武汉约100所中小学将试点AI课，中小学AI教育上升至国家战略层面

近日，武汉市教育局发布通告，2020 年秋季，武汉将在部分中小学试点开设人工智能课程，目前正在面向社会遴选中小学人工智能课程教材。

报道称，下一阶段，武汉市教育局还将请各区教育局申报试点学校，初步计划设约 100 所试点中小学，还将邀请专家进行教师培训。目前，全国各地的多所中小学都已经开始尝试开设人工智能兴趣类中小学课程，但大规模开展的地区并不多。

中小学 AI 教育上升至国家层面

武汉市教育局官方文件显示，此次大规模试点中小学人工智能课其实是「智慧教育示范区」建设项目的一部分。

2019 年 1 月，教育部办公厅决定遴选一批地方积极、条件具备的地区，开展「智慧教育示范区」建设，北京市东城区、山西省运城市、上海市闵行区、湖北省武汉市、湖南省长沙市、广东省广州市、四川省成都市武侯区和河北省雄安新区被选为首批 8 个「智慧教育示范区」。

2019 年 9 月，在「智慧教育示范区」创建项目启动会上，各示范区根据自身情况和特点提出了具体的实施方案和建设重点。其中，武汉市提出要「开展人工智能与教育教学融合实践，遴选人工智能教材，实现全市中小学 100% 开设人工智能课程；借助高校科研力量、企业科研力量、一线教师教研员等，推进人工智能与教学融合研究，形成学科典型案例，培养人工智能名师，培育人工智能基地学校。」

此外，其他几个示范区也提出了相应的人工智能教育规划。比如，广州市提出要「实施 AI+ 新工程，编写人工智能教材，在全市约 100 所学校开展人工智能教育课程实验工作；推动 5G、4K、物联网等新一代信息技术在智慧校园和信息化中心学校的深入应用，打造 5 所以上智能化学校。」规划指出，到 2022 年，广州市将实现人工智能教育覆盖全市学校。

从这些规划我们可以看出，武汉 100 所中小学试点 AI 课程可能并不是一个「孤例」，它符合国家日益重视中小学学生信息素养的大趋势。

2019 年 3 月，在教育部办公厅关于印发《2019 年教育信息化和网络安全工作要点》的通知中就提到了：「推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，以及推动大数据、虚拟现实、人工智能等新技术在教育教学中的深入应用。」这表明，中小学阶段的 AI 教育已经上升到了国家的层面，相应地，相关教育机构和有能力的企业也积极发挥主观能动性，力求以更吸引学生的方式将 AI 落地中小学教育阵地。

我国中小学 AI 教育现状

人工智能该不该走进中小学校园？走进去之后怎么教？这些问题一直都存在争议。从目前的情况来看，学校和企业都在这条路上积极探索。

2019 年秋季，青岛市崂山区第二实验小学增设了 AI 课程，使用商汤科技编撰的《人工智能启蒙》教材进行授课。

中小学 AI 教育首先要解决好教师的问题，因而教师的 AI 培训是重中之重。为此，该实验小学以原有的信息技术、数学和物理老师为基础，参加了商汤科技举办的人工智能培训。不仅要让他们了解人工智能的基础，还要针对不同学段的教师分开培训。相应地，商汤科技也针对不同学段的教学目标研发了不同的系列教材，如小学阶段的《人工智能启蒙》。

适用于小学阶段的《人工智能启蒙》教材

而至于以哪种形式讲授 AI 课程，该实验小学采用的方法是：以日常生活中的实际案例为切入点，慢慢引入人工智能的相关基本概念。对于小学生而言，这种方式更为直观，因而也更易于吸收和理解。

举例而言，在讲授《人工智能启蒙》其中一课「人脸聚类」时，教师就将抽象的概念以日常生活中的例子引出来：在混杂了很多人的照片中，找出包含某个人的所有照片。通过探讨该问题的解决方案，教师提出可以利用人工智能技术快速解决这个问题，并自然地引入了「人脸聚类」这个概念。

