中小学人工智能教育：学什么，怎么教
*来源：中国电化教育（ID：iChinaET），作者：方圆媛、黄旭光
一、问题的提出(一)中小学阶段开设人工智能教育的国家政策要求
自上世纪50年代中期人工智能(ArtificialIntelligence，以下简称AI)概念正式提出以来，经过60多年的发展和积淀，伴随着互联网、大数据、云计算和新型传感等技术的发展，人工智能正引发可产生链式反应的科学突破，催生一批颠覆性技术[1]，对人类社会生产与生活的各个方面产生着深刻的影响。
2017年7月，中共中央、国务院印发《新一代人工智能发展规划》(以下简称“规划”)。作为抢抓人工智能发展重大战略机遇，构筑我国人工智能发展先发优势的重要战略部署，规划提出了到2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。在保障措施有关要求中，规划指出“支持开展形式多样的人工智能科普活动”“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程”[2]。2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，在“信息素养全面提升行动”中要求“加强学生信息素养培育……完善课程方案和课程标准，充实适应信息时代、智能时代发展需要的人工智能和编程课程内容”[3]。
其实在以上两个文件颁布之前，教育部于2003年4月颁布的《普通高中技术课程标准(实验)》中已首次在信息技术课程中设立“人工智能初步”选修模块[4]。在规划发布后，2018年1月出版的《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》中，则更进一步地将人工智能的内容更充分地融入到信息技术课程中。最新的高中信息技术标准设计了“人工智能初步”(包含人工智能基础、简单智能系统开发、AI技术的发展与应用三部分内容)[5]作为高中课程方案选择性必修模块，明确制定了课程内容和学业标准，并对教学策略提出建议。
(二)中小学校开展人工智能教育的实践探索
与形势发展和政策要求相呼应，国内一些城市已有一批教师和专业人员开始了在中小学引入人工智能教育教学的实践探索。根据推动力量的不同，这些实践探索大致可以分为两类，一类是中小学内部，由学校和教师发展起来的实践。这一类实践又可细分为两种。一种是在STEM或创客课程中引入人工智能的内容。比如：北京第二外国语学院附属中学将人工智能的元素和技术引入学校传统的机器人课程以及机器人社团活动中，在机器人设计、编程开发等过程中渗透人工智能知识的学习与动手实践[6]；此外，北京景山学校和温州中学也有教师在教学中尝试寻找编程、机器人等人工智能技术在科学课程与综合课程中的定位，试图挖掘人工智能技术带给综合课程更大的创造空间[7]。另一种是开设专门的人工智能课程。中国人民大学附属中学开发了人工智能校本课程体系，从面向全体的常规课普及教育，到部分选修的跨学科实践应用，再到少数的前沿探究，形成人工智能纵向金字塔分层课程体系[8]。此外，人大附中还开设了全国中等教育领域首个人工智能实验班，为实验班研发了“人工智能与关于心智的生物学”等研修课程[9]。北京市海淀区翠微小学、北京市十一学校[10]、华南师范大学附属中学等也开设了人工智能内容的相关课程。
另一类是中小学外部力量如高校、事业单位、科研院所等推动发展的实践。比如：北京师范大学课程与教学研究院与有关单位合作，通过组建项目团队，研发测评系统及AI教学技术平台，并在全国几十所中小学校开展教学实践探索[11]。中央电化教育馆组织力量研发了中学(包括初中和高中)人工智能课程与配套数字资源，并在全国17个省(市、自治区)组织了22所实验校开展课程教学的实验。
(三)中小学开展人工智能教育的讨论和疑问
我国尚未出台人工智能课程的国家标准，现有的信息技术国家课程标准仅涉及了人工智能的部分内容。同时，各地师资水平、软硬件环境条件差别较大，随着实践的开展，围绕中小学开展人工智能教育的讨论和疑问也越来越多，主要包括以下几个方面：第一，在教育目标上，小学、初中和高中学段人工智能教育目标的应然状态是什么，是否要在小学阶段引入人工智能的内容或开设专门的课程？有人指出，从全国范围看，“中小学对人工智能课程价值的认识有待提高”[12]。第二，在学习内容上，人工智能不仅有着非常专业的理论知识，还涉及数学、生物、控制论、信息学等多个学科领域，并划分为计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等子领域。如何从复杂的知识体系中抽取适合学生学习的内容，并依据课程目标设计不同层次的学习内容？有研究者指出，目前存在“把人工智能课程窄化为编程语言课程”的现象[13]；还有人指出，中小学的人工智能教育多为编程教育和机器人教育，编程教育“多停留在指导学生利用程序设计语言完成具体的编程题目。机器人教育，多停留在简单的实体安装层次”，“教材大多属于产品说明书或用户指南类，缺少对学生思维能力培养的科学引导”[14]。第三，在课程设置的方式上，大部分人都提到了开设专门的人工智能课程，也有人通过分析国家课程标准后提出，小学阶段的人工智能技术教学内容可以安排在小学科学课程中，初中阶段的人工智能课程可以在综合实践活动(占初中课时总数的16%—20%)课程中做出适当安排，高中阶段可安排在信息技术和通用技术课程中[15]。