人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略
以下文章来源于中小学数字化教学，作者尹以晴等
中小学数字化教学
《中小学数字化教学》（CN10-1490/G4）系教育部主管、人民教育出版社主办的国家级教育专业期刊，主要服务于运用信息技术改进教学的中小学教师、教研员、校长，以及师范院校师生和科研院所的科研人员。本公号是刊物“纸数联动”的支撑平台之一。
计算思维已成为当今国际学术界多学科领域关注的热点议题，随着人工智能等新一代信息技术的飞速发展，计算思维培养需要全新的教学策略框架。本文基于美国k-12人工智能教学指南，提出了人工智能时代培养计算思维的四类七种教学策略框架，并结合案例阐述七种教学策略及实施。文章基于我国计算思维教育的发展实际，提出中小学计算思维培养的若干实施建议，以供学校和教师开展计算思维教育参考。
自周以真教授2006年在ACM通讯上提出计算思维的概念以来，计算思维逐步渗透到各级各类教学体系，并成为人工智能时代个体必备的基本素质。世界各国都在加快步伐开展培养计算思维的相关课程，以帮助学生更好地适应未来。英国皇家学会在《停止还是重启：英国学校计算教育的前进方向》报告中就强调了计算思维对于学生认识世界的重要性，并主要在计算机科学中实施了一整套计算思维课程。我国《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》也将计算思维列为信息技术课程的核心素养之一。如今，在大数据和人工智能的推动下，计算思维被赋予新的内涵，进一步深化了计算思维在科学与社会经济领域的意义和价值，人工智能时代中小学计算思维培养需要全新的策略框架。
01
人工智能时代
计算思维培养的策略框架
人工智能时代的个体核心能力体现在以计算思维为代表的高级思维能力。然而，中小学校现有的计算思维教育理念沿袭了“计算机能力—编程能力—计算思维”的线性思维，高度依赖计算机学科教育或编程教育，忽视了计算思维培养的其他路径。随着人工智能技术的快速普及，嵌入人工智能系统的大量算法模式丰富了人类对算法的认知，也丰富了计算思维的教学内容和教学策略，更有助于提升学生的问题解决能力，培养他们的计算思维。基于此，美国人工智能促进协会联合美国计算机科学教师协会和卡梅隆大学研制了K-12人工智能教学指南。该指南不仅设计了从小学到高中开展人工智能教学的目标与内容，还对中小学阶段该如何教人工智能课程给出了具体清晰、可操作性强且符合学生学习规律的教学策略与活动建议。我们发现这些策略和活动也特别有利于对学生计算思维的培养，受此启发，本文立足我国中小学技术类相关课程的教学实际，结合具体案例，阐述中小学计算思维培养的四类七种策略（见表1）。
▲表1中小学计算思维培养的策略框架
02
解析中小学计算思维
培养的教学策略
（一）实验探究
教师组织学生使用各种类型的人工智能软硬件资源，通过实验探究教学，促进学生体验和理解人工智能，在实验中提高计算思维能力。
策略1：游戏化教学
游戏化教学包括数字化游戏和游戏活动两类。有学者以Blockly游戏为平台对学生进行计算思维训练，证实了教育机器人可提高学生对科学、技术、工程和数学等学科知识的获取能力，同时促进计算思维的培养。Garneli等人将学生分为两组，一组通过包含科学内容的电子游戏情境，另一组通过设计适当的项目来学习相同的科学和计算课程。结果表明，游戏情境更有助于学生获得计算思维技能。这种跨学科的游戏化教育情境可以应用在典型的学校情境中，以促进学生获得更多计算思维技能和学科内容。此外，AI机器人课程是游戏化教学应用最多的学科，在利用人工智能技术提高计算思维的研究中，Bers等人发现，由于机器人课程中包含游戏化的思维训练，学龄前学生可通过与机器人一起学习获得基本的计算技能。Kahoot是一个基于游戏实现课堂实时反馈的网络评估平台，是包含智能批改和排行公告榜的自动化智能系统。由此衍生的Kahoot教育模式十分流行，将编程中的计算思维难点变成一个个游戏，学生完成教师的测试题就像在游戏中升级打怪，他们的计算思维会自然养成。
