人工智能基础教育的困境、反思与策略建议

秦建军 郭艳玫 郭君红 戴韵

【摘 要】虽然 ChatGPT 等通用人工智能技术的发展引起了广泛的社会关注，但人工智能基础教育却面临着诸多困境。本文简要总结近年来人工智能基础教育探索中形成的共识和分歧，理性反思当前所面临的困境和挑战，最后从亲身经历的实践者角度提出若干策略建议，为未来的人工智能基础教育提供指导。

【关键词】人工智能；基础教育；困境；反思；策略

【中图分类号】G434   【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384（2023）06-005-03

2016-2017年期间，人工智能围棋程序AlphaGo 先后战胜了围棋冠军李世石和柯洁，引起了公众对人工智能技术的广泛关注。全球主要国家和地区纷纷出台了支持和发展人工智能技术的计划，如美国政府于2016年发布了《国家人工智能研发战略计划》，英国政府于同年发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》等。2017年，我国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，首次将在中小学开设人工智能课程的相关要求写入国家政府文件。自此规划出台以来，各地区开展了形式多样、深入广泛的中小学人工智能基础教育实验，探索出适应不同地区和学校特点的教育模式，为长期开展人工智能普及教育打下了坚实的基础。

经过六年多的发展，2022年底，生成式人工智能ChatGPT再次将前沿人工智能技术带入大众视野，并引发了更广泛地讨论。站在这一新技术变革的分水岭上，我们需要对人工智能基础教育进行反思和调整。

人工智能基础教育的现状与困境

在AlphaGo带动的人工智能热以及相关政策文件的推动下，中小学人工智能教育从2016年开始受到极大关注，人工智能已成为中小学信息科技（信息技术）课程的重要内容。然而，随着人们对人工智能科技热点的关注回归常态，以及各地科技教育经费投入的不可持续性等现实问题，对人工智能教育的关注度正在下降。

经过广泛研讨、多地试点以及学校与广大一线教师的积极响应，让当下的中小学生了解一些AI的知识和原理已经成为各方共识。然而，各地用于开展人工智能教育的学时差异较大。例如，北京市东城区的黑芝麻胡同小学、北京一师附小等学校从2018年开始试点人工智能教育，东城区从当初的6所人工智能实验校逐渐扩大到多数学校的信息科技教师都参与到人工智能教学中。但是，在很多地区，教师开设人工智能课程仍然存在较大困难，数字鸿沟差距进一步拉大的趋势令人担忧。

六年多来，全国各地中小学开展了形式多样的人工智能教育探索与实践活动。山东省、河南省、福建省等地教育主管部门还通过文件形式遴选了若干批人工智能实验校或人工智能教育试验区。然而，各地做法千差万别，面向具体年龄段学生的人工智能知识结构、教学方法策略以及评价方法等并未形成真正的共识。因此，人工智能基础教育整体仍处于从“0”到“1”的探索阶段。一些好的经验做法未能得到系统整理和有效推广，同时也存在着课程资源重复建设、教师培养持续投入不足等问题。

新出版的一大批中小学人工智能教材及教学用书，成为广大教师的重要参考，也让很多科技教师开展人工智能教育有了切实可行的抓手，为中小学人工智能普及教育提供了有力支撑。然而，这些图書的体例风格千差万别，包括根据中小学生认知特点新编写的人工智能教材、将人工智能前沿知识通识精简化的科普读物、偏向编程工具使用的活动类图书、将大学人工智能教材简单删减移植到中小学使用的图书，以及一些不属于人工智能范畴的内容却被冠以人工智能名字出版的图书等等。此外，适应青少年认知水平的人工智能知识与能力培养阶梯体系尚未形成。加之重视环境设备而轻视内容建设的惯性思维倾向，缺乏对人工智能课堂教学效果的完整科学评价机制，也给信息科技教师在资料和教学内容的选择方面带来了很大困扰。