第四，在有关资源上，很多人都提到了缺乏专业师资和软硬件资源。在师资方面，有人指出，“我国中小学人工智能相关内容的教学工作以信息技术教师承担为主……很多老师的知识理论储备和计算机操作技能距离专业水平还有一定的差距，专业的人工智能教师比较匮乏”[16]；也有人认为，“缺乏具有知识结构和专业素养的教师来执教……没有接受过专业的培训，难以掌握课程重难点、教学目标不明确，教学经验缺乏”[17]。在教学资源方面，有人提出，“除部分发达地区之外，多数地区还没有与教学相适配的实验室”[18]；有人认为“很多中小学教师拿到教材后，由于没有好的经验和做法作为参照，课堂实施存在困难”[19]；还有人指出，“人工智能课程不宜采用传统的‘讲授’式教学，更适合应用情境化、基于问题、基于案例的教学模式……有较好价值的中学人工智能教育案例研究的成果很有限”[20]。
尽管我国各地教育水平不一，在中小学阶段开设人工智能相关课程困难重重，但部分地区已经开始了中小学人工智能教育教学的探索。由于各地、各学校相关的软硬件条件存在差异，课程实施的类型不同，造成质量参差不齐，在课程目标和内容的制定，课程实施策略的使用和课程资源的选择和使用等方面还处于摸索阶段，亟需有价值的借鉴和参考。
二、美国K-12人工智能教育行动解读(一)背景、任务与进展
在美国国家科学基金会的资助下，2018年5月，美国人工智能促进协会(TheAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence，AAAI①)联合美国计算机科学教师协会(ComputerScienceTeachersAssociation，CSTA②)和卡耐基梅隆大学计算机科学学院组成了联合工作组，启动了美国K-12人工智能教育行动(AIforK-12Initiative，以下简称AI4K12)[21]。该行动有三项任务。第一是为在K-12阶段开展人工智能内容的教学制定国家指南。第二是为K-12教师开发一套精心策划的人工智能资源目录。第三是推动形成K-12AI资源的开发社区。卡耐基梅隆大学教授，美国人工智能领域著名研究者大卫·图雷斯基(DavidTouretzky)任工作组组长。2019年7月，AAAI在费城发布了K-12人工智能教学指南(K-12GuidelinesforArtificialIntelligence，以下简称指南)，设计了基础教育从小学到高中开展人工智能教学的目标与内容。同时发布了AI教学资源目录(AIResourceDirectory)，目录中提供了包括知识点讲解视频、示范软件和教学活动等类型的资源，以为教师开展教学提供支持。由于这是第一次系统地研究如何在中小学引入AI教学，工作组主要在原有的K-12国家计算机科学课程标准的基础上开展“指南”研制工作，并进行了细致充分的论证。
(二)指南内容概览
在美国，各州K-12阶段开设人工智能课程的情况不尽相同。有的州将人工智能作为计算机科学课程的一个部分，有的州开设了单独的人工智能课程作为选修课。作为对美国中小学开展人工智能内容教学的专业指导，“指南”在阐述中小学阶段学习人工智能意义的基础上，设计规划了中小学生需要掌握的人工智能知识以及各学段不同层次的学习目标。
1.中小学阶段学习人工智能的意义
AAAI认为，人工智能在当今人类社会已经扮演了非常卓越而显著的角色。对于孩子们而言，他们生活的世界里随处可见人工智能的产品，尽管他们或许没有直接使用过，但是目睹了父母或家人使用，有一定的直观经验。不难想象，随着技术的进一步发展，人工智能在未来世界将会获得更进一步的发展，而作为未来世界的主人，现在的下一代有必要对人工智能知识获得基本的认识以更好地适应未来的生活。这种必要性体现在两个方面：其一，人工智能基础知识的学习有助于提升孩子们的信息素养。作为未来的公民，当他们面临人工智能技术应用的公共决策和伦理问题时，提升的信息素养有助于他们做出理性的决策。同时，由于人工智能正在取代简单重复的底层工作，让孩子们较早地意识到这一点有助于他们更好地适应未来的就业环境。其二，通过人工智能课程的学习，培养孩子对人工智能领域、对STEM的兴趣，同时在知识和技能层面奠定一定的基础，为他们未来走上专业的职业道路做好铺垫。
2.学习内容与目标
这部分内容主要围绕学生应该知道什么和做什么展开。美国最新版K-12计算机科学课程国家标准11—12年级的课程要求中已经包含了人工智能的有关内容，分别是“能描述人工智能如何驱动各种软件和物理系统，如：数字广告投放、自动驾驶汽车和信用卡欺诈检测(3B-AP-08)”和“能使用一种人工智能的算法与人类对手一起玩游戏或解决问题。这里的游戏不需要太复杂，简单的猜谜游戏、井字棋或简单的机器人指令足矣(3B-AP-09)”[22]。在这次的“指南”中对人工智能学习内容做了更系统的规划，并根据学段设计了不同层次的课程目标。
总体来说，“指南”将K-12阶段所需学习的人工智能知识分成了5个主题(FiveBigIdeasinAI)，他们分别是：感知、表示和推理、机器学习、人机交互、社会影响[23]。研制小组认为，这5个主题从性质上足以覆盖人工智能的各领域，但从数量上又是教师可以控制的。尽管5个主题的提法未必完全符合AI实践者审视AI的方式，但对于满足K-12学生的需求是合适的。因此，课程内容和目标以这5个主题为基本框架，并在此基础上设计了各主题中的主要概念和分级学习目标。
