郝景芳×章建跃：人工智能时代的数学教育
【编者按】
章建跃老师是人民教育出版社编审，课程教材研究所研究员，人教A版《普通高中教科书·数学》主编，著有《核心素养立意的高中数学课程教材教学研究》，《章建跃数学教育随想录》，《中学数学课程论》，《中学数学教学概论》，《数学教育心理学》等十几部论著。他从事中学数学教学十年，有丰富的中学数学教学经验，又在北京师范大学工作十年，担任中学数学教学概论、小学数学教育学、数学教育心理学等课程的教学工作。
不久前，他与科幻作家郝景芳在一场在线对谈中，就人工智能时代的数学教育、如何培养中小学生的数学思维等做了讨论并给出了很多实用建议。澎湃新闻经活动主办方授权，发布对谈内容的整理摘编稿，以飨读者。
郝景芳：章老师好，请先跟大家分享一下您本人的学习经历吧。
章建跃：我是农民的儿子。接受中小学教育的时候，正处于“教育要革命，学制要缩短”时期，所以从小学到高中毕业一共花了9年时间，15岁回农村种田。虽然上学时间短，但我养成了读书的习惯，能找到什么书就读什么书。后来我得到了一个当民办教师的机会，在我们公社初中学校教数学、语文、政治、物理、化学、政治等各种课程。
恢复高考后，我考上了两年制大专，毕业后去了一所乡村中学，当了7年高中数学老师。因为我有自主学习的习惯和较强的自学能力，所以教学之余一直坚持自学，把本科的数学课程全部学完，并且自学了英语。经过7年的努力，到1988年，30岁时，我考上了北京师范大学的数学教育硕士研究生，毕业后留校工作。在北师大当老师的10年间，我又在职攻读了发展与教育心理学博士学位，在1999年获得博士学位。计算起来，我在校学习的时间并不多，加起来只有14年。
我的亲身经历告诉我，人最关键的是要培养一种自主学习的能力，养成一种自学的习惯，不辍地读书，持续地学习，只有这样我们才能持续地成长和发展。现在是终身学习的时代，我们的孩子拥有不断成长和发展的良好条件，学习资源唾手可得。所以，家长一定要有耐心，不要图一时半刻能考个多高的分数，而要帮助孩子养成能让他们受益终生的自主学习习惯，培养良好的思维方式。在现代社会，尤其是在人工智能越来越发达的高科技背景下，如果你没有一种自主学习的能力，不具备创新性思维方式，想要从容地应对ChatGPT等带来的巨大挑战，可能就会力不从心、溃不成军。
郝景芳：教材的编写同其他类型图书的编写有什么区别？当下数学教育面临哪些新挑战？相较刷题应试，是否培养学生的数学思维才是重中之重和数学教育的长远大计？
章建跃：一直以来，大家都说数学很难学，原因到底在哪里？怎样才能让数学变得好学易学？数学是逻辑性和规律性很强的学科，所以，我们要按照数学的内在逻辑和规律来编写教材。学数学不是一个从抽象到抽象的过程，而应该是从一个个具象的事物或例子出发，经过分析、归纳和概括，形成抽象的概念，然后从概念出发进行推理，形成系列化的理论。先有明确的概念，再从概念出发展开推理，这是数学的基本特征，也是数学区别于其他学科的一个基本特点。
中学生学习数学遇到的最大问题和困惑往往是：数学概念、定理太抽象了，除了做题、考试，它们跟现实生活相距甚远。由此就会让人产生疑惑，学数学到底能有什么用处呢？比如，几何中的“点”，在现实生活中我们只有位置这个概念，而在几何学中位置被抽象化为没有大小、不占任何空间的一种数学对象——点；直线能无限延伸、没有粗细，这样的事物在现实中也是不存在的。所以，数学的研究对象本身就是抽象的，而从小习惯了观察具象事物的学生就很难一下子理解这些抽象的数学概念。数学的学习和研究主要靠人的理性思维，“推理是数学的命根子，运算是数学的童子功”，这和其他学科有很大的不同。物理、化学要做实验，数学也要做实验，但数学实验和物理、化学实验迥然不同。相比可以观察到实验现象和结果的物理、化学实验，数学实验的重点则在于用抽象的步骤、逻辑推理去验证抽象的定理和假设，这是一种“思想的实验”，对学生具有较大的挑战性。
鉴于此，我们编写教材时，首先要考虑如何化解抽象性所带来的学习困难，为学生建构从具体到抽象的学习过程，让学生好读、老师好教。
除此之外，当下人类社会进入人工智能时代，学校教育应该着重培养学生的哪些能力，才能帮助他们适应新时代的社会发展要求，这也是我们在编写教材时着重考虑的一个问题。为此，我们就要在素材选取上下功夫，什么样的素材可以吸引学生的注意力，激发学生的学习兴趣，引发学生的联想，促使学生通过积极主动的思考来理解数学概念、掌握数学原理，进而培养学生的思维能力。
《几何学的力量》《微积分的力量》
以中信出版集团出版的《微积分的力量》和《几何学的力量》这两本数学普及读物为例，里面有大量引人入胜的现实案例，涉及经济学、信息技术、哲学、生物学、宇宙学、物理学等各个领域，与现代社会人们的日常衣食住行等结合得也非常紧密，这些素材让重要的数学概念、定理、公式、法则等读起来不再让人望而生畏，不再拒人于千里之外，而是会吸引读者一直读下去，并且在阅读的过程中逐渐学着用数学思维去看待我们身边的世界、事件和问题。这两本书的写作方法非常值得借鉴，将抽象的数学理论与现实生活、科学技术中的生动事例结合起来，不仅可以引发读者的好奇心、阅读兴趣，而且可以化解数学抽象性所带来的理解困难。比如，我们的高中教材中有三角函数的内容，这种重要的函数是用于研究周期性变化现象的，从我们不离身的智能手机到量子计算和量子通信，它们的基础都在三角函数。当我们把这样的案例作为一种素材，用适当的方式（比如拓展性学习资源）编写到我们的教材中，相信学生在学习三角函数时，会因为三角函数与神奇的现代高科技的内在关联、三角函数成为最尖端的量子通信的基础而激发他们的好奇心和兴趣，这样就可以使学生不再仅仅为了分数而学，枯燥、被动的刷题会变成生动有趣、主动的探索过程。
数学思维的基本特征是在概念的基础上进行逻辑推理。首先要把数学概念界定清楚。以三角形的学习为例，小学生学三角形的时候，老师会拿出不同形状的三角形图片和四边形、五边形、圆等图片进行比较，帮助学生建立起三角形的表象，从而能辨识具有三角形形状的事物，这是一种具体形象思维。到了初中，为了培养学生的抽象逻辑思维，就要在明确三角形概念的基础上展开推理，研究三角形的性质，要求学生理解：三角形包含哪些元素？三条边之间有什么关系？三个内角之间有什么关系？边和角之间又有什么关系？三角形的高、中线、角平分线等等又有什么关系？还要从一般到特殊，研究等腰三角形、直角三角形的性质，在定性性质的基础上还要研究定量性质等等。这些问题都是抽象的，它们和现实生活的关联性可能没有那么强，需要学生通过大脑的“实验”、用理性思维的方式才能解决。
在数学学习中培养起来的逻辑推理能力对我们普通人来讲有什么用呢？不仅仅是买菜算钱的作用，在现实生活中遇到问题，我们就可以尝试把它转化为数学问题，通过数学思维来解决。比如，我有一次出差，来接我的老师给我打电话，我问他是否认得我，他说：“我看过你的教材介绍视频，我手机里还存有你的照片。”然后他说：“我穿黑色衣服，在出口这里等你。”我想，这样的方式我们肯定不能在第一时间找到彼此，因为我的那张照片里我穿的衣服和现在穿的衣服不一样，出口处穿黑色衣服的人也不会只有他一个。果然，出口处接机的人中穿黑色衣服很多，而来接我的老师也确实没有认出我来。我出来后站在出口对面的“问讯处”，在那里给他打电话。他一上来就问我：“章老师你出来了吗？”我说：“我已经出来了，你扭头看一下问询处就能看到我了。”我们汇合后，我问了他一个问题：“为什么用你的方法我们不能发现彼此，而我的方法却很有效？”我说这其实是一个数学问题——如何用空间向量表示一个点P？教材里说，在空间中选定一个点O作为参照点，以O为起点，P为终点就得到一个向量，这就是位置向量。以点O为参照点就可以唯一确定空间中的任意一个点。“问询处”这个“参照点”非常明显，你很容易发现，所以你也就能一眼看到我了。
