OECD与欧盟联合发布中小学AI素养框架

2025年5月22日，经合组织（OECD）和欧盟委员会（European Commission）联合研制的《赋能学习者迎接AI时代：小学和中学教育AI素养框架》（AILit Framework）》（Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education）草案正式发布。

该框架将为经合组织PISA 2029媒体与AI素养评估奠定基础，并支持欧盟促进高质量和包容性数字教育和技能的目标，正式框架计划在2026年发布，并将附课堂实例。现将该框架主要内容概述如下。

一、什么是AI素养，为什么需要AI素养？ 

在该框架中，AI素养指的是在AI影响的世界中茁壮成长所需的技术知识、持久技能和面向未来的态度。它使学习者能够参与、创造、管理和设计AI，同时批判性地评估其好处、风险和伦理影响。

 该框架指出，随着AI日益影响人们获取信息、沟通和决策的方式，AI素养已成为应对日常生活、有目的的创造和准备未来学习和工作的必要条件。 

AI素养可使学习者和教育工作者能够理解AI带来的风险和机遇，并对其使用做出有意义和道德的决定。它帮助学习者批判性地评估AI对其生活、教育和社区的影响，同时为塑造未来做好准备。

 然而，要充分发挥AI素养在塑造学习方面的潜力，还需解决两个关键实施障碍：一是对AI素养是什么以及如何教授缺乏共识；二是不知如何将AI融入各个学科。 

 该框架受众对象为教师、教育领导者、教育政策制定者和学习设计师。明确强调聚焦AI素养在教学与学习中的作用，并认为AI素养融合是整个教育生态系统共同的责任，而不仅仅是任何个别教育者的职责，鼓励教育者在符合其学科和情境下嵌入AI素养。

 二、AI素养框架是如何开发的？ 

该框架在借鉴现有数字能力和AI素养框架的理念和实践基础上而形成，包括欧盟委员会的“公民数字能力框架”（DigComp）、UNESCO的“学生AI能力框架”和“教师AI能力框架”、美国数字承诺组织（Digital Promise）的“AI素养框架”、美国AI促进协会（AAAI）和计算机科学教师协会（CSTA）共同发起的“AI K-12计划”（AI4K12）形成的“AI五大理念”（5 Big Ideas in AI）。 

具体而言，该框架在教育和学习科学领域的国际专家合作下，采用文献综述、专家访谈、潜在用户焦点小组等方法，基于三个关键主题和六大原则进行了开发。 

三大关键主题分别为： 

1.AI和机器学习工作原理

了解AI有助于消除对这项技术的误解，并能更全面地评估其影响。该框架强调，学习者必须深入了解AI的技术基础，包括其对数据、概率和输入的依赖。通过揭开这些技术底层的神秘面纱，学习者可以全面了解AI的能力和局限性。最终，他们能够将AI的工作原理与其可能对自己或他人产生的影响联系起来。

2.与AI工具成功合作所需的人类技能

该框架强调支持学习者与AI成功合作所需的几项技能和态度。传统的学习能力，如元认知和批判性思维，在与AI互动中仍然非常重要。沟通、提问和换位思考等技能在与AI的互动和更广泛的实施讨论中变得尤为重要。传统的计算思维技能，如抽象化、分解和问题表述，在计算机科学课堂之外也变得更加相关，因为学生在日常生活中遇到各种技术挑战。该框架有意将人类能力置于AI特定能力的中心，确保学习者能够有效利用AI工具，同时保持技术无法复制的品质。

 3.AI对个人、社会和环境的影响 

学习者必须批判性地思考AI如何影响他们，以及如何继续塑造他们的未来。该框架不仅将伦理视为技术概念的补充，还强调价值观、背景和责任是学习和了解AI不可或缺的一部分。 

学习者必须明白，AI存在于社会和政治系统中，如果未经批判性审查，算法输出可能会强化现有的不公平模式。 

在与AI互动中，学习者必须反思其实际影响：谁可以从AI系统中受益或受害；在训练数据和AI生成的输出中，哪些观点被代表或被排除在外；AI系统如何影响个人自主权、所有权和信息获取。培养AI素养帮助学习者在一个技术决策与权力、公平和责任紧密交织的世界中导航。它使他们不仅能够问AI能做什么，还能问它应该做什么以及为谁服务。

该框架促使学习者权衡使用AI系统的环境成本与AI对特定任务的相关性。尽管AI对自然资源的长期影响尚未完全实现，但这对学习者来说是一个机会，可以更广泛地思考数字世界和物理世界之间的关系。 