策略2：小组学习
小组学习包括合作学习和协作学习。根据Papert的建构主义学习理论，学生在虚拟环境中通过互动和合作完成学习任务，能有效提高学生的社会互动、认知、高阶思维和计算思维。Wilkerson构建了一个协作学习系统，以帮助学生学习如何计算面积。从实验结果可以看出，学生通过主导和分配角色合作完成学习任务，所得到的学习效果是最好的。计算思维是一种问题求解思维，它将问题求解的过程用“程序化”或“机械化”的方式表示出来。《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》设立了“人工智能初步”选修模块。其中，探究“机器人巡线问题”是使用机器人完成各种任务的一个重要环节。学生可通过小组合作探究，分析实际问题，提出解决问题的方法和步骤（算法），再通过流程图转化为实际程序编写的过程。这一过程中，学生需要运用合理的算法形成各个小组的问题解决方案，由此锻炼和提升了学生的计算思维。
策略3：翻转教学
人工智能为翻转教学注入了新的动力。一方面，基于语音识别、自然语言处理等技术的教学测评系统和智能问答系统，可以将教师从重复性、程序性的工作中解放出来；另一方面，人工智能技术为学生提供了更为精准、个性化的指导，凸显了教学中学生的主体地位，增强了学生学习的自主性。例如，在以“计算机科学”为教学内容的翻转课堂中，学生3/4的课程时间花在计算机实验室，用以学习教师在学习管理系统中预先发布的学习材料，并通过个人实践与线上测评等活动消化和吸收相关知识。剩下的1/4时间，教师引导学生讨论学习的关键概念和技能，加强对所学和所实践内容的理解。研究表明，翻转教学不仅提升了学生的计算思维技能，还激发了他们的学习动机，改善了他们的学习策略。
（二）不插电编程
算法是计算思维中必不可少的核心内容。通常情况下，算法与计算机、互联网紧密相关，而不插电编程则让学生不再依赖计算机设备开展开放性活动，是一种帮助学生理解问题解决思路与技术手段的新形式。
策略4：基于任务的教学
不插电编程就是通过各种生动有趣的任务活动或者开放式的学习环境，将编程知识和计算思维融入其中，让学生不用电脑就能学习到计算机科学知识[8]。Havva等人在Bebras国际计算思维挑战赛基础上开发了不插电编程任务，包括简单、中等、困难三个水平，让学生在经历抽象、分解、算法和泛化的思维过程中解决问题。研究表明，不插电编程任务同样可以提高学生的计算思维技能，当然，它也要求教师教学时紧扣知识内容与计算思维的内在衔接关系。在不插电编程的社区网站上经常更新一些与计算思维概念紧密相关的教学案例。例如，在“分解”活动中，学生得到的任务是将情景问题（如种树）分解，并写出解决问题的必要步骤；在“莫妮卡地图”活动中，学生需要在一张地图中使用上下左右（即↑，↓，←，→）找到两个物体之间的最短路径。之后，学会使用乘数（即→→→→=4x→）来表示解决问题过程。学生在完成这些任务的过程中，深入理解分解算法、模式识别、抽象等计算思维概念。
（三）设计类活动
在活动设计教学中，教师为学生提供不同形式的支架，引导和鼓励学生设计出自己的作品，在设计和实践中促进学生计算思维的发展。
策略5：隐喻教学
隐喻作为常见的修辞术语被大家所熟知，而在教学中，隐喻往往是用具体可感的事物来类比抽象的事物，避免了纯粹的概念和枯燥的逻辑带来的教学困难。Diana等人使用隐喻和图形化编程软件相结合的方式向小学生教授编程，即在教学过程中用学生可以理解的事物类比概念性较强的指令，如变量和输入输出指令、条件指令、循环指令。学生在理解了基本概念后，再用图形化编程软件练习并设计出一件作品。结果证明，隐喻和图形化编程软件相结合的方式有利于培养小学生的计算思维，并且更适合10~11岁的学生。这是因为教师可以通过隐喻形象地呈现逻辑关系，清晰具体地描述问题，图形化编程不强调复杂的代码编写功能，能够降低学生的记忆难度。