这个数学应用很简单，但它说明了学习数学知识，将数学知识应用于现实生活，用数学的思维方式看待和解决问题，会给我们带来很多方便。
郝景芳：既然数学思维方式的培养如此重要，章老师能不能就此给家长们一些行之有效的数学学习建议呢？
章建跃：我的第一个建议是要相信孩子可以学好数学，这对孩子是一个重要的信念支撑。第二个建议是要慢下来、不要急，“不能让孩子输在起跑线上”的说法是完全错误的。孩子的一生是马拉松长跑，不是百米短跑，更不是10米冲刺。家长如果总是急于求成、揠苗助长，十有八九会导致孩子囫囵吞枣，短期内成绩可能提高了，但他并没有养成良好的数学学习习惯，没有掌握系统的数学学习方法，长期来看对孩子百害而无一利。第三个建议是要激发孩子的数学学习兴趣，拓展孩子的视野，增长孩子的见识，读些课外的数学普及读物就是一个很好的途径。比如我前面介绍的《微积分的力量》和《几何学的力量》，我建议中学生可以读一读。这两本书中的内容他们不一定都能读懂，但对于激发他们的数学学习兴趣、建立数学思维方式是有益的。让孩子养成阅读的习惯，对各学科的学习都会有很大帮助，数学学习也不例外。第四个建议是不要盲目刷题、上奥数班，系统掌握教材内容是最要紧的。家长要对自己的孩子有一个全面客观的了解。在数学学习上天赋确实会起到一定的作用，比如陶哲轩，他是数学天才，很小的时候就表现出对数学的特殊兴趣，家长有意识地培养，让他学习奥数，参加国际数学奥赛，获得金牌，一直坚持研究数学问题，年纪轻轻就获得了数学界的诺贝尔奖——菲尔兹奖，这样的成就需要天赋，不是单靠努力就能取得的。家长不要一味认为自己的孩子也是天才，把他们送到奥数班、培优班，这样其实是在浪费孩子的时间，甚至会让他们对数学产生抵触和厌恶的心理。
另外，不要盲目刷题，从60分提高到80分，通过刷题是可以实现的。但要从80分提到90分，再从90分提高到95分，刷题的效果就微乎其微了。很多家长都有非要孩子数学考满分的虚荣心，这其实是没有必要的，付出的代价也太大了。在我看来，与其让孩子花那么多时间去刷题，还不如让他把这些时间用在阅读数学课外书上，这样可以激发孩子的数学学习兴趣，拓展他们的数学思维，了解数学的广泛应用。另外，让孩子去户外玩耍、接触大自然、了解科技发展、看各种博物馆等等，都可以起到既长知识又长见识的作用，这样还可以反过来促进孩子的文化课学习。
以上是我给家长们的一些建议，其实也是我对中小学数学教育发展的一种期待。通过学习数学培养孩子的理性思维、科学精神，促进孩子的智力发展，增强孩子的动手实践能力、自主学习能力、时间管理能力等等，这些才是最重要的。要重视孩子的幸福感、成就感，培养一个身心健康的孩子是家长的第一责任，不要让盲目刷题、上补习班、在起跑线上争第一而毁了孩子的童年和青少年幸福。
人工智能“进军”数学领域
英国《自然》杂志1日发表了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。该框架由深度思维（DeepMind）开发，已经帮助发现了纯数学领域的两个新猜想。这项研究展示了机器学习可以整合进目前的工作流中，支持数学研究。这也是计算机科学家和数学家首次使用人工智能（AI）来帮助证明或提出纽结理论和表示论等复杂数学领域的新定理。
纯数学研究工作的关键目标之一是发现数学对象间的规律，并利用这些联系形成猜想：怀疑为真但尚未得到严格证明的叙述。从20世纪60年代开始，数学家开始使用计算机帮助发现规律和提出猜想，但人工智能系统尚未普遍应用于理论数学研究领域。
此次，深度思维团队和数学家一起建立了一个机器学习框架，用于协助数学研究。他们的算法会搜索数学对象间潜在的规律和联系，尝试寻找意义。其后由数学家接手，利用这些观察来引导他们对潜在猜想的直觉。
人工智能专家艾利克斯·戴维斯及其同事报告说，将这一方法应用于两个纯数学领域，他们发现了拓扑学（对几何形状性质的研究）的一个新定理和一个表示论（代数系统研究）的新猜想。
这其中，澳大利亚悉尼大学数学研究所所长乔迪·威廉森教授使用该AI，接近证明了一个关于卡兹丹—卢斯提格多项式的古老猜想，这个猜想已经有40年没有解决了，其涉及高维代数中的深度对称性。
论文合著者、英国牛津大学马克·拉克比和安德拉斯·尤哈斯将这一过程向前推进了一步，他们发现了拓扑学纽结的代数和几何不变量之间的惊人联系，从而在数学中建立了一个全新的定理。
纽结理论可帮助数学家理解纽结的特性以及它与其他数学分支的关系，在生物、物理学科中也有无数应用，如理解DNA链、流体动力学等。
深度思维团队总结说，他们的框架能鼓励未来数学和人工智能领域的进一步合作。
我们需要怎样的人工智能基础教育
加强人工智能基础教育，是未雨绸缪应对未来社会发展的必然选择和要求。在促进教育高质量发展的过程中，人工智能不仅要被作为“术”，即提供科学知识与核心技术的内容载体和工具方法，更要被作为“道”，提供观念理念与思维认知，助力“实现人的自由”“促进人的全面发展”。
人工智能被视为影响第四次工业革命和教育革命的标志性技术，人工智能基础教育的重要性也已成为社会共识。随着《新一代人工智能发展规划》的颁布，教育部先后提出将有关编程教育纳入中小学生必修课程及高考等政策，并在北京、广州等5个城市进行试点。这被普遍认为有利于推动人工智能在基础教育阶段的发展。
尽管不少学生将编程列入校外学习清单，高中生对信息学奥赛的参与度也大热，但据《开发者技能报告》数据显示，中国学校的编程教育渗透率仅为0.96%，美国和英国则分别为44.8%、9.31%。此外，在资本的驱动和教育竞争焦虑的“哄抬”下，人工智能基础教育出现的一些乱象，不可不察。
比如，人工智能被窄化理解为编程，国家义务教育阶段课程标准付之阙如，专任教师队伍专业化程度较低，课程教材等资源配置质量良莠不齐；学校教育受到校外培训挤压的同时又严重依赖于校外力量，学校教育社团化、小众化、择优化倾向严重；区域差异、城乡差异、校际差异及性别差异较大；教学评价单一化与竞赛功利化并存等问题凸显，等等。人工智能基础教育随着其重要性的提升，愈发呈现工具化、资本化、分层化和功利化倾向，这显然与人工智能基础教育的初心和科技向善的价值理念相违背。
加强人工智能基础教育，是未雨绸缪应对未来社会发展的必然选择和要求。在促进教育高质量发展的过程中，人工智能不仅要被作为“术”，即提供科学知识与核心技术的内容载体和工具方法，更要被作为“道”，提供观念理念与思维认知，助力“实现人的自由”“促进人的全面发展”。
基础教育不同于职业教育和高等教育，不是为了培养受教育者专业的技能、习得精深的知识，而是旨在为儿童打下未来身体发展、人格发展、学力发展和社会发展的基础。科学素质、科学素养已是现代社会的基本素质和必备素养，可以预见的是，面向未来智能社会，计算机科学等必将纳入核心科学的范畴。那么，我们究竟需要怎样的人工智能基础教育？