(1)感知(Perception)
计算机使用传感器来感知世界。感知是从传感器信号中提取意义的过程。AI领域迄今为止最重要的成就之一就是使计算机能够足够好地去“看”和“听”，以投入实际应用。该主题下的具体应用包括：人脸识别、语音识别、场景理解等。
a.主要概念。这一主题的主要概念包括：人类的感觉和机器传感器；从感觉到知觉；感知的类型：视觉、语音识别等；感知如何工作：算法；计算机感知的局限；智能与非智能机器。
b.分级学习目标如表1所示。
(2)表示与推理(RepresentationandReasoning)
智能代理(IntelligentAgent)(能够)通过特定的逻辑和模型表示现实世界，并用他们进行推理。表示是自然智能和人工智能的基本问题之一。计算机使用数据结构来构建表示，这些表示辅助推理算法。该主题下的具体应用包括：自动驾驶汽车的路线规划、网络搜索、智能下棋的最佳路线推理等。
a.主要概念。这一主题的主要概念包括：表示的类型；推理算法的类型；支持推理的表示：算法操纵表示；算法系统及其功能；一般推理算法的局限。
b.分级学习目标如表2所示。
(3)机器学习(MachineLearning)
计算机通过数据学习，机器学习是一种在数据中找到规律的统计推断。近年来，由于一些学习算法创造了新的表示，AI的许多领域都取得了显著进步。这种方法的成功需要大量的数据。这些“训练数据”通常必须由人们提供，但有时也可以由机器自身获取。该主题下的具体应用包括：训练手机识别人脸；训练语音识别系统；训练机器翻译系统；图片搜索等。
a.主要概念。这一主题的主要概念包括：机器学习；机器学习的方法；学习算法的类型；神经网络基本原理；神经网络架构的类型；训练数据对学习的影响；机器学习的局限。
b.分级学习目标如表3所示。
(4)人机交互(NaturalInteraction)
智能代理需要多种知识才能与人类自然交互。为了与人类自然地交互，智能代理必须能够用人类语言交谈，识别面部表情和情感，并利用文化和社会习俗的知识来推断所观察到的人类行为的意图。具体应用包括：智能代理(如Alexa、Siri)，聊天机器人，提供适应性教育的智能导师系统，动作和面部表情识别等。
a.主要概念。这一主题的主要概念包括：自然语言理解；情感计算；常识推理；意识与心灵哲学；自然交互应用；人机交互；AI在自然交互方面的局限。
b.分级学习目标如表4所示。
(5)社会影响(SocietalImpact)
AI的应用对社会既有正面影响也有负面影响。由于人工智能技术正在改变我们工作、出行、沟通和相互照顾的方式，我们必须注意其所能带来的危害。例如，若用于训练人工智能系统的数据存在偏见，可能会导致部分人受到的服务质量低于其他人。因此有必要讨论AI对我们社会的影响，并根据相关系统在道德层面的设计以及应用来制定标准。
a.主要概念。这一主题的主要概念包括：AI系统正在改变商务、政务、医疗和教育；从经济层面讲，AI使得新的服务变得可能，使得商务更有效率；在开发AI系统时，人类不仅要做出技术层面的决策，也要做出道德层面的决策；AI技术通过多种不同的方式影响社区和人们；人工智能和系统需要道德标准来为人们做出决策；AI和机器人会改变人们工作的方式，创造一些工作，淘汰一些工作。
b.分级学习目标如表5所示。
3.教学活动建议
如何针对以上学习内容和学习目标开展教学，“指南”推荐了四种类型的学习活动：第一种是实验类活动，教师可以组织学生使用各种类型的AI软硬件资源，通过实验，一方面体验AI的功能，对AI形成直观认识；另一方面在实验中探索AI的基本原理。第二类活动是手工模拟AI算法的活动(或不插电活动)，学生无需使用任何计算机设备，用纸和笔，通过绘图、计算来模拟AI的基本算法，理解AI解决问题的逻辑思路和技术路线。第三类活动是设计类活动，教师为学生提供支架，引导和鼓励他们使用AI开源软件或服务来开发自己的AI应用，在设计和应用中学习。第四类是案例分析类活动，教师提供与AI相关的多个社会问题的案例，引导学生从多个角度来探索其中的伦理道德问题并寻求改进的途径。
(三)K-12人工智能教学资源目录简介
为了对AI教学提供支持，AI4K12开发了一套资源目录，并在网站(https://github.com/touretzkyds/ai4k12/wiki/Resource-Directory)上公布了这套目录。目录汇集了各类AI科普资源，根据不同类型资源的教育特点进行了系统的梳理和分类，并作了统一标注。从媒体类型上，AI4K12划分了专业著作和报告、竞赛、课程材料、演示软件(Demos)、教师职业发展在线课程、K-12学生在线课程、软件包和视频七类资源。在此基础上，依据中小学AI学习特点，AI4K12进一步按照资源的教学功能进行了分类，具体如表6所示[24]。可以看到，这里的资源不仅包括软硬件资源，还包括教学活动。对资源教学功能的分析提示了何时以及如何使用这些资源，进而为教师教学策略的设计提供了支持。
三、美国AI4K12行动成果特色小结美国AI4K12行动是富有成效的。从短期看，它制定了K-12人工智能教学指南，开发了教学资源目录，对学习内容和学习目标给出了科学、专业的设计，对教学活动策略提出了具体可行的建议，对教学资源进行了系统的汇聚、梳理和分类。从长远看，行动联通了AI研究、实践和教学三个行业，促进了美国国内K-12人工智能教育专业团体的形成，为未来的发展奠定了基础。
