随着人工智能对社会各个领域产生重要影响，各国积极推进中小学阶段人工智能教育与人才培养。

2017 年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出在中小学阶段设置人工智能相关课程 [1]。随后，教育部在 2017 年新修订的《普通高中信息技术课程标准》中，以选择性必修的形式设置了“人工智能初步”模块，强调学生应了解人工智能的发展历程及概念，能描述典型人工智能算法的实现过程，设计与实现简单智能系统，从而增强利用智能技术服务人类发展的责任感等。

2019 年初，教育部启动了义务教育课程修订工作，进一步在初中和小学阶段将人工智能教育内容纳入《信息科技》课程中。在此战略布局的推动下，我国中小学人工智能教育发展进入快车道，各省市区和各级各类学校积极开展人工智能课程。以深圳市为例，市教育局遴选一批人工智能教育试点学校，探索形成政府与行业协同促进中小学人工智能教育发展的机制。在学校层面，中国人民大学附属中学组建了不同专业背景的专职教师，形成了纵向分层次、横向跨学科的人工智能课程体系，涵盖机器人、数据挖掘、计算机视觉、无人驾驶等 20 余门课程。

2018 年 5 月，美国相关行业组织与其计算机科学教师协会联合成立工作组，启动美国 K-12 人工智能教育行动[2]。该行动的主要任务是为美国中小学人工智能教育确立指导方针，开发各类人工智能教学资源并建立开放型开发社区。

2019 年 8 月，美国国家科学基金会下属的计算社区联盟发布《未来 20 年美国人工智能研究路线图》，提出基于国家人工智能基础设施重构人工智能劳动力，重点建设各级人工智能课程并向中小学教师提供培训，通过市场化运营和激励等措施支持中小学教师开展人工智能课程[3]。近年来，联合国教科文组织也致力于支持会员国利用人工智能技术以实现可持续发展目标，即确保包容和公平的优质教育，让全民终身享有学习机会[4]。为此，联合国教科文组织建立了“人工智能与未来学习”等项目，发布了利用人工智能技术实现 2030 年教育议程的重要文件《北京共识—人工智能与教育》。该文件涉及智能时代的教育政策规划、教育管理和供给、教学教师、学习评价、监测评估等多方面。该组织同期还发布了《人工智能与教育：政策制定者指南》，为教育领域决策者提供了具体可行的政策建议。

虽然世界各国与相关国际组织都在积极倡导中小学人工智能教育，但是当前中小学人工智能教育也面临着诸多困难和挑战[5]。首先，在中小学阶段，人工智能课程定位仍然较为模糊。由于人工智能学科涉及计算机科学、数学、神经科学等多个领域，并且本身处于快速发展阶段，中小学教育管理者与教师普遍缺乏对人工智能学科的清晰认识，也容易将其与编程教育、创客教育和机器人教育等混淆。

其次，当前中小学人工智能教育易陷入太过注重理论或太过注重实践的两个极端。有些课堂教学照搬人工智能学科中较为深奥和复杂的理论模型，这些内容对学生的逻辑和数理能力均有较高要求，普通学生很难有深入的认知和全面的理解；有些课堂教学则只片面强调对人工智能应用的简单体验和实践，学生对人工智能概念和原理的学习往往停留在浅层认知阶段。

另外，人工智能课程目前多以“校本课程”的形式开设，课程体系的庞杂造成了教材和资源的良莠不齐。

总之，当前中小学人工智能教育领域的机遇与挑战并存，其实施方式和发展方向也需进一步明确。

针对中小学人工智能教育面临的机遇与挑战，我们提出其实施的基本途径。如图 1 所示，中小学人工智能教育的核心是培养学生的人工智能素养，使学生能够具备适应未来智能型社会的基本能力。在此基础上，确定课程设计的基本原则，以构建智能系统或智能机器解决实际问题为导向，帮助教师设计合理的课堂教学内容。最终，通过高校专家与企业联合研发的方式，开展多种形式的高质量课程资源建设。