计算机科学作为一门真正要深入到中小学教育中的科学，被赋予了促进公平的更多责任和期待。从教育对象的全纳性出发，作为计算机科学分支的人工智能，应贯穿从小学到高中的连续学校教育过程。以科学或信息技术课为载体的人工智能教育，不应只是部分学生的“特长”、部分学校的“增光项目”、部分地区的“优先权”，而应是面向所有学生的普及教育、扎根于日常课堂教学中的基本素养和必修学科，注重可教性、可学性与可获得性。越是欠发达地区，越应落实课程的普及化开设和差异化教学，并将其作为促进公平、提高学校吸引力的抓手。
学校教育的知识传授目标之本在于“传道”，之末在于“授业”。知识的增加是一种外显的行为变化，而知识随着技术发展与社会更迭会不断发展和变化，知识的学习也是无法穷尽的。人工智能的发展正在重新定义人类知识和能力的价值，强化对知识机械记忆的教育将越来越没有价值，而学校教育和课本教材的更新速度也远不及科技知识发展的速度。况且学校教育的时间非常有限，知识的传授并不是越多越好，通过知识的学习来培养学生的能力和素养才是内隐的核心。
有必要指出，教中小学生编程，不是为了让他们会背代码、算数学、写程序，人工智能作为学习的内容载体和路径形式，最终的目标应是让学生掌握基本原理、问题解决的思路与方法、培养批判性思维的科学精神及学习兴趣。当前，各级各类的编程类、信息学等竞赛激励过早介入，形成了恶性竞争和拔尖筛选机制，同样扼杀了人工智能基础教育的可能性和公平性。未来，有必要进一步优化竞赛机制和功能。同时，也应通过多种方式的引导，增强人们对人工智能基础教育厚基础、重实践、强思维、求创新这些核心目标的关注和理解。
（作者：王学男，系中国教育科学研究院博士、助理研究员）
《光明日报》（2021年02月03日02版）
(责编：何淼、申亚欣)分享让更多人看到
人工智能给未来教育带来深刻变革
当前，在云计算、大数据、物联网、互联网、智能识别、知识管理等新技术新理念快速发展和经济社会需求的双重驱动下，信息技术疾步迈入智能化阶段。国内外高科技公司纷纷布局人工智能、国务院出台《新一代人工智能发展规划》等表明，人工智能发展迎来了新纪元。
因此，当教育信息化基础设施尚在普及完善、“互联网+”和教育尚在互相催化融合时，人工智能作为信息技术的更高发展阶段，毫无疑问会深层次推动教育教学改革与创新发展，进而给未来教育带来机遇和挑战。
一方面，人工智能改变了育人目标。正如机器取代简单的重复体力劳动一样，人工智能将取代简单的重复脑力劳动，司机、翻译、客服、快递员、裁判员等都可能成为消失的职业，传统社会就业体系和职业形态也将因此发生深刻变化。适应和应对这种变化与趋势，教育必须回归人性本质，必须褪去工业社会的功利烙印。当人工智能成为人的记忆外存和思维助手时，学生简单地摄取和掌握知识以获取挣钱谋生技能的育人目标将不再重要。教育应更加侧重培养学生的爱心、同理心、批判性思维、创造力、协作力，帮助学生在新的社会就业体系和人生价值坐标系中准确定位自己。教育目标、教育理念的改变将加速推动培养模式、教材内容、教学方法、评价体系、教育治理乃至整个教育体系的改革创新。
另一方面，人工智能改变了校园环境。未来，校园环境信息化将向更高层次的智慧校园迈进，各种智能感知设备和技术无处不在。校长、教师、学生不知不觉已经镶嵌到有形的校园物理空间和无形的虚拟数据空间中。当学生踏进校园就可以完成签到，离开校园自动告知家人，进入教室多媒体设备已经开启，身体不适发出报警求助，上课开小差收到友情提醒，练习测验后生成学情分析报告……这些都表明，校园物理环境、教室教学环境、网络学习环境已经充分融合，实现了从环境的数据化到数据的环境化、从教学的数据化到数据的教学化、从人格的数据化到数据的人格化转变。校园看上去还是那个校园，却充满了人类的温度和智慧。
人工智能也改变了教师角色。有专家指出，“创意工作者”“人际连接者”和“复杂模式的判断者”这三类人是最不可能被人工智能替代的。教师这一职业同时满足这三类人的特点，因为教师必须适应变化的教学政策和教学环境，面向不同性格特点和需求的学生，处理多样化的教育教学问题。所以，人工智能并不能轻易取代教师这个职业。但在未来，人工智能可以改变教师的角色和作用。教师可以从低附加值的简单重复工作中自我解放，从而更加专注于构建和谐稳固的师生关系和促进学生全面长远发展。教师就不再仅仅是知识的传授者，而是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问。
另外，人工智能对学习范式进行了巨大改变。语音识别和语义分析技术可以用在口语测评，图像识别技术用在作文批改和拍照搜题，人工智能可以让每个孩子拥有自己的智慧学伴，只要用手机拍一下、扫一下、说一下、点一下，就会实现答案解析、打分点评，知识点、考点、难点的自动生成和推送。随着认知科学、脑科学和学习科学的快速发展，人机协同增强智能、群体集成智能成为人工智能发展的新方向。人工智能不仅能从知识关联和群体分层方面分析学生知识掌握情况、推送学习建议，更能从大脑思考方式、个体性格特点、所处环境特征等方面，为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法，激发学生深层次的学习欲望。
人工智能不断演进，去往何处尚未可知，能否为人类所驾驭亦引发伦理担忧，对未来教育发展提供机遇的同时也带来一系列挑战。从近期来看，尤其要避免过度依赖和隐私泄露，这就需要教育避免过度依赖人工智能。人工智能绝非万能，涉及成人育人的教育领域绝不能盲从。对一道题解法的误判也许只影响一时，但对一个人成长的误判则可能影响一生。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累。过度依赖人工智能可能导致眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，从而容易导致师生变相成为人工智能的助手和附庸，教师失去应用的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。
同时，也要避免疏于师生隐私保护。人工智能的技术基础和前提是海量的数据积累和训练挖掘，师生的社会属性数据和教学行为数据体量越大、维度越丰富、时间跨度越长，人工智能所提供的教学服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著，与之相伴的是师生隐私泄露的风险在急剧增加。人工智能可以为未来教育插上腾飞的翅膀，但绝不能以牺牲师生隐私为代价，必须保证师生对所收集数据的知情权、选择权、访问权、所有权和控制权，必须保证数据安全，防止泄露滥用。
未来已来，对于人工智能，教育不仅要在姿态方面迎接未来、在态度层面正视未来、在认知层面读懂未来，更要抓住机遇，直面挑战，在管理决策、教人育人等实践层面积极构建属于自己的美好未来。（作者系北京教育科学研究院教育信息中心副主任 唐亮）
(责编：韩亚召(实习生)、吴亚雄)分享让更多人看到
人工智能与教育教学的关系
人工智能与教育教学的关系时间：2023-05-1520:36:40
