STEM背景下人工智能素养框架的研究

杨鸿武 张笛 郭威彤

[摘   要] 中小学人工智能课程的研究处于兴盛阶段，人工智能素养框架为提高人工智能课程实施效果以及为培养智能时代所需高阶思维人才指明了方向，STEM跨学科环境可以深化人工智能素养的培养，优化学生学习体验，提高人工智能课程教学效果。文章首先分析了国内外人工智能素养框架和STEM素养框架的构建维度和关键要素;在此基础上，从核心概念、技术实践、跨学科思维与伦理态度四个维度构建了STEM背景下的人工智能素养框架并明确各维度的核心要素;提出指向人工智能素养培养的项目活动模型，从教学准备、教学实施及教学评价三个方面总结了项目活动模型的应用策略，为一线教师开展教学实践提供依据，以期促进人工智能课程的推广普及和人工智能素养培养的落地。

[关键词] 人工智能素养; STEM教育; 跨学科思维; 项目活动模型

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 杨鸿武（1969—），男，甘肃合作人。教授，博士，主要从事人工智能、智能教育研究。E-mail：yanghw@nwnu.edu.cn。

一、引   言

21世纪以来，国家高度重视人工智能教育的发展，推出了一系列政策以期抢抓人工智能创新革命的战略机遇。中小学生作为未来社会建设的中流砥柱，应具备良好的人工智能素养，以更好地适应和促进未来人工智能社会的发展。各地中小学纷纷开设人工智能课程，但当前人工智能课程教学在课程建设、活动设计及评价设计等方面还存在许多问题。人工智能素养框架可以为中小学人工智能课程的教学实践提供相应的依据，并且能够为智能时代所需高阶思维人才的培养指明方向。

人工智能涵盖了技术、工程、数学、编程等多个领域的知识，是一门综合类的课程，人工智能素养的培养也需要多个学科的有机联系。STEM跨学科环境可以深化人工智能素养的培育，优化学生的学习体验，提高人工智能课程的教学效果。当前国内外学者对人工智能素养的研究各有侧重，但结合STEM背景的人工智能素养框架的相关研究较少。为此，本文探讨了STEM背景下的人工智能素养框架体系及核心要素，并提出以人工智能素养为目标导向的项目活动模型及应用策略，为一线人工智能教师开展教学实践提供参考，对健全人工智能课程体系建设和培养具备人工智能素养的人才具有一定的意义。

二、STEM背景下的人工智能素养核心要素

本文通过梳理国内外有关STEM素养和人工智能素养的相关文献，分析已有框架划分的维度，总结二者共同关注的核心要素，为本文构建STEM背景下的人工智能素养框架提供依据。

（一）STEM素养要素分析

国内外学者关于STEM素养的定义众说纷纭，但形成了一个共识，即在科学、技术、工程、数学领域的知识和技能基础之上发展跨学科素养。STEM素养要素的研究分别从还原论和整合论两个角度开展[1]，本文主要分析国内外以整合论视角构建的STEM素养相关的研究。从整合论视角出发构建STEM素养要素的相关研究主要分成以下两类：

一类关注STEM素养的系统架构，从不同维度构建STEM素养框架。《新一代科学教育标准》从科学与工程实践、跨学科概念、学科核心概念三个维度出发构建科学教育标准，以培养创新型STEM人才[2];宋乃庆等从学生个体、社会和生活世界的角度将学生素养表现划分为实践认知、人际交互、综合影响三个方面[3]。杨彦军等将STEM素养的结构模型分为STEM学科基础知能层、学科核心素养层以及共同核心素养层三个层次[4]。

另一类关注STEM素养的核心能力、技能，强调运用核心能力或技能综合解决各学科领域内的问题。Butler等将STEM核心能力概括为问题解决、创新和创造、沟通、批判性思维、元认知技能、协作等[5]。Garry等开发了一个发展STEM素养的框架，提出STEM的能力、技能和倾向包括创造性思维、批判性思维、积极接受失败等方面[6]。祝智庭等基于学生的核心素养，提出STEM学科建设的方法[7]。

