摘要

工智能（AI）技术的飞速发展与广泛应用，对公民素质提出了新的要求，编程能力、计算思维及对智能化社会的深度认知，成为人工智能时代学生信息素养内涵的重要内容。伴随信息技术的发展，基础教育阶段信息技术课程目标的演进及 STEM 教育、创客教育等新型教育实践的展开，为推广 AI 教育提供了充足准备。基础教育阶段 AI 教育的目标应定位于培养学生的编程能力与计算思维，教学内容要侧重于人工智能技术的应用，内容选择、难度等级需符合基础教育各学段学生的年龄特征及知识基础。应用探究式教学深度融入科学、信息技术、综合实践活动等课程，是人工智能教学实施的主要路径。开展师资专业培训、推进课程体系建设、对接高校及社会培训机构，是建设校本人工智能教学资源的主要策略。

引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是信息科学领域最前沿的学科之一， 经历 60 余年的发展之后， AI 对医疗、交通、商业、航天、农业等领域产生重大影响。根据麦肯锡国际咨询公司的数据调查研究，基于当前人工智能技术的发展水平， 大约 45%的职业的工作者会失业。智能机器的诞生，改变了传统的工业和农业生产方式，代替人类做单调重复性工作，帮助人类节省时间和精力投入到创造性工作中去，极大地提高了生产和工作效率， 这也必将影响到我国未来的人才培养和就业。因此，人工智能的突破性进展是人类发展史上一个重大转折， 人类的思维方式和工作方式将发生重大转变， 将推动信息时代进入人工智能时代，信息社会向智能化社会转型。

 2015 年 5 月，国务院发布《中国制造 2025》，把实现世界制造强国作为总目标， 并提出九项战略任务和重点。该文件重点强调了人工智能技术对于各行各业发展的重大应用价值，并阐明人工智能技术能够促进战略任务的完成和实施。  2016 年 5 月，发改委和科技部联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，  再次把人工智能技术作为实现知识经济时代创新性强国的重要推动力。  2017 年 11 月14 日，全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和分析权威机构 iiMedia Research（艾媒咨询）发布了《2017年中国人工智能行业白皮书》， 指出在信息技术快速普及的今天，连接人与信息的信息流，成为信息时代的常态， 而人工智能技术是构建信息流的关键技术。尤其是 2017 年 7 月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出：实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程， 逐步推广编程教育， 鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。

可见，开展人工智能教育（本文也简称 AI 教育）是面向人工智能时代所赋予的使命。培养能够发现问题， 综合运用多学科知识解决问题的创新人才是教育界面临的重大挑战，也是构建创新性国家的必备条件。当前，推进学生学习人工智能技术、形成人工智能学科的话语体系和思维方式非常紧迫。在学生发展个性化、社会发展智能化的今天，信息技术教育的培养目标、内容、方式和评价都需要顺应 AI 时代之变迁，以符合国家人才战略需求。而培养符合智能化社会需求的创新人才，需具备良好的计算思维、编程能力和对智能化社会的深度认知。

一、人工智能时代信息素养内涵的转型

（一）智能化社会的图景

2016 年 9 月，斯坦福大学发布的《2030 年人工智能与生活》（Artificial Intelligence and Life in 2030）报告，详细解读了在交通、家庭服务、医疗保健、社区、公共安全、就业、娱乐、教育等八个方面人工智能将产生的深远影响及颠覆性变革。在交通领域，自动化交通很快会实现， 自动驾驶汽车将比人类司机驾驶的汽车更安全。在家庭或服务机器人方面，更好的芯片、更低成本的 3D 传感器、基于云端的机器学习，以及语音识别技术的提升，将进一步强化未来的机器人服务及其与人类的互动。在医疗保健领域，通过外科手术机器人，智能医生的诊断等造福人类。在社区建设方面，利用数据挖掘和机器学习，人工智能已被用于创建各种预测模型， 帮助政府机构解决如防止儿童铅中毒， 有效发放食物等。在公共安全领域，北美一些城市和政府机构到 2030 年将广泛依赖人工智能，包括摄像头和无人机监控、识别金融欺诈的算法、制定预防性策略等。在就业领域，人工智能可能会取代如汽车或卡车驾驶员等特定岗位上的劳动者。在娱乐领域，社交网络和其他平台已经利用自然语言处理、信息检索、图像处理、众包和机器学习等技术，改变了人们共享和浏览博客、视频和照片的方式。一些传统的娱乐方式已开始用人工智能来创作歌曲，营造舞台效果，打造 3D 场景等。不久将来，人工智能会让娱乐变得更具互动性，更加个性化。

在教育领域同样如此， 国内 “ 科大讯飞” 和51talk 等公司开发出的语音测评软件， 已能实现用户跟读，对发音的正确性做出评估。Siri 作为苹果手机上的一项典型应用，具备收发短信、寻找联系人、定位、搜索、翻译等诸多功能，极大地提升了手机与人交互的流畅性， 一定程度上实现了手机对用户的自然语言理解。这些技术被引入教学系统后，教学系统与学习者间的交互便捷性显著提升， 自动批改作业、自动教学测评等应用相继被开发成功。基于眼动数据跟踪等技术，除了识别学习者的面部表情外，还可以从学习者的眼动数据跟踪中， 分析学习者的学习兴趣、内容偏好等。

