漫谈中小学人工智能教育

上海市虹口区教育学院 柳 栋

北京市东城区教育科学研究院 魏 宁

魏宁：最近十多年，信息技术进入了一个高速发展的时期，这也导致了基础教育中技术教育的百花齐放，我们平时耳熟能详的很多技术都走入了中小学课堂，以不同的形式呈现出来。3D 打印、机器人、大数据、人工智能，这个时代最时髦的技术陆续出现在中小学的课堂上，创客教育、STEAM 教育等全新的教育形态也落地生根。

但我们也要看到，一方面，在中小学我们可以接触到各式各样的新技术，另一方面，由于缺乏系统的思考和架构，这些技术内容的出现多少有些随意。不同的技术内容应该如何安排在课程中？它们该有怎样的内容体系？类似这样的理性思考与研究还滞后于技术本身的发展。

近几年来，人工智能教育逐渐走入人们的视野。不论从一线的教育实践还是官方的教育政策上看，人工智能教育在未来都将与信息技术课程产生越来越紧密的联系。

面对人工智能这样的前沿技术，一线教师保持了一如既往的火热激情，但有时候也需要静下来思考一下。特别是从一些更加上位、更加本质的问题入手，如技术的本质、人工智能的知识体系、学校课程体系等，以此为起点深入思考人工智能教育。我相信，这对于理解和实践中小学人工智能教育大有裨益。今天，就和柳栋老师一起聊聊这个话题。

柳栋：人工智能教育是当前的热点话题，对它的关注已经超出了教育界，这也和当前的国际国内大背景相关联。

众所周知，自人类社会进入工业社会以来，蒸汽机、电气、集成电路与计算机、网络等关键技术的发明，大大促进了世界生产力的阶段性飞跃。在现代制造业基础上发展起来的人工智能技术，已然成为引领下一轮产业革命的重要契机。2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能发展的战略目标：“到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。”2019年4月11日，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，从前沿创新、人才培养、科技成果转化与示范应用等方面提出了具体的行动目标，明确指出了人工智能人才培养中专业领域的复合性、教育体系的多层次。2019年5月16日，国际人工智能与教育大会在北京召开。国家主席习近平在贺信中明确指出：“培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。”

基础教育也随之跟进，教育部在《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》中将人工智能列为“选择性必修”模块的学习内容，能力目标层次定位在“通过本模块的学习，学生应该了解人工智能的发展历程及其概念，能描述典型人工智能算法的实现过程，通过开发简单的智能技术应用模块，亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法，增强利用智能技术服务人类发展的责任感”。近年来，全国各地的人工智能教育方兴未艾，各地已经出版了多套中小学各学段的人工智能教材，大量的区域、学校先行先试，在校本课程板块中开发了人工智能类选修课。

魏宁：确实如您所说，这几年各地的中小学人工智能教育实践无疑是令人鼓舞的。今年初，教育部公布了对政协十三届全国委员会第三次会议《关于全面开展中小学生人工智能教育的提案》答复的函。文中第一部分着重阐述了关于在中小学开设人工智能教育课程的相关内容，这可以看作是对当前中小学人工智能课程现状的一次权威表述。

答复函中明确，当前，中小学人工智能的相关教学内容主要在下述课程中呈现：小学科学、初中科学、普通高中信息技术、普通高中通用技术和中小学综合实践活动等。下一步，也将根据需要将人工智能教育相关内容纳入义务教育阶段开设的信息科技课程中。总的来看，中小学人工智能教育的未来是值得期待的。

当然，在中小学阶段开设人工智能教育，是一个系统工程，它不是仅依靠一门信息技术课程就能够实现的。在中小学阶段实施人工智能教育，学校以及教师自身需要从课程建设、知识体系、教学方式等多个方面有所突破，依靠自己的智慧，探索出一条人工智能教育的有效路径。

柳栋：是这样的，我们先从宏观一些的课程建设说起吧。

对广大中小学校来说，学校课程教学实践的法定依据是国家课程方案、国家学科课程标准、区域学科教学要求、区域专题教育规划等文件。学校以此为依据，结合自身的具体情况，形成学校课程体系，并进一步细化课程设置、课时安排、科目衔接等要素。

但是，人工智能属于一个新生事物，具有显著的创新性，它的出现已经明显超越了传统意义上的学科课程（基础型课程）范畴。它既可以涵盖学科课程（基础型课程）、校本课程（拓展型课程）、综合实践活动中的研究性学习（研究型课程），也可以在校本课程（拓展型课程）、综合实践活动中的研究性学习（研究型课程）领域形成特色科目群，分布到各个年级。这种情况在技术类课程中较为普遍，如编程教育、创客教育、STEAM 教育等，也面临着同样的问题。

