发展人工智能教育，推动拔尖创新人才早期培养

谢忠新 李晓晓

【摘 要】本文剖析了中小学开展人工智能教育的双重价值取向及其培养发力点，阐述了上海市浦东新区通过构筑区域中小学人工智能教育生态系统，围绕区域、学校、课堂精准发力，培养早期拔尖创新人才与学生创新能力的经验。

【关键词】人工智能教育；拔尖创新人才；早期培养

【中图分类号】G434   【文献标识码】B

【论文编号】1671-7384（2024）01-014-03

中小学开展人工智能教育的双重价值取向

随着国际政治、科技、产业发展形势风云变化，加强科技创新人才培养已成为社会共识。人工智能技术引领当下科技产业革命，国家战略、教育政策文件及信息科技学科新课标相继提出并细化了中小学阶段开展人工智能教育的相关要求。在中小学开展人工智能教育，一方面可以培养学生的人工智能素养，使学生理解智能时代的各种新技术、新手段、新应用、新发展，更好地适应社会发展的需要；另一方面可以识别发现潜质学生，做好拔尖创新人才的早期培养，可以让学生认识人工智能技术带来的前所未有的挑战，看到自己的差距，培养勇于追求、不断创新的进取精神和使命感。在人工智能教育实施过程中，要重视学生的个性差异，有意识地发现在智能、志向、人格特征等方面远超平均的潜质学生，进行有针对性地培养。

中小学人工智能普及教育与拔尖人才早期培养的“发力点”

人工智能的学习是一个由浅入深的系统性工程，中小学人工智能普及教育与人工智能拔尖创新人才早期培养面对的群体不同，培养定位不同，教学实施的发力点也各有侧重。

1.人工智能普及教育强调素养导向的课程、资源、活动设计

人工智能普及教育强调设计体系化的人工智能课程内容，开发多样化数字资源，组织实施素养导向的教与学活动。

（1）要有体系化的人工智能课程内容，解决“教什么”的问题。课程体系化设计可以确保课程内容的连贯性和系统性，帮助学生更好地认识人工智能的发展，理解人工智能原理思想与技术方法，有效利用智能社会中的技术、工具与服务，在建立兴趣的基础上，提高运用人工智能相关技术思想分析和解决实际问题的能力及创新创造能力。

（2）要有匹配课程的多样化数字资源，解决“用什么来教”的问题。一是数字化资源要与课程内容相匹配，应结合课程内容思考资源设计。二是数字化资源类型应多样化，既有作用于技术原理思想理解的视频类资源，又有感受人工智能应用互动的体验类资源，还有模拟原理运作过程的验证类资源，更有可以动手操作实现技术运用的实践类资源。

（3）要组织落实素养培养的教学活动，解决“怎么教”的问题。素养导向的课堂教学活动设计应体现真实情境、问题驱动、跨学科融合等特征，能够促进学生互动、体验、探究的项目学习、实验教学、不插电的计算机活动等方式组织实施，帮助学生形成完善的思维体系、人格特质和社会情感以及多元智能。

2.人工智能拔尖人才早期培养强调学段贯通、因质选学、供需匹配

基于中小学人工智能普及教育，要识别并发现少部分具有人工智能学习潜质的学生，并为其提供与学习需求匹配的学习供给，促进其在人工智能特长领域的充分发展。

（1）学段贯通，探索课程衔接的拔尖人才早期培养路径。学段壁垒是拔尖创新人才培养的瓶颈。各学段教学管评考方面的政策制度虽未衔接，但可以以贯通中小学段的进阶课程体系设计为抓手，探索人工智能拔尖人才的早期识别与培养。从低年级到高年级，课程内容的广度和深度逐层递进。在连贯性结构化的课程学习过程中，具有人工智能学习潜质的学生更容易展示出特长。尤其要关注学生在真实情境中运用人工智能知识和技能来解决实际问题的能力，以及在他们感兴趣或表现出特长的人工智能领域，合理规划达成目标的路径。