策略6：支架式教学
人工智能技术能帮助教师更好地构建支架和创设情境，从而将复杂的问题分解，引导学生逐步发现和解决学习中的问题。北京大学学习科学实验室提出以培养计算思维为核心开展人工智能教学的理念，其中，“AI积木编程”系列课程采用了AISpark人工智能编程实验平台的人工智能功能模块。人工智能的基本原理是晦涩难懂的，该平台却以智能语音、智能翻译等技术构建的支架紧扣学习主题，并要求学生以小组协作的方式设计出一个创意作品，为学生对人工智能原理的学习铺设了阶梯。计算思维测评结果发现，在智能技术的支持下，学生的计算思维技能有了明显提高。还有研究者关注性别差异，在基于人工智能的教学中使用了两种不同形式的记忆系统作为脚手架，并发现男生更多地受益于个人主义、动觉空间导向和基于操纵的脚手架活动，而女生更多地受益于小组协作的脚手架活动。
（四）案例研究
学习是一种复杂的心智活动，涉及背景和社会文化因素、学习者及其周围环境，强调知识的主要来源是社会实践活动。学习常常发生在学生为达到某种目标或解决某个现实问题而进行的活动中。教师可通过综合性的社会实践案例，引导学生从多个角度探索和解决问题，从而达到培养学生计算思维的目的。
策略7：社会文化教学
编程被认为是教授计算思维的最佳方法，但实际上，部分学生面临着学习编程语言的挑战。在编程学习困难者面前，编程不一定能有效地培养他们的计算思维。社会文化教学理论认为，学习是一套复杂的活动，涉及背景、社会文化因素、学习者及其周围环境。因此，计算思维的发展可以被描述为一个学生进入实践社区的过程，其中专家位于社区的中心。在这个过程中，学生能够分享经验、概念、情境和实践，积极参与并解决问题；学生能够基于PBL练习开发解决方案，将与计算思维技能相关的概念转换为经验。例如，有教师通过智能机器人模拟购物环境培养学生的计算思维——他创设了生活化的虚拟超市环境，提供智能机器人的视频资料，引导学生思考并绘制出机器人的购物路线和流程图。学生以小组为单位编写机器人购物的程序，交流展示作品，在反思经验的基础上优化作品，将所学应用于实际生活中解决现实问题。这也表明，计算思维符合维果茨基提出的社会文化教育愿景，使学生能够在PBL情境下积极参与社会互动。
03
中小学计算思维培养的实施建议
（一）构建具有普适性和跨学科性的计算思维课程体系
如前文所述，培养计算思维不局限于编程一种方法，教师还可以与科学和数学等多学科融合，培养学生的逻辑概念、计算思维、解决问题的能力。换句话说，计算机编程是运用计算思维通过计算机解决问题的过程，而不是依赖于计算机的活动。美国IEEE计算机学会前任主席DavidGrier认为，未来10~15年，计算机教育面临的挑战是，如何构建一个课程体系来帮助人们更清晰地思考计算。Weintrop讨论了将计算思维嵌入数学和科学语境中的方法，认为其有三个益处：①它建立在计算思维与数学、科学的相互学习关系之上；②它解决了触及所有学生和拥有熟练教师的实际问题；③它使科学和数学教育更符合这些领域当前的专业实践。采用跨学科教学模式，使学生能够通过计算思维来管理和分析各个学科的材料，从而加深他们对跨学科知识的理解，体验跨学科知识和计算思维在解决现实世界复杂问题中所起的作用。交叉创新是普适性计算思维发展的根本途径，将计算思维跨越计算机科学边界应用于多学科领域（如STEM），是目前众多计算思维教育研究者所寻求的实践路径。将计算思维发展与学科内容相结合，设置一套完整的计算思维培养课程体系，将有助于学习者了解计算思维的现实应用。
（二）建设人工智能技术赋能的、友好的计算思维教学环境
国内外研究表明，教育机器人作为一个积极的辅助工具，正越来越多地出现在教育环境中，用以培养学生的认知技能和计算思维。从本质上说，人工智能可以作为新兴的教育技术，优化和改进传统的信息技术课程。同时，嵌入人工智能系统的大量算法模式能增强学生对于算法的认知，丰富了计算思维的内容。当前，针对大数据分析以及各种人工智能体的研究、设计和应用，产生了许多新的计算模型、算法形式和计算技术。这些进展推动了人们对计算思维更加系统和深刻的认识。在教学实践中，教师可利用这些技术和资源，建设一个规模适当的计算思维实践基地，针对学生不同的学习需求，采取相应的教学策略，在实训中提升学生提出问题、分析问题和合作探究的能力，培养学生的计算思维。