如果我们从这个角度看待人工智能课程，重新架构基于人工智能课程的课程体系，就会发现，其实安排这些学习活动的时空“已经存在”，我们需要做的只是找对它们的位置。

正如教育部答复函中所提到的，中小学阶段人工智能方面的学习内容，根据学习目标的差异，可以灵活安排在不同的板块中实施，小学科学、初中科学、普通高中信息技术、普通高中通用技术和中小学综合实践活动等课程领域都是人工智能教育实施的有效载体。

对于学校课程的“顶层设计”来说，需要有一个整体的设计思路。并且，从严格意义上来说，人工智能课程的落地并不限于科学或技术类课程，语文、数学、道德与法治等都可以纳入人工智能课程体系中来，在相应的课程空间内落实相关学习活动。当然，这需要我们对人工智能的知识体系有一个全面的把握和认识。

魏宁：确实如此，人工智能课程体系这一概念拓宽了人工智能教育的路径，让我们看到了实践中的更多可能性。

这让我想起了2017年7月8日，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》在“加快培养聚集人工智能高端人才形成”中强调了要“完善人工智能教育体系”，其中，“鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成‘人工智能+X’复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合”。

虽然这一人工智能人才培养新模式针对的是高等教育，但其“人工智能+X”的复合专业培养模式，显然值得基础教育借鉴。只不过，这里的X 需要我们在基础教育的框架内重新加以定位。

柳栋：这种课程建设的起点，应该是对人工智能知识体系的梳理。如同对“人工智能课程究竟是应该单一学科实现，还是应该多学科广域融合”这一问题的回答，除了对课程相关政策的梳理，还必须建立在对人工智能知识体系的认识基础上。也就是说，课程相关政策给了我们实施的空间，但究竟应该如何科学设置课程，还必须厘清人工智能的知识体系，从人工智能的知识体系出发，来看它的实施途径。

魏宁：这正是一种“自上而下”的思考路径，它的逻辑是清晰而严谨的，也是非常有价值的。您是如何理解和认识人工智能知识体系的呢？

柳栋：首先，我们还是需要从本体论的角度来讨论人工智能的知识体系。这里，曾任中国人工智能学会理事长的我国著名信息科学家钟义信教授的“全信息理论”为我们提供了一个很好的思考框架和逻辑起点。

钟义信教授认为信息科学与技术的研究内容主要有信息、信息的性质及其运动规律，以及信息运动过程中相关手段与工具的设计、研发与运用等。

而对于具体的信息运动过程来说，它既包括了常规信息处理，如对模拟信号、数字信号进行信号增强、特征抽取等加工，也包括了对智能信息的处理，如逻辑运算、数据发掘、建模等。请注意，在信息技术的大框架下看人工智能，它就处在“智能信息处理”这个位置上，如文字识别、机器翻译、语音识别、音乐编辑、现场监视、目标检测、机器人应用等。

我们再从技术的本质出发来思考，技术在本质上是人的主观世界对客观世界的主动构造，这种构造导致了我们使用工具。人类是技术过程的内在参与者，技术是人类与客观世界的互动手段与互动途径（现代科学通过技术来影响人类，从这个意义上，现代科学相对技术更为专业化）。技术是一类社会实践的结构，通过将社会实践情境化和具体化，积极地达成人与自然、社会和谐的整体性。

因此，钟义信教授认为：“人工智能的研究目的，是要在理解自然智能（特别是人类智能）基础上，创制具有一定智能水平的智能机器，服务于人类社会。”

这为人工智能教学的知识体系给出了一个理解框架。

我们再看一些具体的产业研究提供的参考：中国信息通信研究院在《2018 世界人工智能产业发展蓝皮书》中，从产业“存在”的角度出发，将我们用“人工智能”这个词汇所指代的事物涉及的领域划分为三层——基础层、软件算法层、应用层，这三层包含了8 大类、24 小类的相关事物、事件。

此外，我们研究中小学人工智能课程的知识体系，也不能忽视高校相关领域的课程设置，这会给我们带来有益的启示。

我们考察了国内主要高校的人工智能本科专业设置，发现它们大都是基于课程群的方式来构建的。例如，南京大学人工智能本科专业的课程设置就是由4 类课程群——数学基础课程、学科基础课程、专业方向课程、专业选修课程构成的一个课程体系。值得注意的是，这里把数学基础课程单独列出，表明了数学对于人工智能的基石作用。而西安交通大学的人工智能本科专业课程设置，则由专业基础类课程群、专业主干类课程群、专业交叉类课程群这3 大课程群组成，里面具体涵盖8 类课程。

