思维素养视角下的中小学人工智能教育

秦建军 郭艳玫 马福贵

国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育。那么人工智能在教育中有哪些前沿应用？如何在中小学阶段开展人工智能教育？设置人工智能相关课程有哪些困难和挑战？如何推进会比较有效？人工智能方面教育资源供给和需求是否匹配？一線学校有哪些开展人工智能教育的经验？为此本刊特开设“人工智能教育”专栏，旨在呈现目前中小学校对人工智能的科普与推广情况，挖掘人工智能教育先进而有效的做法，供广大读者参考和借鉴。

早在1977年，麻省理工学院人工智能实验室的Ken Kahn就提出应该面向儿童开展人工智能程序编写及与之交互的教育[1]，限于当时人工智能自身的技术水平，直到20世纪末才被引进英国、美国、澳大利亚等国家的部分中学课程中[2]。我国从2003年开始尝试在高中阶段开设人工智能选修课程，教育科学出版社、中国地图出版社等在2004至2006年间组织出版了我国第一批《人工智能初步》（选修）教材和配套资料。但是，受限于人工智能学习和授课难度，加上师资、课程趣味性、教学学时限制等原因当时并未得到大规模的实施和应用。

近年来，随着新一代人工智能掀起的技术变革新浪潮，基础教育阶段的人工智能教育焕发新的生命力，并从高中阶段向初中、小学甚至学前阶段延伸。澳大利亚昆士兰科技大学的Michael Milford教授编制了儿童版的人工智能科普教材[3]。2018年5月，美国人工智能学会（AAAI）发布了面向K12阶段的人工智能教育行动。同年7月，美国人工智能学会（AAAI）和计算机科学教师协会（CSTA）正式联手推进K12人工智能教育计划，间隔一两个月均有相关的研讨活动[4]，目前基本明确了小学阶段人工智能教育的内容应包含机器感知、智能体和推理、从数据中学习、人机交互、伦理等五个主要维度。麻省理工学院电气与计算机系则在今年春季开设了从学前到高中阶段人工智能课程设计的课程[5]。

2017年，国务院《新一代人工智能发展规划》对在中小学阶段设置人工智能课程做了明确部署。贵阳市、成都武侯区、北京东城区等地区，除了高中阶段外，都成规模开设了面向小学阶段部分年级的人工智能课程。由此可见，我国高中阶段的人工智能教育的研究和实践基本和国际同步，而小学阶段的人工智能教育研究和实践探索则要明显快于其他国家，国际基础教育动态显示，在欧美等国家人工智能基础教育也是当下的热点话题。

思维素养是中小学人工智能教育的核心

近年来，开源硬件和图形化编程教育在中小学校中已经有较好的普及基础，以此拓展人工智能的知识点和简单应用在实施层面上并没有太大的难度。但是人工智能又与现有技术课程侧重于工具学习和技能掌握有明显区别，它融合认知科学、计算机、自动化、电子技术、数据科学、系统科学等众多学科领域，决定了中小学人工智能教育培养学生的综合思维素养的突出特点，也是开展人工智能普及教育的重要依据之一。

人工智能基础教育不能生搬硬套学科知识教育的方式，直接把某些知识点的学习作为主要目标。思维素养的视角侧重于培养学生提出问题、构思概念原型、提出不同解决方案、寻求创造性的途径、社会合理性等结构化和通用化的思维表达能力，这些素养包括计算思维、创造性思维、设计思维等。

表1中列出了人工智能教育涉及的主要思维素养及对应的主要目标。以创造性思维为例，人工智能解决问题的结果是多样性的，比如身份识别会有指纹、面部、虹膜、掌纹、声纹等方式，很难说哪种方案一定好或者不好，其中接触式的指纹识别虽然准确但是不方便，面部识别则有误解锁的风险。如何让机器更加聪明地解决问题，不同学生有不同的理解，从学生的视角会设计很多差异性的解决方案。设计思维鼓励学生从使用者、使用场景、任务背景等条件出发考虑问题，因此会得到不同的设计结果和解决方案。

表1所提及的一些思维素养已经在现有的基础教育中涉及，人工智能基础教学内容和方案的设计最大的不同在于是否采用分而治之的方法，需要从思维素养的整体考虑将知识学习、案例启发、练习拓展、实践创新等融会贯通。

思维素养与人工智能教育的形式

探索阶段的人工智能教育可不必严格拘泥于某个特定形式，要做好层次划分和培养目标定义，条件成熟的地区或学校可开设正式的课程或者综合实践，教师也可围绕擅长的案例选择几次课程进行讲授，条件欠缺的学校可结合科技节等活动让学生体验人工智能技术或者相关产品，这些都是学习人工智能的不同方式。

1.科普和体验

人工智能作为科技热点本身会激发学生们的好奇心和兴趣，无论是阿尔法围棋（AlphaGo）人机大战、新华社人工智能播音员正式上岗还是无人驾驶事故频发，这些热点新闻本身就会引起学生对人工智能相关技术的关注和思考，这些也是对学生进行人工智能科普的好素材。在教学中可以选择一些贴近学生日常生活的话题和素材，比如围绕人工智能医生可讨论的话题有：为什么需要机器医生、哪些工作机器医生更擅长、机器医生诊断与人类医生诊断的异同、机器医生会取代人类医生吗、机器医生的误诊怎么办等等，这些贴近生活实际问题的讨论本身就是人工智能科普的好形式。