摘要:如今是新时代，新时代是科技创新的世纪，在这个世纪中我们的生产方式、生活方式、思想观念都会产生重大性的变化。而随着人工智能的不断进步和人类对其的钻研，人工智能的不断进步必然会对教育行业产生更深远的影响传统的教育理念、教学策略、学习方式也将发生重大的变革。本文就人工智能在教育教学中应用的意义以及弊端做论述。
关键词:教育管理;人工智能
目前，正处于人工发展的最激烈的时期，整个社会都想在这个方面上取得新的成就和突破。
1绪论
各目前，人工智能的发展已经进入到白热化阶段，行各业都在人工智能领域寻求新的发展，智能导师系统(ITS)是一门涉及人工智能(人工智能、AI)、计算机科学、认知科学、教育、心理学和行为科学的综合性学科。其研究的最终目的是对计算机系统承担人类教育的主要责任，即赋予计算机系统一种智能，并在一定程度上取代计算机系统来实现人类教师的最佳教学。其研究意义在于减少教师的教学工作量，提高教学质量，提高对自身认知过程的认识，促进相关学科的发展。这就要求计算机系统具备领域知识、教学知识、理解学生能力和与学生互动的能力。就现在这个阶段来说，机器学习与研究方面的大部分行为活动都大大小小受到了SimenH观点的影响。SimenH观点指出，学习是系统的所有改进，这种改进可以让系统进行相同或类似的工作时完成的更加出色。心J．学习就是以此观点为基础建立起来的。
2人工智能对教育领域产生的影响
人工智能在教育领域的应用虽然没有使教育的本质发生改变，但是它为教育提供了新的教学方式，打破了教育原有的组织顺序，同时也为教学问题提供了更多的解决方案(2)，从而导致教学模式的改革和教育的巨大飞跃。疼痛和学习效果。使教育更加多样化、丰富化，为语文教育提供新的思路。
2．1推动教育资源的开发
随着科学信息技术手段的不断提升，学生接受教育的方式越来越偏于多样化。学生在学习过程中会收到更多学习资源，不同于以往学习资源获取的封闭性，而且学生除了通过在课堂上听教师的讲解来获取知识外，还可以在更加广阔的网络平台上解答自己的疑问。除此之外，人工智能将通过科学先进的智能系统把教师的整个授课过程传输到网络平台上，甚至连教师的教学方法，也可以包含在里面，这样除了学生，也方便让其它教师对优秀教师的授课方法进行学习。人工智能技术为教师展示自我提供了一个安全可靠的平台，有利于教师进行自我完善，从而推动了教学资源的开发与建设。
2．2有利于提升学习的效率
在信息技术不断发展的今天，互联网搜索已经成为了人们获取知识的主要方式，然而不得不承认的是，网络信息的量太大，在搜索时很容易因为关键词不准确而出现检索信息有误或无关信息。但是人工智能技术便可以根据它对检索关键词的理解从海量信息中为用户提供最直接最有效的内容，大大缩短了检索有用信息所需要的时间，实现了检索过程的智能化，提高了检索效率。此外，在学生学习过程中，学生可以根据人工智能技术得到为其“量身制作”的学习方法，同样，教师也可以根据人工智能技术得到最适合自己的教学策略，而且对于学生出现的问题，人工智能也可以提出相应的解决措施，从而提升学生学习的效率。
2．3有利于提升教学质量
人工智能技术在教学方面的应用，让整个教学过程变得便捷、高效。它主要是通过以下几个方面来为教学过程提供便捷:①利用计算机为学生展示大量的图片与文字，为学生提供有用的信息与数据，便于学生学习和掌握;②人工智能的虚拟手段可以帮助教师实现复杂的教学设计，图像识别技术可以帮助教师减轻批改作业的负担，让教师有更多的时间与精力投入到教学中;③语音识别技术可以帮助教师检测学生的外语口语能力，并且纠正学生的错误发音;④教学助手可以在线为学生解疑答惑，让学生不一定非要通过与教师交流才能得到答案，等等。这些内容都是人工智能可以提供的，大大提升了教学效率。
3人工智能对学校教育有更多的补充
我们今天所处的弱人工智能阶段，人工智能产品对学校教育的影响更多是补充。比如音乐领域的Yousician，可以从零开始帮助学习者掌握一门乐器的初级乃至中级技能。但这类产品还无法取代学校教育的地位。当强人工智能教育产品出现的时候，学校教育将开始面临自发的变革。教育资源稀缺的地区、学校，会首先启用人工智能教师，来补充自身的不足。而市场自身的力量会把这些不发脾气、不会疲劳、掌握了全面教育教学能力的人工智能教师带入千家万户。最终人才市场的选择将会逆向推动学历制度的变革。真正的学校教育终结者不是人工智能，而是教育资源分配差异化。这种差异化有宏观上的地域差异，也有微观的学校内部不同班级、不同学科的差异。而人工智能最终将消灭这种差异，让每名学生都可以选择自己喜欢的方向，获得优质的教育服务。
4人工智能运用于教育有一定缺陷
随着各种人工智能产品开始服务于各大领域，很多工作即将被人工智能取代，这是个非常明显的事实。尤其是在，教育行业需教育行业中要大量的人力，当教育可以用人工智能来代替后，老师的就业率会明显降低，教育行业会由人才需要型转为科技需要型行业。总而言之，人工智能在教育行业的应用已经是必然趋势，而且发展迅速，大学很多实验模拟，高中的虚拟体验，3D打印技术的普及，各种管理系统的运用等等，都大大提高了教育教学的效率和效果。所以各教育行业从业人员也需要不断学习，进步才能跟上时代的步伐，更需要创新和突破，才能不被行业淘汰。
参考文献:
［1］曹亚东，严军，曹祖光，等．BRA天然岩沥青的性能及应用研究［J］．上海建设科技，2005(1):53-55．
［2］交通部公路科学研究所．BRA天然岩沥青路用性能研究报告［R］．北京:交通部公路科学研究所，2001．
［3］杜群乐，王庆凯，王国清．BRA岩改性沥青路用性能评价的研究［J］．公路，2005(8):133-135．
［4］傅莉．人工智能在教育中的应用研究［J］．计算机与数字工程．
［5］吴晓如．人工智能在教育行业的三大影响和七大应用［EB/OL］．
作者：赵睿单位：河北省唐山市第二中学
人工智能时代需要怎样的教师
“我的工作会被机器人取代吗？”人工智能的迅猛发展，让越来越多的人开始担心自己的“饭碗”。而随着人工智能进军教育领域，许多教师也开始忧虑起来：“机器人会让我失业吗？”
实际上，这种担心并非空穴来风。2016年5月，美国佐治亚理工学院计算机科学教授艾休克·戈尔，在自己的网络课程中，将一款聊天机器人安排为自己的助教。这一聊天机器人在后台回答问题的功能非常强大，学生们根本没有注意到自己的聊天对象是机器人。人工智能会取代教师吗？
教师被人工智能替代的几率为0.4%
“如果你的工作包含以下三类要求，那么你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；同情心以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。”北京师范大学教育学部副部长余胜泉说，“反之，如果你的工作符合以下特征，那么被机器人取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。”
余胜泉告诉记者，英国广播公司（BBC）基于剑桥大学研究者的数据体系，分析了365种职业未来的“被淘汰概率”。其中，电话推销员、打字员、银行职员等职业，分别以99.0%、98.5%、96.8%概率，被列为可被人工智能取代的职业；而艺术家、心理医生、教师等职业，分别以3.8%、0.7%、0.4%的概率，被列为最不可能被人工智能取代的职业。
