欧盟：人工智能教育的应用场景与案例

兰国帅 吴迪 孙攀瑞 宋梦琪

随着智能技术的迭代升级和创新发展，人工智能正在深刻改变人类的生产和生活方式，引领人类社会迈入人机协同、跨界融合和共创共享的智能时代。新一代人工智能技术的创新发展正在引发链式突破，数据智能与计算智能持续嵌入教育行业，深刻改变了教育理念、教育空间、教学方式和教育管理模式，但与此同时也不可避免地带来了多重风险与挑战，产生了新的伦理问题。目前由于教育领域对人工智能的使用准则和法律条规还不够完善，教育工作者在决策时面临着诸多挑战。在此背景下，欧盟发布了《人工智能教育的应用场景和实例》（Use Scenarios & Practical Examples of AI Use in Education）报告，将人工智能在教育中的应用细分为适应人工智能的教学、围绕人工智能的教学以及运用人工智能的教学三类，并详细列举了经专家筛选和教学实践验证的一系列人工智能教育应用案例。

适应人工智能的教学

“适应人工智能的教学”通过实际项目和学习场景聚焦人工智能的教学实践，旨在为教师提供丰富多样的教学活动，并鼓励学生积极参与其中，从而加深他们对当今社会人工智能应用的理解。同时，该部分重点关注由人工智能驱动的各类日常应用，旨在让学生更好地把握人工智能技术的实际应用价值。

人工智能算法偏差。人工智能算法的偏差问题是当前科技领域的核心议题之一。对于学生而言，深入理解人工智能的局限性显得尤为重要，这不仅能使学生更精准地评估人工智能的能力边界，还能有效防止学生对其产生过度依赖和盲目崇拜。在制定关于人工智能的教学计划时，教师可参考《公民数字能力框架》，教授学生如何识别、分析和评估这些由人工智能生成的内容，以提高他们的数字素养。此外，随着年龄的增长和认知能力的提升，学生还需了解在数据收集、存储和使用过程中应遵循的伦理原则，以及如何确保人工智能算法的公正性。欧盟在报告中提供了人工智能算法偏差的典型案例，这些案例通过开发简单决策系统，以机器学习为主题，向学生阐释人工智能的影响。如在名为“数据挤压”的课程中，教师向学生阐述数据的重要性、什么是偏差及其与数据的关系，并教授学生如何收集数据。在课程中，教师和学生共同探索实验数据产生偏差的原因，并讨论数据偏差对现实生活产生的影响。又如在人工智能整体教学安排中设置“AI伦理准则”课程，在课程中，教师向学生提供揭露人工智能领域道德陷阱的相关案例，并让学生分组讨论，每组至少制定出一个相对应的解决方案，之后师生共同根据这些解决方案制定“人工智能道德准则”条例，并发送给人工智能创建者和立法者供其参考。

计算思维与算法。计算思维与算法在工具和服务中的应用，不仅展示了人工智能在提高生产力、优化通信技术和丰富娱乐体验三方面的巨大潜力，同时也揭示了如何通过应用程序编程接口（API）将人工智能服务融入应用程序。在此过程中，相关人员需评估人工智能服务的隐私安全问题，以确保人工智能的高效安全应用。人工智能的教学应涵盖对数据本质的理解，包括结构化、半结构化和非结构化数据及其文本、图像、音频、视频等形态。同时，学生还需要了解数据的来源，如公共数据集、API和Web抓取等，以便在实际应用中能够灵活获取和处理各种数据资源。教师在教学生进行探索性数据分析时，通过使用柱状图、饼状图和散点图等可视化工具，能让学生更直观地把握数据的特征和规律。更重要的是，学生还将学会如何基于这些分析和可视化结果，做出数据驱动的决策，从而更加精准和高效地解决实际问题。联合国教科文组织和联合国教科文组织加拿大委员会合作发起了算法素养数据项目（Digital 2030），此项目的目标是使学生能够在参与网络活动时运用批判性思维，成为积极主动、富有创造力的使用者和创建者。

数据隐私与人工智能。在数字化时代，数据隐私保护和人工智能应用已成为公民不可或缺的素养。随着学生年龄的增长，教师应逐步培养学生数据隐私方面的法律意识，向学生介绍个人数据和隐私保护方面的法律条文，数据处理的伦理原则以及人工智能算法的公平性保障措施等。这些课程内容将帮助学生更好地应对数字化时代的挑战，成为高素养的数字公民。《人工智能教育的应用场景和实例》报告围绕“人工智能与人权—技术与隐私”这一主题，向教育者推荐了《人工智能蓝图权利法案》，该法案提出了人工智能使用过程中的四项基本原则：不歧视、隐私、透明和安全。根据这四项基本原则，教师可以引导学生学习如何在使用人工智能的过程中保障自己的基本权利。

围绕人工智能的教学

在《人工智能教育的应用场景和实例》报告中，围绕人工智能的教学从人工智能开发者的角度探讨如何培养学生的人工智能基础素养，如何利用现有资源进行人工智能教学，这些都为人工智能的教学提供了示例。

人工智能的研发与运作。人工智能的研发方案是其技术框架的基石。学生参与人工智能研发方案的制定能够使其深入理解人工智能的核心技术。这种技术导向的教育方法为学生提供了一个更具体、更直观的学习路径。人工智能的运作侧重于人工智能如何理解和处理信息，包括知识的呈现、推理规则的应用等，它使得人工智能系统能够从数据中学习并改进自身的性能。在此阶段的教学过程中，教师可以通过App Inventor开发智能手机应用程序，为学生提供人工智能研发与运作的基础知识。如“人工智能+项目”课程旨在让学生了解人工智能在项目实践中的具体运用。《人工智能教育的应用场景和实例》报告提供了教师教学指导方案的链接文件夹，以指导学生使用概率推理算法开发一款名为“学校路径指南”的应用程序。又如在提高移动设备信息精准度的主题教学中，针对人为误触，移动设备对文字、语音、图片等识别不精确等问题，向学生分享使用人工智能提高信息识别精准度的方法。