魏宁：所以，您理解的人工智能课程体系应该是以一种“课程群”的形态存在。那么，您有哪些实践方面的探索呢？

柳栋：是的，中小学课程框架中的人工智能课程，应该是广域融合的，它不应是一个单一学科的概念，而应是以一个课程群的形态存在。

我们认为，要想在基础教育中落实人工智能领域的培养，就要重视人工智能领域的跨界融合特征，重视人工智能基础性的特征。这意味着不能够仅仅通过单一的某一门课程，如信息技术课程来落实人工智能教育，要考虑现有课程方案框架下各类课程的作用，要在真实问题解决的前提下整体思考。既要看到诸如信息技术等技术类课程的主干作用，也要看到语文、数学、道德与法治、物理、化学、生物、历史、地理等学科在人工智能人才培养中的作用。仅仅停留在单一学科途径上，不符合复杂性理论所揭示的事物运行基本规律。为此，我们构建了一个中小学人工智能课程群的广义框架，它是跨领域的，是开放的。目前的这个广义框架，我们设想主要由三部分组成：

第一部分是主干学科科目组，围绕计算机视觉、语音识别、检索、机器人等主干领域设计相应学习活动，丰富体验，激发兴趣，以期了解人工智能，激发深入学习的兴趣。第二部分是领域应用科目组，从物理、化学、生物、地理等学科领域出发，丰富体验，尝试从领域视角分析问题，探索人工智能介入与现实生活应用的各种可能性。第三部分是基础学科科目组，从语文、数学、伦理等学科与领域出发，体验减少歧义的表达样式，探索简单客观事物中的规律，探讨人工智能在我们现实生活中的两面性。

我们认为，人工智能教育在未来可能的分类包括狭义和广义两种形态。狭义的“人工智能”课程聚焦于“人工智能主干领域”的中小学人工智能课程，帮助中小学生体验图像识别、语音识别等现有的人工智能应用，并从智能机器（俗称“智能机器人”）等角度介绍相关的编程技能，个别高中人工智能课程则涉及算法体验和修改的学习内容。这可以被称之为“狭义方式”的中小学人工智能课程，这种方式目前能够得到教育外部的支持相对较多。

广义的“人工智能”课程则是由“主干学科、领域应用、基础学科”三类科目组构成的中小学人工智能课程群，这种方式能够调动学校内更多的教师参与到中小学人工智能课程的实践中来，同时能够很好地运用现有国家课程方案中“综合实践活动”板块中的研究性学习以及校本课程落实教学实践。

此外，还必须考虑到长远的发展。这就需要从信息哲学出发，重新认识已有各类学科和可能的跨领域实践活动，升级各类学科课程标准，重构中小学课程体系。

魏宁：刚才您也谈到了人工智能教育的教学内容，根据不久前江苏师范大学的杨现民等研究者对国内已出版的45 种中小学人工智能教材进行的详细分析（参见王东丽、周德青、王亚如、杨现民《中小学人工智能教材综述——基于45 本已出版教材的分析》，《现代教育技术》2021年第2 期），从教材定位看，启蒙、科普的味道比较重，大部分教材定位于普及人工智能教育，体验、了解的内容居多。从教材的核心内容看，大体包括了六大类别内容：人工智能基础知识、机器人及其应用、人工智能硬件及其应用、人工智能的关键技术、知识表达与人工智能语言、人工智能的未来和展望。

人工智能教材反映了目前课程的内容体系，总的来看，目前人工智能教学还缺乏从学科视角出发，能体现纵向一体化特征的教材系列。当然，这显然需要大量前期的基础研究做支撑。

柳栋：学科知识体系的梳理、课程体系的建构，都是一个长期的过程，不是一蹴而就的。并且，这确实需要以扎实的基础研究为依据。

魏宁：我们也可以参照一个“他山之石”，就是2019年7月，美国人工智能促进协会（AAAI）、美国计算机科学教师协会（CSTA）等机构联合发布的“k-12人工智能教学指南”。这个指南对从小学到高中的基础教育阶段人工智能教学的目标、内容、资源给出了科学、专业的设计。我们可以把它看作是美国版的中小学人工智能教学指南，这也是一次系统地对中小学人工智能教育展开的梳理，颇值得我们关注。

在美国版的指南中，把适合k-12 阶段学习的人工智能知识分为5 大主题——感知、表示与推理、机器学习、人机交互、社会影响。

感知指通过传感器感知世界，它涵盖了人工智能领域的很多重要应用，如语音识别、计算机视觉、场景理解等。表示与推理指通过特定的逻辑模型表示现实世界，并进行推理，像网络智能搜索、自动驾驶汽车、人工智能对弈等都是它的具体应用。机器学习指计算机通过数据以及各种算法进行学习，它的具体应用有机器翻译、各种搜索、识别系统的训练等。人机交互指计算机与人类自然交互，如聊天机器人、教育中的智能学习伙伴等。社会影响要求对人工智能带来的正面或负面的影响予以关注，包含了人工智能在道德层面的决策标准、设计方案等。

