我国中小学人工智能教育研究现状与趋势——基于CNKI中文文献的可视化分析

谢惜珍 盛 瑶 黄德财 陈 莉

（江西师范大学 新闻与传播学院，江西 南昌 330022）

近年来，伴随着人工智能技术的迅猛发展，国家和各省市着手规划和开展中小学人工智能教育。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中指出，要在中小学阶段设置人工智能相关课程和开展人工智能竞赛，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与编程教学等[1]。2018年，教育部印发的《教育信息化2.0 行动计划》通知中提到，要“完善中小学人工智能课程方案、标准和内容”。[2]2019年，教育部印发的《2019年教育信息化和网络安全工作要点》中指出：“要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。”[3]在国家政策的引领下，多个省市逐步出台相关政策，设置课程，开发教材。目前，我国在中小学阶段开展人工智能教育尚处于探索期，亟待从当前的研究和实践中探索未来中小学人工智能教育的发展方向。本研究使用SATI 在线分析和Cite Space 5.7.R5W 软件对中小学人工智能教育研究的文献进行统计与梳理，采用文献分析法和定量研究法对该领域的总体发展趋势、文献来源、机构分布、关键词共现网络、关键词聚类和关键词时区图等方面进行研究，从数据与图谱中分析我国中小学人工智能教育的现状、问题和发展趋势，以期为我国中小学人工智能教育的研究提供参考和借鉴。

一、文献来源与分布

（一）文献来源

（二）文献分布

对不同年份的发文数量进行统计，如图1 所示。从文献数量与年份的分布来看，2017年及其之前的年份中相关研究较少，自2017年开始，有关中小学人工智能教育的文献数量呈较大幅度增加，尤其在2020年达到了110 篇的峰值，这与我国颁布的相关政策有关，如2017年7月《新一代人工智能发展规划》的颁布，标志着我国中小学人工智能教育的正式展开。在国家政策的引领下，一线教师和相关研究领域的学者更加关注中小学人工智能教育，从理论研究和教学实践多方面、深层次探讨人工智能教育的发展路径。

图1 发文量随年份变化图

通过SATI 在线分析，对检索到的文献进行文献来源分析，结果见表1。从文献来源分布来看，通过对中小学人工智能教育文献来源期刊及载文量进行分析，得到载文量排名前20 位的期刊。由表1 可知，中小学信息技术教学领域和数字化、信息化教学领域的期刊在中小学人工智能教育中发挥着“领头羊”的作用，其中不乏一线教师对人工智能教育的思考，涵盖丰富的实践教学案例，我国相关领域的学者也对人工智能教育开展了研究，让实践经验与理论指导更加紧密结合，从而形成良性的教学—研究循环。

表1 载文量排名前20 位的期刊及载文情况

根据发文机构的关注度，本研究选取发文量在3 篇以上的机构，如表2 所示，北京地区的高校、科研机构和中小学校对中小学人工智能教育的关注度较高，反映出首都地区优越的教育环境和政策落地的先发优势，因此也成为人工智能教育改革的重要风向标。此外，江苏师范大学和西北师范大学也紧随其后，其中西北师范大学设立了我国第一个智能教育博士点，可见我国高校正尝试从高等教育发力探索开展人工智能教育的途径。

表2 发文量在3 篇及以上的机构分布

二、研究过程

（一）研究热点

关键词是文章主题与内容的高度凝练与概括,高频关键词则代表了某一领域的研究热点。本研究选取关键词作为分析节点,时间间隔为一年，分析项目选择方法为“Top N=50”，关键词显示的阈值调为10，生成了关键词共现网络图谱（如图2）。图中每一个圆形节点代表一个关键词,频次越高则圆圈越大，连线的密集程度则代表着关键词间相互联系的密切程度。图2 中的热点词汇包括“人工智能”“中小学”“机器人”“人工智能课程”“人工智能技术”“创客教育”等。为了更好归纳高频关键词，将频次排名位于前十五的关键词列于表3 中。此外，节点中介中心性大于0.1，说明该节点在整体网络中的位置越重要。中介中心性大于0.1 的关键词有“人工智能”“人工智能教育”“中小学”“机器人”“人工智能课程”“机器人教育”“人工智能技术”“中小学信息技术课程”。可见，中介中心性大于0.1 的关键词与频次排名前几位的关键词基本一致，它们是我国中小学人工智能教育的重点内容。其中，创客教育、编程、信息素养等也是中小学人工智能教育重点关注的内容，将人工智能教育融入这些内容，体现了我国中小学人工智能教育的发展特色。

