人工智能促进教育变革创新
通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。
“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。
“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。
我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。
着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。（吴丹）
王晓宁：“人工智能+教育”在中国——现状、问题与未来初探
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王晓宁：“人工智能+教育”在中国——现状、问题与未来初探发布时间：2020-08-0520:54作者：小编来源：中国教科院点击量：
() 在全球快速进入智能化时代的过程中，我国的“教育信息化”在推进程度上确实称得上先行一步，而“人工智能+教育”作为教育信息化的升级版，也正引发教育界内外高度关注。 从2020年国家自然科学基金“教育信息科学与技术”这一学科领域的申报态势来看，国内立足智能教育的竞争已趋白热化：将人工智能技术向教育垂直领域进行渗透的意识非常热切，理论与实践探索正在全面铺开。当然，就目前技术与教育结合的有效性、适切性、合理性甚至合法性而言，尚需细化。而从当前特征、现存问题与解决之道三个方面看，国内教育界的确已经迎来智能时代教育的挑战。现状：基础先进，探索热切，潜力尚待激活
1.技术界基础先进，教育界探索热切 从世界范围看，不少发达国家和国际组织在部署信息化/数字化/智能化战略，以维系传统大国地位、保持战略主动性和战略自主权时，纷纷将美国和中国作为对标国家。 可以说，中国在人工智能技术领域包括教育智能化领域的繁荣发展，已经在全球范围内引发高度关注，受重视程度甚至超过预期。时下的海外畅销书《第四次教育革命——人工智能如何改变教育》中，对于中国人工智能领域繁荣势头的追捧式解读极具代表性，该书称：“美国在人工智能领域的领先地位会慢慢减弱——而中国渴望填补这一空白，努力在2030年之前将自己打造成全球首要的人工智能创新中心”。值得关注的是，该书所涉及的诸多议题虽有一定新意，但对于中国教育领域人士而言并不陌生，甚至已经进行了超过其理论宽度的现行实践。可见，借助技术基础的繁荣发展，中国的“人工智能+教育”有着堪称热切的先行探索。 2.在线教育抗疫，激发底层潜力 2020年新冠疫情期间，中国智能教育模式经受了大考，给全球同行留下深刻印象。“停课不停学”的大规模在线教育实验展现了中国教育信息化与智能化的底层潜力，启发了中国乃至全球教育界对智能时代教育发展抱持乐观期待。 中国在新冠肺炎疫情期间进行的大规模在线教育，让教育者、受教育者、科技研发者等人群，都有机会亲临教育一线、摸清需求、萌发创意并涌现人才，形成教育推动大众科技创新、科技反哺教育变革的良性循环。教育创新与科技创新既是抗疫的有力工具，也在成为反弹的新经济增长点。在后疫情时代，社会将进入智能化和数字化快车道，线上力量正在兑换为线下力量，为构建基于智能技术的新型教育教学模式、教育服务供给方式，推动教育治理体系和治理能力的现代化，提供深度变革的内生力量。挑战三大问题，打牢智能时代教育根基
1.技术受限，效果模糊
中肯地说，在目前的全球人工智能产业当中，金融、营销、安防、客服领域在IT基础设施、数据质量、新技术接受周期等人工智能发展基础条件方面表现较优，其商业化渗透率和对传统产业的提升程度较高。然而由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难，情感计算与认知计算难以突破等约束条件，教育的智能化发展确实还慢一拍。迄今为止，多数智能化教学解决方案的落地效果仍然表现一般。而在校外教育方面，在线教学的用户体验粗糙且教学效果模糊，用户对新技术的接受周期较长，更加智能化的产品还需要一定长度的探索期。而与此同时，校内师生的信息素养不高，且信息化设备使用频率较低，也导致智能教育核心教学数据缺失，最终加大了教育数据挖掘分析的难度。 2.重复建设，粗放演进 现在，各方面对于智能化教育在所谓的“精准化监测与个性化评价”这一功能上的探索过于集中，用力过于聚焦，却很少针对过度监控、过度反馈、过度迎合的谨慎反思。而所谓粗放，是指当前教育领域的这只“人工智能大筐”，实际上装进了与人工智能沾边或不沾的各类技术，装进了各路概念、噱头甚至利益诉求，实质的进步、真实的助力在一定程度上被淹没在粗放的统计口径与表面的繁荣里。在政策的大力支持与市场对智能化的强烈需求背景之下，“人工智能+教育”的模式仍然亟待清晰化与规范化。 3.审慎不足，导向模糊 从国际经验看，不少国家对于教育与技术的结合都有相对审慎一面，尤其强调教育智能化要首先体现其价值性，然后再体现其工具性——要为承载国家的共同价值与文化基础优先作出努力。这成为各国尤其是发达国家发展智能化教育的普遍起点。而这强有力地形塑了智能技术的应用方向和智能教育的发展根基。对照来看，我们在这一层面上的理性反思尚显不足。那么就可能出现导向模糊——教育领域难以对人工智能应用技术提出准确需求，而技术人员难以深度理解教育，供应方难以设计出符合理性需求的应用形态——这也是当前人工智能技术参与教育过程并大力发展智能教育时最为掣肘的问题。以理性态度尊重规律，支撑智能时代教育变革
1.宏观策略不可“一刀切”，中国教育的巨大体量与智能技术的迅速更迭需要从容应对。
对比世界主要发达国家来看，中国教育体量巨大、东中西部社会经济发展程度很不平衡，同时中国的信息化智能化技术发展又处在世界前沿，存在诸多复杂变量和不确定因素，并不是一味地加大作为、严密规划与管控就有望起到理想效果的。因此，有必要在“有为和无为”之间进行辩证思考，明察进退，有所取舍，以粗线条引导，而非以事无巨细的规制来推动宏观治理，要引导商用、民用、市场等角色发挥作用并自我调节。 进一步看，我国教育端和受教育端所具备的信息化素养与技能，绝大部分是在宏观的互联网经济大背景下形成的，“看不见的手”所发挥作用不可小觑。此外，从世界银行的视角来看，对教育技术的投入首先要将可持续性放在首位——软硬件投入巨大、优质数字资源生成困难、生命周期短促、跟进投资不可预估等问题，都启示我们：在宏观层面，要有适当的策略性留白。 2.中观布局不能急于求成，必须尊重智能时代教育的独特发展节奏。 如前所述，国际经验与中国发展实践都显示，相比于智能化技术在金融、营销、医疗、安防等诸多领域的率先落地与渗透，教育智能化领域由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难，情感计算与认知计算难以突破等约束条件，自然呈现的发展规律确实是慢一拍。