（二）智能化社会要求学生的信息素养内涵进行转型与再造

1. 计算思维是智能化社会公民的重要素养

2017《美国国家教育技术计划》对新时期学习目标的描述是：  让所有学习者都能参与并提升校内外学习体验，  使其成为全球网络社会中积极并具有创造力、渊博知识和道德规范的参与者，将创造力放在学习目标的首要位置。该计划首次提出“知觉学习模块”（Perceptual Learning Modules），所谓知觉学习，就是学生能够对外在环境做出快速判断，  在繁杂的信息中提取出关键信息的能力。这种能力的培养，有助于将学生的记忆力和临场反应能力提高至较高水平。

我们认为，该计划为信息素养注入了新的内涵，即对于学习者来说，面对网络世界中繁杂的信息，学会把信息抽象和分解， 以具备完成复杂任务的重要能力。这种抽象与分解， 需要掌握并完成问题的界定、数据的组织与应用、分析，随之实现问题的解决。这种能力与国际教育技术协会（International Society of Technology in Education，ISTE）和计算机科学技术教师协会（Computer Science Teachers Association， CSTA)所提出的计算思维（Computational Thinking）内涵基本一致。ISTE 和 CSTA 对计算思维给出了操作性定义：问题解决过程，涉及到问题的阐述、数据的组织、分析和呈现，包含解决方案的制订、识别、分析和实施以及问题解决过程的迁移。

2. 编程能力是实现创造力培养的重要支撑

《2017 地平线报告 （基础教育版）》 指出，STEM教育能将计算机知识、解决问题和创造力结合起来，将成为增强国家经济实力的重要方式。编程作为 STEM 教育中重要的一部分，在于帮助学生了解计算机运行规则，激发学生计算思维的兴趣，培养编程素养，较好适应未来发展趋势的需要。如今，越来越多的国家意识到计算思维的重要性， 并将编程教育纳入到基础教育中。人工智能相关理论与技术的快速发展，能够促进跨学科学习环境搭建，逐渐消除不同学科之间的障碍。人工智能技术对于教学环境的支持，将改善现有的学习方式，由被动转向主动，课程内容与现实联系更加紧密，课程目标由获取知识转向创造知识及问题解决能力的培养，  以帮忙学生借助编程完成协作性问题解决和复杂性计算。

3. 适应“人机协同”工作需要，掌握与学会与机器人协作的技能

剑桥大学风险评估研究中心的联合创始人 Lord Martin Rees 表示， 人工智能引发的将不仅是蓝领工作即将消失，学校、家长与社会更应关注未来就业市场的变化。但当前的学校课程，尤其是中学课程，并没有反映出机器人技术和人工智能技术带来的变化。计算机编程课程需要更高一级的教学目标，才能提升学生的创造力。

人工智能的快速发展,将给劳动力市场带来重大变化，有些工作岗位会被机器人取代，同时也会有新的工作机会产生。正如伦敦大学教育学院的人工智能教育专家 Rose Luckin 所言，未来社会的许多工作需要专业人士与机器人共同开展， 即人与机器人协同工作将成为常态。因此，问题解决能力、协作能力和创造力变得越来越重要，学校应与时俱进更新课程体系，学生应花费更多时间和精力学会在合作中解决问题，并了解更多的人工智能基础知识及人工智能对智能化社会的塑造。

总之， 智能机器人将改变劳动力市场,了解机器人能做的工作及掌握“人机协同”工作的本领，将是未来学生的必备素养，学校应帮助学生提前做好准备，以适应人工智能时代的快速发展。

二、人工智能教育的目标定位

伴随着社会的信息化与智能化发展进程，  信息技术课程在中小学课程体系中的定位及学习目标也在不断变迁。从 20 世纪 80 年代至今，信息技术课程

的教学目标，  走过了从操作技能训练向信息素养提升的转型。当人工智能技术取得突破性进展并推动社会向智能化社会转型之时，AI 相关内容在中小学课程体系中的定位，需要进一步凸显与提升。

（一）中小学信息技术课程的变迁

1. 教学目标的沿革

20 世纪 80 年代， 我国的信息技术教育被称作 “计算机教育课程”，专业化教育成分较重，分为计算机工作原理、编程语言、软件和硬件结构、数据库管理等几个模块。20 世纪 90 年代，“计算机教育课程”由专业化向大众化过渡， 主要教学内容包括文字处理、表格处理、幻灯片制作、信息检索、绘图等，旨在培养学生检索、收集、组织、创造和传递信息的能力，让学生掌握日常生活和学习中基本的信息操作技能。进入 21 世纪后，信息技术发展更加迅速，继提出 “计算机操作水平”之后，2003 年的信息技术课程标准进一步提出“信息素养”是 21 世纪公民的必备素养，信息技术课程成为中小学必修课程。其主要教学目标是要求学生掌握信息获取、 加工、 管理的方法，让学生学会在交流和表达过程中解决实际问题，引导学生探究和交流合作， 使学生在实践中掌握解决问题的信息技术方法和思想， 意识到信息技术是解决问题的重要工具。2017 年，浙江省更是针对信息技术课程做出高考变革尝试， 将包含编程的信息技术课程列为 7 选 3 考试中的一门， 所占比重与传统分科课程相同。