（三）完善具有动态适应性的计算思维评价指标体系
计算思维是一个抽象的术语。“让学生像计算机专家那样思考”，实际上就是让他们尽可能充分地从计算机学科的视角思考。如何发展以“形式化思考、模块化建构、自动化处理、系统化实现”为指向的计算思维教育，是目前困扰教育研究者的最大问题。要测评计算思维教学成果，这一维度又恰恰最为关键。国内外研究者采用了不同的方法和工具来评估教学策略对提升计算思维技能的效果，如测试、问卷、访谈等。但目前来说，大部分计算思维测评研究关注的是算法、模式、抽象、综合、评估和自动化等计算机概念。在进一步的研究中，需要将数字素养、创新性思维等核心素养纳入整体视野，并从思维的一般过程和思维的具体行为表现来构建测评体系，建立测评框架。
（四）提升教师计算思维素养与教学能力
计算思维可以在生活中被广泛应用，而不仅限于被计算机工程师使用。然而，一些教师仅从表面理解了计算思维概念，不能设计出有意义的课程，将计算思维的概念和工具与学科内容或教学方法结合起来。为此，Bower等人举办了一系列K-8年级教师计算思维研讨会。他们用实例说明，通过有针对性的专业学习，教师的计算思维理解、教学能力、技术知识和自信心可以在较短时间内得到提高。教师在教学时需要考虑学生的学习状况，或对不同的学生提供适当的帮助或反馈，引导学生通过学习教师设计的相关课程培养计算思维。
（来源：《中小学数字化教学》2021年第4期。作者/尹以晴、李宁宇，系温州大学大数据与智慧教育研究中心硕士研究生；柳晨晨系温州大学教育技术系副教授；王佑镁系温州大学教育技术系教授、博士生导师，温州大学大数据与智慧教育研究中心主任）
中国青少年科技辅导员协会
提醒广大科技辅导员
戴口罩勤洗手少集会
不给病毒可乘之机！
原标题：《人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略》
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关于印发《温州市中小学推进人工智能教育实施方案》的通知
各县（市、区）教育局（社会事业局）、瓯江口产业集聚区社会事务综合服务局、浙南产业集聚区文教体局，市局直属各学校（单位）：
现将《温州市中小学推进人工智能教育实施方案》印发给你们，请认真贯彻落实。
温州市教育局
2022年2月28日
温州市中小学推进人工智能教育实施方案
为全面贯彻落实《中国教育现代化2035》《新一代人工智能发展规划》《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》《关于新时代推进普通高中育人方式改革的指导意见》等精神和《温州市创建国家“智慧教育示范区”实施方案》有关部署，推进温州市中小学新一代人工智能教育体系建设和创新人才培养，结合温州“未来教育”和创客教育发展实际，特制定本行动计划。
一、总体要求
（一）指导思想
全面贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，落实新时代推进教育现代化、建设教育强国战略部署，以推进人工智能教育课程普及为核心，以培养创新人才为根本，加快构建温州人工智能领域人才培养体系和科技创新体系，推进人工智能与教育相互赋能、深度融合，促进教育高质量发展，推动育人模式变革，大力推进未来创新人才培养，打造温州教育高地、打响“学在温州”品牌。强化基础教育阶段数字人才支撑，助推温州“千年商港、幸福温州”城市高质量发展。
（二）基本原则
坚持育人为本。全面落实立德树人根本任务，推进人工智能发展的工具性与价值性融合，以人工智能引领构建以生为本的创新教育生态，满足面向未来的人才培养需求。
