近年來，在國家相關政策的大力支持下，我國中小學人工智能教育從無到有，正在逐步進入快速發展時期。開展高品質的中小學人工智能教育，需要首先關注當前所面臨的一些挑戰。在此基礎上，需要規範和明確課程的核心內容與範圍，遵循人工智能學科本身特點進行課程設計，從而幫助廣大中小學教師了解和掌握“教什麼”與“怎麼教”。

　　中小學人工智能教育的痛點有哪些

　　隨著人工智能技術的快速發展，我國高度重視人工智能課程進入中小學課堂。早在2003年，教育部就將“人工智能初步”作為選修模組，納入國家《普通高中信息技術課程標準》。近年來，國家陸續出臺了系列相關政策和指導意見，倡導在基礎教育階段設置人工智能課程，推動了我國中小學人工智能教育的開展與實施。當前，在基礎教育階段，尤其是義務教育階段，人工智能教育也面臨著一些痛點問題。

　　一是人工智能課程定位模糊。人工智能課程當前多作為選修或校本課程，屬於“個性化課程”。相當一部分中小學與課外培訓機構缺乏對其清晰的認識，將傳統的創客教育、STEM教育或編程教育中的教學內容，經過簡單改造後直接搬到人工智能課堂中。學生所學到的知識與人工智能學科本身的基本思想和方法相去甚遠。

　　二是課堂教學內容分化。有些教學內容沒有考慮學生的基本認知能力和數理基礎，傾向於講授人工智能特定子領域的複雜模型和理論，以抽象性知識為線索組織教學。例如，在中小學課堂上直接講授機器學習領域的“對抗網絡”等複雜模型，學生很難對其有深入完整的認識和理解。有些教學內容則只強調體驗式學習，側重於簡單的動手實踐活動，學生通常難以學習到人工智能領域的基本原理和知識。相應地，教學資源建設水準也參差不齊。迄今為止，全國範圍內已出版超過30種人工智能教材及配套資源，相當一部分是以購買實踐環節所需的軟硬體平臺為導向，受商業利益驅動明顯。

　　三是人工智能課程師資缺乏。我國高等教育正在加快人工智能學科建設與人才培養，但在師範院校存在一定的滯後性。許多師範院校在本科和研究生階段還沒有開設人工智能課程。因此，畢業生缺乏系統的人工智能知識，不具備設計和講授中小學人工智能課程的能力。在職的中小學教師隊伍中，更加缺乏具備相關知識與教學能力的教師。而非師範類院校或信息類專業培養的畢業生，受薪酬待遇等因素影響，進入基礎教育領域的數量很少。

　　中小學人工智能教育教什麼

　　總體而言，人工智能學科的目標是研究和開發用於模擬、延伸和擴展人類智慧的理論方法與技術，以構建不同形態的智慧機器。智慧機器既可以是硬體形態，如服務類智慧機器人，也可以是軟體形態，如圍棋博弈程式。在中小學階段，人工智能教育需要讓學生了解智慧機器的基本能力，理解人工智能處理問題與人類的異同，並認識其對社會生活的影響。具體可以包括以下核心內容：

　　一是智慧機器的感知能力。該項能力可以概括為“採集信息、了解世界”。各類感測器對外部世界的信息進行採集並提取有意義的知識，使智慧機器了解世界，具備和人一樣的“看”和“聽”等能力。同時，智慧機器還可以感知很多人類所不能或難以精確感知到的信息，例如地理位置信息（GPS）等。

　　二是智慧機器的推理能力。該項能力可以概括為“邏輯思維、求解問題”。智慧機器可以模擬人類邏輯思維過程，得到新的知識。例如可以像人類一樣，進行歸納或演繹推理。雖然智慧機器已經可以進行非常複雜的邏輯推理和問題求解，但是它們目前仍然不能像人類一樣進行創造性思考。

