助力创新人才培养的高中人工智能课程建设与实施探索

2022-05-11 00:24罗明勇张森董晶
中国教育信息化 2022年4期
关键词:课程体系人工智能融合

罗明勇 张森 董晶

(1.北京师范大学第二附属中学,北京 100088;2.中国科学院 自动化研究所,北京 100190)

一、推进人工智能教育的背景及发展现状

(一)基础教育阶段推进人工智能教育的背景

人工智能快速发展所释放出的巨大潜能,正驱动社会各个行业深度变革。一方面,生活中涌现的大量人工智能应用,正在塑造人们便捷美好的生活;另一方面,智能机器人或智能应用系统也正在加速替代部分职业或劳动岗位,一些体现智能时代特征的新职业将会诞生。因此,尽快尽早实施人工智能普及教育,将有助于学生更从容地应对未来时代变革与挑战。

人工智能对行业的深远影响,引起了社会各界广泛关注。例如,周济认为,新一代人工智能与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术,已经成为新一轮工业革命的核心技术,也成为第四次工业革命的核心驱动力[1];谭铁牛等认为,人工智能是第四次技术革命关键驱动力[2];徐林等认为,军事装备智能化应用,将冲击到建立在核平衡法则和战略互信基础之上的全球战略稳定[3]。人工智能已成为影响世界深刻变革的重要变量之一,引起了各国政府的高度重视。一些国家纷纷出台发展人工智能的战略性政策文件,抢占人工智能发展的制高点。2017 年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出我国人工智能发展的战略目标,即“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”[4]。

然而,教育在适应社会变革方面具有较大的滞后性,当前乃至今后一段时间,人工智能专业人才都会呈现严重短缺状态[5]。在人工智能拔尖人才方面,北京智源人工智能研究院等单位联合发布的《2021 年人工智能全球最具影响力学者——AI 2000 榜单》显示,美国学者数量最多,占榜单总人数的58.2%,而中国仅占11.1%[6]。可见,加强人工智能创新型人才培养,尤其是早期拔尖创新人才培养,在国际竞争日趋激烈的形势下,显得异常紧迫。

综上所述,加快推进人工智能普及与专长教育,不仅是第四次工业革命带来社会产业升级背景下,对劳动者素养与能力水平的基本要求,更是应对国际竞争,尽早尽快培养人工智能拔尖创新人才的战略诉求。

(二)人工智能教育的发展现状

近几年,在国家政策驱动下,人工智能教育得到了蓬勃发展,支撑人工智能教育发展的生态正在逐渐形成。教育部发布的2017 版《普通高中信息技术课程标准》,已将人工智能作为“选择性必修”模块内容。同时,适配新课程标准的国家教材通过审定并发行,地方教材、企业版教材也纷纷涌现;支持学校课程开设的企业支撑平台、教学实验装备等正逐渐丰富;部分区域学校先行先试,已在开设人工智能校本课程。另外,已有相关学会、协会开始探索青少年人工智能素养测评体系,一些学术机构也正在跟踪、研究人工智能教育的发展。

当前,日益丰富的人工智能教育生态体系,对推动中小学人工智能普及教育具有很大促进作用。据笔者观察,受限于课程目标定位、师资对人工智能本真内容的把握能力、校本实践能力,以及开课空间局限等多种因素叠加,当前人工智能教育的实施存在以下问题:①仅在高中选择性必修内容中涉及人工智能的课程标准,成体系的课程实施缺乏指导,致使传导给学生的人工智能本真知识与内容呈零星分散样态。②从已实施的人工智能课程类型来看,思辨型课程远多于实验探究型课程;从课程内容来看,人工智能跨学科属性的自然优势未能很好联结学生已有的知识储备。③通过购买服务形式引进人工智能课程的学校居多,具有自主开拓能力的学校较少。④现有教材知识生硬晦涩、入门门槛高;人工智能外延内容(如机器人、智能系统等)远多于内涵内容。

基于此,为对接国家战略需求、加快培养更多人工智能人才、尽快开展早期人工智能创新人才培养,教育工作者既需要充分把握人工智能本真内容体系,从教育目标的定位开始,整合学生现有学科知识及其所能达到的能力水平,分层分级设计课程体系,又需要在现有课时空间中,成体系、创造性开展课程实践。

