中小学人工智能教育的困境及对策研究

2022-03-22王元臣刘亚欣李志河

教学与管理(理论版) 2022年3期

王元臣刘亚欣李志河

摘要在中小学阶段实施人工智能教育，对提高学生智能素养、普及全民智能教育、培养国家智能人才等具有深远意义。文章首先分析了我国中小学人工智能教育的缘起。分析了现阶段我国中小学人工智能教育所面临的困境，主要包括：国家课程标准值得商榷、配套教材质量良莠不齐、教育师资力量严重匮乏、课程教学方法尚待探索以及人才培养合力尚未凝聚等五个方面。提出了化解困境的应对策略，具体包括：完善课程标准，确保人工智能教育实施的科学性;加强教材建设，打造体系化的人工智能系列教材;依托多元途径，确保师资在数量和质量上双补位;推动教学变革，探索人工智能课程教学的新途径;凝聚培养合力，构建多方协同的教育治理新格局。以期为促进中小学人工智能教育的发展提供有益的借鉴。

关键词人工智能教育课程标准教材建设教育师资中小学

引用格式王元臣，刘亚欣，李志河.中小学人工智能教育的困境及对策研究[J].教学与管理，2022（09）：63-67.

人工智能是一门多学科交叉的前沿学科，主要探究如何应用计算机模拟、仿真和延伸人脑智能[1]。1956年的达特茅斯会议上，与会专家约翰·麦卡锡等人首次提出了“人工智能”的概念[2]。当前，人工智能呈高速增长的态势，全球智能化角逐日趨白热化，我国政府紧跟时代发展的步伐，国务院于2017年颁布了“新一代人工智能发展规划”，对提升学生智能素养、普及全民智能教育、培养国家智能人才等方面影响深远。

一、中小学人工智能教育的缘起

1.智能教育掀起全球发展的热潮

人工智能不仅影响着一个民族高科技产业的发展，更决定着一个国家在全球的竞争格局。因此，世界主要国家争相提出人工智能战略。2019年2月，美国政府颁布了《维护美国人工智能领导力的行政命令》，标志着美国的国家人工智能战略正式出台[3]。同年6月，日本政府制定了《人工智能战略》，旨在建成人工智能强国[4]。2020年2月，欧盟委员会发布了《人工智能白皮书》，意在促进欧洲人工智能的发展等[5]。

从历史角度来看，历经六十余载发展的人工智能已不算是“新兴学科”，然而，它在基础教育领域才刚崭露头角。在中小学阶段设置科学合理的人工智能课程，为贯通式人工智能人才的培养打下坚实的基础，已成为各国的共识。美国在2015年推出了《每个学生都成功法案》，旨在推进K-12各学段囊括人工智能在内的计算机科学教育的发展。其中，“K-12”中的“K”代表幼儿园，即指从幼儿园至中小学阶段的教育[6]，也被国际上称为基础教育阶段。日本文部科学省倡导日本中小学开展以少儿编程为主要内容的STEAM教学，明确提出将与人工智能相关的基础课程（如编程、科普等）均纳入中小学必修课范围[7]。英国政府重视人工智能与中小学STEAM教育的深度融合，并促成中小学校与高等院校协同开展人工智能人才的培养工作[8]。在此背景下，我国政府因势而谋，应势而动，顺势而为，为人工智能人才的培育保驾护航。

2.行业转型政策精准赋能

2015年5月，国务院在印发的《中国制造2025》中描绘了制造强国发展路线图，明确智能制造是制造业转型升级的突破口。2017年2月，教育部等三个部委联合印发了《制造业人才发展规划指南》，文中指出“中小学教育要在实践活动课程、通用技术课程中加强制造业基础知识、能力和观念的启蒙和培养”。因此，加强专业智能人才培养和梯队建设，要从中小学基础教育阶段抓起。

2017年7月，在中共中央、国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中，首次提出“在中小学阶段设置人工智能相关课程”，标志着我国人工智能教育时代已经到来。2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，再次明确“在中小学阶段引入人工智能普及教育”。2019年3月，教育部发布《教育信息化和网络安全工作要点》，进一步重申了我国“推动在中小学阶段设置人工智能相关课程”的必要性，为人工智能教育的顺利实施提供政策支持。