六大原则分别为： 

跨学科：将AI素养融合到广泛的学科和教育环境中； 

基础性：定义一套核心能力，以展示AI素养的熟练程度； 

示范性：包括情景和示例，使AI生动具体； 

全球性：纳入来自世界各地教育者、研究人员和AI专家的见解； 

实践性：使AI素养在各种课堂环境中易于管理和实现； 

持久性：识别AI发展中仍保持相关的知识和技能。 

三、AI素养结构是如何的？ 

该框架将AI素养分为四大领域，代表了学习者与AI互动的不同方式。学习者可以在多个领域建立熟练度，而不必在每一个领域达到完全熟练。四大领域进一步整合为知识、技能、态度三大维度。  

其中四大领域分别为： 

1.与AI互动：涉及将AI作为工具来获取新的内容、信息或建议。这要求学习者首先识别AI的存在，然后评估AI输出的准确性和相关性。学习者必须发展对AI技术基础的基本理解，以便批判性地分析其能力和局限性。

2.使用AI创作：包括在创意或问题解决过程中与AI系统合作。它涉及通过提示与反馈引导和优化AI输出，同时确保内容公平且适当。它还涉及与内容所有权、归属和使用现有相关材料的伦理考虑。

 3.管理AI：需要有意选择AI如何支持和增强人类工作。这包括将结构化任务（例如整理信息）分配给AI，使人类可以专注于需要创造力、同理心和判断力的领域。AI系统可以模拟多种角色，如分析师、辩论伙伴或职业指导。管理AI行为的学习者学会有意识地分配任务，用明确的指令引导AI输出，并评估AI的角色是否符合其目标和价值观。这一领域帮助学习者建立自主权，确保AI为他们服务，并保持其使用的伦理性和以人为本。 

4.设计AI：赋予学习者理解AI工作原理的能力，并通过塑造AI系统的功能，将其与社会和伦理影响联系起来。通过在教育环境中，的动手探索，学生可以了解数据、设计选择和模型行为如何影响AI系统的公平性、有用性和影响。目标不是开发商业产品或将其投入使用，而是通过从小理解AI设计背后的能力，建立塑造AI为人类福祉服务的信心和能力。 

知识、技能和态度三大维度的具体内容为： 

知识：框架中的知识陈述侧重于概念性知识，概述了学习者应用和参与AI系统所需的技术和社会理解。这些概念包括AI如何处理数据、AI与人类思维的区别以及偏见如何在AI系统中产生。 

技能：展示了基本能力（如批判性思维、创造力和计算思维）如何应用于AI情境。它们指导学习者有效和道德地使用AI，确保学习者积极塑造AI在其生活中的作用。 态度：反映了学习者准备参与AI的心态和倾向，不仅包括技术技能，还包括对AI对自己和他人影响的意识。这些包括在使用AI系统时的好奇心和适应性，以及质疑输出的准备和负责任地使用AI的承诺。 

伦理贯穿于框架的知识、技能和态度中，并反映在多项能力中。

四、AI素养包括哪些能力？ 

该框架将上述四大领域具体化为若干能力（competence），共22种，每个能力代表一个学习期望，是技术知识、持久技能和面向未来的态度的结合。每个能力都附有小学和中学教育应用场景，说明学习者如何在教师的指导下在课堂上发展相应的能力。各领域能力具体如下。

  参与AI的能力 ：

1.认识到AI在不同情境中的作用和影响 学习者识别日常工具和系统中的AI，并考虑其在不同情境下的目的，如内容推荐或自适应学习。他们反思AI如何影响他们的选择、学习和感知。

2.评估是否应接受、修改或拒绝AI输出 学习者会批判性地评估AI生成内容的准确性和公正性，认识到AI可能会生成错误信息或有偏见的输出。他们可以通过考虑这些输出对自己和他人的潜在影响，来决定信任、修改还是推翻AI输出。 

3.探讨预测性AI系统如何提供可以告知和限制视角的建议 学习者探讨AI如何使用数据模式提供建议（例如，观看、购买或阅读的内容），并考虑这些建议如何支持学习或决策，以及如何强化狭隘观点或偏见。 

4.解释AI如何放大社会偏见 学习者调查AI系统（如面部识别或招聘算法）如何反映人类决策和数据，并识别数据或设计中的偏见如何导致不同群体的不公平结果。 5.描述AI系统如何消耗能源和自然资源 学习者探讨AI的环境影响，包括其能源和数据基础设施，并考虑负责任的设计和使用如何支持可持续性。 