人工智能给生活带来便利的同时，仍然存在隐私泄露、算法偏见等问题。因此，让广大青少年学习和了解一些人工智能知识已经成为必要的事情，特别是要培养他们肩负数字社会的伦理道德责任，这应该成为基础教育阶段的重要使命。但是，仅靠单纯的说教并不足以解决人工智能等技术伦理和风险防范的问题，必须要让他们对技术背后的工作原理和实现机制有起码的认知和了解。例如，在2022年3月，某短视频应用软件在未征得监护人知晓的情况下收集了未成年人的账户、面部和声音特征等信息。让当下的青少年具备基本的人工智能技术鉴别能力和隐私保护意识已刻不容缓。

人工智能基础教育的反思

1.热点引领下的科技教育理性回归

过去十多年间，中小学科技教育的关注和投入与科技热点的兴起呈现出显著正相关关系，如机器人、开源、3D打印、VR/AR、人工智能、数字化等都曾在科技教育领域掀起不小的波澜。但是，在基础教育领域，最近引起广泛关注和讨论的ChatGPT远未超过上一次的人工智能热。这是信息科技教育乃至中小学科技教育回归理性、良性发展的重要标志。我们需要认识到，在中小学阶段，人工智能的内容是否具有生命力主要取决于学生掌握这些原理知识的必要性以及课堂教学的实效，而不应该过分依赖科技热点来推动科技教育的发展。

2.课程内容的优化和去伪存真

在人工智能基础教育的探索初期，很多科技教师第一次接触人工智能相关内容，因其充满了神秘感，在教学时感觉无从下手。由于人工智能热，一些本来属于编程、机器人、开源硬件甚至手工搭建等内容被打包到了人工智能课程中，这降低了人工智能教学门槛，但也导致课程内容变得杂乱无章，学生难以深入学习掌握。

随着人工智能教育关注度的下降，这些内容又重新被独立出来或被继续打包到其他课程中，形成了一种循环往复的情况。因此，在新技术的十字路口，我们需要重新审视之前的探索和尝试工作，形成相对独立的人工智能基础教育知识体系，特别是近年来很多教师设计开发了一大批符合区域条件和青少年认知特点的原创人工智能课程，这些优秀课程应该予以重视，我们应该将在各类教学展示中广受好评的课程择优纳入信息科技教材中。

3.摒弃科技教育的装备竞赛思维

科技教育中的装备竞赛思维，通常是指将关注重心放在设备和硬件环境条件上，而忽略了解决问题本身的重要性。这种思维方式根深蒂固，导致地区和学校之间的投入差异明显，科技教师也因此存在心理落差，认为缺少高昂的教学设备和环境条件就不能进行有效的人工智能教学。然而，随着人工智能技术的发展，训练ChatGPT等任务所需的算力成本大大增加，而在基础教育阶段，这种装备上的比拼已经失去了意义。事实上，我们应该注重培养教师的教学能力和设计课程的能力，这样的投入长期回报更加明显。因此，我们需要摒弃这种装备竞赛思维，重新审视人工智能教育的核心问题。

4.缺乏课堂实效评价的参照系

针对中小学人工智能教育的实效性评价问题，我们需要建立一套全面的测评参照系，以评估学生对人工智能知识的掌握程度和运用能力，同时评估教师在教学实践中的表现和教育成效。这样的测评参照系需要包括多个方面的指标，如学生知识掌握程度、创新能力、实践能力、跨学科能力等，同时也需要考虑课程的可持续性和教师的持续发展。完善的测评体系，可以有效地引导人工智能教育实现规范化、标准化和可持续发展，提升学生和教师的教育质量，推动人工智能教育迈向更高水平。

未来人工智能基础教育的策略建议

1.探索制定人工智能课堂教学测评量表

经过多年的实践和探索，人工智能教育已经有了一些积累和经验，但在评价方面尚缺乏可操作性和权威性。因此，我们建议探索和制定人工智能课堂教学测评量表，通过实事求是地调研、教学实况分析和客观科学评价，制定适用于不同地区、不同学校基础以及不同学段的测评量表。这可以帮助本地区教研部门和学校对人工智能教学质量进行科学评价，同时也便于其他地区进行系统性的借鉴，促进人工智能基础教育的可持续发展。

