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把握底层逻辑,构建人工智能教育体系

来源:光明网-《光明日报》2024-12-31 04:45

  作者:吕文清、甄橙(分别系华南师范大学人工智能与课堂教学交叉研究中心研究员,北京大学教授、国家社科基金重大专项工程首席专家)

  教育部日前部署中小学人工智能课程教学、资源建设及试点工作,要求2030年前实现基本普及。这对抢占全球人工智能技术和人才高地至关重要,必将引发教育领域的系列深层变革。顺利推进人工智能教育,需深化基础研究,把握底层框架和逻辑,做好体系化构建。

  人工智能教育的理论基础和底层系统

  人工智能教育怎么定位?要根植于对知识本质的把握。人工智能是一种新型知识,其知识来源是信息社会,知识本质是人机互动,知识范围是众多学科复合,知识标准界定也有新的逻辑、结构和方法,复杂程度超过以往任何知识类型,知识价值指向人机协同和人机共生,知识性质有更多不确定性,需要更多批判性审视。人工智能教育普及,需要搭建系统框架,组织强大的多学科团队协同攻关,围绕人工智能知识理论基础,从知识原点层面研究其本质、来源、范围、标准、价值,解决“为何”“如何”“何为”问题,为教育教学定向把航。

  人工智能教育何以支撑?要着力于课程内容的组织。人工智能作为一种新的知识类型,正处于快速知识化过程。今年8月,联合国教科文组织发布了师生人工智能能力框架。《面向学生的人工智能能力框架》强调学生的四种核心能力,包括“以人为本的思维方式、人工智能伦理、人工智能技术和应用、人工智能系统设计”,在理解、应用和创造三个等级维度下,概述了学生应具备的12项能力,详细说明了相关课程目标和特定领域的教学方法。

  人工智能教育潜力如何?主要看体系化水平和程度。人工智能教育行动,重在知识筛选、传播、分配,推动实践发展,并在实践中提出更多、更高、更复杂的知识需求。按照人类知识产生、发展、增长的进程与经验,任何新兴学科内容进入学校课程,都需要有统领概念、体系框架和经典脚本,一般都会经历长时段的创建、积累、实验与循证,沉淀和炼制标准知识体系,找到具有“定海神针”作用的核心点,然后体系化,进而开发分级分类的教学材料以支撑教学。

  开创人工智能教育新赛道新空间新优势

  人工智能教育如何开展,是世界各国面临的新课题。

  一是开创新赛道。人工智能系统设计,需要学生深入理解人工智能系统架构,学习如何识别和定义问题、设计解决方案,并利用人工智能技术实现方案。目前实践中大多采取的是“讲练”模式,以“输入”学习为主。为提高有效性,应建立真实情境、真实任务、真实研究,把知识、原理、思维、方法、技术等嵌入任务情境之中,让学生在完成任务的实践过程中学习、研究,并将创意转化为产品,实现学、研、产、创一条龙。

  二是开创新空间。人工智能涉及众多学科,例如计算机科学、信息论、控制论、医学、哲学等。人工智能课程教学的空间环境、技术工具、认知场景,目前大部分学校都难以满足。当前,亟须建立社会化解决途径,盘活社会场馆资源,为人工智能教育提供物质基础。学生应通过实践活动和项目,如编程、数据分析和机器学习等,加深对人工智能技术的理解,明白其真实问题驱动、真实情境支撑的特性。

  三是开创新优势。人工智能教育内容包括推理方法、机器学习、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人等方面,很多都是前沿课题。目前人工智能教育逻辑结构、知识增长规律、获得知识途径、成果检验标准等,尚未形成系统理论。因此,早布局,早发力,开创人工智能新优势,意义重大。目前,部分国家已将人工智能学习目标纳入国家课程,并制定了教师专业发展计划,有望成为教育跃升的杠杆。

  聚焦范式更新,促进教育迭代升级

  以往,我们教育的传统范式是教—学—评。经过一轮又一轮改革,教育范式已经进化为教—学—做—(用)—评。人工智能教育范式,可以反转过来设计,即:用—做—学—教,再加以场景支撑、情境认知、评价牵引,构成人工智能教育新态范式。笔者2016年—2019年在深圳等地建立基地,并与多方合作开展实验。我们把“用—做—学—教”作为操作系统,通过实际观测,总结出如下策略:

  一是以用促学。我们2018年—2019年在深圳实施了《人工智能促进区域教育整体提升行动》。其中,人工智能教育采用“以用促学”方式推进。在实验学校先让学生“玩AI”,包括人工智能应用前沿六大场景,分组轮流到AI小镇尽情玩,动员各人工智能厂家在学校各个角落安放不同类型智能设备,作为免费展示体验互动窗口。孩子们在玩的过程中,逐渐体会到AI的有趣之处,并激发了动手科研的兴趣。

  二是现学现用。有的学生研究组想利用人工智能设计交通智能预警系统,发布每天上下学高峰时段的车流量实时动态,解决该时段交通拥堵问题。还有的想设计考试无人监管系统,有的想研制教学机器人,等等。这些研究涉及人工智能知识、原理、技术、工程等所有要素,是巩固所学知识的良好手段。

  三是先用先学。当学生面临一个亟待解决的问题时,先适量运用知识原理进行设计,再根据需求逐步拓展。如学校举办大型现场会,学生为此研制服务机器人,就经历了绘制学校地图、整理学校简介、学习3D建模等步步深入的过程。

  四是急用急学。如某学生要做一款互动软件用于即将举行的项目展示交流活动,老师可以允许他调整课时,投入精力集中研制,并为其配备指导教师、实验室及设施设备支持,在考评上也可予以专门考虑。

  目前,经过实验小组在北京、深圳的实验、评估和论证,“用—做—学—教”作为人工智能教育的范式基本可行,契合人工智能的强互动性、逻辑的强复杂性、知识的强不确定性和增长的强叠加性,契合新一代学习科学建构与认知原理,有望促进智能时代育人模式转型。

  《光明日报》(2024年12月31日 14版)

[ 责编:丁玉冰 ]
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