中小学人工智能课程 建设路径（下）

高永梅

展望人工智能教育前景

人工智能课程发展现状

人工智能课程既需要师资力量，也需要软硬件支撑，然而，我们国家目前人工智能的发展现状究竟如何？

我调研了2017年和2018年教育部发布的有关人工智能的白皮书，它们对全国各类学校（小学、初中、高中）的学生进行调研，包含城镇一般学校、乡镇学校、地市级重点中学，覆盖面较全。关于中小学学生实际体验和使用人工智能产品的情况，我们可以罗列出指纹识别、语音识别、图像识别、博弈问题、智能家居、机器任务、无人驾驶等。这说明我们确实生活在一个人工智能较为普及且快速发展的时代中，人工智能教育是不可或缺的。那么，学生所理解的人工智能来源于哪里？绝大多数来源于新闻事件、科普读物、娱乐活动，真正来源于课堂教学的则较少。

学生对人工智能的态度是积极的，他们非常乐意接触人工智能的课程，特别希望从学校教育中学习这些课程，但学校教育目前能提供的却不是很多。学校中四种与人工智能直接相关的课程开设情况为：程序设计类课程占78.6%，机器人课程占41%，人工智能讲座占37%，人工智能课程占24%，其中大部分为选修课。各个学段开设与人工智能直接相关课程的情况为：小学达到92%，初中达到93%，高中达到91%。

这些数据难道说明我们已经做得很好了吗？通过进一步访谈、沟通，我们发现，教育工作者和学生对人工智能到底是什么、什么样的课才是人工智能课存在认识上的误区，误以为只要开设了编程课、机器人课就是开设了人工智能课。事实上，这些课程并没有触及人工智能本体的内容。在国家投入方面，开设过相关课程的学校这么多，那没有开设过这些课程的学校来自哪里？通过调查可以看出，没有开设过人工智能课程的学校中，省级示范校占8.1%，地市级示范校占29.39%，城镇一般学校占44%，乡镇学校占17%。

从以上数据可以看出，扶贫还是很精准的，乡镇学校没有开课的比例较低，而很多城镇的一般学校，这类教育资源反而更贫乏。因此，教育到底要如何投入去建设这样的教室、实施这样的课程，需要我们关注的地方还有很多。

立足人工智能教育实践，打造人工智能人才高地

人工智能教育实践

在教育部发布了普通高中课程方案和课程标准（2017年版）后，社会上对人工智能课要如何上有很多争议：是以一个单独的学科形式存在，还是把它放到某一个学科里？事实上，人工智能课程既可以作为一门科学的课程，讲授人工智能科学的知识，又可以作为一门技术类的课程，讲授人工智能技术技能及其相关应用。相对来说，在基础教育即小学、初中、高中阶段，人工智能如果作为科学课程的话，涉及的学科门类非常多，如自动化、统计学、计算机学、数学、逻辑学、语言学、认知学，甚至脑认知学、神经学等，而且知识较为深刻，对数学有较高的要求。因此，新课标提出把它放到技术类的课程中进行学习。

2017年版的高中课程标准在必修课程数据与计算、信息系统与社会的基础上推出了选择性的必修课程，其中“模块4”为人工智能初步，涉及人工智能基础、简单人工智能应用模块的开发、人工智能技术的发展与应用，并对此提出了詳细的内容要求。

首先，需要描述人工智能的概念与基本特征，知道人工智能发展的历史，包括三次人工智能的浪潮。其次，通过剖析具体的案例，了解人工智能的核心算法，比如启发式搜索、决策树等，以及人工智能本体的积极学习和监督学习、无监督学习等方法。再次，涉及特定的领域、人工智能系统应用开发的一些平台，通过具体的案例了解这些工具的特点、应用模式以及局限性，最好能给学生提供一些开源的人工智能的应用框架，搭建简单的人工智能的应用模块，并根据实际需要配置适当的环境。最后，提到了人工智能的价值、发展方向以及伦理等相关问题。

很多一线教师对K-12阶段人工智能课程的定位有争议。课标中只给出了高中阶段三个层次的要求，那么小学阶段、初中阶段，甚至幼儿阶段该怎么办？我们可以从了解、理解、掌握这三个层次来看。了解的层次，更多的是从人工智能的感知、体验方面来着手。理解的层次，主要指学生通过计算思维的培养，学习编程。之后，逐步拓展到掌握的层次，开发一些自己的人工智能项目。

具体来说，在小学阶段，更多的是以图形化的编程来实现;在初中阶段，学生可以通过代码的编程、开源的硬件来实现计算思维的培养;在高中阶段，会涉及一些不同的应用场景，通过案例剖析的方式，剖析算法原理，让学生了解机器学习的过程以及训练、测试的阶段，并在此基础上开发出自己的人工智能项目。

人工智能教育案例

我曾经开设了一门课，内容涉及高中阶段智能交互的过程。中学生很喜欢有趣的问题情境，所以我以动画片的方式切入了一个生活场景，跟他们讨论生活中一些语音识别的案例，讨论什么是文语转换的过程，导航中为什么有林志玲、郭德纲、罗永浩的声音，学生认为导航开发商是邀请林志玲等人来录了一本字典，然后进行合成。我跟学生进一步剖析，带着学生逐步地去研究：声音是如何合成、如何应用到单元挑选波形拼接的技术环节中;哪里用到了人工智能的技术;机器学习的学习经验和规律是什么;语料库的内容是什么;等等。涉及编程的问题，学生可以通过图形化编程来实现，也可以通过Python编程的方式逐步实现，圆满完成创意的任务，如让多个机器人表演话剧、让机器人背古诗等，目的是让学生学习语音识别技术，最终完成一些项目。举个例子，世界机器人教育大会在我校举办时，有几天我嗓子哑了，学生就提出能不能借助助教机器人，通过对话的方式来帮助教师讲课，于是想到了机器人Pepper。它能够感受到人并跟人说话，在必要的时候它会呈现一些视频或图片，来解答学生一些常见的问题。

在基础教育阶段，学生更多的是依靠教师和专家的指导，以及利用社会上第三方机构的很多资源和官方教材，当然还有BAKT四大平台（依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台;依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台;依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台;依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台）可以调用，还可以利用Scikit-learn、TensorFlow等各种开放的平台、开放的数据来实现。

当下，各个学校逐步开发出适合自己的校本课程，会涉及一些软件和硬件的问题。有一些开源的硬件，价格非常便宜，如MicroB的树莓派、机器人、PC机、Pad等，都可以开发出这样的课程。不同的操作系统可以配合不同年龄层次的学生所涉及的软件，如图形化编程、代码编程或者App开发所需要的软件，以及BAKT、 TensorFlow、 Scikit-learn等各种平台。我觉得这是一个很好的课程开发的路径，当然，教师和各教育机构研究者还有很多在线的资源可以访问。

这是一个很好的时代，作为一名一线教师，我很希望通过我的课程，使我的学生更好地适应未来更加智能化的时代。为此，我们需要付出更多的努力！