教师以日常生活中的例子引出「人脸聚类」概念

无独有偶，杭州余杭区的中小学阶段人工智能课程的规划也为 AI 教育走入中小学课堂提供一种模式参考。

作为浙江省最早实施中小学阶段人工智能课程全覆盖的区县，余杭区在 2019 年 9 月即启动了「AI 人工智能教育进课堂」项目。在具体的 AI 教育机制设置上，余杭区形成了「标准校实验室 + 中心校实验室 + 基地校实验室」的三级体系，循序地开展 AI 实验室项目校建设。

而在具体课程安排上，余杭区以华东师范大学与优必选科技出版的《AI 上未来智造者》中小学 AI 教育系列丛书为教材，并要求各校每学年每班开设 15 课时以上的拓展课，从而通过这种课内课外结合的教学方式，激发学生的学习热情和创造力。

《AI 上未来智造者》系列丛书

纵观这些已有的案例，我们可以发现，现阶段的中小学 AI 教育主要以「科普」的形式进行，并没有涉及背后高深的数学原理。这种做法可以在不加重学生课业负担的前提下拓宽学生视野。

此外，这些案例都没有将 AI 教育纳入考核范畴，这其实与国家 2017 年发布的《新一代人工智能发展纲要》的要求是一致的。在《纲要》中，「在中小学阶段设置人工智能相关课程」出现在「广泛开展人工智能科普活动」一节。也就是说，国家现阶段并没有计划将 AI 教育纳入「必修」范畴。考虑到 AI 中小学教育目前面临的教材、教师、教育公平等问题，这一规划具有其合理性。

全球中小学 AI 教育现状

根据蒲公英智库，全球 AI 教育主要在欧美发达国家推进得比较好，亚洲国家中印度、日本、韩国、新加坡也在积极跟进。他们推进的总体特点，就是大规模、普及性地在中小学各学段展开。

日本在 2016 年的《日本再兴战略 2016——面向第四次工业革命》中提出要将人工智能相关课程纳入中小学必修课范围，2019 年更是将实施教育改革，大规模培养人工智能人才作为三大战略支柱之一。根据规划，「编程教育」将在 2020 年、2021 年、2022 年，分别进入小学、初中、高中的必修课程。

日本的编程课程特别强调计算思维的培养，而不是编码，因为他们觉得这才是未来普通人学习编程的核心价值。另外，他们还倡导将编程与现有的数学、技术、综合学习等进行融合教学，而不是开展独立的新课程。

在欧洲，波兰数字化部创建了《波兰人工智能战略设想》项目，其中一项内容是在 2019-2020 学年在全国 100 余所学校开设 AI 课程，课程分三个学段——K-3 年级、4-6 年级、7-8 年级。K-3 年级的教学目标是，让儿童进入编程世界；4-6 年级，了解 AI 原理和基于 Scratch、IBM Watson 创建人工智能解决方案；7-8 年级，将学习机器学习算法，并在 Python 中用编程实现。

美国的 AI 教育发展比较早，2013 年就制定了《联邦 STEM 教育五年战略规划》（人工智能是 STEM 重要主题之一），到 2016 年超过 40% 的美国学校都设置了编程课程。他们不仅开发了众多的 K-12 人工智能学习资源，并着手建立系统的学习标准指南。

由美国人工智能协会（AAAI）和美国计算机科学教师联合会（ CSTA）联合发起的 AI4K12 项目计划，正在制定 K-12AI 教学国家指导方针，并已发布人工智能五大理念，并据此提出 K-12 阶段的分学段教学建议。受卡内基梅隆大学支持的世界人工智能青少年竞赛（WAICY，针对 4-20 岁)，也大力推动了人工智能在美国学校的发展。

