工智能课程在中小学建设推进研究.docx

工智能课程在中小学建设推进研究一、研究背景一个国家的崛起，一方面依赖于国民素养不断的提升，另一方面与社会生产力的变革密切关联人类社会自从发展到工业社会阶段，蒸汽机、电气、集成电路与网络等关键技术的发明，促进了世界生产力的阶段性飞跃在现代制造业基础上的人工智能发展，已然成为引领下一轮产业革命的重要契机2019年5月16日，国际人工智能与教育大会在北京召开国家主席习近平在贺信中明确指出：“培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命”[1]2017年国务院就发布了《新一代人工智能发展规划》，明确了发展的战略目标：“到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心”[2]2019年4月11日，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，从前沿创新、人材培养、科技成果转化与示范应用提出了具体的行动目标，明确指出了人工智能人材培养中专业领域的复合性、教育体系的多层次[3]教育部发布2017版《普通高中信息技术课程标准》中将人工智能作为“选择性必修”模块的学习内容，能力目标层次定为“通过本模块的学习，学生应该了解人工智能的发展历程及其概念，能描述典型人工智能算法的实现过程，通过开发简单的智能技术应用模块，亲历设计与实现简单智能系统的基本过程与方法，增强利用智能技术服务人类发展的责任感”[4]。

基础教育领域也在积极行动，各地已经出版了多套中小学学段的《人工智能》教材部分区域学校先行先试，在校本课程板块中开出了自己的人工智能类选修课根据我们有限的观察，这些探索存在着这样几个特点：(1)这些课程和读本在学习内容上主要集中在信息技术领域内的图像识别、语音识别等技术手段的体验活动，人工智能整体性特征没有得到更为充分的考虑；(2)这些人工智能课程实践常常因为学习者数学的准备状态跟不上，算法改进在高中阶段比较难以落实(3)人工智能课程执教教师非常缺乏，学校常常运用购买服务的方式，引入临时性师资同时，在与人工智能从业人员的交流中发现，人工智能的具体运用不但需要数学家在核心算法上的突破、IT科技人员的代码实现，更需要从应用领域的实践出发明确应用场景、激发并细化应用需求应用导向的需求激发需要更多行业主动对接人工智能领域从业人员同时在一些算法的设计上也面临着诸多伦理与法律问题，有待我们认真思考与解决故而，笔者试图从人工智能本体知识领域认识出发，寻找中小学人工智能课程群建设一种可能的跨领域开放框架，力求突破单一学科实施途径，充分发挥已有学校课程在智能时代可能的育人价值，以彰显人工智能课程的基础性、跨领域特征。

二、开发思路在现代社会生活中，图1反映了一类常见的问题解决大致流程，涉及人工智能的社会实践也是类似据此，在构建中小学人工智能课程方案的时候，从探求人工智能领域本体知识结构着手，依据人是社会发展最可宝贵的要素、人是学习的主体等基本理念[5]，遵循学习者发展的基本规律，从整体性视野出发来构建中小学人工智能课程群，主要通过校本课程途径实施图1问题解决的大致流程之所以选择“课程群”这个课程呈现形态，其一是因为人工智能本身是一个正在发展中的科学与技术领域，它的核心、构成等要素处在一个不断演进的过程之中具有相对稳定构架、科目动态演进的课程群，能够很好地应对这类变化其二，不同学校的物理条件、教师条件和学生发展形态，固然有其共性，但存在较大差异是科学合理的常态一个新兴领域的内容转化为课程，要考虑兼容这些差异在课程开发的过程中，诸如“人工智能的逻辑起点是什么？”“它的知识结构可能是怎样的？”“在中小学课程框架中，人工智能究竟是单一学科实现，还是多学科广域融合？”“若是广域融合，那究竟会是什么样子的”等等问题有待回答尽管后现代课程观强调教师与学生的共生与陪伴，但这是从关照学生个体成长的角度来看待课程从学校教育的角度来说，泰勒的课程开发方式比较适合注意学生群体规模化、课程发展相对稳定性的课程开发需求。

