各国AI素养举措概况2025年8月韩国国会通过《初等及中等教育法》修正案将此前推行的 AI数字教科书 从官方教科书降级为教学参考资料地方学校面临经费收紧和课时削减。同年9月爱沙尼亚启动AI Leap 2025由总统Alar Karis亲自发起为全国2万名10–11年级学生和3千名教师免费配置ChatGPT Edu工具由OpenAI与Anthropic提供。还是在2025年欧盟《AI法案》第4条生效要求所有在欧盟境内部署AI系统的雇主确保其员工具备 足够的AI素养这是该法案中第一条进入应用阶段的条款约束面向劳动力市场。AI素养概念溯源三个国家、三种动作都声称在做AI素养这件事。但把三份文本放在一起会发现韩国谈的是教学媒介、爱沙尼亚谈的是工具部署、欧盟谈的是法律义务。那么同一个词说的真的是同一件事吗AI素养不是凭空出现的术语它是一个有着至少半个世纪谱系的 素养 概念家族里最年轻的成员是这个家族的两条不同线索在AI这个新对象上合流之后的产物。理解这两条线是理解今天各国政策文本为什么把AI素养放在不同位置的前提。批判线与工具线第一条线是批判线从 看懂媒介 到 评估算法媒介素养media literacy是起点。20世纪60 - 70年代电视在欧洲和北美迅速普及一部分教育研究者意识到受过教育不再只是识字还必须能够批判性地理解大众传媒制作的内容、识别其中的立场与商业逻辑。1989年美国图书馆协会American Library AssociationALA正式发布《信息素养总统委员会最终报告》把information literacy信息素养定义为 识别何时需要信息、并能够定位、评估和有效使用所需信息的能力。批判线的核心是面对外部信息系统时使用者如何不被淹没、不被操纵、不放弃判断。第二条线是工具线从 会用电脑 到 懂数字基建工具线晚于批判线一代。80年代个人电脑普及催生了computer literacy计算机素养90年代互联网走入家庭后扩展为更宽的digital literacy数字素养数据驱动决策在21世纪兴起后又延伸出data literacy数据素养。工具线的核心关切是操作能力即会用、能用、用得熟。两条线的合流与AI素养定义两条线在数字素养这一站第一次合流欧盟2013年首版DigComp把 信息素养 与 数字技能 装进同一个框架就是这次合流的标志。但真正让这两条线深度交织的是AI。AI既是被需要熟练使用工具也是需要批判评估的信息源更是会自主决策并影响他人行动者。三重身份叠加之下原先各自独立的工具线和批判线已经不够用了一个新的概念呼之欲出。2020年4月佐治亚理工学院的Duri Long与Brian Magerko在ACM CHI会议上发表论文What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations把AI素养定义为 一组使个体能够批判性地评估AI技术、与AI有效交流与协作、并将AI作为工具用于线上、家庭与工作的能力。论文列出了17项具体能力从 识别AI 到 理解机器学习步骤再到 伦理 与 可编程性。这个定义本身就是两条线的合流批判性地评估 来自批判线将AI作为工具 来自工具线。这17项能力此后成为各国政策文本的隐形底稿今天中国、美国、欧盟与UNESCO等国家和国际组织发布的AI素养相关文件都能在不同程度上溯源到这里。AI素养的发展与全球文件出台UNESCO在2024年的官方说明里明确指出 AI与其他数字技术不同它具有重塑社会的潜力并能模仿人类行为、直接影响人的能动性。这些挑战需要传统数字素养无法覆盖的专门能力。换句话说AI素养正在挣脱之前的框架要处理的不再只是媒介素养所关心的被传播的内容或者数字素养强调的会用工具而是生成式系统替人思考、写作、决策这件事本身对人的能动性的挑战。