虽然只列举了三个国家，但是可以基本看出国外的 AI 教育局势，都开始全国普及性的进入中小学，对分学段教学标准的研究取得了一定的成效。

那么，海外国家中小学 AI 教育究竟在怎么做？从课程教学和师资培养两方面来看看。

（一）课程教学：注重启蒙，提供大量免费课程资源

国外的 AI 教学，除了注重技术性的课程，也注重启蒙性的课程，我们从两个案例感受一下。

1、美国：皮尔斯小学（位于佐治亚州费耶特维尔）

皮尔斯小学的教师阿普丽尔·德根纳罗设计了一门《这是 AI，这不是 AI》的课程，通过给学生展示现实生活中的 AI 例子，来达到 AI 入门的目的。

例如阿普丽尔会给学生演示谷歌搜索的文字建议功能。每一周她都会在课堂上打开浏览器，在谷歌搜索栏里键入文字，看看它会给出什么样的搜索建议，并记录下来。然后在一段时间后，和孩子们一起回顾，看看这些搜索建议都发生了什么变化。这就是一个展示「机器学习」的例子，简单而直观——当你键入文字时，谷歌引擎就会根据庞大数据库中数十亿次的搜索，猜测你想要搜索的内容。

再例如，她会和孩子们一起下载一款拍照软件——Snapchat，这款软件可以将拍摄的人像进行处理，变成卡通头像。她就和孩子一起研究，这款软件是如何进行面部识别，并使用数字节点来绘制面部特征，从而创建有趣的创意面孔的。

教师德根纳罗并没有深厚的专业知识，只是基于对人工智能的「粗浅」了解，再精心选择几个日常应用人工智能事例，就可以设计出优秀的人工智能入门课程。

2、人工智能跨国教师：陈雪露（Sherol Chen）

毕业于加州大学圣克鲁斯分校计算机科学专业的陈雪露博士，曾在哈萨克斯坦等全球六个国家/地区教授人工智能课程，其中一门课叫：如何向孩子解释人工智能。

她采用的方法是通过展示各种视频（电影片段、预告片或其他视频），来引发学生的好奇心，鼓励他们自己去探索 AI。课程主要分为三个部分：为什么会存在计算机？什么是人工智能？我们如何制造更好的智能机器？

陈雪露会带着学生们一起观看讲述计算机之父艾伦·图灵传奇人生的电影《模仿游戏》的预告片，一起思考计算机起源的原因；看机器人大卫的情感世界的电影《AI》片段，引导孩子思考「人工智能和其他事物的区别」。

陈雪露虽然是一个非常专业的人工智能研究者，但是不用高深的技术，她依然可以完成高质量而有趣的 AI 教学启蒙。

当然，AI 教学，不仅仅是入门，也有专业技术的内容，那么，该如何整体规划这些内容，并设置到不同的学段呢？

致力于建立 K-12 国家教学大纲的美国 AI4K12 项目，提出人工智能五大理念：感知、表示与推理、机器学习、人机交互和社会影响，并把每个理念都设计成 K-2/3-5/6-8/9-12 年级，四个学段的分学段教学建议。比如 3-5 年级，针对「感知」可以学习：描述传感器输入如何转换为模拟或数字信号；证明计算机知觉的局限性；使用感知来构建应用程序（可能使用 Scratch 插件或 Calypso）。针对「表示与推理」可以学习：使用树结构创建/设计分类系统的表示；描述 AI 表示如何支持推理来回答问题。

（二）AI 师资：大力培养 AI 新教师，建立高质量师训体系

有了课程，AI 教师也是个问题。英国就为此大为头疼，所以他们在2017 年提出，计划 4 年内培养 8000 名计算机科学教师来缓解师资问题。当然光依靠培养新教师还不行，对在职教师的培训也很重要，国外的 AI 师训注重系统性，有些是政府提供，有些由机构开发。

比如美国国际教育技术协会（ISTE）和通用汽车就合作开发了一套在线学习课程：人工智能探索及其在学校环境中的实际应用。课程包括 10 个模块，重点关注人工智能和机器学习主题。在每个模块中，老师可以与不同形式的人工智能进行互动，相互讨论，查看视频，甚至创建聊天机器人和虚拟辅导员。美国有部分教师就是选择这种在线学习方式来提高 AI 教学水平。

