问题——人工智能工具加速进入学习与生活，信息生成更便捷、传播更迅速的同时，也让青少年“复制粘贴式完成任务”“对智能结果不做核验”“随意上传个人信息”“过度依赖工具代替思考”各上的风险更加突出。如何让学生掌握技术的同时，形成稳定的伦理判断能力与规则意识，成为义务教育阶段信息科技课程必须回应的现实课题。《义务教育信息科技课程标准（2022年版2025年修订）》明确提出要持续增强学生的信息社会责任感，强调在技术学习中同步建立价值取向与行为边界。 原因——一上，生成式人工智能降低了内容生产门槛，学生从“信息接收者”转变为“信息生产者”，但对原创边界、引用规范、事实核验、算法影响等关键概念理解不足，容易把“效率”当作唯一标准。另一方面，数字环境的复杂性让公平、隐私、安全等问题不再停留在抽象讨论，而是变成日常选择：数据如何被收集与使用、推荐机制是否加剧信息茧房、同一规则对不同群体是否产生不同影响，都会在不知不觉中影响青少年的价值判断。此外，在传统大班授课条件下，师生互动有限、个体差异难以照顾，伦理议题往往停留在讲述层面，缺少可讨论、可体验、可反思的课堂空间。 影响——如果教育场景不能及时补上责任教育，轻则损害学习诚信、削弱原创意识，重则可能引发个人信息泄露、网络欺凌、数据滥用等问题，甚至影响学生形成基本的公共意识与法治观念。更重要的是，在“人机协作”日益常态化的背景下，能否判断技术行为的社会后果，直接关系到学生能否成为负责任的数字社会公民，也关系到数字化转型过程中社会信任与创新生态的健康发展。 对策——南京市鼓楼区结合课堂改革实践，尝试以“新型优质小班制”为抓手，将责任教育融入信息科技教学全过程。以南京市琅琊路小学的探索为例，学校在小班高互动、强关注的课堂结构中，将“能发言、会质疑、敢承担”作为评价导向，围绕四类核心议题形成相对清晰的教学路径。 其一，围绕诚信与原创，强调“过程可追溯、协作要透明”。课堂引导学生在使用智能工具时记录提示词与修改过程，清楚标注引用来源与人机分工，把“如何完成”与“为何这样完成”纳入评价，推动从结果导向转向过程导向，减少“拿来就用”的侥幸心态。 其二，围绕公平与偏见，突出“在对比中理解，在探究中辨析”。教师通过不同数据样本、不同提问方式带来的输出差异，引导学生认识到工具并非天然中立，偏差可能来自数据、场景与使用方式。小班更便于组织辩论与同伴互评，让学生在观点碰撞中理解算法影响，建立“公平需要被检验”的意识。 其三，围绕隐私与数据安全，采用“由浅入深、边学边用”的方式推进。从账号密码、权限管理等基本操作入手，逐步扩展到照片定位、声音与人脸信息、应用收集行为等真实情境，帮助学生养成“最小必要、审慎授权、先想后传”的习惯，并把安全意识落实到日常学习项目中。 其四，围绕依赖与自主，坚持“工具是伙伴而非拐杖”。课堂将智能工具定位为协作资源，要求学生先提出自己的思路与方案，再借助工具完善与验证，最后通过复盘反思工具的贡献与自身的成长，避免“只要答案不要思考”。通过阶段性展示与同伴提问，促使学生保留独立判断与创造空间。 前景——多位一线教师认为，小班化不只是“人数变少”，关键在于教学组织与育人方式的升级：用更高频的互动支撑更深入的讨论，用真实项目承载更直观的责任体验，用更精准的指导回应不同学生的认知差异。随着信息科技课程标准持续落地，信息社会责任教育有望从专题化、活动化走向常态化、体系化，并在更大范围内形成可复制、可推广的课堂机制。同时，学校还需与家庭、社区协同，完善学生数字行为规范、资源使用规则与风险预警机制，让责任教育从课堂延伸到日常生活。
面向智能化深入发展的新时代，青少年既要会用工具，也要懂得约束工具的使用。把信息社会责任融入信息科技课堂，把伦理议题转化为可讨论、可体验、可反思的学习过程，才能让“技术向善”从理念落实为行动，培养兼具理性与人文关怀的数字社会公民。