一、引言
（一）研究背景与意义
在科技飞速发展的当下，人工智能已成为推动各领域变革的关键力量。从医疗诊断的精准化到智能交通的高效运行，从智能家居的便捷体验到工业制造的智能化升级，人工智能的应用无处不在，深刻改变着人们的生产与生活方式。与此同时，STEM 教育作为培养学生科学、技术、工程和数学综合素养的重要途径，也日益受到全球教育界的广泛关注。将人工智能融入 STEM 教育，不仅能够为学生提供接触前沿科技的机会，还能帮助他们掌握未来社会所需的核心技能，为创新型人才的培养注入新的活力。
人工智能素养作为数字素养的进阶形态，要求个体不仅能够熟练运用人工智能技术，还需理解其背后的原理、算法和数据逻辑，具备在复杂情境中运用人工智能解决实际问题的能力。在智能时代，人工智能素养已成为个体适应社会发展、参与国际竞争的必备能力。然而，目前关于人工智能素养的研究尚处于探索阶段，不同学者和机构从各自的研究视角出发，对人工智能素养的内涵、维度和培养路径进行了探讨，但尚未形成统一的、被广泛认可的理论框架。这导致在教育实践中，人工智能素养的培养缺乏明确的方向和系统的指导，难以满足学生全面发展的需求。
本研究旨在深入剖析 STEM 背景下人工智能素养的内涵与结构，构建科学合理的素养框架，并提出切实可行的培养策略，具有重要的理论与实践意义。在理论层面，本研究有助于丰富和完善人工智能教育与 STEM 教育的理论体系，为后续相关研究提供新的视角和思路。通过整合人工智能与 STEM 教育的相关理论，深入探讨人工智能素养在跨学科背景下的独特内涵和构成要素，能够填补当前理论研究的空白，推动教育理论的创新与发展。在实践层面，本研究构建的素养框架和培养策略，能够为教育工作者提供具体的教学指导，帮助他们更好地设计和实施人工智能教育课程，提高教学质量和效果。通过明确人工智能素养的培养目标和内容，教师可以有针对性地选择教学方法和资源，为学生提供更加丰富和有效的学习体验，促进学生人工智能素养的全面提升。这对于培养适应智能时代需求的创新型人才，推动社会的科技进步和经济发展具有重要的现实意义。
（二）研究目标与方法
本研究的核心目标是构建一套科学、系统且具有实践指导意义的 STEM 背景下人工智能素养框架，并基于该框架提出切实可行的培养策略。具体而言，通过全面梳理国内外关于人工智能素养框架和 STEM 教育理论的相关文献，深入剖析人工智能素养的内涵、维度及要素，结合专家意见和实证研究，构建出兼具理论深度与实践导向的素养框架。在此基础上，从课程设计、教学方法、评价体系等方面提出具体的培养策略，为人工智能教育在 STEM 课程中的有效实施提供理论支持和实践指导。
为实现上述研究目标，本研究综合运用多种研究方法。首先，采用文献分析法，广泛收集国内外关于人工智能素养、STEM 教育以及相关领域的学术文献、政策文件和研究报告，梳理已有研究成果和发展动态，明确研究的切入点和创新点。通过对大量文献的分析和归纳，深入了解人工智能素养的概念演变、理论基础和实践现状，为后续研究提供坚实的理论支撑。其次，运用德尔菲法，邀请教育技术学、人工智能、教育学等领域的专家组成专家咨询小组，通过多轮匿名问卷调查和反馈，对初步构建的人工智能素养框架进行反复论证和修改，确保框架的科学性和合理性。专家们凭借丰富的专业知识和实践经验，对素养框架的各个维度和要素提出宝贵意见和建议，使框架更加完善和准确。最后，借助层次分析法，对人工智能素养框架中的各级指标进行权重分配，明确各维度和要素在素养框架中的相对重要性，为素养的评估和培养提供量化依据。通过层次分析法，可以将复杂的多维度问题转化为层次结构分明的数学模型，从而更加科学地确定各指标的权重，使研究结果更具说服力和可操作性。
二、文献综述与理论基础
（一）国内外人工智能素养框架研究现状
在全球范围内，对人工智能素养框架的研究已取得了一定成果，不同国家和国际组织从各自的教育理念和发展需求出发，构建了具有代表性的人工智能素养框架。欧盟在人工智能教育领域的探索走在世界前列，其发布的 "教育者 AI - 数字胜任力参考框架" 具有重要的参考价值。该框架在 2017 年《欧盟教育工作者数字胜任力框架》的基础上发展而来，旨在适应人工智能在教育领域日益广泛的应用。它以人工智能系统为概念基础，将伦理问题深入融入各个二级维度。例如，在教育者与人工智能系统交互的过程中，强调人的主体性和能动性，避免教育者在使用人工智能技术时沦为技术的附庸，确保教育过程中的人文关怀。同时，关注算法偏见、公平公正等问题，要求教育者积极学习人工智能伦理规范，遵循欧盟《人工智能法案》，加强数据治理和人工智能治理，防止教育领域对人工智能的滥用和误用。这一框架体现了欧盟对教育者在人工智能时代角色转变的深刻思考，强调教育者不仅要掌握人工智能技术，更要具备批判性思维和伦理意识，以引导学生正确认识和使用人工智能。