2. 信息术课程体系中 AI 相关内容设置的演进

通过对不同时期信息技术课程标准的梳理与比较，  我们能够更为清晰地看出中小学信息技术课程教学目标的发展脉络及 AI 相关内容设置的演变。我国中小学信息技术课程标准一般包括：课程目标、课程内容架构、课程开设建议、课程内容描述、教材编写建议、教学建议、评价建议、教师发展建议八个部分。AI 相关内容是信息技术课程的一部分，多属于选修模块，表 1 所示是 2012 版中小学各级信息技术课程标准对 AI 相关教学内容的安排。

对比表 1 中各学段人工智能的内容总量和学习目标，我们可以看到 AI 教育在中小学信息技术课程中扮演的角色。除在高中学段把部分人工智能知识作为所有学生的必修课之外，  其他各学段与人工智能相关的课程均以“个性塑造”为宗旨，将课程设置成拓展选修课，以满足不同兴趣偏好学生的需求，目的使每个学生在了解相关理论和技术的同时， 选择自己感兴趣的领域进一步学习。

针对不同学段，课程内容在广度和深度上均有增强：小学阶段要求学生初步接触机器人和程序设计，形成感性经验；初中阶段培养程序设计和机器人制作与应用技能， 开始学习用人工智能技术解决生活与学习中的问题；高中阶段则在学生具备人工智能基础知识， 了解程序设计思想和基本编程方法的基础上，给学生以个性发展的空间，帮助感兴趣的学生形成更高阶的人工智能信息文化能力。在机器人教育领域， 小学阶段只要求学生了解机器人及相关制作，在初中阶段则强调机器人的设计与制作，在高中阶段除要求学生自主开发简单的机器人之外，还关注技术能力与人文素养的双重构建。

（二）AI 教育的目标定位

1.全面推进 AI 教育，应主要指向培养学生编程能力与计算思维

在教育信息化发展的初期，信息技术教育侧重于培养学生单纯的计算机操作技能，让学生体会到计算机是一门实用的工具。  但随着信息技术的快速发展和一系列新型教育实践的展开，  信息技术教育更应关注学生的信息素养，  旨在培养具有较高信息素养的新时代合格公民。2015 年，教育部《关于“十三五”期间全面深入推进教育信息化工作的指导意见》强调，基于情境、工程和项目的 STEM 教育、促进学科融合的创客教育，有助于培养学生解决问题的能力，帮助学生形成信息意识和创新意识，鼓励中小学和各级教育单位开展创客教育和 STEM 教育。这些新型教育实践的展开，  为信息技术教育提供了更为广阔的空间，学生应具备运用科学理论知识，使用新技术自觉分析、推断和解决真实问题的能力。

我们认为，在人工智能技术正在迅速普及的今天，计算思维及编程能力正在成为信息素养内涵的重要组成。如，在百度中搜索“儿童编程培训”，会出现 418 万条结果，包括儿童课程培训、课程制作、企业编程课程介绍以及家长咨询等多个方面。不难看出，编程培训是企业创新发展的一大热点，同时也是家长为孩子进行思维训练和生涯规划的重要方式。编程是将实际问题进行抽象、建模、求解的过程，是不断完善解决问题的方法论过程。编写程序的过程也是塑造大脑的过程，它能使人的大脑运转更高效，也是目前培养学习者计算思维的必经之路。

2. 中小学阶段的 AI 教育内容， 应侧重于人工智能技术及运用

2017 版《义务教育小学科学课程标准》，将科学课程内容分为四个主题：“科学探究”，“生命科学”， “物质科学”、“地球和宇宙”，“技术与工程”。科学课的总目标是综合不同学科的教育功能和思维培养功能，引导学生将书本知识与真实的生活经验相结合， 积极参与社会实践活动， 发现并解决真实的问题，以提高学生问题意识和解决问题的能力。该标准中强调了科学课对于技术层面的总目标，即教师引导学生认识到技术不仅是帮助人们解决问题的工具， 还是人类思维和能力的延伸， 更是推动人类社会变革、促进人类社会发展的关键力量。在“技术与工程”这一主题上， 小学阶段侧重于培养学生对技术的作用产生感性认识，培养学生认识和使用技术的兴趣，初中阶段则侧重于培养学生能运用简单的技术解决实际问题。