坚持协同开放。深化体制机制创新，推动基础教育与高校、科研院所、人工智能企业的协同合作，创新产学研合作的模式和机制，扩展人工智能与教育融合的广度与深度。
坚持系统推进。以温州创客教育“五个一”工程实施完成及全国“青少年创客教育生态区域”成效为基础，加强新时期创客教育迭代升级顶层设计，系统推进人工智能教育生态建设。
坚持引领发展。充分发挥温州创客教育人才和资源汇聚的优势，按照统筹规划、试点先行、特色发展总体思路，加快人工智能在教育领域的创新应用，加强人工智能教育研究，引领人工智能与教育融合发展的理论创新、技术突破与应用示范。
二、主要目标
准确把握人工智能时代的教育发展方向，持续推动温州创客教育迭代升级发展，打造区域普及人工智能教育的“温州模式”。启动实施温州市中小学校人工智能教育“五个一”工程，即打造“一校一AI课程、一校一AI团队、一校一创新项目、一校一智能空间、一校一品牌活动”的人工智能教育生态体系，推动人工智能与基础教育深度融合。
到2023年，培育700所人工智能教育实验学校、60所人工智能教育示范校，构建形成区域特色鲜明的“基础普及类、社团拓展类、综合提升类”校园人工智能教育三阶课程体系，学校人工智能教育师资队伍完备；到2025年，培育1000所人工智能实验学校，100所人工智能教育示范校。全市中小学实现人工智能课程全普及、人工智能实验室全覆盖，融合应用研究不断加强，创新人才培养能力和水平显著提升。温州人工智能教育区域普及的“温州模式”在全省形成示范引领辐射效应，在全国具有影响力、知名度。
三、主要任务
（一）打造全市人工智能教育云平台
1.统一构建人工智能教育教学平台。依托一线AI企业在人工智能的核心技术能力和业界领先的人工智能平台与课程，集人工智能教育备授课、教学资源中心、编程创作中心、AI训练中心、智能师训等功能于一体，全市普及推广人工智能教育。
2.特色开发区域人工智能教育管理平台。汇聚人工智能教学平台上的数据，可视化呈现全市AI教学及资源数据，实现全市人工智能教学资源和开展情况进行统筹，常态化监管。线上展示学生优秀作品，实现优质资源、优秀师资、教育数据的有效共享，人工智能教育相关活动线上线下相结合，打造全方位的人工智能教育生态社区。
（二）推进人工智能教育课程的实施
3.构建人工智能课程体系。区域层面组织相关专家，制定人工智能教育课程纲要，明确课程定位，根据不同学段特征，确定不同层次课程目标，建立科学的知识结构体系。构建温州区域基础普及类课程、社团拓展类、综合提升类三阶课程体系。按照“感知AI-理解AI-应用AI-创造AI”设计循序渐进，学前教育和小学低年级段侧重感知和体验人工智能技术，小学高段和初中阶段侧重理解和应用人工智能技术，高中阶段侧重项目创作和前沿应用。
4.推进人工智能课程普及。将人工智能教育课程纳入各县（市、区）教育发展规划与学校教学计划，列入中小学课程内容中，在信息技术、通用技术、综合实践等已有课程和教学创新活动中适当增加人工智能教学内容。促进人工智能课程顺利开展，确保课程开设制度化、教学实施规范化、活动开展常态化。
5.开发项目化学习资源。结合地方特色、学校文化、特色培育与多样发展，以深化课程改革和育人模式创新为重要突破口，坚持推进多样化有特色的人工智能项目化体系建设。依托学校拓展类课程，整合、优化教学资源，开发基于校本的人工智能项目化学习资源。组织举办创新项目评比，培育一批人工智能创新项目。依据浙江省编信息技术教材人工智能模块内容，开发各级段普及类课程辅助资源包和创新教具，促进人工智能教育在K12年级的普及化、常态化开展。
（三）加强人工智能教育师资建设
6.培育三层次人工智能教师队伍。将人工智能教育师资建设纳入全面深化新时代教师队伍建设改革重要内容，制订人工智能教育师资培养培训计划，增设人工智能（创客）专兼职教育教研员岗位，师训部门开展人工智能师资专项培养。分层次培养人工智能教育师资队伍，设立名师工作室、骨干教师研修班、AI教学能力提升班，逐步培育一批有引领示范作用的名优教师，多途径、多形式、高水平促进教师专业化成长。针对普及性人工智能师资进行人工智能知识技能体系化培训，并进行培训评价和考核认证。
