“双新”背景下上海市杨浦区“高中人工智能课程资源开发与利用”的调查研究

◎ 陈 琳

一、背景与目的

（一）研究背景

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）。规划明确提出：人工智能成为国际竞争的新焦点，我国要“构建开放协同的人工智能科技创新体系，加快培养聚集人工智能高端人才”“完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设，特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才，形成我国人工智能人才高地”。

2019年3月，教育部印发《2019年教育信息化和网络安全工作要点》，提出研制《师范生信息技术应用能力标准》，提高师范生信息素养和信息化教学能力，明确“推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”。

2020年7月，上海市杨浦区成为上海市唯一的“双新”国家级示范区。同年8月，再次入选国家级“信息化教学实验区”，这既是机遇，又是挑战。“如何结合普通高中新课程新教材实施国家级示范区建设需求，加快推进信息技术与教育教学的融合创新，促进教与学的方式的变革？”“如何开展有利于应用人工智能和课程教学理论展开选修课教学？”“如何开展有利于从师生教学现实的真实问题出发优化与完善跨学科课程建设？”等一系列问题成为杨浦区“双新”建设和推进工作的生长点与突破点。

（二）研究目的

关于“高中‘双新’背景下人工智能课程资源的选修课转化实践研究”项目的调查研究，是以“面向杨浦区各高中学校师生收集信息，了解人工智能课程资源的开发与利用现状”为主要方向，通过实地调研、现场访谈以及问卷调查等方式，聚焦学校人工智能课程的开设情况，教师对人工智能课程的认识、理解和思考等问题，收集教学实践中对现有教学资源的使用与转化等方面的真实信息。

二、设计与过程

（一）调研方式

基于杨浦区近年来已完成或正在实施的研究项目成果，本研究确定以访谈和问卷相结合的方式开展调研。访谈分教师座谈和个别交流。

（二）调研工具

根据调研方式，确定教师访谈提纲和学生调查问卷。

1.访谈提纲

教师访谈主要聚焦人工智能课程的教师素养、教学资源、装备配置，着重目标、内容、装备、教材、队伍等内容。

（1）关于教师素养。例如，相关教学教师专业以及学历；授课教师认为需要具备的能力；教师对于人工智能教学内容的了解程度等。

（2）关于教学资源。例如，需要增加或补充的课程类型情况；教师在校内开展人工智能课程获得的支持情况等。

（3）关于装备配置。例如，专项通用信息技术（含人工智能相关）教学空间/教室/设备情况等。

2.调查问卷

学生问卷依托对“学生所在学校人工智能课程资源开发与利用现状”的了解，以“推进区域人工智能课程资源选修化转化”为目标。

问卷主要了解三个方面情况：一是学校人工智能课程开设情况；二是人工智能课程教学现状；三是学生对人工智能课程的需求。

（1）学校人工智能课程开设情况。例如，学校人工智能相关课程属于哪类课程体系；学校开设人工智能课程的周课时；学校人工智能课程的班级学生平均人数等。

（2）人工智能课程教学现状。例如，在人工智能课程中，各类教学策略或方法（讲授式教学除外）的使用频度；学校组织学生参加人工智能大赛的频率及效果；是否希望引入相关赛事指导服务等。

（3）学生对人工智能课程的需求。例如，所在学校人工智能课程学习的时间、内容及效果；通过哪种类型学习可提升人工智能课程的效果；人工智能学习中存在的挑战是什么，渴望获得哪些支持等。

（三）调研过程

1.设计方案

由杨浦区教育学院联合上海市教育委员会教学研究室专家和相关科技教育有限公司技术人员组成调研团队。以杨浦区全部15所高中学校的校长室、教导处和相关任课教师为访谈对象。访谈团队负责真实采集和客观记录相关调研对象的座谈信息。问卷对象为各所学校部分学生，通过“中国教师研修网”网络调研平台发布，要求学生在限定时间内参与。

