国外中小学人工智能教育建设经验与启示

□ 陈宇航

人工智能自20世纪50年代首次被提出以来，经历了萌芽、复苏与壮大三个阶段，对人类社会的变革起着深远影响，并逐渐成为世界各国政策与资源倾斜的焦点。[1]随着俄罗斯于2019年10月发布《AI 发展的国家战略》 （《National Strategy for the Development of Artificial Intelligence （AI）》），当今世界主要的十五大经济体已全部出台了国家层面的人工智能发展战略，涉及了产业、科研、教育等领域。[2]可预见的是，人工智能领域在全球范围内的发展浪潮将会长期存在。牛津大学一项研究表明，未来英美就业市场将有35%到47%的岗位被人工智能替代。随着人工智能被广泛应用，人工智能能力与素养或将成为对劳动者的一般性要求。[3]为确保人工智能时代人类的生存与发展权，2019年，世界各国相关人员齐聚北京，参加首届人工智能与教育大会。会议主题“规划人工智能时代的教育：引领与跨越”。与会100 多个国家、10 多个国际组织联合通过了《北京共识》，指出人工智能时代应当建立人工智能终身学习体系，为每一个人提供学习人工智能的机会，在中小学阶段，整合人工智能相关课程进入现有学校教育体系。[4]但是根据加拿大高等研究院的报告以及《中国新一代人工智能发展报告2019》，我国人工智能人才培养体系的建设与美国等国相比仍不完善。[5]2017年，国务院出台的《新一代人工智能规划》强调要加快培养聚集人工智能高端人才，加强人工智能学科在高等教育的建设，踏出了我国在高等教育阶段人工智能教育建设的坚实一步。然而在中小学阶段，我国关于人工智能教育的建设却依旧处于探索之中。当前，各国正结合自身现状与需求、现有教育体系、各自文化传统等因素，在中小学阶段积极开展人工智能教育的建设行动，以期加强相关人才的储备与梯队建设，增强国家人工智能发展潜力。[6]在这样的国际背景下，对当前其他国家中小学人工智能教育体系的建设成果进行比较研究有助于推动我国建设工作展开。[7]

一、国外人工智能教育发展的新趋势：从高校到中小学

从高校逐渐下沉至中小学是当前国外人工智能教育的发展趋势。在此趋势下，各国当前对于中小学阶段人工智能教育建设的重视与日俱增。以往，各国人工智能教育的建设工作多以高校为重心，在高校建设人工智能专业并设立硕士与博士学位是各国培养人工智能人才的常用方式。根据《2017年全球人工智能人才报告》，2017年全球共有367 所高校开设人工智能课程。截至2021年，各国对于高等教育阶段人工智能教育的建设仍处于持续的深化与推进中。斯坦福大学发布的《人工智能指标报告2021》（《Artificial Intelligence Index Report 2021》）显示，美国与欧洲两大传统的人工智能发达地区，自2017年以来，本科阶段人工智能课程数量增加了109%，研究生阶段增加了41.7%。[8]尽管各国政府在高等教育阶段开展的人工智能教育建设行动取得了一定的成效，然而考虑到高校本身的职能及覆盖率，当前高校所培养的多为人工智能领域的专业人才，能够享受高校人工智能教育培养的学习者只占据学习者群体中的一部分。然而，当前时代人工智能之于学习者已不只是一门专业课程，更是辅助学习者在21世纪工作生活的重要技术。[9]

各国在保证各地高等院校开展人工智能专业人才培养的基础上，受众更加广泛、内容更为基础的中小学阶段人工智能教育逐渐受到了重视。英国在20世纪80年代将人工智能教育以选修课的形式纳入国家信息与通信技术课程体系中，在2013年信息技术课程改革中，进一步提升了对于人工智能的学习要求。

作为高等教育的前置阶段，中小学开展人工智能教育，有助于培养学生对人工智能的兴趣与能力，从而引导未来更多的学生投入人工智能领域。从中小学到高等教育，各国逐渐形成了从普及化到专业化的多层次人工智能教育体系。截止到2021年，芬兰、德国、法国、印度、加拿大等国家已经开始建设中小学阶段的人工智能教育体系，并取得了一定成果。