（二）人工智能素养要素分析

国外学者侧重于从计算机科学角度开发素养框架并给出设计教学时应考虑的因素，以支持教育者更好地实施指向人工智能素养的教学。美国国家教育进步评价组织（NAEP）将技术与工程素养划分为技术与社会、设计与系统、信息与通信技术三大内容领域，并规定了理解技术原理、制定方案并实现目标、交流与合作三类实践活动[8];联合国教科文组织（UNESCO）讨论了人工智能教育五大支柱[9]：不确定性和随机性、编码和计算思维、数据意识、批判性思维与后AI人文主义。在人工智能素养框架的构成要素方面，Long等将人工智能素养作为一组能力，从人工智能定义以及工作原理、如何使用和看待人工智能四个维度进行阐述[10]。Kandlhofer等将人工智能和计算机科学素养分为七大主题[11]。

国内研究者侧重于从三维目标出发，结合具体特征构建人工智能素养框架，开发的框架所包含的内容较全面，但忽略了可操作性指导建议的设计。艾伦在核心素养的基础上提出人工智能教育素养，分为人与工具、人与自己、人与社会三个层面[12];周邵锦等认为要依次培养学生的智能态度、运用智能工具的能力和人工智能学科思维以发展智能素养[13];胡小勇等从知识、能力、思维和文化价值层面构建了K-12教師智能素养框架[14];郑勤华等关注人机协同时代的智能素养，分为知识、能力、思维、应用与态度五个维度[15]。

通过梳理分析国内外相关文献，人工智能素养和STEM素养的核心能力与思维要素有高度的一致性，均强调编程、协作、问题解决与创新等核心能力的培养，着重关注计算、数据、批判性与设计等跨学科思维，见表1。

三、STEM背景下的人工智能素养框架

（一）STEM背景下人工智能素养框架的核心要素

国际技术与工程教育家协会（ITEEA）发布的《技术与工程素养标准：技术和工程在STEM教育中的作用》（STEL）[16]构建了STEM教育背景下PreK-12年级的技术与工程素养标准，如图1所示。本文借鉴该标准构建STEM背景下的人工智能素养框架。STEL利用“实践”术语替代“能力”“技能”等词语，强调从事人工智能实践不仅需要能力、技能等，还需要特定的知识。STEL也强调环境、实践、标准之间的相互作用，提倡在技术环境中学习核心学科知识，通过技术与工程实践深化对核心学科标准和环境的理解。

本文结合国内外STEM素养、人工智能素养相关研究，借鉴STEL构建了STEM背景下的人工智能素养框架，如图2所示。框架从知识、能力、思维、伦理四个层面出发，分为核心概念、技术实践、跨学科思维与伦理态度4个一级维度以及16个二级维度，见表2。框架既适用于本土学生，又具有较强的可操作性以便开展教学实践。基于所构建人工智能素养框架，本文将人工智能素养定义为智能时代个体生存与发展应具备的一种综合素养，包括人工智能相关的核心概念和技术实践，以及在技术实践的过程中形成的跨学科思维和伦理态度。

（二）STEM背景下的人工智能素养框架

STEM背景下人工智能素养框架的四个维度相互联系、相互支撑。在项目实践中学习核心概念，在STEM跨学科环境中深化对技术实践、跨学科思维及伦理态度的理解。需要强调的是，在STEM跨学科环境中，并非每个人工智能项目都涉及所有领域的知识，需要根据具体的项目要求，合理组织多领域的学科知识，并设计丰富的、支撑性的项目资源。

1. 核心概念：STEM背景下人工智能素養培养的基本保障

核心概念是培养STEM背景下人工智能素养的基本保障，是开展一切智能活动的前提，技术实践与跨学科思维的发展建立在核心概念的基础之上。学生应当了解人工智能的基础知识，理解人工智能的工作方式，了解人工智能技术体系中各类技术的工作流程，知道人工智能技术在各个领域的典型应用，能够分析某个领域的技术应用对人类、社会带来的正面的和负面的影响，并且正确评估人工智能系统方案，在理论学习的基础上培养正确、科学的伦理态度观。此外，学生根据项目方案要求选择合适的人工智能技术以完成设计，在基础知识的学习过程中形成核心能力与高阶思维。