(一)“指南”学习内容覆盖AI原理的基本方面，关注对AI技术的反思，学习目标按学段分级
在中小学开展AI教育，核心的问题就是学生学什么，达到什么水平？美国K-12AI教学指南以5个知识主题(感知、表示和推理、机器学习、人机交互、社会影响)作为框架，并在其基础上设计了从幼儿园到高中三年级的分学段目标。一方面，5个知识主题不仅涵盖了AI研究与应用的基本领域，同时还包括了AI的社会影响。这体现了不仅要求学生体验和学习AI的基本知识和技能，也要求他们能客观、全面、深刻地对这项技术进行审视和反思的目的。另一方面，所有学段均涉及5个知识主题，各学段目标的差异只在目标的层次上，而不在知识主题上，整体的学习是螺旋上升的过程。比如，“表示与推理”是一个逻辑性很强的主题，幼儿园—2年级学段的孩子和高中生都可以学习。只不过前者只需要达到较低的学习层次比如获得对有关原理体验和感性认识，如“使用决策树进行决策”；而后者则需要达到较高的学习层次如掌握底层的算法和原理，例如“描述不同类型搜索算法的差异”。
(二)“指南”教学策略与活动建议具体清晰，可操作性强，遵循学习规律
如何引导学生学习AI知识？AI4K12给出了具体清晰的建议，不仅提出了支持策略，还推荐了“实验”“手工模拟”“设计开发”“案例分析”四种类型的教学活动。这四类活动分别对应AI学习的几种学习目标：体验AI功能与理解AI基本原理，理解AI算法的原理，设计简单的AI应用与辩证地认识AI对社会的各方面影响。这些目标在5个知识主题中都有体现。教师可以根据5个主题下分级目标的类型，选择对应类型的活动进行设计和开展。值得注意的是，四类活动也分别对应AI学习从感性到理性，从理解到应用的各个阶段，遵循基本的学习规律。具体来说，除第四类活动是综合性活动，需要建立在对AI及其应用充分把握的基础上之外，第一类到第三类活动分别对应学生学习AI从感性认识(认识AI的功能)到理性认识(理解AI的基本原理)，从知识理解(理解AI基本算法)到知识应用(使用AI算法模块开发应用)的学习阶段，学生的认识水平在逐步上升。
(三)K-12AI教学资源目录充分挖掘现有AI资源，分析梳理其教育价值
国内很多人担心，在中小学开展AI教育缺乏专业的师资。这个问题在美国也存在。且不说人工智能科班出身的专业人员是否会到中小学任教，抑或在师范院校增设人工智能的专业是否可行，还是在信息技术专业教师的培养中增加人工智能的课程是否更合理，通过这些方式提升师资专业能力需要一定的周期和较多的资金投入。AI4K12系统地梳理与充分地挖掘现有高质量AI科普资源的教育价值，快速而高效地为教师和学生提供了全面而丰富的学习资源与活动支持资源，不仅制作了教学资源目录，给出实例与资源链接，同时标注适用主题、年段、应用功能等，既可以用于教师自学，也可以用于教师组织学生开展学习活动。目录中的资源或是高校AI科研院所(代表研究者)开发，或是谷歌等知名高新技术企业(代表实践者)开发，资源的设计与制作都是专业而规范的。不仅有助于教师快速成长，学生也能获得专业、规范的指导，在一定程度上确保了教学的质量。
需要指出的是，目录中的资源大多是以AI科普为目的而开发的，其面向的对象广泛，并不专门为K-12的AI教育，在系统性和针对性上比较欠缺。可以说，现有资源还远远不能满足中小学AI教育的需要。AI4K12也指出了几种目前缺少的资源，并呼吁领域内的专业人士更多地关注并开发。
四、思考与启示AI4K12是在美国基础教育领域开展人工智能教学的第一个专业行动。它研制了教学指南，开发了资源目录，促成了K-12人工智能教育专业社区的形成。虽然中美两国的教育体制和文化存在差异，但AI4K12行动中有关教学内容和分级学习目标的设计，有关教学资源的梳理和资源目录的开发，有关教学活动和策略的建议对我国中小学开展人工智能教育有着很好的启示与借鉴。
其一是进一步完善中小学信息技术课程标准中有关人工智能部分的标准，在现有基础上扩展修习学段，丰富课程内容，深化课程层次。目前，我国信息技术课程的国家标准中主要是在高中阶段对人工智能知识的学习提出了要求，内容主要涉及人工智能的基本特征、核心算法、特定领域人工智能应用系统的开发以及对人工智能及其应用的反思几个方面。与美国的标准相比，内容和目标的系统性还有待进一步提升。今天的孩子成长在一个由人工智能技术驱动的世界里，绝大部分孩子已经接触了各种形式的AI技术和产品，从低年段就可以开始对孩子进行AI教育，重要的是思考如何帮助他们理解AI技术是如何工作的[25]。
从课程目标看，中小学阶段组织学生学习人工智能，不是学习使用AI产品，也不是学习AI编程技术，重要的是学习AI认识世界、理解世界和解决问题的方式和方法，帮助学生形成一定的技术思维，同时又能辩证地审视AI技术，为未来在智能环境里工作和生活，或者为走上AI研究与实践的专业道路打下基础。可以借鉴AI4K12的内容框架，在系统考量AI研究与应用基本原理的基础上形成一个系统的主题框架，并在该框架下根据不同年龄学生认知能力与特点设计具体的学习目标。可为中低年段设置更多体验类的目标，引导他们体验AI的功能，感受其解决问题的思路和方法；针对高学段学生，更多设置理解AI功能底层的原理和算法，以及系统开发的目标。在课程内容上，可根据课程目标的要求，特别是不同年龄段目标的设定，选择相应的知识内容。