　　三是智慧機器的學習能力。該項能力可以概括為“觀察世界、尋找規律”。智慧機器通過對客觀世界的觀察，從中尋找到規律或模式，從而提高自身的性能。觀察的結果通常以數據的形式存儲和使用，智慧機器用特定的模型找到適用於新情況的規律或模式，也就是機器學習的過程。模擬人類大腦結構的人工神經網絡模型，是迄今為止最成功的機器學習模型，在圍棋博弈、圖片分類等特定任務上已經超過了人類的能力。

　　四是智慧機器的交互能力。該項能力可以概括為“理解人類、溝通交流”。智慧機器需要用自然合理的方式與人進行溝通和交流，包括理解人類複雜的語言與情緒等。當前的各種智慧音箱和智慧手機助理，都是這方面能力的體現。智慧機器的交互能力目前仍停留在較為初級的階段，僅僅相當於人類兒童的水準。

　　五是智慧機器的道德能力。該項能力可以概括為“信息安全、摒棄偏見”。各類智慧機器一方面正在讓我們的生活和工作更加方便和高效，但另一方面也可能給我們帶來負面影響和危害。例如，智慧機器可能會侵犯個人隱私或製造“信息繭房”，也可能會從人類社會産生的數據中學習到帶有“偏見”的知識。因此，需要引導學生深入認識這些問題的存在和發生的可能，具備自我防護意識和信息社會責任。

　　這些核心內容都易於被中小學階段的學生理解和掌握，且有一定的理論和實踐深度，便於教師設計具體課程內容和構建教學資源。

　　中小學人工智能課程如何設計

　　中小學人工智能課程可以基於上述核心內容組織和規範教學內容，同時需要遵循科學合理的基本設計原則。

　　首先，課程設計應強調基礎性概念和基本原理的掌握，而不能將大量仍處於探索階段的所謂人工智能最新成果搬進課堂，陷入盲目“求新”的誤區中。當前人工智能學科仍然處於快速演進的過程中，與數學、物理等傳統學科相比，很多最新成果還未經過理論和實踐的充分檢驗，缺乏經典性和穩定性。例如，機器學習相關課程可以側重監督式與非監督式學習的基本思想和方法，避免涉及正在快速演進的各類複雜的深度學習模型。

　　其次，針對不同學段學生的認知能力和特點，設計相應的教學內容和課堂活動，不同學段之間要有明顯區別。例如在小學階段可以主要以體驗性活動與課堂討論為主；在初中階段更多側重於對基本原理的了解和簡單實踐；在高中階段可以適當深化對重要概念和方法的理解並組織綜合性實踐。針對同一核心內容，不同學段的課程設置需要由淺入深，進行整體設計和規劃。對於較為複雜的概念與方法的講解，應儘量採用橫向類比的方法，向學生直觀呈現。

　　再其次，課程設計應多采用項目式或探究式學習，不必強調完備的知識和理論體系，從而讓學生易於接受並産生深入探索的興趣。可以選取學生在日常生活中常見的情境和主題，設計合理的驅動問題與教學支架，引導學生利用人工智能技術解決實際問題或製作項目作品。例如，可以選取“垃圾分類”主題，以“如何構建更智慧的垃圾桶”為驅動問題，引導學生在完成智慧垃圾桶的設計和製作過程中，完成相關核心內容的學習。

　　我國中小學人工智能教育，需要遵從人工智能學科本身的知識體系和思想方法，讓學生在體驗中了解人工智能可以用來解決什麼問題，在學習中掌握人工智能的基本概念和思想方法，在實踐中思考人工智能會帶來什麼新的問題和影響。同時，要鼓勵領域專家、行業協會、人工智能企業等社會多元主體參與，共建共享優質課程設計方案、工具和案例，協同解決優質教師隊伍匱乏等瓶頸性問題，為人工智能課程在中小學大規模、高品質落地提供保障。（作者 盧宇 北京師範大學教育學部副教授、未來教育高精尖創新中心人工智能實驗室主任）