2.实施调研

自2021年6月15日起，调研团队开始以学校为单位进行深入访谈。经统计，参与座谈的教师总数为138人，参与问卷调查的学生人数为2487人，问卷有效率达到100%。

自2021年7月起，依据访谈获得的信息撰写报告，结合“研问卷”统计软件的数据分析，梳理区域人工智能课程资源的基本情况。

三、结果与分析

（一）装备配置

在校园硬件设施建设和创新实验室建设过程中，15所高中（用学校代码G1—G15表示）均有信息技术机房、通用技术专用教室，且符合现阶段配套标准。具体情况如图1所示。

图1 信息技术/通用技术装备配置情况

调研获悉：60%的高中有单独教学空间及教学设备，G1、G3、G5、G7、G9、G12、G13有市、区级创新实验室11个。其中，G5有图像创新室，匠心创客、低碳创新等个性化创新实验室；G8和G10计划在基础实验室中进行设备补充；G2和G3的人工智能专项教室正在建设中。

由此可见，现阶段15所高中装备配置的主题性、独特性的匹配度差异较大；装备配置层次分明，建设进程存在差异。

（二）教学资源

1.课程资源

除个别民办校以外，各高中学校均能按照课程标准开设有信息技术的必修课程，均开设有电子控制技术等通用技术课程，均能根据实际情况和社会需求自主选择开设选修课程，如图2所示。

图2 信息技术/通用技术开展选修课程情况

调研发现：学校开设最为普遍的是Python编程课程，市、区重点学校都开设有相应的选修课。人工智能课程在学校选修课中的占比为3.7%，占比偏低。传统的机器人、乐高、单片机、Scratch编程、Flash制作等课程，学校选择性开设。G5为“信息化教学”国家级实验校，选修课程丰富多样，有理论提升、兴趣激发、大学先修、竞赛集训等多种类型，包括学生各类研究课题在内的选修课程数达80余个。人工智能课程是相对比较前沿的课程领域，多数学校开设有相关课程，如图3所示。

图3 人工智能课程开展情况

各高中学校相关教师认为需要增加或补充的课程类型情况如图4所示。

图4 需要增加或补充课程类型

由此可见，关于逻辑编程类课程、人工智能基础类应用、物联网基础等课程，不同学校有不同程度的需求，对逻辑编程和人工智能基础类课程需求相对较高。课程建设面临一定困难，主要问题是课时不够，缺少教具支持。

高中学校相关教师认为在校开展人工智能课程所需支持情况，如图5所示。

图5 开展人工智能课程所需支持情况（多选）

学校均提出需要学校资金及相关政府支持，除G1以外，其他学校都需要教具厂家的技术支持。除G1、G2和G9外，其他学校均需获得进一步的教学课程及思路指导等支持。

由此可见，人工智能课程教学资源的来源途径不少；资金和教具等是学校人工智能课程全面开展的显著需求。

2.教师资源

学校均有一定数量的信息技术或通用技术教师。G4有9名教师，G2有外请教师。相关教师专业及学历情况如图6所示。

图6 相关教师专业和学历情况

数据说明相关教师亟待获得人工智能课程的培训学习与专业发展。

3.赛事资源

各高中学校组织学生参与各类信息技术/通用技术赛事次数情况如图7所示。

图7 学生参与各类信息技术/通用技术赛事次数情况

学生获奖情况表明，学校积极组织学生参加信息技术比赛并获得较多成绩。但从问卷统计发现，所谓“成绩优异”或类似比较含糊的描述信息以外，没有办法获得更清晰的具体赛事和奖项信息，无法甄别学生参赛成果的真正差异。从反馈亮点看，G3自主创办的比赛具有校本特色和一定的影响力，也有一所学校从未组织任何学生参加该类比赛，学校之间差距明显。