2. 技术实践：STEM背景下人工智能素养应用的必备前提

技术实践是核心概念和跨学科思维得以应用到实际工作、学习和生活中的必备条件，技术实践包括编程、协作、问题解决与创新等核心能力。编程能力将人类自然语言转换为机器可理解的编程语言，是利用人工智能技术解决问题的底层能力，是智能时代个体的基本素养;协作和问题解决能力是落实人工智能素养培养的关键能力，是实现人工智能教育目标的根基，具备良好的协作能力和问题解决能力可以使学生更好地在人工智能社会生存与发展;创新能力是智能时代高质量人才进行创新创造的源动力，学生可以在人工智能课堂中提出创新想法或创新解决方案，创新性地使用人工智能技术解决已有问题，人工智能教学为学生创新能力的培养提供了路径。

3. 跨学科思维：STEM背景下人工智能素养提升的关键内核

跨学科思维可以促进核心概念的学习、内化和技术实践的迁移，是STEM背景下的人工智能素养框架的关键内核。计算思维和数据思维是人工智能时代必不可少的素养，是创新性解决问题的基本思维方式和基础性技能[14]。人工智能课程作为一门包含技术、工程、编程等领域知识的综合性课程，对培养计算思维具有明显的优势。数据是人工智能发展的重要基础之一，数据思维在智能时代能够发挥至关重要的作用，应培养学生在海量数据中辨别、分析的能力，以作出合理的价值判断和决策生成。批判性思维可以使个体有效利用复杂信息作出最优化的决策[17]，是中国学生发展的核心素养之一。学生既要批判性地看待人工智能所带来的双面影响，又要敢于质疑并给出有说服力的证据。在人工智能教育中，设计思维是指可以应用人工智能领域多学科的知识来系统地解决复杂问题，进而创造性地形成多种解决问题的思路与方案，在形成设计方案的过程中也可以提高问题解决能力、创新能力等。

4. 伦理态度：STEM背景下人工智能素养发展的方向指引

未来人工智能和人类之间的界限变得越来越模糊，应塑造科学合理的伦理观。正确的伦理态度是在日常工作、学习和生活中科学、合理地落实核心概念、技术实践及跨学科思维的保障，是人工智能良好的、可持续发展的前提。一方面，在核心概念学习、技术实践与跨学科思维的应用中形成科学的伦理态度观;另一方面，科学的伦理态度观又指引着人工智能素养的培养方向。科学的伦理态度观包括对人工智能清晰的意识、正确的态度以及明确所应承担的责任。学生应该可以意识到人工智能的优缺点及其带来的影响，发挥主动作用以积极地规制风险。基于对人工智能明确意识和所需要承担责任的清晰认知，以积极、理性的态度面对人工智能带来的负面影响，探索人工智能实际应用，乐观看待未来人工智能的发展。

四、STEM背景下的人工智能项目活动模型

为更好地促进人工智能素养的培养落地，为一线教师开展人工智能教学实践指明方向，本文构建了STEM背景下的人工智能课程项目活动模型，并提出了项目活动模型应用在教学实践中的策略，以期促进人工智能课程在中小学阶段的推广普及，提升人工智能课程的教学效果。

（一）STEM背景下的人工智能课程项目活动模型构建

本文在Engestr？觟m活动理论三角模型[18]的基础上分析了STEM背景下人工智能课程项目活动要素，如图3所示。活动的主体是参与项目的学生;客体是STEM项目任务以及具体的项目教学目标;结果是人工智能素养;共同体是参与STEM项目的教师和学生，在不同的项目中，师生之间、生生之间形成良性互动，并且有着不同的任务分工;工具是指人工智能实验设备与学习平台等硬件资源，以及丰富的学习资源;规则是用来协调项目活动实施和评价的规范、量表等以及在项目实践过程中形成的正确、合理的伦理态度。

基于上述构建的人工智能素养框架及工具、规则、结果等项目活动要素，本文构建了STEM背景下人工智能课程项目活动模型，模型分为环境支撑层、规则规范层、教学准备层、活动设计层和目标导向层五个层次，如图4所示。

