日本人工智能教育战略行动述评

康乐 姚凯博

摘   要：日本政府在2021年6月出台《AI战略2021》，将“人工智能与教育改革”放到战略首位。日本重视将数学、数据科学和人工智能教育深度融合作为“社会5.0”时代的教育模式。其AI教育战略覆盖全部教育阶段，计划用10年时间实现国民整体人工智能水平的提高。文章分析日本人工智能教育战略的目标与行动框架，发现日本既强调发展普及化的全民人工智能教育，又重视高端AI技术人才的培养与吸引;AI教育战略行动基本覆盖全部教育阶段;鼓励不同类型、多层次的教育机构结合自身定位与特色开展AI教育;涵盖各种类型层次教育机构的AI教育支持模式，有利于AI教育的普及化与个性化的有机统一。同时，日本AI教育存在一些问题，包括将AI教育等同于计算机教育与编程教育，未能凸显AI教育特色;中小学阶段AI教育教学缺少细分的课程标准;少有大学深耕“AI+专业”的人才培养模式等。

关键词：日本  人工智能  人工智能教育  教育战略  教育改革

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，世界各国积极布局AI技术和相关产业，将促进其发展视为增强国家竞争力的重要战略。2016年至今，美国、中国、日本、英国等国纷纷实施推广AI教育的战略与政策。国内外对AI教育的研究热度逐渐升高，但研究主要集中于AI技术在教育领域中的应用，包括基于智能感知、数据决策技术、机器学习、智能工具等AI技术赋能教育变革。从国际比较的视角，聚焦国内外AI教育战略与政策的研究并不多见。刘进等在研究中对美国、英国、加拿大、中国的AI人才培养政策进行归纳性分析与比较，认为全球人工智能竞争的核心是人才存量与人才质量，关键是人才培养能力和水平的竞争，建议在政府主导下充分发挥高校人工智能人才培养职能、健全人工智能人才培养政策体系。[1]2021年9月，美国安全与新兴技术研究中心发布的研究报告《中美AI教育的比较评价》（AI Education in China and the United State： A Comparative Assessment），分析了美国和中国推广AI教育的优势及遇到的障碍，认为美国将AI教育纳入培养渠道的工作成效良莠不齐，暂未形成国家层面的统一标准，而中国由教育部统一推动的方式可能更有助于扩大AI教育的实施范围。[2]2022年3月，腾讯教育联合中国教育科学研究院、华东师范大学发布《2022年人工智能教育蓝皮书》，旨在为未来人工智能教育落地提供有效的路径参考。该报告建议从国家战略角度出发对AI教育进行顶层设计，再根据地区差异协调发展;计划于2025年前实现在高中、大学普及AI基础知识教学，力争在社会各个领域都有懂AI的复合型人才。[3]

日本是世界上AI技术发展水平较高的国家之一，日本政府将培养AI人才视为重要紧迫的课题与长期实施的教育战略，试图以此在世界范围特别是亚洲地区形成国际影响力。日本政府将AI教育覆盖全部教育阶段，重视将数学、数据科学和AI教育融合形成适应“社会5.0”时代的教育模式，具有一定特色。鉴于此，本文分析日本人工智能教育战略的目标与行动框架、优势与不足，以期为我国人工智能教育战略的政策制定者与教育实践者提供参考。本文探讨的AI教育主要指向人工智能的学习层面，是指在不同学习阶段以AI为学习内容、提升个体AI素养的教学与培训。

一、日本AI战略概述

2016年1月，日本内阁会议通过了“第五期科学技术基本计划”，该计划为激起社会变化、引领时代变革，提出在2030年进入超智能社会即“社会 5.0”的构想，旨在建设更加智能化的社会形态。人工智能正是实现“社会5.0”的关键支柱。[4]三年后，日本内阁府通过分析研判，认为日本的AI发展速度不够快，AI技术与其他技术领域的耦合不够深，故而于2019年6月发布《AI战略2019》。该战略从4个维度提出智能时代的战略目标，即教育改革、研发体系建设、社会基础设施建设、数据关联基础设施建设。该战略计划在2025年前，实现在高中、大学普及AI基础知识教学、培养能将AI知识用于其他领域的复合型人才、为民众提供有关数据科学等的继续教育机会等战略目标。[5]

