秦建軍 楊芳

雖然人工智能的相關內(nèi)容在現(xiàn)有美國信息技術教學或其他ICT（信息與通信技術）課程中有所涉及，但并未得到足夠的重視。為應對人工智能技術可能對學習、生活和工作所產(chǎn)生的變革性影響，越來越多的學者及教育工作者意識到讓每個孩子普及人工智能教育的重要性[1]。2018年5月，美國人工智能學會（AAAI）和CSTA聯(lián)手成立并發(fā)布了面向所有孩子的“AI4K12”人工智能教育項目，后來得到了美國自然科學基金會（NSF）的資助，其主要目標是制定類似于國家計算機教育的K-12人工智能國家導則（National Guidelines），在該計劃發(fā)布一年多的時間內(nèi)已召開了數(shù)次與導則編制有關的研討交流活動，并陸續(xù)有更多的組織機構加入。本文對正在起草中的教學導則（以下簡稱導則）做了簡要分析，以期為我國制定相關綱要或標準和基礎教育教師開設課程提供參考。

導則起草概況

起草中的導則旨在為所有基礎教育階段學生的人工智能普及教育提供綱領性的指導文件（類似其他K-12學科的標準），包括一個主導則和四個分導則[2]，主導則適用于整個K-12學段，分導則根據(jù)不同學段進行劃分，共分為學前到2年級（K-2）、3～5年級、6～8年級和9～12年級四個學段。

組織機構由指導委員會、學術/產(chǎn)業(yè)工作小組、對應各個學段的教師工作小組以及咨詢小組組成。一年來舉辦的公開推進活動包括2018年7月在CSTA2018年會上的K-12人工智能教育早餐會、10月在AAAI秋季研討會上的K-12人工智能教育研討會（主題為“展望K-12人工智能教育：每個孩子應該對AI知道什么”）、2019年1月底2月初的AAAI2019大會上舉辦了K-12教師專門研討會、2月在SIGCSE（ACM下屬的計算機科學教育特別興趣小組）上的K-12人工智能教育特別分組討論會和“K-12人工智能教育：在K-12計算機課程中為人工智能留出空間”、6月在ISTE 2019上的“K-12人工智能教育指導方針：學生和教師應該知道什么”以及7月即將在CSTA2019上舉辦的兩個相關活動等。

K-12人工智能教育的五大概念

編制中的導則的最大亮點是提出了人工智能基礎教育的五大概念（Big Ideas），分別是感知、表示和推理、學習、自然交互以及社會影響，其突出特點是既覆蓋了人工智能的主要技術領域又能夠讓教育工作者與實際相結合開展人工智能的相關教學，以下是關于五大概念的概要介紹。

大概念1：感知——計算機能夠用傳感器感知外部世界

人工智能系統(tǒng)通常被稱為智能體（Agent），它用來認知世界、執(zhí)行計算，并且能夠產(chǎn)生影響并向外部世界輸出。認知能力需要的不僅僅是感知，它還需要從信號中提取和分析信息，并根據(jù)已有的知識做出判斷，這需要對這一領域有很高的理解。智能被看作是一種特定環(huán)境中“生存”的實體，它可以是大家熟知的自主機器人（如清潔機器人），也可以是純軟件。目標檢測、機器視覺、環(huán)境感知、人臉識別等都需要通過傳感器感知外部世界，獲取信息并進行分析。機器通過傳感器感知外部世界，就如同人用器官進行感知，對智能體來說是必不可少的。

大概念2：表示和推理——智能體能對現(xiàn)實世界進行模擬和表示，并據(jù)此進行推理

如當一臺電腦下象棋或圍棋的時候，會產(chǎn)生棋盤的模型，跟蹤它已經(jīng)完成的步驟，并且搜索未來的步驟。智能體將它的模型用算法或計算機代碼來表示，并從已知信息中分析得到新的信息。例如，智能體從模型中找出適合某個學生學習的最佳方案、利用智能模型解決調度問題實現(xiàn)利益最大化等。

大概念3：學習——計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習

機器學習允許計算機通過分析訓練數(shù)據(jù)產(chǎn)生他們自己的模型和算法，這個結果很可能比人類程序員構建的更復雜、更精密。機器學習依賴于訓練數(shù)據(jù)或者已有的數(shù)據(jù)集，但是這些數(shù)據(jù)也是來自一手經(jīng)驗或者通過觀察（模仿）。由于這項技術，人工智能近幾年在很多領域有很大的進步，但想取得成功，還需要大量的訓練數(shù)據(jù)。例如，Open Image Dataset V4包含900萬張訓練圖像和3000萬個標簽。處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)需要強大的計算能力，而這在幾年前根本無法實現(xiàn)。