根据图2 和表3 可将关键词的内容归纳为个三个方面：

表3 频次位于前十五的关键词及频次

图2 关键词共现网络图谱

1.人工智能教育。主要体现在人工智能课程的形式和人工智能技术两方面。人工智能课程开展的形式有以下三种：第一种是单独开设一门人工智能课程，编制或使用专门的“人工智能教材”来上课，学习的内容也与人工智能知识相关[4]；第二种是将人工智能内容与其他相关课程内容相融合，在这些课程中涉及人工智能的内容，包括信息技术课、机器人课程、计算思维教育、编程教学、STEAM 教育和创客教育等[5]；第三种是将人工智能与其他学科进行跨学科课程设计，如与语文、数学、生物和化学等学科内容结合[5]。人工智能教育的关键技术则包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、人机交互和机器人。[6]

2.机器人教育。“机器人教育是指学习、利用机器人，优化教育效果及师生劳动方式的理论与实践。”[7]我国中小学机器人教育大部分是通过学校采购机器人设备和器材，如锻炼动手能力的Arduino 机器人、程序开发Raspberry Pi 机器人和功能性机器人，再由信息技术课程教师指导学生组装、编程机器人，并参加机器人相关的竞赛。[8]随着智能技术和设备的进步，还可借助图形化编程软件Dobot Block 及其内部嵌入的人工智能模块接口，实现机器人自动识别货物并将其安放到指定位置[9]。

3.编程和创客教育。学习人工智能技术知识时，需要通过编程来实现对智能机器的控制，所以编程教育也成为人工智能教育中重要的环节。麻省理工学院开发的青少年编程工具Scratch、APP Inventor 和我国本土研发的编程猫等工具，为低年龄学段的学生提供了趣味编程，能让学生在实现编程创作乐趣的同时也逐渐接触人工智能知识。我国高中信息技术课程的编程语言从Prolog 语言更替为在人工智能应用范围更广的Python 语言，为学生进一步学习人工智能打下基础。创客的兴起让创客教育成为技术教育的聚集地，信息技术课程和创客教育旨在培养学生的创新创造和动手能力，与人工智能教育旨在培养学生的创新、创造思想相契合。

讲到汽车市场的起伏，我们也并不担心，因为：第一，汽车技术本身正在快速升级，麦格纳机电智能系统已经在技术储备方面大大超出了同业；第二点，即便有所波动，但是汽车电子化和智能化的趋势不会变；最后，其实当市场在下滑的时候，对于那些真正的强者反而意味着更多机遇，因为市场有可能出现新一轮洗牌过程。

（二）研究领域

关键词聚类分析是通过统计学方法，将关键词的共现网络关系简化为数目相对较少的聚类的过程，以了解本领域的热点研究范围。本研究使用Log-likelihood ratio(LLR)算法进行聚类统计,得到了聚类数量为10 的知识图谱（如图3）。在该聚类图中，Q=0.5032>0.3，S=0.8072>0.7，所以该聚类是显著的和令人信服的。可将聚类的结果划分为四大领域，分别是人工智能技术、机器人教育、中小学智慧教育和中小学人工智能课程。

图3 关键词聚类网络图谱

1.与人工智能技术相关的有2 个聚类，分别是#0 人工智能和#9 问题解决。主题词包括“问题解决”“Prolog语言”“专家系统”“知识表示”等。其中，Prolog 不仅是一种逻辑型人工智能程序设计语言，也是问题求解的工具，有学者研究如何开展Prolog 教学，将“人工智能初步”知识点与 Prolog 语言的联系进行归纳，并设计教学案例[10]。此外，这些主题词大多是人工智能应用的具体技术，在中小学人工智能教育中，学习人工智能技术不仅能让学生体会使用人工智能技术解决问题的过程和方法，也为后续的深入学习打下基础。

2.与机器人教育相关的有3 个聚类，分别是#2 机器人、#3 机器人教育、#7 智能机器人。主题词包括“机器人”“教学”“创新教育”“机器人教育”等。该聚类领域与关键词突现一致，该研究领域主要体现在中小学机器人的课程设计中，如将课程分为初、中、高三大阶段，内容涵盖程序设计的基本结构和机器人操作[11]。除此之外，该领域的研究还聚焦STEAM 教育理念下的人工智能课程设计、基于STEAM 教育的中小学人工智能教育模式以及创客课程建设[12]。可见我国机器人教育、STEAM 教育和创客教育这三者与人工智能教育有着紧密的联系，它们也是我国目前开展人工智能教育的主要形式。