正是在这个张力中全球密集出台AI素养相关文件的窗口期开启了2022年3月欧盟发布DigComp2.2首次把AI能力嵌入数字素养框架的五大领域并附录70多个AI使用场景案例2024年8月UNESCO在数字学习周同时发布《学生AI能力框架》与《教师AI能力框架》前者从以人为本的思维方式A human - centred mindset、AI伦理Ethics of AI、AI技术与应用AI techniques and applications、AI系统设计AI system design四个核心能力维度展开跨理解、应用、创造三个进阶等级2024年11月中国教育部办公厅印发《关于加强中小学人工智能教育的通知》半年后2025年5月《中小学人工智能通识教育指南2025年版》正式发布2025年2月欧盟AI法案第4条生效AI素养首次升级为法律义务2025年11月英格兰教育部发布《课程与评估审查最终报告》把AI原理与安全使用纳入Computing课程。不同文本里的AI素养差异要回答AI素养在不同语境里到底是不是同一件事最直接的办法是把那些反复被引用的文件放到一起逐条看它们到底说了什么。入选样本都是政府或国际组织发布的正式文本覆盖了不同的治理传统尤其是AI素养相关条款达到一定颗粒度能找到对 AI literacy AI competence 人工智能素养 或等价概念的明确定义。关于美国为什么选择北卡州这是本研究需要明确的一处方法论选择。美国联邦教育部从未发布过国家级AI教育课程标准2023年发布的《AI and the Future of Teaching and Learning》是研究报告而非课程文本。要给美国找一份对应文本只能下沉到州级。而在已发布AI指南的州里北卡是2024年1月全美第四个发布此类文件的州也是首个发布完整指南的州并且北卡的文件颗粒度最高是少数按学段给出AI素养能力推荐的样本。需要说明的是本文用北卡只代表美国州一级的实践不能扩展到美国整体。把七份文本拆解到五个交叉编码维度理解AI原理、使用AI工具、评估AI批判、创造AI编程、治理AI伦理与社会得到的表格中每一格的 强●、中◑、弱○ 是基于文件里相关条款的密度和位置做的判断不是打分三个反常识的对照里涌现出一些发现。发现一中国文本的独特关切中国是七份文件里唯一写下 技术主权 的。中国《指南》在高中阶段的 价值观 目标里写下这样一句话立足国家科技战略视角审视人工智能技术主权。这是七份文本里唯一一处出现 技术主权 概念的位置。即便是同样讨论AI伦理与治理的欧盟文本用的是fairness公平、transparency透明、privacy隐私、accountability问责这一类程序性术语UNESCO框架强调的是human agency人的能动性北卡EVERY框架的伦理维度只压缩成最后一个字母Y You are responsible for what you create with AI你要为自己借助AI产出的一切负责。这意味着当中国文本说AI素养时是把一种国家战略视角装进了这个词而欧盟着眼的是程序合规UNESCO寄寓人的能动性北卡指向的则是使用者的个人责任。同一个词承担的关切完全不同。发现二英格兰和北卡的趋同英格兰从国家层面统一推动课程改革教育部于2025年11月公布课程与评估审查的官方回应把AI内容统一纳入Computing课程修订并由国家计算教育中心NCCE支持教师培训相关的批判性内容则被分配到RSHERelationships, Sex and health Education和Citizenship课程。北卡则是另一种路径在没有联邦统一标准的情况下州教育部门NCDPI自下而上推出指南并明确建议将AI素养渗透进所有年级与课程领域。两条不同的推进路径最终选择了同一种课程哲学AI不是新学科是新内容。BCS英国计算机学会教育与公益事务执行总监Julia Adamson在评价新Computing课程时说了一句话这种以为年轻人天然就是数字原住民的假设根本站不住脚他们需要的是有意为之、高质量的教育。 这句话同样适用于北卡的EVERY框架二者都不假设学生天生会用AI但也都不主张为AI单独设课。发现三UNESCO标尺的改造UNESCO 2024年8月发布的《学生AI能力框架》把 以人为本的思维方式 列为四大核心能力之首强调 AI是由人类创造、为人类服务的工具学生应保持对AI的批判态度。当各国都引用UNESCO作为参照时他们引用的是术语不是结构。共识停在词语上分歧出现在做法上。中国《指南》把这条准则降级为 价值观 四维度之一与 知识 技能 思维 并列不再具有统领地位。北卡EVERY框架没有任何一条对应 以人为本五个动作词全部围绕如何使用AI输出最接近的 You are responsible 是责任归属而非价值前提。