人工智能推荐系统。在推荐系统的教学中，学生应理解人工智能系统的核心作用。基于人工智能自身的学习和决策能力，人工智能系统能与使用者和周围环境进行互动。通过互动，人工智能系统能够朝着预设的目标不断前进。需要特别注意的是，为使学生全面理解人工智能的工作原理，教师需让学生辨明人工智能与机器学习之间的关系。机器学习是人工智能的一个重要分支，它基于计算机系统自动改进和优化其性能。这意味着机器学习能够分析大量数据，从中学习规律，并根据这些规律进行判断和决策。虽然机器学习在人工智能中占据了显著地位，但人工智能是一个更为宽泛的概念，其中涵盖包括机器学习在内的多种技术和方法。在《人工智能教育的应用场景和实例》报告中，“人工智能日”活动带领学生探讨了人工智能和社交媒体的关系。在此活动中，学生能够看到各种错误信息在社交媒体推荐系统的“聚类”功能作用下被广泛传播，这些错误信息极大影响了个体决策，从而让学生反向思考人工智能推荐系统的优劣。

教学分类机器。教师在教学过程中应教授学生机器人技术，包括生成模型、自然语言处理（NLP）及其应用程序。此外，学习者有必要适当掌握数学、编程、统计学和信息学等方面的知识，以确保在人工智能的学习过程中具备必要的知识基础。“欧盟代码周”活动向学生介绍了机器学习的基本概念，特别是机器分类任务。它通过简单有效的实践活动，激发学生在机器学习和人工智能方面的潜力。此外，在“人工智能+项目”实践活动中，教师使用App Inventor开发智能手机应用程序，让学生通过玩耍基于机器学习的寻宝游戏，进一步了解机器学习的图像分类技术。

运用人工智能的教学

为了在课堂上应用人工智能进行教学，教师必须掌握人工智能相关技能，选择符合课程内容、教学目标和学生学习能力的人工智能工具，并在使用人工智能工具时加强自我道德约束。同时教师可以将人工智能和其他数字工具结合使用，以确保教学目标的实现。

自动生成内容。自动生成内容作为人工智能工具的重要应用场景之一，不仅极大地提高了教育资源的生产效率，还为学生带来了更加个性化的学习体验。通过深度学习和自然语言处理等技术，人工智能工具能够快速地生成符合教学需求的各种内容，如课件、习题、学习资料等，学生可依据自身情况使用相关工具。如教师可以在教学过程中利用生成式人工智能工具基于文本生成对应图像，让学生对文档和图像内容进行探索和改进。在实际教学场景中，可借助人工智能快速给动植物进行分类，以帮助学生更深入地探究动植物的特征；描述故事场景并让人工智能生成动画，以此锻炼学生的语言能力；使用人工智能创建特定时期或特定风格的画廊，以探究绘画的艺术特征。

智能辅导系统。智能辅导，即智能化计算机辅助教学，主要包括领域模型、导师模型和学习者模型三类。这三者相互促进、相互制约，最终共同实现一对一智能化教学辅导。智能辅导系统通过分析学生的学习数据，为其提供定制化的学习建议和辅导资源。其具体的功能包括：个性化学习计划、智能答疑、实时学习监控与反馈、作业批改、线上互动学习和效果评估等。如智能辅导系统Cobie AI能够帮助学生学习编程和充当教师的监视器。教师可以在此系统的帮助下，实时观察学生的行为，并在必要时为多个学生提供帮助。该系统还包括一个讲座综合系统，以便教师可以轻松快速地开展个性化讲座。

会话自动翻译。会话自动翻译功能基于自然语言处理技术，可实时满足学生的学习需求并提供个性化的学习支持。教育人工智能工具还可以根据学生的学习进度和兴趣点，自动生成与之相关的会话内容和语言练习，包括角色扮演、对话模拟和口语练习等多种形式，旨在帮助学生提高语言表达能力，增强语言应用能力，实现无障碍社交。

人工智能为教育发展带来了新的生命力和发展方向。这种发展趋势促使我们思考如何在人机协同的新模式下，培养具备数字素养的现代化人才。一方面，学生需要学习各种人工智能技术，利用这些技术提高学习效率，拓宽个人视野，培养跨学科思维。另一方面，教师需要及时更新教育理念和知识体系，将人工智能有效融入教学设计，从知识传递者转变为学习引导者和教学研究者。通过探索人工智能教育的应用场景和典型案例，我们进一步审视了人工智能在教育领域的广泛应用所带来的便利及其所引发的问题，并寻求合适的解决方案。适应人工智能，意味着教育者要不断更新教育观念，积极拥抱这一技术变革，将其视为推动教育现代化发展的重要力量；围绕人工智能，则要求教育者在教育实践中，以人工智能为核心要素，构建智能化的教育环境，打造全新的教育模式；运用人工智能，意味着教育者应致力于在人工智能领域中培养更多专业人才，以满足未来人工智能高速发展的需求。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能教育将为教育带来更多的可能性，为培养新时代人才提供强有力的支持。

本文受到2024年度河南省高等学校重点科研项目资助计划“河南省高校教师数字化转型能力框架构建及提升路径研究”（项目编号：24A880003）、2023年度河南省高校哲学社会科学创新人才支持计划“面向智能教育的智能技术助推教学与学习的优化路径研究”（2023-CXRC-12）的资助。

（作者兰国帅系河南大学教育学部副教授；吴迪、孙攀瑞、宋梦琪系河南大学教育学部学生）