当前AI研学课程蓬勃发展，但部分课程存在“重工具操作、轻思维培养”的设计短板，导致学生仅掌握表面技能，未形成核心能力。教育部在《中小学人工智能教育指导纲要》中明确提出，AI课程要“以思维训练为核心，注重实践与创新”。从ACMALL科技艺术中心AI研学课程设计的专业角度和经验来看，要实现这一目标，需重点把握四个关键细节，让课程从“技术体验”升级为“能力锻造”，真正发挥AI教育的育人价值。

　　细节一：指令拆解能力——拒绝“一句话甩给AI”

　　很多学生用AI时习惯“一句话指令”，比如“写一篇关于航天的作文”“做一个环保主题PPT”，结果输出内容要么偏离需求，要么缺乏深度。这本质是“指令拆解能力”的缺失，也是课程设计需首要解决的问题。课程可设计“指令分层任务”：引导学生将模糊需求拆解为具体子问题，如生成“航天科技发展报告”时，拆解出“核心时间节点”“关键技术突破”“未来应用方向”，再针对每个子问题补充“需包含具体案例”“用数据支撑观点”等限定条件。通过这种阶梯式任务设计，帮助学生掌握“问题拆解—精准表达”的思维方法，这是AI时代最基础的学习能力。

　　细节二：成果二次加工——AI是“素材库”不是“成品库”

　　AI生成的内容往往是“半成品”，若课程设计中缺乏“成果二次加工”的环节，容易导致学生直接照搬AI输出，失去独立思考与创作的机会。课程需强化“AI+个性化创作”的流程设计：例如让学生用AI生成作文初稿后，结合学科知识补充个人观点或真实案例;用AI生成艺术素材后，引导学生融入个人情感、文化认知进行修改优化。比如学生可将AI生成的城市剪影，添加家乡特色建筑元素与色彩偏好，让作品兼具技术辅助与个人表达。这种设计既避免了技术依赖，又能让AI真正成为创意赋能的工具。

　　细节三：信息校验意识——避开AI“一本正经胡说”的坑

　　AI输出内容存在事实错误或逻辑漏洞的情况并不少见，若课程设计忽视“信息校验意识”的培养，可能导致学生被动接受错误知识。课程可融入“AI内容辩证分析”模块：设置“AI问答纠错”任务，让学生用教材、权威数据库等对照AI对学科问题的回答，如“验证AI关于历史事件时间线的表述是否准确”“核对AI解答的科学原理是否严谨”;还可设计“AI信息筛选”活动，引导学生判断AI生成内容的可靠性与适用性。通过这类实践，帮助学生建立“理性看待AI输出”的批判性思维，这是使用AI工具的重要前提。

　　细节四：个性化目标锚定——不盲目跟风“高阶工具”

　　不同学段、不同基础的学生对AI工具的接受度与需求差异显著，“一刀切”的课程设计会导致学习效果两极分化。课程设计需践行“个性化目标锚定”原则：针对小学生，设定“AI基础应用与兴趣培养”目标，搭配图形化操作工具，聚焦简单图文创作、趣味问答等任务;针对中学生，设定“AI整合应用与问题解决”目标，提供基础编程辅助工具，开展数据整理分析、主题创意设计等活动;针对有特长的学生，设置“AI创新优化”挑战任务，鼓励探索更复杂的技术应用场景。这种分层设计能让每个学生都处于“最近发展区”，实现高效学习与能力提升。

　　AI研学课程的核心价值，在于通过科学的设计让学生掌握“拆解问题、优化成果、辨别信息、匹配需求”的底层思维。这四个细节看似是课程设计的“小切口”，实则是连接技术工具与核心素养的“桥梁”。只有在课程设计中深耕这些细节，才能让AI研学真正成为培养学生未来竞争力的有效载体，而非流于形式的“技术体验课”。

　　祖龙AI科技艺术中心拥有丰富AI研学活动经验和课程设计能力，AI研学课程覆盖全年龄段学生，欢迎广大学校、研学机构、家长前来咨询。