我们认为，人工智能相关理论与技术在作为信息技术课程重要组成的同时，  显然亦应纳入科学课程中的“科学探究”、“技术与工程”主题中，教学内容的设置应与《义务教育小学科学课程标准》的要求相一致，  要注重培养学生对人工智能技术的感性认知与兴趣，进入初中后要能运用 AI 解决实际问题。  人工智能涉及的知识范围非常宽广，其中涉及脑科学、神经科学、认知心理学等理论层面的内容，对中小学生来说要求过高，因此，人工智能相关内容虽可成为科学类课程的组成部分，但更应定位于技术类课程，重在培养学生的编程能力、  机器人操控能力等人工智能技术或技能，  这更符合基础教育阶段学生的年龄特征与知识基础。  若按学段来划分技能的培养目标，小学生应主要是体验人工智能技术产品，初中生可进行简单编程和对智能设备实现控制，高中生则要在人工智能技术上进行较高层次的设计。

三、国内外 AI 课程与教学实施的实践探索

除信息技术课程中包含的人工智能模块之外，我国基础教育阶段的科学课、STEM 教育和创客教育中，也包含内容丰富的人工智能相关的教学内容。目前，国内外一些中小学对基于这些课程的 AI 教育做了积极有益的探索，美、英等国的 AI 教学则主要体现于计算机科学教育及计算课程当中。

（一）我国 STEM 教育与创客教育中的人工智能教学实践探索

1. STEM 教育对人工智能技术的引介

STEM 教育在于鼓励学生利用科学、工程、技术、数学之间的关联性知识解决问题，鼓励学生将不同学科中的思想、方法综合起来，解决实际问题，它打破学科壁垒、促进学科融合。  STEM 教育中的科学是认识世界的工具，技术和工程是改造世界的工具，数学则是进行思考和统筹的工具。STEM 教育中技术素养部分包括编程工具的使用和机器人的操作， 工程本身具有迭代性和循环性， 学生在进行工程设计过程中，  可以真正体验不断发现、  修复、优化、解决问题的学习乐趣，切身体会探究过程，学会探究方法，从而培养学生的探究能力。近年来，中小学一线教师在STEM 教育中有机融入人工智能内容方面，做了积极尝试。

（1）北京市景山学校的吴俊杰老师在 STEM 教育上做了一系列理论和实践研究，尤其是在 Scratch 编程语言方面。该校基于学生发展特点， 开设了名为 “数学科学家”的校本课程，探索了信息技术课程变革中的 STEM 教育模式， 设计了一系列针对 Ledong Scratch 互动教学平台的应用与研究案例。例如，将 Scratch 编程运用到物理学科中，帮助学生掌握物理学科基本概念和物理量之间的变化规律，将 Scratch的传感器功能用作观察电阻和电流变化的规律，研究电阻值与传感器数值之间的关系， 该探索运用了数学中函数曲线等知识， 并详细解释了其推导过程。吴俊杰老师还运用 Scratch 编程工具研究光敏电阻与照度关系，该研究采用了“标定实验——科学上的应用——工程上的应用”这一教学思路，在总结出光强与距离成反比这一重要规律的基础上， 做了一个简易照度计。

（2）温州中学的谢作如老师同样对编程语言教学进行了积极探索，他开发了一门名为“智能机器人创意设计”的校本课程。谢作如老师将 Scratch 自带的用于获取外部环境变化信息的传感器与 “乐高机器人” 相结合， 以拖拽图标的形式帮助学生学习编程，教儿童设计机器人。学生在学习完 Scratch 之后， 该校又将 Arduino 语言作为后续的程序设计语言来学习。学生从制作出作品的过程中能够感受到编程的乐趣， 从而有效培养学生的创新精神和动手操作能力。除 Scratch 和 Arduino 编程语言之外，温州中学还开设了 Processing 相关课程，Processing是以图形和交互的形式创作绘画作品， 从而帮助学生建立用代码绘画的思想。

2. 创客教育中人工智能技术的应用

自 2014 年起，创客教育在全国中小学逐渐开展起来，并建立了大量的创客教育实验室。创客教育和 STEM 教育一样， 都是基于学科融合的跨学科项目式教学模式，以期达成创新教育的目的。

我国创客教育的教研团队大多以信息技术教师为主。  信息技术教师对学校的软硬件技术、  编程技术、电子器件方面有着较强的掌握能力，能够在技术层面给学生提供专业指导。  但创客并不是各科课程的简单叠加，而是一项从低阶到高阶、从简单到复杂的创造性活动。  初级课程以电子、机械、计算机基础课程为主，中级课程侧重训练 3D 建模、电路、电子切割、高级编程等技能；高级课程则围绕特定的现实项目，指导学生组成团队，共同创造出新方案或者新产品。比如，温州实验中学创客教育团队自主研发了 “多媒体编程”、“电子制作”、“机器人”、“网页编程”等一系列创客教育校本课程，  并创建了创客空间实验室，  学生可以在教师指导下参与多学科综合研究项目。  北京景山学校还借助第三方企业，如新车间、机器人战队，联合研发面向该学校的创客课程设计模式，参照原有的机器人课程，在融入新理念、新方法之后，开发出新的机器人校本课程。

