初中生对“人工智能与智慧社会”的认知现状调查——以S学校初中一、二年级为例

禹舜尧 吴海丰 马颖莹 陆伶俐 上海市实验学校

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）将“人工智能”作为六条逻辑主线之一，并在第四学段（7～9年级）设置了“人工智能与智能社会”模块。[1]面对新课标的要求，教师若不了解学情，则难以实施有针对性的、符合学生特点的教学。因此，笔者围绕初中学生对人工智能内容的认知现状开展了调查研究，以期能够为教师的教学提供参考。

● 研究过程

本研究采用二阶诊断测试方法编制问卷[2]，对学生认知现状进行调查。调查对象为S学校初中一、二年级的362位学生，将其分为三组，进行三轮调查。前两轮用迭代问卷，最终形成二阶选择问卷，并进行正式调查。本文所说的二阶问卷即每题由一阶问题（对知识的提问）和二阶问题（对作答理由的提问）组成。

本次调查的流程为：①分析课标要求，初步选定调查内容。②编写开放式问卷（仅包含一阶问题），收集学生一阶答案，调整调查内容及问卷。③设计一般二阶问卷（一阶问题为选择题，二阶问题为开放题），收集学生二阶答案，提炼二阶问题选项。④形成二阶选择问卷（一、二阶问题皆为选择题），收集学生反馈，归纳学生认知现状。调查内容范围如下页表所示。

● 初中生对人工智能社会影响的认知

1.对传统程序与人工异同性的认识

调查发现，有约10%的学生能想到利用编程模仿人的学习，但其中也有部分学生将机器学习简单理解为“大数据的搜索”。此外，有43.08%的学生对“传统编程方法”较为熟悉，但也受到了一定的前摄抑制。有31.12%的学生对编程的认识局限于将其视作“对人类行为过程的分解”，对某些难以分解的问题束手无策。

2.对身边的人工智能应用的认识

调查发现，多数学生认可“生成式AI（不包括AI绘画）”是“智能”的，而对“智能电器”“语音助手”“AI绘画工具”，认为其“不智能”的较多。

分析二阶答案发现，学生对事物是否“智能”的判断依据较为多样。有相当一部分学生抱有实用主义倾向，认为自动化且实用的东西就是“智能”的。部分学生从“人工智能与人类能力对比”出发，将“智能”理解为“擅长全部领域”，而其余则认为只要“在某个领域超越人类”即为“智能”。还有学生将“某个典型特征和功能”（包括“学习能力”“创造能力”“灵感”“思维能力”“随机性”等）看作“智能”的标志。不少学生认为利用“搜索”实现的人工智能不算真“智能”，也有学生将从“不智能”到“智能”的发展过程视作“量变到质变”的过程。值得注意的是，由于“智能”一词在各类媒体上的滥用，不少学生存在将“自动化设备”“计算机”等同于“智能”的认知错误，也有部分学生因此对“智能”一词有所反感。

3.对人工智能可能正面影响的认识

调查发现，学生颇为看好“人工智能在体力劳动方面的应用前景”，而对“人工智能满足人类社交和情感领域的应用”多数抱有悲观预期。

分析二阶答案发现，有部分学生受“公共传媒”的影响，对其中一些夸大或误导的内容没有辨识能力。此外，学生判断某项影响是否“即将或正在实现”的依据较为多元，除了已经看到过或听说过类似情况外，还包括“引发的社会问题会增大技术推广的阻力”“道德和法律方面对新事物的谨慎会阻碍其推广”“从发展的角度看，该技术发展迅速，必能实现”“从该技术的价值和社会期待上判断其必会大有市场”等，体现了初中生对人工智能社会影响超出预期的思考深度。当然，该问题的二阶答案也暴露出一些不太恰当的认知，如“将制造业的智能化等同于机械化”“虽没有依据，但认定人工智能不可能有情感、创造力、自我意识，不可能自我提升”等。

4.对人工智能可能负面影响的认识

调查发现，相较于正面影响，学生对人工智能可能带来哪些负面影响的看法存在较大的分歧。

分析二阶答案发现，部分学生深受科幻作品影响，对其情节没有深究或认为就是事实。此外，有不少学生有“技术无罪论”倾向，认为人工智能可能造成的社会问题，归根结底是开发者和使用者的问题。也有学生从社会角度分析该问题，抱有“从人工智能产业带来的巨大利益必然催生出不法行为”“许多社会问题一直存在，不能归结为由于人工智能的应用才出现或者加剧”的观点。令人欣喜的是，有部分学生认识到道德和法律等“上层建筑”不是一成不变的，体现了该年龄段学生“道德发展阶段”初步步入了“原则水平”。不容忽视的是，学生对该问题的观点也暴露出了一些错误认知，如“对人在法律上的特殊地位认识不清，将人工智能视作生物，且具有某种程度的人权”“将人工智能视作生物，且某种程度上具有不同于人类的伦理道德”“认为人工智能在某种程度上是人格化的，可能会学坏，而且其破坏力比坏人要强”等。