日本在2020年6月和2021年5月对《AI战略2019》进行监测，结果表明战略进展率约在87%～90%，各项措施基本按计划实施，但是人才培养、产业竞争力、多样性的可持续发展社会、研究开发等方面的实施进展仍未达到预期。[6]新冠肺炎疫情在日本的持续蔓延，暴露出政府和社会数字化转型迟滞、民众AI能力欠缺等问题。应对紧急事态的数据协作不健全、数据访问制度不完备等问题，又进一步导致《AI战略2019》的实施有所延迟。

为进一步确保国家战略目标的实现，日本政府对《AI战略2019》进行总结与调整，于2021年6月出台了《AI战略2021》。该战略旨在通过实现“社会 5.0”的目标，为解决重要的全球问题及日本自身社会问题贡献方案。“人工智能与教育改革”在新战略中被提到了首位。具体战略目标如图1所示。

二、总体目标与行动框架

（一）AI教育战略总体目标

在《AI战略2021》中，“人工智能与教育改革”的总体目标共分为三个级别，即每年培养2，000位高端AI人才（其中顶尖人才100人/年），每年培养25万应用型AI人才，以及涵盖全部高校毕业生、中小学毕业生的全民AI目标。具体目标如图2所示。

日本计划使所有高校毕业生都掌握数学、数据科学、人工智能的基础知识。针对部分高校毕业生，要求其掌握更高级的人工智能专业知识，并能运用专业知识解决实际问题，成为AI应用型人才。日本计划在2025年使高校培养的AI应用型人才数量达到每年25万人，占全部毕业生的50%。

（二）中小學阶段AI教育战略行动6D2F5B30-4558-411E-B5A5-D6B37080DA24

在2016年6月出台的《日本再兴战略2016》中，日本提出在基础教育中普及人工智能的战略愿景，即“在基础教育阶段，将编程教育、科普教育等与人工智能相关的基础课程纳入中小学必修课范围，要求每个学生养成理解、运用信息技术和数据的素养”[8]。近些年，日本中小学普遍开展了以编程教育为主要内容的AI教育，重点是通过体验编程，让学生形成超智能时代公民所需要的编程思维，培养学生理解、运用信息技术和数据的能力。[9]

日本文部科学省规定从2020年起正式将编程纳入教学大纲。新教学大纲要求在其中加入小学编程教育的学科课程有算术、理科和综合学习。其他非专业学科课程在具体的教学与学习过程中，也应将编程体验与编程学习融入其中。在各学科课程开课之前，学校需要对学生开展编程基础的相关课程教学，或在新教学大纲规定的课程之外，对学生进行额外的编程教育补充学习。[10]考虑到中小学校分管AI教育的管理者、参与AI课程教学的师资缺乏等问题，《AI战略2021》中提出要保證每所高中至少有1名AI专业人才，每4所中小学至少有1名AI专业人才负责人工智能教育教学，保证每一名学生具备AI学习环境。

从大规模布局中小学AI教育的战略行动中可以看出，日本计划提升未来国民的信息技术素养，在小学、中学阶段循序渐进、逐步加大课程难度，同时避免对现阶段其他课程产生冲击或对现有学业产生额外负担。从软硬件投入情况来看，中小学阶段的AI教育不只是让AI技能学习停留在书本上，而是将其落实到实践操作中，确保学生学有所用。

（三）高等教育阶段AI教育战略行动

日本计划使全部的高校毕业生都学习基础的AI专业知识、数理知识，具备基本的信息技术能力。除此之外，人文社会科学学科的毕业生也要具备在智能社会运用人工智能、数据分析等技术解决问题的能力。为了实现目标，日本文部科学省提出了对应的培养方案。方案五大方向——学习基本信息知识、构建数学思维、信息与通信技术（ICT）、为未来社会培养高科技人才、考试与就职如表1所示。