二、人工智能课程体系的设计

(一)设计思路

在人工智能知识体系中,既有算法、编程等计算机学科知识,又有数学等基础学科核心知识的深度拓展与应用,更涉及语言、生命科学等广泛的学科领域交叉内容。无论对教师的教还是学生的学,都有很大挑战。在构建高中人工智能课程体系时,需要整体把握人工智能知识域,结合学生的认知能力与发展进阶,综合考虑课程实施空间,进行融合性设计。由此,提出以下人工智能课程体系设计的基本思路。

1.关注人工智能与学生已具有的基础学科知识、部分交叉学科知识的联结,突出课程融合设计

人工智能的跨学科特性,既有助于拓展学生对基础学科知识的应用视野,又能增补学生对基础学科学习的原动力。人工智能在各领域中的应用,又突出了学科交叉特性,孕育着大量的实践创新内容。实施人工智能教育,对扩展学生领域视野,培养实践创新能力,具有举足轻重的作用。根据维果斯基(Vygotsky)的“最近发展区理论”,要有效有益推动人工智能教育,在人工智能课程体系建构中,需要有意识地关注学生潜在知识背景,有效建构起人工智能本真内容与学生已有学科知识间的关联。

2.关注学生认知进阶与实践能力的发展,突出兴趣导向与志向引导有机结合

在课程结构设计上,要为学生认知发展搭建台阶,让学生在亲身体验的基础上,轻松入门。要注重实验导向,通过实验驱动学生动手实践,在实践中领悟人工智能基本思想与方法,强化学生学业成就的自动生成。在内容设计上,要突出课程的主题化或项目化,以有效激发学生的学习兴趣,形成未来发展志向。

3.关注课程的可实施性与多元化,突出课程的选择性、颗粒性

人工智能是新一代信息技术赋予产业变革的基础变量。因此,人工智能具有很丰富的应用场域,这为课程设计提供了广阔的空间。而教育本应给学生提供更多选择,以丰富学生的学识、扩展学生眼界与心境、提升学生的综合素养。但受课程实施空间限制,课程颗粒度不宜过大,学生学习某门课程的时间周期不宜过长,这就要求课程设置要进行必要的课程时长约束。

4.关注时代背景与育人导向,突出人工智能教育普及与专长并重

当前,为顺应时代发展,迫切需要在人工智能领域培养大量创新型人才。因此,课程应以培养全体学生人工智能素养发展为核心,在全面普及人工智能教育的基础上,注重早期创新人才的培养。

(二)课程体系总体框架

1.人工智能课程层次结构

基于设计思路,笔者结合教学实践,提出了一种金字塔型人工智能课程层次结构,如图1 所示。从课程建设来看,该结构既可以指导不同层次课程的建设,又可以指导同一主题课程不同内容层次的建设。从学习体验来看,该结构可以主导项目实践,促使学生经历从感知、认知、模仿,到创新实践的整个学习过程。从人才培养基数来看,该结构既可以服务于人工智能教育的普及,又可以合理驱动学生认知;将学生的兴趣爱好引导到志向发展上,通过有层级的课程安排,让有志于在人工智能领域发展的学生尽早学习,为其未来的创新发展奠定深厚基础。

图1 金字塔型人工智能课程层次结构

2.人工智能课程群框架

笔者认为,基于人工智能自有的学科交叉属性、动态发展性、强实践性等特征,采用泰勒课程开发模式,非常适用于高中人工智能课程体系的建构。笔者参考柳栋等提出的人工智能课程群框架[7],提出了学校人工智能课程群建设框架,即“跨学科、丰富多元、成体系的人工智能课程群”框架,如图2 所示。该课程群框架横跨多个学科领域,以人工智能算法及领域应用为核心(以推进人工智能基础普及为目的),支撑若干可动态拓展的人工智能项目课程(以丰富学生的选择性为目的),同时供给人工智能研究与创新设计类课程(以满足有志于在人工智能领域发展的学生学习为目的)。从育人视角来看,课程群框架能够很好地兼顾人工智能教育的普及与早期人工智能创新人才的培养。从课程动态建设与实施视角来看,课程群框架既符合学校校本课程的实施现状,能够有效解决课程实施空间的问题,又具有对当前相关课程(包括信息技术、通用技术、信息科技教育等课程)进行整体升级的可能性。该框架不仅可以有效推进人工智能普及教育,同时也回应了当前教育界积极倡导的推进跨学科教学实践的诉求。