智能设备、智能APP等使用的低龄化也极大降低了人工智能学习的门槛，加上人工智能内容丰富、形式多样，如语音交互、自动图像美颜等人工智能的功能都是学生日常接触的，以此为基础适当扩展即可设计出趣味性的人工智能教学活动。智能产品和应用程序的成熟化是人工智能教育普及化的重要前提，如小米AI音箱、微软（Microsoft）的小冰聊天机器人、谷歌（Google）公司的智能人机交互体验程序猜画小歌等。这些产品和程序具有兴趣性强、易于上手等特点，可成为人工智能基础教育的辅助工具和素材，因此，不必给人工智能基础教育设置过高的技术门槛。

2.课程学习

人工智能基础课程设计的难点是选择恰当的内容，首先要在课程内容选取上摒弃贪大求全的想法，应该精心设计组织中小学生容易理解的内容，同时也忌讳将大学甚至人工智能学术研究的内容简单删减或用通俗化的语言重新描述后进行讲解。如东城区正在实验的小学人工智能课程的“知识表示与推理”单元内容，在课程的安排上既兼顾了二进制、人机接口、机器推理、知识表示、人工生命等人工智能内容的学习，又在课程内容设计上遵循学生的理解和掌握知识的规律及老师们的学科特长。

人工智能的课程设计应该处理好如下几点。

一是从教师和受教育者视角进行设计。从学生的视角和教师教学的可实施性两方面进行充分设计，根据教学需要去选择合适的素材和切入点，而知识学习甚至学术的考虑不应该成为人工智能课程关注的重点。教学方案设计者应该正视学生的基础现状和接受能力，同时又要考虑多数技术教师从未接触过人工智能的现状。因此，要充分发挥好技术教师的专业优势和能力特点，在中小学信息技术及其他技术课程的基础上扩展诞生人工智能的教学内容。

二是把握好人工智能基础教育和专业人工智能人才培养的不同定位。不少人工智能基础课程为了体现人工智能的知识和内容，出现了把人工智能术语（如深度学习、知识图谱、专家系统等）的通俗化讲解作为重点，也给内容讲授者设置了高门槛，基础教育的目的不是让学生提前了解这些專业术语的含义是什么，把大学教育的任务前移到中小学，而是应该通过从人工智能的某个小的切入点去梳理一条知识演绎的线索，让学生自然去理解其中的含义。

三是应该注重知识讲解和动手实践并举。兴趣引领是中小学生的技术课程的特点，课堂活动的组织和内容设计应以能否充分调动学生的兴趣点为中心。人工智能课程知识点的讲解应该可结合学生的生活经验和学生感兴趣的话题进行，同时课程知识讲解要配以若干动手实践，通过实践巩固知识。对于某些有难度的知识点可分解为若干递进式的小问题，通过逐步加深理解的方式达到课程教学的目的。

四是坚持人工智能主线。人工智能教育的落脚点还是要回归到人工智能相关的学习和实践上，否则失去了其作为一个独立体系学习的意义。虽然人工智能和开源硬件、编程、机器人等内容的学习有交叉，学习模式上也有相互借鉴的地方，但是人工智能教育的目标和内容都与它们有较大差异，要始终明确教学活动中都应该将人工智能作为出发点和落脚点。

3.综合实践

《中小学综合实践活动课程指导纲要》（以下简称纲要）对学生科技能力的培养提出了更高的要求，无论对活动内容设计、活动项目筛选、活动开展以及实施效果方面都有明确的阐述。因此整个综合实践活动的开展会存在两种思路，一种是根据纲要要求，通过不同的课程活动去分别匹配不同的能力或者在已有课程的基础上做扩展，如在已有的技术课程中引入研究性学习、跨学科视角、应用导向等;另一种则是对课程内容进行整体重新设计，去尽可能匹配纲要的能力要求，这种方式需要在课程内容设计上，也就是选题的出发点就要兼顾不同的需求，并可以在此基础上举一反三。

人工智能教育及相关的实践环节具有明显的后者特征，表2根据纲要要求对能力维度进行了分解，人工智能相关内容可很好地匹配能力维度要求。以自然语言处理为例，机器理解人类语言中的语法规则与语义等和逻辑学、语言学、心理学等学科密切相关，但是对应到科学方法上则可以用不同的数学模式进行表示，如统计学模型。在实验和试错维度，则可以通过对模型进行训练或修正提高准确率或精确率;在思维与创新维度上可以探索自然语言处理的不同应用，如聊天机器人、语音控制等。

从思维素养的视角开展人工智能教育并不是摒弃知识或者技能的学习，而是通过突出思维素养更好地促进具体知识点、单项技能的学习。因此，在整个培养过程中思维素养起到了突出的统领和核心作用，这不仅是由人工智能教学内容的自身特点决定的，更是经过实际人工智能教学实践活动尝试有效的结果。

参考文献

K. Kahn. Three Interactions between Al and Education. Machine Intelligence， vol. 8， 1977：422-429.

张剑平，张家华.人工智能课程研究[M].北京：人民教育出版社，2009.

Michael Milford，The Complete Guide to Artificial Intelligence for Kids， https：//www.kickstarter.com/projects/1740916372/the-complete-guide-to-artificial-intelligence-for.

AI4K12.org，https：//github.com/touretzkyds/ai4k12/wiki.

https：//www.eecs.mit.edu/academics-admissions/academic-information/subject-updates-spring-2019/6s898mass65.