2.1 人工智能素养

中小学阶段的人工智能素养是当前学术界讨论的热点。美国麻省理工学院教授Cynthia Breazeal 认为，人工智能素养应该包括计算思维、人工智能核心概念和设计思维。其中计算思维包括算法、分解、模式识别和抽象；人工智能核心概念包括感知、表示与推理、机器学习、人机交互和社会影响；设计思维包括同理心、定义问题、构思概念、设计原型和测试验证。中央电化教育馆提出的《中小学人工智能技术与工程素养框架》指出，人工智能素养应包括人工智能与人类、人工智能与社会、人工智能技术、人工智能系统设计与开发，并需要依据“理解人工智能技术原理、制定解决人工智能问题的方案并实现目标、沟通与协作”三个实践原则衡量学生的人工智能技术与工程素养。

在中小学阶段，人工智能素养的培养也不必依赖独立学科进行，可以同其他学科主题和待解决问题进行结合。人工智能素养同时也可以作为一种媒介，让不同教育背景和技术水平的教师都有自信和动力把人工智能知识带到其课堂上。另外，也要注重对计算思维和系统思维的培养，使学生能够辩证地看待人工智能技术带来的影响，同步形成科学合理的人工智能伦理与道德观念。

2.2 人工智能课程设计原则

以培养学生的人工智能素养为导向，中小学人工智能课程的设计也应遵循一些基本原则。课程设计可以总体上依据 4P（Projects, Passions, Peers and Play）原则[6]。

在项目（Projects）维度，可以积极探索新想法与新项目原型，通过想象—创造—游戏—分享—反思—再想象形成“创意螺旋”，以迭代改进的方式设计学习效果最佳的项目。

在热情（Passions）维度，培养学生对项目的热情和兴趣，鼓励其投入更长的时间和努力，积极面对项目中的困难并坚持完成。

在同伴（Peers）维度，强调学习的社会属性，学习伙伴通过共同关心的项目建立合作并分享想法，强调同伴互动是此过程中的核心要素。

在游戏（Play）维度，学习活动可以包含游戏化元素，通过尝试新事物、补充新材料并探索思维边界，在游戏化学习中对项目成果进行迭代改进。

在 4P 原则的基础上，中小学人工智能课程的设计可以分为四步，即介绍人工智能概念、体验人工智能技术、讨论人工智能影响、完成人工智能项目。

具体而言，第一步介绍人工智能概念，应以一种适合该学段和学生年龄的方式，讲授人工智能基本概念、算法与工作机制。比如通过简单易懂的解释和游戏向学生阐释算法是如何工作的。

第二步体验人工智能技术，则主要通过同现实世界的实例交互以深化对人工智能概念的理解。体验方式可以主要分为黑箱演示和白箱演示，黑箱演示展示了人工智能的某些特殊能力，让学生体验人工智能是什么，以及人工智能可以做什么。对于学生而言，黑箱演示通常更具吸引力但无法展示其内部工作原理。白箱演示可以展示人工智能内部工作原理和部分细节，比如数据处理的过程与使用的算法等。然而使用白箱演示时，学习任务的设计需要更为简单。

第三步讨论人工智能影响，应引导学生思考和讨论人工智能应用对社会带来的正面与负面影响，以及如何去增进正向影响同时减少负面影响。

第四步完成人工智能项目，教师需要提供必要的工具包和技术支持，以实际生活中的问题作为驱动，引导学生在实践中完成人工智能项目，并及时开展项目评价与总结。

2.3 人工智能课程资源建设

基于人工智能课程设计的基本原则，一系列的中小学人工智能课程资源也在持续建设中。这些课程资源的内容选择和活动设计贴近学生日常生活，相关实践环节往往只需计算机和浏览器就可轻松实现。