7.培育指导师教研团队。市县教研部门要把人工智能教育纳入教研范围，建立人工智能教育教研组，以项目化、跨学科整合等方式组成教研团队，积极组织开展人工智能教学研究活动。各校要积极开展课题研究，结合各自优势和资源特点，借助人工智能专业领域的专家力量和技术支持，努力探索新课程环境下的人工智能教育教学方式，构建以项目式学习和以问题为导向的教学新模式，不断提高人工智能教育教学质量。
8.建立健全指导师激励机制。贯彻《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》文件精神，深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合，引领教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极开展人工智能教育，积极有效开展教育教学。引领教师深化教育教学和课程教材创新，将“动手操作、实践体验”理念融入学科教学，促进创客教育、人工智能教育与学科教育教学深度融合。
（四）推进人工智能基础建设和示范引领工程
9.创新人工智能空间建设标准体系。以促进育人模式变革、培养未来创新人才为逻辑起点，以学生为中心，以互动性、启发性、探究性为导向，打造“基于创造”的学习空间，服务人工智能课程建设与实施，促进技术与教育深度融合，实现师生深层次的合作学习和分享。
10.多路径实施人工智能空间建设。有条件的学校新建“人工智能实验室”，场地不足的学校升级迭代学校创客空间、创新实验室，整合形成人工智能实验室、人工智能学习空间、人工智能体验馆等。依托智慧校园建设推进，构建包含课程资源、实验硬件、网络平台、学习空间等人工智能教育生态体系，为开展人工智能教育提供有力保障。
11.培育认定人工智能示范校100所。按照“统筹规划、试点先行、特色发展”的原则，组织创新意识强、软硬件条件相对好的学校，开展人工智能实验校创建，开设系统的人工智能课程，组织学生社团活动，促进人工智能在学校管理及教学中的应用，形成鲜明的人工智能教学及应用特色。以人工智能示范校为中心，成立若干个人工智能教育联盟校，积累可推广的先进经验和优秀案例，探索新时代下人工智能教育推进策略、创新人才培养的典型途径。
12.促进人工智能与教育融合发展。突出人工智能教育在推进温州创建国家智慧教育示范区的内涵发展要义，促进人工智能与中小学教育教学和管理领域的深度融合，推进教育全方位变革。基于人工智能、学习过程数据及分析技术，推进教学智能化和学习个性化。利用人工智能建立线上线下相结合、灵活多样、科学有效的校本教研模式，即时提出、诊断并解决教学问题，助推教师专业成长。加强教育管理的数据融通和整合应用，实现基于大数据和分析技术的教育治理。全方位构建对学校、教师、学生的评价指标体系和评估模型，实施大数据支持的智慧测评。
（五）促进学生人工智能素养提升
13.建立素养评估体系。建立健全学校、教师、学生的素养评价方式，建立评估指标模型，完善评价量表和指标体系，实施人工智能素养评估，实现“以评促教、以评促学、以评促用”。
14.搭建师生创新教育平台。各校要积极为学生创设良好的人工智能学习环境，打造贯穿校内校外、线上线下、创业创新的育人生态闭环模式。积极开展形式多种的人工智能拓展活动、组织不同层级的交流、竞赛活动，举办优秀教学成果展等，创设多元化的探索主题和实践环境，进一步激发学生参与人工智能领域学习、研究的积极性，全面培养学生探究、沟通、创新和协作能力。鼓励学生对人工智能进行深入探索和学习发展，支持参与各项有品牌影响力的人工智能教育类竞赛，发现和培养人工智能优秀创新人才。
（六）打造人工智能教育品牌