3.与中小学智慧教育相关的有2 个聚类，分别是#4智慧教育和#6 中小学教育。主题词包括“智慧教育”“大数据”“人工智能技术”“创新实验室”等。智慧教育就是通过人机协同作用来优化教学过程和促进学习者更好发展的一种未来教育范式[13]。通过使用人工智能技术、AR、VR 等技术来构建学习场景、实时交互，提升智慧教育的质量，同时智慧教育的发展又能为中小学人工智能教育提供更有利的环境、资源和平台等。

4.与中小学人工智能课程相关的有3 个聚类，分别是#1 人工智能课程、#5 中小学信息技术课程、#8 校本课程。主题词包括人工智能课程、人工智能应用、中小学信息技术课程、校本课程、图形化编程等。目前在小学和初中阶段，国家尚未明确人工智能教育相关课程标准，所以总体来看，人工智能在中小学尚属于选修内容，主要在校本课程和信息技术课程中开展，如北京宏志中学等以Kitten block 软件的体验型人工智能校本课程，使学生完成语音识别、人脸识别和机器学习的轻量化学习[14]。深圳市高级中学开设基于AI 创新实验室的综合性探究活动课程，为学生分层教学提供了有效课程机制[15]。

（三）研究趋势

在关键词聚类的基础上，以一年作为时间间隔片段，利用Time View 功能制作出关键词时区图谱，如图4所示。

图4 关键词时区图谱

根据时区图可将我国中小学人工智能教育划分为以下三个阶段：

1.中小学人工智能教育初探期（2002—2010年）

2001年6月，教育部印发了《基础教育课程改革纲要（试行）》的通知，将信息技术教育设置为小学、初中和高中的必修课程。随后在2003年教育部颁布的《普通高中技术课程标准（实验）》中，把“人工智能初步”和“简易机器人制作”设为技术领域的选修模块,这表明我国开始逐步普及和推广人工智能和机器人教育。在此背景下，人工智能教育在机器人教育、人工智能课程和信息技术课程等相关课程的开设中不断发展。这一时期主要探讨中小学机器人教育和高中人工智能教育课程，涌现了较丰富的教学案例，但由于当时技术的发展还未成熟，相关的配套措施还不完善，以致出现课程性质不明确、师资力量不足、外部环境不容乐观等问题。所以这一时期的中小学人工智能教育是以课程标准为导向，主要面向高中学生开展人工智能教学。

2.中小学人工智能教育滞缓期（2011—2016年）

在这个时期，有关中小学人工智能教育的研究数量减少，发文量和关键词频次有所下降。我国自2003年发布《普通高中技术课程标准（实验）》以来，在其后5～6年，中小学人工智能教育受到较多的关注，一线教师积极进行教学实践。但受限于当时人工智能技术在我国的应用水平，以及相关教学资源的匮乏，我国学界和一线教师对中小学人工智能教育的探索逐渐减少。该时期研究内容和频率较少，有关研究基本延续了上一时期的高频研究内容，包括编程、机器人教育、创客教育等，彼时与人工智能教育直接相关的政策文件还未出台，所以中小学人工智能教育仍处于缓慢的探索期当中。

3.中小学人工智能教育发展期（2017—2021年）

2017年被誉为“人工智能元年”，在这一年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出：“在中小学阶段设置人工智能相关课程和开展人工智能竞赛，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与编程教学等。”这是我国首次提出开展中小学人工智能教育，中小学人工智能教育正式拉开了帷幕。2018年1月，《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》不仅在必修一“数据与计算”中纳入了人工智能的相关内容，还将“人工智能初步”列为选择性必修模块内容。在政策和课程标准的指引下，我国中小学人工智能教育的相关研究迅速发展，总体研究类型可概括为三类。第一类研究是有关中小学人工智能教育课程的设计与实施，此类研究数量明显多于前期同类研究，以实践教学结合理论阐述为主，如人大附中开创的人工智能教育STEAM 金字塔模式；上海市浦东新区将中小学人工智能教育分为融入课程、科普主题、学科开展、兴趣社团、竞赛活动五种形式。第二类研究是关于人工智能教材的研究，由于相关政策和课标的相继发布，各地纷纷实施相关举措，中小学人工智能教材也在不断更新发展，对教材的比较和分析也成为人工智能教育研究的关注点。第三类是与人工智能教育相关的内容定位研究，因人工智能具有跨学科的特点，课程定位容易模糊，常见与机器人教育、STEAM 教育、计算思维和编程教育混淆，因此“教什么”也是大家关注的重点。如中小学人工智能教育可依据学生的发展水平分为感悟、体验和创造，并设计不同水平的教学内容；也可将人工智能课程分为基础、核心与进阶三个层次。总之，我国对中小学人工智能教学内容的探索仍在不断开展中。