经济合作与发展组织（OECD）提出的 "人工智能系统素养" 框架，聚焦于人机协作与问题解决能力。该框架认为，在人工智能时代，学生需要具备与人工智能系统有效协作的能力，能够在复杂的问题情境中，合理运用人工智能技术，实现问题的解决。例如，在实际项目中，学生能够将自身的知识和技能与人工智能系统的优势相结合，共同完成任务。通过对人工智能技术的应用，培养学生的数据思维、算法思维和批判性思维，使学生能够理解人工智能系统的决策过程，对其结果进行合理的评估和应用。这种素养框架注重学生在实践中的能力培养，强调将人工智能素养融入到学生的日常学习和生活中，以适应未来社会对人才的需求。
国内在人工智能素养框架研究方面也取得了显著进展，特别是在中小学教师和学生人工智能素养框架的构建上。以广东省为例，其率先提出的中小学师生人工智能素养框架具有创新性和前瞻性。在教师素养框架方面，涵盖意识理念、知识技能、实践应用、专业发展、社会责任等 5 个维度。意识理念维度强调教师要认识到人工智能对教育的深远影响，具备积极应用人工智能技术的意识；知识技能维度要求教师掌握人工智能的基本概念、技术原理和操作方法；实践应用维度注重教师将人工智能技术应用于教学实践，提升教学效果；专业发展维度鼓励教师不断学习和更新人工智能知识，提升自身的专业素养；社会责任维度则强调教师要引导学生正确看待人工智能，培养学生的社会责任感和伦理意识。学生素养框架包括人智观念、技术实现、智能思维、伦理责任等 4 个维度，从学生对人工智能的认知、技术应用能力、思维培养和伦理意识等方面，全面构建学生的人工智能素养体系。这些框架的提出，为我国中小学人工智能教育的实施提供了明确的目标和方向，具有重要的实践指导意义。
然而，当前国内外的人工智能素养框架研究仍存在一些不足之处。现有框架在跨学科视角的深度整合上存在欠缺，未能充分体现 STEM 教育中跨学科思维、实践创新与技术伦理的协同培养。人工智能作为一门高度交叉的学科，与科学、技术、工程和数学等学科密切相关。在 STEM 教育背景下，人工智能素养的培养需要打破学科界限，实现多学科知识和技能的有机融合。例如，在解决一个实际的人工智能应用问题时，可能需要运用到数学中的算法设计、科学中的数据采集与分析、工程中的系统构建以及技术中的编程实现等多方面的知识和技能。但目前的素养框架往往侧重于单一学科知识和技能的培养，缺乏对跨学科知识整合和应用能力的有效考量。此外，在实践创新能力的培养上，虽然部分框架有所提及，但在具体的指标设计和培养路径上，缺乏系统性和可操作性。如何通过实践活动，让学生真正掌握人工智能技术，并能够运用其解决实际问题，实现创新创造，仍有待进一步探索。在技术伦理方面，虽然越来越多的框架开始关注，但在如何将伦理教育融入到日常教学中，如何培养学生的伦理意识和道德判断能力等方面，还需要更深入的研究和实践。
（二）理论基础：STEM 教育与人工智能素养的协同逻辑
STEM 教育作为一种跨学科的教育理念，强调科学、技术、工程和数学四门学科的有机融合。其核心特征在于跨学科整合，通过打破学科之间的壁垒，让学生在真实的问题情境中，综合运用多学科知识和技能，解决复杂的实际问题。例如，在一个关于智能环保监测系统的项目中，学生需要运用科学知识来理解环境指标的含义和监测原理，运用技术手段来设计和搭建监测设备，运用工程思维来优化系统的性能和可靠性，运用数学方法来分析和处理监测数据。这种跨学科的学习方式，能够培养学生的综合素养和解决问题的能力，使学生具备适应未来社会发展的能力。
实践导向也是 STEM 教育的重要特征之一。STEM 教育注重学生在实践中的体验和探索，通过实际操作和项目实践，让学生将理论知识转化为实际能力。在实践过程中，学生能够亲身体验到知识的应用价值，激发学习兴趣和创新思维。例如，在机器人制作项目中，学生需要动手组装机器人、编写程序、调试运行，在这个过程中，学生不仅能够掌握机器人的相关知识和技能，还能够培养团队协作能力、问题解决能力和创新能力。这种实践导向的教育方式，能够让学生更好地理解和掌握知识，提高学生的动手能力和实践能力。
