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把握底層邏輯,構建人工智能教育體系

:2024年12月31日 光明網-《光明日報》
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教育部日前部署中小學人工智能課程教學、資源建設及試點工作,要求2030年前實現基本普及。這對搶占全球人工智能技術和人才高地至關重要,必將引發教育領域的系列深層變革。順利推進人工智能教育,需深化...

作者:呂文清、甄橙(分別系華南師范大學人工智能與課堂教學交叉研究中心研究員,北京大學教授、國家社科基金重大專項工程首席專家)

教育部日前部署中小學人工智能課程教學、資源建設及試點工作,要求2030年前實現基本普及。這對搶占全球人工智能技術和人才高地至關重要,必將引發教育領域的系列深層變革。順利推進人工智能教育,需深化基礎研究,把握底層框架和邏輯,做好體系化構建。

人工智能教育的理論基礎和底層系統

人工智能教育怎么定位?要根植于對知識本質的把握。人工智能是一種新型知識,其知識來源是信息社會,知識本質是人機互動,知識范圍是眾多學科復合,知識標準界定也有新的邏輯、結構和方法,復雜程度超過以往任何知識類型,知識價值指向人機協同和人機共生,知識性質有更多不確定性,需要更多批判性審視。人工智能教育普及,需要搭建系統框架,組織強大的多學科團隊協同攻關,圍繞人工智能知識理論基礎,從知識原點層面研究其本質、來源、范圍、標準、價值,解決“為何”“如何”“何為”問題,為教育教學定向把航。

人工智能教育何以支撐?要著力于課程內容的組織。人工智能作為一種新的知識類型,正處于快速知識化過程。今年8月,聯合國教科文組織發布了師生人工智能能力框架。《面向學生的人工智能能力框架》強調學生的四種核心能力,包括“以人為本的思維方式、人工智能倫理、人工智能技術和應用、人工智能系統設計”,在理解、應用和創造三個等級維度下,概述了學生應具備的12項能力,詳細說明了相關課程目標和特定領域的教學方法。

人工智能教育潛力如何?主要看體系化水平和程度。人工智能教育行動,重在知識篩選、傳播、分配,推動實踐發展,并在實踐中提出更多、更高、更復雜的知識需求。按照人類知識產生、發展、增長的進程與經驗,任何新興學科內容進入學校課程,都需要有統領概念、體系框架和經典腳本,一般都會經歷長時段的創建、積累、實驗與循證,沉淀和煉制標準知識體系,找到具有“定海神針”作用的核心點,然后體系化,進而開發分級分類的教學材料以支撐教學。

開創人工智能教育新賽道新空間新優勢

人工智能教育如何開展,是世界各國面臨的新課題。

一是開創新賽道。人工智能系統設計,需要學生深入理解人工智能系統架構,學習如何識別和定義問題、設計解決方案,并利用人工智能技術實現方案。目前實踐中大多采取的是“講練”模式,以“輸入”學習為主。為提高有效性,應建立真實情境、真實任務、真實研究,把知識、原理、思維、方法、技術等嵌入任務情境之中,讓學生在完成任務的實踐過程中學習、研究,并將創意轉化為產品,實現學、研、產、創一條龍。

二是開創新空間。人工智能涉及眾多學科,例如計算機科學、信息論、控制論、醫學、哲學等。人工智能課程教學的空間環境、技術工具、認知場景,目前大部分學校都難以滿足。當前,亟須建立社會化解決途徑,盤活社會場館資源,為人工智能教育提供物質基礎。學生應通過實踐活動和項目,如編程、數據分析和機器學習等,加深對人工智能技術的理解,明白其真實問題驅動、真實情境支撐的特性。

三是開創新優勢。人工智能教育內容包括推理方法、機器學習、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人等方面,很多都是前沿課題。目前人工智能教育邏輯結構、知識增長規律、獲得知識途徑、成果檢驗標準等,尚未形成系統理論。因此,早布局,早發力,開創人工智能新優勢,意義重大。目前,部分國家已將人工智能學習目標納入國家課程,并制定了教師專業發展計劃,有望成為教育躍升的杠桿。

聚焦范式更新,促進教育迭代升級

以往,我們教育的傳統范式是教—學—評。經過一輪又一輪改革,教育范式已經進化為教—學—做—(用)—評。人工智能教育范式,可以反轉過來設計,即:用—做—學—教,再加以場景支撐、情境認知、評價牽引,構成人工智能教育新態范式。筆者2016年—2019年在深圳等地建立基地,并與多方合作開展實驗。我們把“用—做—學—教”作為操作系統,通過實際觀測,總結出如下策略:

一是以用促學。我們2018年—2019年在深圳實施了《人工智能促進區域教育整體提升行動》。其中,人工智能教育采用“以用促學”方式推進。在實驗學校先讓學生“玩AI”,包括人工智能應用前沿六大場景,分組輪流到AI小鎮盡情玩,動員各人工智能廠家在學校各個角落安放不同類型智能設備,作為免費展示體驗互動窗口。孩子們在玩的過程中,逐漸體會到AI的有趣之處,并激發了動手科研的興趣。

二是現學現用。有的學生研究組想利用人工智能設計交通智能預警系統,發布每天上下學高峰時段的車流量實時動態,解決該時段交通擁堵問題。還有的想設計考試無人監管系統,有的想研制教學機器人,等等。這些研究涉及人工智能知識、原理、技術、工程等所有要素,是鞏固所學知識的良好手段。

三是先用先學。當學生面臨一個亟待解決的問題時,先適量運用知識原理進行設計,再根據需求逐步拓展。如學校舉辦大型現場會,學生為此研制服務機器人,就經歷了繪制學校地圖、整理學校簡介、學習3D建模等步步深入的過程。

四是急用急學。如某學生要做一款互動軟件用于即將舉行的項目展示交流活動,老師可以允許他調整課時,投入精力集中研制,并為其配備指導教師、實驗室及設施設備支持,在考評上也可予以專門考慮。

目前,經過實驗小組在北京、深圳的實驗、評估和論證,“用—做—學—教”作為人工智能教育的范式基本可行,契合人工智能的強互動性、邏輯的強復雜性、知識的強不確定性和增長的強疊加性,契合新一代學習科學建構與認知原理,有望促進智能時代育人模式轉型。

光明日報》(2024年12月31日 14版)

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文:宋聰喬&發表于江蘇
關鍵詞: 作者 甄橙 分別 華南 師范大學

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