随着创客教育和 STEM 教育的开展，编程、机器人等已经进入广大师生的视野， 并激发了学生的创作热情。部分一线教师已经将新的教育模式从理论转化为实践，并尝试寻找编程、机器人等人工智能技术在科学课程与综合课程中的定位， 试图挖掘人工智能技术带给综合课程更大的创造空间。

我们认为，人工智能技术在综合课程中应体现为三个方面的用途：（1）作为发现问题的途径，比如， Scratch 的传感器功能，可以动态描述物理问题中的运动轨迹，引发新问题；（2）作为解决实际问题的工具，比如，编程语句可以解决复杂的数学问题；（3）作为把创意转变为现实的工具，比如，利用 Arduino 自制传感器。当前，人工智能技术作为综合教育活动中的一部分，  客观上能够为创客教育和 STEM 教育提供良好的工具性支撑。  但目前还缺乏明确的目标指引，更未凸现对人工智能学科思维、计算思维能力的培养，需要进一步改进。

（二） 国外基础教育阶段 AI 教育概况及案例分析

1. 美国 K-12 AI 教育概况及案例分析

2016 年，奥巴马提出“面向所有人的计算机科学教育”（Computer Science for All）新计划，以推进中小学课堂的计算机科学教育。   但美国同样没有独立的人工智能课程，   人工智能相关教学内容只是计算机科学课程中的一部分，   并将编程列为其中非常重要的一部分。编程课并不是教学生写代码，而是引导学生“组装”（Assemble）编好的程序模块。   美国市场上有很多种类的机器人已经进入到中小学课程或课堂当中， 学生可以通过编程控制机器人以完成简单的动作，从而培养学生学习编程的乐趣。

（1）美国的信息技术课程框架。目前，美国没有全国统一的信息技术课程标准， 只提供了主要框架和培养目标。美国计算机科学技术教师协会（CSTA）把信息技术课程培养目标划分成五个维度：计算机思维；合作；计算机体验和编程；计算机和交流手段；团体、全球与伦理道德影响。针对这五个维度，又划分成三个不同的水平，表2是美国 2011 年的计算机科学课程框架。

在表 2 基础上， 美国的计算机科学课程框架还针对每个水平给出了具体的目标要求，例如，对应水平 1—3 年级的学生，给出了五个目标：（1）证明计算机科学中 0 和 1 可以表示信息；（2）能够识别和简单操作计算机软件；（3）理解计算机为什么要用相应的顺序配置信息；（4）运用计算机的文字编辑工具和绘图工具叙述故事；（5）使用计算机解决简单的问题。基于这些目标建议和指引， 各州可以根据本州的发展需要，制定相应的计算机科学课程。

表2 也显示出美国信息技术教育遵循循序渐进的原则，教学内容之间相互衔接、难度依次提升，并充分尊重学生兴趣，给各州灵活的选择空间。水平一和水平二侧重计算机基础知识的普及， 水平三具有更高的灵活性，在普及计算机知识的同时，还关注有志于将来从事计算机行业的学生， 满足学生的个性化需求。在实施过程中，各州可以视每个年级学生知识基础的不同，选择不同主题来编排教材。例如，马里兰州计算机课程是按照信息收集、管理、创造、创建数据库、网页、学习管理系统等，把课程内容分为 11 个维度，每个维度又分为基本、中级和精通水平。其他各州也有自己的编排方式，但都包含信息素养、技术素养、文化与伦理这三项基本内容。

（2）美国信息技术课程中人工智能相关内容的教学。由于美国基础教育阶段的计算机课程具有很强的灵活性，所以教学实施形式灵活多样，与高校合作开办课程便是其中的一种形式。例如，卡耐基·梅隆大学的暑期夏令营就开发了一个试点课程， 该课程主要面向几乎没有编程经验的学生。课程为期三周，每周三天，每天两小时，学习内容包括两个科学或工程项目， 鼓励学生参加论文写作和数学复习课程，并参加一些标准化的模拟国家考试。该课程专注于 Tekkotsu 的可扩展状态机器语言，Tekkotsu 是一个开源的应用程序， 它能够为智能移动机器人提供程序框架， 该程序最初是为本科计算机专业学生设计的，改进之后供高中生使用[32]。Tekkotsu 可以在多个层次上提供反馈和错误检测， 其附带的可视化工具和结对编程（Pair Programming）技术，不仅能够帮助教师搭建学习过程，  为课堂教学提供了一种系统方法，还可以用实时反馈的方式，有效地解决学生关注的问题。Tekkotsu 机器人带有彩色的摄像机，能看到真实的外部世界，并为机器人提供了运转、导航和语言生成。使用 Tekkotsu 应用程序，学生可以跳过如打开或关闭发动机之类低水平的机器人编程，而将重点放在问题感知和导航控制上。