15.成立人工智能教育研究中心。深化体制机制创新，由温州市教育局发起，从高等院校、科研院所、高新企业、各中小学等机构遴选优秀人员组建温州市人工智能教育专家智库和工作团队，指导全市各中小学开展人工智能课程研发、师资培训、实验室建设、课题研究、融合应用等工作，为一线教师提供理论和实践支持。
16.树标杆育亮点。按照“统筹规划、试点先行、特色发展、典型引路”的思路，培育亮点，树立标杆，以点带面推进人工智能教育普及发展，做亮温州人工智能教育品牌。成立人工智能教育联盟，搭建人工智能教育交流共享平台。建设跨区域高水平交流平台，开展多层次国际、国内交流合作。积极参与“长三角”创客教育展示活动、人工智能夏令营等活动，筹办人工智能教育研讨会、人工智能联赛，高质量办好青少年创客文化节、科创春“玩”等活动，打造创新型文化品牌。
四、保障措施
（一）加强组织领导。各级教育部门要高度重视，完善组织领导机构，适度超前、注重创新、兼顾特色，统筹推进创客教育迭代升级和人工智能教育普及工作。各地要结合实际制定具体实施方案和推进计划，基教、人事、教研、师训、技术等部门协同合作，全力做好课程开发、师资培训、空间建设和软硬件配备，全面加强要素保障。
（二）加强经费保障。各地要切实落实国家关于财政经费可用于购买信息化资源和服务的政策，加大财政经费投入，设立人工智能教育专项预算，确保人工智能实验校建设发展经费，用于课程开发、耗材添置、师生教学实践和应用研究等。
（三）加强督导考核。将学校人工智能教育纳入智慧教育工作重点工作，并纳入教育科学和谐发展考核，将人工智能教育开展情况列入各级各类教育创新建设重要内容，纳入相应评估认定指标。及时做好经验总结提炼，创新推广手段，加大宣传力度，营造良好的工作氛围。
国内人工智能在教育教学的应用汇总
国内人工智能在教育教学的应用汇总深度学习或是人脸识别技术在国内教育领域已有一些实践和应用，尤其是17、18年，可以看到线上教育机构以及一些基于教室监控的人工智能辅助系统逐渐成熟。本文对这些应用进行梳理，简析原理并探讨其优劣和是否真正有价值。
首先明确人工智能在教育领域的应用集中在情绪识别和专注度评价两点上。
文章目录国内人工智能在教育教学的应用汇总@[toc]海风教育AI系统好望角（线上）杭州中学“智慧课堂行为管理系统”（线下）汉王教育公司“CCS课堂呵护系统”（线下）[^3]海风教育AI系统好望角（线上）具体情况：
国内线上教育机构已有多家推出辅助的人工智能系统来优化教育教学的效果，基本上都是和第三方机构合作并非自主研发的，且目前看来不少都还是纸上谈兵的状况，就算应用也非常简单粗暴，参考价值低。
2018年4月，海风推出“好望角”AI系统，宣布上线情绪识别功能，借助人脸识别技术，能够基于人脸表情来分析学生情绪，基于眼球焦点分析学生注意力情况，并将分析结果即时反馈给老师。据郑文丞介绍，海风教育将情绪识别和眼球识别技术应用到教学过程中，是国内K12在线教育领域首个落地AI应用成果。1
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,探讨：
好望角据说是国内首个落地的线上AI应用成果，据我了解，其他机构的AI系统确实都没有看到真正在客户端的落地应用，只能借助新闻了解一二。
好望角的这个系统做了两件事，情绪识别和眼球识别，都是人脸识别的范畴。其中情绪应该是分为以下8类：正面情绪“高兴”；负面情绪“厌恶、悲伤、疑惑、轻蔑、愤怒”；中性情绪“专注、惊讶”。
效果可以从图片中看出可以提醒教师学生的听课状态，调整教学节奏，做得还是不错的，整个在教育学应用的逻辑基本是合情合理自圆其说的。
线上平台的一大优势就是视频图像清晰，通常是一对一教学，不论是教师还是学生都是一人一个画面，人脸始终位于画面大幅面的区域，人脸识别的分析效果显然会比较准确。另外只要平台大，数据量总是足够的。
除了海风的好望角，推出人工智能系统辅助教学的线上平台还有：