问题解决能力培养是 STEM 教育的核心目标。在 STEM 教育中，学生面对的是真实的、复杂的问题，需要运用所学知识和技能，通过分析、设计、实施和评估等环节，找到解决问题的方法。这种以问题为导向的学习方式，能够培养学生的批判性思维、创新思维和解决问题的能力。例如，在城市交通拥堵问题的研究中，学生需要收集和分析交通数据，提出改善交通拥堵的方案，并通过模拟实验或实际调研来评估方案的可行性。在这个过程中，学生能够学会如何运用科学的方法解决实际问题，提高自己的问题解决能力。
人工智能素养作为智能时代的必备素养，具有独特的本质属性。它是一种融合了技术知识、思维方法和伦理意识的复合型能力。在技术知识方面，学生需要掌握人工智能的基本概念、原理和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。只有了解这些技术知识，学生才能更好地理解人工智能的工作原理，为进一步的应用和创新打下基础。在思维方法方面，人工智能素养培养学生的数据思维、算法思维和批判性思维。数据思维让学生学会如何收集、分析和处理数据，从数据中发现规律和价值；算法思维让学生掌握算法设计和优化的方法，能够运用算法解决实际问题；批判性思维让学生能够对人工智能的应用和发展进行理性思考，评估其优缺点和潜在影响。伦理意识也是人工智能素养的重要组成部分。随着人工智能技术的广泛应用，伦理问题日益凸显，如隐私保护、算法偏见、人工智能的责任归属等。因此，培养学生的伦理意识，让学生在使用人工智能技术时，能够遵守伦理规范，保护个人隐私和社会公共利益，是人工智能素养培养的重要任务。
STEM 教育与人工智能素养之间存在着紧密的协同机制。STEM 教育为人工智能素养的培养提供了丰富的跨学科实践场景。在 STEM 教育项目中，学生可以将人工智能技术应用到各个学科领域，实现人工智能与科学、技术、工程和数学的深度融合。例如，在生物科学研究中，学生可以运用人工智能算法对生物数据进行分析，预测生物进化趋势；在工程设计中，学生可以利用人工智能技术优化设计方案，提高设计效率和质量。通过这些跨学科实践，学生能够更好地理解人工智能技术的应用价值，掌握人工智能技术的实际应用方法，提高自己的人工智能素养。
人工智能素养的提升也能够反哺 STEM 教育，促进 STEM 教育的创新能力培养。人工智能技术的发展为 STEM 教育带来了新的教学工具和方法，如智能教学系统、虚拟实验室等。这些工具和方法能够为学生提供更加丰富和个性化的学习体验，激发学生的学习兴趣和创新思维。例如，智能教学系统可以根据学生的学习情况和特点，为学生提供个性化的学习建议和辅导，帮助学生更好地掌握知识和技能；虚拟实验室可以让学生在虚拟环境中进行实验操作，突破时间和空间的限制，提高实验效率和安全性。此外，人工智能素养的培养还能够让学生更好地应对未来社会的挑战，为 STEM 教育培养具有创新能力和国际竞争力的人才。
这种协同机制形成了 "知识 - 技能 - 伦理" 的三维耦合。在知识层面，STEM 教育的跨学科知识体系为人工智能素养的培养提供了基础，人工智能素养的提升又能够促进学生对 STEM 学科知识的深入理解和应用。在技能层面，STEM 教育培养的实践能力和问题解决能力与人工智能素养所需的技术应用能力和创新能力相互促进，共同提升。在伦理层面，STEM 教育和人工智能素养都强调培养学生的社会责任感和伦理意识，使学生在运用知识和技能时，能够遵守伦理规范，为社会的可持续发展做出贡献。
三、STEM 背景下人工智能素养框架的构建
（一）框架构建原则
跨学科整合性是本素养框架构建的首要原则。人工智能作为一门高度交叉的前沿技术，与 STEM 学科中的科学、技术、工程和数学紧密相连。在构建素养框架时，注重将人工智能技术原理与 STEM 学科的核心概念进行深度融合。以机器学习算法为例，其背后涉及到数学中的概率论、线性代数等知识，以及计算机科学中的数据结构、算法设计等内容。通过跨学科整合，让学生在学习人工智能的过程中，能够综合运用多学科知识，理解人工智能技术的本质和应用场景，培养学生的跨学科思维和综合解决问题的能力。例如，在一个智能农业项目中，学生需要运用科学知识了解农作物的生长规律和环境需求，运用技术手段搭建传感器网络收集数据，运用工程思维设计和优化智能灌溉系统，运用数学方法分析数据并建立模型，从而实现对农作物生长的精准调控。在这个过程中，学生不仅掌握了人工智能技术在农业领域的应用，还深化了对 STEM 学科知识的理解和运用。