美国计算机课程以提高学生综合能力为目标，培养学生运用计算机解决真实问题的能力。例如，德克萨斯理工大学主持的“Computer Science 4” （CS4）是一门为期四周的课程，每周五次课，每次课 50 分钟，属于 TexPREP 项目的一部分。TexPREP 项目是为 6 至 12 年级学生设计的包含数学、科学的工程的课程，这些课程的授课教师通常由 K-12 教师、大学生和大学教师组成。在这之前，学生已经学习了包含编程基础的 CS2 和 CS3，学习内容包括条件、递归和循环。

美国在 K-12 教育中虽然很少提及声明性编程（Declarative Programming），  但声明性编程是计算机科学教学的一个可行范例，它在 AI 教育和帮助学生探索和理解问题上非常重要。所以，很多大学为当地高中生设计了为期四周的暑期编程学习内容。  该课程的整体目标是教会学生运用声明式语言（Declara- tive Language）解决问题，在课程结束之后，学生应该具备的能力包括：（1）识别解决问题需要的知识；（2）识别对象及其类别，理解对象与对象、对象与知识之间的关系；（3）编写 ASP 程序来表示目标（2）中确定的对象、关系和定义。  该课程主题包括：定义对象类别、声明关系，用递归方式定义关系，用程序解决家庭成员关系、地图着色和数独（数学游戏）。  在课堂上，老师为学生讲解主要概念、展示例子，演示程序；随后，学生将执行相同的示例程序，进而解决更复杂的问题。  该课程采用循序渐进的方式引导学生发现问题，了解计算机科学的思想，进而运用计算机技术解决问题。

2. 英国 AI 教育概况及案例

英国的计算机科学教育起步较早，  从 20 世纪 80 年代开始，英国就把信息与通讯技术（ICT） 作为一门必修课在中小学开设，  课程内容包括计算和信息系统两部分，每部分又按照难度分为中级、高级、高级提升三个水平。  AI 作为选修课包含其中，主要内容有编程、专家系统、自然语言处理等[34]。  随着信息技术的快速发展，英国教育部认为，ICT 课程已经不能完全适应信息时代对于人才的发展需求， 到 2013 年就用计算（Computing）课程代替信息与通讯技术课程（ICT），教学目标由关注计算机操作技术向关注计算思维和人文价值倾斜。  具体教学目标分为如表 3 所示的四个关键阶段。

从英国的计算课程来看， 教学内容更加关注计算机科学的应用价值和人文价值， 教会学生运用计算机科学地解决实际问题， 且在每个阶段都关注学生的信息安全意识和伦理道德， 以提高学生的人文素养。与我国的信息技术课程相比，英国的计算课程内容更丰富，难度更高，其关键阶段三和关键阶段四的教学内容接近于我国高等教育中的计算机基础教育课程。此外，英国中小学更加关注信息技术的应用价值，所以在教学评价中，采用理论与实践相结合的评价方式，比单一纸笔考试测验的方式更加人性化。评价过程分为理论和实践部分， 每部分又分为多个环节，如果学生未通过某一环节，学生下次学习时要从上次未通过的环节继续开始。相较于中国，英国人工智能教学的难度较高，内容较多，这给一线教师提出了很大的挑战，为此，英国采用与高校协作的方式开展教学。中小学的人工智能教育师资既包括校内教师，也包括高校实习教师。在课程资源方面，高校为中小学搭建人工智能教学网站， 并以远程培训的方式参与师生的讨论和答疑， 这些都加速了人工智能课程体系的建设步伐。

近年来，人工智能在与科学和工程有关的职业中变得越来越重要， 英国的一所试点高中提出一个创新教育项目， 该项目课程内容包含理论和实践两部分，涉及的主题有：问题解决、搜索、规划、图、数据结构、自动机、代理系统和机器学习等。该项目分为七个教学单元，每个教学单元两小时，有 9 名 9 至11 年级的学生参与 （平均年龄是 16.5 岁，1 名男同学，8 名女同学）， 这 9 名学生之前均未参加过该领域的课程。  学生参与该课程后进行的教学质量评估（机器人比赛和选修课考试）表明，参与该项目的学生已经熟悉相关概念和主题， 达到了该课程的教学目标。该项目不仅能够为其他学校将 AI 课程整合到教学中提供经验与参考， 同时也能为学生进入大学阶段学习 AI 相关课程打下坚实基础。

四、基础教育阶段 AI 课程与教学实施的策略与路径

 

人工智能时代信息素养的培养要以课程实施为基础，基于前述 AI 教育的目标定位及国内外的实践探索，我们可以看出：人工智能相关的教学内容在不同的阶段从内容、难度、深度等方面都要与相应学段学生的年龄特征、知识基础相匹配。小学阶段重在培养学生对初级编程能力的认知，要认识到通过编程可以实现对机器的控制及人机交互， 能体验到这种交互过程中的乐趣。初中阶段在一定程度上要增加编程语言的教学，而非仅仅是图形化编程，要形成对数据与算法的初步认知。高中阶段则应体现人工智能复杂的算法基础和在实用中的强大功能，  为学生进入大学选择专业时做好一定的心理准备。通过三个学段的学习， 学生要能触及并在一定程度上掌握自然语言理解、智能识别、机器人技术等业已广泛应用的人工智能技术的实现形式、基本原理。