“BBC分析认为，教师被机器人替代的概率只有0.4%，但英国教育专家AnthonySeldon则预测现在离人类教师消失只剩下3000天。孰是孰非呢？”《华东师范大学学报（教育科学版）》主编杨九诠说，“我想不可能有也不应该有肯定的答案。但值得注意的是，此‘教师’已非彼‘教师’。在未来新的社会样态、教育样态、知识样态和学习样态中，教师的思想观念、心智结构、生活方式和角色意识等，以及教师与社会、组织、学生、同行的关系，都可能发生颠覆性的全新变化。”
“传道、授业、解惑，是教师的主要职责。随着人工智能的出现，智能机器人可以代替教师传授知识、解疑答难、展示方法、考试阅卷，但在‘传道’这一块是替代不了的。”新疆呼图壁县教科局局长朱新宇说。
“目前的智能教学系统还是对优秀教师的模拟，建立教师模型、学生模型、教学法模型和交互模型等。所以说，人工智能远远谈不上对教师、特别是优秀教师的直接威胁。我们可以将人类智慧编码输入电脑，但不可能将电脑芯片植入一个健康的大脑。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。
人工智能将是教师的得力助手
“人工智能不可能取代教师，而是要成为师生的强大助手，可大幅提升教与学的效率和效果，所以学校应积极拥抱人工智能。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。贾积有也表示，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比具有比较显著的正面影响。
贾积有介绍，数据挖掘技术应用到教育上，可以实现教育决策和管理的民主化及科学化；学习分析技术可以帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动，也可以帮助学习者更准确地认识自己，开展针对性学习，改进学习效果，提高学习效益；模式识别技术如情感识别等可以自动识别学生的情感状态，以便实施适应性教学；自然语言处理技术一方面可以作为辅助工具应用到语言教学上,促进学生听说读写译各个方面的发展，另一方面作为人机交互手段应用到智能教学系统上，实现自动答疑。
余胜泉也认为，人工智能在教育未来的许多方面，如自动出题与批阅、学习障碍诊断与及时反馈、问题解决能力测评、学生心理素质测评与改进、青少年体质健康实时监测、学生成长发展指导、智能学习伴侣、个性化智能教学、综合素质评价报告等方面，都可以承担起教师的角色。
“人工智能将引发现代教与学的革命，众多语音图像识别、可穿戴设备、虚拟现实成像技术渗入课堂，使得现行的教学媒介、师生评价反馈、深度学习等都发生改变，学生个性化、任务单式的学习，团队项目式的学习，多学科的统整融合实践等，都将在智能设备的支持下变得更便捷。”广东省深圳市南山区后海小学校长蒋和勇说。
“人要驾驭机器，而不能被机器奴役。”北京市第十八中学校长管杰表示，有了人工智能的辅助，教师可以腾出更多的时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。教师就不再仅仅是知识的传授者，还是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问，成为学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。
不会使用人工智能的教师有可能被淘汰
“显然，未来的优秀教师将是那些善于使用人工智能的教师，教师要主动拥抱人工智能。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说，“我们应该积极面对人工智能带来的挑战，同时提高自身的自主学习能力，培养创造力。创新思维的培养，就是要呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现问题。”
“人工智能不能取代教师，但是使用人工智能的教师却能取代不使用人工智能的教师。”余胜泉说，未来的教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提高教育生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。
朱新宇认为，在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。
“最基础的教育，将不再需要教师；而‘更好教育’的需求以及市场选择中不同的支付渠道和交换方式，将大大提升教师的薪资水平和社会地位。”杨九诠认为，“教师将成为未来社会不同类型、不同规模的学习中心重要的共同规划者和运行者，从而成为社会与教育的协同创生力量；在工作性质和社会筛选的相互作用下，教师的道德水平将提升到新的境界，甚至可以想象，未来教师的薪资中将可能包含社会供养的成分。”
教育部教师工作司司长、北京外国语大学党委书记王定华说，教师要不断增长本领，善用人工智能，提高教学效果，扩展知识疆域，调动学生兴趣，不能对其漠然置之、不屑一顾。同时，教师也要体现主体地位，永做学校主人，关注学生成长。人不仅是学习知识的认知体，更是有血有肉的生命体。教师职业必将长期存在，人工智能则发挥必要辅助。
“面对信息技术和人工智能的日新月异，有关大学和中小学应加快教师发展信息化步伐，主动拥抱人工智能，进一步推动信息技术在教育教学、教育管理、教育服务过程中的应用，利用智能技术支撑人才培养模式的创新，支撑教学方法的改革，持续不断地造就一批又一批掌握信息技术、具有创新思维的教师。”王定华说。（本报记者苏令）
高中人工智能教育应该教什么和如何教 ——基于四本《人工智能初步》教材的内容分析
一、引言
近年来，人工智能技术的应用已悄然渗透到我们生活的各个方面，人类社会进入智能化时代已成为必然。世界各国都意识到掌握领先的人工智能技术和培养智能时代的新型人才意义重大，纷纷开始重视人工智能教育的发展。我国作为全球第二大经济体，人工智能教育发展略晚于发达国家，但在国家政策的支持下已呈现良好的发展态势。2017年以来，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》[1]、教育部发布的《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》[2](以下简称《新课标》)和《教育信息化2.0行动计划》[3]等文件为我国人工智能教育的发展提供了重要指引，明确了高中人工智能教育的目标定位和内容框架。课标本身的描述通常具有弹性、抽象性和概括性等特征，以适应地区差异和确保教育内容的可扩展性，并鼓励课程内容和学习活动的多样性设计[4]。
《新课标》发布后，教育界于两年内开发了五套《人工智能初步》教材。目前正式出版的共有四个版本，分别是教科版[5]、人教版[6]、浙教版[7]和粤教版[8]。四本教材都遵循和贯彻了《新课标》的理念和要求，较好地涵盖了《新课标》中三大模块的内容，均采用研究性、项目式、探索式的活动来引导学生拓展思维，但在语言风格和设计意图上各具特色。详细分析各本教材的设计特点，将有助于从整体上理解高中人工智能教育的教学内容和教学方法，深入理解教什么和如何教的问题。