由此获得的启示是：需要规范性赛事或平台检验人工智能课程的学习效果。

（三）教师素养

1.教师素养基础

区内各高中学校相关教师对人工智能教学内容的了解程度如图8所示。

图8 相关教师对人工智能教学内容的了解程度

大部分教师参加了关于人工智能教学内容专项培训、会议、实践等。G12、G15相关教师囿于教学工作繁重等原因，导致对人工智能教学的内容了解较少。

2.教师素养需求

区内高中学校相关教师认为需要具备的能力情况（以学校为单位统计）如图9所示。

图9 相关教师认为需要具备的能力（多选）

除了G15教师不了解人工智能的相关概念外，其他学校教师对人工智能所需具备的知识有基本认识。其中，对于物联网基础知识与人工智能，教师都认为不仅需要具备基础知识，还要具备应用能力。同时，对图形化编程和机器人设计也具有比较充分的共识。

区内高中学校相关教师认为参加人工智能师训应注重培养教师能力情况（以学校为单位统计）如图10所示。

图10 师训应注重培养教师能力情况（多选）

教师认为人工智能研修应加强独立编程、项目实践、自主学习和教学互动等能力的培养。其中，项目实践能力和自主编程能力尤为重要。教师倾向的研修内容类型与需求情况（以学校为单位统计）如图11所示。

图11 研修内容类型与需求（多选）

可以看出，教师对人工智能课程开发及研修学习的需求较高，其次是人工智能教学工具和思维拓展。教师迫切需要人工智能课程方面的学习与研修，课程开发与资源利用成为人工智能课程建设亟须解决的现实问题。

四、问题与对策

（一）存在问题

1. 对“人工智能”核心概念的界定与理解差异较大

人工智能是研究和利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，解决需要用人类智能才能解决的问题，延伸人的智能的科学。人工智能课程分两类：一是人工智能与人工智能技术教学课程；二是指应用人工智能的技术来解决实际问题的课程。

当前，人工智能课程资源的开发和利用，主要依据学校教学资源与环境进行创设。学校在课程开发、设计、内容选择方面各不相同：有的设置为通识课程，也有的设置为选修课程或竞赛课程；有的注重与信息技术课程、通用技术课程标准的衔接，也有的开设围绕技术路线的实践活动，或以主题单元、以项目形式进行；在学习内容上或侧重算法理解，或侧重编程技能，有些是机器人或开源硬件课程的内容，有些则是突出某项或某几项人工智能技术的体验实践课程。

2. 学校优质人工智能课程资源不足

课程资源主要包括教材和教具两个部分。以高中信息技术学科为例，2019年教育部办公厅印发的《普通高中国家课程教学用书目录（根据2017年版课程标准修订）》中，已列出5套通过审定的选择性必修部分的《人工智能初步》。但直到2020年，学校才能真正选用，且其中大部分都是由公司开发或由大学教授领衔的团队编写的，高中教师很少参与。现有资源亟待增加实践性及生本性，由于供教学使用的实验器材品牌多，大家对人工智能课程的理解与反馈不同，实验效果会有很大差别。平台使用不同，也造成对应的实验教材不统一，给相关课程体系的建立造成较大阻碍。

3. 教师迫切需要获得提升人工智能素养的实践路径

作为全国“双新”示范区之一，区域内高中教师均未经过系统的人工智能教育培训，主要问题为课时少、内容少，尚未形成课程体系。教师培训的教学资源如教材、实验器材也有不统一或不合适等现象。

4.人工智能实验室建设需要进一步规范化

人工智能教育需要有相适应的实验平台与教具。目前，各大人工智能平台都未完全设立针对基础教育的实验接口，且开放平台各有限制，不完全适合课堂教学。建设并形成人工智能实验室以及实验室建设标准，需要整合社会相关资源，由被动转主动，经过较长时间的多方共同建设。

5. 人工智能选修课程的优秀案例缺乏

当前，有参考价值的人工智能实践案例缺乏，能够贴合高中学段学生特点，有效开展的人工智能跨学科项目活动案例更加稀缺。2019年至今，所调查学校关于人工智能的公开研究课仅有2节，这不利于课例经验提炼。怎样将竞赛导向的课程实施与综合素养导向的学生实践相融合，将成为案例研究的重点。