（一）AI 相关教学内容的设置建议

当前，人工智能涉及到的原理、技术主要包含以下九方面内容：（1） 人工智能基础：概念、发展历程、主要流派、研究领域、最新发展等；（2）程序设计语言和工具；（3）数据和知识的表示方法：认识状态空间法、理解问题归纳法、认识谓词逻辑法、认识语义网络法、一阶谓词逻辑表示法；（4）搜索原理与推理技术：推理的基本概念、推理的逻辑基础、自然演绎推理、归纳演绎推理、基于规则的演绎推理、盲目搜索、启发式搜索、遗传算法；（5）机器学习：定义、研究意义与发展历史、主要策略与基本结构、基于解释经验的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、基于类比的学习、基于神经网络的学习；（6）专家系统：基本概念、基本结构、新进展、专家系统的开发及应用实例；（7）自然语言理解（NLU）：NLU 系统应用举例、语音识别、句子自动理解、语言的自动生成和文本的自动翻译；（8）智能控制：智能控制概述、智能控制的研究领域；（9）理解规划的作用和任务、基于谓词逻辑的规划等。

我们基于中小学各学段学生的年龄特征及知识背景， 并根据知识的逻辑体系和难度阶梯式增加的原则，提出 AI 教学内容的设置框架。表 4 所示是对以上九方面内容做出难度等级降低及内容筛选后的设置建议。在教学实践中，各学校可依据自身师资、相关资源及人工智能最新发展等情况， 对内容再进一步做出细化安排与调整。

（二）AI 教学实施的策略与路径

1. 深度融入科学、信息技术、综合实践活动等课程

2017 年 2 月，教育部印发的《义务教育小学科学标准》明确指出：科学素养是指了解必要的科学技术知识及其对社会和个人的影响。很显然，AI 课程应属于“必要的科学技术知识”，且人工智能对社会与个人的影响很容易被学生体验到。所以，小学段科学课程将成为支撑人工智能相关内容教学的重要载体。初中及高中学段现已设置技术类课程，初中的信息技术课程业已包含了人工智能模块。  高中学段的技术类课程包含有信息技术、通用技术两大类，信息技术课程亦包含人工智能初步模块， 通用技术中则明确规定了关于机器人的相关教学内容。

此外，2017 年 9 月，教育部《中小学综合实践活动课程指导纲要》指出，综合实践活动是从学生的真实生活和发展需要出发，从生活情境中发现问题，转化为活动主题，通过探究、服务、制作、体验等方式，培养学生综合素质的跨学科实践性课程。  综合实践活动是国家义务教育和普通高中课程方案规定的必修课程，与学科课程并列设置，是基础教育课程体系的重要组成部分。具体内容以学校开发为主，自小学一年级至高中三年级全面实施。  该《指导纲要》规定综合实践活动课程的目标主要分为四部分：  价值体认、责任担当、问题解决、创意物化（这个目标指向应用信息技术开展设计、制作、解决学习与生活问题之汇总）。不仅是对综合实践活动课程方向的深度阐释，还从学时上做出了规定：小学 1-2 年级，平均每周不少于 1 课时；小学 3-6 年级和初中，平均每周不少于 2 课时；高中执行课程方案相关要求，完成规定学分。这就为人工智能相关教学开展，提供了充分的课时保证和政策保障。

我们认为，科学、信息技术及综合实践活动等课程，是人工智能教学开展的基础依托课程，但人工智能相关内容的教学支撑不仅于此，  传统学科课程同样拥有融合人工智能教学的条件与空间。  比如在数学课程中，可以展示 AI 算法的巨大作用；物理课程在有关力、点、光等内容教学中，可以应用机器人作为这些基础知识的集中体现。其中，应用机器学习方面的探索已经起步。可见，学校在打造特色课程过程中，需要有机融合 STEM 及创客教育的课程建设，使得 AI 的相关内容更能吸引学生的兴趣。

2. 探究式教学是 AI 教学的主要策略

人工智能相关内容具有极强的跨学科性，是对数学、物理、工程等学科相关知识的集成与交叉。  在学习者还未完成基础教育的情况之下，  人工智能的知识与技术必须以中小学生能够理解的形式呈现，所以在表 4 中，小学段人工智能教学内容设置时就已降低了教学内容的难度。同时，人工智能的实践应用如此丰富，与学生的日常学习生活密不可分，所以应用任务驱动式、  基于问题或融入游戏化机制的探究式教学，  更能使学生体验到人工智能技术的巨大效用。学生通过这些探究活动，能实现对智能化社会现状的认知及对未来社会的畅想。教育部印发的《中小学综合实践活动课程指导纲要》在附件《设计制作活动（信息技术）推荐主题及其说明》中，已经为人工智能的探究式教学提供了主题推荐。如：在 3-6 年级的“12. 趣味编程入门”，7-9 年级的“7. 走进程序世界”及“10.开源机器人初体验”等。