课程开发一般涉及课程的目标定位、内容选择和内容组织(包括篇章结构、活动设计、评价方式、技术工具等)等方面的考量[9]。由于四本教材均以《新课标》为编写依据，在目标定位上，虽文字描述有差异却并无本质差别，但在内容选择和组织方面却容易呈现出编写团队的个性色彩。为此，本文将以四本教材为依据，使用内容分析法，从知识内容、篇章结构、活动设计、评价方式、技术载体等五个方面进行全面剖析。
二、教学内容：四大知识模块各有侧重、核心算法和典型应用最受重视
(一)内容框架
从篇章目录来看，四本教材都涵盖了《新课标》所要求的“人工智能基础”“简单人工智能应用模块开发”“人工智能技术的发展与应用”三大主题内容[2]。而2003年发布的《普通高中技术课程标准(信息技术)》(以下简称《旧课标》)所提及的“知识及其表示”“推理与专家系统”“人工智能语言与问题求解”三部分内容[10]虽未在《新课标》中直接出现，但在《新课标》的“简单人工智能应用模块开发”主题中仍有体现。此外，四本教材对于内容编排的整体顺序是一致的：第一章均为有关人工智能的历史与发展;最后一章均为有关人工智能的安全和伦理问题;中间各章，主要涉及人工智能的知识表示、核心算法、典型应用和模块开发。
篇幅分布上，教科版将知识表示和机器学习分别独立一章，对知识的状态、过程、逻辑表示作重点讲解，其他三本教材在知识表示方面介绍较少，更多的篇幅放在算法和应用上。人教版在知识点分布方面较为均衡。浙教版侧重逻辑推理和算法学习(启发式搜索、决策树、机器学习)，且在算法和应用之间增加了一个数据智能化处理(挖掘、识别、合成)的层次，详细描述了人工智能赋予人类社会能力的三种代表性技术：知识挖掘、模式识别、创意智能。粤教版是四本教材中唯一教授系统设计与开发层次的版本，其他教材多停留于算法应用层次。由于粤教版涉及的知识内容难度较大，所以单列了“基础算法及应用”一章，与其后的“核心算法”“应用系统开发”两章形成了较好的难度梯度，构成了算法与应用的双螺旋上升结构。
为了作进一步分析，我们将《新课标》描述的三大主题内容细化为四个主要的知识模块：(1)人工智能的概念、基本特征与发展历程;(2)人工智能核心算法;(3)人工智能典型应用与系统开发;(4)人工智能安全与伦理。以此为基础，将四本教材的教学内容进行模块化归类后发现：(1)人工智能概念和基本特征方面，人教版和粤教版均使用了《人工智能白皮书》对人工智能基本特征的描述：“由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据;能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补;有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展。”[11]教科版则从案例情境出发，先让学生思考探究，引出人工智能概念的讲解。浙教版较为特别，在人工智能概念和特征上并未花太多笔墨，而是从人工智能的发展历程出发，总结了人工智能应具备的能力，将人工智能的概念内涵和特征渗透在历史发展的时间线中。(2)人工智能的发展历程方面，尽管四本教材分别以三次浪潮、三个阶段、三次低谷等方式描述人工智能的发展，但均可归纳为三阶段发展论(第一阶段：从早期尝试到符号推理;第二阶段：从专家系统到知识工程;第三阶段：从大数据到深度学习)。其中，浙教版所介绍的时间线比较长，从智能思想的探究开始作详细介绍。(3)人工智能典型应用方面，四本教材都提到“智能+”应用，以及人脸识别、图像识别、自然语言处理、语音识别、文本识别和机器人等。浙教版还特别提到智能模拟和智能控制，粤教版则突出了计算机视觉。四本教材均认为人工智能发展具有混合增强智能、脑科学和人工智能的融合等发展趋势。(4)人工智能核心算法方面，教科版花了较大篇幅重点介绍了知识表示和机器学习，人教版、浙教版、粤教版则只是简述知识表示，而重点讲解了人工智能的核心算法，如逻辑推理、决策树、启发式搜索(A*算法)、聚类、贝叶斯、知识图谱、机器学习、神经网络与深度学习。(5)系统设计与开发方面，四本教材都提到了国内的四大开放平台(百度、腾讯、阿里、讯飞)，且都涉及人脸识别、语音识别、人机博弈、文字识别、机器翻译等与生活息息相关的重要应用。粤教版有专门一章介绍人工智能系统的设计与开发，其他三本教材则主要在阐述人工智能典型应用(如文字识别和图像识别)时，以开放平台上的实操活动对应用模块开发进行初步讲解，而未深入介绍系统开发。(6)人工智能安全与伦理方面，每本教材都有涉及，强调人工智能的价值和风险，介绍维护安全的方法及相关法律法规。
(二)知识体系
为了进一步呈现教材中的知识体系，我们按知识模块对四本教材中的所有学科大概念及知识点进行编码提取，从生成的词云图中反映出各维度中最为凸显的关键知识点。(1)在“概念、特征与历史发展”中，最受重视的知识点包括：人工智能发展历程(三阶段论)、图灵测试(作为检测人工智能的最早手段)、各类人工智能典型应用(如人脸识别、模式识别、知识表示、智能交通、计算机视觉)、人工智能现状(如深度学习、大数据、大规模并行计算)、人工智能的分类(如专用/通用人工智能、强/弱人工智能)。(2)在“核心算法”中，涉及的知识点最多，主要知识点包括：典型的知识表示方法(如命题逻辑、谓词逻辑、产生式规则)、知识的空间表示法(如语义网络、语义网、知识图谱、事理图谱、专家系统)、过程表示(如状态空间、问题归约)、搜索技术(多路递归、启发式搜索、A*算法)、数据挖掘(回归分析、贝叶斯分析)、各类机器学习(如强化学习、决策树、深度学习)、人工神经网络(卷积神经网络、循环神经网络、深度神经网络)。(3)在“典型应用与系统开发”中，知识点相对分散，主要是各类平台(如四大人工智能开放平台、百度AI、腾讯AI)、各类应用(如文本挖掘、拍照识花、词云生成、人脸识别、OCR、图悦、小米AI音箱、亚马逊Echo)、各类模型或程序库(如TF-IDF、词袋模型、NumPy、Jieba)。(4)在“安全与伦理”中，知识点更为分散，主要是涉及信息安全的典型案例(如声纹锁、指纹密码)和可引发辩证思考的伦理事件(如华丽琴鸟复制人的声音、人工智能入侵检测系统)。
四本教材的大部分知识点集中在人工智能核心算法和典型应用上，凸显了算法这一学科大概念，将学习难度控制在大众普及教育可以接受的范围内，避免不合理的超前学习。同时，也非常重视人工智能常识性知识、安全、伦理、法律法规相关案例的学习，强调技术德育和技术理性的培养。然而，四本教材在智能硬件方面都涉及较少，尤其在人工智能“感知”层面上，很少涉及传感器方面的内容。教材重点描述了技术实现的算法(即判断和识别环节)，但对于人工智能实现的整个逻辑过程尚未有全流程的展现，尤其是最前端的传感环节，以及最后端的反馈环节。此外，由于《新课标》没有像《旧课标》那样强调知识表示和推理，浙教版和粤教版都弱化了知识表示方面的内容，略显单薄，且大多教材中“代理”(Agent)的概念是缺失的。“代理”是高等教育阶段人工智能教材中频繁出现的概念，若在高中阶段合理引入，可以为高等教育阶段的进一步学习打下必要的基础。
三、篇章结构：多以项目为主线，但项目大小、位置、形式迥异
教材的篇章结构反映了教学内容的组织形式。在篇章结构方面，四本教材章节流程清晰，均遵循项目式学习理念，但项目大小、位置和呈现方式有较大差异(如图1所示)。