图2 人工智能课程群建设框架

三、人工智能课程内容建设与实施

(一)课程内容建设

人工智能相关课程要聚焦培养学生的人工智能领域核心素养,以发展适应智能时代变革的基本能力与实践创新精神为目标,帮助学生树立应用智能技术塑造美好生活的正确价值观。基于人工智能课程层次结构与课程群框架,课程建设要关注人工智能本真内涵及底层算法思想,重点突出人工智能与基础学科知识的联结、跨学科知识的整合、以及基于领域交叉的项目实践。

1.课程内容与基础学科的联结

从计算视角来看,人工智能的本质其实是通过计算的方式发现事物间的规律,从而用于鉴别或预测。数学中的函数、微积分、概率论、矩阵论等内容是发展人工智能的重要基础。在人工智能课程建设中,有效融入学生已有的数学知识,并适当拓展数学深度,既是课程项目实现的需要,又能让学生真切感知数学的应用价值及重要性,强化学好数学的动机与愿望。

2.跨学科知识的融合

人工智能涉及的学科领域宽泛,跨学科融合是其赋能行业、改造行业的显著特征。在高中阶段的人工智能课程中,应主导学生进行人工智能原理、思想的学习,以及方法的认知。其中,跨学科知识融合既是认知与实践人工智能的需要,也是发展学生综合素养与创新能力的需要。例如,生物特征识别方向的人工智能课程,会融合生物学科内容;自然语言处理方向的课程,会融合语言学科内容。

3.基于领域交叉的项目实践

技术实践是学习与理解人工智能的有效途径。基于领域交叉的技术实践,有助于提升学生的认知边界、跨领域实践与应用迁移能力,可以引发学生进行深度实践探究与智能创造,是挖掘与培养早期智能创新人才的重要途经。据笔者的观察与实践,当前在中小学广泛推崇人工智能与机器人的交叉融合,通过人工智能赋能机器人的形式,引导学生开展学习与创造性实践,深受学生欢迎,而且学习质量普遍较好。其中,有志于在人工智能与机器人交叉领域内发展的学生,通过进阶的课程学习与自主探索,取得了较好的学习成绩。

(二)课程实施

现阶段,推进人工智能教育普及,开展早期人工智能创新人才培养,还将面临一定的挑战。结合课程建设与实施,笔者认为,要有效推进人工智能教育的落实,需要在课程容量与形式、课程融合等方面开展一系列的工作。

1.课程容量与形式

课程容量决定课程实施周期,课程内容形式决定学生学习样态与收获。在现行学校教学空间中,为有效推动人工智能教育的落实,需要对课程容量与呈现形式进行设计。笔者在实践中发现,在人工智能课程体系框架下,需以项目形式统整相关的人工智能思想、方法及其行业领域知识。通过项目实践与创造,让学生体悟人工智能的基本思想与内涵。为便于人工智能课程的灵活实施,课程时长不宜过长,适宜0.5 学分或1 学分的课时当量。

2.课程融合

借助课程融合前的学科课时空间,可有效开展人工智能教育。这里提倡的课程融合,主要聚焦人工智能知识体系与现有信息技术学科课程、信息科技教育课程的融合。从学科属性来看,人工智能是计算机科学的一个分支;从当前课程实践表征来看,人工智能与信息科技教育课程的融合,是一种自然诉求。例如,教育部发布的《2021—2022 学年面向中小学生的全国性竞赛活动名单》中[8],可以融入人工智能元素的相关比赛项目就有8 项。在信息技术学科中,借助学科大概念,将人工智能内涵与外延内容,统整于信息技术课程中。另外,还可以对现有课程进行整体升级,利用现有学科课时空间实现智能教育。通过课程融合,能够实现信息技术课程、信息科技教育课程整体升级,既是学校学科特色化改造的需要,也是学校顺应智能时代发展,创新育人的需要。

四、结语

综上所述,基于人工智能课程群框架体系,通过对课程内容进行跨学科、项目化和融合设计,并在课程容量方面做颗粒化约束,同时借助现有学科与科技教育课程的课时通道,能有效促进人工智能普及教育与专长教育,助力早期智能创新人才的培养。

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