在 STEM 教育和创客教育过程中， 探究式教学业已成为普遍采用的教学策略。我们需引起重视是，在这些课程教学中，  应引导对人工智能兴趣度高的学生参加相关竞赛，  以此激发学生探究的深广度。如，全国信息学奥林匹克竞赛（NOI）、全国青少年创意编程比赛、中国青少年机器人竞赛、国际机器人奥林匹克竞赛、世界教育机器人大赛（WER）等，这些竞赛有的是设置了人工智能相关内容的竞赛单元，有的完全就是人工智能领域的赛事。

探究式教学的价值在于促进学生把对人工智能的学习，迁移到真实的生活情境中以解决问题，使之成为信息时代问题的提出者和解决者。探究活动的过程， 自然成为了教师评测学生人工智能学习状况的观测过程， 又可以为人工智能课程的教学目标细化提供可具体操作的要点， 教师可以制定相应的表现性指标。同时，需要研究建立一套清晰明确、操作性强的 AI 教学评价标准，这样不仅能够给师生直接提供导向，还有助于教师教学的规范化。

五、AI 课程教学实施的资源保障

在当今和未来社会，最重要的是人的智能，以及人与机器共同组成的、互动和互补的“协同智能”，即有机智能和无机智能的组合。虽然我国在过去十多年已经对人工智能教育进行了初步的探索， 但是人工智能课程体系还不够完善， 人工智能教育的师资和教学资源还比较匮乏， 人工智能教学体现在基础教育中理论和应用还不够充分。所以，促进人工智能教育变革， 培养学生的创新思维能力和计算思维能力，需要各级教育机构间的密切配合，更需要一线教师围绕人工智能教育的环境、工具、课程、活动等领域，开展扎实有效的研究与科学实践。

（一）专任教师培训与课程体系建设

AI 教育需要大批具备综合素质的专业教师。目前， 我国中小学人工智能相关内容的教学工作以信息技术教师承担为主， 信息技术教师对计算机和其他先进设备具有较强的应用能力，能够在编程、电子器件方面给学生基本的指导， 但很多老师的知识理论储备和计算机操作技能距离专业水平还有一定的差距，专业的人工智能教师则比较匮乏。因此我们认为，AI 教育是一项复杂且综合性要求很高的活动，学生在学习过程中需要学科知识、技术工具、灵感启发等方面的专业指导和及时反馈。  由于不同地区发展不平衡，  各个学校的软硬件设施和师资力量也不均衡，除部分发达地区之外，多数地区还没有与教学相适配的实验室，  且国内机器人制作与竞技还未普及。  对于一些条件不具备的学校，AI 教育中的部分内容，可以采用网上仿真编程等方式进行。

2016 年，国家出台了“信息技术学科高中核心素养框架”，框架中强调信息意识、计算思维、数字化实践能力、信息社会责任四个方面。我们认为，要培养学生的计算思维，人工智能课程是关键所在。比如， 英国的人工智能课程中要求小学生按照程序搭积木，并不要求学生学会写代码，而到了初中要求学生学会基本的编程语言， 高中要求学生学会搭建项目的系统方法。这一课程设计，充分体现了英国在计算思维教学中由易到难、 从微观到宏观的循序渐进原则。我国 AI 教学的全面推开，同样需要按照循序渐进的原则进行系统化建设， 逐步形成适应不同目标、不同层次学生的人工智能课程体系。

（二） 通过对接高校及与社会培训机构合作，将AI 相关课程引入基础教育

在人工智能课程资源建设方面，我们可以借鉴英美等国的做法，与高等教育机构合作。相较于中小学，高校有较好的人工智能课程建设经验，高校对于人工智能课程建设和实践教学的经验，   可以转化或迁移应用于中小学。对接高校的做法，不仅能加快师资教学力量的建设，   加快中小学 AI 课程框架的搭建。   同时，高校人工智能相关专业的学生，可以在网上参与中小学师生的讨论答疑工作，   高校教师也可以为中小学提供教学资源建设和实践教学方面的理论指导，帮助一线教师实现人工智能产品的开发。当前，社会培训机构在人工智能教学资源建设方面业已形成较为丰厚的积累， 如，儿童科技企业 “葡萄教育”的小学编程方案、编程教室，还有“编程猫”编程课程，已经在一些中小学甚至高校落地。   其中“编程猫”为儿童设计了九级编程课程体系，涵盖图形化游戏编程、   算法与数据结构、Python 编程语言、概率论基础及弱人工智能产品开发等。经过这九个级别的逐步深入学习，学生能够在每一级学习结束之后制作出相应的作品。由于基础教育阶段讲授人工智能课程的教师没有经过系统的培训，   在开发课程、   教学方法、   指导学生方面都有很大提升空间，因此，学校可以结合高校及社会培训机构已有的课程内容，开发一些校本人工智能课程。