二、中小学人工智能教育面临的困境

人工智能教育在中小学教育领域要实现从“落地生根”到“枝繁叶茂”，将不可避免地面临课程标准、配套教材、师资建设、教学方法和教育治理等诸多的挑战。

1.国家课程标准值得商榷

2003年，我国教育部正式颁布了《普通高中信息技术课程标准（实验）》，“人工智能初步”的内容首次被纳入到信息技术课程中，并以选修模块开设。当前，我国中小学信息技术课程现行的标准为《基础教育信息技术课程标准（2012版）》和《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》，二者均在原有课程标准的基础上做了大幅度修订[9]，主要以信息技术学科四大核心素养以及四个学科大概念为依据，梳理重构了课程理念与设置、教学内容和评价等[10]。其中，四大核心素养与“信息化”和“数字化”相匹配，而人类社会正由信息化、数字化时代迈向智能化时代，那么四大核心素养是否应当带上“智能化”的时代标签呢？再者，四个学科大概念中的“信息意识”和“信息社会责任”属于信息素养的范畴，“计算思维”属于思维素养的范畴，“数字化学习与创新”属于能力素养的范畴，出现“智能素养”的“缺位”。此外，对学科大概念的规划不够明晰，尚需进一步构建现行课程标准以“大概念”为核心的学科知识体系，以便为教师的“教”、学生的“学”和教材的“编”提供参考。2020年5月，教育部制定的《普通高中信息技术课程标准（2020年）》，是在“17版课程标准”的基础上再次进行修订和完善，但仍存在“顶层设计”上的缺陷。例如，课程目标“旨在全面提升高中学生的‘信息素养’”及使学生“成为‘数字化’时代的合格中国公民”[11]，课程目标是否应当与“智能素养”和“智能时代”接轨？此外，人工智能课程与信息技术课程虽已实现了整合，但鉴于人工智能的跨学科特性，下一步是否需要“拔高”人工智能课程的定位，增强其在基础教育课程体系的“附着性”和“渗透性”？这些问题都值得商榷。

2.配套教材质量良莠不齐

课堂教学是实施人工智能教育的重要途径，而教材作为课程教学的根基，承担着正本清源的作用。2018年以来，相继涌现出一批涵盖中小学各学段的人工智能教材。这些教材各具特色，但由于教材的目标定位和编写思路的差异，导致部分教材的系统性和全面性有所欠缺[12]。例如《人工智能试验教材》在内容上偏难且缺乏明确的课程评价体系[13]。《人工智能（初中版）》教材，其内容主要包括人工智能技术原理、问题解决方案的制订、交流与协作等，但是，该套教材整体侧重理论知识，实践操作相对不足，且与教材配套的网络课程资源尚待完善。《人工智能基础（高中版）》教材，整体内容偏重人工智能的算法原理，例如“深度学习”内容等，知识的深度和广度较难兼得，容易导致“见木而不见林”，因此，作为衔接性教材是有所不足的[14]。整体来看，人工智能教材大多忽视了创新意识和创新思维的培养，目标设计与三维课程目标、学科核心素养的结合不够紧密，教学活动与学习评价缺乏精细的安排和多元化的设计，教学内容与人工智能教育未做好衔接，教材存在拼凑和重复等现象。

