界面新聞記者 | 查沁君
界面新聞編輯 | 宋佳楠
中小學的AI教育步伐或?qū)⑦M一步提速。
教育部日前發(fā)文稱，要加強中小學人工智能教育，從課程體系、教學評價、教育資源和教師供給等方面提出相關落地化舉措，目標是2030年前在中小學基本普及人工智能教育。
“對世界各國來說，人工智能教育都是一個全新的、跨學科的教學領域，對于它的教育目標和教育內(nèi)容的制定，尚缺少明確的指導和要求。”新東方智慧教育事業(yè)部副總經(jīng)理張蓓日前對界面新聞稱。
從國際上看，美國近日發(fā)布的關于STEM教育的五年規(guī)劃——《推進STEM教育和培養(yǎng)STEM人才的聯(lián)邦戰(zhàn)略計劃》中，“實現(xiàn)人工智能的效益”被列入未來五年的STEM教育目標之一，但暫未有具體的人工智能教育推進方案。
據(jù)張蓓介紹，在中國的中小學里，信息科技教育已有了明確的課程標準，也有與之匹配的教學時間保障，但在人工智能教育方面暫時是缺失的，這也是教育部文件明確把“研究制定中小學人工智能通識教育指南及讀本”作為主要任務之一的原因。
近年來，國內(nèi)的人工智能行業(yè)發(fā)展勢頭迅猛，在各行各業(yè)的應用也如雨后春筍般涌現(xiàn)，但人工智能教育仍處在“摸著石頭過河”的階段。
早在2003年，教育部制訂的《普通高中技術課程標準（實驗）》設置了“人工智能初步”模塊?，F(xiàn)階段，國內(nèi)中小學實行的《基礎教育信息技術課程標準（2012版）》和《普通高中技術課程標準（2017版）》也設置了人工智能相關模塊。
2017年，國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，并在《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》中將人工智能初步列為選擇性必修模塊，包含AI基礎、簡單AI應用系統(tǒng)開發(fā)、AI技術的發(fā)展與應用三部分內(nèi)容。
2018年4月，教育部在《教育信息化2.0行動計劃》中提出，完善課程方案和課程標準，適應信息時代、智能時代發(fā)展需要的人工智能和編程課程內(nèi)容。推動落實各級各類學校的信息技術課程，并將信息技術納入初、高中學業(yè)水平考試。
但直到目前，人工智能尚未被明確設為單獨的科目，也未被納入中高考范疇，只是提出探索將人工智能素養(yǎng)納入學生綜合素養(yǎng)評價體系。有專家指出，目前既沒條件也無必要將人工智能教育制定單獨科目、納入中高考范圍，甚至很多發(fā)達國家亦未開展上述實踐。
缺少統(tǒng)一、完善的課程標準是人工智能教育的一大痛點，當下多是依托于信息技術課程、STEM課程、創(chuàng)客課程。
在這些課程中，人工智能相關的課程性質(zhì)以拓展、選修模塊或作為校本課程為主，缺少對人工智能知識、技術、能力目標的系統(tǒng)化設計。小學生、初中生、高中生之間存在年齡差異，學習基礎也大有不同。
從政策的頂層設計來看，現(xiàn)階段人工智能教育的重點在于普及。教育部日前文件為學生規(guī)劃了進階式的學習目標——在小學低年級段注重感知和體驗人工智能技術，高年級及初中階段側(cè)重理解和應用，高中階段聚焦項目創(chuàng)作和前沿應用。
發(fā)展中世界工程技術科學院院士韓力群曾撰文總結(jié)，目前有三種比較典型的人工智能課程實踐情況：一是知識難度與學生水平不適配，將人工智能課程簡單地定位為技術普及課，過早地將大學階段的理論知識呈現(xiàn)給基礎知識遠不完備的學生，導致難以取得良好的教學效果。
二是混淆人工智能課程概念，把近年來流行的樂高機器人、3D打印等視為人工智能課程，此類“張冠李戴”、亂貼標簽的做法，會誤導學生對人工智能概念的正確理解。三是人工智能知識碎片化，缺乏對人工智能知識的系統(tǒng)梳理和整體設計。
張蓓也對界面新聞表示，人工智能教育和我們之前所熟知的信息科技教育、編程教育等息息相關，但在教育目標、教育內(nèi)容和學習方式上，卻有著顯著的區(qū)別。
師資力量缺乏是另一大痛點。
據(jù)張蓓介紹，全國平均每個學校僅有三名科創(chuàng)老師，且城鄉(xiāng)差異顯著。從小學來看，城區(qū)校均科創(chuàng)老師約有六名，鎮(zhèn)區(qū)約四名，農(nóng)村地區(qū)可能只有兩名；從中學來看，城區(qū)校均科創(chuàng)老師約有五名，鎮(zhèn)區(qū)約三名，農(nóng)村地區(qū)約兩名，且統(tǒng)計里的科學老師屬廣義概念，科學、信息科技、勞動與技術老師均被納入其中。
造成師資匱乏的原因主要有兩方面，一是中小學STEM課程和創(chuàng)客課程中的數(shù)學、物理等學科教師缺少人工智能知識背景，無法準確判斷課程中需要運用哪種人工智能技術，也無法運用合適的技術解決課程中出現(xiàn)的問題。
另一方面，全國高校輸出的人工智能專業(yè)人才緊缺、薪資高漲，而人工智能技術人員也缺乏教學理論和經(jīng)驗。因此，中小學校很難招到既懂人工智能又懂教育的跨學科人才，人工智能課程開發(fā)與建設的主力軍仍然是信息技術教師。