实践导向性是确保素养框架具有实际应用价值的关键原则。在智能时代，学生需要具备将理论知识转化为实际行动的能力。因此，素养框架聚焦于真实问题的解决，通过设计一系列基于真实场景的实践活动，让学生在实践中运用人工智能技术和工具，提升他们的实践能力和创新能力。例如，在智能交通系统的设计项目中，学生需要面对城市交通拥堵、交通事故频发等实际问题，运用人工智能技术进行交通流量预测、智能交通信号控制和自动驾驶系统的设计与实现。在这个过程中，学生不仅能够熟练掌握 Python 等编程语言和 TensorFlow 等 AI 工具，还能够学会如何从实际问题中提取关键信息，设计合理的解决方案，并对方案进行评估和优化。通过实践导向的学习，学生能够更好地适应未来社会对创新型人才的需求，为他们的职业发展和终身学习奠定坚实的基础。
伦理嵌入性是保障人工智能技术健康发展的重要原则。随着人工智能技术的广泛应用，伦理问题日益凸显，如算法偏见、数据隐私泄露、人工智能的责任归属等。因此，在素养框架的构建过程中，将伦理原则贯穿于人工智能素养培养的全过程。从学生对人工智能技术的初步接触开始，就注重培养他们的伦理意识和道德判断能力。通过案例分析、讨论等教学方法，让学生了解人工智能技术可能带来的伦理风险，引导他们在使用人工智能技术时，遵循透明性、可解释性、公平性和隐私保护等伦理原则。例如，在人脸识别技术的教学中，引导学生思考人脸识别技术在安防、支付等领域应用时可能出现的隐私泄露问题，以及如何通过技术手段和法律规范来保护个人隐私。同时，鼓励学生在设计和开发人工智能系统时，积极考虑伦理因素，确保技术的应用符合人类的价值观和利益。
（二）素养框架的核心维度与指标体系
1. 核心概念理解
人工智能基础原理是学生理解人工智能技术的基石。学生需要掌握机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术的基本逻辑和适用场景。在机器学习方面，学生要了解监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念和算法原理，能够理解模型是如何通过数据学习来实现预测和决策的。例如，在图像分类任务中，学生要明白卷积神经网络是如何通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，并根据这些特征进行分类的。对于自然语言处理，学生要掌握文本预处理、词向量表示、情感分析等基本技术，理解机器是如何理解和处理人类语言的。例如，在智能语音助手的应用中，学生要了解语音识别、语义理解和语音合成的原理，以及它们是如何协同工作，实现人机交互的。通过对人工智能基础原理的深入理解，学生能够更好地运用人工智能技术解决实际问题，也为他们进一步学习和研究人工智能奠定坚实的理论基础。
STEM 跨学科概念强调数据科学、工程设计与计算思维在人工智能领域的交叉融合。数据科学是人工智能的重要支撑，学生需要掌握数据采集、清洗、分析和可视化的方法，能够从海量的数据中提取有价值的信息。例如，在一个智能医疗诊断项目中，学生需要收集患者的病历数据、影像数据等，运用数据清洗技术去除噪声和异常值，运用数据分析方法挖掘数据中的潜在规律，从而为医生的诊断提供辅助支持。工程设计思维则注重系统的设计、优化和实现。在人工智能系统的开发中，学生要运用工程设计思维，从需求分析、架构设计到算法实现和系统测试，全面考虑系统的性能、可靠性和可扩展性。例如，在开发一个智能家居控制系统时，学生需要设计系统的硬件架构和软件架构，选择合适的传感器和执行器，编写高效的控制算法，确保系统能够稳定运行，并满足用户的需求。计算思维是指运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计和人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。在人工智能学习中，学生要培养计算思维，学会将复杂的问题分解为简单的子问题，运用算法和数据结构来解决问题。例如，在解决一个路径规划问题时，学生可以运用图搜索算法，将地图抽象为图结构，通过搜索图中的路径来找到最优的行驶路线。通过对 STEM 跨学科概念的学习，学生能够打破学科界限，实现多学科知识的融会贯通，提升自己的综合素养和创新能力。
2. 技术实践能力