3.教育师资力量严重匮乏

教育师资是实施人工智能教育的根本保障。目前，人工智能师资力量存在数量与质量上的双重缺失，其问题主要聚焦于三个方面：一是人工智能师资引进乏力。高等院校是人工智能师资的摇篮。由此教育部分别于2019年、2020年，先后批准了35所和180所高校新增设人工智能专业。但开设人工智能專业和类似课程的各大师范高校数量寥寥，且每年本学科的专业技术人才往往向发达区域倾斜，远不能满足全国各地的市场需求[15]。在此情形下，人工智能方面的专业人才更是难以流入到中小学教育领域。二是人工智能教师素质不一。人工智能作为一门多领域交叉的学科，具有复杂性、跨学科性的特点，因此，授课教师需要较高的知识水平和智能素养才能满足教学的需要，然而现有的人工智能教师，其专业知识储备、技术运用水平及教学实践经验参差不齐，整体教学效果自然也不尽如人意。三是人工智能师资队伍建设较为薄弱。目前，我国中小学人工智能教师队伍“成分复杂”，通常以信息技术教师为主，以学科背景不尽相同的STEAM、机器人和创客教师等作为辅助力量，缺乏专业的培训以及共同成长的平台。

4.教学方法尚待探索

中小学人工智能课程具有实践性、发展性和综合性三个特征，因此，教师需要运用恰当的教学方法来保证课程的顺利实施。目前课堂教学实践中，存在着两种“派别”：一种是“知识派”，他们一成不变地运用高校的教学方法，没有将中小学生的年龄特点与学习风格列入考虑范围，忽略了过高的知识门槛带给中小学课堂的“水土不服”。另一种是“体验派”，他们则注重感知和体验，而对人工智能原理的讲授却只是浮光掠影，对智能素养的培养浅尝辄止，虽然课堂氛围活跃，但最终使得学生对于人工智能一知半解。可见，不科学的教学方法往往带来不如人意的教学效果。当前，人工智能课程教学通常采用问题驱动、任务驱动、案例驱动、项目驱动以及体验感知的教学方法。考虑到处于中小学阶段的学生群体，其认知程度、智力水平及知识储备等都存在一定的差异和局限。那么，教师如何使人工智能教学能够深入浅出并体现出学科特性，自然就取决于教学方法的选择了。究竟采用怎样的教学方法，有没有更好的教学方法，仍需教师继续投身于教学实践中，不断改进、优化已有教学方法，尝试和创造教学方法。

5.人才培养合力尚未凝聚

国外开展中小学人工智能教育的实践经验表明，需要社会各方形成共识，凝聚合力，人工智能教育才能有效推进。而现在人工智能人才培养的各方力量“步调各异”，存在三个方面的问题：一是人工智能培育体系尚未健全。虽然，我国人工智能教育已获国家战略支持，但缺乏进一步的政策细化与规定，“领头”有余“牵线”不足，系统化的人工智能培育体系未能成型，多层级培养结构未衔接完善，导致政府、学校、企业、科研机构对自身角色不明确，合作共赢意识不深，资金、教学、产业、科研未形成良好交互的生态系统。二是产教融合浅层化。企业以营利导向为基础，而中小学公益性强，二者由此产生了“温差”，主要体现为“学校热、企业冷”。企业主体地位不突出，参与公开课、教学活动、竞赛、资源库建设的热情不足。二者有机融合不够深入，缺乏长期的协同合作，导致教学目标与产业需求错位，改革创新教学模式孤掌难鸣。三是数据壁垒与信息孤岛阻碍了“官产教学研”的发展。美、英、法、日等人工智能培育体系完善的国家，“官产教学研”环环相扣，形成了多元主体的合作生态链，尤其美国更是致力于建设数据开放政策体系。而我国人工智能教学相关的信息共享平台和教学资源库数量少、交互少，不利于多方数据的整合与开放。

