用人工智能技术本身的优势，教学过程中可以通过智能推荐系统、自适应学习平台等方式进行评估，帮助学生获得更具针对性的学习体验和成长路径。

　　六、结语

　　通过使用CiteSpace软件对中国知网搜集的文献进行可视化计量分析，本文获得以下结论：首先，从2003年开始，在人工智能教育不断发展的形势下，我国学术界对中小学人工智能课程进行了持续的研究，发文数量不断增加，并且形成少部分具有一定学术影响力的学者和机构。其次，中小学人工智能课程研究热点主要集中在课程内容、课程建设、教学实践三个方面，“教学”在研究中占有很高的地位。最后，中小学人工智能课程研究趋势包括丰富完善人工智能课程理论，普及优化人工智能课程建设，积极开展人工智能课程教学，开发实践人工智能课程应用。

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Hotspots and Frontier Trends in Research on Artificial Intelligence Courses

in Chinese Primary and Secondary Schools

Xinning WU, Yaru YANG, Xianfeng ZHOU

(School of Education, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, Hunan)

　　Abstract: The promotion of artificial intelligence education necessitates the establishment of specialized and widespread curriculum systems to ensure students comprehensively grasp Artificial Intelligence knowledge and enhance their application abilities. Effective implementation and innovative development of artificial intelligence education in primary and secondary schools in China require relevant researchers to dig deeper into research hotspots and trends, and actively explore the cutting-edge applications of artificial intelligence education. This study utilized bibliometric analysis, drawing data from the CNKI database, and employed CiteSpace software to conduct visual analysis of relevant literature on Artificial Intelligence courses in Chinese primary and secondary schools. The research content included publication volume, co-cited documents, authors, institutions, and keywords, with clustering and burst analysis conducted on the keywords, culminating in the creation of visual graphs. Through in-depth exploration, it was found that the current focus of Artificial Intelligence course research in Chinese primary and secondary schools primarily revolves around course content, curriculum development, and teaching practices. On this basis, the research trends for future artificial intelligence courses in primary and secondary schools in China are proposed: first, top-level design to enrich and improve the theory of artificial intelligence courses; Second, based on reality, promote and optimize the construction of artificial intelligence courses; Third, deep integration and active implementation of artificial intelligence course teaching; The fourth is to lead innovation and develop practical applications of artificial intelligence courses.

　　Keywords: Primary and secondary schools; Artificial intelligence education; Artificial Intelligence Course; Course content; Teaching Practice

　　编辑：王晓明　校对：李晓萍