工具应用与数据处理能力是学生在人工智能实践中必备的技能。学生需要熟练使用 Python 等编程语言，Python 以其简洁的语法、丰富的库和强大的功能，成为人工智能领域最常用的编程语言之一。通过学习 Python，学生能够实现数据处理、算法实现和模型训练等任务。例如，学生可以使用 Python 的 NumPy 库进行数值计算，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库进行数据可视化。此外，学生还需要掌握 AI 工具的使用，如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架。这些框架提供了丰富的工具和函数，能够帮助学生快速搭建和训练深度学习模型。例如，使用 TensorFlow，学生可以方便地构建卷积神经网络、循环神经网络等模型，并进行模型的训练和优化。在数据处理方面，学生要具备数据清洗、分析与可视化的能力。数据清洗是去除数据中的噪声、重复数据和异常值，确保数据的质量。数据分析则是运用统计方法和机器学习算法，对数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。数据可视化是将数据以图表、图形等直观的形式展示出来，便于用户理解和分析。例如，学生可以使用 Python 的 Seaborn 库绘制各种统计图表，展示数据的分布和特征。通过熟练掌握工具应用与数据处理能力，学生能够更好地进行人工智能实践，提高自己的实践能力和解决问题的能力。
算法设计与系统构建能力是学生在人工智能领域深入发展的关键。基于 STEM 问题场景，学生要能够设计简单的算法，解决实际问题。例如，在一个智能物流配送项目中，学生需要设计一个优化算法，根据订单信息、车辆信息和交通状况，合理安排车辆的配送路线，以提高配送效率和降低成本。在算法设计过程中，学生要运用数学知识和计算思维，分析问题的本质，选择合适的算法策略，并对算法进行优化和改进。同时，学生还要具备系统构建的能力，能够将算法集成到一个完整的人工智能系统中。这需要学生了解系统的架构设计、模块划分和接口设计等知识，确保系统的各个部分能够协同工作。例如，在开发一个智能安防监控系统时，学生需要将图像采集、人脸识别、行为分析等功能模块集成到一个系统中，实现对监控区域的实时监控和预警。通过算法设计与系统构建能力的培养，学生能够将理论知识转化为实际的人工智能应用，为解决复杂的实际问题提供技术支持。
3. 跨学科思维培养
问题转化能力是跨学科思维的重要体现。学生需要学会将复杂的现实问题抽象为可计算模型，运用人工智能技术进行求解。在数学建模的过程中，学生要运用数学知识和方法，对实际问题进行分析和抽象，建立数学模型。例如，在预测城市空气质量的问题中，学生可以收集空气质量监测数据、气象数据、交通数据等，运用统计学方法和机器学习算法，建立空气质量预测模型。通过对模型的训练和优化，实现对空气质量的准确预测。在构建 AI 驱动的 STEM 实验数据分析框架时，学生要结合科学实验的需求和人工智能技术的特点，设计合理的数据采集、处理和分析流程。例如，在生物实验中，学生可以运用图像识别技术对实验样本进行分析，提取实验数据，并运用机器学习算法对数据进行分类和预测，从而为实验结果的分析提供支持。通过问题转化能力的培养，学生能够将不同学科的知识和方法有机结合，提高自己解决复杂问题的能力。
创新协作能力是培养学生综合素质的重要方面。在跨学科团队中，学生需要与不同学科背景的成员协同设计 AI 解决方案，共同完成项目任务。在这个过程中，学生要学会倾听他人的意见和建议，尊重不同学科的思维方式和方法，发挥各自的优势，实现优势互补。例如，在一个智能教育项目中，教育专业的学生可以提供教育理论和教学方法的支持，计算机科学专业的学生可以负责技术实现和系统开发，心理学专业的学生可以从学生的学习心理和认知特点出发，为项目提供优化建议。通过跨学科团队协作，学生能够拓宽自己的视野，培养团队合作精神和沟通能力。同时，在团队协作中，学生还能够激发创新思维，提出创新性的解决方案。例如，在讨论如何提高智能教育系统的个性化教学效果时，不同学科的学生可以从不同的角度提出想法和建议，通过思想的碰撞和融合，产生创新的解决方案。通过创新协作能力的培养，学生能够更好地适应未来社会对创新型人才的需求，为社会的发展做出贡献。
4. 伦理与社会责任