編程貓相關業(yè)務負責人向界面新聞提到，人工智能編程教育落地過程中可能遇到的一些難點，比如全國各地學校的基礎設施條件不統(tǒng)一，有些學校的電腦設備比較老舊、網(wǎng)絡條件也不穩(wěn)定，這對學校開展人工智能教育會有很大的阻礙。
編程貓的做法是，優(yōu)化自主研發(fā)的編程軟件、教學管理平臺等產(chǎn)品，盡可能地向下兼容操作系統(tǒng)，同時支持國產(chǎn)操作系統(tǒng)，這樣可以保證大多數(shù)學校對于人工智能編程教學軟件的正常使用；另一方面，提供編程軟件源碼編輯器、海龜編輯器的客戶端，這樣無需網(wǎng)絡也可以在電腦上進行編程。
在國家政策的呼應下，國內(nèi)一些省市相繼在中小學開始了人工智能教育的實踐探索。
2020年8月，教育部辦公廳設立了包括上海市浦東新區(qū)在內(nèi)的90個國家級信息化教學實驗區(qū)，實驗內(nèi)容的關鍵詞之一即為“人工智能教育”。
上海市浦東新區(qū)信息科技學科骨干教師褚金嶺曾撰文介紹該區(qū)的實踐經(jīng)驗，在試點初期，為學校設置“基礎+簡單應用”“綜合應用”兩類課程。課程內(nèi)容的知識主題單元分為“理解與實驗”和“理解與實踐”，各自對應適合不同學段開展的主題內(nèi)容。
例如“智慧停車場”項目，教師創(chuàng)設真實情境：國家城市化進程加快，交通壓力越來越大，智能化交通管理已成為交通發(fā)展的大方向。如何讓車主方便地找到車位？如何提高停車收費的管理效率？
學生設計實施方案，將現(xiàn)實問題抽象為人工智能視覺、圖像識別領域里的問題。教師協(xié)助學生選擇算法以形式化表達需求，并使用編程語言與計算機進行交互。學生完成作品后，教師組織學生交流展示，開展過程性評價，引導學生思考“智慧停車場”系統(tǒng)與人以及社會之間的關系。
校內(nèi)力量之外，一些商業(yè)機構主要扮演的是輔助性角色。
以新東方智慧教育服務的鄂爾多斯市準格爾旗小學人工智能課程資源建設項目為例，通過整合高校、地方教體局和新東方三方資源，地方統(tǒng)籌推進整體項目、提供行政支持，高校推進教材研發(fā)、提供專業(yè)指導，新東方智慧教育則從教育產(chǎn)品、內(nèi)容和服務層面，全過程保障項目落地。
在人工智能教育的普及和發(fā)展上，張蓓強調(diào)，要基于區(qū)域特色，因地制宜開展教育創(chuàng)新探索。以青島市嶗山區(qū)為例，新東方在進行全區(qū)智慧教育體系建設和升級時，通過定制研發(fā)人工智能硬件產(chǎn)品和課程內(nèi)容、推進人工智能社團活動、加強教師師訓等方式，面向全區(qū)青少年普及人工智能教育。
教育部文件提到，鼓勵將人工智能教育納入課后服務項目和研學實踐。據(jù)編程貓介紹，中小學生使用的編程軟件、課程體系及配套資源、人工智能教育師資條件、學習后可參加的賽事活動等是該公司落地的主要內(nèi)容。截至2024年已服務全國中小學六萬多所，累計培訓信息科技教師12萬人次。
科大訊飛在全國大范圍落地K12智慧課堂、智慧課后服務等內(nèi)容。視源股份旗下的希沃教學大模型可實現(xiàn)AI人機協(xié)同備課、AI課堂反饋、AI教學研討、AI作業(yè)設計和輔導等功能。
鴻合股份聯(lián)合華為發(fā)布教育行業(yè)AI算力引擎，貫穿“課前備課-課中授課-課后教研”全階段。在AI教育評價上，佳發(fā)教育已將AI測評落地中考體測與英語口語測試；競業(yè)達則落地面向初高中的AIGC課堂質(zhì)量診斷報告，采取付費訂閱制。
國金證券日前發(fā)布研報稱，AI教育應用在技術可及性與商業(yè)可及性上均具備較高落地潛力。該行曾指出，本輪AI科技革命在應用端率先落地的場景應當符合：以“生成”需求為主，且可以替代人工，或者以”分析“需求為主且容錯率較高的標準。
張蓓對界面新聞稱，中小學人工智能教育是一個相對新興的需求。目前提供相關進校服務的企業(yè)，一般有過進校服務經(jīng)驗，并在原有基礎上擴展人工智能服務內(nèi)容。
從服務內(nèi)容上看，這些企業(yè)以技術服務為主，例如利用人工智能技術優(yōu)化課堂教學與個性化輔導，為教學實踐提供智能化分析與管理工具，或基于大模型開發(fā)適用于學校教育需求的智能體應用等。
“在人工智能教育產(chǎn)品和內(nèi)容服務上，還存在很大的空白?！?/span>張蓓認為，在已經(jīng)落地的一些案例中可能存在一些誤區(qū)，比如將機器人展示和操作與人工智能教育完全劃上等號，存在理解偏差，因為即使是現(xiàn)在人工智能領域發(fā)展迅速的具身智能（Embodied AI），也還在初期階段。用機器人教育來混淆人工智能教育，這會引起歧義。
在她看來，人工智能教育更多的是通過對人工智能技術本身和其發(fā)展的理解，通過創(chuàng)意和技術方式，去解決問題、創(chuàng)造新的人工智能實現(xiàn)場景。