中小学如何开好人工智能课程？

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近年来，人工智能技术进步迅速，应用广泛，引起社会各界广泛关注。同时，社会各界对在中小学要不要开展人工智能教育已经形成了广泛共识，特别是随着多项文件的出台，各地各校积极增设人工智能课程，但对于中小学究竟要开展什么样的人工智能课程则是很多学校和教师面临的首要问题。

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人工智能教育内在地具有跨学科性质

人工智能表面上看起来是工程和技术，但其实在工程和技术的背后起基础支撑作用的是数学与科学。那中小学开展人工智能教育究竟应该教什么？是以教工程和技术为主，还是要下沉到数学和科学？

笔者认为，鉴于基础教育的基础性，人工智能教育需要在教工程和技术的基础上能够下沉到数学和科学。所谓基础教育的基础性，是指无论学生长大后从事什么职业都需要用到的知识与能力，这是在基础教育阶段需要教给他们的。对于中小学的人工智能教育来说，也应该贯彻这个基本原则。尤其是现在的人工智能在工程和技术层面迭代速度持续加快，很多内容还没有来得及转化到课程就已经过时。而相应地，在人工智能领域内，科学和数学层面的内容却具有相对的稳定性，而且也具有更强的基础性。

因此，中小学人工智能教育需要从工程实践和技术应用开始，逐渐下沉到数学与科学的底层基础。这在国家高度重视基础研究，日益重视科学教育的情况下，显得更加有必要。

如果在中小学人工智能教育中需要从工程和技术开始，下沉到数学与科学，就需要把握好这四个不同学科之间的层次关系，实现真正意义上的跨学科教学。

要想做到真正意义上的跨学科教学，首先需要弄清楚学科与学科之间的联系，即澄清科学、技术、工程与数学四者之间究竟是什么关系。

仔细思考会发现，工程的背后是技术，技术的背后是科学，科学的背后是数学。所谓工程，就是利用工具来改造世界，这叫工程实践。任何工具都是技术的物化体现。而技术之所以有效，是由科学原理来保证的。科学原理之所以科学，又离不开数学证明。例如，用吊机盖一栋大楼叫工程，吊机这种工具本质上是一个杆杠，杠杆就是技术，保证杠杆有效的杠杆原理就是科学。而杠杆原理是靠数学“算”（即证明）出来的。

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中小学人工智能课程宜分为

体验、通识和拓展三类

搞清楚人工智能背后的跨学科实质，中小学人工智能课程究竟应该如何构建就清楚了。课程构建是教育研究的一个基本范畴，它系统性地回答了教什么、怎么教和用什么教的问题，对于教育实践具有基础性的价值。在这三问中，第一问最重要。因为教什么决定了怎么教，怎么教决定了用什么教。因此，我们可以把中小学的人工智能课程划分为三种基本类型。

第一类可以被称为体验课，定位是让学生对人工智能形成初步感知。要让学生对人工智能形成初步感知，离不开各种人工智能技术产品，因此这一类课程是基于人工智能技术产品的。目前这一类课程也是最常见的。但是中小学的人工智能课程不能仅仅只是停留在感知的浅层次上。拿小学来说，一共有6年的时间，一次感知、两次感知，学生会觉得新奇，但时间长了，学生不会觉得新奇，甚至还会心生厌烦。这时就需要第二类课程，即人工智能通识课。

人工智能通识课是在体验课的基础上，让学生能够进一步理解他初步感知到的东西背后的道理。这不能限于体验各种人工智能的技术产品，而要立足人工智能这个学科。从这一意义上来说，在中小学之所以能有一门叫作人工智能通识课，首先是因为在学科之林中有一门叫人工智能的学科。不同于体验课，人工智能通识课应该是学科本位的，需要向学生全面呈现这个学科最基本的概念、公设、原理，以及思想方法，如此等等。

在人工智能通识课的基础上，还需要有第三种类型的课程，即人工智能拓展课。这类课程的目的是在感知和理解的基础上展开深化迁移、整合应用。它是立足真实问题、面向现实世界的。这时候，各种人工智能的技术工具，就又变得不可或缺。但其目的已经不是简单的感知和体验了，而是超越了感知和体验，在理解和认知基础之上的创新应用。

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以跨学科渗透构建

中小学人工智能课程

如何在实践中具体构建并实施一门跨学科的中小学人工智能课程呢？

在这里，我们可以打一个比方。中小学人工智能跨学科课程的构建就像做一个“洋葱”。要做一个“洋葱”，首先得有一个“洋葱芯”。课程开发人员需要在这个“洋葱芯”外面裹上一层，再裹上一层。这样一层一层地裹上去，就做出来了一个“洋葱”。在这个过程中，把与人工智能这个学科有关的数学、科学、技术、工程等方面的内容以及更为深层的世界观和方法论依次渗透进去。这就是以跨学科渗透建构人工智能课程。“洋葱”做出来后，在教学中，让学生“剥洋葱”。学生剥了一层，发现还有一层，这样一层一层剥下去，一直剥到“洋葱芯”为止。这就是教学实施，同时也是学生学习的过程。

学生要想剥到“洋葱芯”，不仅要动手，还要动脑。只动手不动脑，或只动脑不动手，都做不到。如果说这是一个从现实生活的经验世界出发，先后经历垂直应用（工程）、关键技术（技术）、基本原理和基础概念（科学）等几个阶段，最后到达抽象的数学世界（数学）的过程，那么课程建构遵循的则是一个相反的逻辑进程。

杜威曾说：教育即经验，教育即经验持续不断的改组与改造。前半句话里的“经验”其实是个动词。这个动词的“经验”的意思就是后半句话中作为名词的“经验”的持续不断的改组与改造。现实生活、垂直应用、关键技术、基本原理、基础概念、抽象世界这一层层的“洋葱”提供的都是经验，但这些经验的层次不同，是渐次上升的，即从具体到抽象。这就是杜威所谓的“经验”的“持续不断的改组与改造”。

只有经验，没有经验的持续不断的改组与改造，不是教育。不管这些经验是具体的，还是抽象的。回想我们是如何学会一加一等于二的呢？它一共包括三步：第一步是在家里完成的，即一个苹果加一个苹果等于两个苹果；第二步是一根棒棒加一根棒棒等于两根棒棒；第三步是一加一等于二。后两步是在学校中完成的。直接告诉学生一加一等于二不是教育，一直数一个苹果加一个苹果等于两个苹果也不是教育。因为这里只有经验，但没有经验的持续不断的改组与改造。只有从“一个苹果加一个苹果等于两个苹果”到“一根棒棒加一根棒棒等于两根棒棒”，最后到“一加一等于二”才是教育。

可见，遵循这样的逻辑，学生才能建立对人工智能的真正理解并掌握。之所以人工智能课程既要有体验课，也要有通识课，还要有拓展课，就是这个道理。

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来源｜中国教育报

作者｜郑旭东

编辑｜智库君

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