美 国 麻 省 理 工 学 院 RAISE（Responsible AI for Social Empowerment and Education）项目，基于跨学科、迭代、循证的研发过程，为学生在课堂与课后学习人工智能提供了大量开放的学习模块和单元[7]。

按照学段，课程资源分为幼儿园至二年级、三至五年级、六至八年级，以及九至十二年级四个阶段。如图 2 所示，这些由麻省理工学院及其合作团队设计的人工智能素养资源模块，在知识共享许可协议下向普通学习者免费开放。资源模块分别面向教师和学 生，涵 盖 了 课 程 资 源、演 示 系统与视频、线上教师培训课程、商业或开源软件等。此外美国人工 智 能 促 进 协 会（Associationfor Advancement of ArtificialIntelligence，AAAI）与 人 工 智能 教 育 发 展 论 坛（Symposiumon Educational Advances in Artificial Intelligence，EAAI）也组织和实施了“模范人工智能作业”项目[8]，每年均会评审并发布中小学人工智能教育的最佳作业设计。经过十多年的积累，已经逐渐形成了由同行评审、最大且免费开放的人工智能作业档案馆。

在国内，北京师范大学也与腾讯等项目团队依托教育部产学合作协同育人等项目，持续研发针对不同学段的系列中小学人工智能课程资源[9]。系列课程面向小学、初中和高中不同学段：小学课程以直观和形象为基本设计理念，通过体验和简单交互使学生建立对人工智能基本概念的初步理解；初中课程适用于具有编程基础的学生，体验人工智能模型的基本原理和搭建过程；高中课程逐步引入算法基本思想，学生可以通过模型调参等实践环节深入了解人工智能技术。如图 3 所示，系列课程实践部分在腾讯扣叮平台免费向全国中小学教师与学生开放使用。

基于现阶段中小学人工智能教育的现状以及其具体实施途径，我们提出以下几点发展建议。

3.1 人工智能教育基础研究有待进一步加强

如何在基础教育阶段培养人工智能人才，仍然是当前教育领域与人工智能领域需要深入研究和探索的重要问题。中小学阶段的人工智能教育，一方面应该让学生掌握人工智能学科中的重要原理和思想，接触本领域最新成果，但同时也不能急于将深奥难懂的最新算法和模型搬进课堂，陷入盲目“求新”的误区中。同时，需要有针对性地研究每个学段学生在人工智能学科中的认知能力和认知规律，从而更好地规划教学内容和目标。另外，不同学段人工智能课程内容之间应强调横向联系，其教学目标要有明显的区分和承接，使学生的人工智能素养能够持续提高。

3.2 加强高质量人工智能课程资源建设

与国外相比，我国中小学人工智能课程资源建设尚没有形成行业专家、教研人员和资源开发者的紧密合作。由于高质量中小学人工智能课程资源对建设者的专业性有较高要求，应探索多方合作的科学研发模式。例如，教研人员和平台开发者应该在资源建设中发挥各自优势，建立多元参与、共建共享的人工智能课程建设模式。人工智能课程资源免费向已开设或有意开设人工智能课程的一线教师提供，同时确保实践平台的长期稳定与易于实施。另外，鼓励资源建设采用迭代改进模式，将最初设计的课程资源在课堂中反复检测效果，根据一线反馈持续改进，最终形成个性化的优质课程资源。

3.3 持续向一线教师提供支持

由于人工智能属于新兴学科，目前中小学信息技术或其他相关学科的教师，普遍没有人工智能学科的教育背景，缺少系统和完整讲授人工智能课程的知识储备和必要能力。因此，需要鼓励高等院校，特别是师范类院校，积极培养相关师范人才，制定政策引导优秀毕业生进入基础教育领域从教。更重要地是，需要鼓励高校、行业协会、企业等多方参与人工智能课程教师在职师资培养，鼓励在有条件的地区和学校，开展人工智能示范课程建设与线上线下多种形式的教研活动，从而提高教师队伍的专业素养和教学能力。

来源丨《人工智能》

作者丨卢宇 宋佳宸