二、国外中小学人工智能教育的建设主体及分工

各国依照自身国情、实际需求形成了各异的中小学人工智能教育建设模式，然而除去因实情产生的个性特点外，各国模式在资金的来源与建设主体的确认以及分工上存在着一定的共性规律。当前，各国建设主体多为针对人工智能教育建设行动设立的专委会与咨询委员会，在稳定的政府资金支持下，最终形成“一主一辅”的分工安排。“主”为中小学人工智能教育建设行动中的主导者，由专委会担任，负责形成整体建设行动的设计规划，统合各方资源。“辅”为中小学人工智能教育建设行动中的智囊团，由咨询委员会担任，为主导者进言献策。

（一）政府：建设资金的提供者

政府是各国推进中小学人工智能教育建设最大的资金来源。不同于单独的地区开展建设行动，全国范围内的中小学阶段人工智能教育建设是一项长期且规模巨大的工作，从资源的开发直到后续更新与维护，均需要稳定的资金支持。同时，人工智能教育作为新生的教育体系，在从无到有的建设过程中，资金需求无疑是海量的，单独的企业或个人尚可填补某一阶段的缺口，但从长远来看，其或难以供给后续建设行动所需的全部资金。鉴于对资金供应既有量的要求又有稳定性的考量，政府的资助往往最为可靠。

（二）专委会：建设的规划者

成立中小学人工智能教育专委会主导建设规划是各国的普遍做法，权威性与专业性是专委会基本特征。专委会的确立往往经由两个步骤。第一步，政府委任相关机构或部门开展本国中小学人工智能教育建设行动，政府将成为其权威性的有力背书。各国当前入选机构多为该国长期从事人工智能研究和推广工作的大学、研究所、协会等。新加坡政府近年来启动的“LEARN AI”项目，由新加坡国立大学主持，推进中小学人工智能教育体系的建设。同样的，加拿大高等研究院推动了《泛加拿大人工智能战略》的实施，其中包括了建设加拿大国家人工智能培训项目，推进加拿大人工智能人才培养体系的建设。至于部门，多指由不同的政府部门开展跨部门合作，负责建设行动。日本文部科学省与经济产业省负责开展人工智能教师培训、教学资源建设、教研活动等。在涉及鼓励人工智能创新以及产生的个人数据的保护等方面则主要由日本内阁府下属部门联合各部门直接负责，以制定相关标准。而对于中小学人工智能教育体系建设过程中设备的更换、技术的更新则由日本总务省，最后内阁官房下属部门联合其他部门进行统筹规划。第二步，组建中小学人工智能教育专委会。由第一步确立的机构或部门负责组织人工智能相关领域内的权威，组建专委会，统筹建设规划，机构或部门本身的资质与召集专家自身的威望则成为专委会专业性的保证。

（三）咨询委员会：建设的辅助者

中小学咨询委员会是为中小学人工智能建设提出建议的辅助者，多方参与是其重要特征。开展中小学人工智能教育的建设目的是为了应对当前不断崛起的人工智能对于社会的诸多影响，赋能学习者以迎接人工智能带来的挑战。为此，中小学人工智能建设规划应当紧密联系实际，展望人工智能的未来发展。为补全专委会在制定规划时欠缺的考虑，咨询委员会应运而生。中小学人工智能咨询委员会多由来自不同社会层面的代表人物组成。当前，各国咨询委员会的组成中以两类代表最为常见，一是企业代表，二是高校代表。其中，企业代表往往从社会劳动力需求的层面为建设规划提供相关的参考，而高校代表则基于其对人工智能教育开展的多年研究为规划的优化与完善提出意见。新加坡国立大学号召新加坡本土人工智能研究机构、企业等层面的代表人物组建建设咨询委员会。日本政府号召索尼、日本学术会、庆应大学等社会各界组建人工智能咨询委员会，为日本中小学人工智能教育的建设建言献策。