掌门1对1与人工智能企业商谈科技战略合作（2018年）借助摄像头系统捕捉学生上课时的喜怒哀乐，结合面部表情识别系统，生成属于每个学生的学习情绪报告，辅助老师随时掌握课程动态、提醒老师及时调整上课节奏和气氛等。项目未见落地。
好未来（学而思）与FaceThink合作AILab除高兴、生气、惊讶、害怕、厌恶等常见的情绪指标外，FaceThink（德麟科技2016年初成立）针对教育场景下最重要的“专注度”进行了建模，力图让机器识别的结果逼近有丰富经验的教师。根据测试，FaceThink在一对一和双师课堂两个场景下的识别率分别为94%和91%，随着数据量的增加，识别率还有继续进步的空间。
典型的情绪识别和专注度评价两个系统，AILab介绍链接见此，项目未见落地。
VIPKID深度融合人脸技术（2017年）在教学过程中VIPKID通过人脸识别、情绪识别等技术抓取用户上课数据（如孩子在学习过程中的瞳孔和表情变化等），对师生的表情进行分析，计算分析用户的视线关注情况。
这个也是落地了的，看上去比较成熟。
杭州中学“智慧课堂行为管理系统”（线下）具体情况：
2018年5月，杭州第十一中学试行“智慧课堂行为管理系统”，通过教室内安装组合摄像头，捕捉学生在课堂上的表情和动作，经大数据分析计算出课堂上学生的专注度，从而促进教学改进。
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,,使用该系统，后台会预先录入课堂应到学生名单，现场摄像头通过对教室内学生“刷脸”匹配，从而完成考勤。此外，该系统会对学生阅读、书写、听讲、起立、举手和趴桌子6种行为，以及高兴、反感、难过、害怕、惊讶、愤怒和中性7种表情，以30秒一次进行扫描，从而实现时时统计。“我们会对学生的6种行为赋予不同的分值，通过这个系统，我们可以看到哪些同学在专注听课，哪些同学在开小差，再结合他们高兴、伤心、愤怒、反感等面部表情，可以分析出学生在课堂上的学习状态。
我们会设置一个最低赋分值，如果某学生课堂分低于该值则代表其不专注。在每节课第20分钟的时，系统会向设置在讲台上的显示屏推送提醒，内容只有老师可见。2
探讨：
这个系统明确做了两件事，行为识别和表情识别，其中表情识别和之前的好望角的分类略有区别，最大的差别在于这里没有“专注”这一分类，专注与否是结合了动作和表情进行判断的，我认为这种判断专注的方式更为科学合理，毕竟专注并不是一个表情就能决定的，当然，越专注越好吗？当然不是，这个他们都没有考虑，还要另说。
通过图片展示的应用结果，可以看到识别表情的结果是以次数来统计判断的，这个是否合理，还是只是一个令人反感的没有实际意义的冰冷数字，还待讨论。
关于隐私问题的解释：系统只会采集学生的表情、行为状态信息，而非课堂的实时录像。
还有一种质疑是说这个系统起到了监视作用，学生可能会应对这个系统而做出动作假装在阅读之类，干扰结果。
汉王教育公司“CCS课堂呵护系统”（线下）3具体情况：
2018年1月开始，CCS课堂呵护系统（汉王教育公司开发）v3.0版本已经上线发布，并在浙江、江苏、河南、内蒙古等地教育部门确立战略合作意向。
探讨：
这个系统没有公布具体识别方法的细节，就从公布的图片来探讨了，图片的信息量还是很大的。
首先是一个人脸识别考勤，再者是一个“专注”和“非专注”的两分类问题，其次还有“回答问题”、“书写”、“瞌睡”的动作识别。
总体来说在辅助教学上用的是行为识别而非人脸识别，从结果来看，比较关键的是一个专注时长的判断，这个数据最多只能用作参考，用此来判断学生是否好好学习了还是不太靠谱，对教学辅助的意义较小。
好望角介绍：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598580283935115452&wfr=spider&for=pc↩︎
智慧课堂行为管理系统：http://www.sohu.com/a/232188256_198170↩︎
CCS课堂呵护系统：http://www.hanwangjiaoyu.com/classCare↩︎