故而，我们选择了泰勒的课程开发框架(如图2所示)作为本项目的基本方法路线图2泰勒课程开发框架示意(柳栋，2019年)三、开发过程：知识结构、培养规格与课程框架(一)对中小学人工智能课程知识结构的梳理1.对人工智能领域发展的认识至今为止，就人工智能的定义与领域划分尚未取得一致性的意见，形成稳定的概念与分类所以寻踪溯源是我们第一步要做的工作领域发展史和行业当前归类能够给出相应的启示人工智能的思想源头，或可追朔到17—18世纪的机械制造技术发展时期，较为典型的是“人是机器”隐喻与各类精密的钟表现代人工智能的发展基本伴随着信息科技的发展而发展，从李理的《人工智能六十年技术简史》[6]中，可以看到算法的创新和实现成本是人工智能发展的重要约束条件；同时伴随着算力、应用等方面的发展，人工智能的爆发也就是近10年来的事件钟义信先生指出：“人工智能的研究目的，是要在理解自然智能(特别是人类智能)基础上，创制具有一定智能水平的智能机器”[7]这是人工智能课程开发的逻辑起点在钟先生的全信息理论中，目前人工智能所指代的事件相当一部分属于“智能信息处理”范畴，如表1所示2017年，他着重强调在开展人工智能领域的探究与实践中，不能够将系统要素割裂开，“分而治之”相互独立研究，要重视信息方法生态论这类整体性的思想方法。

表1信息处理的层级[8]中国信息通信研究院在《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》[9]中，从产业“存在”出发，将我们用“人工智能”这个词汇所指代事物涉及的领域划分为三层：基础层、软件算法层、应用层，这三层包含了8大类、24小类的相关事物、事件，如图3所示目前计算机视觉、语音识别、自然语言处理、强化学习等进展领域，主要属于图3所示的应用技术小类，其算法内核则涉及算法理论小类图3人工智能实践中的三个层面西安交通大学郑南宁院士梳理了西安交通大学人工智能本科专业的课程设置，构建了由分属3个类别的8个课程群构成的本科专业课程体系[10][11]，如图4所示从西安交通大学、南京大学(周志华[12],2019)两所C9大学专业课程设置中，我们可以清晰地看到数学在人工智能教育中的重要性以及人工智能领域的跨学科特征，人工智能的核心意义相对明确，与各学科的边界相对模糊图4西安交通大学人工智能本科专业课程框架简介2.对社会产业发展的认识人工智能不仅仅是实验室的算法与论文，更是相关社会生活中的一个组成部分，涉及各个行业我们从社会经济扎实基础的广义制造业出发，会丰富我们对人工智能领域知识结构的认识1)制造业等长周期流程性社会行为赵敏(中国发明协会常务理事，英诺维盛公司总经理、正高级工程师)认为制造的发展经历了“传统制造”“现代制造”“智能制造”三类范式[13]、四个发展层级[14]，如图5所示。

从分级的指标来看，在实践中要考虑各种层级类型同时并存，要考虑不同组织中人造系统发展速率的差异性和发展的阶段性在广泛的人力资源储备与培养上，各类准备要宽域兼容图5智能制造中的人造系统智能分级郭朝晖(原宝钢研究院首席研究员)谈到在推动智能化的过程中，非技术因素往往导致技术上的麻烦，这些因素，常常可以归结到三种分离：战略和战术的分离，管理和技术的分离，运行(OT)技术和信息技术(IT)的分离[15]运行技术与信息技术的分离导致项目做不好，产品开发不能真正满足需求，导致研发和创新效率严重下降究其原因：OT人员不习惯于把自己的思想表达成计算机可以实施的思想而IT人员也不善于理解OT人员的真实需求两者之间的隔膜比想象中的要大很多解决这个问题的办法之一，是双方向对方靠拢，有更多的共同语言但这样做，只可以解决一些小的创新问题另外一个办法，就是培养新型的专业人才他们就像企业架构师一样，成为IT和OT之间的桥梁人工智能领域的各类建设者、社会管理人员、行业用户、市民用户等等相互之间要有相互沟通的意愿与不同类型的沟通能力人工智能(包括工业4.0、智慧城市等)其核心与信息技术密切关联，但远远超越了信息技术的狭窄领域。