三、国外中小学人工智能教育课程的基本特征

虽然各国基于需求的异同，在中小学人工智能教育的课程建设方面发展出了各自特色，但依旧存在着一定的共性特点。本文主要研究各国在中小学人工智能教育课程建设中课程目标的设立、课程内容的制定以及课程具体实施三方面的特点。

（一）基于学科知识体系与学习者认知发展设立的多层次目标体系

课程目标体系是建设规划中对于当前学习者的需要、社会的需要以及人工智能学科本身发展的系统性考虑。纵观中小学阶段的课程体系，世界各国人工智能教育课程在具体目标内容上则呈现出人工智能认知与能力并重的特点。多层次的目标体系由学习者认知水平的发展规律以及人工智能知识体系本身的学习难度决定。人工智能学科部分内容对学习者的认知水平要求较高，并不适合设置于低龄阶段。为此，各国在中小学按照不同年龄阶段的认知水平特点分设了一连串课程目标，在目标实现难度上逐层递进。目标体系的设立为各阶段教学机构开展人工智能课程编制、实施提供了相应的指导，将人工智能人才的培养落实到了一系列由易到难的步骤中。在具体课程目标的内容上，低年龄段一般为幼儿园到小学阶段，学生以了解人工智能基本概念与掌握简单的人工智能技术为主，例如数据与数据集的概念、人工智能是什么、该如何创建一个数据集合等；稍大一些的年龄段，多为初中阶段到高中阶段，课程目标逐渐要求学生形成对于人工智能完整的认知，具体要求包括思考人工智能的局限性是什么、相关算法的掌握等，同时要求学习者能够设计简单的人工智能模型。

在美国“K—12 人工智能教育行动”中，中小学人工智能课程目标分为两类：1.学习目标（Learning Objective），学生经过学习应该能够做什么；2.长期理解（Enduring Understanding），学生经过学习应该知道什么。学习目标描述了学习者经过学习后所具备能力，具体到了学习者能够直接表现出来的实际行为；长期理解确定了学习者经过学习后所应当理解的有关于人工智能的概念、与其他学科的区别等认知层面的变化。行动又根据不同年龄阶段学习者的认知特点，将两类目标按照不同的年龄阶段划分为四阶段目标，包括了K—2年级、3—5年级、6—8年级、9—12年级。下表为部分教学目标：

创建一个带有明确特征的标签数据集，以说明计算机如何学会对食物、电影等物品进行分类。长期理解学习目标K—2我们用计算机能够推理出的特征值来描述事物能使得计算机对事物分类。特征由人类选择。3—5创建一个带有几种类型的显式特征的标记数据集，使用机器学习工具在该数据上训练分类器。长期理解学习目标数据集特征集特征类型包括离散值（如，纽约、爱荷华）、二进制值（是/否）和连续值（年龄、身高）。学习目标6—8创建用于训练决策树分类器或预测器的数据集，并探索不同的特征编码对决策树的影响。长期理解要包含的特性选择，以及对这些特性使用的最佳编码，取决于我们试图解决的特定推理问题。学习目标9—12比较两个真实世界的数据集所包含的特征以及这些特征是如何编码的。长期理解由人决定数据集中包含哪些特性以及如何对它们进行编码。这可能会对在这些数据集上训练的机器学习算法产生影响。

相近的课程目标设置同样出现在了新加坡。该国对于中小学不同阶段的人工智能学习者们同样分设了目标。针对9—12 岁的儿童，要求学习者完成学习后能够掌握基本的编程概念，知道现代人工智能技术的应用。最后，学习者需要开发一个简单的人工智能游戏作为课程最终作品。而针对13 岁以上的青少年设立的课程目标，则更偏向于人工智能的哲学思辨、问题解决思维的锻炼与人工智能的实际应用。