2021年，文部科学省为落实《AI战略2021》，实施了“数学、数据科学、人工智能高等教育认证计划”（Approved Program for Mathematics，Data Science and AI Smart Higher Education，MDASH）。该计划旨在顺应数字社会人工智能发展趋势，提升高等教育阶段学生掌握AI的知识与能力，培养大批AI人才。

文部科学省采取“一项计划，两种版本”的认证体系，第一种为MDASH认证，第二种为“MDASH+”认证。“MDASH+”认证体系是MDASH认证体系的升级版，即在满足基本条件的基础之上，从获得MDASH认证的高校中再遴选出一批具有行业特色并且深耕AI校企合作的高校。这反映出日本在开展基础AI教育的同时，也重视对AI高端人才、应用型人才的培养。

1. MDASH认证

MDASH认证包括以下条件：其一，必须是大学、高等专门学校、短期大学开设的正式课程;其二，要广泛覆盖在校学生（鼓励全员覆盖）;其三，制定公开的人工智能专业人才培养计划，并向社会公开;其四，培养计划高度采纳学生意见，保证开设课程不与现实应用脱节;其五，及时公布学生的修读情况以及专业设置情况等。从认证条件来看，MDASH认证虽然并未对课程内容、人才培养要求等方面做出详细规定，但在学校类型多样化、学生覆盖广度方面有明确规定，可见此计划契合日本AI教育的核心政策目标，即实现更广泛的全民AI通识教育。

MDASH认证流程为“高校申请、官方评价”制度。每所准备申请MDASH体系认证的高校都需要准备一份人工智能教育的培养方案、特色计划等申请资料，由评价委员会决定是否可以通过认证。认证通过后，有效期为5年。MDASH体系实行“动态名单制”，每年2月开放申请，7月公布结果，动态增补名单。这有利于保证教育质量并增加各类学校申请机会。文部科学省于2021年7月完成第一批认证，共有78所高校入选（见表2）。

获得认证的学校既有东京大学、北海道大学、早稻田大学等顶尖研究型大学，也包括一大批普通的国公立大学、私立大学、高等专门学校以及短期大学。这些入选大学的AI教育方案普遍具有自身特色。例如，北海道医疗大学提出《以学生为本，使用自主开发的人工智能教育体系培养人才》的方案——以“专业+AI”相结合的模式，在全校范围内实施“数学、数据科学、AI教育计划”;以学院（学部）为单位自主开发适合各学院特色的AI教育模式;通过“产学连携”的方式，深化AI教育是为实践做准备的理念，加速推动人工智能医疗事业的发展。[13]又如，久留米工业大学制定了“贯穿本科AI教育培养计划”（见图3），该计划预期于2023年达到新生100%接受AI教育;通过加强与地区合作、校企合作，培养一批有能力通过AI技术解决区域经济社会发展问题的人才。[14]

2. “MDASH+”认证

相较MDASH认证体系对课程水平和质量并没有具体的量化要求，升级版的“MDASH+”认证体系在AI教育的课程质量、产教融合、人才培养特色等方面，弥补了MDASH认证体系的不足。

申请“MDASH+”认证的高校除了满足原有体系的申请条件，还需要满足以下两个条件：一是必修AI相关专业课的学生人数占全校总人数50%以上并通过考试，在申请时，计划3年内达到目标的学校也被视为满足条件;二是根据大学自身的特色，提出AI与专业领域相结合的特色方案。