其二是进一步加强AI教学策略的研究和实践。作为计算机学科的一个分支，AI知识专业、复杂而深奥，不仅需要跨学科的知识，也需要较强的抽象逻辑思维。针对抽象逻辑思维并不发达，甚至还处于前运算和具体运算阶段的学生，如何引导他们学习AI知识？国内有学者提出“应用情境化、基于问题、基于案例的教学模式”[26]，也有人提出“基于项目学习的方式”[27]“应用任务驱动式、基于问题或融入游戏化机制的探究式教学”[28]。那么，AI教学策略可以有哪些？如何针对不同的教学目标设计相应的活动？
现有高中阶段信息技术课标有关人工智能部分的“教学提示”中比较笼统地给出了“案例分析”“项目学习”“小组合作”等教学策略和教学组织形式的建议，操作性有待进一步完善。同时现有研究较少，可供参考的理论或实践成果并不完善。可以借鉴AI4K12有关教学活动的建议，将教学活动和策略的选择充分建立在AI教学目标和AI知识内容特点的基础上。例如：感知AI特点，及其技术和产品功能的目标，适合开展实验类活动，通过实验操作AI软硬件资源，形成有关AI技术的直观认识；探究AI产品原理和算法原理的目标，更适合开展实验和模拟算法的活动，模拟算法的活动可以不依赖软硬件资源，通过简单的纸和笔就能探索AI解决问题的逻辑；应用AI原理和算法解决问题的目标，更适合开展设计类活动，在该活动中教师需要提供丰富的学习支架引导学生一步步达成问题的解决；辩证看待AI技术的影响的目标，适合开展案例分析的活动，通过实际例子引导学生多角度探索其中的伦理道德问题。依托以上由目标、知识内容与活动类型组成的设计框架，进一步设计和开发不同类型的活动流程与策略，并通过教育教学研究和实践进行检验和完善。
其三是进一步加强AI教学资源的挖掘和建设。在当前专业师资比较缺乏、地区差异较大的情况下，AI教学资源的建设显得尤其重要。各地可根据实际情况开展AI教育资源的建设。AI资源建设有两种方式。第一种是在基础较弱、师资缺乏的地方，可充分利用现有高质量的AI科普资源、开源软硬件等，先行开展一些以AI核心技术(如机器学习、自然语言处理等)作为教学对象的学习活动，在教学中不断检验和完善这些资源，并将其作为下一步课程开发的基础。第二种是在资源充足、软硬件条件成熟的地方，可组织有关力量开发专门针对中小学AI教育的教学资源，除了常规的教师用多媒体教学资源，还需要特别重视实验资源的开发，为学生提供富媒体资源的探究环境。各地、各校可根据具体情况在中学阶段开设AI选修课，或在科学课、综合实践课中安排AI的学习专题，使用并优化这些资源。
人工智能本身就是一个跨专业的综合领域，人工智能的教学自然也涉及多个学科。为了确保AI教学资源的科学性和规范性，需要加强人工智能领域内跨行业的合作。AI4K12行动充分体现了美国AI领域从高校研究者、知名企业实践者到教师的合作。不同行业的不同视角确保了AI中小学教育的专业性、规范性和适切性。此外，AI引入基础教育还处于初步发展阶段，特别需要高校、科研院所研究者、企业实践者和一线教师的共同努力，将AI理论知识、研究动态、实践应用与前沿发展以科学、专业、规范的方式进行组合，确保教学的质量。此外，研究者和实践者也可以作为外部的人力资源，为学生提供与AI科学家进行对话和学习的机会，提升学习兴趣，开阔视野。
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方圆媛：副研究员，在读博士，研究方向为教学设计与绩效基数、基础教育信息化(fangyy@moe.edu.cn)。
黄旭光：副研究员，研究方向为基础教育信息化、基础教育数字资源的设计与开发(huangxg@moe.edu.cn)。
本文转载自微信公众号“中国电化教育”，作者方圆媛、黄旭光。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场，转载请联系原作者。
人工智能1、本文是芥末堆网转载文章，原文：中国电化教育；2、芥末堆不接受通过公关费、车马费等任何形式发布失实文章，只呈现有价值的内容给读者；3、如果你也从事教育，并希望被芥末堆报道，请您填写信息告诉我们。来源：中国电化教育芥末堆商务合作：010-57269867人工智能教育应用的发展趋势与实践案例
二人工智能教育应用的发展对策与举措鉴于人工智能时代教育应用的发展趋势与发展现状，智能教育应用必须在教育主场景中解决阻碍教育走向个性化的关键问题，才能真正推动个性化教育由理念到实践的发展。1用AI技术解决阻碍教育走向个性化的关键问题①通过智能推荐引擎解决学习过程个性化的问题。智能推荐引擎一方面基于对学生数据的全面掌握，准确刻画学生的个性特征与学习需求；另一方面基于对学习资源内容和使用状况的智能分析，实现资源特性的标签化；最终根据每个学生的真实需求，智能化推送合适的学习资源，以实现学习过程的个性化。②通过智能学情分析解决教学过程精准化的问题。智能学情分析技术一方面汇聚了单个学生的学习态度、学习风格、知识点掌握情况等信息，使教师能够精准掌握学生个体的学习需求；另一方面统计了班级整体的学习氛围状况、薄弱知识点分布、成绩分布等学情信息，使教师能够精准掌握班级整体的学习需求；最终为合理规划教学资源、恰当选取教学方式提供专业指导意见，实现教学过程的精准化。③通过智能决策支持解决管理过程科学化的问题。智能决策支持一方面实现了校园数据的打通、汇聚与交换，形成学生、班级、学校多级数据体系；另一方面实现了校园数据的规整与加工，并基于业务场景创建校园数据仓库，创建分析、度量、诊断、预测等各类模型，生成可视化分析图；最终为学校管理者提供基于数据与模型的决策建议，以实现数据驱动的管理过程的科学化。2将解决个性化教育核心问题的AI技术打造成核心服务