（二）基于多层次目标体系建设丰富的课程内容

课程内容是课程目标的具体化，各国建设团队依据课程目标选择相应的知识构成了中小学阶段的人工智能课程内容。从当前各国中小学阶段的人工智能课程来看，不同国家的课程内容不尽相同，机器学习是其中的热门，而丰富性是其共同的特点。机器学习当前普遍被各国认为是学习者应当掌握的人工智能技能。而在中小学阶段，学习者主要学习机器学习的基本概念与掌握简单的应用。至于丰富性的特点则源于人工智能本身的学科特性，作为一门学科，其知识体系具有跨学科的特点，各国在设置中小学阶段的人工智能课程内容时，注重遵循人工智能学科的跨学科特性，整合了不同学科的课程，最终形成了内含不同学科课程的课程群，使得每个年龄段的学习者尽可能地接触分属不同学科的人工智能课程，增进学习者对于人工智能的全面认知。另一方面，丰富性源于各国在中小学阶段设置的认知与能力并重的人工智能课程目标。为达成目标，在课程内容的教学安排上，主要有专讲人工智能理论的理论课程以及项目化的实践课程，两相结合形成了理论与实践并重的人工智能课程教学安排。

国家教学内容美国 感知、描述与推理、机器学习、自然交互、社会影响芬兰面向AI 的课程、社会技能、问题解决、创造力新加坡社会影响、机器学习、人工智能模型搭建等

美国“K—12 人工智能教育行动”中，对于中小学人工智能课程内容进行了详尽的划分，共分为了五大模块。分别为：1.感知（Perception），指计算机通过传感器感知世界；2.描述与推理（Representation& Reasoning），指计算机描绘世界并基于此理解与解决问题；3.学习（Learning），指机器学习；4.自然交互（Natural Interaction），指人工智能自然地与人类进行交互活动；5.社会影响（Societal Impact），指人工智能对社会的产生的影响。五大模块构成了K—12阶段学习者需要学习的人工智能课程内容，每一个模块又按照人工智能领域的特点进一步细分，最终的课程内容体系设定符合学科内在逻辑。下表为感知模块具体课程内容细分。

（三）信息化的课程实施保障手段

感应生物的感应电脑传感器数字编码感知vs 感应特征提取抽象传递：语言抽象传递：视觉知识的种类感知处理领域专业知识包容性

课程实施保障手段指课程实施过程中为保证中小学人工智能课程有效开展所采取的各种手段。人工智能作为专业性较强的学科，优质人工智能教育资源的建设需要专业人士的参与，并且由于中小学阶段学习者认知发展水平的限制，资源需要针对性的开发，上述原因致使资源的建设成本与难度相应上升，如何更有效地开发并利用优质教育资源是保证中小学人工智能课程实施的重要一环。此外，人工智能学科本身的认知难度较高，对学习者存在着一定学习门槛，如何确保中小学阶段学习者切实的完成人工智能课程的学习是保证中小学人工智能课程实施的关键因素。为克服在中小学阶段人工智能教育开展的过程中遇到的两大问题，各国正在积极地开发在线教材并大量采用人工智能技术实现智能化教学，以提升优质教育资源的利用率与教学开展的效率。

1.开发在线化、信息化的教材提升中小学人工智能教育资源利用率

教材的开发是课程实施的重点。不同国家由于课程内容的不同，开发出了种类繁多的教材，但是在形式上绝大部分国家不约而同地采用了在线化、信息化的形式。建设团队对现有的人工智能教材进行信息化处理，而正在开发的新教材往往配套开发相应的信息化版本，并统一建立在线的信息化资源库，提供给教师与学习者使用。在线教材的形式，让优质教育资源得至广泛的传播，尽可能多地服务更多的人员。

芬兰政府鼓励相关企业与高校参与人工智能教育资源的制作，在中小学阶段的普及化教育取得了相当的成果。美国“K-12 人工智能教育行动”出台了“AI4K12”在线平台，对美国现有的人工智能教育资源进行了整合，同时对现有的实体资源诸如教科书等进行了信息化处理，建立了面向全美50 个州的免费资源库。通过建设在线平台，各国有效地将现有的人工智能教育资源进行了整合，为全国各地开展中小学人工智能教育提供了资源上的支持。