（2）因质选学，提供异质性个性化的人工智能学习课程。拔尖创新人才内部存在巨大的异质性，需要“因材施教”。要打破班级制、年级制的桎梏，实行混龄制教学。充分利用大数据、云计算、人工智能等新兴技术的优势，识别发现具备人工智能学习潜质的学生，跟踪分析每个潜质学生在智力、心智结构和发展需求等方面的差异，在尊重和保护学生研究兴趣的基础上，为学生在人工智能领域获得进一步发展，提供异质的个性化人工智能学习课程。

（3）供需匹配，创设探索性学习空间满足学生内在需求。人工智能拔尖人才早期培养，应该根据潜质学生身心发展特点和内在需求，创设具有自主性、交互性、开放性、智能性、沉浸性等特征的探索性学习空间，讓学生在真实问题情境和跨学科的综合学习和探究实践中，努力把自己的兴趣变成志趣再变成志向。在其中，教师更多的任务是指导、启发和协助，引导学生在沉浸式学习环境中感受人工智能前沿技术的发展，探索人工智能核心技术思想的实现路径和创造性应用。

中小学人工智能普及教育与拔尖人才早期培养的浦东探索

上海市浦东新区立足全区中小学人工智能教育推进，构筑了区域中小学人工智能教育生态系统，围绕宏观、中观、微观三个生态圈层精准发力，在人工智能普及教育实施中识别并发现具有人工智能学习潜质的学生，并开展针对性培养。

1.顶层设计：构筑区域中小学人工智能教育生态系统

以创新生态系统理论为指导，系统思考影响人工智能教育的诸多要素（如学生、教师、课程、资源、硬件、平台、教学活动组织等）之间如何良好有序地运作，构筑了区域中小学人工智能教育生态系统，包含宏观“区域系统协同层”、中观“学校群落互动层”、微观“课堂教学实践层”三个生态圈层，聚焦学生人工智能素养培养、拔尖创新人才早期培养，形成开放、共享、协同、共生的可持续发展育人模式。

在区域系统协同层，构建了由浦东新区教育局牵头，各实验学校主体实施、高校及研究院专业引领，AI企业技术支撑的“政-校-研-企”多方协同机制，形成开放共享的区级场域，研发区域人工智能课程体系，协同部署人工智能教学硬件、人工智能教育区域大平台、人工智能课程教与学资源等。

在学校群落互动层，根据同一学段学生基础不同设置了“基础课程校—进阶课程校—实验创新校”分层培养的学校群落，建立了小学、初中跨学段衔接培养的学校群落，探索分层进阶群落的人工智能教育互动机制、推进策略等。

在课堂教学实践层，面向真实问题解决，实践素养导向和拔尖人才早期培养的人工智能教学新模式。转变传统教学方式，突出学生主体，注重启发式、互动式、探究式教学，面向真实问题解决实施“体验-理解-实践”教学和“主题式研究性学习”。

2.精准发力：打造适宜的区域、学校、课堂育人环境

聚焦区域人工智能教育三个生态圈层精准发力，打造适合学生人工智能素养培养与拔尖创新人才早期培养的育人环境。

（1）区域系统协调层。研发了小初高贯通一体化的人工智能课程。组建专家团队，研究构建贯通小学、初中、高中的人工智能教育课程体系，按照“认知→理解→应用→实践→创新”的课程框架，使课程内容的广度和深度从低年级到高年级逐层递进，小学侧重“感悟”、初中侧重“体验”、高中侧重“创新创造”[1]。通过体系化的课程内容帮助学生奠定良好的人工智能知识、技能、伦理的基本功。每个学段的人工智能课程内容又可以分为基础课程、进阶课程和竞赛课程（面向具有人工智能学习潜质的学生）三大类型，通过系列课程组合的方式满足不同学校、不同学生的差异化需求。伴随技术发展评估更新相应课程内容，如在文心一言等AIGC工具出现后，研发团队将大语言模型的使用学习、简单原理理解、模型调用等纳入课程内容。