为系统性提升教育应用对个性化教育的支撑能力，研究中将人工智能相关技术进行封装，并整合为开放服务，供面向具体教育场景的应用产品集成与调用，称为“智能教育核心服务”（CoreServicesforAIinEducation），如图1所示。智能教育核心服务，依托“智能教育平台”提供的AI技术能力与大数据处理能力[8]，面向具体教育场景，提供“技术”与“业务”两大类服务。
图1智能教育核心服务（1）智能教育技术类核心服务该类服务面向具体的教育应用场景，从技术的角度实现对人工智能通用技术的封装与定制，使各类教育应用产品能够迅速集成交互界面友好、接口简单易用的AI技术与服务。从应用产品的角度来看，借助该类服务可以快速获得AI能力，因此也被称为“人工智能代理（AIAgent）”，其主要功能包括：①人机交互技术，指研究人和计算机之间的信息交换，包括语音合成、语音识别、情感交互等具体领域技术；②自然语言理解技术，指研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法，包括机器翻译、机器理解、问答系统等具体领域技术；③知识图谱技术，本质上是构建语义网络，指研究将各类信息连接在一起形成关系网络，并利用网络中的关系分析与解决问题的技术；④生物特征识别技术，指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别等具体领域技术等。（2）智能教育业务类核心服务该类服务面向具体的教育应用场景，从业务的角度实现人工智能通用技术与业务流程的融合，以实现学习过程的个性化、教学过程的精准化和管理过程的科学化等具体业务要求，使应用产品能够快速获得开展个性化教育的必要能力。从应用产品的角度来看，该类服务扫除了开展个性化教育的技术障碍，使应用系统可围绕服务展开业务，因此也被称为“人工智能助手（AIAssistant）”，其主要包括以下三种服务：①智能推荐服务。在自适应考试、智能口语评测、全学科阅卷等人工智能技术的支撑下，充分利用用户的学业诊断数据、用户行为数据，并根据学生的学习目标、学习风格、学习习惯以及对知识点的掌握情况，通过用户画像、资源画像及构建知识图谱，实现学习资源的个性化推荐。该服务被广泛地应用于学生自主学习、课后练习等相关场景的产品应用中。②学情分析服务。实现了各类学情数据和教师教学数据的打通、汇聚、规整与分析，并在数据挖掘技术和学习分析技术的支撑下，使教师不仅能够全面掌握学生个人的学情信息，还能够全面掌握全班学生的学情分布状况。该服务被广泛地应用于包括教学预设、课堂教学、备课与教研等相关场景的产品应用中。③决策支持服务。基于用户教育管理数据、行为数据及相关行业数据，利用BI（BusinessIntelligence）分析、业务建模、数据可视化等技术手段，实现对管理决策活动的数据支撑，并提供监控、模拟和模型预测等功能。该服务被广泛地应用于学校的校园管理、区域的教育管理与教育治理等相关场景。四人工智能教育应用的实践案例科大讯飞作为教育技术引领企业，通过人工智能、云计算、大数据等先进技术，为广大教育用户提供了覆盖“教、学、考、评、管”的全场景产品体系，且产品已在全国10000多所学校应用并形成体系。合肥市某省属重点中学（以下简称“该校”）主要在教育各场景中常态化应用了科大讯飞的智能教学、智能学习和智能管理系统，从而形成了一系列典型特色的人工智能教育应用案例。下面将以该校2014级的35个班、共1937名学生为例，介绍其人工智能教育的应用情况。采集的行为数据时段是2016年2月22日至2016年7月5日。1智能教学系统的应用实践智能教学系统集成了智能教育核心服务中的学情分析服务。该系统采集了班级所有学生的行为数据、基础信息数据和学业数据，并提交给学情分析服务；学情分析服务通过后台的大数据分析与智能技术处理，形成对学生个体与学生整体的画像，生成可视化的学情分析报告并提供给教师。教师根据学情报告中的各项指标数据，准确规划教学路径、精确设计教学策略，从而实现教学过程的精准化。智能教学系统的应用模式如图2所示。
图2智能教学系统的应用模式
图3作文练习错误类型分析图本研究以该校英语学科C老师某节作文课的智能教学过程为例，来介绍智能教学系统的应用，其具体过程是：①利用AI代理完成英语作文练习作业的批改与数据采集，并通过AI助手自动生成班级与个人关于本节课的学情分析报告。其中，学情分析包括各类分析指标，以图3所示的“作文练习错误类型分析图”为例，该指标可帮助C老师全面了解班级作文练习中的薄弱点分布状况。②C老师针对全班学情分析报告中出现的低分组高频薄弱点（如拼写错误）和高分组高频薄弱点（如成分缺失错误）进行精准讲评。③学生根据个人学情报告和老师讲评，在线对作文进行修改，包括订正原有错误、修改完善作文表达等。④学生修改完成后，AI助手再次向C老师提供班级和个人报告、向学生提供个人报告，以让双方得到实时反馈和效果评价，便于学生及时更改、教师进一步推送资源。⑤通过上传、共享等方式，C老师将修改后的优秀作文分享至全班，学生利用AI助手分组讨论并学习优秀作文的写作、词句表达等来取长补短、精准提升写作水平。借助于AI代理和AI助手，整个写作的教学过程由此实现精准教学的目的。