2.人工智能技术提升人工智能教学效率

中小学人工智能教育中，人工智能不仅作为教学内容受到重视，同样的，作为新时代的信息技术，人工智能对教育也产生了长足的影响。统观当前各国的建设规划与实践，积极采用人工智能技术与设备改造教学过程提升教学效率是普遍做法。技术的应用帮助人工智能教育更为智能化，一定程度上减轻了教师教学的负担并促进了学生的学习，而设备的装配则是人工智能技术得以发挥作用的物质基础。

日本对于中小学人工智能教育环境的建设有着明确目标。《AI 战略2019》中日本政府制定了关于低龄学习者购买、借贷、管理与更新相关电子信息设备的政策与指南，预期在中小学阶段实现个人学习终端的普及。同时，对于学习者的学习数据，政府制定了标准化保存与利用的基本方针。俄罗斯在本国人工智能战略中提出，为提高教育服务的质量，尽早发现能力突出儿童，运用人工智能技术促进认知评估的自动化以及学习成果信息分析的自动化。美国“K—12 人工智能教育行动”的主导者人工智能促进协会（AAAI）2021年举办了第十届人工智能教育进展研讨会，探讨如何在教育中使用人工智能。美国麻省理工媒体实验室开展的RAISE 项目同样注重利用不同种类的人工智能技术，增强学习者的学习。

四、对我国中小学人工智能教育建设的启示

（一）夯实我国中小学人工智能教育建设，重视其基础地位

我国自2003年人工智能模块首次加入《普通高中信息技术课程标准》以来，经过多年的修改与完善，建立了相对成熟的高中阶段人工智能课程标准。而与之相对的是在一线教学上，人工智能教育的实施情况并不理想。小学、初中教育阶段的相关政策与标准至今未有发布，各级小初教育机构人工智能教育建设尚处于自行摸索中，纵观整个中小学阶段，人工智能教育体系还未达成全面覆盖。

在我国中小学阶段人工智能教育的建设中，首先应当巩固与推进高中阶段人工智能课程的建设，开展相应的教学推广活动，如人工智能普及讲座、人工智能教学培训等，增进教育行业相关人员对于人工智能的理解，提升其对开展人工智能教学活动的兴趣，引导一线教师进行人工智能教学活动。进一步推动人工智能教育在中小学阶段的下沉，强调中小学人工智能教育在整个人工智能人才培养体系中的基础地位，借鉴《普通高中信息技术课程标准》建设小学、初中阶段的人工智能的课程标准并出台相关支持政策，指导各级小学、初中教育机构开展人工智能课程的建设。

（二）加强政府引导，明确规划主体，建立多方参与机制

当前，世界许多国家在建设中小学人工智能教育时皆有明确的主体进行规划。与之相比，在高等教育阶段，我国教育部成立人工智能科技创新战略专家委员会，负责规划与协调《高等学校人工智能创新行动计划》的开展，至于中小学人工智能教育体系的建设却尚未确立明确的建设主体。由于我国对于中小学阶段人工智能教育体系规划的制定者尚未明确，且支持政策尚未清晰，各地中小学人工智能建设规划出现了“各管各事”“全国机构林立”的特点。据笔者不完全统计，自2019年起，全国30多个省级行政区大多成立了本省的人工智能专委会主持本省中小学人工智能教育建设工作，不同地区的人工智能资源建设重复，质量标准不一，不利于资源的流通，也不利于建设工作的开展。

世界许多国家确立的建设主体可以为我国提供参考。应当积极发挥政府作用，效仿人工智能科技创新战略专家委员会，在全国层面上成立专家委员会，主持规划全国各地中小学人工智能教育的建设行动，并由政府提供稳定的资金支持。此外，应当注重开展多方合作，联合各地各行业人工智能的相关组织组成咨询委员会，充分利用各组织优点，调动各地现有资源，为全国中小学人工智能教育的建设查缺补漏。我国各地各层面存在着数量相当的优质人工智能相关机构，据不完全统计，截至2021年，全国各地有70 多所高等院校成立了人工智能学院、研究院等。此外，我国拥有着诸如海视康威、科大讯飞等优秀的人工智能企业，在明确主体的前提下，合理利用全国各地现有的人工智能建设成果，将会加快中小学人工智能教育的建设进度。