6.分析使用AI系统是否符合伦理原则和人类价值观 学习者评估在特定情况下使用AI（如公共场所的监控摄像头或在线内容审核）是否支持公平、透明和隐私等价值观。他们反思其使用是否适当、有益或可能有害。 

7.将AI的社会和伦理影响与其技术能力和局限性联系起来 学习者探讨AI的优缺点如何影响其在社会中的应用。他们将AI系统的设计和功能与对个人、社区和系统的实际影响联系起来。 

使用AI创作的能力： 

1.利用AI系统探索新的视角和方法，以扩展原始想法 学习者利用AI实验，以拓展思维，生成新想法或考虑不同的观点。他们对最终内容负责，同时让AI支持他们的创造过程。

2.使用不同类型的AI系统可视化、原型化和组合想法 学习者尝试不同格式（文本、图像、音乐等）下的AI工具，以探索和完善新想法。他们将输出组合成有意义的产品或解决方案。 

3.与生成式AI系统合作，获取反馈、优化结果并反思思维过程 学习者通过测试提示和优化AI生成的输出，与AI进行迭代过程，并反思互动如何影响他们的思考和选择。 

4.分析AI如何保护或侵犯内容的真实性和知识产权 学习者探讨AI生成的内容如何借鉴或复制现有作品，并考虑这种使用是否公平、原创或需要归属。他们反思AI辅助创作的伦理影响。 

5.用精确的语言解释AI系统如何执行任务，避免拟人化 学习者用现实、准确的术语描述AI如何运作，避免使用暗示AI具有人类情感或理解的语言。他们理解自己的语言可以澄清或延续关于AI的误解。 

管理AI的能力： 

1.根据任务性质决定是否使用AI系统 学习者评估AI是否适用于特定情况。他们考虑任务复杂性、人类判断需求和伦理影响等因素。

2.根据AI系统和人类的能力和局限性分解问题 学习者将复杂任务分解，并决定哪些部分可以由AI处理，哪些部分需要人类参与。他们根据任务的性质和人类与AI各自的优势来分配任务。 

3.通过提供具体指令、适当背景和评估标准来指导生成式AI系统 学习者通过给出明确、结构化的输入来练习提示工程，以引导满足期望和目标的输出。 

4.将任务委托给AI系统，以适当地自动化或增强人类工作流程 学习者识别机会将重复或结构化任务交给AI，使人们专注于创造力、伦理或决策制定。 

5.制定和传播与人类价值观一致、促进公平并优先考虑透明度的AI系统使用指南 学习者创建或强化在学术环境中负责任使用AI的指南。他们参考当地、国家或国际组织的现有指南。

设计AI的能力：

1.描述如何设计AI系统以支持解决社区问题

学习者探索如何利用AI解决现实世界的问题，确定可以通过AI解决的社区需求，考虑如何设计人工智能以贡献解决方案，并评估潜在的好处、风险和限制。 

2.比较基于人类创建的算法和基于数据进行预测的AI系统的能力与局限性 

学习者通过比较遵循固定规则（或人工编程逻辑）的系统与机器学习模型，来了解机器学习的价值，并确定每种方法在何时最有用或最合适。 

3.收集和整理可用于训练AI模型的数据，考虑相关性、代表性及其潜在影响 

学习者发现如何标记、选择和准备数据以训练AI模型。他们了解数据质量和代表性如何影响模型的性能及其对人的潜在影响。 

4.使用定义的标准、预期结果和用户反馈评估AI系统 

学习者设定成功AI系统的标准，通过各种输入测试它，并评估其性能以进行改进。他们使用一个由多样化用户的反馈塑造的迭代过程。 

5.描述AI模型的目的、预期用户及其局限性 

学习者描述AI模型的目的、用于训练的数据以及它擅长或不擅长做什么。他们帮助他人对模型的能力和局限性形成现实的认知。 

该框架最终版本将通过邀请政策制定者、教师、教育工作者、学校领导、非政府组织代表、学者和其他相关利益相关者参与的在线调查以及一系列焦点小组和利益相关者讨论完成。 

资料来源：OECD (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education (Review draft). OECD. Paris. https://ailiteracyframework.org

[本文为教育部国别和区域研究基地中国教育科学研究院国际教育研究中心研究成果]

《赋能学习者迎接AI时代：小学和中学教育AI素养框架》原文下载链接AILitFramework_ReviewDraft.pdf

内容转自国际与比较教育研究所微信公众号，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NU7HGVdQT8qAyyx1YlTsZw