新加坡教育部发布了独立的《AI教育伦理框架》包含Agency能动性、Inclusivity包容性、Fairness公平性、Safety安全性四原则伦理被切到框架层而不是能力层课程层面的learn beyond AI接近 以人为本但官方释义强调的是 AI无法复制的人类判断与批判性思维能力不完全是 AI应服务于人 的伦理立场。另一类样本部署型样本AI素养的落地不只课程标准一条路径全球还存在另一类与AI素养相关的国家级动作——部署型样本即直接给学生与教师配工具、做培训。最典型的是爱沙尼亚的AI Leap 2025。爱沙尼亚总统Alar Karis把这次行动定位为延续30年前让电脑与互联网进入每一所爱沙尼亚学校的Tiger Leap。教育与研究部长Kristina Kallas强调AI Leap的重心不只在工具而在教师培训到2025年秋季前完成全部师资培训后学生才能开始使用AI工具。Pactum AI联合创始人、前e - Residency总经理Kaspar Korjus把这种取向说得更加直白禁止使用AI就像禁止学生使用电脑。分歧来源的假设七份文本的对照结果显示AI素养在不同国家的内涵存在系统性分歧。这些分歧从哪里来本文不试图给出定论只提出三组初步假设留给后续研究继续验证。这三组假设不是互斥的教育传统决定了素养被赋予什么内涵产业结构决定了 教什么治理焦虑决定了 为什么教它们可能同时作用于同一份文本。教育传统差异中国和新加坡都呈现出 多维融合 取向但理路不同。中国《指南》明确以 知识、技能、思维与价值观的有机融合形成四位一体的人工智能素养 为核心目标新加坡教育部在2025年9月对议员Patrick Tay的议会答复中也强调AI素养是 通过课程、co - curriculum以及Cyber Wellness课、Code for Fun项目里的AI literacy模块等多种途径 综合培育的。这种 多维融合 的取向与 立德树人 传统同源即素养是一种内化品格不是一组操作技能。北卡则是另一种类型的行为清单。EVERY框架告诉学生怎么做先评估AI输出再核查事实再修改提示词再修订结果最后承担责任。这套框架不告诉学生应该成为什么样的人这与杜威实用主义教育learning by doing的基因一脉相承。在AI时代被改写为verify by doing。产业结构差异一国在AI产业链中的位置可能系统性塑造了其AI教育文本的取向。中国《指南》要求高中学生 构建简易人工智能算法模型并优化性能指向的是人才储备。北卡EVERY框架几乎不教学生 做AI美国的研究型大学已承担技术人才培养K12不需要重复。欧盟AI法案第4条把AI素养定位为 对所有员工的法律义务一家用AI筛简历的公司HR经理必须懂AI但不是为了做出更好的AI而是为了保护被筛的人不被算法误伤。治理焦虑差异韩国2025年的政策大逆转最能说明问题。2024年12月一份针对2626名韩国中小学教师的问卷调查显示98.5%的教师认为教育部没有提供充分的培训2025年3月开学后使用AI教科书的条件还不成熟。但教育部仍按原计划推动2025年3月开学时约30%的小学使用了AI教科书。8个月后国会立法把AI教科书从 官方教科书 降级为 教学参考资料意味着学校不能再按教科书获取相应财政拨款。一名出版行业人士告诉《韩国先驱报》多家出版商为研发AI教科书雇用了不少研究人员和软件工程师。如今随着教育政策转变包括我在内的许多人可能会被裁员。 这场逆转的核心信号是当治理焦虑出现时韩国政府的反应不是改进AI素养课程而是收回工具部署。这与欧盟把AI素养写进AI法案第4条的方向截然相反。欧盟把焦虑制度化韩国把部署去制度化。分歧带来的影响这种系统性分歧导致国际AI教育交流的术语对齐成本被严重低估。当讨论 AI素养 合作时各方默认的内涵差异可能导致协议落地时的执行偏差在 AI素养 这个共同词汇下各自对应的可能是完全不同的能力清单与课程取向。与此同时跨国教育评估的可行性需要重估。OECD一直在讨论将AI素养纳入未来的PISA测评但如果各国连 测什么 都没共识国际可比性的基础并不存在。所谓国际共识很多时候只共识到了 AI素养 这四个字本身。所以当下一次再遇到 AI素养 这个词时也许都值得先停一下问一句你说的 AI素养是哪一种