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[专题]中小学校如何开展人工智能教育——以人大附中人工智能课程建设为例

​周建华/中国人民大学附属中学党委书记、副校长,李作林/中国人民大学附属中学通用技术教研组组长,赵新超/北京邮电大学理学院教授

2019-03/总第276期

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人工智能教育是当今社会的热点词汇,国家、各个行业都给予高度关注,教育界也掀起了一股人工智能+教育的浪潮。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》要求“在我国中小学阶段设置人工智能相关课程”。《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》将“人工智能初步”作为选择性必修课程列入其中,并制定了明确的课程目标。学校人工智能教育需要站在国家发展、人类未来发展的高度进行顶层设计。中国人民大学附属中学(以下简称人大附中)课程建设注重“聚焦育人目标+学生发展需求”双轮驱动。在这样的教育环境下,学校人工智能课程基于已有课程建设的丰厚基础,进行了积极探索,并形成了新的亮点。

中小学开展人工智能教育,关键是课程与教师

课程建设既要符合国家创新人才培养的战略需求,又要尊重人工智能技术发展规律,与教育实际相结合,在有限的时空范围内达到最好的教育效果。人大附中坚持综合创新,“人工智能+STEAM”相关各类课程在学校蓬勃开展,如智能机器人、数据挖掘、计算机视觉等。学校领导特别邀请人工智能专家、教育专家、一线教师、高新技术企业组成学校人工智能教育课程研发团队,结合人大附中实际情况,从面向全体的普及教育,到部分选修的跨学科实践应用,再到少数的深入动手做研究,学校梳理了金字塔形的中小学“STEAM+人工智能教育”课程体系,构建了基于人工智能技术发展框架的计算智能、感知智能、认知智能、创新等几个层次相对应的中小学人工智能教育课程体系(图1)。

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图1 人大附中“STEAM+人工智能教育”课程体系

图1左侧是基于人工智能的技术发展维度。最底层大数据、算法层,这是实现各类人工智能技术的核心,包括传统机器学习、深度学习。对中学生来讲,重点是传统机器学习的各类算法理解与应用,如回归算法、聚类算法、贝叶斯算法等,当然也有一些深度学习的算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。这些算法都是在具体项目实践中进行验证、理解。第2层是感知,能听会看,如语音识别、图像识别、生物特征识别、文字识别技术等。这一部分以丰富翔实的人工智能应用实例对学生进行兴趣引导,介绍人工智能原理的同时,结合人工智能发展史、人工智能技术在各行业的应用、人工智能技术发展的哲学思辨,让学生对人工智能技术的内涵有正确、深刻的理解,同时在学习过程中建构计算思维。再向上是认知,就是会思考,能够推理、决策,认知层是感知层的进一步发展,不仅能让机器识别语音、图像和文字的内容,还能够理解其内在含义。最上面一层是创新、应用,组织学有余力的学生开展人工智能项目的开发与创新,将理论应用于实践。

图1右侧是学校教育,最底层是面向全体学生普及人工智能教育,中间有一些跨学科实践应用,各个学科领域结合人工智能的项目组开展这些方面的研究,最上面就是针对某些项目进行深入研发。这个课程体系体现出人工智能技术与各个学科的交叉创新,紧紧围绕学生发展的核心素养,最终目标是创新人才的培养。当然,这个课程体系还在不断完善、发展过程中,如课程评价、课程实施的整体环境保障等。

人工智能课程的开发与建设,最重要的支撑是教师。学校重视教师队伍的建设,鼓励教研组进行相关课程的开发与建设,促进教师团队跨学科合作、领域内学科交叉,实现人工智能与学科的高度融合,站位时代前沿、学术前沿,为教师专业成长搭建广阔的舞台,创造宽松的环境。现在信息技术教研组、数学教研组等共开设人工智能相关课程20余门(见表1)。

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实践与思考:人工智能教育的特点

人工智能课程能在人大附中得以迅速发展并很快取得成绩,主要与下面几个因素有关。

人工智能教育——鼓励学生超越教师的学习

学习的主导者由教师到学生,变换的不仅是角色。学生朱星宇是人大附中人工智能社社长,是计算机视觉与深度学习研学和人工智能与数据挖掘校本选修课程的助教,负责2门课程几乎全部编程技术及部分理论知识的教学,不仅在全校开人工智能科普和入门讲座,还给信息技术教师上课。

2016年9月,因为参加数学建模比赛的需要,朱星宇选择了高级数学建模作为校本选修课程。在这门课上,他的“老师”是比他大一届的学长孙逸潇同学。之前,朱星宇只会一些简单的C语言,基本没有什么基础,但是在学长的带领下,他很快掌握了Python的基本功能与语法。2017年1月,他开始准备“登峰杯”数据挖掘竞赛。准备期间,在教师的引导与自学下,他接触到深度学习——一种较为流行的机器学习算法。不到1年的时间里,朱星宇和他的团队迅速成长,最终拿到了“登峰杯”全国总决赛一等奖。高三刚开始时,他欣然接受担任课程助教的邀请,希望像带他入门的学长一样,带领更多的学弟学妹感受计算机编程与人工智能之美。