大概念4：自然交互——人工智能系統(tǒng)努力與人類自然地交互

能夠正常與人類交流互動仍是智能體目前所面臨的一大難題。完全理解人類的交流，必須具備各種人文知識等常識，并且能夠理解語義中代詞的指代意義，這對于機器來說是很困難的。人與人交流時不僅通過語言，還能夠從對方的面部表情、肢體動作、語調等非語言信息來判斷對方表達的含義，這對智能體來說也是很困難的。人工智能系統(tǒng)和人類能夠正常地交互，這也需要我們從機器的角度來理解人的行為，進而將人工智能系統(tǒng)完善。

概念5：社會影響——人工智能可以對人類社會產(chǎn)生正面和負面影響

人工智能將廣泛應用于商業(yè)、金融、管理、教育、科學和醫(yī)學等領域。人工智能可以解決對人來說很復雜的問題，也能夠勝任精度很高、很危險的任務，但是這也存在潛在的不利影響。在就業(yè)方面，人工智能的發(fā)展將在未來幾十年里取代很大一部分人的工作，這將導致一部分人的失業(yè)。人工智能與人類相處的倫理問題也是我們應該關注的。在倫理道德方面，英國上院人工智能特別委員會2018年提出了人工智能倫理的五個主要原則，包括：發(fā)展人工智能是為了人類的共同利益;人工智能應當保證公平，并且讓人容易理解;人工智能不應當用來侵犯人們的隱私;所有公民都有權利接受教育，使他們能在精神、情感與經(jīng)濟上和人工智能一起繁榮發(fā)展;人工智能不應被賦予傷害、破壞或欺騙人類的自主能力。對于人工智能產(chǎn)生決策時的偏差、可能出現(xiàn)的種族歧視等問題也值得我們關注，也需要讓學生剛剛接觸人工智能之初就對人工智能有正確的理解。

導則的基本體例

起草中的導則嘗試給出一個標準化的框架模板供所有參與大綱撰寫的人員補充完善，每個導則的五大概念之下都分別包括基本解釋、關鍵詞、分標題、示例、學生應該了解什么、學生能夠做什么、資源和資源期望清單等內(nèi)容。

1.基本解釋

導則根據(jù)不同學段特點對基本的概念進行了扼要解釋，且有所區(qū)別，主要內(nèi)容是在五大概念的基礎上做具體化描述。包括了解人工智能適用于K-12不同學段的相關例子，如哪些是學生需要知道、記住和了解的概念以及與其他K-12學科（例如科學、數(shù)學、歷史、科技等）產(chǎn)生聯(lián)系的必備知識。

2.關鍵詞和分標題

考慮到不同學段學生認知和理解能力差異，對應五大概念分別提煉出相應的關鍵詞，如自主的、協(xié)作、分類器等，標題則是結合應用對象和關鍵詞對應的具體詞匯或圍繞主題詞所做的進一步的簡單解釋，如人臉識別、目標檢測、動作識別等。表1對K-12主導則中五大概念的關鍵詞進行了羅列，教師可以根據(jù)該大綱對學生的規(guī)劃學習方向進行引導性的設計。

3.示例

示例則是對主題詞及分標題進行的具象解釋，便于教師開展教學示例，如：自動駕駛的汽車能識別停車標志是目標識別，數(shù)碼相機和美顏相機都具有濾鏡功能，電腦和手機上的攝像頭及麥克風等都是提供視覺和語音輸入的傳感器。

4.學生應該了解什么/學生能做什么

該部分是導則制定的重點，涉及具體教學內(nèi)容設計、教學目標以及每個學段學生學習人工智能所要達到的能力目標，包括需要掌握的技能，如數(shù)學技能、推理、編程等，并能夠根據(jù)要求完成相關實驗。

以“感知”部分為例，由于K-2學段學生年齡較小，對于概念理解不強，應注重興趣培養(yǎng)和體驗人工智能技術的魅力為主，感受人工智能技術對生活和學習的重要作用。需要特別指出的是K-2、3～5年級學段的教學要求都有較詳細的介紹，但其他學段尚不具體。6～8年級的導則在學習和能力目標方面也在嘗試加入基本理解、學習目標、基本原理、學科聯(lián)系、活動/例子、資源等方面的內(nèi)容，但是此方面尚有爭議。