技术伦理意识是学生在使用人工智能技术时必须具备的素养。学生要能够识别 AI 技术应用中的偏见风险，例如数据偏差对 STEM 实验结论的影响。在数据分析和模型训练过程中，如果使用的数据存在偏差，可能会导致模型的预测结果出现偏差，从而影响实验结论的准确性。例如，在一个医学影像诊断项目中，如果训练数据中某种疾病的样本数量过少，可能会导致模型对这种疾病的诊断准确率较低。因此，学生要学会对数据进行分析和评估，确保数据的质量和代表性。同时，学生还要遵循透明性与可解释性原则，了解人工智能模型的决策过程和依据。在使用深度学习模型时，模型的决策过程往往比较复杂，难以理解。学生要学会运用可视化工具和解释性方法，对模型的决策过程进行分析和解释，提高模型的可信度和可接受性。例如，使用 LIME（Local Interpretable Model - agnostic Explanations）等工具，对深度学习模型的预测结果进行解释，帮助用户理解模型的决策依据。
社会责任感是学生在参与人工智能项目时应承担的责任。在 STEM 项目中，学生要充分考虑技术应用的社会影响，确保技术的应用符合社会的利益和价值观。例如，在设计 AI 教育工具时，学生要考虑到不同学生的学习需求和背景，确保工具的公平性和包容性。同时，学生还要关注人工智能技术对社会就业结构、隐私保护等方面的影响，积极参与相关的讨论和研究，提出合理的建议和解决方案。例如，针对人工智能可能导致的部分岗位失业问题，学生可以研究如何通过职业培训和教育转型，帮助受影响的人群重新就业。通过培养社会责任感，学生能够树立正确的价值观和职业道德观，为人工智能技术的健康发展贡献自己的力量。
四、STEM 教育中人工智能素养的培养路径
（一）课程设计：跨学科项目式学习（PBL）的深度融合
1. 项目主题开发
在 STEM 教育中，设计富有创新性和实践性的跨学科项目是培养学生人工智能素养的关键。"智能 STEM 实验室" 项目，将人工智能技术深度嵌入物理、化学、生物等实验场景。在物理实验中，学生可以利用传感器收集实验数据，如在力学实验中，通过加速度传感器和力传感器采集物体运动的相关数据，然后运用人工智能算法对这些数据进行分析，建立物理模型，预测物体的运动轨迹。在化学实验中，学生可以使用图像识别技术对化学反应的现象进行监测和分析，通过建立化学物质的特征数据库，利用人工智能算法实现对化学反应产物的快速识别和分析。在生物实验中，学生可以运用机器学习算法对生物数据进行处理和分析，如通过对基因序列数据的分析，预测生物的遗传特征和进化趋势。
"环保 AI 监测系统" 项目也是一个很好的例子。学生需要综合运用多学科知识，搭建一个能够实时监测环境指标的 AI 系统。在这个项目中，学生要运用物理知识设计和制作传感器，用于采集空气质量、水质、土壤湿度等环境数据；运用化学知识理解环境指标的含义和检测方法，对采集到的数据进行初步处理；运用数学知识建立数据分析模型，对环境数据进行统计分析和预测；运用计算机科学知识，将传感器采集到的数据传输到云端，并通过人工智能算法对数据进行实时分析和处理，实现对环境状况的实时监测和预警。通过这个项目，学生不仅能够掌握人工智能技术在环保领域的应用，还能够提高自己的跨学科思维和实践能力。
2. 教学实施策略
采用 "问题界定 - 模型构建 - 技术实现 - 伦理评估" 四阶段教学法，能够帮助学生系统地掌握人工智能技术，并培养他们的伦理意识。以 "智能灌溉系统" 项目为例，在问题界定阶段，学生需要深入了解农业生产中灌溉的实际需求和存在的问题，如水资源浪费、灌溉不均匀等。通过实地调研和数据分析，明确智能灌溉系统的设计目标和功能需求。在模型构建阶段，学生运用数学知识和物理原理，建立灌溉水量与农作物生长需求之间的数学模型。例如，根据农作物的种类、生长阶段、土壤湿度、气象条件等因素，建立一个能够准确计算灌溉水量的数学模型。同时，运用系统工程的方法，设计智能灌溉系统的整体架构，包括传感器模块、数据传输模块、控制模块和执行模块等。在技术实现阶段，学生运用 Python 等编程语言，实现数据采集、处理和分析的功能。通过编写程序，控制传感器采集土壤湿度、气象数据等信息，并将这些数据传输到云端进行存储和分析。根据数据分析结果，运用机器学习算法，实现对灌溉系统的智能控制，如自动调节灌溉时间和水量。在伦理评估阶段，学生需要思考智能灌溉系统可能带来的伦理问题，如数据隐私保护、水资源分配公平性等。通过讨论和分析，制定相应的伦理准则和解决方案，确保智能灌溉系统的应用符合社会伦理和道德规范。通过这个项目，学生不仅能够掌握人工智能技术在农业领域的应用，还能够培养自己的数据采集、算法设计能力和可持续发展意识。