环境支撑层包括人工智能实验设备等硬件工具和实验平台等学习资源。充足的资源是开展STEM背景下人工智能课程教学的重要载体，可以为学生的学习活动提供更优质的教育服务。

规则规范层是教学活动正常有效开展的隐形支持，包括人工智能实验室守则、人工智能素养测试量表及学生评分表等行为规范或评价量表;在项目实践中形成的正确、合理的伦理态度等。能够起到约束学生的行为举止、提高活动开展效率的作用。

教学准备层主要的工作是分析教学内容的特点和教学对象的水平，并对STEM项目资源进行组织和设计，为项目活动的设计、实施提供支撑与保障。教学内容和教学对象的分析结果作为活动共同体构建的依据，能够对共同体内部任务分工、角色分配等提供指导。对STEM项目主题、驱动问题与所需资源等进行设计以支持学生项目实践。

活动设计层是STEM背景下人工智能课程项目活动模型的核心部分，是学习者个体和学习者共同体在项目驱动下面向教学目标的活动，项目活动模型将人工智能课程的项目活动根据所选用课程内容分为基础项目、进阶项目与综合项目三类难度等级不同的项目。不同的项目类型对应着不同的学习环节，并根据需求选择师生角色。需要特别指出的是，同一角色可能有多个学生或多次扮演，一个学生可能同时担任多个角色。

目标导向层面向的是包含核心概念、技术实践、跨学科思维、伦理态度在内的STEM背景下的人工智能素养框架，是项目活動设计框架的最终目标和基本导向。人工智能素养既是教学活动所要达到的目标，又贯穿于教学活动的始终，对教学活动和项目的设计起到方向指引的作用。

（二）STEM背景下人工智能课程项目活动模型的应用策略

依据STEM背景下人工智能课程项目活动模型，结合一般教学实践过程，本研究从以下三方面提出STEM背景下人工智能课程项目活动模型的应用策略，为一线教师开展教学提供参考。

1. 教学准备：注重共同体构建和项目资源设计

教学准备阶段涉及环境支撑层、规则规范层和教学准备层的相关工作。由于教学对象有着不同的知识经验基础，水平参差不齐，需要分析教学内容和教学对象，以合理构建活动共同体，并且明确共同体内部学生的任务分工、角色分配等，以达到高度配合又和谐轻松的课堂状态。需要注重对STEM项目资源进行设计，包括项目主题、驱动问题与所需资源等的设计。

2. 教学实施：以项目为主线贯穿活动始终

在具体项目中，以实际问题驱动，利用项目活动创设各种学习情境，引导学生完成具有挑战性的STEM项目任务，同伴协作互助，并形成高质量的项目作品，将理论寓于实践之中，促进人工智能素养的培养。在项目实施过程中，学生填写项目报告书，记录各项任务过程性数据，贯穿教学始终。项目报告书涵盖方案设计、任务分解、小组分工及实践过程记录等方面的内容，作为后续评价和反思的依据。以报告书的形式呈现的学生学习成果完整性较高，能够提高学生的参与感和成就感。

3. 教学评价：强调评价的标准和多维度评价

当前人工智能教学评价并没有统一的标准，主要针对编程的逻辑性、作品的完整性、学生课堂表现等方面进行评价。在STEM背景下的人工智能教学活动中应当制定统一的、可操作性强的评价标准，评价的维度应该包括核心概念学习、课堂表现、作品等多个方面，应当强调教师、自我和同伴等多方主体进行过程性和总结性相结合的评价。

五、结   语

智能时代培养学生的人工智能素养至关重要，社会的发展需要具备人工智能素养的人才，人工智能课程是培养高阶思维人才的重要抓手和着力点。以人工智能素养为目标导向，融合STEM教育理念，以项目任务为主线，开展适合学生发展高阶思维能力的项目活动，为促进推广普及人工智能课程、发展中小学生人工智能素养提供了一条有效路径。未来的研究应关注人工智能素养评测，分析不同阶段学生所应达到的人工智能素养标准，构建科学合理的人工智能素养评价指标体系，增强STEM背景下人工智能素养框架的可操作性。

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