（二）主要对策

1.展开人工智能主题研修，整体提升教师人工智能素养

人工智能的定义混乱与教师的人工智能素养有关，需要各级各类部门积极开展人工智能相关培训、讲座，且该讲座不能仅针对人工智能学科教师，应有目的地融入全体教师的信息化能力提升工程、校长信息化管理能力提升项目等。对人工智能学科的教师，更应提供长期、有效的系统培训。

从2020年开始，杨浦区教育学院组织开展了面向信息技术、通用技术等跨学科教师的人工智能培训课程，包括邀请大学专家开设讲座、针对人工智能开发微项目化的技术课程以及学校间经验交流等方式。同时也邀请学校各级领导与教师参观人工智能企业的相关实验室，加强对人工智能学科现状与发展的认识与理解，为人工智能课程进学校做思想上、理念上、人员上的准备，也为区域内高中学校开设相关课程，学科教师转化相关资源提供可能。

目前，《杨浦区“人工智能教育”教师研修最新规划方案（2021—2024）》已设计完成。该方案将组建一支由教研人员、装备人员、技术人员等协同的培训团队，开展以通识、理论、实操、教学四个模块为内容的区域系统化教师专题研修。通过开展科学、规范和统整的研修活动带动教师专业素质的提升，培养一批具有人工智能课程设计与实施能力的骨干教师和优秀教师。

2.加强人工智能资源研发，持续提升人工智能教学质量

课程资源建设是一个集合性任务，不是人工智能公司单方面努力可以达成的。应根据目标需求，结合大学、中小学和专业机构的多方力量，合作开发与建设。现阶段只有中央电教馆的中小学人工智能课程项目结合了这三方力量，教材的可用性较高。但鉴于涉及的地域范围较广，地区间学生、教师能力差异较大，其积累案例的可复制和可操作性，对上海地区而言偏低。且参与项目的企业数量单一，实验环境个性化体现不足。

因此，开发符合学校学生学情、区域特点的校本、区本学生学习手册是行之有效的途径。可通过制定区域人工智能课程资源建设三年规划，以解决人工智能教学案例缺乏等问题。同时，可在真实研判现有问题与困难的基础上，思考解决方案，推进实验室、师资和课程建设，鼓励教师利用现有的课程资源，再开发、再利用，形成和征集教学实践样例。

3.研制人工智能实验室配置标准，提高人工智能资源利用效能

人工智能实验室建设之所以困难的主要原因是人工智能行业本身没有统一的标准，如各实验平台接口不统一，对中小学没有对应的实验接入等，由此造成中小学人工智能课程仅停留在体验环节。对高中阶段学生而言，实验环境不理想，缺乏挑战的现象尤为突出。

因此，需要各人工智能平台关注中小学人工智能课程的需求，设计并开启相应的接入方案，统一接入标准，为人工智能实验室建设提供既有统一的智能平台，又能结合学校特点的资源配置选择方案。杨浦区教育学院将建设区级层面人工智能实验室，以此统一实验平台、实验环境和实验教材，提供教师相关培训，支持学校教学使用。同时，为有诉求与能力的学校建设具有本校特点的校级人工智能实验室提供咨询和技术支持。

学生发展核心素养是党的教育方针的具体化，是连接宏观教育理念、培养目标与具体教育教学实践的中间环节。其中，信息意识、计算思维、数字化实践能力、信息社会责任是学生需要具备的四个方面的信息技术核心素养。从2019年教育部明确中小学开设人工智能课程至2021的两年里，我们直面课程资源缺乏、教学资源转化困难等现实问题，从区域层面实施集体培训，加强团队教研，论证实验室建设，从个人层面提倡教师积极参与、有效实践。

我们在梳理做法和总结经验的同时，也在积极思考和勇于面对，为人工智能课程资源的开发与利用提供更为明确的路径。面对“双新”背景下高中学生的特点与需求，人工智能课程资源的转化研究将继续推进。