（二）教师能力提升：双素养融合发展机制
1. 专项培训体系
开发 "STEM + AI" 教师工作坊，是提升教师跨学科教学能力和 AI 工具应用能力的有效途径。工作坊聚焦于跨学科教学设计与 AI 工具应用，通过理论学习、实践操作和案例分析等方式，帮助教师掌握跨学科教学的方法和技巧，提升他们运用 AI 工具进行教学的能力。在数学建模与机器学习融合教学方面，教师可以利用 Python 开展相关教学活动。例如，在讲解线性回归模型时，教师可以通过 Python 代码实现线性回归算法，并利用实际数据进行模型训练和预测。通过这个过程，教师可以向学生展示如何运用机器学习算法解决数学问题，同时也能够帮助学生掌握 Python 编程技能。在讲解数据挖掘算法时，教师可以引导学生运用 Python 的相关库，如 Scikit - learn，对实际数据进行挖掘和分析，发现数据中的潜在规律和模式。通过这些实践活动，教师能够提高自己的教学水平，同时也能够激发学生的学习兴趣和创新思维。
2. 实践共同体构建
组建跨学科教师团队，通过协同开发 STEM - AI 融合课程案例，能够有效提升教师的跨领域素养。以 "基于图像识别的植物分类" 课程案例为例，生物教师可以提供植物分类的专业知识，介绍不同植物的形态特征、生长习性和分类标准。计算机科学教师则可以负责图像识别技术的教学，包括图像采集、预处理、特征提取和分类算法等方面的知识。在课程开发过程中，生物教师和计算机科学教师需要密切合作，共同设计教学内容和教学活动。例如，在教学实践中，学生需要采集不同植物的图像，运用计算机科学教师教授的图像识别技术，对植物图像进行处理和分析，提取植物的特征信息。然后，根据生物教师提供的植物分类知识，运用分类算法对植物进行分类。通过这个过程，学生能够将生物知识和计算机科学知识有机结合，提高自己的跨学科能力。同时，教师在协同开发课程案例的过程中，也能够相互学习、相互促进，提升自己的跨领域素养。
（三）评估体系：多元动态的能力测评模型
1. 过程性评估
过程性评估是全面了解学生学习过程和发展情况的重要手段。通过项目日志、代码评审、伦理分析报告等方式，能够详细记录学生在问题解决、技术实践与伦理决策中的表现。项目日志要求学生记录项目实施过程中的关键步骤、遇到的问题及解决方法、团队协作情况等内容。通过项目日志，教师可以了解学生的思考过程和学习进展，及时发现学生在学习过程中存在的问题，并给予针对性的指导。例如，在一个智能交通系统设计项目中，学生在项目日志中记录了在数据采集过程中遇到的数据准确性问题，以及通过多次校准传感器和优化数据采集算法解决问题的过程。教师通过查看项目日志，能够了解学生在数据处理方面的能力和遇到的困难，从而在后续教学中加强相关知识的讲解和指导。
代码评审是对学生编写的代码进行评估，包括代码的规范性、可读性、效率和功能实现等方面。通过代码评审，教师可以帮助学生提高编程能力，培养良好的编程习惯。例如，在一个机器学习项目中，教师对学生编写的模型训练代码进行评审，发现学生在代码中存在变量命名不规范、代码结构混乱等问题。教师可以通过与学生的沟通，指导学生改进代码，提高代码的质量。
伦理分析报告要求学生对项目中涉及的伦理问题进行分析和思考，提出自己的观点和解决方案。通过伦理分析报告，教师可以了解学生的伦理意识和道德判断能力，引导学生在技术实践中遵守伦理规范。例如，在一个人脸识别项目中，学生在伦理分析报告中分析了人脸识别技术可能带来的隐私泄露问题，并提出了加强数据加密和访问控制等解决方案。教师通过阅读伦理分析报告，能够了解学生对伦理问题的认识和思考，进一步引导学生关注技术应用中的伦理问题。
2. 终结性评估
终结性评估采用层次分析法构建素养评价指标，结合 AI 技术实现对跨学科思维与创新能力的量化分析。通过层次分析法，将人工智能素养分解为多个层次的指标，如核心概念理解、技术实践能力、跨学科思维培养、伦理与社会责任等一级指标，每个一级指标又包含多个二级指标和三级指标。通过专家打分和数据分析，确定各指标的权重，从而构建出科学合理的素养评价指标体系。