图1四本教材的篇章结构比较
教科版每章以单元任务(项目)为主线展开，包含2~5个任务，每个任务中又包含1~2个需要学生开展的活动，形成了“项目—任务—活动”三位一体的组织形式，但项目层面的属性较弱，容易理解为任务或主题活动。
人教版每章以一个项目学习主题开始，融合了项目式学习与案例教学理念，每章以一个主题项目展开，以各类环环相扣的体验、探索、思考、实践活动贯穿全章，其间还穿插了丰富而生动的案例，较为精致和有趣。
浙教版的知识点讲解详尽，语言清晰精练，启发性强，与其他三本教材不同，该教材使用了传统的讲练结合的知识点主线[12]，此外，在每章以“问题与挑战”开篇，每章学习前给出本章的学习目标与学习内容导图，便于学生提前了解本章学习要求，梳理思路。在每部分知识讲解后，设置思考、练习、讨论等任务，在整章学习结束后引导学生进行举例、判断、讨论。每章的最后布置一个“项目挑战”，通过实施项目引导学生学以致用，强化知识掌握并提高项目实践能力。
粤教版的每章就是一个具体而系统化的项目，每章前给出一个完整的项目范例，将学习内容解构为与本章主题相关的若干项目选题，学生可根据兴趣自行选择;在项目下设置若干任务，引导学生作出合理规划，并就方案开展交流。交流活动结束后进入知识点讲解，知识点讲解后设置各类探究活动，以加深知识理解和提高动手实践能力。每学习一部分知识，便开展一次动手实践活动，通过不断的学习推进项目的整体进程，直至项目完成。随后，引导学生交流成果并作出项目评价。章末给出内容导图，引导学生回顾本章内容并写下学习总结。最后，以测试形式检验学生的知识掌握情况。
综上所述，四本教材在篇章结构上呈现以下特征：
在整体逻辑上，粤教版、人教版、教科版均以项目为主线展开每章的学习，知识内容则穿插在每个项目实施或每个任务活动中进行讲解;浙教版则以“知识讲解+练习”的知识点主线展开每章内容，最后以“项目挑战”的形式综合整章知识内容;除项目出现的位置有所不同外，项目的大小(特指完成项目所需工作量的大小，而非项目的页数跨度)也有差异，粤教版和浙教版以“大项目”为主，引导学生一步步化繁为简，而人教版和教科版则以“小案例”“小活动”为主，学生可在较短时间内完成项目活动。
在知识讲解方面，四本教材的知识讲解均设置有相应的探究、思考、实践、练习等活动，以启发思考，强化知识掌握与实践应用。
在章前引入部分，所有教材的章前导言均以描述现实生活场景、明晰学习目标和简介本章学习内容展开。人教版还给出了该章项目准备、引导等支持内容;粤教版给出了一个项目范例供学习参考;浙教版则给出了本章的学习内容导图。
在章末回顾总结部分，所有教材的每章最后均设置了学习评价方案，值得一提的是，四本教材均列出了每章的内容导图。浙教版将内容导图放置在每章起始，而在章末设置一个项目挑战，以协作式的实践项目来帮助学生巩固或深化所学知识。除了浙教版的内容导图在章前出现以外，其他三本教材的内容导图均在章末出现。前者便于内容导入，后者便于章节回顾。此外，人教版和粤教版在章末设置的是内容导图，而教科版设置的是学习活动导图，以帮助学生梳理学习过程。
四、活动设计：类型丰富、兼顾趣味性与协作性
(一)活动类型丰富多样，主要集中在核心算法部分
在活动设计方面，根据《新课标》的要求，人工智能课程在形式上应富含研究性、项目式、探索式活动。教师既可以通过案例分析、项目设计等方式引导学生拓展思维，也可以向学生展示或剖析比较典型的智能系统，引导学生在案例和实践中发现问题，尝试用人工智能方法解决问题。由于四本教材均以项目式学习为理念，以任务驱动的形式展开教学，因此，教材中的学习活动显得尤为重要。为了进一步分析四本教材中的学习活动内容与形式，我们先将教材中出现过的活动类型抽取出来，同类合并后形成了11种活动类型。(1)思考：指让学生进行分析、综合、推理、判断等思维活动;(2)练习：指为了加深理解记忆而进行的习题练习;(3)巩固：指学生联系前序知识进行复习，从而加深理解的活动;(4)讨论：指学生就某一问题交换意见或进行辩论的活动;(5)探究：指学生在学习情境中通过观察、实验，发现问题，搜集数据，形成解释，作出检验，获得答案的活动;(6)项目实践：学生进行以“大项目”为导向开展的一系列联系社会实际的实践活动;(7)体验：指学生通过亲身实践获得经验的活动;(8)阅读：指学生从视觉材料中获取信息的过程;(9)拓展：指学生在原有知识基础上加以拓宽深化的学习活动;(10)调查：指学生以问题为导向收集问卷、走访和调研;(11)总结评价：指检验学生是否达到相应学习目标的活动。
根据四本教材中11类活动在四大知识模块中的分布频次绘制柱状图，如图2所示。可见四本教材对活动类型的侧重有所不同。浙教版偏重思考类活动(29次)，教科版则注重讨论类活动(19次)，人教版偏好探究(24次)、项目实践(17次)、体验(15次)和阅读(26次)类活动，粤教版侧重讨论(20次)、探究(16次)和项目实践(27次)类活动。基于活动多样性的考虑，对于缺失的活动类型进行归纳后发现：浙教版缺少探究、阅读、拓展和调查;教科版缺少巩固类活动，阅读类活动也相对较少;人教版缺乏巩固、讨论和调查类活动;粤教版缺少练习和巩固类活动，思考与拓展类活动也相对较少。从活动类型的知识模块分布来看，浙教版的活动多分布在“核心算法”知识模块，教科版的活动多分布在“伦理与安全”知识模块，人教版的活动多分布在“核心算法”和“典型应用与趋势”知识模块，粤教版的活动则多分布在“核心算法”和“开发工具和开发平台”知识模块。综上所述，整体而言，各版本教材的学习活动类型丰富，较多集中在思考、讨论、探究和项目实践活动上;就知识模块分布而言，主要集中在“核心算法”部分。
图2四本教材中11类活动在四大知识模块中的分布频次
(二)活动记录表有利于学习和评价，但版本差异较大
活动记录表即通常所说的项目工作纸、项目学习单，是引导活动开展、提供学习支架、依托活动进行过程性评价的重要载体。将四本教材中所有活动记录表及其在四大知识模块中的出现位置和频次进行梳理发现，教科版的学生活动记录表数量最多(共47份)，其次是浙教版(共20份)，而人教版和粤教版的活动记录表数量较少(各7份)。从知识模块分布上看，教科版、浙教版和人教版的学生活动记录表都集中在“核心算法”部分，粤教版的活动则在“典型应用与开发”中的占比最大。对于某些学生来说，人工智能算法相关的知识点较为枯燥，而合理的活动设计将有助于激发学生的好奇心和兴趣，成为今后推动学生进一步探索的动力。
五、评价方式：以基于项目的学习评价为主、知识测试为辅，重视学生高阶能力的发展
评价有助于学习者及时检查学习过程中的知识掌握程度，同时也是教师检查和反思教学效果的重要工具。四本教材每一章节均设计了丰富的过程性评价和章节总结性评价，尽管评价方式和手段有所区别，但四本教材无一例外将项目报告作为最主要的评价方式。各版教材中的活动记录表和项目报告本身兼具学习支架与评价的双重功能。四本教材中的学习评价各具特色：
教科版在每一节讲解完毕后安排了“拓展练习”。例如：在《人工智能的起源和发展》一节结束时，以AlphaGo战胜李世石的案例导入，让学生设计高效搜索词，选择权威网站，开展协作学习，分析AlphaGo的取胜之道，并梳理出走棋网络、快速走子、估值网络、蒙特卡罗树搜索等技术的功能与特点，填入活动记录表中，以练带学。此外，每一章末均会提供一套主观题与客观题相结合的测试作为“单元学习评价”。