三、中小学人工智能教育的实施对策

针对中小学人工智能教育所面临的诸多挑战，亟需从完善课程标准、加强教材建设、依托多元途径、推动教学变革、凝聚培养合力五个方面发力。

1.完善课程标准，确保人工智能教育实施的科学性

现有的信息技术课程标准应从四个方面进行补充与完善，具体包括：第一，突出课程育人的导向性。面对智能时代，中小学信息技术课程的落脚点不单是“信息扫盲”，其课程目标应由培养“数字土著”转向培养“AI公民”[16]，以培养学生的信息素养（文化素养、信息意识、信息技能）为主，同时应兼顾学生智能素养（智能知识、智能能力、智能态度、智能伦理）与思维素养（计算思维、数据思维、创新思维、跨学科思维等）的培养，充分释放信息技术课程育人的活力与潜力。第二，发挥学科大概念的统摄性。美国的K-12人工智能教育导则给出“感知、表示、推理、学习、自然交互、社会影响”五大概念，每个大概念分别包括基本解释、关键词、分标题、示例、资源、资源期望清单以及学生应该了解什么和能够做什么等内容[17]。我国的课程标准虽然提及“数据、算法、信息系统、社会信息”等学科大概念，但操作性不强。应当构建和完善人工智能课程大概念及其概念体系。这样对学生的知识学习、教师的教学设计、教材的内容编排都有积极的指导意义。第三，突出课程目标的时代性。教育需要面向未来，学校应当培养面向智能时代的专业人才，人工智能课程目标就需要进一步完善，将“智能素养”融入到学科核心素养中，以体现课程目标的时代特性。第四，体现课程的跨学科融合性。人工智能与信息技术课程的整合，两者不是机械的“嫁接”，而是人工智能教育与基础教育课程体系的全方位的融合。人工智能教育倡导跨学科学习，需加强人工智能教学内容与数学、物理等学科知识的“渗透”，不应将人工智能教学放在“信息技术”的“篮子”里。

2.加强教材建设，打造体系化的人工智能教育系列教材

针对人工智能教材建设过程中存在的问题，需从三个方面进行完善：第一，做好各学段螺旋式的知识衔接。统筹整体布局，规划连贯脉络，从易到难，层层递进，符合教育教学规律和学生的认知发展规律。人工智能知识内容庞杂艰深，教材内容设计应当以人工智能大概念为统摄，精准构建教材的知识体系，科学把控学科知识的难易程度，以科学性、系统性、实用性和趣味性作为教学内容设计的基本原则，按照“感知、理解、应用、创造”的螺旋式上升路径，突破学段衔接壁垒，构建贯通基础教育阶段的一体化的教材体系。第二，兼顾教材知识的深度和广度。人工智能的知识复杂性决定了教材内容编写的取与舍，根据学段特点规划教学内容，巧设逻辑主线，深挖学科知识。同时，人工智能的学科交叉性决定了教材知识内容的跨学科性，相关学科知识之间发生有机联系，为学生拓展更广阔的视野。第三，彰显教材育人本质与人文精神。教材编写可选取人工智能应用安全与道德的内容，贴近学生的生活世界与精神世界，激发学生更浓厚的兴趣，为迎接人机协同共生的新未来做好准备;引导学生厚植文化底蕴和学生对技术理性与人本价值的双重思考，充分发挥教材的育人功能，构建带有新时代中国特色的人工智能教材体系。

3.依托多元途径，确保师资在数量和质量上双补位

当前，解决中小学人工智能师资队伍短缺问题和提升在职教师自身专业素质水平的主要途径有：一是广纳人才，适时补充师资力量。中小学校与师范院校、科研机构和人工智能企业对接，实施引“智”计划，建立智能人才引进机制，例如，学校可作为人工智能专业学生的实训与就业基地，与师范院校联合培养人工智能人才;学校可邀请从科研一线退出的科研人员参与人工智能课程的教学。二是赋权增能，是教师自我更新的过程。教师的赋权增能，要求学校既能“赋予教师相应的权利”，又能“相信教师有专业能力”，弥补教师的主体地位和应然定位之间的落差，使教师在教学与管理中拥有较多的自主性和灵活性，为教师专业化发展扫清障碍。三是校本研修，是拓展教师专业发展的新途径。学校依托自身的优势，以信息技术教师、STEAM教师、创客教师等教师为主体，组建“学习共同体”，建设校本人工智能教学资源和学习资源，如开发人工智能课程体系、构建教学系统平台、实施在线课程等。四是同侪互助，是教师培训的有效策略。构建“同侪互助共同体”，挑选人工智能教学专家型教师，定期举办人工智能教育的专题讲座、教研活动等，促进教师共同成长，最终形成集群化优势。五是课堂观察，是新手教师自我培训的有效手段。新手教师可采用主题性观察和跟踪式观察结合的策略，强化教师的教学实践反思和角色认同意识，提升自身的专业发展能力[18]。六是主题式培训，是提升教师专业素养的有效路径。学校应当常态化开展人工智能主题式的线上课程培训和线下学习活动，促进人工智能教师专业能力的提升。