因此，在智能教育发展节奏上不能急于求成。 与此同时，教育领域是“人”的密集程度最大的领域，教育涉及的人群是超大规模的、甚至是全民的，其复杂性与牵涉面超乎寻常，智能时代的教育在理念更新、模式变革、体系重构，尤其是利益重组上不能激进。 此外，要区分群体教育和个体教育的不同规律。同辈压力和集中的时空氛围，可以让群体情境下的智能化教育更好地结合线上的优势资源与线下的立体化传授；而个人情境下的智能化教育则需要更多地探索如何维系注意力的特殊节律，尊重碎片化、娱乐化、热点化、轻量化等需求，不能过多地强调和依赖个人自律和所谓的素质素养等。 3.微观上不“过度迎合”，辩证看待个性化培养潮流。 首先，智能化的教育技术对师生微观状态的精准诊断、即时反馈、全程记录等固然有其便捷，但也有可能带给其过度关注与过度追踪的压力，在某种程度上会将“人人皆学、处处可能学、时时可学”异化为无所不在的钳制和逼迫。 其次，智能化技术辅助进行的个性化诊断与个性化培养固然有其价值，但若不善加使用，也会在某种程度上过度强化初始的、不成熟的、未定型的个体偏好，强化路径依赖，反而很可能抹杀师生在其他维度、广度和深度上的潜力，影响个体自身在竞争合作中的准确定位，进而过早设置隔阂与专业鸿沟，障碍对具备广阔视野和全局观念的“通才型”人才的培养。 最后，“建立终身电子学习档案和数字画像——对学习者的学习成果进行统一认证和核算”等发展思路的提出，也需要辩证看待——人为设计的评价体系，从识别、赋值、感知、记录，多数时候仍是粗线条、显性化、线性化的，丢失了很多维度甚至是关键性信息。将不先进的教育评价思路用先进的技术如区块链等手段来承载，很可能会进一步形成环环相扣的时空限制，进一步收窄可能性与多样性，更遑论数据隐私和技术霸权等问题的潜在负面影响。有冗余、有散漫、有策略性留白，才会有缓冲和创新的空间，这也是智能时代教育必须体认的教育史所传承给这个时代教育者的精神启示和宝贵财富。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/XohFhSpQRCQPu2h5II5YJg
中小学人工智能教育的现状、实施与发展
导读：近年来，世界各国开始积极倡导在中小学阶段开展人工智能教育。然而，如何科学、高效、大规模开展中小学人工智能教育，仍然是我国基础教育领域面临的难题。我们需要在借鉴国内外宝贵经验和理论成果的同时，积极探索具体的实施途径并付诸于教育实践。1中小学...近年来，世界各国开始积极倡导在中小学阶段开展人工智能教育。然而，如何科学、高效、大规模开展中小学人工智能教育，仍然是我国基础教育领域面临的难题。我们需要在借鉴国内外宝贵经验和理论成果的同时，积极探索具体的实施途径并付诸于教育实践。
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中小学人工智能教育的现状
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。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。
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。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。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。
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中小学人工智能教育的实施途径
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，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。
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CynthiaBreazeal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。
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,PeersandPlay）原则。
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。
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（ResponsibleAIforSocialEmpowermentandEducation）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。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。
如上图所示，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（AssociationforAdvancementofArtificialIntelligence，AAAI）与人工智能教育发展论坛（SymposiumonEducationalAdvancesinArtificialIntelligence，EAAI）也组织和实施了“模范人工智能作业”项目，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。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。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。
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中小学人工智能教育发展建议
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。
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。
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。
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。
（本文作者卢宇,系系北京师范大学教育学部博士生导师，高精尖创新中心人工智能实验室主任；宋佳宸，系北京师范大学未来教育高精尖创新中心人工智能实验室项目主管宋佳宸）
来源：《人工智能》2022(02):8-13
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