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AI通识课应有的样子，不是只有某种样子，而是有很多种不同的样子。
一个月前那篇文章中，我也给出了自己对AI通识课样貌的描绘，并编了一本学习手册，甚至创设了一套理论——造物螺旋。（PPT讲解 | WorkBuddy应用技巧——提炼模型）

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下图是本周海淀区人大附中的“AI+X”展示课目录。
这是不是也可以算是AI通识课的一种样子？
从“AI+X”课表中，能得出哪些特征？
（1）师资重构：从“信息老师单打独斗”到“全学科协同赋能”
这张表最大的突破在于，挑大梁的绝大多数是非信息科技老师。
数学老师讲AI参数优化，因为神经网络的本质是数学；语文老师讲AI赋能写作、诗歌阅读和新闻采访，因为大模型最直接的应用就是自然语言处理；地理老师用AI做游戏化教学，政治老师讲中国智慧与新发展理念。
这种“全学科教师卷入”的样态，说明该校的AI教育不是信息学科的一个孤立项目，而是已经完成了“AI+X”的师资重构。
只有各科老师都具备了AI素养，并能在自己的学科土壤里使用AI，AI教育才能真正做到“通识”。
（2）课程设计：真实的跨学科问题被高举
这张课表里的课题，几乎全部基于真实世界的问题情境与跨学科融合。这似乎也是在呼应当下鄙视“学科真实”崇尚“现实真实”的思潮。
《定性辨糖、定量测糖》《给mRNA设计“快递箱”——分子间作用力与AI辅助脂质设计》《校园引导员：基于VLM的行动决策与实现》《校园共享资源的智能管理系统》《球场上犯规如何定价？》这些课题不仅具有高度的学科交叉性（STEAM），而且很多直接锚定校园生活或前沿科学。学生在这个过程中学到的不仅是AI工具的用法，更是“如何用AI思维去拆解复杂问题”的能力。
（3）学段衔接：从“体验式启蒙”走向“深度学术探究”
从课表中也看到了针对不同学段的差异化设计：初中侧重趣味体验与基础启蒙（如游戏化教学、修复沟通时光机、一元一次方程到网络参数）；高中普通班侧重工具应用与学科融合（如AI赋能写作、新闻采访、地理选址）；高中国际部侧重学术深度与前沿探索（如VLM视觉语言模型、mRNA脂质设计、模拟答辩）。
该学校的AI教育是贯穿初高中的螺旋上升式课程体系，低年级侧重激发兴趣，高年级侧重深度交叉融合与前沿探索。
（4）素养进阶：从“工具应用”走向“价值批判”
多数课都迈过了只教“怎么用”的技能培养，进阶到AI服务跨学科问题解决的思维训练，还有少量课更是进阶到来对工具的价值批判。
涉及批判性思维和AI伦理课程：《水印助力AI生成内容的治理》直击AI造假、版权保护和内容治理的前沿伦理问题；《从硬币实验辩证看待大模型》破除AI神话，引导学生理解大模型的底层局限；《人机协同“看思维发展”——人工智能的发展消解/拓展了人的价值（辩论赛）》以辩论形式探讨AI与人的关系，这是最高阶的AI人文素养。

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这张课表不仅仅是一场教学成果的“秀”，更是一份极具参考价值的“AI+教育”行动指南。它昭示了一个不可逆转的趋势：在这类先锋学校，AI教育的落地已经超越了停留在概念科普的初级阶段，迈向了更高的层级。在这里，AI不再是单纯的科普对象，而是深度的认知工具；课堂也不再是信息学科的“独角戏”，而是全校各学科教研组的“大合唱”。
当然，AI通识课没有、也不该有唯一的标准答案。人大附中这样的名校，用“AI+X”课程为我们展示了“学AI”与“用AI学”共存的优秀范式。对于更多学校而言，真正的挑战不在于照搬这些高大上的课题，而在于如何结合本校的土壤，让老师们敢于跨出学科边界，让AI真正成为赋能学生成长的“脚手架”。
当每一所学校都能找到属于自己的“造物螺旋”，让AI既成为学习的内容，又成为学习的工具，AI通识教育才算真正扎根成长。