当然，更多的是根据 AI 学习大纲或者培训大纲来开发系统的师训课程。比如美国 AI4K12 项目的分学段教学建议，就可以作为师训课程的开发参考。

在教师培训方面，来自联合国教科文组织、法国教育信息学会前主席科林·德拉·伊盖拉， 2019 年提出的人工智能的教师培训课程更加完善，建立在 5 大支柱之上，分别是不确定性和随机性、编程和计算思维、数据意识、批判性思维、后 AI 人文主义。

我国如何在中 AI 教育上发力

纵观全球 AI 教育的发展，我们发现，大部分都是在最近几年从国家层面开始加速推进，国家之间差距还未拉开，对中国而言，是一个难得的机遇，我们既有自己的优势，也有需要升级的空间。

得益于中国的信息化教育战略，我国的信息化基础设施建设位于世界前列，这为 AI 教育的开展打下了良好的硬件环境基础。另一方面，各种 AI 教材的开发，特别是华东师大牵头和教育部教育装备研究与发展中心牵头研发的教材，让 AI 教育的软件环境有了一定的依托。

再加上 2019 年教育部将「推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育」纳入工作重点，以及同年由中国和联合国教科文组织合作举办的国际人工智能与教育大会在北京召开，让中国各地区对 AI 教育的重视达到了空前的高度。

但中国的 AI 教育从总体上看，部分学校和地区在先行先试，但是在整体推进上似乎还有些滞后，多数地方的 AI 教育依然处于浅层次、无系统的「边缘」状态，大部分学校和地区在师资、课程等方面都还准备不足。对于这些「短板」，如果不加以改善，进步很难持续。对此，以下建议希望可以给部分学校和区域一些参考。

（一）破除 AI 教学门槛的自我设限。有些学校认为 AI 教学非常专业，一定要深厚的技术功底才能教学，所以常常觉得教师不够，教学开展不起来。其实不仅信息技术教师可以进行 AI 教学，其他学科教师也未必不能进入入门和人文方面的教学，建立跨学科的 AI 教师团队，师资不足的问题完全可以解决。前面美国皮尔斯小学的教师就是例证，即便人大附中也有很多非技术学科教师。国际教育技术学会诺顿教授认为，基础教育阶段的教师并不需要在很深的层次上精通或了解人工智能，就能与学生建立联系，并帮助他们获得有关人工智能的一般知识。其实虽然 AI 技术的学习很重要，但是算法思维、人机共存时代的人文伦理等素养的培养也很重要，如此，才让人工智能真正为造福人类而用。

（二）行动起来，课程体系可以逐渐完善。部分学校 AI 教学开展不起来，是觉得现在缺少高质量的课程体系，所以就只是开开讲座、搞搞活动就结束了。其实不管是国内还是国外，都有一些现成的教材、免费课程资源或者是学习纲要，即便都需要完善，但是满足学校的基本 AI 教学需求还是可以的，我们完全可以根据学校条件选择适合的课程开展起来，慢慢再形成体系。

（三）教师培训需要区域提供必要的支持，慢慢建立成体系的师训课程。虽然基础教育的 AI 教师不需要太深层次的技术功底，但是要想实现大面积普及性教育，不可能等待一批批拥有技术的新教师到来，对现有的信息技术教师和 AI 教学的跨学科教师，一定要分层分类分批次进行培训。至于体系性的师训课程，我们也可以参考现有国内外比较成熟的框架，边实践边建立。

学生 AI 素养的全民提升，可以让他们在未来社会，真正成为人机共存时代的受益者而非迷茫者；教师 AI 素养的整体提升，不仅可以弥补 AI 教学师资，还可以为人工智能技术与教学的融合，打通最后一公里的距离。

不管是学校或者区域，我们都应该在有限的条件下，立即展开行动，将现有的 AI 教育水平往上再提升一步，然后在行动中不断完善我们的体系。

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