5.資源和期望資源清單

資源部分包括開展人工智能教學相關的工具（如機器人、軟件小程序等）、便于教師或者學生可以理解的Demo視頻、用于教學設計或教學研究參考的學術論文等。

導則實驗情況

依托于卡耐基梅隆大學、麻省理工學院等眾多單位的支持，位于匹茲堡的Montour學區(qū)于2018年秋季推出人工智能基礎教育計劃（媒體報道為美國首個中學公立學校的人工智能計劃）[4]，麻省理工學院媒體實驗室的研究助理Blakeley H. Payne去年10月在David E. Williams中學面向約225名五年級到八年級的學生實驗了為期一周半的“不插電”人工智能倫理課程[5]。每個45分鐘的課程通常包括簡短的講解和演示，然后是小組活動和開放式討論。該學區(qū)下一步的計劃包括覆蓋所有中學生以及在小學階段探索人工智能課程。

麻省理工學院媒體實驗室的Cynthia Breazeal副教授等人指導了波士頓地區(qū)的3個公立學校和1個私立學校的80個4～6歲兒童進行了的學前階段的實驗，每5～20個孩子配一個指導教師，這些孩子的活動通過5個半小時的課程，每組通過具有人工智能技術的機器人套件Popbot進行學習，主要涉及的概念有基于知識的系統(tǒng)、產(chǎn)生人工智能、監(jiān)督學習等，然后是反思和評價。結果顯示，學生們基本理解套件的相關信息，但是因為活動的不同呈現(xiàn)理解方面的巨大差異，并且和套件使用熟練情況也有很大關系。實驗表明，孩子們可以通過建構的方法學習人工智能，孩子們在讓機器思考之后思維發(fā)生了很大變化，如果孩子們和機器人有更多的社交互動則會加深對算法的理解、可以利用新知識來解決人工智能的影響等。

對我國課標制定的啟示

人工智能普及教育標準先行。2019年5月16-18日召開的國際人工智能與教育大會上，相關負責人提出要在基礎教育階段普及人工智能教育。義務教育階段課程標準的制定和實施是對課程教學所做的基本約束，同時也是人工智能教育普及化的重要舉措、促進教育公平的重要前提條件。盡管現(xiàn)階段美國開展人工智能基礎教育的學校還不多，但已經(jīng)意識到制定相關標準的重要性，聯(lián)合了相關組織、大學、中小學、企業(yè)等共同參與標準研討、起草、修改和完善，如導則的過程文檔共享給所有參與人員采用“眾包”的形式進行補充和修改。盡管教學導則還處在討論和修改中，邊制定、邊討論、邊實驗、邊修改的模式值得我們借鑒。

正視階段劃分的重要性與接受能力差異。近年來，我國人工智能基礎教育已經(jīng)進行了諸多嘗試和探索，但是，初中及以下的市面非統(tǒng)編教學用書還存在按技能側重點或某個專題進行分冊等不合理的做法，忽視了不同年齡階段認知水平的差異性。此方面美國導則所提出的五大概念和4個階段的劃分等思路對于我國人工智能課程標準制定有諸多借鑒。

知識點主導難以真正做到學段區(qū)別。同時也發(fā)現(xiàn)了美國教學導則中所存在的諸多問題，如在主題詞和分標題中過分強調知識點而無法和能力目標形成完整閉環(huán)。如K-2階段的分標題中已經(jīng)出現(xiàn)了監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習、模式識別等和學術研究無差異的詞匯，且不能很好地與其他學段進行區(qū)分。這也導致了分導則之間的知識點差別并不大，多數(shù)分導則尚缺少實質性內(nèi)容。當然，這個導則還在修改、完善和討論中，后續(xù)還會存在很多變數(shù)。

參考文獻

David Touretzky， Christina Gardner-McCune， Fred Martin， Deborah Seehorn. Envisioning AI for K-12： What should every child know about AI.

AI4K12官網(wǎng)，AI4K12.org.

https：//raw.githubusercontent.com/touretzkyds/ai4k12/master/documents/AI4K12_Five_Big_Ideas_Graphic.png.

Nations First Public School AI Program Launched in Partnership with CMU， https：//www.bboxservices.com/resources/blog/bbns/2018/11/08/nation-s-first-public-school-ai-program-launched-in-partnership-with-cmu.

How to Teach Kids About AI，https：//www.wsj.com/articles/how-to-teach-kids-about-ai-11557759541.