指南的编制者认为，上述5 个主题可以覆盖人工智能的各个领域，而且是适合中小学生实际需求的。但如果我们从人工智能自身的知识体系看，这样的划分在逻辑上还不能完全自洽，如社会影响与前面4 个主题就不处于同一个层次上。

柳栋：这样的比较研究也是有价值的，但一定要以我们的教学实际情况为基础。在美国版的指南中，把适合k-12 阶段学习的人工智能知识分为感知、表示与推理、机器学习、人机交互、社会影响5 大主题，这样的分类是有条件的。在美国，学生的语文和数学课程中已经对人工智能相关内容有所铺垫，而在我国的教学实践中，这类条件未必具备。这就要求我们在整个课程体系中要关照应有的变化，所以，我们特别列出了与语文、数学学科相关的科目组，注重自然语言清晰表达的学习和数学领域中规律寻找与空间拓扑方面的学习。自然语言清晰表达，不是文学方式的表达，而是更为逻辑、理性的陈述，追求的是别人在理解的时候歧义能够更少。

另外，对于美国版指南中的人工智能知识分类，我倒不认为其分类方式不自洽，分类中的四个事实领域和一个价值领域并没有什么违和的地方，因为事实评判和价值评判总是伴随着人的一生。

魏宁：通过上面的分析，我们大致可以了解人工智能教育的相关内容。我们知道，在过去的十多年里，对于信息技术课程教学始终存在一种声音，就是不要把技术教育仅仅看成学习技术操作的教育。曾几何时，就有人将实践中信息技术课程过于看重软件操作学习的现象描述为“微软培训班”。其实，造成这一现象的一个观念性的原因就是人们狭隘地认为操作技能就是技术的核心内容，而这显然是片面的。

从技术教育的角度出发，人工智能相关内容的教学应该注意什么？又有什么需要避免的？

柳栋：作为技术教育的一部分，人工智能的课程教学肯定会受到技术教育方式的影响。对于教师来说，有什么样的技术教育理念，就会反映到课堂教学方式中，这当然也包括了人工智能教学。正如你所说，在进行人工智能教学时，我们应该避免以往技术教育中的一些误区。

在过去十多年中，随着对“技术是什么”这一本质问题的思考逐渐深入，对于技术认识的一些误区也愈发明晰，像“技术=工具”“技术=工具操作”这类工具论的技术观，其实普遍存在于我们的教学实践，甚至成为一种根深蒂固的观念。由这种观念导向的，就是在信息技术课程中讲授计算机的操作、某款具体软件的操作成了顺理成章的事情，我想这是未来人工智能教学应该避免的，还是要着眼于整体的方法论和行动策略的学习。

魏宁：对于人工智能教育，还有一个不容忽视的内容，就是对人工智能与人类、社会的关系的思考，包括相关的伦理问题，我想，这将一直是人工智能教育的一个重要组成部分。

柳栋：是的。这不仅仅是对人工智能教育，对整个技术教育来说都是不可忽视的。它至少包含对如下几种关系的思考：人类与人工制品之间的关系。这是一个主客体问题，对主体迷失、客体崇拜的反思。局部与整体的关系。像空间与机能的问题、如何避免孤立地看待技术问题。过去、现在与未来的关系。包括传承与发展的问题，如我们经常会犯这样的错误——在不了解历史发展脉络的前提下，一味地谈创新。

总的来说，“主体迷失、手段至上”是面对技术时常见的迷思，这类迷思或让我们恐惧于未来的不确定性，或让我们沉溺于盲目的技术乐观之中，或在产品设计时无意中埋下灾难的可能。

对于教育而言，伦理的考量，不能够仅仅停留在“事后”，更需要通过各种方式，让我们能够在一个事件刚开始规划、设计的时候，就开始伦理思考与衡量。

魏宁：今天，很高兴和柳栋老师畅谈了中小学人工智能教育的方方面面，对于未来的中小学人工智能教育，国家层面肯定会有相关的顶层设计。但是，这并不意味着一线教师只需要按部就班、照本宣科就可以了。相反，正是由于人工智能教育的诸多新特征，让今后的教学充满了创新的空间与可能。所有参与中小学人工智能课程教学的老师们，都是人工智能教育的实践者和创新者，让我们期待中小学人工智能教育有着美好的前景，同时也能为国家培养更多的高科技人才。

柳栋：也谢谢杂志，让我们有机会畅谈中小学人工智能教育，祝愿中小学人工智能教育在未来有更好的发展。

［原载2021年4月（下）《中国信息技术教育》］