截至2022年3月，仅有11所高校经申请通过“MDASH+”认证，占所有MDASH认证高校的14%。具体名单如表3所示。

通过“MDASH+”认证的学校同样也是“不唯名校论英雄”，这些学校AI教育的特色方案既有学术导向也有应用导向，学科特色都比较鲜明。例如，金泽工业大学作为11所通过“MDASH+”体系认证的高校之一，致力于结合自身的工科特色培养AI应用型人才。该校着重在“AI+技术”的方向加大AI核心技术课程比重，如广泛开设“Python”“语言处理分析”“图像处理分析”“机器学习”等课程。又如，金泽工业大学与日本的MathWorks公司合作编写教材用于AI通识教学，该教材大幅减少晦涩的科技知识，采用寓教于乐、浅显易懂的方式教会学生初步使用AI技术。[15]金泽工业大学的AI教学方案特色鲜明，产教融合成果明显，且全员覆盖AI教育，符合《AI战略2021》的初衷。6D2F5B30-4558-411E-B5A5-D6B37080DA24

（四）继续教育阶段AI教育战略行动

人工智能驱动的社会经济变革，提升了各行业对劳动者的知识、能力、素养的要求。从人工智能给劳动力市场带来的变化看，人与机器协同工作在未来将成为常态，计算思维、编程能力、人机协作技能将成为智能时代公民的基本素养。尽管日本为应对AI人才短缺的问题已经开始系统推进教育改革，但劳动力市场中的劳动者仍然需要进一步提升基本AI素养。因此，日本针对AI的继续教育与培训做出了规划，希望逐步构建开放的、终身的AI教育生态体系。

继续教育阶段主要的AI教育战略行动包括：计划每年开放约100万人次的教育名额，提供给在职人员学习AI知识与技术的培训教育，使他们能够积极运用AI技术去解决工作中的难题;通过加强校企合作、产教融合，鼓励更多高校的AI教学资源能够向社会人士开放;支持公务员继续学习AI通识知识;鼓励企业雇用接受过AI继续教育的员工;保证女性群体参与AI继续教育的机会。

在新冠肺炎疫情的影响下，政府数字化办公、数据接口开放力度不够等问题暴露，低效率的人工操作又给基层工作带来更多的工作量，日本政府意识到数字化转型对于政务工作的紧迫。因此，日本政府大力支持公务员继续学习AI通识知识，掌握基础数字化办公能力，并且计划在3年内探讨公务员能够全员学习AI课程的条件与方案。

三、优势与不足

本文通过审视日本AI教育战略行动框架，选取通过MDASH认证的日本高校AI教育方案进行分析，具体剖析日本AI教育战略行动的优势、存在的问题及获得的启示。

（一）日本AI教育战略行动的优势

第一，日本AI教育战略采用“国家制定、部门实现”的推进方式。《AI战略2021》作为国家级战略，仅对AI领域未来的方向做出规划，具体实施则由日本内阁府下属的各个部级单位负责。这种模式的益处是国家可把握发展路线、战略方向，下属各个部门可以在框架下有的放矢;增强各部门之间的合作，减少各部门在实现战略时的掣肘。《AI战略2021》作为日本的国家战略，在制定时即针对不同的侧重点，从而让不同的部门协同配合，最终达到设定的战略目标。

第二，日本AI教育战略行动基本覆盖各级各类教育。结合小学、中学、大学不同阶段的学生和步入社会的职场人士的接受能力与学习需求，通过集中、系统的方式推行各教育阶段的人工智能教育，计划通过10年时间使全体国民具备人类智能化生存所需的基本AI知识和AI应用能力。一方面，日本积极制定教育政策，促进中小学、高等学校的全体学生都能在对应的阶段掌握基本的AI通识知识。在高等教育阶段，除基础人工智能知识之外，还开设对应的数理、数据科学的选修课，帮助大学生特别是文史类的学生更好地理解和应用AI技术。这些措施能够促进AI教育的普及，促使计算思维、编程能力、人机协作技能等成为智能时代公民的基本素养。另一方面，日本加大力度培养、引进人工智能领域的高级人才，提高产业竞争力，保持日本在AI人才队伍方面的竞争力。