4.推动教学变革，探索人工智能课程教学的新途径

大概念（Big Concepts）是学科领域中最核心和最具价值的内容，是学科知识网络的“锚点”，使知识组块之间产生有机联系。2018年1月，人民教育出版社出版的《普通高中课程方案（2017年版）》，提出各学科课程标准都要“精选学科内容，以学科大概念为核心，使课程内容结构化”。可见，学科大概念教学已成为教学改革与课程创新的着力点。李松林以小学数学“不规则平面图形”为例，提出以“大概念”为核心的整合性教学模式，从大概念的“确定、外显、活化、建构、评价”五个维度来设计教学环节[19]。李春艳基于“大概念”视角，通过“确定单元组织核心、梳理单元大概念体系、确定教学设计思维路径”三个环节，进行中学地理的单元教学设计[20]。刘忠鑫等人聚焦“运动项目具有共性和个性”大概念，分析大概念的层级结构，以“超越器械”大概念为例，设计了面向初二年级学生的单元教学样例[21]。孙阳菊基于“大概念”视角，以“戏剧节项目式学习”为例，进行项目式教学设计[22]。由此可见，“大概念”引领下的整合性教学、单元教学、项目式教学等教学模式，亦可为人工智能教学的有效开展和学科核心素养的落地，提供有力抓手。

5.凝聚培养合力，构建多方协同的教育治理新格局

从布尔迪厄场域理论视角分析，学校教育作为正统教育，是适龄学生接受教育的“主场域”，政府作为“权力场域”，通过“场域法则”支配其他子场域。实施中小学人工智能教育，需要由政府部门主导，以学校为主力，联合社会各界力量（科研院所、科技公司等）协同开展“人工智能教育融合应用培育行动”，构建多方协同联动的教育治理新格局（如图1）。

第一，政府要做好制度的顶层设计，出台系列人工智能教育政策“组合拳”，形成政策合力，以制度为引领、舆论调适和教育调适三种路径，确保“学校场域”作为人工智能人才培养的主体地位，以政策精准赋能来保障人工智能教育事业稳健发展。第二，中小学校应邀请科研院所、科技公司和高等院校等，共同参与人工智能教育课程体系的“顶层设计”，携手推动课程标准、教学方案、管理模式的创新，以方针政策及产业实际为依据，实现人工智能教育的因时而动，因势而新。第三，以政府的精准政策加持，推动校企之间可持续的人工智能教育科研事业合作，推进全国中小学校数据安全防控和隐患治理的双重预防机制，构筑校园数据安全的根基，深化校企合作实现产学双赢。第四，在“学校场域”中，以智能技术等为代表的“技术资本”，赋能治理场域，增能“教学场域”和“学习场域”，重塑场域内的师生、生生及其与环境的关系。技术资本加速融入教学与学习过程，颠覆教学应用场景和重构教学模式。第五，建立统筹机制，促进“官产学研”合作。整合各场域的优势资源，打通数据壁垒连接数据孤岛，凝聚教育共识，形成培养合力。例如科技公司擅长撷取数据信息，可将其技术优势应用于学生课堂参与情况的监测、在线学习行为的分析等方面，为基础教育的管理部门提供决策参考。

总而言之，人工智能对中小学生的教育价值是不言而喻的，成功的人工智能教育不仅能够满足学生发展的需要，对于学生思维水平、核心素养和综合能力的培育也大有裨益。但目前来看，我国中小学人工智能教育在课程设置、教学模式以及基础设施等方面与国外相比还有较大的差距，因此，这仍需要国家、学校和社会各界力量进行长期不懈地探索、研究和实践，充分挖掘知識与人才资源，建立多方协同、统筹兼顾的新机制，才能为我国人工智能重大战略的落地实施提供强有力的支撑。

参考文献

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