结合 AI 技术，能够实现对学生跨学科思维与创新能力的更精准量化分析。利用自然语言处理技术评估学生的项目答辩文本，通过分析文本的语义、逻辑结构和情感倾向等方面，评估学生对项目的理解深度、跨学科知识的运用能力和创新思维。例如，在一个智能医疗诊断项目的答辩中，学生通过项目答辩文本阐述了项目的背景、目标、技术实现和创新点。利用自然语言处理技术，对答辩文本进行分析，提取文本中的关键词、关键句和主题信息，评估学生对医疗领域知识的掌握程度、对人工智能技术的应用能力以及在项目中体现出的创新思维和跨学科思维。通过这种方式，能够更全面、客观地评估学生的人工智能素养，为教学改进和学生发展提供有力的支持。
五、挑战与展望
（一）现实挑战
在当前的教育实践中，将人工智能深度整合到 STEM 教育中面临着诸多技术层面的难题。其中，教师的 AI 技术储备不足是一个突出问题。许多 STEM 教师在传统的教育体系中接受培训，其知识结构主要集中在各自的学科领域，对于人工智能技术的了解相对有限。这导致他们在将 AI 技术融入教学时，往往感到力不从心。例如，在讲解机器学习算法时，教师可能因为自身对算法原理的理解不够深入，无法生动形象地向学生解释算法的工作机制，使得学生难以理解和掌握。此外，跨学科课程资源开发也面临着重重困难。由于不同学科之间存在着学科壁垒，在开发融合人工智能的 STEM 课程时，难以实现各学科知识的有机融合。科学、技术、工程和数学学科各自有着独特的知识体系和思维方式，要将它们与人工智能技术进行整合，需要打破这些学科之间的界限，实现知识的无缝对接。但在实际操作中，由于缺乏有效的沟通和协作机制，不同学科的教师在课程开发过程中往往各自为政，难以形成一个有机的整体。
将 AI 伦理教育切实融入 STEM 实践也是当前面临的一大挑战。人工智能伦理原则往往较为抽象，如透明性、可解释性、公平性和隐私保护等，如何将这些抽象的原则转化为具体的、可操作的实践规范，是教育工作者需要深入思考的问题。在实际的 STEM 教学中，很难找到合适的教学方法和案例，让学生深刻理解这些伦理原则，并将其应用到实际的项目中。例如，在讲解算法偏见问题时，虽然教师可以向学生介绍算法偏见的概念和危害，但学生很难在实际操作中识别和避免算法偏见的产生。此外，由于缺乏统一的伦理教育标准和评价体系，不同学校和教师在开展 AI 伦理教育时，教学内容和教学方法存在较大差异，难以保证教育质量和效果的一致性。
（二）未来展望
随着学习分析技术的不断发展，开发基于该技术的 AI 素养测评平台具有广阔的前景。通过该平台，可以实时收集学生在学习过程中的各种数据，如学习行为、学习进度、知识掌握情况等，并运用数据分析算法对这些数据进行深入挖掘和分析。通过对学生在跨学科项目中的表现进行分析，能够精准诊断学生在科学、技术、工程和数学等学科知识的融合应用能力，以及在解决实际问题过程中所展现出的创新思维和实践能力。根据分析结果，为学生提供个性化的学习建议和反馈，帮助学生了解自己的优势和不足，从而有针对性地进行学习和提高。例如，平台可以根据学生在数据分析项目中的表现，发现学生在数据处理和算法应用方面的薄弱环节，为学生推荐相关的学习资源和练习题目，帮助学生提升这方面的能力。
开展不同文化背景下 STEM - AI 素养框架的适配性研究，对于推动国际教育标准的互认与融合具有重要意义。不同国家和地区的文化背景、教育体系和社会需求存在差异，因此，人工智能素养框架在不同文化背景下的实施效果也会有所不同。通过比较研究，可以深入了解不同文化背景下学生的学习特点和需求，以及人工智能素养框架在实施过程中所面临的挑战和机遇。在此基础上，对素养框架进行优化和调整，使其更好地适应不同文化背景下的教育实践。例如，在一些注重集体主义的文化背景下，学生在团队协作方面可能表现出色，但在个人创新能力方面可能相对较弱。针对这种情况，可以在素养框架中适当增加对个人创新能力培养的指标和要求，同时进一步强化团队协作能力的培养，以促进学生的全面发展。通过这种全球化的比较研究，能够促进不同国家和地区之间的教育交流与合作，推动国际教育标准的互认与融合，为培养具有全球视野和竞争力的创新型人才奠定基础。
本研究构建的 STEM 背景下人工智能素养框架，为智能时代跨学科人才培养提供了理论参照与实践路径。未来需进一步深化素养指标的实证检验，通过大规模的教育实践和数据分析，验证素养框架的科学性和有效性，不断完善素养指标体系。推动技术工具与教育场景的无缝衔接，充分发挥人工智能技术在教学中的优势，为学生提供更加丰富和个性化的学习体验。通过不断努力，助力培养兼具科学精神、技术能力与伦理担当的复合型人才，以适应未来社会的发展需求。