2)伦理问题自从有人类以来，人与自我、人与他人、人与自然、人与自制品之间的相互关系，一直是我们认知、权衡与抉择的永恒主题主体迷失、手段至上”是常见的迷思这类迷思或是让我们恐惧于未来的不确定性、或是让我们沉溺于盲目的技术乐观之中、或是在产品设计中无意中埋下灾难的可能等等目前的隐私采集、生物密码、不当沉溺、数据泄露与决定权等等问题都涉及伦理考量MartinHellman教授(ACM图灵奖获得者、斯坦福大学)，在2019年第69届诺贝尔奖得主大会演讲中引用了爱因斯坦的话：“原子释放出来的能量已改变了除我们的思维方式以外的一切，因此，我们正在走向空前的灾难”，指出最近在基因工程、人工智能和网络技术方面的突破，更加速了人类伦理进化的必要性MartinHellman教授说道：“如果我们中有足够多的人致力于促进人类的伦理进化，我们不仅将能共同战胜面临的威胁；还将建立一个更和平、更可持续的世界，我们可以自豪地将其传给后代”[16]伦理的考量，不能够仅仅停留在“事后”，更需要通过各种各类教育，帮助从业人员能够在一个事件启动规划、设计的时候，就能够开始伦理方面的思考与把握3.可能的人工智能领域知识结构根据上述两个方面的梳理，人工智能领域的本体知识已经不能够简单分类了，如“图像识别、语音识别、基础算法……”等分类法，或“基础层、软件算法、应用层”这样的分类，需要在一个整体的场域中来观照人工智能领域知识的基本结构。

苏联学者科林在研究信息科技的时候，运用了知识谱系中的梳理方法，提出了信息科学领域的学科群大厦模型[17]我们借鉴科林的方法，根据上述学习把人工智能的知识领域大致约化为下述房屋形简图，如图6所示，主要分为基础、主干、应用3个层面这个三层结构，在人工智能的主干领域的基础上，向下挖掘到关联性更为密切已有知识论领域，向上支撑了现实生活的具体应用，比较明确地反映了人工智能跨学科、多领域的特征其中根据钟义信先生的界定，人工智能领域的发展，自然语言与重要的人工语言——数学是回避不了的基础学科领域图6人工智能知识领域结构屋型简图(二)对中小学人工智能课程学生培养规格的梳理现在人工智能课程比较多的是针对尖子学生培养，但是我们在建设课程时一定要考虑课程的育人价值中小学教育中人工智能课程，它的育人价值在哪里？是什么？它与未来公民的社会生活之间、与未来各行业职业人和未来人工智能从业人员之间究竟是怎样的关系？人工智能这类复杂而综合的领域在中小学如何把握实施的样式、路径与尺度等等问题，是在课程建设中我们需要直面的问题联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的挑战与机遇》(2019年)阐明，在将21世纪技能融入其教育计划时，各国需要定义“人工智能能力”而不是基本信息和通信技术能力，以便学习者可以使用计算方法和技术识别来解决具体的现实生活问题[18]。

从社会各类产业的就业情况来看，涉及AI专业人才大致可以分为以下三类(如表2所示)：不管是在企业还是在专业知识机构中，深入领域知识本质的基础型人才，涉及核心算法的创新与改进；IT产业大类中实现人工智能软硬件所需的技术型人才，涉及人工智能软硬件的加工制作；以及在其他产业领域的非IT专业人员，涉及人工智能技术的行业运用表2AI专业人才的三种类别从人工智能领域从业人员来看，高等教育是必备的历程那么我们基础教育如何与高等教育衔接？这里面就涉及到知识、能力的发展与学习者认知发展规律之间的关系从已经看到的高校人工智能本科专业课程设置中，我们可以看到这个领域职业的复杂度和专业性这个复杂度和。