选购了人工智能课程学习所需的硬件设施。统一为各实验校提供教学硬件，其中基础课程配套的多为集成度高的、不需要搭建的教学硬件，学生可以直接通过编写指令指挥硬件具备人工智能功能；进阶课程配套的教学硬件则为学生动手操作提供更多的实验和实践空间，通过可以自主搭建的、能与区域人工智能教育大平台及学校已有硬件便捷对接的教学硬件和工具，开展各类人工智能教学实验。

选购、整合了人工智能教育大平台与资源。这包括教与学系统和人工智能编程系统两大主要模块。教与学系统能够支持课前教师备课、学生预习，课中人工智能技术和成果体验、理解、实践、应用等个性化活动设计和实施，课后学生自主学习和拓展研究、教师课堂数据分析诊断的教学闭环。编程系统能够为师生提供多种差异化的编程工具，既有适合低年级学生使用的图形化编程工具，又有适合高年级学生使用的代码编程工具。一键切换实现“积木转代码”，消除学生对代码编程的焦虑。在区域平台上为师生准备了大量的感知类、互动体验类、理解类、实验/验证类数字资源，支持设计与组织多种类型的人工智能实验教学活动。同时组织了中心组教师与专家逐课打磨，为教师提供教案、课件、学习任务单等资源。

（2）学校群落互动层。形成了基础、拓展、竞赛分层培养机制。在小学和初中分别组建了基础课程校、进阶课程校、实验创新校三类学校群落，其中前两类主要开展人工智能普及教育，实验创新校则更多为具有人工智能学习潜质的学生提供探索性研究性学习环境。各学校群落内以及学校群落间形成了各类教师研修共同体，借助区域系统协同层提供的课程、硬件、平台、资源、培训等开展教育教学实践与研修，不断提高教师专业教学与指导能力。

创设了人工智能主題式探索性学习空间。指向人工智能拔尖人才早期培养，在小学和初中学段，实验创新校共创设了六个不同人工智能主题的实验中心，包括机器人联盟实验中心、机甲大师实验中心、计算机视觉实验中心、智能语音实验中心、人工智能VR实验中心和浦东智慧城实验中心。人工智能实验中心不是单纯的人工智能教育实验室，而是一个融合教、学、做、创、分享、展示的“六度一体”多功能空间，为具备人工智能学习潜质的学生开展人工智能主题领域的深度学习提供良好适切的科技创新环境。其中，部分实验中心还配备了大模型学习助手，通过沉浸式的体验学习、实验教学、人机协同学习、项目实践及赛事辅导，在跨学科综合学习中加强潜质学生的创新创造能力培养。

（3）课堂教学实践层。构建了素养导向的人工智能“体验-理解-实践”式教学。以小学计算机视觉单元“人脸识别”一课为例，在体验环节，教师利用教与学平台以及体验类资源、小飞机器人组织与指导学生体验计算机视觉的功能与作用；在理解环节，教师组织学生开展计算机视觉的相关实验，帮助学生在经历原理运作的过程中理解计算机视觉的简单原理、技术思想、伦理道德等；在实践环节，基于人工智能硬件、编程平台、项目资料，组织学生开展计算机视觉实践项目的任务分析、动手编程与调试、作品交流等。

探索了人工智能潜质学生培养的“主题式研究性学习”。基于学生研究志趣，结合人工智能领域的热点和前沿问题，确定具有挑战性和探究性的主题，如“智能家居系统的设计与实现”“道路识别与自动驾驶”“大模型在智能语音中的运用”等。围绕主题制定详细的研究计划，包括待解决的具体问题，拟采取的技术路线，需要收集的资料和数据，时间安排及人员分工等。教师引导学生按计划进行自主学习、合作学习、探究学习，收集资料、分析数据、技术实现，解决问题。

发展人工智能教育，推动拔尖创新人才早期培养是人才强国奋斗目标的发展所需、时代所向。我们应统筹各方面的资源和优势，推进中小学人工智能教育在实践中发展，在发展中创新，在创新中育才，为人工智能拔尖创新人才培养探索新路径、开拓新征程。

参考文献

谢忠新，曹杨璐，李盈. 中小学人工智能课程内容设计探究[J]. 中国电化教育，2019（4）： 17-22.