人教版每一节末尾会有一个“项目实施”的实践性评价和几道“练习提升”的作业。例如：在《人工智能发展历程和现状》一节结束时，安排了“了解人工智能”的活动，让学生:(1)查阅资料，从不同角度了解人工智能的发展历程，并绘制思维导图;(2)了解我国人工智能开放平台的发展状况和特点，任选一个平台，分析其给人们生活方式带来的影响，完成300字左右的小论文，要求文中要有个人的观点;(3)留存过程性资料，如研究文档、体验过程微视频和体验感受记录等以备检查。此外，还设计了两个难度稍大的辩论题和讨论题。由于每一节末的练习和评价足够丰富，所以人教版每章末的评价是比较弱的，主要通过李克特量表自评的方式跟踪学生的知识掌握情况。例如：在“人工智能概述”一章末尾，学生需要分别对人工智能的概念、基本特征、发展历程、现状、主要研究内容和应用等六个方面的知识掌握程度作“不了解”“了解”“理解”三个档次的自评。
浙教版在重要知识点讲解结束时，安排了“思考与练习”“实践与体验”“巩固与提高”环节，让学生手脑并用，练习巩固。每一章中的评价活动因需而设，并非统一安排在每节末尾。此外，浙教版的评价还有一个特色，就是在每章末有一个“项目挑战”环节。以第一章《智能之路：历史与发展》为例，章末要求学生构建人工智能发展脉络全景图。进入项目后，首先提供一个分析支架：以机器为载体来实现人类智能所涉及的三个基本问题：(1)计算载体;(2)智能算法;(3)智能极限。然后给出了完成项目的过程性支架和建议。最后，让学生从项目理解、全景图、计算载体、代表人物、功能局限、展示交流六个方面进行自评(1~10分)，并阐述评分依据和后续完善方向，促进学生的反思。
粤教版的每一章节都是一个完整的项目，其过程性评价和其他三本教材一样，也体现在任务记录表中。每章的总结性评价分为两部分，一是对小组项目的评价，二是每个学生对自己的学业评价。小组项目的评价都使用全书统一的项目评价表，以培养信息素养为目标，以知识体系为载体，从选定项目、规划设计、活动探究、项目实施、项目成果交流与评价五个方面(共两级指标)，结合学科核心素养达成情况，评出优秀、良好、中等、仍需努力四个等级，最后采用“综合得分=互评得分×30%+自评得分×30%+教师评分×40%”的公式得到一个综合得分。由于全书各章均用一个标准化量表进行评价，有助于量化跟踪学生能力发展的变化情况。此外，每章还提供一套学业评价测试卷，用以检测知识掌握情况。测试通常分为单选题、思考题和情境题三种题型。
六、技术载体：主要选用国产人工智能开放平台和Python语言
在核心算法和典型应用相关的章节中，大部分学习内容和学习活动需要依托开放平台进行，技术载体发挥着重要作用。除了向学生提供配套的学习素材、资源包和源代码以外，四本教材还涉及一批常见的人工智能开放平台、开源工具包、开放数据集以及相关的软硬件。作为学习活动的重要组成部分，本研究将这些技术载体进行了提取和归纳，可分为平台、硬件、开源框架、开放数据集四种类型。整体而言，四本教材中均对我国四大新一代人工智能开放平台进行了介绍，分别是依托百度建设的自动驾驶Apollo、依托阿里云建设的ET城市大脑、依托腾讯建设的医疗影像觅影、依托科大讯飞建设的智能语音交互平台。粤教版还补充了智能视觉平台，这是我国第五个新一代人工智能开放平台。此外，人教版介绍了国内常用的云计算平台，如腾讯云、阿里云、百度云、网易云等。
在编程语言上，四个版本均选用Python语言，而非以往教材所采用的Prolog语言。其中，NumPy、Scipy、Pandas等第三方开源工具包在算法一章的学习活动中多次出现。开源框架方面，SKLearn是被广泛提及的通用学习框架，而谷歌开源的TensorFlow和Facebook开源的Caffe2则是被提及最多的深度学习框架。此外，在模式识别的相关案例中，由NIST(美国国家标准与技术研究所)收集的手写数字数据库MNIST和大型图像数据库ImageNet均被多次用到。
然而，四本教材在智能硬件方面涉及的内容都不多，且所介绍的内容各不相同，详略不一。例如：教科版主要介绍了智能音箱，人教版介绍了芯片和开发板，浙教版提及FacebookBigSur，只有粤教版以树莓派为例介绍了一个完整的系统设计与开发项目。
七、结语
在全社会高度重视人工智能教育的今天，对于基础教育而言，合理地设计教材和课程，让青少年做好迎接人工智能时代的准备，已成当务之急[13]。在《新课标》指引下，高中人工智能课应该教什么和如何教，是课程开展之初首要考虑的问题。通过对四个版本的《人工智能初步》教材进行内容分析，进一步确认四本教材已达到和实现了《新课标》的理念和要求。
在教学内容方面，四本教材紧扣《新课标》中的“人工智能基础”“简单人工智能应用模块开发”“人工智能技术的发展与应用”三大主题，在覆盖了人工智能概念、特征、发展历程、核心算法、开发工具、典型应用、伦理与安全等具体内容的基础上，有所侧重或拓展。
在篇章结构方面，四本教材风格各异，但均有着明晰的章节流程，方便教材使用者在短时间内把握教学、学习脉络。四本教材均包含了项目式学习，但项目大小、位置和呈现方式有较大差异。
在活动设计方面，四本教材在学习活动的设计方面均作了充分的考虑，虽然在活动形式上各有侧重，但整体而言，活动的趣味性和协作性均达到较高水平，活动形式丰富多样，活动内容上也兼顾了知识建构的深度和广度。
在评价方式方面，四本教材无一例外地将基于项目的学习评价作为最主要的评价方式，辅以主观题和客观题相结合的自主测评。其中，人教版的学习评价置于每节末尾，基于多样化的活动进行，章末仅做自评检查。其他三本教材的学习评价置于每章末尾，其中，教科版提供了主客观结合的测试题;粤教版除了面向个体学生的测试题以外，还面向项目小组提供了标准化的项目评价表(全书统一);浙教版以章末“项目挑战”的形式，通过项目评价支架开展自评反思。整体而言，四本教材的评价设计均能将过程性评价和总结性评价融为一体，使用作品评价、记录表评价、小测验、小论文、讨论题、辩论赛等多种评价手段，不仅兼顾了对学生学习表现的多元评价，也突出了对学生高阶能力的评价。
在技术载体方面，四本教材涉及了目前最受关注、最新的人工智能开放平台、开源工具包和软硬件，尤其是国产人工智能平台。四本教材对于智能硬件的介绍都不多。若立足于人工智能实现的完整逻辑，作为“感知端”的传感器和“反馈端”的人机交互终端均是重要的载体形式，若加以补充，则更能形成一个完备的知识体系。
综上所述，本研究对四本《人工智能初步》教材进行了内容分析，从中可以看到我国人工智能教育在教材建设方面已取得了可喜进展，但也不乏需要改进的地方。下一步的研究工作将是对国际上同类教材进行分析对比，尤其是对英、美、澳等在国际上最早开设人工智能相关课程的国家的教材，希望通过这种跨国教材的横向比较获得一些新的思路。
本文发表于《电化教育研究》2020年第6期，转载请与电化教育研究杂志社编辑部联系（官方邮箱：dhjyyj@163.com）。
引用请注明参考文献：詹泽慧，钟柏昌.高中人工智能教育应该教什么和如何教——基于四本《人工智能初步》教材的内容分析[J].电化教育研究，2020，41（6）：68-74,82.