C老师将此次英语作文教学重点放在教学设计上，并通过AI助手精准掌握学生学情，实现了以学生为主体的个性化教学；同时，借助AI助手，学生也获得了个性化作文的学习指导，他们在课堂上进行小组讨论、个性化练习作文，极大地调动了写作的积极性，也显著地提升了英语写作水平。据后期统计，在2016年7月初的月考中，该班的英语作文平均分较2月初的月考作文分数提高了15%。2智能学习系统的应用实践智能教学系统集成了智能教育核心服务中的智能推荐服务。该系统基于学生的基础信息和学情信息，进行数据挖掘，并通过行为建模、经历建模，结合学科知识点的行业建模生成学科知识图谱，为学生规划科学的学习路径，同时在自适应学习技术的帮助下，为学生智能化推荐教师和系统提供的微课资源、试题资源、课件资源和其它学习资源，辅助学生进行个性化学习。智能学习系统的应用模式如图4所示。
图4智能学习系统的应用模式
图5M同学使用智能学习系统后准确率对比本研究以该校2014级M同学的数学学习过程为例，来介绍智能学习系统的应用，其具体过程是：①AI代理通过图文识别等技术，自动收集M同学平时的习题练习数据与考试测试数据，并借助AI统计其薄弱知识点，完成对M同学的认知诊断。②基于散落的知识点并结合知识点学习的先后次序关系，AI助手构建了M同学的学情知识图谱，通过图谱可以找出M同学的元认知缺失情况，并形成可视化的学习效果，效果可用图谱上的不同颜色节点来表示，由此也就形成了M同学数学学习的个性化路径。③AI助手根据个性化路径，按知识点先后次序有针对性地向M同学推送数学微课视频与巩固性习题；在完成推荐的资源后，M同学再次进入“数据收集—诊断建模—个性化推荐—数据再收集”的个性化线上学习闭环。④在线下，数学老师通过M同学不同颜色的学情知识图谱，针对其薄弱知识点进行教学、布置任务等，形成线下学习微循环。由此借助于AI代理和AI助手，M同学用线上线下、集中和自主等多种学习方式补齐自身短板，展开个性化学习。在2016年3月～6月期间，M同学使用智能学习系统后学习效果显著：一方面，在题量相近时，个性化作业的准确率（0.88）明显高于非个性化作业的准确率（0.522），且整个班级的答题准确率平均提升21.6%，具体如图5所示；另一方面，M同学在7月初的的数学月考中分数提升15.2%，而同期统计的一个月作业时间却相对减少31%。由此可见，使用智能学习系统进行个性化学习，对提高答题准确率、减少作业负担、提升学习效果有明显作用。3智能管理系统智能教学系统集成了智能教育核心服务中的决策支持服务，主要包括分析：①数据采集工具采集区域或学校内的教学、学习、考试、管理等场景数据，并提供给数据加工系统进行存储、加工，生成用户画像，进行相关业务建模；②数据应用系统在数据可视化等技术手段的支撑下，将数据进行集成展示；③数据分析系统提供监控、预测和模拟等功能，辅助管理者进行学校或区域的教育管理和教育治理。智能管理系统的应用模式具体如图7所示。
图6智能管理系统的应用模式
图7师、生的影响力指数在实际应用中，学校管理涉及面广，故本研究仅以管理领域内的师生管理为例，并以该校2014级学生为对象，具体的智能师生管理过程是：①利用AI代理收集学生对教师发布微课的评论、点赞数，学生对老师的私信数，对教师公告信息的回复数，学生间相互作业批改、相互提问以及私信数等互动数据。②利用AI助手对原始互动数据进行加工，获得标准化的师生互动数据，并进行师生画像，构建该校的师生社交网络；在该网络中，师、生以节点表示，不同节点间的连线表示不同的师生、生生互动关系，节点连接数与连接比例可表示互动的积极程度。③通过AI助手，利用图挖掘算法找到社交网络中最具影响力的学生与老师，计算出师、生的影响力指数，如图8所示。④根据可视化的师生、生生关系，以及数量化的师、生影响力指数，该校管理者在AI助手的支持下做出相应的教育管理制度调整，如针对影响力指数较大的前5位教师进行试管理：建立相应激励机制，大力加强教学推进工作；建立相应教学资源调控制度，合理规划资源并提升教学效果；建立相应校内师生申诉制度，及时反馈并解决教学困难。在2016年7月初，学校管理者对师生试管理成效进行了统一调查：通过统计并分析学生成绩发现，5位教师所教班级学生的平均成绩在全校排名上均有所提升；通过相关问卷调查发现，学生对该5位教师的角色认同感获得显著提升；通过对师生的情绪调查发现，学生与教师的负面情绪在逐步消减，而学习积极性与教学积极性则有了显著提升。五结语人工智能技术在教育领域的广泛应用，为传统的学校教育注入了新的活力，推动了教学、学习与管理模式的变革，也使得教育在一次又一次的模式变革中不断由量变走向质变。可以预见的是，学校将由宣讲式的大班教学模式，逐渐走向更能培养创新精神的、以学生为中心的个性化学习模式。在人工智能时代，或将可以真正实现我们长久以来梦寐以求的个性化教育和因材施教。原文地址：http://www.aibbt.com/a/28922.html返回搜狐，查看更多
人工智能教案
人工智能教案
教学目标：
知识目标：了解人工智能（AI）的定义。知道常见的人工智能应用。技能目标：能够分析“AI会取代人类吗？”这个问题。情感目标：能够对AI产生兴趣，理性认识AI。
重难点：
重点：人工智能的定义，了解人工智能的应用。难点：看待AI威胁论。教学过程：