2.建立健全人工智能教师交流和结对机制

针对部分地区教研能力不足、信息科技课程师资队伍尚不能自主开设人工智能课程的现状，我们建议由相关部门协调与经验做法较好地区建立科技教师的交流和结对机制。双方通过随堂学习、远程观摩、虚拟教研等方式助力教师教学能力水平提升。对一些师资缺乏地区，还可尝试双师课堂、寒暑期人工智能工作营等形式共享优质人工智能教育资源。

今年，各地教师培训和经验交流活动日趋频繁，我们建议教育教研部门应该将人工智能教学内容和教法的交流作为一项重要内容，通过不同地区间的人工智能课程观摩和切磋，帮助更多地区实现中小学人工智能课程的从无到有。

我们建议在建立科技教师交流和结对机制的过程中，重视教师专业发展和知识更新，例如组织人工智能教育领域的研修班、在线课程、讲座等，让教师学习新的教学方法、技术和知识，提高他们的专业素养和能力。同时，各地区应鼓励和支持教师开展创新性的教学实践和教学研究，为人工智能教育的改进和发展提供更多的实证研究和经验借鉴。此外，我们还可以探索建立以教育教研部门为核心的人工智能教师社区，为教师提供持续的交流、分享和合作机会。

3.鼓励按照大单元设计人工智能课程

针对人工智能教学内容的分散性和动态更新特点，我们鼓励科技教师按照大单元的方式设计人工智能课程内容。这种设计方法可以更好地组织和规划课程内容，并在内容设计与教学组织方面提供更多抓手。例如，在北京市东城区小学人工智能课程中，他们开设了“知识表示与推理”单元，涵盖了生活中的二进制、LED表示二进制、早期表情符、尼姆游戏、数据与知识、二进制与图形表示、数码照片中的像素、人工生命、LED表示知识、语义网等内容，这样的设计不仅遵循从孩子视角看人工智能的认知规律，突出了计算思维的主线，还体现了相关知识的趣味性和实用性。因此，我们推荐教师们采用类似的设计方法，在课程的组织和教学中更好地贯彻人工智能的本质。

4.推广不插电人工智能課程与活动

为了让人工智能基础教育具有普适性，我们需要正视各学校教学环境和设备条件的差异，避免在课程设置上过度依赖软硬件门槛。因此，我们建议在课堂教学活动中推广不插电的人工智能课程。北京市东城区在人工智能教育探索中发现，面对学生人数增加以及功能教室压缩的现实，多数小学人工智能课程都设计了插电和不插电两种体系，通过纸面活动或少量电脑演示即可完成教学。如像素画、尼姆游戏、折纸算法、你画我猜等不插电人工智能活动都深受孩子们欢迎。这种方法可以大大减轻学校设备投入压力，同时也提高了课程教学的实际可行性。

5.建设全国人工智能教学课例库

人工智能的相关内容具有更新速度快、术语众多、知识跨度大等特点，各地开展相关科技教育存在不平衡、不充分等问题。为了改进教学质量，我们建议由各地教育主管部门和教研部门牵头，定期从本地区的人工智能课程中选取优秀课例，鼓励跨学校之间分享大单元教学设计课程，遵守课标和相关文件规定，科学划分学段和前置课程。同时，我们建议国家智慧教育平台统一发布优秀课程课例，根据师生反馈情况动态调整更新，形成全国范围的人工智能基础教学课例库。这将促进人工智能教育的全面发展，提高学生的信息素养和创新能力。

总之，随着人工智能技术的不断发展，人工智能基础教育的内容和方法也需要不断更新和改进。各地应该不断探索新的教学模式、教学资源和教学评价方法，进一步促进人工智能基础教育的发展。我们相信，在全社会的共同努力下，我国的人工智能基础教育一定会取得更加显著的成效，为我国未来的科技创新和发展奠定坚实的基础。