三、建议和展望

通过对我国中小学人工智能教育近二十年来的梳理与分析，可以看出相关研究基本呈稳定向上发展的趋势，但顶层设计研究相对较少，未形成统一、完备的中小学人工智能教育体系，没有一套国家标准的规范化的操作指标，缺少专业的师资力量，课程内容定位模糊，相关研究还处于探索阶段。所以还需从顶层到底层清晰规划，完善学科设置，强化师资培养，进一步深入探索中小学人工智能教育的实施路径。

（一）政府进行顶层规划，联合多方合作研究

纵观我国中小学人工智能教育发展，各地多以校本课程的形式开展人工智能教育，虽各有特色，但未能明确指出我国中小学人工智能教育的一条发展主线和实施底线。所以我国政府部门需制定相应的课程标准，联合相关的科研机构、高校专家学者、科技企业以及中小学教师开展合作研究，加强信息技术课程中人工智能内容的建设，从教学内容、教学目标、技术研发、资源设计等方面进行设计与开发，将优质内容合理整合，形成规范化与系统化的人工智能教育教学体系。积极借鉴国际上开展人工智能教学的优势国家，如美国及欧洲等国，通过比较与分析，结合我国实际的学情，探索适合我国中小学的人工智能教育内容。

（二）学校依据自身发展特色，开展融合式与跨学科的人工智能教育

通过对文献的梳理中发现，我国开展人工智能教育多与机器人教育、信息技术课程、创客教育、STEAM 教育、编程教育、计算思维等内容相联系，而这些内容中或多或少都体现出了人工智能教育的相关特征，如通过编程和计算思维强化逻辑思维能力，在创客教育中激发创造力和动手操作能力等。所以在现有课程的基础上，适当将人工智能教育与现有的课程体系相融合，将能更好、更快探索发展之道。此外，基于人工智能的跨学科特性，决定了人工智能教育可通过跨学科整合来实现其教育功能的最大化。如在数学、物理、生物等学科融合相应的人工智能知识，在数学教学中渗透人工智能中的概率等知识，在智能设备中讲解其中蕴含的光学、运动学知识，在生物学中将人类神经元与人工神经网络进行比较，等等。

（三）加强师资培养，共建共享资源

在职前教育培养方面，师范类高校可以尝试开设人工智能教育师范类专业，通过师范院校培养人工智能相关人才，经过资格考试和系统培训后可为我国中小学人工智能教育持续输出人才，有利于长远发展。在职后教育发展方面，首先需要开展大规模在职教师培训活动，如参加各类教研、“国培”“省培”等，提升教师专业技能，拓展教师发展视野。中小学校可与高校合作，鼓励教师参加相关线上和线下课程，让教师在高校教师的指导下进行教育活动和科研探究，鼓励教师将优秀的中小学人工智能教育案例进行参展和评比，让教师在分享、交流与合作中学习先进的教育理念，提升教学水平。中小学还可以聘请相关技术与教育专家参与到中小学人工智能教育体系中来，包括从课程的设计、开发、实施与评价等方面，也能促进教师的技术能力的提升。

（四）教师选取合适的资源，探索相适应的教学方法

教师是教学过程中十分重要的要素，没有教师的现代化，就没有教育的现代化。首先，中小学人工智能教育是一门理论与实践并重的学科，其中实践在课程中占据较大比重，所以教师依据合适的教学资源并采用恰当的教学方法，将取得事半功倍的效果。当前中小学人工智能课程存在着资源短缺、案例不足的情况，教师可积极参与高校、各教育单位开展的人工智能课程培训，主动学习相关课程与教学案例，提升自身技术水平；其次，教师可在课前对人工智能教材进行研读，比较不同教材的编写特色与优缺点，取长补短，选取适合本学段学生认知基础的内容进行教学，如小学以感知类内容为主，初中以体验类内容为主，高中以创新类内容为主，激发学生的学习兴趣；最后，教师可通过参与人工智能教学评比活动，如各类“精品课”“优课”，与同行教师进行交流，积累教学素材，获得教学灵感。

四、总结

中小学人工智能教育体系的完善需要从政府、企业、科研院所、社会、中小学校、教师等多方着手，共同努力，才能紧跟人工智能时代发展的步伐。在开设相关课程的过程中，需要综合考虑多种因素，包括内容的编排与设计等均需符合学生的认知发展规律。重点关注用技术赋能教师专业发展，从而促进人工智能教育的发展，通过共建共享资源打造人工智能教育的实践资源库，以学生为主体，真正实现创新型人才的培养。此外，还应注重采用多样化评价手段，联络学校、家长、企业等多方主体对学生进行多维评价，为人工智能教育的全面发展提供保障。