● 初中生对人工智能特征与技术基础的认知

1.对人工智能对数据依赖的认识

调查发现，在“对人工智能对数据依赖的认识”这个问题上仅有15.38%的学生选择了合理的选项。有20%的学生认为代码就是数据的表达形式，人工智能与传统程序在数据应用方式上相同。有19.23%的学生将训练和数据的概念割裂开来，认为训练结果不是数据，而是高于数据的、类似于经验和知识的事物，这些学生对人工智能的理解仍然拘泥于朴素的人类思维视角。有21.54%的学生认为机器学习的训练可以产生自主学习和思考等能力。

2.对人工智能为何依赖算力的认识

调查发现，有41.54%的学生认为机器学习构建模型和使用模型同样需要大量算力，另有49.23%的学生认为机器学习构建模型和使用模型是同步进行的。显然，多数学生并不清楚人工智能，特别是机器学习，究竟为何需要大量的算力，深层的原因很可能是初中生并不知晓机器学习的流程及每一步的具体意义。

3.对算法之于人工智能重要性的认识

调查发现，有31.54%的学生认为机器学习只是一种编程方法，结果即为模型，需要手动对模型进行调整和优化，没有意识到机器学习的结果往往是黑箱模型，人为修改可能无从下手。有33.08%的学生认为机器学习的特征多多益善，没有考虑到大量特征造成的算法效率问题。

● 初中生对人工智能实现方式的认知

1.对搜索方法实现人工智能的理解

调查发现，有39.23%的学生认为具备评估能力，能在搜索后找出最符合要求的结果才算智能。有21.54%的学生认为可以根据情况，自动搜索，尝试找出答案就是智能的。有26.15%的学生认为人工智能可以评估局面，且能够参考数据库中类似情况，给出新的破局方法。不难发现，部分学生对搜索实现人工智能的理解着重于“计算机感知能力”和“创新能力”，而此类功能在现实中往往不会用“搜索”方式实现。

2.对推理方式实现人工智能的理解

调查发现，在此问题上学生的认知非常离散。有21.54%的学生对此的认识基本正确。有16.92%的学生将机器学习中的训练看作人的重复性练习，将“推理”想象为可以锻炼的技能。有16.15%的学生认识到了所面临的现实情况是没有穷尽的，因此认为如果计算机没有思维能力，是不可能进行“推理”的，但没有认识到数学系统中运算种类是有限的，利用计算机实现局限于某些领域的推理是可能的。有14.62%的学生将智能推理视为一种对解题方法的搜索。

3.对推理方式实现人工智能局限性的认识

调查发现，有10.77%的学生可以看出推理方式实现人工智能的难点在于推理规则的提取。有80.77%的学生缺乏对现实问题进行抽象的意识，他们意识到机器处理问题的死板和处理复杂问题的困难，但对此束手无策，没有体现出对问题进行抽象、将复杂问题化简的思维。此外，还有8.46%的学生将人工智能视作局限于虚拟世界中的程序，认为和现实世界无关，没有意识到程序可以利用输入设备和输出设备与现实世界交互。

4.对机器学习概念和特点的认识

调查发现，有26.92%的学生意识到机器学习是利用了统计学的方法实现的。有22.30%的学生将人的学习等价于记忆，将人工智能看作“大数据量下的搜索”，其原因可能是受到了某些资料中浅显例子的影响。有13.85%的学生习惯从传统程序的角度思考机器实现“模式识别”的可行性，并为了应对复杂现实情况给出了类似于随机森林和knn算法的“投票机制”。

● 对初中人工智能教学的建议

1.严谨使用教学资源，防止引发错误认知

调查显示，学生易受公共传媒及文艺作品影响。例如，部分学生对“机器人三定律”一类小说内容深信不疑，并据此解释人工智能与人类的关系。又如，“智能”一词在产品宣传中被滥用，导致学生对“人工智能”的概念存在迷惘，甚至对“智能”一词感到厌烦。为确保学生对人工智能有准确的理解，教师需要严谨地选用教学资源，谨慎使用文艺作品的情节或片段，确保对相关概念讲解的科学性。

2.丰富相关学习活动，促进学生全面认识

调查显示，学生往往会形成一种思维定式，力图用一种人工智能的实现方式去解释所有人工智能产品的原理。例如，许多学习过“搜索”方式实现人工智能的学生，都习惯将人工智能视为一种“大数据的搜索”。为确保学生对人工智能的全面认识，需要设计丰富的学习活动，帮其了解人工智能的各类实现方式、各种应用场景，防止对人工智能认识的窄化。

3.开发适合学生的教学工具，直观阐释实现方法

调查显示，学生对人工智能概念的理解常存在“望文生义”的问题，有时这种“望文生义”也能形成“自洽”的理解，但却与本意南辕北辙。例如，认为“机器学习”类似于人类的重复练习，反复训练可以提升效果。针对上述问题，教师可开发适合学生认知的教具，通过数据可视化、关键变量显示、过程分解等方式直观阐释人工智能相关概念。