第三，鼓励不同类型、多层次的教育机构结合自身特色开展AI教育。MDASH认证体系的制定与实施，正是日本文部科学省实现《AI战略2021》的具体方式。MDASH认证体系在评价时并没有考虑大学的学术声誉、科研绩效、大学排名等因素，只对各类学校提交的方案进行评估，让认证体系更有效地服务于AI战略。因此，通过MDASH认证的高校既有日本的一流研究型大学，也包含一大批一般本科院校、高等专门学校和少量短期大学。这种做法有助于普及全民AI教育，避免忽视特定人群以及为他们提供AI教育的学校;又有利于鼓励各类型学校积极参与AI战略，并结合自身定位与特色开展AI专业教育。日本文部科学省这一举措具有一定的借鉴意义，涵盖各种类型层次教育机构的AI教育支持模式，有利于AI教育的普及化与个性化的有机统一。

（二）日本AI教育战略行动的不足与启示

第一，学校教育仅对计算机科学知识进行移植，未能凸显人工智能特色。通过分析MDASH认证的学校AI教育方案，大多数日本学校仍将AI教育等同于计算机教育，倾向于提供计算机专业知识和编程教育。AI是计算机科学的一个分支，不可否认，AI教育离不开计算机专业知识的支撑，但AI教育并不完全等同于计算机科学与技术教育。没有区分出AI与计算机的不同之处，恐会导致在具体教育实践中偏离AI教育战略本意。建议发展中小学阶段的AI教育，在初期可开设一批示范性公开课，明确AI教学方向，引导学校将AI与编程教育区分开。大中小学仍需进一步加快开发、落实AI课程教学的实践与创新，促进课程结构的转型升级，探索AI教育人才培养模式。

第二，中小学阶段AI教育教学缺少细分的课程标准。AI教育应强调循序渐进、与时俱进、注重理论与实践结合。日本AI教育战略计划对中小学生的培养方案统一表述为“掌握编程思想”，但是没有具体说明在各学段应当掌握到何种程度。不同年龄段的学生对编程思想的掌握程度、学习能力是不同的，政策执行中恐因缺少标准，导致学校执行力度不够，影响学习效果，还可能导致“拔苗助长”。为此，除了宏观政策上的引导，还应该效仿高等教育阶段的MDASH认证体系，建立中小学AI教育相关标准。AI教育教学应明确划分学年段，在低学年培养学生编程逻辑思维能力，将程序逻辑转换为生活中常见的逻辑思维，逐步让中小学阶段的学习者具备智能素养。

第三，现阶段仍然少有大学深耕“AI+专业”的人才培养模式。与中国、美国相比，虽然日本获得AI教育认证的高校数量不少，但专门开设AI专业的学校数量优势不明显。大多数日本大学AI教育方案主要聚焦于AI基本素养的普及，真正结合自身专业领域、特色、地域等特点，制定符合行业所需的专业培养计划的高校数量仍然偏少或者行动过慢。在初级课程的框架下，各个高校的培养方案难免大同小异，难以深入讲解专业知识。国家层面的AI战略规划，落地为学校层面的具体AI教育行动时，很多学校在初期會出现采取的行动没有目标性、缺少行动针对性的现象。基于此，可在展开人工智能教育相关的质量认证过程中，进一步引导院校加快自身特色方案的制定，避免高校方案同质化，加快AI教育与学科专业的深度融合发展。6D2F5B30-4558-411E-B5A5-D6B37080DA24

参考文献：

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[6][7]内閣府ホーム. AI戦略2021[EB/OL].（2021-06-11）[2022-03-15].https：//www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2021_honbun.pdf.

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[13]北海道医疗大学. デジタルトランスフォーメーション推進計画[EB/OL]. （2021-03-17）[2022-03-16]. https：//dx.hoku-iryo-u.ac.jp/.

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[15]金泽工业大学. KIT数理データサイエンス教育プログラム認定[EB/OL]. （2021-08-04）[2022-04-02]. http：//www.kanazawa-it.ac.jp/mdash/#a3.

编辑 吕伊雯   校对 娜迪拉·阿不拉江6D2F5B30-4558-411E-B5A5-D6B37080DA24