青少年是信息时代的原住民,相对于教师来说,学生对信息技术的掌握有先天的优势和更加浓厚的兴趣。兴趣是最好的老师,学生的学习兴趣是基础,教师不失时机地引导、放手、助推,可以使他们在人工智能领域的研究更加深入,更加系统。在这种氛围下,没有人会比兴趣驱动的孩子更努力,也没有人能比这些孩子成长得更惊人。学生超越教师,是人工智能教育时代的特点。

让学生站上巨人的肩膀

人大附中开设的人工智能相关课程有20门之多,每一门课程的建设除了依靠教师的专业背景外,更重要的因素是教师对教育的理解,以及对教育机会的把握,教师要在促进学生成长的过程中不断提高自己,教学相长。

高三学生李鸿宇一直对无人驾驶技术感兴趣,他通过自学机器学习算法、自动驾驶开源代码,开发了一款自动驾驶游戏,并对自动驾驶领域有进一步学习的欲望,但对具体的学习方向、内容、途径等不甚了了。教师苏晓静及时联系了中国科学院自动化研究所的赵冬斌教授,为李鸿宇搭建学习平台。李鸿宇创造性地提出要研发无人机驾驶技术的科普平台,将无人驾驶技术普及给中学生和广大民众。这个想法得到专家的赞赏和支持。在李鸿宇的带动下,人大附中6名学生到自动化所进行自动定位、路径规划与决策领域的学习,参与开发智能驾驶科普平台。该智能驾驶科普平台在北京科技周上一亮相就吸引了广大市民和媒体的目光。

教师在整个项目研究环节中全程跟踪。结合这些项目,教师对机器人课程构建了STEAM人工智能课程体系(图2),加入了教学分析、教学设备配置、评价和教学过程设计,这样才能产生好的效果。

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图2 STEAM与人工智能课程体系

近些年,教师们开设了一系列STEAM课程,带领学生玩VR游戏,后来又尝试做人机交互等,努力尝试各种研究。比如,谭欣雨、冯歆格、熊宇轩等学生在李漪老师指导下合作撰写了论文《稳态视觉诱发脑机接口技术控制运动模拟器》,用到了相关性分析的高级算法。刚参加工作2年的温天骁老师开发了“数字图像处理与模式识别”课程,带领李从予、董一如、杜旸陶、郭蔚等学生做了基于SIFT算法的全景图像拼接技术研究。SIFT算法是早就有的,学生在教师指导下把这个算法创造性地应用在图像处理中,并收到了很好的效果。

实践表明,要让学生站上巨人的肩膀,教师自己不仅要努力成为巨人,还要善于让学生站上巨人的肩膀。

人工智能+教育,基于真实问题解决的教育行为

人大附中学生援疆项目团队由高二、高三年级的近20名学生组成。他们从“创新—行动—服务”的综合实践活动出发,以自己的力量,做智能定制教育,促进教育均衡。“独居老人智能陪伴机器人”项目就是应用人工智能技术实现机器人与独居老人简单对话、紧急情况处理、报警等功能。学生做这个项目的初衷是关爱独居老人,用自己的实际行动为老人做点有益的事情。研究过程是曲折的,包括技术、时间、经济、外联等各方面的困难,他们都要想办法克服。同时,这个过程是学生成长的过程,是心灵境界得以升华的过程。当他们看到自己的作品真正能为老人做点事情的时候,那种幸福感是其他事物代替不了的。

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中小学人工智能教育的愿景与实施策略

人工智能是一个技术含量极高的领域,尤其有一些用到高等数学的算法,很多都超出了中学生的学习范围,有些甚至超出了大学本科的学习范围,但是这并不妨碍中学生深入了解人工智能的原理和发展方向。希望人工智能课程在学校的开展,能够培养学生对人工智能浓厚的学习兴趣,使他们掌握一定的知识与技能,有效促进创造型人才培养(创造性与问题解决、信息素养、自我认知与自我调控、批判性思维、学会学习与终身学习、公民责任与社会参与等);培养学生的数据科学素养,为人工智能人才成长奠定良好的基础。

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综上所述,在中小学开设好人工智能相关课程,需要把握以下几个关键点。

第一,在课程目标的设定上,要聚焦育人目标和呼应学生的发展需求,双轮驱动。

第二,在课程体系的构建上,既要关注人工智能最前沿的发展,又要立足学生知识与技能的实际,注重构建面向全体的普及性课程、面向群体的发展性课程和面向个体的荣誉性课程,给各类学生提供丰富的选择性。

第三,在课程实施上,要充分挖掘学生的潜力,学生也可以成为很好的助教甚至是优秀的课程教师。

第四,在课程资源建设方面,学校应充分利用社会、网络资源,为学生人工智能学习搭建好资源平台,让学生能够方便、准确地获取相关知识。

第五,课程建设的主体是教师,学校要构建促进教师专业发展的支持制度和学校文化,促进教师专业、自觉发展。人工智能+跨学科课程的建设,需要学校建立良好的跨学科专业合作的体制、机制。

第六,关注挖掘人工智能教育的育人功能,特别是人工智能在培养学生创造力发展、脑科学、情感态度价值观等方面的功能。

参考文献

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[8] 杨现民,张昊,郭利明等.教育人工智能的发展难题与突破路径.现代远程教育研究,2018(3)

(原文刊载在2018年第22期《人民教育》杂志,经授权转载,有删减。)

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