（三）制定覆盖中小学阶段认知与能力并重的课程目标框架

各国在中小学人工智能课程目标的设置上，有着认知与能力并重，逐层递进、层次分明的特点。根据《普通高中信息技术课程标准》，我国高中阶段人工智能课程目标涉及对人工智能理论的理解，人工智能技术的应用以及形成对人工智能的辩证认识。当前，课标将中小学阶段对学习者的人工智能培养目标集中设置在高中阶段。

为了减轻学习者的学习压力，保证课程目标的落实，可以进一步拆分《普通高中信息技术课程标准》中人工智能模块的课程目标，使之散入小学与初中阶段，建立更为立体、层次分明的课程目标框架。不同年龄阶段设立符合学习者认知发展规律的课程目标，稳步构建学习者对人工智能的认识与能力。小学阶段注重形成学习者对人工智能的感悟与基本了解，而初中阶段则可以开始进一步培养学习者对人工智能的基本认知与技能，高中阶段学习者则可以尝试发展较高层次的人工智能思维能力，围绕人工智能开展创新活动。

（四）根据人工智能学科特点与课程目标开发跨学科的课程内容

各国在建设中小学人工智能教育过程中遵循着人工智能跨学科的特点，设置丰富的课程内容。我国中小学人工智能教育在课程内容设置上总体呈现出单一化、碎片化的趋势，大部分地区中小学人工智能课程内容仅停留在编程与机器人教育上。再者，不同年级之间课程内容没有衔接，学习者无法接受完整的人工智能教育培养。这就使得学习者对于人工智能的认知片面化，不利于培养高水平的人工智能人才。

为此，我国在后续中小学人工智能教育课程的建设过程中，应当注意根据人工智能跨学科的特点，积极建成更为多元的人工智能课程内容，内容应当包括但不限于计算机、工程学、数学等领域的知识，注重形如机器学习这样热点的课程内容的开发。此外针对不同的课程内容开展不同的教学活动，在强调理论学习的同时给予学习者更多的实践机会。值得强调的是，人工智能作为跨领域的学科，丰富的课程内容需强调学科间的内在联系，积极推动形如STEAM 教育等跨学科教育的开展。我国部分学者已经开展了相关实践并取得了一定的成果。例如，李天宇以课程实践为例提出了基于STEAM 教育的中小学人工智能教育模式；中国人民大学附属中学将人工智能教育与STEAM 教育相结合，构建了“STEAM+人工智能教育”校本课程体系。

（五）积极运用信息技术保障中小学人工智能教育的实施

信息技术在中小学阶段的应用一直是热点话题，我国《教育信息化2.0 行动计划》中明确指出“持续推动信息技术与教育深度融合”“继续深入推进三通两平台建设”。类似的要求在《新一代人工智能发展规划》中同样存在，如“围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能的应用”。人工智能作为专业性较强、学习门槛较高的学科，其在中小学阶段实施得顺利与否与当地教育质量息息相关。然而我国不同地区间教育质量尚未达成优质平衡，部分地区教育资源的建设能力、师资队伍尚且存在差距，中小学人工智能教育的开展势必将带来新的教育质量不平衡。同时，在中小学现有课业压力下，如何提升人工智能教育的教学效率，同时尽量减轻学习者的认知压力，同样是无法避免的问题。

各国实践中信息技术的使用为保障中小学人工智能教育的实施，解决可能会遇到的教育问题提供了有力支撑。在资源建设层面上，为预防各地区中小学人工智能教育质量不平衡的产生，借助在线平台等技术，将优质资源信息化、在线化，建成面向全国的人工智能开放教育资源体系，提升优质资源的利用率，使得不同地区的学习者可以接触到同样优质的教育资源。在教学开展层面上，充分利用人工智能技术，配备相应的人工智能设备，推动“人工智能+教育”模式的发展，利用学习分析、智慧学伴等开展智能教育，在保证学校原有教学任务不受影响的前提下，提升中小学阶段人工智能教育的教学效率。