导入：你知道AlphaGo吗？（引起同学兴趣）解释AlphaGo是什么?同学们观看这幅图片,认识他是谁吗？（柯洁）我们来读读他的微博：决战前夕，感慨万千...在这个特殊的时间，我有些话想和热爱围棋、关注围棋、关注我的朋友们说:无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局很多人可能会问为什么？
其实私底下我已经与朋友家人说了很多次这样的想法，现在的AI进步之快远超我们的想象。像国产的绝艺、日产的ZEN虽然和AIphago还有着较大差距，但已经表现出超强的实力了...我相信未来是属于人工智能的。
可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。对它而言...它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。
我会我用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这...最后一次...拼尽全力后，无论结果...管他口中是是非非，来一首《沧海一声笑》..岂不美哉、快意？我淡然笑到...不眠夜，且看且珍惜，请大家欣赏我最后的三盘人机大战。我们可以感受到柯洁什么样的心态？
我们可以用一句话来表明：人工智能赢了棋，人类却赢得了未来。其实这人工智能时代的序幕！
那么什么是人工智能呢？请同学起来回答。
定义：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工：人力所能及制造的。
智能：涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。接下里，我们了解人工智能的发展。（现阶段的人工智能播放视频）我们现在是什么时代？是互联网时代
未来是属于人工智能的时代!他们有什么区别呢？
区别：互联网只是把原来存在的方式变得更加有效（连接万物）。而人工智能使原来的不可能成为了可能（唤醒万物）。你们了解哪一些人工智能的应用：接下来同学们看图回答。
其实人工智能的应用还有许多。我们来看一看。现在，大家思考一个问题：人工智能会不会取代人类？
在电影里面，我们可以看到邪恶机器人欲毁灭人类或者充满正义的机器人拯救人类。你们认为人工智能会不会威胁人类?同学们讨论3分钟。分为2个方面来辩论。
现阶段的人工智能安全问题：人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。大家了解百度现阶段的人工智能应用。最后：以一句话和一副图片作为这节课结尾。
《初识人工智能》教案
初识人工智能板书教案
4.4初识人工智能教案
人工智能
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《人工智能教案.doc》将本文的Word文档下载到电脑，方便编辑。推荐度：点击下载文档相关专题人工智能小学教案人工智能【小学语文教学案例范文】小学语文教学案例范文精选八篇
小学语文教学案例分析
――反复朗读的意义
高阳中心校临水小学武维茂
崔峦老师曾经说过：“在小学的阅读教学中，对于景美、情深的课文，教师要重视创设情境，使学生自然而然地入境入情，在陶情冶性的同时，品味生动、形象的语言。”细细品读、认真思考，我也深有同感。语文不是无情物，它本身栖息着浪漫和诗意，作者情谊的表达就隐匿于语言文字的深处。语文教学要让情感流淌，让课堂充溢浓浓的人文情怀。下面是我校李秀芬老师《桂林山水》的两个教学片段，听后，我感受颇深。
片段一：
师：上节课，我们已经知道桂林山水的特点并学了第一段，知道山水之美，现在请大家深入学习了解漓江水特点，作者怎样写出漓江水的特点的？
生：漓江的水真静啊，漓江的水真清啊！漓江的水真绿啊！
师：看屏幕，读一读并说一说喜欢哪个特点，读给同桌听。
生：我喜欢“漓江的水真绿啊！”
师：为什么喜欢？
生：这句用比喻手法，写出绿的特点。
师：你知道水绿得如何，并说说“翡翠、无暇”的意思，并指出水的特点。
师：想想，应怎样读呢？
生：应读得活泼、跳跃。
师：喜欢读这一句的同学把这一句读一读。（生读）
师：喜欢水清的同学，说说你们喜欢的理由并读一读。
生：漓江的水清得可见江底的沙石。
师：漓江到底有多清呢？我们可以把一枚硬币放入水中，透过江水可以看见江底硬币上的字。那如何朗读呢？喜欢的同学读一读。（生读）
师：请同学们评一评，他们读得如何？（师指导，该句应读得平整，然后，全班读一遍）师：老师也喜欢这一段，现在老师读前半句，你们读后半句。（师生接读）
师：这种句子有什么特点？
生：后面半句强调前半句。
师：这是排比，作者本写水，为何要提到大海、西湖？
生：对比、比较
师：这有什么作用？（出示幻灯：波澜壮阔的大海、西湖的图片）
【评析】：
李老师在指导此段的阅读理解时，做得最好的是，读的辅导非常到位，读得细致，特别是读漓江水，做到读与理解相结合，并且根据学生的学习的反馈情况及时调整教学状态，让学生及时反馈评价，并且运用多媒体帮助学生更好地理解课文所描述的意境，课外资料的补充对指导学生形象理解山水百态有很好作用，这能更好让学生在朗读时读出感情；教师富有激情的范读、领读很有感染力，对学生有感情的朗读起到很好的示范作用。美中不足的是，学生朗读缺乏个性，写漓江水特点三个分句都是写漓江的美，对每一分句的前后半句之间的关系应加以点拨，使学生更好理解，课文就是把这些意思密切关联的句子排成结构相同或者相似的一串句子，加强语势，给人的印象鲜明、深刻。这样的句子就叫排比句。
…………余下全文